Data Mining (Khai phá dữ liệu) là gì? Đặc điểm và ứng dụng

Hiện nay, có rất nhiều công cụ hỗ trợ triển khai và khám phá các dữ liệu từ đơn giản đến phức tạp. Một trong số đó là Data Mining – công cụ khai thác các tệp dữ liệu hiệu quả nhất hiện nay.

Cụ thể Data Mining là gì? Có những loại kỹ thuật Data Mining phổ biến nào hiện nay? Hay các lợi ích vượt trội mà công cụ này đem lại là gì?

Hãy cùng BKHOST tìm hiểu chi tiết ở bài viết dưới đây.

Data Mining là gì?

Data Mining – Khai phá dữ liệu là quá trình phân loại các tệp dữ liệu lớn kết hợp với các công cụ và kỹ thuật giúp hỗ trợ giải quyết các vấn đề kinh doanh. Đồng thời nó giúp các doanh nghiệp có thể dự đoán các xu hướng trong tương lai chính xác hơn.

Data Mining đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu tổng thể và ngành khoa học dữ liệu. Cách thức hoạt động của Data Mining đó là sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến để tìm kiếm các thông tin hữu ích trong tập dữ liệu lớn.

Data Mining quan trọng như thế nào?

Data Mining là yếu tố quan trọng có khả năng tạo ra các thông tin được sử dụng cho BI và các công việc phân tích nâng cao khác. Ngoài ra, các cỗ trợ Data Mining đem lại hiệu quả ở nhiều khía cạnh khác nhau trong kinh doanh và quản lý hoạt động như tiếp thị, quảng cáo, bán hàng, hỗ trợ khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, tài chính và nhân sự.

Data Mining được triển khai tính năng phát hiện ra các gian lận, rủi ro và hỗ trợ lập kế hoạch an ninh mạng trong các lĩnh vực kinh doanh, chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu khoa học, thể thao hoặc toán học.

Data Mining hoạt động như thế nào?

Data Mining được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia phân tích kinh doanh, giám đốc điều hành, quản trị viên hay những người dùng khác. Một số yếu tố chính được sử dụng trong quá trình phân tích đó là học máy, AI, phân tích thống kê và các nhiệm vụ quản lý dữ liệu. Các yếu tố này giúp tự động hoá nhiều quy trình hơn và cho phép khai thác các tập dữ liệu lớn như cơ sở dữ liệu khách hàng, hồ sơ giao dịch, tệp nhật ký và ứng dụng di động. Data Mining hoạt động dựa trên quy trình gồm bốn giai đoạn chính như sau:

Thu thập dữ liệu

Các dữ liệu liên quan đến ứng dụng phân tích được xác định, thu thập và lưu trữ trong nhiều hệ thống nguồn khác nhau như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu. Trong đó, kho lưu trữ ngày càng trở nên phổ biến trong môi trường có nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Chuẩn bị dữ liệu

Quá trình chuẩn bị cho Data Mining gồm nhiều bước khác nhau lần lượt từ như thăm dò, lập hồ sơ, xử lý trước dữ liệu và cuối cùng là quét sửa lỗi dữ liệu. Ngoài ra, bạn có thể chuyển đổi dữ liệu để sắp xếp các dữ liệu một cách nhất quán hơn.

Khai thác dữ liệu

Hoàn tất giai đoạn chuẩn bị, các nhà khoa học dữ liệu sẽ chọn một kỹ thuật Data Mining thích hợp nhất để triển khai các thuật toán trong quá trình khai thác. Tuy nhiên, các thuật toán trên ứng dụng học máy sẽ được triển khai dựa vào các tập dữ liệu mẫu để tìm kiếm các thông tin quan trọng trước khi chúng chạy trên toàn bộ tập dữ liệu.

Phân tích và giải thích dữ liệu

Dữ liệu sau khi được khai thác được sử dụng để tạo mô hình phân tích hỗ trợ cho các công việc trong kinh doanh. Ngoài ra, nhà khoa học dữ liệu sẽ tiến hành giải thích kết quả cho giám đốc điều hành và người dùng liên quan.

Các loại kỹ thuật Data Mining

Các kỹ thuật khác nhau được sử dụng cho Data Mining trong các ứng dụng khoa học khác nhau. Pattern Recognition là một ví dụ về trường hợp sử dụng Data Mining phổ biến hoạt động dựa trên nhiều kỹ thuật giúp xác định các vấn đề trong tập dữ liệu. Một số kỹ thuật Data Mining phổ biến gồm:

Association rule mining

Association rule mining là các câu lệnh if-then giúp xác định mối quan hệ giữa các phần tử dữ liệu. Ngoài ra, Data Mining còn sử dụng các tiêu chí hỗ trợ giúp đo lường hiệu suất hoạt động của tập dữ liệu, cùng với tiêu chí đáng tin cậy giúp phản ánh số lần đúng của câu lệnh if-then.

Classification

Classification có nhiệm vụ gán các phần tử trong tập dữ liệu vào các danh mục khác nhau trong quá trình Data Mining. Một số ví dụ về Classification như decision trees, Naive Bayes classifiers và k-nearest neighbor.

Clustering

Clustering được sử dụng để tập hợp các phần tử dữ liệu giống nhau vào một cụm của các ứng dụng Data Mining. Chẳng hạn như include k-means clustering, hierarchical clustering và Gaussian mixture models.

Regression

Regression là phương pháp tìm kiếm các mối quan hệ trong tập dữ liệu bằng cách tính toán giá trị dự đoán dựa trên một tập hợp các biến. Linear regression và multivariate regression là ví dụ phổ biến về Regression.

Sequence and path analysis

Sequence and path analysis giúp tìm kiếm các mẫu dữ liệu chính xác. Trong đó, các mẫu nằm trong một tập hợp các đối tượng hoặc giá trị cụ thể.

Neural networks

Neural networks là một tập hợp các thuật toán được sử dụng để mô phỏng hoạt động não người. Đồng thời nó cũng được áp dụng vào các phần mềm nhận dạng mẫu phức tạp của học máy.

Phần mềm và công cụ Data Mining

Một số nhà cung cấp cho phép sử dụng các công cụ Data Mining có sẵn như nền tảng phần mềm, khoa học dữ liệu và công cụ phân tích nâng cao. Các công cụ phổ biến như Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Google, H2O.ai, IBM, Knime, Microsoft, Oracle, RapidMiner, SAP, SAS Institute và Tibco Software.

Các phần mềm Data Mining cũng được triển khai với những tính năng nâng cao như chuẩn bị dữ liệu, thuật toán tích hợp, hỗ trợ mô hình dự đoán và môi trường phát triển dựa trên GUI. Một số nhà cung cấp phần mềm triển khai các tùy chọn mã nguồn mở. Ngoài ra, Data Mining còn sử dụng một số công nghệ mã nguồn mở miễn phí được sử dụng như DataMelt, Elki, Orange, Rattle, scikit-learning và Weka.

Data Mining có những lợi ích gì?

Data Mining mang lại nhiều lợi ích kinh doanh bởi khả năng phát hiện ra các mẫu, xu hướng, mối tương quan hay những vấn đề bất thường ẩn trong tập dữ liệu. Một số lợi ích của Data Mining gồm:

Tiếp thị và bán hàng

Data Mining hỗ trợ các nhà tiếp thị hiểu hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó có thể tạo ra các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị hiệu quả. Đồng thời, các nhóm bán hàng cũng có thể dựa vào kết quả của Data Mining để cải thiện các sản phẩm và dịch vụ dành cho những khách hàng tiềm năng hiện tại.

Dịch vụ khách hàng

Các công ty dựa vào Data Mining để xác định các vấn đề dịch vụ khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Đồng thời, nó cũng hỗ trợ cung cấp cho các nhân viên tại trung tâm liên lạc thông tin có thể tương tác với khách hàng dễ dàng hơn thông qua cuộc gọi và trò chuyện trực tuyến.

Quản lý chuỗi cung ứng

Data Mining giúp cải thiện quản lý chuỗi cung ứng cho phép các tổ chức theo dõi xu hướng thị trường và dự đoán nhu cầu sản phẩm một cách chính xác. Ngoài ra, các nhà quản lý chuỗi cung ứng còn dựa vào những thông tin mà Data Mining đem lại để tối ưu hoá hoạt động lưu kho, phân phối và các hoạt động hậu cần khác.

Cải thiện thời gian sản xuất

Data Mining được sử dụng cho nhiều thiết bị như cảm ứng trên máy sản xuất và các thiết bị công nghiệp hỗ trợ một số ứng dụng bảo trì dự đoán. Điều này cho phép nhà sản xuất xác định chính xác hơn các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra và giúp tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến.

Quản lý rủi ro

Các nhà quản lý rủi ro và giám đốc điều hành doanh nghiệp sử dụng Data Mining để đánh giá rủi ro về tài chính, pháp lý, an ninh mạng linh hoạt hơn.

Tiết kiệm chi phí

Data Mining hoạt động trong các quy trình kinh doanh giúp hạn chế lãng phí trong chi tiêu của công ty.

Do đó, với các phát triển Data Mining cho phép doanh nghiệp cải thiện doanh thu và lợi nhuận. Đồng thời, nó cũng giúp cho các công ty có lợi thế cạnh tranh hơn trên thị trường kinh doanh.

Các ví dụ trong ngành về Data Mining

Dưới đây là cách các tổ chức trong một số ngành sử dụng Data Mining như một phần của các ứng dụng phân tích:

Bán lẻ

Các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng Data Mining để khai thác dữ liệu khách hàng hỗ trợ cho các chiến lược tiếp thị, quảng cáo và khuyến mại cho từng người mua sắm.

Dịch vụ tài chính

Các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng lựa chọn Data Mining để xây dựng mô hình rủi ro tài chính. Ngoài ra, nó còn được sử dụng để phát hiện ra các giao dịch gian lận, các ứng dụng cho vay và tín dụng bất hợp pháp.

Bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm sử dụng Data Mining để định giá các chính sách bảo hiểm và đưa ra quyết định chấp thuận hoặc không chấp thuận các đơn đăng ký chính sách. Trong đó, các chính sách bao gồm cả mô hình hóa và quản lý rủi ro cho các khách hàng tiềm năng.

Sản xuất

Các nhà sản xuất sử dụng ứng dụng Data Mining để cải thiện thời gian và hiệu quả hoạt động trong các nhà máy sản xuất, hiệu suất chuỗi cung ứng hay vấn đề an toàn sản phẩm.

Giải trí

Các nhà dịch vụ phát trực tuyến sử dụng Data Mining để phân tích hoạt động xem và nghe của người dùng, từ đó đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên thói quen xem và nghe của mọi người.

Chăm sóc sức khỏe

Data Mining hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán tình trạng y tế, điều trị bệnh và phân tích tia X một cách chính xác. Ngoài ra, các nghiên cứu y học cũng phụ thuộc nhiều vào Data Mining, học máy và các hình thức phân tích khác..

Tổng kết về Data Mining

Như vậy, với các thông tin mà chúng tôi tổng hợp trên đây đã giúp bạn nắm rõ hơn về Data Mining chưa nào! Là một công cụ khai thác dữ liệu đa năng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, bảo hiểm hoặc sản xuất. Hy vọng qua đây bạn có thể sử dụng Data Mining vào các dự án và công việc của mình một cách hiệu quả.

Nếu còn có câu hỏi nào liên quan đến Data Mining, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.

P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.

• • ứng dụng khai phá dữ liệu
  • khai thác dữ liệu là gì
  • khai phá dữ liệu là gì
  • data mining là gì