Data mining là lĩnh vực tiềm năng và quan trọng bậc nhất trong nhóm ngành data. Vậy cụ thể Data mining là gì? Lợi ích ra sao? Thực hiện thế nào? Bài viết này sẽ giúp bạn bước đầu khám phá thế giới của Data Mining và những khả năng đáng kinh ngạc mà lĩnh vực này mang lại.
Data mining là gì?
Data mining – khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp, phân tích để xử lý và khám phá các tập dữ liệu lớn hỗ trợ của máy tính. Nhờ có công cụ và phương pháp khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể khám phá những mẫu hình và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu của họ, nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu.
Quá trình khai thác dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô thành kiến thức thực tế. Các công ty áp dụng kiến thức này để giải quyết vấn đề, phân tích tác động trong tương lai từ quyết định kinh doanh và tăng biên lợi nhuận của họ.
Quá trình khai phá dữ liệu – data mining rất phức tạp, bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Cũng cần lưu ý rằng Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.
Một số tính năng chính của Data Mining:
- Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu
- Tính toán dự đoán kết quả
- Tạo thông tin phản hồi để phân tích
- Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn
- Phân cụm dữ liệu trực quan
Các ứng dụng chính của Data Mining
Data Mining được ứng dụng trong rất nhiều ngành nghề khác nhau như:
- Phân tích thị trường và chứng khoán, tối ưu hóa quyết định đầu tư và cho vay, và phát hiện xu hướng thị trường tài chính.
- Phân tích dữ liệu tài chính, dự đoán rủi ro và gian lận trong doanh nghiệp
- Phân tích dữ liệu khách hàng, xây dựng mô hình phân loại khách hàng, dự đoán xu hướng tiêu dùng, tìm kiếm thông tin về đối tác kinh doanh
- Tối ưu hóa giá cả và chiến lược giá, xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm, và phân tích hiệu quả chiến dịch tiếp thị.
- Phân tích, dự đoán sự kiện xã hội để đề xuất các quyết định chính trị phù hợp,..
- Phân tích dữ liệu giao thông, cải thiện hiệu quả hoạt động vận tải công cộng.
- Khám phá dữ liệu nghiên cứu, dự đoán kết quả nghiên cứu, và hỗ trợ ra quyết định trong quá trình nghiên cứu.
- Phân tích dữ liệu học sinh, dự đoán hiệu suất học tập, tìm kiếm mẫu giảng dạy hiệu quả, tối ưu hóa quy trình đào tạo.
- Phân tích dữ liệu bệnh nhân, dự đoán và phòng ngừa bệnh tật, xác định yếu tố nguy cơ và tương quan bệnh, và tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe.
Quy trình khai thác dữ liệu – Data mining gồm những bước nào
Thông thường, các doanh nghiệp thường thực hiện Data Mining theo 7 bước cơ bản, bao gồm:
Bước 1: Làm sạch dữ liệu
Bước này bao gồm việc làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các giá trị thiếu, loại bỏ nhiễu, hoặc sửa các giá trị không chính xác. Ngoài ra, có thể áp dụng các phương pháp mã hóa, chuẩn hóa hoặc rút trích đặc trưng để chuẩn bị dữ liệu cho quá trình khai khoáng.
Bước 2: Tích hợp dữ liệu
Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu liên quan với nhau và phục vụ một mục đích phân tích chung sẽ được kết hợp lại thành một thể.
Bước 3: Lựa chọn dữ liệu
Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu
Ở bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp.
Bước 5: Khai phá dữ liệu
Trong bước này, những dữ liệu hữu ích sẽ được trích xuất từ nhóm dữ liệu hiện có.
Bước 6: Đánh giá mẫu
Sau khi áp dụng phương pháp và mô hình, dữ liệu cần được đánh giá để đảm bảo rằng kết quả là chính xác và có ý nghĩa. Có thể sử dụng các phép đo và thống kê để đánh giá hiệu suất của mô hình và tinh chỉnh các tham số để cải thiện kết quả.
Bước 7: Trình bày thông tin
Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Lưu ý rằng các bước này không nhất thiết phải tuân theo một trình tự cứng nhắc. Trong thực tế, quá trình Data Mining là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó các bước có thể được thực hiện và điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của bài toán và dữ liệu.
Một số công cụ Data mining
Những công cụ khai thác dữ liệu phổ biến nhất gồm:
1. RapidMiner
Đây chính là một công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như xử lý dữ liệu, lọc, phân cụm…
2. Weka
Chắc hẳn nhiều người còn chưa biết Weka là gì. Đây chính là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở, việc đưa vào sử dụng Weka bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán máy học hoặc nhập chúng bằng mã Java, nó cung cấp một loạt các công vụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm…
3. KNime
Là một bộ khai thác dữ liệu lớn chủ yếu được sử dụng cho tiền xử dữ liệu đó là ETL: trích xuất, chuyển đổi và tải. Ngoài ra, nó còn tích hợp những thành phần khác nhau của khoa học máy tính và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng bao gồm cho tất cả các hoạt động phù hợp.
4. Apache Mahout
Đây là một phần mở rộng của nền tảng Big Data Hadoop, phần mềm này ra đời để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop.
5. Oracle Data Mining
Oracle Data Mining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và biểu đồ.
Nhìn chung, Data Mining có vai trò cực kỳ quan trọng trong sự hiệu quả của cả quá trình phân tích dữ liệu nói chung. Để thực hiện tốt Data mining, các chuyên gia cần có kiến thức về dữ liệu lớn, tính toán và phân tích thông tin cũng như khả năng xử lý các loại phần mềm khác nhau. Đền đáp lại những nỗ lực bỏ ra, dữ liệu sau khi “khai phá” sẽ đem lại những giá trị rất to lớn cho doanh nghiệp lẫn ngành hàng nói chung.
Có thể bạn quan tâm:
- Hướng dẫn tự học data analyst trong 100 ngày
- Database design là gì
- Phân biệt khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh: tính chất công việc, kiến thức và kỹ năng cần có khi làm nghề doanh
