Data mining là gì?

Data mining (hay khai phá dữ liệu) là quá trình khám phá các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến các phương pháp machine learning, mục đích là để chuyển đổi bộ dữ liệu thành các cấu trúc dễ hiểu.

Bài viết dưới đây Taimienphi.vn sẽ giới thiệu cho bạn Data mining là gì? Các kỹ thuật trong data mining.

1. Data mining là gì?

Thuật ngữ Data mining (khai phá dữ liệu) đề cập đến cách kiểm tra dữ liệu để khám phá các mẫu và bất thường trong các bộ dữ liệu lớn. Data mining có nghĩa là chúng ta có thể dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên quá khứ và dự đoán doanh nghiệp của mình sẽ thay đổi như thế nào, đảm bảo đã chuẩn bị kỹ cho mọi tình huống có thể xảy ra.

Có nhiều phương pháp để thực hiện điều này và các tổ chức có nhiều kho dữ liệu có thể sử dụng data mining để phát triển doanh nghiệp, cải thiện chi phí, tăng cường các mối quan hệ với khách hàng và giảm thiểu các nguy cơ rủi ro.

Ông trùm phân tích dữ liệu SAS tin rằng khai phá dữ liệu (hay data mining) là quan trọng bởi quá trình này không chỉ cho phép một tổ chức khám phá dữ liệu tốt nhất cho bất kỳ mục tiêu nào mà họ cố gắng đạt được mà còn chuyển đổi các dữ liệu phù hợp nhất thành các thông tin có ý nghĩa hơn.

Data mining cho phép các doanh nghiệp sàng lọc tất cả các tạp âm lặp đi lặp lại trong dữ liệu của mình và các dữ liệu nào có liên quan, sau đó sử dụng thông tin đó để đánh giá các kết quả có thể xảy ra.

Quá trình xác định các mẫu và thông tin không được phát hiện ở các vị trí khác, và bằng cách sử dụng các quy trình tự động để kiếm các thông tin cụ thể giúp cải thiện đáng kể thời gian tìm dữ liệu và tăng độ tin cậy của dữ liệu.

Sau khi được thu thập, các dữ liệu này có thể được phân tích và mô hình hóa để chuyển đổi thành các thông tin ý nghĩa mà các doanh nghiệp có thể sử dụng.

Big Data mining là gì?

Big data mining là biến thể của data mining, liên quan đến việc trích xuất thông tin từ nhiều luồng dữ liệu lớn hơn, hay thường được biết đến là "big data".

Các kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng trong phân tích big data và business intelligence để cung cấp thông tin được nhắm mục tiêu cho tổ chức và có thể bao gồm dữ liệu về các quy trình, hệ thống hoặc các thông tin khác được thu thập nhất quán trong một khoảng thời gian dài.

Big data thường đưihc thu thập liên tục trong một khoảng thời gian dài và thường được thu thập, lưu trữ ở định dạng không có cấu trúc, tức là nó phải được xử lý và định dạng trước khi có thể khai phá.

Quá trình khai phá dữ liệu big data (big data mining) bao gồm tìm kiếm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, tinh chỉnh dữ liệu, trích xuất dữ liệu, sau đó sử dụng thuật toán so sánh để biến dữ liệu thành các bộ dữ liệu có ý nghĩa hoặc thông tin tương tự.

Vì big data mining đưa việc khai thác dữ liệu tiêu chuẩn lên cấp độ hoàn toàn mới, điện toán là cần thiết để hỗ trợ big data mining, và trong một số trường hợp chỉ có các thiết bị chuyên dụng như máy tính nghiên cứu mới có thể xử lý nó.

Các nguyên tắc của data mining là như nhau, dù là trên các bộ dữ liệu nhỏ hay lớn.

2. Các kỹ thuật data mining

Các kỹ thuật, tham số và tác vụ trong data mining bao gồm:

- Xác định bất thường (Anomaly detection): xác định các bản ghi dữ liệu bất thường, nếu có các lỗi cần nghiên cứu thêm.

- Dependency modelling: tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến. Cho ví dụ, các siêu thị sẽ thu thập thông tin về thói quen mua hàng của khách hàng của mình.

- Clustering: nghiên cứu các cấu trúc và các nhóm trong các dữ liệu tương tự nhau mà không sử dụng các cấu trúc dữ liệu đã biết.

- Phân loại (Classification): tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu mới bằng cách sử dụng các cấu trúc đã biết, cho ví dụ chẳng hạn như ứng dụng email phân loại thư là spam hoặc thư hợp lệ.

- Hồi quy (Regression): tìm kiếm các hàm có mô hình dữ liệu ít lỗi nhất.

- Summarisation: tạo một đại diện bộ dữ liệu, bao gồm tạo báo cáo và trực quan hóa.

- Dự đoán (prediction): phân tích dự đoán tìm kiếm cho các mẫu trong dữ liệu có thể được sử dụng để tạo các dự báo hợp lý về tương lai.

- Liên kết (association): cách tiếp cận đơn giản để khai phá dữ liệu, kỹ thuật này cho phép tạo các mối tương quan đơn giản giữa 2 hoặc nhiều bộ dữ liệu.

- Cây quyết định (decision tree): liên quan đến hầu hết các kỹ thuật ở trên, mô hình decision tree (cây quyết định) có thể được sử dụng để chọn dữ liệu để phân tích hoặc hỗ trợ sử dụng dữ liệu tiếp theo trong cấu trúc khai phá dữ liệu. Về cơ bản decision tree bắt đầu bằng câu hỏi có 2 hoặc nhiều kết quả lần lượt kết nối với các câu hỏi khác, cuối cùng dẫn đến hành động, gửi cảnh báo hoặc kích hoạt thông báo nếu dữ liệu được phân tích dẫn đến câu trả lời cụ thể.

3. Ưu điểm của data mining

- Dự đoán xu hướng: bằng cách sử dụng data mining để tự động tìm kiếm thông tin dự đoán trong các bộ dữ liệu lớn. Các câu hỏi được sử dụng để yêu cầu nhiều phân tích có thể trả lời ngay trong dữ liệu hiệu quả hơn.

- Đưa ra quyết định: vì các tổ chức phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, việc ra quyết định trở nên phức tạp hơn nhiều. Bằng cách sử dụng data mining, các tổ chức có thể phân tích khách quan dữ liệu có sẵn để đưa ra quyết định.

- Dự đoán bán hàng: các doanh nghiệp có nhiều khách hàng quen có thể theo dõi thói quen mua hàng của họ bằng cách sử dụng data mining để dự đoán các mặt hàng trong tương lai và cung cấp cho khách hàng.

- Phát hiện thiết bị lỗi: áp dụng các kỹ thuật data mining cho các quy trình có thể giúp các nhà sản xuất phát hiện nhanh các thiết bị lỗi và bổ sung các thông số điều chỉnh tối ưu. Data mining có thể được sử dụng để điều chỉnh các tham số này để hạn chế các lỗi trong quá trình sản xuất.

- Giữ chân khách hàng tốt hơn: với chi phí thấp và dịch vụ khách hàng tốt, các doanh nghiệp có thể giữ chân khách hàng của mình tốt hơn.

- Khám phá các thông tin mới: data mining cho phép người dùng có thể khám phá các mô hình và chiến lược kinh doanh, cũng như các thông tin về khách hàng, công ty và các hoạt động. Điều này để tạo tiền đề phát triển các chiến thuật và cách tiếp cận mới, tăng doanh thu cho doanh nghiệp.

4. Hạn chế, ưu điểm của data mining

- Các vấn đề về quyền riêng tư: các doanh nghiệp thu thập thông tin về khách hàng của mình theo nhiều cách khác nhau để tìm hiểu xu hướng hành vi mua hàng của họ. Tuy nhiên các doanh nghiệp có thể bị phá sản hoặc bị công ty khác mua lại bất cứ lúc nào, điều này dẫn đến các thông tin khách hàng bị rò rỉ hoặc bị bán cho các bên khác.

- Các vấn đề về bảo mật: bảo mật là mối quan tâm hàng đầu đối với cả doanh nghiệp và khách hàng của họ, đặc biệt là số lượng các vụ tấn công dữ liệu khách hàng ngày càng gia tăng, vì vậy tất cả người dùng đều phải nhận thức được vấn đề này.

- Lạm dụng thông tin: các thông tin được thu thập thông qua data mining có thể bị lạm dụng.

- Thông tin không phải lúc nào cũng chính xác 100%: thông tin được thu thập không phải lúc nào cũng chính xác 100%, nếu các thông tin sai lệch được sử dụng để đưa ra quyết định có thể gây ra các hậu quả nghiêm trọng.

https://thuthuat.taimienphi.vn/data-mining-la-gi-45654n.aspx
Bài viết trên đây Taimienphi.vn vừa giới thiệu cho bạn về data mining là gì, big data mining là gì cũng như các kỹ thuật trong data mining. Nếu có bất kỳ thắc mắc hoặc câu hỏi nào cần giải đáp, bạn đọc có thể để lại ý kiến của mình trong phần bình luận bên dưới bài viết nhé.