Dữ liệu chính là nền tảng của tất cả các ngành. Chẳng hạn như đối với ngành Marketing, để tiếp cận khách hàng hiệu quả, các doanh nghiệp cần phải biết họ là ai, ở đâu, sở thích, nhu cầu như thế nào… Tất cả những thông tin này đều là dữ liệu. Ban đầu chúng chỉ là những dữ liệu thô, tuy nhiên sau quá trình xử lý sẽ trở thành “vàng” mang đến lợi ích cho doanh nghiệp. Quá trình này được gọi là Data Mining. Vậy Data Mining là gì, Data Mining để làm gì và dữ liệu được xử lý bằng cách nào? Tất cả câu trả lời sẽ có ở bài viết dưới đây của Nghề Nghiệp Việc Làm 24h.
Data Mining là gì?
Data Mining (khai phá dữ liệu) là quá trình sử dụng các kỹ thuật và công cụ để tìm ra mẫu, mối quan hệ, thông tin tiềm ẩn từ dữ liệu lớn. Mục tiêu của Data Mining là chuyển đổi dữ liệu không cấu trúc thành thông tin có ý nghĩa và hữu ích để hỗ trợ quyết định kinh doanh, dự đoán xu hướng tương lai hay hiểu biết sâu hơn về hành vi của khách hàng.
Khai phá dữ liệu là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu nói chung và là một trong những nguyên tắc cốt lõi của khoa học dữ liệu.
Một sự kiện về khai thác dữ liệu đình đám là vụ bê bối dữ liệu Facebook-Cambridge Analytica. Năm 2010, công ty Cambridge Analytica Ltd. của Anh đã thu thập dữ liệu cá nhân từ hàng triệu người dùng Facebook. Thông tin này sau đó đã được phân tích để sử dụng trong chiến dịch tranh cử tổng thống năm 2016 của Ted Cruz và Donald Trump. Vụ việc này đã đặt ra một nghi ngờ rằng Cambridge Analytica đã can thiệp vào các sự kiện đáng chú ý khác như cuộc trưng cầu dân ý về Brexit.
Data Mining Platform là gì?
Data Mining Platform – nền tảng khai phá dữ liệu là một hệ thống hoặc phần mềm được thiết kế để hỗ trợ quá trình khai phá dữ liệu từ các nguồn lớn và phức tạp. Data Mining Platform cung cấp công cụ và giao diện cho các nhà nghiên cứu, nhà phân tích dữ liệu và nhà lãnh đạo để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu, tạo ra các mô hình dự đoán và khám phá các mối quan hệ trong dữ liệu.
Các Data Mining Platform thường cung cấp các chức năng như:
– Trích xuất dữ liệu.
– Tiền xử lý dữ liệu.
– Chọn lọc tính năng (feature selection).
– Phân loại và dự đoán.
– Hiểu quy luật liên kết (association rule mining).
– Visualizations.
– Tối ưu hóa mô hình dự đoán.
– Bảo mật và quản lý người dùng.
Những nền tảng này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như kinh doanh, y tế, tài chính, khoa học. Ví dụ một số Data Mining Platform như: IBM Watson Studio, RapidMiner, Knime, SAS Enterprise Miner, Microsoft Azure Machine Learning…
Tầm quan trọng của Data Mining là gì?
Khai phá dữ liệu Data Mining đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực với nhiều lợi ích. Chẳng hạn như:
– Dự đoán, phân tích xu hướng: điều này giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của thị trường, tăng cường lên kế hoạch sản xuất và quảng cáo. Từ đó duy trì sự linh hoạt, đáp ứng nhanh chóng đối với thay đổi của thị trường.
– Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: Data Mining giúp phân tích các quy trình kinh doanh hiện tại, tìm ra các vấn đề và tối ưu hóa chúng. Điều này giúp giảm chi phí, tăng cường hiệu quả, cải thiện chất lượng sản phẩm.
– Hiểu insight khách hàng: thông tin từ Data Mining, doanh nghiệp có thể xây dựng hồ sơ chi tiết về khách hàng dựa trên hành vi mua hàng, sở thích, nhu cầu… Từ đó tạo ra các hoạt động tiếp thị hiệu quả cũng như xây dựng lòng trung thành của khách hàng.
– Phát hiện gian lận, rủi ro: trong các ngành như tài chính, bảo hiểm, Data Mining được sử dụng để phát hiện các hành vi gian lận và rủi ro tín dụng. Điều này giúp giảm thiểu tổn thất và bảo vệ tài chính cho các tổ chức.
– Nâng cao chất lượng dịch vụ y tế: trong lĩnh vực y tế, Data Mining giúp phân loại bệnh lý, dự đoán xu hướng bệnh và tối ưu hóa quy trình chẩn đoán.
– Nghiên cứu khoa học: với nghiên cứu và phát triển, Data Mining giúp phân tích dữ liệu khoa học để đưa ra kết luận, dự đoán và tìm ra các mối quan hệ giữa các biến.
– Nắm bắt cơ hội kinh doanh: bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể nhận biết cơ hội thị trường mới và mô hình kinh doanh tiềm năng.
Quá trình Data Mining diễn ra như thế nào?
Khai phá dữ liệu thường được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia phân tích. Nhưng cũng có thể được thực hiện bởi các nhà phân tích kinh doanh, giám đốc điều hành và nhân viên hiểu biết về dữ liệu. Các yếu tố cốt lõi của Data Mining bao gồm máy học (machine learning), phân tích thống kê cùng với các nhiệm vụ quản lý dữ liệu.
Việc sử dụng thuật toán máy học và AI đã giúp tự động hóa nhiều quy trình hơn, khai phá các tập dữ liệu khổng lồ dễ dàng hơn. Chẳng hạn như cơ sở dữ liệu khách hàng, hồ sơ giao dịch, tệp nhật ký từ máy chủ web, ứng dụng di động và cảm biến.
Quá trình khai phá dữ liệu có thể được chia thành bốn giai đoạn chính sau:
1. Thu thập dữ liệu từ Data mining là gì?
Dữ liệu liên quan sẽ được xác định, thu thập và được đặt trong các hệ thống nguồn khác nhau như “data warehouse” hay “data lake”. Ngoài ra, nguồn dữ liệu bên ngoài cũng có thể được sử dụng. Dù dữ liệu đến từ đâu, các chuyên gia thường sẽ di chuyển chúng đến “data lake” để thực hiện các bước còn lại trong quy trình.
2. Chuẩn bị dữ liệu
Giai đoạn này bao gồm nhiều bước để dữ liệu sẵn sàng được khai phá. Bắt đầu từ việc khám phá, lập hồ sơ và xử lý trước dữ liệu. Sau đó là làm sạch dữ liệu để sửa lỗi hay các vấn đề khác về chất lượng dữ liệu. Việc chuyển đổi dữ liệu cũng được thực hiện để làm cho các tập dữ liệu nhất quán, trừ khi Data Analyst đang tìm cách phân tích dữ liệu thô chưa được lọc cho một ứng dụng cụ thể.
3. Khai phá dữ liệu từ Data mining là gì?
Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, Data Analyst sẽ chọn kỹ thuật khai phá dữ liệu thích hợp và triển khai một hoặc nhiều thuật toán. Trong các ứng dụng máy học, thuật toán thường phải được thử trên các tập dữ liệu mẫu để tìm kiếm thông tin cần thiết trước khi chạy trên toàn bộ dữ liệu.
4. Phân tích và giải thích dữ liệu
Kết quả khai phá dữ liệu được sử dụng để tạo ra các mô hình phân tích phục vụ cho hoạt động của doanh nghiệp. Nhà khoa học dữ liệu hoặc thành viên của nhóm phải truyền đạt kết quả cho người điều hành doanh nghiệp và người dùng, thường thông qua trực quan hóa dữ liệu.
Có các loại kỹ thuật Data Mining nào?
Thuật toán cơ bản
– Phân nhóm (clustering): dữ liệu được chia thành các nhóm dựa trên sự tương tự về đặc điểm và hành vi.
– Phân loại (classification): thuật toán này giúp đưa ra quyết định trong việc phân loại dữ liệu vào các danh mục cụ thể, làm nền tảng cho việc xây dựng hệ thống dự đoán và xác định các xu hướng.
– Hồi quy (regression): hồi quy không chỉ dự đoán giá trị dựa trên các biến độc lập mà còn giúp bạn hiểu rõ hơn về sự biến động và tương quan giữa các biến này.
– Khai phá luật kết hợp (association rule mining): bằng cách phân tích quy tắc kết hợp, bạn có thể phát hiện ra mối quan hệ đáng chú ý giữa các biến trong dữ liệu.
Công nghệ tiên tiến
– Deep Learning: là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, Deep Learning giúp bạn xây dựng các mô hình nơ-ron sâu có khả năng tự học và phân tích dữ liệu phức tạp, từ việc nhận diện hình ảnh đến dự đoán xu hướng mua hàng.
– Text Mining: giúp bạn hiểu sâu hơn về ý kiến của người dùng, phân loại văn bản và trích xuất thông tin từ các nguồn không cấu trúc như bài viết, email, đánh giá sản phẩm.
– Social Network Analysis: đối mặt với một lượng dữ liệu ngày càng lớn từ các mạng xã hội, kỹ thuật này sẽ giúp bạn hiểu về cấu trúc và mối quan hệ xã hội. Từ đó tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, tạo ra sản phẩm phù hợp với nhu cầu thị trường.
Ứng dụng của Data Mining là gì?
Dưới đây là ví dụ về cách các tổ chức sử dụng khai thác dữ liệu:
Bán lẻ
Các nhà bán lẻ trực tuyến khai thác dữ liệu khách hàng để triển khai các chiến dịch tiếp thị, quảng cáo, khuyến mại đến đúng đối tượng mục tiêu. Khai thác dữ liệu, mô hình dự đoán cũng cung cấp thông tin cho các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho.
Tài chính
Ngân hàng có thể sử dụng Data Mining để xây dựng mô hình rủi ro tài chính, phát hiện các giao dịch gian lận, kiểm tra các ứng dụng cho vay và tín dụng. Khai thác dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng trong tiếp thị và xác định các cơ hội bán hàng tiềm năng với khách hàng hiện tại.
Bảo hiểm
Các công ty bảo hiểm dựa vào việc khai thác dữ liệu để hỗ trợ định giá hợp đồng bảo hiểm, quyết định xem có phê duyệt đơn đăng ký hợp đồng hay không. Hoạt động này bao gồm mô hình hóa và quản lý rủi ro cho khách hàng tiềm năng.
Giải trí
Các công ty truyền thông thực hiện khai thác dữ liệu để phân tích những gì người dùng đang xem hoặc nghe và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên thói quen của mọi người.
Chăm sóc sức khỏe
Khai thác dữ liệu giúp bác sĩ chẩn đoán tình trạng y tế, điều trị bệnh nhân và phân tích tia X cũng như các kết quả hình ảnh y tế khác. Nghiên cứu y học cũng phụ thuộc nhiều vào khai thác dữ liệu, máy học…
Nhìn chung, khai phá dữ liệu rất quan trọng trong mọi lĩnh vực. Do đó nhu cầu tuyển dụng Data Mining hiện nay khá cao. Để có thể ứng tuyển và làm việc trong lĩnh vực này, bên cạnh việc học các kiến thức chuyên môn, bạn có thể tham khảo thêm các tài liệu Data Mining như khóa học ở Coursera, sách, tạp chí khoa học, Youtube… Với bài viết trên, hy vọng đã mang đến cho bạn đọc những thông tin tổng quan về Data Mining là gì. Để tìm việc IT lương cao, hãy truy cập Việc Làm 24h ngay nhé!
Xem thêm: 4 bí quyết đánh bay nỗi lo tìm việc khi chưa có kinh nghiệm thực tế
