Data mining là gì? Công cụ Data mining mang lại ích lợi gì cho bạn?

1. Tổng quan những khía cạnh xoay quanh khái niệm Data mining là gì?

Data mining được đánh giá là một trong những công cụ liên quan đến dữ liệu, cho phép chúng ta sử dụng để tối ưu hoạt động kinh doanh một cách có hiệu quả nhất! Vậy Data mining là gì?

1.1. Data mining là gì? - Bạn có biết?

Data mining, hay được dịch ra là khai thác dữ liệu. Đó là một quá trình khám phá các mẫu trong các tệp dữ liệu rất lớn, liên quan đến các phương thức tại giao điểm của máy học, thống kê học và hệ thống cơ sở dữ liệu. Data mining là một lĩnh vực liên ngành của khoa học và thống kê máy tính với mục tiêu tổng thể là trách xuất thông tin (bằng phương pháp thông minh) từ bộ dữ liệu và chuyển đổi thông tin thành cấu trúc dễ hiểu để sử dụng tiếp.

Data mining là bước phân tích của quy trình “khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu”. Ngoài bước phân tích thô, nó còn liên quan đến các khía cạnh quản lý dữ liệu và cơ sở dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, cân nhắc mô hình và suy luận, cân nhắc phức tạp, xử lý hậu của các cầu trúc được phát hiện, trực quan hóa và cập nhật trực tuyến.

Trên thực tế, thuật ngữ “Data mining” là một cách gọi sai, vì mục tiêu là khai thác các mẫu và kiến thức từ một lượng lớn dữ liệu, chứ không phải khai thác (mining) dữ liệu. Tuy nhiên, đây là một tên gọi thông dụng và thường được áp dụng cho bất kỳ dạng dữ liệu hoặc xử lý thông tin quy mô lớn nào (thu thập, trích xuất, lưu trữ, phân tích và thống kê) cũng như mọi ứng dụng của hệ thống hỗ trợ quyết định máy tính, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo và trí tuệ kinh doanh.

Tóm lại, Data mining là một quá trình biến dữ liệu thô thành các thông tin hữu ích. Đó là quá trình tìm kiếm sự bất thường, mô hình và mối tương quan trong các tập dữ liệu lớn để dự đoán kết quả. Bằng cách sử dụng công cụ này để tìm kiếm các mẫu trong một lô dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về khách hàng, đồng thời có cơ sở để phát triển chiến lược tiếp thị có hiệu quả hơn, tăng doanh số và giảm những chi phí không cần thiết. Data mining phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu, lưu kho và xử lý máy tính hiệu quả. 

>>> Bạn đọc có thể quan tâm xem thêm: Những tin tuyển dụng it cho vị trí data mining với mức lương hấp dẫn và nhiều it việc khác được cập nhật mới nhất trên timviec365.vn 

Việc làm quản trị cơ sở dữ liệu

1.2. Nhiệm vụ của Data mining là gì?

Vậy nhiệm vụ của Data mining là gì? Data mining làm nhiệm vụ phân tích bán tự động hoặc tự động một lượng lớn dữ liệu để trích xuất các mẫu thú vị chưa biết trước đây, như các nhóm bản ghi dữ liệu (phân tích cụm), các bản ghi bất thường (phát hiện bất thường) và phụ thuộc (khai thác quy tắc kết hợp, khai thác mô hình tuần tự).

Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật cơ sở dữ liệu như các chỉ số không gian. Các mẫu này sau đó có thể được xem như một dạng tóm tắt của dữ liệu đầu vào và có thể được sử dụng trong phân tích tiếp theo.

Sự khác biệt giữa Data analysis (phân tích dữ liệu) và Data mining (Khai thác dữ liệu) là phân tích dữ liệu được sử dụng để kiểm tra các mô hình và giả thuyết trên tập dữ liệu. Ví dụ, phân tích hiệu quả củ một chiến dịch tiếp thị, bất kể lượng dữ liệu. Ngược lại, Data mining (Khai thác dữ liệu) sử dụng các mô hình thống kê và máy học để khám phá các mẫu bí mật hay ấn trong một kho dữ liệu lớn.

Các thuật ngữ liên quan đến Data mining có thể là Data Dredging (Nạo vét dữ liệu), Data fishing (Đánh bắt dữ liệu) và Data snooping (Rình mò dữ liệu) đề cập đến việc sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu để lấy mẫu các bộ dữ liệu dân số lớn hơn (hoặc có thể) quá nhỏ để suy luận thống kê đáng tin cậy về tính hợp lệ của bất kỳ mô hình phát hiện. Tuy nhiên, các phương pháp này có thể được sử dụng trong việc tạo ra các giả thuyết mới để kiểm tra đối với các quần thể dữ liệu lớn hơn.

1.3. Lịch sử của Data mining

Quá trình Data mining để khám phá các kết nối ẩn và dự đoán xu hướng trong tương lai có một lịch sử lâu dài. Đôi khi nó được gọi là “Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu”, thuật ngữ “khai thác dữ liệu” không được đặt ra cho đến những năm 1990. Nhưng nền tảng của nó bao gồm ba ngành khoa học đan xen: thống kê (nghiên cứu số về mối quan hệ dữ liệu), trí tuệ nhân tạo (trí thông minh giống con người được hiển thị bởi phần mềm hoặc máy móc), và học máy (thuật toán có thể học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán). Những gì đã cũ xem như được mới lại một lần nữa, khi công nghệ Data mining tiếp tục phát triển để theo kịp tiềm năng vô hạn của dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán phải chăng.

Trong thập kỷ qua, những tiến bộ về sức mạnh xử lý và tốc độ đã cho phép chúng ta vượt ra khỏi những thực tiễn thủ công, tẻ nhạt và tốn thời gian để phân tích dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng và tự động. Các bộ dữ liệu được thu thập càng phức tạp, càng có nhiều tiềm năng để khám phá những hiểu biết có liên quan. Các nhà bán lẻ, ngân hàng, nhà sản xuất, nhà cung cấp viễn thông, các công ty bảo hiểm trong số những người khác, đang sử dụng Data mining để khám phá mối quan hệ giữa mọi thứ, từ tối ưu hóa giá thành, khuyến mãi và nhân khẩu học đến các nền kinh tế, rủi ro, cạnh tranh và truyền thông xã hội đang ảnh hưởng đến mô hình kinh doanh, doanh thu, hoạt động của họ và mối quan hệ giữa họ với khách hàng.

Việc làm it phần mềm tại Hồ Chí Minh

2. Tại sao Data mining lại quan trọng?

Vậy tại sao Data mining lại quan trọng, hay nói cách khác thì vai trò của Data mining là gì? Bạn có thể thấy những con số đáng kinh ngạc, khối lượng dữ liệu được tạo ra tăng gấp đôi cứ sau hai năm. Dữ liệu phi cấu trúc một mình chiếm 90 phần trăm của vũ trụ kỹ thuật số. Nhưng nhiều thông tin không nhất thiết có nghĩa là nhiều kiến thức hơn. Data mining sẽ cho phép bạn:

• Chọn lọc tất cả các nhiễu hỗn loạn và lặp đi lặp lại trong dữ liệu của bạn.
• Hiểu những gì có liên quan và sau đó sử dụng tốt thông tin đó để đánh giá kết quả có thể xảy ra.
• Đẩy nhanh tốc độ đưa ra các quyết định sáng suốt.
• Data mining là nền tảng của sự phân tích, giúp bạn phát triển các mô hình có thể khám phá các kết nối trong hàng triệu hoặc hàng tỷ bản ghi.

3. Cách thức Data mining - Khai thác dữ liệu

Vậy cách thức Data mining là gì? Khai thác dữ liệu Data mining bao gồm khám phá và phân tích các khối thông tin lớn để thu thập các mô hình và xu hướng có ý nghĩa. Nó có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị cơ sở dữ liệu, lọc Email spam, hoặc thậm chí là phân biệt tình cảm, tính cách cũng như ý kiến phản hồi từ người dùng.

Quá trình Data mining được chia thành năm bước. Đầu tiên, các tổ chức thu thập dữ liệu và tải nó vào kho dữ liệu của họ. Tiếp theo, họ lưu trữ và quản lý dữ liệu, trên máy chủ nội bộ hoặc đám mây. Các nhà phân tích kinh doanh, đội quản lý và các chuyên gia công nghệ thông tin truy cập dữ liệu, xác định cách họ muốn tổ chức dữ liệu đó. Sau đó, phần mềm ứng dụng sắp xếp dữ liệu dựa trên kết quả của người dùng cuối cùng. Người dùng cuối trình bày dữ liệu theo định dạng dễ chia sẻ, chẳng hạn như biểu đồ hay dạng bảng.

Các chương trình Data mining phân tích các mối quan hệ và các mẫu trong dữ liệu dựa trên những gì người dùng yêu cầu. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng phần mềm Data mining để tạo các lớp thông tin. Để minh họa, hãy tưởng tượng một nhà hàng muốn sử dụng khai thác dữ liệu để xác định khi nào nên cung cấp một số sản phẩm đặc biệt. Nó xem xét thông tin mà nó đã thu thập và tạo các lớp dựa trên khi khách hàng truy cập và những gì họ đặt hàng.

Trong các trường hợp khác, người khai thác dữ liệu tìm các cụm thông tin dựa trên mối quan hệ logic hoặc xem xét các liên kết và mô hình tuần tự để đưa ra kết luận về xu hướng trong hành vi của người tiêu dùng.

Lưu kho là một khía cạnh quan trọng của Data mining. Lưu kho là khi các công ty tập trung dữ liệu của họ vào một cơ sở dữ liệu hoặc chương trình. Với kho dữ liệu, một tổ chức có thể tách ra các phân đoạn dữ liệu để người dùng cụ thể phân tích và sử dụng. Tuy nhiên, trong các trường hợp khác, các nhà phân tích có thể bắt đầu với dữ liệu họ muốn và tạo một  kho dữ liệu dựa trên các thông số kỹ thuật đó. Bất kể các doanh nghiệp và các thực thể khác tổ chức dữ liệu của họ như thế nào, họ sử dụng dữ liệu đó để hỗ trợ các quy trình ra quyết định của ban quản lý.

Việc làm nhân viên xử lý dữ liệu

4. Những ngành công nghiệp nào cần đến Data mining?

Data mining là gì bạn cũng đã hiểu rồi phải không nào? Data mining là trung tâm của các nỗ lực phân tích trên nhiều ngành công nghiệp và ngành học. Vậy những ngành nào thích hợp để sử dụng Data mining?

• Ngành Truyền thông

Trong một thị trường quá tải, nơi mà sự cạnh tranh diễn ra rất khốc liệt, câu trả lời thường nằm trong dữ liệu người tiêu dùng của bạn. Các công ty đa phương tiện và viễn thông có thể sử dụng các mô hình phân tích để hiểu được hàng núi dữ liệu của khách hàng, giúp họ dự đoán hành vi của khách hàng và đưa ra các chiến dịch có liên quan cũng như nhắm đến các mục tiêu cao.

• Ngành Bảo hiểm

Với bí quyết phân tích, các công ty bảo hiểm có thể giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến gian lận, tuân thủ, quản lý rủi ro và tiêu hao khách hàng. Các công ty đã sử dụng các kỹ thuật Data mining để định giá sản phẩm hiệu quả hơn trong các ngành nghề kinh doanh và tìm ra những cách mới để cung cấp sản phẩm cạnh tranh cho cơ sở khách hàng hiện tại của họ.

• Ngành Giáo dục

Với các quan điểm thống nhất, dựa trên dữ liệu về sự tiến bộ của học sinh, các nhà giáo dục có thể dự đoán hiệu suất của học sinh trước khi đặt chân vào lớp học và phát triển các chiến lược can thiệp để giữ vững chúng theo khóa học. Data mining giúp các nhà giáo dục truy cập vào dữ liệu của sinh viên, dự đoán mức độ thành tích và xác định chính xác sinh viên hoặc các nhóm sinh viên cần chú ý thêm.

• Ngành Chế tạo

Sắp xếp kế hoạch chung cung ứng với dự báo nhu cầu là điều cần thiết, cũng như phát hiện sớm các vấn đề, đảm bảo chất lượng và đầu tư vào tài sản thương hiệu. Các nhà sản xuất có thể dự đoán hao mòn tài sản sản xuất và dự đoán bảo trì, có thể tối đa hóa thời gian hoạt động và giữ cho dây chuyền sản xuất đúng tiến độ.

• Ngành Ngân hàng

Các thuật toán tự động giúp các ngân hàng hiểu được cơ sở khách hàng của họ cũng như hàng tỷ giao dịch là trung tâm của hệ thống tài chính. Data mining giúp các công ty dịch vụ tài chính có cái nhìn tốt hơn về rủi ro thị trường, phát hiện gian lận nhanh hơn, quản lý nghĩa vụ tuân thủ quy định và nhận được lợi nhuận tối ưu cho các khoản đầu tư tiếp thị của họ.

• Ngành Bán lẻ

Cơ sở dữ liệu khách hàng lớn chứa thông tin chi tiết về khách hàng ẩn có thể giúp bạn cải thiện được mối quan hệ, tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị và dự báo doanh số. Thông qua các mô hình dữ liệu chính xác hơn, các công ty bán lẻ có thể cung cấp nhiều chiến dịch được nhắm mục tiêu hơn và tìm thấy ưu đãi có ảnh hưởng lớn nhất đến khách hàng.

• Ví dụ về Data mining

Siêu thị là những người sử dụng nổi tiếng về kỹ thuật Data mining. Nhiều siêu thị cung cấp thẻ khách hàng thân thiết miễn phí cho khách hàng cung cấp cho họ quyền truy cập vào giá giảm không dành cho những người không phải là thành viên. Thẻ giúp các siêu thị dễ dàng theo dõi ai đang mua gì, khi nào họ mua và với giá nào. Sau khi phân tích dữ liệu, các siêu thị sau đó có thể sử dụng dữ liệu này để cung cấp cho khách hàng phiếu giảm giá nhắm vào thói quen mua hàng của họ và quyết định khi nào sẽ bán các mặt hàng hoặc khi nào bán chúng với giá đầy đủ.

Thông qua bài viết này, bạn đã được nạp thêm những thông tin gì? Đó là khái niệm Data mining là gì? Data mining là quá trình phân tích một lượng lớn thông tin để phân biệt xu hướng và mô hình. Data mining có thể được các doanh nghiệp sử dụng cho tất cả mọi thứ từ tìm hiểu về những gì khách hàng quan tâm hay muốn mua cho đến phát hiện gian lận và lọc thư rác. Các chương trình Data mining phá vỡ các mẫu và kết nối trong dữ liệu dựa trên những thông tin người dùng yêu cầu hoặc cung cấp.

Data mining là gì? Giờ đây bạn có thể hiểu những ích lợi mà nó mang lại rồi chứ?

Tìm việc