Aggregation data đề cập đến một quá trình thu thập thông tin từ các nguồn khác nhau và trình bày nó ở định dạng tóm tắt để các nhà phân tích kinh doanh có thể thực hiện các phân tích thống kê về các kế hoạch kinh doanh. Thông tin thu thập có thể được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tóm tắt các nguồn dữ liệu này thành một bản nháp để phân tích dữ liệu. Bước này là bước quan trọng được thực hiện bởi bất kỳ tổ chức kinh doanh nào vì độ chính xác của thông tin chi tiết từ phân tích dữ liệu chủ yếu phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu mà họ sử dụng. Rất cần thiết phải thu thập nội dung chất lượng với số lượng lớn để chúng có thể tạo ra các kết quả phù hợp.
Aggregation data đóng một vai trò quan trọng trong các chiến lược tài chính, sản phẩm, hoạt động và tiếp thị trong bất kỳ tổ chức kinh doanh nào. Dữ liệu tổng hợp có trong kho dữ liệu có thể cho phép một người giải quyết các vấn đề khác nhau, giúp giải quyết các truy vấn từ tập dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về sự tổng hợp trong khai thác dữ liệu, quy trình của chúng, các ứng dụng của nó, cùng với các ví dụ.
Tổng quan về Aggregation trong data mining
Aggregation là một trong những kỹ thuật quan trọng trong data mining và thường được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn. Aggregation có thể được định nghĩa là quá trình tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một kết quả cuối cùng.
Aggregation có thể được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và tìm ra các mối quan hệ giữa các đặc trưng khác nhau của dữ liệu. Các kỹ thuật Aggregation cũng có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu phức tạp.
Trong data mining, Aggregation thường được sử dụng để phát hiện các mẫu và quy tắc ẩn trong tập dữ liệu. Nó cũng được sử dụng để tạo ra các khái niệm mới từ các đặc trưng dữ liệu có sẵn.
Aggregation có thể được thực hiện bằng nhiều cách khác nhau, bao gồm các kỹ thuật như Grouping, Clustering, và các kỹ thuật phân tích khác.
Aggregation data hoạt động như thế nào?
Aggregation data là cần thiết nếu một tập dữ liệu có thông tin vô ích không thể được sử dụng để phân tích. Trong Aggregation data, các tập dữ liệu được tóm tắt thành thông tin quan trọng, giúp đạt được kết quả mong muốn và tăng trải nghiệm người dùng. Aggregation data cung cấp các phép đo chính xác như tổng, trung bình và đếm. Dữ liệu tổng hợp được thu thập giúp các nhà phân tích kinh doanh thực hiện nghiên cứu nhân khẩu học của khách hàng và hành vi của họ. Dữ liệu tổng hợp giúp xác định thông tin quan trọng về một nhóm cụ thể sau khi họ gửi báo cáo. Với sự trợ giúp của Aggregation data, chúng tôi cũng có thể tính toán số lượng dữ liệu không phải là số. Nói chung, việc Aggregation data được thực hiện cho các tập dữ liệu, không phải cho các dữ liệu riêng lẻ.
Ví dụ về Aggregation data
Các tổ chức thường thu thập thông tin về khách hàng trực tuyến và khách truy cập trang web của họ. Ở đây, việc Aggregation data liên quan đến thống kê về ma trận nhân khẩu học và hành vi của khách hàng như các nhóm tuổi khác nhau của khách hàng và tổng số giao dịch. Nhóm tiếp thị thực hiện việc Aggregation data, giúp họ cá nhân hóa thông điệp, phiếu mua hàng, v.v. trong trải nghiệm kỹ thuật số của người dùng với thương hiệu. Nó cũng giúp nhóm quản lý sản phẩm của bất kỳ tổ chức nào biết sản phẩm nào tạo ra nhiều doanh thu hơn và sản phẩm nào không. Dữ liệu tổng hợp cũng được sử dụng bởi giám đốc tài chính và điều hành công ty, giúp họ lựa chọn cách phân bổ ngân sách cho các chiến lược tiếp thị hoặc phát triển sản phẩm.
Nó giúp xác định độ tuổi trung bình của khách hàng mua một sản phẩm cụ thể, giúp đội ngũ quản lý kinh doanh tìm được nhóm tuổi mục tiêu cho sản phẩm cụ thể đó. Trong Aggregation data thường thích tính độ tuổi trung bình của khách hàng hơn là khách hàng cá nhân.
Tính toán giá trị của số cử tri đi bỏ phiếu ở một quốc gia hoặc tiểu bang. Nó đạt được bằng cách đếm tổng số phiếu bầu của một ứng cử viên trong một khu vực cụ thể thay vì đếm hồ sơ cá nhân của cử tri đó.
Aggregation data
Bộ Aggregation data đề cập đến một hệ thống được sử dụng trong khai thác dữ liệu để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó xử lý dữ liệu và trích xuất chúng thành thông tin hữu ích vào bản nháp. Họ đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao dữ liệu khách hàng bằng cách hoạt động như một đại lý. Nó cũng giúp trong thủ tục truy vấn và giao hàng khi khách hàng yêu cầu các phiên bản dữ liệu về một sản phẩm cụ thể. Nhóm tiếp thị thực hiện việc Aggregation data, giúp họ cá nhân hóa thông điệp, phiếu mua hàng, v.v. trong trải nghiệm kỹ thuật số của người dùng với thương hiệu. Nó cũng giúp nhóm quản lý sản phẩm của bất kỳ tổ chức nào biết sản phẩm nào tạo ra nhiều doanh thu hơn và sản phẩm nào không. Dữ liệu tổng hợp cũng được sử dụng bởi giám đốc tài chính và điều hành công ty, giúp họ lựa chọn cách phân bổ ngân sách cho các chiến lược tiếp thị hoặc phát triển sản phẩm.
Hoạt động của bộ Aggregation data
Hoạt động của bộ Aggregation data có thể được thực hiện trong ba giai đoạn
- Thu thập dữ liệu
- Xử lý dữ liệu
- Trình bày dữ liệu
Thu thập dữ liệu
Như tên cho thấy, thu thập dữ liệu có nghĩa là thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể được trích xuất bằng cách sử dụng Internet vạn vật (IoT), chẳng hạn như
- Tương tác trên mạng xã hội
- Tiêu đề tin tức
- Nhận dạng giọng nói như trung tâm cuộc gọi
- Duyệt dữ liệu cá nhân và lịch sử của thiết bị
Xử lý dữ liệu
Sau khi dữ liệu được thu thập, trình Aggregation data xác định dữ liệu nguyên tử và tổng hợp nó. Trong kỹ thuật xử lý dữ liệu, trình Aggregation data sử dụng nhiều thuật toán tạo thành kỹ thuật AI hoặc ML và nó cũng sử dụng phương pháp luận tĩnh để xử lý nó giống như phân tích dự đoán.
Trình bày dữ liệu
Trong bước này, thông tin thu thập được sẽ được tóm tắt, cung cấp kết quả thống kê mong muốn với dữ liệu chính xác.
Lựa chọn trình Aggregation data tự động hoặc thủ công
Aggregation data cũng có thể được áp dụng theo cách thủ công. Khi ai đó bắt đầu, bất kỳ công ty khởi nghiệp nào cũng có thể chọn trình tổng hợp thủ công bằng cách sử dụng trang tính excel và tạo biểu đồ để quản lý hiệu suất, marketing và ngân sách.
Aggregation data là một tổ chức được thành lập tốt sử dụng phần mềm trung gian, thường là phần mềm của bên thứ ba, để triển khai dữ liệu tự động bằng cách sử dụng các công cụ tiếp thị khác nhau. Nhưng trong trường hợp tập dữ liệu lớn, cần có hệ thống Aggregation data vì nó cung cấp kết quả chính xác.
Các loại Aggregation data
Aggregation data có thể được chia thành hai loại khác nhau
- Tổng hợp thời gian
- Tổng hợp không gian
Time Aggregation
Tổng hợp thời gian cung cấp điểm dữ liệu cho một tài nguyên riêng lẻ trong một khoảng thời gian xác định.
Spatial aggregation
Tổng hợp không gian cung cấp điểm dữ liệu cho các nhóm tài nguyên khác nhau trong một khoảng thời gian xác định.
Khoảng thời gian cho quá trình Aggregation data
Reporting period
Kỳ báo cáo là khoảng thời gian mà thông tin được thu thập để trình bày. Nó có thể là một quy trình tổng hợp điểm dữ liệu hoặc dữ liệu thô. Ví dụ, thông tin được thu thập và xử lý thành một định dạng tóm tắt trong một khoảng thời gian cụ thể là một ngày từ một thiết bị mạng. Do đó, kỳ báo cáo sẽ là một ngày.
Polling period
Khoảng thời gian bỏ phiếu đề cập đến tần suất các tài nguyên được lấy mẫu để lấy dữ liệu. Ví dụ: nếu nhóm tài nguyên có thể được thăm dò sau mỗi 5 phút, điều đó có nghĩa là các điểm dữ liệu cho mỗi tài nguyên sẽ được tạo sau mỗi 5 phút. Polling và Granularity được tổng hợp theo không gian.
Granularity
Mức độ chi tiết đề cập đến khoảng thời gian mà thông tin được thu thập để tổng hợp. Ví dụ: để tính tổng các điểm dữ liệu cho một tài nguyên cụ thể được thu thập trong khoảng thời gian 6 phút. Do đó, độ chi tiết sẽ là 6 phút. Giá trị của mức độ chi tiết có thể thay đổi theo từng tháng, tùy thuộc vào thời gian báo cáo và nó đóng một vai trò quan trọng trong mức độ chi tiết.
Các kỹ thuật Aggregation phổ biến trong data mining
Các kỹ thuật Aggregation phổ biến trong data mining bao gồm:
- Grouping: Phân nhóm dữ liệu theo một hoặc nhiều thuộc tính và tính toán giá trị trung bình, tổng hoặc trung vị của các thuộc tính khác trong mỗi nhóm. Kỹ thuật này thường được sử dụng để phân tích dữ liệu nhịp độ, chẳng hạn như số lần truy cập trang web trong mỗi ngày trong tuần.
- Aggregation functions: Các hàm tính toán như sum, min, max, mean, median, mode, variance, standard deviation, correlation được sử dụng để tính toán các giá trị tóm tắt cho một thuộc tính hoặc một nhóm thuộc tính. Các giá trị này thường được sử dụng để phát hiện và loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
- Sampling: Lấy mẫu ngẫu nhiên một tập hợp con của dữ liệu để phân tích. Kỹ thuật này thường được sử dụng để giảm chi phí tính toán và tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
- Clustering: Phân nhóm các đối tượng dữ liệu vào các cụm dựa trên độ tương đồng giữa chúng. Kỹ thuật này thường được sử dụng để khám phá cấu trúc ẩn của dữ liệu và tạo ra các đặc trưng mới.
- Association rule mining: Tìm kiếm các mối quan hệ tần suất giữa các thuộc tính trong dữ liệu. Kỹ thuật này thường được sử dụng để phát hiện các quy tắc kinh doanh và quan hệ giữa các sản phẩm, dịch vụ hoặc khách hàng.
- Decision trees: Xây dựng cây quyết định để tìm kiếm các quy tắc phân loại dựa trên các thuộc tính của dữ liệu. Kỹ thuật này thường được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng hoặc đưa ra quyết định trong các trò chơi hoặc tình huống kinh doanh.
- Neural networks: Sử dụng một mạng lưới các nơ-ron để phân tích dữ liệu và tìm kiếm các quy tắc phức tạp trong dữ liệu. Kỹ thuật này thường được sử dụng trong các ứng dụng nhận diện giọng nói, nhận diện chữ viết tay, hoặc xử lý ảnh.
Xem thêm Data Generalization sử dụng Attribute-Oriented Induction
Ứng dụng Aggregation data
Đây là một số ứng dụng quan trọng của Aggregation data
- Aggregation data trong lĩnh vực tài chính và đầu tư
Khu vực tài chính và đầu tư chủ yếu dựa trên các khuyến nghị của họ về các dữ liệu thay thế. Một phần lớn dữ liệu đó đến từ tin tức vì các nhà đầu tư phải luôn cập nhật các xu hướng tài chính và công nghiệp mới nhất. Vì vậy, tổ chức tài chính có thể sử dụng Aggregation data để thu thập các tiêu đề và tin tức liên quan và sử dụng dữ liệu đó để phân tích dự đoán. Thông tin thị trường liên quan đến các lĩnh vực công nghiệp và tài chính có sẵn trên các trang web tin tức mà không tốn bất kỳ chi phí nào, nhưng nó được lan truyền trên nhiều trang web. Việc thu thập dữ liệu từ mỗi trang web theo cách thủ công là khá khó khăn và có thể đưa ra các tập dữ liệu không đáng tin cậy do thiếu dữ liệu.
- Aggregation data trong ngành bán lẻ
Aggregation data đóng một vai trò quan trọng trong các ngành bán lẻ và Thương mại điện tử, chẳng hạn như giám sát giá cả cạnh tranh. Giám sát giá cả cạnh tranh là một công cụ hữu ích để các nhà tiếp thị thành công trong lĩnh vực Thương mại điện tử và bán lẻ. Các tổ chức cần biết những gì họ đang chống lại. Vì vậy, họ có xu hướng thu thập thông tin về sản phẩm, chương trình khuyến mãi và giá cả của đối thủ cạnh tranh. Dữ liệu liên quan đến trang web của đối thủ cạnh tranh được lấy từ các trang khác mà sản phẩm của họ được liệt kê trên đó. Dữ liệu phải được tổng hợp từ mọi nguồn liên quan để có được thông tin chính xác trên trang web cạnh tranh.
- Aggregation data trong ngành du lịch
Aggregation data có các ứng dụng rất lớn trong ngành du lịch, bao gồm giám sát giá cả cạnh tranh, hiểu rõ thị trường, phân tích hành vi của khách hàng, thu thập hình ảnh và mô tả cho các dịch vụ trên các trang web du lịch trực tuyến của họ. Các ngành công nghiệp du lịch cần phải chú ý đến mọi thay đổi của chi phí đi lại và sự sẵn có của tài sản. Họ cũng phải chú ý đến các điểm đến thịnh hành và nhắm mục tiêu đến khán giả với những lời mời chào hấp dẫn của họ. Dữ liệu liên quan đến các ngành công nghiệp du lịch trải rộng trên nhiều nơi trên internet; thu thập dữ liệu theo cách thủ công là một nhiệm vụ khá khó khăn. Tại đây, dịch vụ trích xuất và Aggregation data được đưa vào.
