Các công ty có rất nhiều dữ liệu mới có sẵn cho họ trong thế giới kỹ thuật số này. Có thể phức tạp để biết chính xác nguồn dữ liệu nào cần thu thập để phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Các doanh nghiệp sử dụng Data mining và trí tuệ nhân tạo để cải thiện nỗ lực thu thập dữ liệu và trích xuất thông tin hữu ích.
Nếu các chuyên gia dữ liệu nội bộ sử dụng các quy trình khai thác phù hợp, một tổ chức sẽ tìm hiểu thêm về nhu cầu và thói quen mua hàng của khách hàng. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sử dụng kết quả Data mining để học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ, tùy chỉnh các chiến dịch tiếp thị và tăng lợi nhuận. Nhưng dữ liệu khai thác hoạt động như thế nào?
Dưới đây là 7 bước chính trong quá trình Data mining
Data Cleaning
Trước tiên, các nhóm cần phải làm sạch tất cả dữ liệu quy trình để dữ liệu đó phù hợp với tiêu chuẩn ngành. Dữ liệu bẩn hoặc không đầy đủ dẫn đến hiểu biết kém và hệ thống bị lỗi gây tốn kém thời gian và tiền bạc. Các kỹ sư sẽ loại bỏ tất cả dữ liệu không sạch khỏi dữ liệu thu được của tổ chức.
Họ sử dụng một số phương pháp xử lý trước và làm sạch dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào nguồn lực của doanh nghiệp. Ví dụ: họ có thể điền thủ công các giá trị còn thiếu hoặc sử dụng giá trị trung bình của dữ liệu khác để điền vào một giá trị có thể xảy ra. Các nhóm cũng sẽ sử dụng các phương pháp binning để loại bỏ dữ liệu nhiễu, xác định các điểm khác thường và giải quyết mọi mâu thuẫn.
Xem thêm 5 công cụ data mining hàng đầu 2022
Data Integration
Khi công cụ Data mining kết hợp các bộ dữ liệu và nguồn khác nhau để thực hiện phân tích, họ gọi nó là tích hợp dữ liệu. Đây là một trong những kỹ thuật khai thác hàng đầu để hợp lý hóa toàn bộ quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải.
Nhiều chuyên gia thực hiện dọn dẹp dữ liệu bổ sung trong các cơ sở dữ liệu khác nhau trong giai đoạn này. Điều này tiếp tục loại bỏ mọi thông tin không nhất quán và đảm bảo chất lượng dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh. Các chuyên gia sẽ sử dụng các công cụ Data mining như Microsoft SQL để tích hợp dữ liệu.
Xem thêm Text mining- khai phá dữ liệu từ văn bản
Data Reduction nâng cao chất lượng Data
Quy trình tiêu chuẩn này trích xuất thông tin liên quan để phân tích dữ liệu và đánh giá mẫu. Các kỹ sư lấy một kích thước nhỏ của dữ liệu và vẫn duy trì tính toàn vẹn của nó trong quá trình giảm dữ liệu. Các đội có thể sử dụng mạng nơ-ron hoặc các hình thức học máy khác trong quá trình khai thác này. Các chiến lược có thể bao gồm giảm kích thước, giảm số lượng hoặc nén dữ liệu.
Trong việc giảm kích thước, các kỹ sư giảm số lượng thuộc tính trong dữ liệu phân tích. Trong việc giảm thiểu số lượng, các nhóm sẽ thay thế lượng dữ liệu ban đầu bằng một lượng dữ liệu nhỏ hơn. Trong quá trình nén dữ liệu, các kỹ sư cung cấp một bản tổng quát được nén của dữ liệu thu thập được.
Những điều cần biết về chất lượng dữ liệu:
- Bộ phận bán hàng và tiếp thị mất 550 giờ mỗi tuần do dữ liệu không chính xác
- Các công ty mất tới 20% doanh thu do chất lượng dữ liệu kém
- 15% khách hàng tiềm năng chứa các bản ghi trùng lặp
- Chi phí khoảng 1 đô la để ngăn trùng lặp, 10 đô la để sửa một bản sao và 100 đô la để lưu trữ một bản sao nếu nó không bị loại bỏ
Xem thêm Kiến trúc của hệ thống data mining
Data Transformation
Trong quy trình tiêu chuẩn ngành này, các kỹ sư chuyển đổi dữ liệu sang dạng có thể chấp nhận được để phù hợp với các mục tiêu khai thác. Họ hợp nhất dữ liệu chuẩn bị để tối ưu hóa quy trình Data mining và giúp dễ dàng phân biệt các mẫu trong tập dữ liệu cuối cùng.
Chuyển đổi dữ liệu bao gồm ánh xạ dữ liệu và các kỹ thuật khoa học dữ liệu khác. Các chiến lược bao gồm làm mịn hoặc loại bỏ nhiễu khỏi dữ liệu. Các kỹ thuật phổ biến khác bao gồm tổng hợp, chuẩn hóa hoặc tùy biến.
Xem thêm Brand Archetype là gì ?
Data mining
Các tổ chức sử dụng các ứng dụng Data mining để trích xuất các xu hướng hữu ích và tối ưu hóa việc khám phá kiến thức để tạo ra thông tin kinh doanh. Điều này chỉ có thể thực hiện được nếu một công ty tận dụng tối đa dữ liệu lớn và thu thập loại thông tin chính xác.
Các kỹ sư áp dụng các mẫu thông minh vào dữ liệu có sẵn trước khi họ trích xuất nó. Sau đó, chúng đại diện cho tất cả thông tin dưới dạng mô hình. Các chuyên gia sử dụng các kỹ thuật phân nhóm, phân loại hoặc các kỹ thuật mô hình hóa khác để đảm bảo độ chính xác.
Pattern Evaluation
Đây là giai đoạn mà các kỹ sư ngừng làm việc ở hậu trường và đưa những hiểu biết sâu sắc vào thế giới thực. Các chuyên gia sẽ xác định bất kỳ mẫu hữu ích nào có thể tạo ra kiến thức kinh doanh.
Họ sẽ sử dụng mô hình, dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực để tìm hiểu thêm về khách hàng, nhân viên và doanh số bán hàng. Các nhóm cũng sẽ tóm tắt dữ liệu thông tin hoặc sử dụng kỹ thuật Data mining trực quan để dễ hiểu hơn.
Xem thêm Data mining so với machine learning
Trình bày kiến thức trong Data mining
Cuối cùng, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng kết hợp trực quan hóa dữ liệu, báo cáo và các công cụ khai thác khác để chia sẻ thông tin với những người khác. Trước khi quá trình Data mining bắt đầu, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã truyền đạt các mục tiêu và mục tiêu hiểu dữ liệu để các kỹ sư biết những gì cần tìm.
Giờ đây, các nhà phân tích có thể chia sẻ những phát hiện của họ với những nhà lãnh đạo này dưới dạng báo cáo. Phần lớn các công ty sử dụng trang tổng quan hoặc các công cụ thông minh kinh doanh khác để tạo báo cáo và trích xuất thông tin chi tiết từ các công cụ Data mining nội bộ. Chủ sở hữu sử dụng những thông tin chi tiết này để tối ưu hóa việc ra quyết định, tạo ra hoạt động kinh doanh mới, loại bỏ lãng phí và tạo các chiến dịch quảng cáo tốt hơn.
Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Text mining
Điều cần thiết nhất trong quá trình Data mining
Tóm lại, đây là những điều cần biết về quá trình Data mining
- Đầu tiên, các chuyên gia cần làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin trùng lặp hoặc bẩn. Sau đó, họ tích hợp thông tin hoặc kết hợp các nguồn khác nhau để tối ưu hóa kết quả khai thác. Tích hợp dữ liệu cũng giúp giảm lượng dữ liệu nhiễu hoặc không cần thiết.
- Trong việc giảm thiểu dữ liệu, các kỹ sư trích xuất thông tin liên quan để xác định các mẫu và trả lời các câu hỏi kinh doanh. Họ cũng biến đổi dữ liệu để nó phù hợp với các mục tiêu khai thác. Quá trình này được gọi là chuyển đổi dữ liệu.
- Trong Data mining, các kỹ sư chỉ định các mẫu có liên quan cho từng tập dữ liệu trước khi họ trích xuất nó. Sau đó, họ tạo ra các mô hình với các kỹ thuật phân nhóm hoặc phân loại.
- Sau đó, các kỹ sư đưa thông tin vào thế giới thực trong giai đoạn đánh giá mẫu. Họ trích xuất các mẫu, xác định xu hướng và làm cho nó dễ hiểu đối với người dùng. Cuối cùng, họ chuẩn bị thông tin để trình bày cho bất kỳ bên liên quan nào. Chủ doanh nghiệp sử dụng thông tin chi tiết về Data mining để tối ưu hóa việc ra quyết định, tăng doanh số bán hàng và tìm hiểu thêm về khách hàng.
Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Data science
Kết luận
Các bước tiến hành Data Mining là quá trình cần thiết để khám phá thông tin có giá trị từ các nguồn dữ liệu lớn. Dưới đây là kết luận về các bước tiến hành Data Mining:
- Xác định mục tiêu và hiểu về dữ liệu:
- Xác định mục tiêu của quá trình Data Mining, nắm rõ mục đích và yêu cầu của dự án.
- Thu thập và khám phá dữ liệu từ các nguồn khác nhau, đảm bảo có đủ dữ liệu để thực hiện quá trình Data Mining.
- Hiểu về cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu, nhận biết các đặc trưng quan trọng và tiềm năng trong dữ liệu.
- Chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu:
- Xử lý dữ liệu thiếu bằng cách điền giá trị hoặc loại bỏ các mẫu dữ liệu không đầy đủ.
- Xử lý dữ liệu nhiễu bằng các phương pháp như làm sạch dữ liệu, lọc nhiễu hoặc sử dụng các kỹ thuật khác như smoothing hay interpolation.
- Chọn và rút trích đặc trưng quan trọng từ dữ liệu để tạo ra dữ liệu thuần và cung cấp thông tin cần thiết cho các thuật toán Data Mining.
- Áp dụng các thuật toán Data Mining:
- Lựa chọn thuật toán phù hợp với mục tiêu và yêu cầu của dự án.
- Tiến hành huấn luyện và kiểm thử mô hình sử dụng các thuật toán Data Mining, tìm ra mô hình tốt nhất phù hợp với dữ liệu và mục tiêu cụ thể.
- Đánh giá và phân tích kết quả:
- Đánh giá độ chính xác và hiệu suất của mô hình Data Mining thông qua các phương pháp đánh giá như cross-validation, confusion matrix, precision, recall, F1-score, và ROC curve.
- Phân tích và diễn giải kết quả để hiểu rõ hơn về thông tin và thông điệp được khám phá từ dữ liệu.
- Triển khai và quản lý mô hình:
- Triển khai mô hình Data Mining vào môi trường thực tế để tận dụng các thông tin và lợi ích từ quá trình khám phá dữ liệu.
- Quản lý và theo dõi hiệu suất của mô hình, đảm bảo nó hoạt động ổn định và đáng tin cậy
Xem thêm KDD là gì? quy trình tiến hành KDD
