Rate this post

Nếu bạn chưa nghe đến thuật ngữ khai phá dữ liệu, sẽ rất tốt nếu bạn thảo luận một chút về “khai phá dữ liệu” trước khi tìm hiểu các loại Data mining. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các kiểu khai phá dữ liệu (hoặc các phương pháp khai phá dữ liệu) khác nhau. Tuy nhiên, nếu bạn đã biết Data mining là gì, bạn có thể trực tiếp chuyển sang các phương pháp (hoặc kiểu) Data mining.

Các bài viết liên quan:

Data mining là gì?

Nói chung, Data mining không gì khác ngoài một quá trình tìm kiếm hoặc trích xuất thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể quen nếu chúng tôi sử dụng thuật ngữ dữ liệu lớn. Mặc dù việc sử dụng một loạt các kỹ thuật có thể giúp chúng tôi sử dụng thông tin này để tăng doanh thu, cắt giảm chi phí và cải thiện mối quan hệ với khách hàng, v.v. Có thể bạn đang nghĩ đó là lý do tại sao việc Data mining lại quan trọng như vậy. Câu trả lời cho câu hỏi này là khá phức tạp. Tuy nhiên, nó không phải là câu trả lời thực sự lớn. Bạn có thể đã thấy những con số đáng kinh ngạc; số lượng dữ liệu được tạo ra đang tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng dữ liệu này cũng đang tăng lên, hoặc nói chính xác rằng dữ liệu đang tăng gấp đôi ngay cả trong vòng chưa đầy hai năm.

Các tính năng của Data mining

Đây là những tính năng chính sau đây mà Data mining thường cho phép chúng tôi:

  • Lọc bỏ tất cả những tạp âm hỗn loạn và lặp đi lặp lại trong dữ liệu của bạn.
  • Cho phép hiểu những gì có liên quan và sau đó sử dụng tốt thông tin đó để đánh giá các kết quả có thể xảy ra.

Đẩy nhanh tốc độ đưa ra các quyết định sáng suốt.

Tại sao chúng ta cần Data mining?

Trong thế giới hiện đại ngày nay, tất cả chúng ta đều được bao quanh bởi dữ liệu lớn, được dự đoán sẽ tăng 40% vào thập kỷ tới. Bạn có thể thắc mắc rằng thực tế là chúng ta đang chết chìm trong dữ liệu, nhưng đồng thời, chúng ta đang đói kiến ​​thức (hoặc Dữ liệu hữu ích). Lý do chính đằng sau điều này, tất cả dữ liệu này tạo ra tiếng ồn gây khó khăn cho việc khai thác. Nói tóm lại, chúng tôi đã tạo ra hàng tấn dữ liệu vô định hình nhưng lại gặp thất bại trong các sáng kiến ​​dữ liệu lớn vì dữ liệu hữu ích bị chôn sâu bên trong. Do đó nếu không có các công cụ mạnh mẽ như Data mining, chúng tôi không thể Data mining đó và kết quả là chúng tôi sẽ không nhận được bất kỳ lợi ích nào từ dữ liệu đó.

Các loại Data mining

Mỗi kỹ thuật Data mining sau đây phục vụ một số vấn đề kinh doanh khác nhau và cung cấp một cái nhìn sâu sắc khác về từng vấn đề đó. Tuy nhiên, hiểu được loại vấn đề kinh doanh bạn cần giải quyết cũng sẽ giúp biết được kỹ thuật nào sẽ tốt nhất để sử dụng, mang lại kết quả tốt nhất. Các kiểu Data mining có thể được chia thành hai phần cơ bản như sau:

Predictive Data Mining

Như tên gọi, phân tích Data mining dự đoán hoạt động dựa trên dữ liệu có thể giúp biết điều gì có thể xảy ra sau này (hoặc trong tương lai) trong hoạt động kinh doanh. Data mining dự đoán cũng có thể được chia thành bốn loại được liệt kê bên dưới:

  • Classification Analysis
  • Regression Analysis
  • Time Serious Analysis
  • Prediction Analysis

Xem thêm Kiến trúc của hệ thống data mining

Descriptive Data Mining

Mục tiêu chính của các nhiệm vụ Khai phá dữ liệu mô tả là tóm tắt hoặc biến dữ liệu đã cho thành thông tin có liên quan. Nhiệm vụ Data mining mô tả cũng có thể được chia thành bốn loại như sau:

  • Clustering Analysis
  • Summarization Analysis
  • Association Rules Analysis
  • Sequence Discovery Analysis

Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về từng loại Data mining. Dưới đây là một số kỹ thuật Data mining khác nhau có thể giúp bạn tìm ra kết quả tối ưu.

Các kỹ thuật data mining

CLASSIFICATION ANALYSIS

Loại kỹ thuật Data mining này thường được sử dụng để tìm nạp hoặc truy xuất thông tin quan trọng và có liên quan về dữ liệu & siêu dữ liệu. Nó thậm chí còn được sử dụng để phân loại các kiểu định dạng dữ liệu khác nhau thành các lớp khác nhau. Nếu bạn tập trung vào bài viết này cho đến khi nó kết thúc, bạn chắc chắn có thể phát hiện ra rằng Phân loại và phân cụm là các kiểu Data mining tương tự nhau. Như phân cụm cũng phân loại hoặc phân loại các phân đoạn dữ liệu thành các bản ghi dữ liệu khác nhau được gọi là các lớp. Tuy nhiên, không giống như phân cụm, nhà phân tích dữ liệu sẽ có kiến ​​thức về các lớp hoặc cụm khác nhau. Do đó trong phân tích phân loại, bạn phải áp dụng hoặc thực hiện các thuật toán để quyết định xem dữ liệu mới nên được phân loại hoặc phân loại theo cách nào. Một ví dụ cổ điển về phân tích phân loại là email Outlook. Trong Outlook, họ sử dụng các thuật toán nhất định để mô tả email là hợp pháp hay spam.

Kỹ thuật này thường rất hữu ích cho các nhà bán lẻ có thể sử dụng nó để nghiên cứu thói quen mua hàng của các khách hàng khác nhau của họ. Các nhà bán lẻ cũng có thể nghiên cứu dữ liệu bán hàng trong quá khứ và sau đó theo dõi (hoặc tìm kiếm) các sản phẩm mà khách hàng thường mua cùng nhau. Sau đó, họ có thể đặt những sản phẩm đó gần nhau trong các cửa hàng bán lẻ của mình để giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và cũng như tăng doanh số bán hàng của họ.

REGRESSION ANALYSIS

Theo thuật ngữ thống kê, phân tích hồi quy là một quá trình thường được sử dụng để xác định và phân tích mối quan hệ giữa các biến. Nó có nghĩa là một biến

là phụ thuộc vào khác, nhưng nó không phải là ngược lại. Nó thường được sử dụng cho các mục đích dự đoán và dự báo. Nó cũng có thể giúp bạn hiểu giá trị đặc trưng của các biến phụ thuộc thay đổi nếu bất kỳ biến độc lập nào bị thay đổi.

Time Serious Analysis

Chuỗi thời gian là một chuỗi các điểm dữ liệu thường được ghi lại tại các khoảng thời gian cụ thể của các điểm. Thông thường, chúng – thường xảy ra trong các khoảng thời gian đều đặn (giây, giờ, ngày, tháng, v.v.). Hầu hết mọi tổ chức đều tạo ra một lượng lớn dữ liệu mỗi ngày, chẳng hạn như số liệu bán hàng, doanh thu, lưu lượng truy cập hoặc chi phí hoạt động. Data mining theo chuỗi thời gian có thể giúp tạo ra thông tin có giá trị cho các quyết định kinh doanh dài hạn, tuy nhiên chúng chưa được tận dụng trong hầu hết các tổ chức.

Prediction Analysis

Kỹ thuật này thường được sử dụng để dự đoán mối quan hệ tồn tại giữa các biến độc lập và phụ thuộc cũng như các biến độc lập đơn lẻ. Nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán lợi nhuận có thể đạt được trong tương lai tùy thuộc vào việc bán hàng. Chúng ta hãy tưởng tượng rằng lợi nhuận và doanh số bán hàng lần lượt là các biến phụ thuộc và độc lập. Bây giờ, dựa trên những gì dữ liệu bán hàng trong quá khứ cho biết, chúng ta có thể đưa ra dự đoán lợi nhuận trong tương lai bằng cách sử dụng đường cong hồi quy.

Clustering Analysis

Trong Khai phá dữ liệu, kỹ thuật này được sử dụng để tạo ra các cụm đối tượng có ý nghĩa chứa các đặc điểm giống nhau. Thông thường, hầu hết mọi người đều nhầm lẫn với Phân loại, nhưng họ sẽ không gặp bất kỳ vấn đề nào nếu họ hiểu đúng cách cả hai kỹ thuật này thực sự hoạt động. Không giống như Phân loại tập hợp các đối tượng vào các lớp được xác định trước, phân cụm lưu trữ các đối tượng trong các lớp được định nghĩa bởi nó. Để hiểu chi tiết hơn, bạn có thể xem xét ví dụ sau:

Thí dụ

Giả sử bạn đang ở trong một thư viện chứa đầy sách về các chủ đề khác nhau. Bây giờ thách thức thực sự đối với bạn là sắp xếp những cuốn sách đó sao cho người đọc không gặp bất kỳ vấn đề nào khi tìm ra những cuốn sách về bất kỳ chủ đề cụ thể nào. Vì vậy, ở đây, chúng ta có thể sử dụng tính năng phân cụm để giữ những cuốn sách có điểm giống nhau trong một giá cụ thể và sau đó đặt cho các kệ đó một cái tên hoặc lớp có ý nghĩa. Do đó, bất cứ khi nào độc giả tìm kiếm sách về một chủ đề cụ thể nào đó đều có thể đến thẳng giá sách đó. Do đó, anh ta sẽ không bắt buộc phải đi lang thang trong toàn bộ thư viện để tìm cuốn sách anh ta muốn đọc.

SUMMARIZATION ANALYSIS

Phân tích Tóm tắt được sử dụng để lưu trữ một nhóm (hoặc một tập hợp) dữ liệu theo cách nhỏ gọn hơn và hình thức dễ hiểu hơn. Chúng ta có thể dễ dàng hiểu nó với sự trợ giúp của một ví dụ:

Thí dụ

Bạn có thể đã sử dụng Tóm tắt để tạo đồ thị hoặc tính giá trị trung bình từ một tập hợp (hoặc nhóm) dữ liệu nhất định. Đây là một trong những hình thức Data mining quen thuộc và dễ tiếp cận nhất.

ASSOCIATION RULE LEARNING

Nói chung, nó có thể được coi là một phương pháp có thể giúp chúng ta xác định một số quan hệ thú vị (mô hình phụ thuộc) giữa các biến khác nhau trong cơ sở dữ liệu lớn. Kỹ thuật này cũng có thể giúp chúng tôi giải nén một số mẫu ẩn trong dữ liệu, có thể được sử dụng để xác định các biến trong dữ liệu. Nó cũng giúp phát hiện sự đồng nhất của các biến khác nhau xuất hiện rất thường xuyên trong tập dữ liệu. Các quy tắc kết hợp thường được sử dụng để kiểm tra và dự báo hành vi của khách hàng. Nó cũng rất được khuyến khích trong phân tích ngành bán lẻ. Kỹ thuật này cũng được sử dụng để xác định phân tích dữ liệu giỏ hàng, thiết kế danh mục, phân nhóm sản phẩm và bố cục cửa hàng. Trong CNTT, các lập trình viên cũng sử dụng các luật kết hợp để tạo ra các chương trình có khả năng học máy. Hay nói một cách ngắn gọn, chúng ta có thể nói rằng kỹ thuật Data mining này giúp tìm ra mối liên hệ giữa hai hoặc nhiều Mục. Nó phát hiện ra một mẫu ẩn trong tập dữ liệu.

Sequence Discovery Analysis

Mục tiêu chính của phân tích khám phá trình tự là khám phá các mẫu thú vị trong dữ liệu trên cơ sở một số phép đo chủ quan hoặc khách quan về mức độ thú vị của nó. Thông thường, nhiệm vụ này liên quan đến việc khám phá các mẫu tuần tự thường xuyên liên quan đến một biện pháp hỗ trợ tần số. Một số người có thể thường nhầm lẫn nó với chuỗi thời gian vì cả phân tích khám phá Trình tự và phân tích chuỗi thời gian đều chứa quan sát lân cận phụ thuộc vào thứ tự. Tuy nhiên, nếu mọi người nhìn thấy cả hai kỹ hơn một chút, thì có thể dễ dàng tránh được sự nhầm lẫn của họ vì kỹ thuật phân tích Chuỗi thời gian chứa dữ liệu số, trong khi phân tích khám phá chuỗi chứa các giá trị hoặc dữ liệu rời rạc.

Sự kết luận

Bây giờ bạn có đủ kiến ​​thức để quyết định hoặc chọn kỹ thuật tốt nhất để tóm tắt dữ liệu thành thông tin hữu ích – thông tin có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh, tăng doanh thu, sự hài lòng của khách hàng hoặc giảm chi phí không mong muốn.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now