5/5 - (1 bình chọn)

Hướng dẫn Data mining cung cấp các kiến thức cơ bản và nâng cao về Data mining, hướng dẫn này của chúng tôi được thiết kế cho người học và chuyên gia.

Data mining là một trong những kỹ thuật hữu ích nhất giúp các doanh nhân, nhà nghiên cứu và cá nhân trích xuất thông tin có giá trị từ bộ dữ liệu khổng lồ. Data mining còn được gọi là Khám phá tri thức trong Cơ sở dữ liệu (KDD). Quá trình khám phá kiến thức bao gồm Làm sạch dữ liệu, Tích hợp dữ liệu, Lựa chọn dữ liệu, Chuyển đổi dữ liệu, Data mining, Đánh giá mẫu và Trình bày kiến thức.

Các bài viết liên quan:

Hướng dẫn Data mining của chúng tôi bao gồm tất cả các chủ đề về Data mining, chẳng hạn như ứng dụng, Data mining so với Máy học, Công cụ Data mining, Data mining trên phương tiện truyền thông xã hội, Kỹ thuật Data mining, Phân cụm trong Data mining, Những thách thức trong Data mining, v.v.

Tóm tắt nội dung

Data mining là gì?

Quá trình trích xuất thông tin để xác định các mẫu, xu hướng và dữ liệu hữu ích cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định theo hướng dữ liệu từ các bộ dữ liệu khổng lồ được gọi là Data mining.

Nói cách khác, chúng ta có thể nói rằng Data mining là quá trình điều tra các mẫu thông tin ẩn dưới nhiều góc độ khác nhau để phân loại thành dữ liệu hữu ích, được thu thập và tập hợp trong các lĩnh vực cụ thể như kho dữ liệu, phân tích hiệu quả, thuật toán Data mining, giúp đưa ra quyết định tạo và yêu cầu dữ liệu khác để cuối cùng cắt giảm chi phí và tạo ra doanh thu.

Data mining là hành động tự động tìm kiếm các kho thông tin lớn để tìm ra các xu hướng và các mẫu vượt ra ngoài các quy trình phân tích đơn giản. Data mining sử dụng các thuật toán toán học phức tạp cho các phân đoạn dữ liệu và đánh giá xác suất của các sự kiện trong tương lai. Data mining còn được gọi là Khám phá kiến thức về dữ liệu (KDD).

Xem thêm 5 công cụ data mining hàng đầu 2022

Data mining là một quá trình được các tổ chức sử dụng để trích xuất dữ liệu cụ thể từ cơ sở dữ liệu khổng lồ để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Nó chủ yếu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.

Data mining tương tự như Khoa học dữ liệu được thực hiện bởi một người, trong một tình huống cụ thể, trên một tập dữ liệu cụ thể, với một mục tiêu. Quá trình này bao gồm nhiều loại dịch vụ khác nhau như khai thác văn bản, khai thác web, khai thác âm thanh và video, Data mining bằng hình ảnh và khai thác phương tiện truyền thông xã hội. Nó được thực hiện thông qua phần mềm đơn giản hoặc có tính đặc hiệu cao. Bằng cách thuê ngoài Data mining, tất cả công việc có thể được thực hiện nhanh hơn với chi phí vận hành thấp. Các công ty chuyên biệt cũng có thể sử dụng các công nghệ mới để thu thập dữ liệu không thể định vị bằng tay. Có rất nhiều thông tin có sẵn trên các nền tảng khác nhau, nhưng rất ít kiến thức có thể truy cập được. Thách thức lớn nhất là phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin quan trọng có thể được sử dụng để giải quyết một vấn đề hoặc cho sự phát triển của công ty. Có rất nhiều công cụ và kỹ thuật mạnh mẽ có sẵn để Data mining và tìm ra cái nhìn sâu sắc hơn từ nó.

Các loại Data mining

Data mining có thể được thực hiện trên các loại dữ liệu sau:

Relational Database:

Cơ sở dữ liệu quan hệ là một tập hợp nhiều tập dữ liệu được tổ chức chính thức bởi các bảng, bản ghi và cột mà từ đó dữ liệu có thể được truy cập theo nhiều cách khác nhau mà không cần phải nhận ra các bảng cơ sở dữ liệu. Các bảng truyền tải và chia sẻ thông tin, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm dữ liệu, báo cáo và tổ chức.

Data warehouses:

Kho dữ liệu là công nghệ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong tổ chức để cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa về doanh nghiệp. Lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nơi như Tiếp thị và Tài chính. Dữ liệu trích xuất được sử dụng cho mục đích phân tích và giúp đưa ra quyết định cho một tổ chức kinh doanh. Kho dữ liệu được thiết kế để phân tích dữ liệu hơn là xử lý giao dịch.

Data Repositories:

Kho lưu trữ dữ liệu thường đề cập đến một điểm đến để lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia CNTT sử dụng thuật ngữ này rõ ràng hơn để chỉ một loại thiết lập cụ thể trong một cấu trúc CNTT. Ví dụ, một nhóm cơ sở dữ liệu, nơi một tổ chức lưu giữ nhiều loại thông tin khác nhau.

Object-Relational Database:

Sự kết hợp giữa mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng và mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ được gọi là mô hình quan hệ đối tượng. Nó hỗ trợ Lớp, Đối tượng, Kế thừa, v.v.

Một trong những mục tiêu chính của Mô hình dữ liệu quan hệ đối tượng là thu hẹp khoảng cách giữa Cơ sở dữ liệu quan hệ và các thực hành mô hình hướng đối tượng thường được sử dụng trong nhiều ngôn ngữ lập trình, ví dụ, C ++, Java, C #, v.v.

Transactional Database:

Cơ sở dữ liệu giao dịch đề cập đến hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) có khả năng hoàn tác một giao dịch cơ sở dữ liệu nếu nó không được thực hiện một cách thích hợp. Mặc dù đây là một khả năng độc nhất rất lâu trước đây, nhưng ngày nay, hầu hết các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ đều hỗ trợ các hoạt động cơ sở dữ liệu giao dịch.

Xem thêm Kiến trúc của hệ thống data mining

Ưu điểm của Data mining

Kỹ thuật Data mining cho phép các tổ chức có được dữ liệu dựa trên kiến thức.
Data mining cho phép các tổ chức thực hiện các sửa đổi sinh lợi trong
vận hành và sản xuất.
So với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác, Data mining tiết kiệm chi phí.
Data mining giúp quá trình ra quyết định của một tổ chức.
Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá tự động các mẫu ẩn cũng như dự đoán các xu hướng và hành vi.
Nó có thể được tạo ra trong hệ thống mới cũng như các nền tảng hiện có.
Đây là một quy trình nhanh chóng giúp người dùng mới dễ dàng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn.

Nhược điểm của Data mining

Có khả năng các tổ chức có thể bán dữ liệu hữu ích của khách hàng cho các tổ chức khác để kiếm tiền. Theo báo cáo, American Express đã bán các giao dịch mua bằng thẻ tín dụng của khách hàng cho các tổ chức khác.
Nhiều phần mềm phân tích Data mining khó vận hành và cần được đào tạo trước để sử dụng.
Các công cụ Data mining khác nhau hoạt động theo những cách riêng biệt do các thuật toán khác nhau được sử dụng trong thiết kế của chúng. Do đó, việc lựa chọn các công cụ Data mining phù hợp là một nhiệm vụ rất thách thức.
Các kỹ thuật Data mining không chính xác, vì vậy nó có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong một số điều kiện nhất định.

Xem thêm Các bước tiến hành Data Mining( khai phá dữ liệu)

Các kiến thức cần nắm của data mining

Các kiến thức cần nắm của Data Mining bao gồm:

Các giải thuật phân tích dữ liệu (regression, decision tree, k-means clustering, association rule mining, neural networks, etc.)
Các kỹ thuật học máy (machine learning)
Lập trình (nhất là Python, R, SQL)
Các công nghệ lưu trữ dữ liệu (databases, big data platforms)
Phân tích dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc
Xử lý dữ liệu và làm sạch dữ liệu
Trực quan hoá dữ liệu và giải thuật biểu đồ.

Ứng dụng Data mining

Data mining chủ yếu được sử dụng bởi các tổ chức có nhu cầu tiêu dùng cao – Bán lẻ, Truyền thông, Tài chính, công ty tiếp thị, xác định giá cả, sở thích của người tiêu dùng, định vị sản phẩm và tác động đến doanh số bán hàng, sự hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của công ty. Data mining cho phép nhà bán lẻ sử dụng hồ sơ điểm bán hàng về việc mua hàng của khách hàng để phát triển các sản phẩm và chương trình khuyến mãi giúp tổ chức thu hút khách hàng.

Đây là những lĩnh vực sau đây nơi Data mining được sử dụng rộng rãi:

Data mining trong chăm sóc sức khỏe:

Data mining trong chăm sóc sức khỏe có tiềm năng tuyệt vời để cải thiện hệ thống y tế. Nó sử dụng dữ liệu và phân tích để có thông tin chi tiết tốt hơn và xác định các phương pháp thực hành tốt nhất sẽ nâng cao các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và giảm chi phí. Các nhà phân tích sử dụng các phương pháp tiếp cận Data mining như Máy học, Cơ sở dữ liệu đa chiều, Trực quan hóa dữ liệu, Tính toán mềm và thống kê. Data mining có thể được sử dụng để dự báo bệnh nhân trong từng loại. Các quy trình đảm bảo rằng bệnh nhân được chăm sóc tích cực đúng nơi và đúng lúc. Data mining cũng cho phép các công ty bảo hiểm chăm sóc sức khỏe nhận ra gian lận và lạm dụng.

Data mining trong phân tích rổ thị trường:

Phân tích rổ thị trường là một phương pháp mô hình hóa dựa trên một giả thuyết. Nếu bạn mua một nhóm sản phẩm cụ thể, thì nhiều khả năng bạn sẽ mua một nhóm sản phẩm khác. Kỹ thuật này có thể cho phép nhà bán lẻ hiểu được hành vi mua hàng của người mua. Dữ liệu này có thể hỗ trợ nhà bán lẻ hiểu yêu cầu của người mua và thay đổi cách bố trí cửa hàng cho phù hợp. Có thể thực hiện phân tích so sánh kết quả giữa các cửa hàng khác nhau, giữa các khách hàng thuộc các nhóm nhân khẩu học khác nhau.

Data mining trong Giáo dục:

Data mining giáo dục là một lĩnh vực mới xuất hiện, liên quan đến việc phát triển các kỹ thuật khám phá kiến thức từ dữ liệu được tạo ra từ Môi trường giáo dục. Các mục tiêu của EDM được công nhận là khẳng định hành vi học tập trong tương lai của học sinh, nghiên cứu tác động của việc hỗ trợ giáo dục và thúc đẩy học tập khoa học. Một tổ chức có thể sử dụng Data mining để đưa ra các quyết định chính xác và cũng để dự đoán kết quả của học sinh. Với kết quả, cơ sở giáo dục có thể tập trung vào việc dạy những gì và dạy như thế nào.

Data mining trong kỹ thuật sản xuất:

Kiến thức là tài sản tốt nhất mà một công ty sản xuất sở hữu. Các công cụ Data mining có thể hữu ích để tìm ra các mẫu trong một quy trình sản xuất phức tạp. Data mining có thể được sử dụng trong thiết kế cấp hệ thống để có được mối quan hệ giữa kiến trúc sản phẩm, danh mục sản phẩm và nhu cầu dữ liệu của khách hàng. Nó cũng có thể được sử dụng để dự báo thời kỳ phát triển sản phẩm, chi phí và kỳ vọng trong số các nhiệm vụ khác.

Data mining trong CRM (Quản lý quan hệ khách hàng):

Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) là tất cả về việc giành và giữ Khách hàng, cũng như nâng cao lòng trung thành của khách hàng và thực hiện các chiến lược hướng đến khách hàng. Để có được mối quan hệ tốt với khách hàng, một tổ chức kinh doanh cần thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu. Với công nghệ Data mining, dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để phân tích.

Xem thêm Text mining- khai phá dữ liệu từ văn bản

Data mining trong phát hiện gian lận:

Hàng tỷ đô la bị mất cho các hành động gian lận. Các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống hơi tốn thời gian và phức tạp. Data mining cung cấp các mẫu có ý nghĩa và biến dữ liệu thành thông tin. Một hệ thống phát hiện gian lận lý tưởng phải bảo vệ dữ liệu của tất cả người dùng. Các phương pháp được giám sát bao gồm tập hợp các hồ sơ mẫu và những hồ sơ này được phân loại là gian lận hoặc không gian lận. Một mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu này và kỹ thuật này được thực hiện để xác định liệu tài liệu có gian lận hay không.

Data mining trong phát hiện nói dối:

Bắt một tên tội phạm không phải là một vấn đề lớn, nhưng đưa ra sự thật từ hắn là một nhiệm vụ rất khó khăn. Luật thi hành

xi măng có thể sử dụng các kỹ thuật Data mining để điều tra tội phạm, theo dõi các liên lạc nghi ngờ khủng bố, v.v. Kỹ thuật này cũng bao gồm khai thác văn bản và nó tìm kiếm các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu, thường là văn bản không có cấu trúc. Thông tin thu thập được từ các cuộc điều tra trước được so sánh và xây dựng một mô hình phát hiện nói dối.

Data mining Ngân hàng tài chính:

Số hóa hệ thống ngân hàng được cho là sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu với mỗi giao dịch mới. Kỹ thuật Data mining có thể giúp các chủ ngân hàng giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh trong ngân hàng và tài chính bằng cách xác định xu hướng, thương vong và mối tương quan trong thông tin kinh doanh và chi phí thị trường mà các nhà quản lý hoặc giám đốc điều hành không thấy rõ ngay lập tức vì khối lượng dữ liệu quá lớn hoặc được sản xuất quá nhanh trên màn hình bởi các chuyên gia. Người quản lý có thể tìm thấy những dữ liệu này để nhắm mục tiêu tốt hơn, thu hút, giữ chân, phân khúc và duy trì một khách hàng sinh lời.

Xem thêm

Những thách thức khi triển khai trong Data mining

Mặc dù Data mining rất mạnh mẽ, nhưng nó phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình thực hiện. Các thách thức khác nhau có thể liên quan đến hiệu suất, dữ liệu, phương pháp và kỹ thuật, v.v. Quá trình Data mining trở nên hiệu quả khi các thách thức hoặc vấn đề được nhận biết chính xác và giải quyết thỏa đáng.

Dữ liệu không đầy đủ và nhiễu:

Quá trình trích xuất dữ liệu hữu ích từ khối lượng lớn dữ liệu là Data mining. Dữ liệu trong thế giới thực không đồng nhất, không đầy đủ và nhiễu. Dữ liệu với số lượng lớn thường không chính xác hoặc không đáng tin cậy. Những sự cố này có thể xảy ra do dụng cụ đo dữ liệu hoặc do lỗi của con người. Giả sử một chuỗi bán lẻ thu thập số điện thoại của những khách hàng chi hơn 500 đô la và các nhân viên kế toán đưa thông tin vào hệ thống của họ. Người đó có thể mắc lỗi chữ số khi nhập số điện thoại, dẫn đến dữ liệu không chính xác. Thậm chí một số khách hàng có thể không sẵn sàng tiết lộ số điện thoại của họ, dẫn đến dữ liệu không đầy đủ. Dữ liệu có thể bị thay đổi do lỗi của con người hoặc hệ thống. Tất cả những hậu quả này (dữ liệu ồn ào và không đầy đủ) làm cho việc Data mining trở nên khó khăn.

Phân phối dữ liệu:

Dữ liệu trong thế giới thực thường được lưu trữ trên nhiều nền tảng khác nhau trong môi trường máy tính phân tán. Nó có thể nằm trong cơ sở dữ liệu, các hệ thống riêng lẻ, hoặc thậm chí trên internet. Trên thực tế, đó là một nhiệm vụ khá khó khăn để chuyển tất cả dữ liệu vào một kho lưu trữ dữ liệu tập trung chủ yếu do các mối quan tâm về tổ chức và kỹ thuật. Ví dụ, các văn phòng khu vực khác nhau có thể có máy chủ để lưu trữ dữ liệu của họ. Việc lưu trữ tất cả dữ liệu từ tất cả các văn phòng trên một máy chủ trung tâm là không khả thi. Do đó, Data mining đòi hỏi sự phát triển của các công cụ và thuật toán cho phép Data mining phân tán.

Dữ liệu phức tạp:

Dữ liệu trong thế giới thực không đồng nhất và nó có thể là dữ liệu đa phương tiện, bao gồm âm thanh và video, hình ảnh, dữ liệu phức tạp, dữ liệu không gian, chuỗi thời gian, v.v. Quản lý các loại dữ liệu khác nhau và trích xuất thông tin hữu ích là một nhiệm vụ khó khăn. Hầu hết thời gian, công nghệ mới, công cụ mới và phương pháp luận sẽ phải được cải tiến để có được thông tin cụ thể.

Màn biểu diễn:

Hiệu suất của hệ thống Data mining chủ yếu dựa vào hiệu quả của các thuật toán và kỹ thuật được sử dụng. Nếu thuật toán và kỹ thuật được thiết kế không đạt tiêu chuẩn, thì hiệu quả của quá trình Data mining sẽ bị ảnh hưởng bất lợi.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu:

Data mining thường dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng về bảo mật dữ liệu, quản trị và quyền riêng tư. Ví dụ: nếu một nhà bán lẻ phân tích chi tiết các mặt hàng đã mua, thì nó sẽ tiết lộ dữ liệu về thói quen và sở thích mua của khách hàng mà không được họ cho phép.

Trực quan hóa dữ liệu:

Trong Data mining, trực quan hóa dữ liệu là một quá trình rất quan trọng vì nó là phương pháp chính để hiển thị kết quả đầu ra cho người dùng một cách dễ hiểu. Dữ liệu được trích xuất phải truyền đạt ý nghĩa chính xác của những gì nó định diễn đạt. Nhưng nhiều khi, việc trình bày thông tin cho người dùng cuối một cách chính xác và dễ dàng là rất khó. Dữ liệu đầu vào và thông tin đầu ra phức tạp, rất hiệu quả và quá trình trực quan hóa dữ liệu thành công cần phải được thực hiện để làm cho nó thành công.

Có rất nhiều thách thức khác trong Data mining ngoài các vấn đề nêu trên. Nhiều vấn đề hơn được tiết lộ khi quá trình Data mining thực tế bắt đầu và sự thành công của Data mining dựa vào việc loại bỏ tất cả những khó khăn này.

Trước khi tìm hiểu các khái niệm về Data mining, bạn nên có hiểu biết cơ bản về Thống kê, Kiến thức Cơ sở dữ liệu và Ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Text mining

Một số câu hỏi phổ biến về data mining

Data mining là gì?
- Data mining là quá trình khai thác tri thức ẩn trong dữ liệu. Nó bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật, công cụ và phương pháp để tìm kiếm mối quan hệ, mô hình và thông tin có ích từ dữ liệu.
Data mining được sử dụng trong lĩnh vực nào?
- Data mining được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tài chính, marketing, y tế, khoa học dữ liệu, viễn thông, v.v.
Data mining có những ứng dụng gì?
- Data mining được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm dự đoán, phân tích chuỗi, phân tích định tính, phân tích cụm, phân tích mạng lưới, v.v. Nó được sử dụng để tìm kiếm các mối quan hệ tiềm năng, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa quyết định.
Data mining khác gì với các kỹ thuật khác như Machine Learning hay Artificial Intelligence?
- Data mining có liên quan mật thiết đến Machine Learning và Artificial Intelligence, tuy nhiên nó tập trung vào việc khai thác tri thức từ dữ liệu hiện có, trong khi Machine Learning và Artificial Intelligence tập trung vào việc học từ dữ liệu để tạo ra các dự đoán và quyết định.
Data mining sử dụng những phương pháp và công cụ gì?
- Data mining sử dụng nhiều phương pháp và công cụ khác nhau, bao gồm khai thác quy luật, phân tích cụm, phân tích chuỗi, phân tích định tính, phân tích mạng lưới, máy học, v.v. Nó cũng sử dụng nhiều công cụ phần mềm như Weka, RapidMiner, KNIME, v.v. để thực hiện các phân tích và khai thác dữ liệu.
Data mining được sử dụng như thế nào trong thực tế?
- Data mining được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, y tế, giáo dục, chính phủ, truyền thông, và nhiều hơn nữa. Các ứng dụng của data mining có thể là phân tích khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, dự đoán kết quả trong y tế, phát hiện tội phạm, và nhiều hơn nữa.
Data mining và machine learning khác nhau như thế nào?
- Data mining và machine learning là hai lĩnh vực khác nhau, tuy nhiên chúng có sự tương đồng và chia sẻ nhiều khái niệm chung. Data mining là quá trình khai thác dữ liệu để tìm ra mối quan hệ giữa các biến, trong khi machine learning là một phương pháp học máy dựa trên việc sử dụng các thuật toán để dự đoán kết quả từ dữ liệu.
Data mining sử dụng làm gì ?
- Data mining thường được sử dụng để khám phá tri thức từ dữ liệu, trong khi machine learning thường được sử dụng để tạo ra một mô hình từ dữ liệu. Machine learning cũng có thể được coi là một phương pháp của data mining.
Data mining được thực hiện như thế nào?

Data mining bao gồm các bước chính sau:

Thu thập dữ liệu: Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả cơ sở dữ liệu và các nguồn dữ liệu bên ngoài.
Tiền xử lý dữ liệu: Tái cấu trúc, xóa dữ liệu không đầy đủ hoặc không hợp lệ, xóa dữ liệu trùng lặp, và tiêu chuẩn hóa các thuộc tính.
Khai phá dữ liệu: Áp dụng các thuật toán khai phá dữ liệu để phân tích và tìm ra mối quan hệ giữa các thuộc tính.
Đánh giá và kiểm tra kết quả: Đánh giá và kiểm tra kết quả của thuật toán khai phá dữ liệu để xác định tính chính xác và độ tin cậy của chúng.
Triển khai và sử dụng: Áp dụng kết quả của data mining vào thực tế để đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề thực tế.

Data mining, Hướng dẫn

Hướng dẫn Data mining- kiến thức về data mining