Data mining sử dụng dữ liệu thô để trích xuất thông tin và trình bày nó một cách độc đáo. Quá trình Data mining thường được tìm thấy trong nhiều ứng dụng đa dạng nhất, bao gồm nghiên cứu tình báo kinh doanh, dự báo Models chính trị, dự báo xếp hạng web, dự báo Models thời tiết, v.v. Trong nghiên cứu tình báo hoạt động kinh doanh, các chuyên gia kinh doanh khai thác các bộ dữ liệu khổng lồ liên quan đến hoạt động kinh doanh hoặc một thị trường và cố gắng khám phá các xu hướng và mối quan hệ chưa được công nhận trước đây. Data mining cũng được sử dụng trong các tổ chức sử dụng dữ liệu lớn làm nguồn dữ liệu thô để trích xuất dữ liệu cần thiết.
Đọc tiếp bài viết đã cho để biết các Models Data mining với các ví dụ.
Models Data mining là gì?
Models Data mining đề cập đến một phương pháp thường sử dụng để trình bày thông tin và các cách khác nhau mà chúng có thể áp dụng thông tin cho các câu hỏi và vấn đề cụ thể. Theo các chuyên gia, Models hồi quy Data mining là Models Data mining được sử dụng phổ biến nhất. Trong quá trình này, một chuyên gia khai thác đầu tiên sẽ phân tích các tập dữ liệu và tạo ra một công thức xác định chúng. Nhiều nhà phân tích thị trường tài chính sử dụng Models này để đưa ra các dự đoán liên quan đến giá cả và xu hướng thị trường.
Một Models Data mining quan trọng khác dựa trên quy tắc kết hợp. Đầu tiên, các nhà phân tích Data mining phân tích các tập dữ liệu để tìm ra những thành phần nào thường xuất hiện cùng nhau. Khi họ tìm thấy hai thành phần được ghép nối đồng thời, nó giả định rằng có một số lối ra quan hệ giữa chúng. Ví dụ, một cửa hàng điện tử có thể nhận thấy rằng người tiêu dùng thường mua bút và bút đánh dấu đồng thời khi họ mua sách. Người quản lý cửa hàng có thể sử dụng thông tin chi tiết từ Models Data mining để tăng doanh số bán hàng bằng cách trình bày tất cả các sản phẩm liên quan ở cùng một nơi.
Các loại Models Data mining
- Predictive data mining models
- Descriptive data mining models
Predictive data mining models
Models Data mining dự đoán dự đoán các giá trị của dữ liệu bằng cách sử dụng các kết quả đã biết được thu thập từ các tập dữ liệu khác nhau. Models dự báo không thể được phân loại như một ngành riêng biệt; nó xảy ra trong tất cả các tổ chức hoặc ngành công nghiệp trên tất cả các lĩnh vực. Mục tiêu chính của Models Data mining dự đoán là dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ, nói chung nhưng không phải lúc nào cũng dựa trên Models thống kê.
Models dự báo được sử dụng trong các ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao bị suy tim sung huyết, cao huyết áp, tiểu đường, nhiễm trùng, ung thư, v.v. Nó cũng được sử dụng trong công ty bảo hiểm xe để phân bổ rủi ro tai nạn cho bên mua bảo hiểm.
Models dự đoán của một nhiệm vụ Data mining bao gồm phân loại, hồi quy, dự đoán và phân tích chuỗi thời gian. Models tiên đoán của Data mining còn được gọi là hồi quy thống kê. Nó đề cập đến một kỹ thuật học tập giám sát bao gồm việc giải thích sự phụ thuộc của giá trị của một vài thuộc tính với giá trị của thuộc tính khác trong cùng một sản phẩm và sự phát triển của một Models có thể dự đoán các giá trị của thuộc tính này trong các trường hợp trước đó.
Xem thêm Text mining- khai phá dữ liệu từ văn bản
Classification
Trong Data mining, phân loại đề cập đến một hình thức phân tích dữ liệu trong đó Models học máy chỉ định một danh mục cụ thể cho một quan sát mới. Nó dựa trên những gì Models đã học được từ các tập dữ liệu. Nói cách khác, phân loại là hành động gán các đối tượng vào nhiều danh mục được xác định trước.
Một ví dụ về phân loại trong ngành dịch vụ tài chính và ngân hàng là xác định liệu các giao dịch có gian lận hay không. Theo cách tương tự, máy học cũng có thể được sử dụng để dự đoán liệu đơn xin vay có được chấp thuận hay không.
Regression
Hồi quy đề cập đến một phương pháp xác minh giá trị của dữ liệu cho một hàm. Nói chung, nó được sử dụng cho dữ liệu thích hợp.
Models hồi quy tuyến tính trong bối cảnh máy học hoặc thống kê về cơ bản là một cách tiếp cận tuyến tính để Models hóa các mối quan hệ giữa biến phụ thuộc được gọi là kết quả và biến độc lập của bạn được gọi là các tính năng.
Nếu Models của bạn chỉ có một biến độc lập, nó được gọi là hồi quy tuyến tính đơn giản, và những biến khác được gọi là hồi quy tuyến tính nhiều biến.
Các loại Regression
1. Linear Regression
Hồi quy tuyến tính liên quan đến việc tìm kiếm đường tối ưu phù hợp với hai thuộc tính để với sự trợ giúp của một thuộc tính, chúng ta có thể dự đoán thuộc tính kia.
2. Multi-linear regression
Hồi quy đa tuyến tính bao gồm hai hoặc nhiều hơn hai thuộc tính và dữ liệu phù hợp với không gian đa chiều.
Prediction:
Trong Data mining, dự đoán được sử dụng để xác định giá trị dữ liệu dựa trên mô tả của một giá trị dữ liệu tương ứng khác. Dự đoán trong Data mining được gọi là Dự đoán số. Nói chung, phân tích hồi quy được sử dụng để dự đoán. Ví dụ, trong phát hiện gian lận thẻ tín dụng, lịch sử dữ liệu về việc sử dụng thẻ tín dụng của một người cụ thể phải được phân tích. Nếu bất kỳ mẫu bất thường nào được phát hiện, nó phải được báo cáo là ‘hành động gian lận’.
Time series analysis:
Phân tích chuỗi thời gian đề cập đến các tập dữ liệu dựa trên thời gian. Nó phục vụ như một biến độc lập để dự đoán biến phụ thuộc trong thời gian.
Descriptive model
Models mô tả phân biệt các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Models mô tả không cố gắng tổng quát hóa cho một tập hợp thống kê hoặc quá trình ngẫu nhiên. Một Models dự đoán cố gắng tổng quát hóa thành một tập hợp hoặc quá trình ngẫu nhiên. Các Models dự đoán phải đưa ra các khoảng thời gian dự đoán và phải được xác nhận chéo; nghĩa là, chúng phải chứng minh rằng chúng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán với dữ liệu không được sử dụng để xây dựng Models.
Phân tích mô tả tập trung vào việc tóm tắt và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích để báo cáo và giám sát.
Clustering:
Phân cụm là nhóm một tập hợp các đối tượng để các đối tượng trong cùng một nhóm được gọi là một cụm giống nhau hơn các đối tượng trong các cụm nhóm khác.
Association rules:
Các quy tắc kết hợp xác định mối quan hệ nhân quả giữa các tập đối tượng dữ liệu khổng lồ. Cách thức hoạt động của thuật toán là do bạn có. Ví dụ: dữ liệu danh sách các mặt hàng bạn mua tại cửa hàng tạp hóa trong sáu tháng qua và nó tính toán tỷ lệ phần trăm các mặt hàng được mua cùng nhau. Ví dụ, khả năng bạn mua sữa với ngũ cốc là bao nhiêu?
Sequence:
Trình tự đề cập đến việc khám phá các mẫu hữu ích trong dữ liệu có liên quan đến một số mục tiêu về cách nó thú vị.
Summarization:
Tóm tắt giữ một tập dữ liệu có chiều sâu hơn, biểu mẫu dễ hiểu.
Ứng dụng của mô hình khai phá dữ liệu
Ứng dụng của mô hình khai phá dữ liệu ngày càng trở nên rộng rãi và đa dạng, đặc biệt là trong các lĩnh vực kinh doanh, y tế và tài chính, nơi chúng mang lại giá trị lớn trong việc phân tích và đưa ra quyết định.
Trong Kinh Doanh:
- Phát hiện khách hàng tiềm năng: Khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp phân tích hành vi và sở thích của khách hàng từ dữ liệu lớn, giúp nhận diện khách hàng tiềm năng và tối ưu hóa chiến lược tiếp cận.
- Phân tích giỏ hàng: Bằng cách phân tích các mẫu mua hàng, doanh nghiệp có thể hiểu được sự kết hợp sản phẩm phổ biến và điều chỉnh các chương trình khuyến mãi hoặc đề xuất sản phẩm chéo, từ đó tăng cường doanh số.
- Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Khai phá dữ liệu cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả của các chiến dịch, giúp tối ưu hóa kênh tiếp thị, nội dung và thời điểm tiếp cận khách hàng.
Trong Y Tế:
- Dự đoán bệnh tật: Mô hình khai phá dữ liệu được sử dụng để phân tích các mẫu dữ liệu lâm sàng và sinh học, giúp dự đoán nguy cơ mắc bệnh hoặc phát triển các rối loạn, từ đó hỗ trợ chẩn đoán sớm và can thiệp kịp thời.
- Phân tích dữ liệu lâm sàng và gen: Khai phá dữ liệu giúp phát hiện mối liên kết giữa các gen và bệnh tật, cung cấp thông tin hữu ích cho nghiên cứu y học và phát triển phương pháp điều trị cá nhân hóa.
Trong Tài Chính:
- Giao dịch thuật toán: Sử dụng mô hình khai phá dữ liệu để phát triển các thuật toán giao dịch tự động dựa trên phân tích xu hướng thị trường, giá cả và các chỉ số tài chính khác, giúp tối ưu hóa lợi nhuận.
- Phát hiện gian lận: Mô hình khai phá dữ liệu phát hiện các mẫu giao dịch bất thường, giúp ngăn chặn gian lận tài chính và rửa tiền.
- Quản lý rủi ro: Phân tích dữ liệu lớn từ thị trường và hoạt động kinh doanh để đánh giá rủi ro và phát triển chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.
Ứng dụng của mô hình khai phá dữ liệu không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn tạo ra giá trị cạnh tranh, đổi mới và tiên phong trong các lĩnh vực này.
Phần mềm và công cụ hỗ trợ mô hình khai phá
Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, một loạt công cụ và phần mềm đã được phát triển để hỗ trợ quá trình phân tích, từ việc xử lý dữ liệu đến mô hình hóa và trực quan hóa. Mỗi công cụ có điểm mạnh riêng, phù hợp với nhu cầu và kỹ năng của người dùng khác nhau.
R và Python:
- R là một ngôn ngữ lập trình thống kê mạnh mẽ, được thiết kế đặc biệt cho phân tích dữ liệu và đồ họa thống kê. R có một cộng đồng người dùng rộng lớn và một kho lưu trữ lớn các gói (packages) cho mọi loại phân tích dữ liệu.
- Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, nổi tiếng với cú pháp dễ đọc và thư viện phong phú như Pandas, NumPy, SciKit-Learn cho phân tích dữ liệu và học máy. Python đặc biệt mạnh mẽ trong việc tích hợp với các công nghệ khác và phát triển ứng dụng.
WEKA:
- WEKA là một bộ công cụ phần mềm mã nguồn mở cho khai phá dữ liệu được viết bằng Java. Nó cung cấp một giao diện đồ họa cho phép người dùng dễ dàng truy cập vào các thuật toán phân tích dữ liệu mà không cần viết mã.
SAS và SPSS:
- SAS là một hệ thống phần mềm thống kê tích hợp mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thương mại và nghiên cứu. SAS cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu, báo cáo và mô hình hóa dự đoán.
- SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) cũng là một chương trình thống kê phổ biến, đặc biệt trong nghiên cứu xã hội và khoa học hành vi, với giao diện người dùng trực quan và khả năng xử lý phức tạp các bài toán thống kê.
Chọn Công Cụ Phù Hợp:
- Lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như bộ kỹ năng của người dùng, yêu cầu cụ thể của dự án, và nguồn lực (cả về thời gian và tài chính).
- R và Python thích hợp cho những người dùng muốn có sự linh hoạt cao và quyền kiểm soát đầy đủ trong quy trình phân tích dữ liệu.
- WEKA là lựa chọn tốt cho những người mới bắt đầu hoặc những người muốn thực hiện phân tích nhanh chóng mà không cần đến lập trình.
- SAS và SPSS thích hợp cho các tổ chức có nguồn lực đầu tư và cần một giải pháp phân tích dữ liệu toàn diện với hỗ trợ kỹ thuật đầy đủ.
Việc lựa chọn công cụ phù hợp nên dựa trên sự cân nhắc kỹ lưỡng về mục tiêu dự án, khả năng mở rộng và tính h
ợp tác trong dự án, cũng như ngân sách và hỗ trợ cộng đồng.
