Data mining có thể hiểu là quá trình Data mining từ một tập dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu được trích xuất để thu thập kiến thức về một số tập dữ liệu nhất định sẽ được sử dụng thêm cho các mục đích học tập và xử lý.
Các bài viết liên quan:
Data mining bao gồm các bước sau:
Hiểu biết kinh doanh: Hiểu biết kinh doanh đề cập đến một quá trình hiểu rõ từng đặc điểm của một chủ đề và tác phẩm.
Lựa chọn dữ liệu: Nó được sử dụng để chọn tập dữ liệu tốt nhất để thực hiện trích xuất dữ liệu.
Chuẩn bị dữ liệu: Nó chuẩn bị dữ liệu được trích xuất để trải qua quá trình cải tiến hơn nữa.
Mô hình hóa: Nó sửa lại dữ liệu đầu vào dựa trên yêu cầu của người dùng.
Đánh giá: Nó xem xét kỹ lưỡng toàn bộ quá trình để kiểm tra các lỗi có thể xảy ra hoặc rò rỉ dữ liệu trong quá trình. Nó đóng một vai trò quan trọng trong dữ liệu
Triển khai: Sau khi mọi thứ được đánh giá, dữ liệu đã sẵn sàng để triển khai và có thể được sử dụng thêm.
Các ứng dụng của Data mining
- Phân tích thị trường
Phân tích thị trường là một trong những ứng dụng của khoa học dữ liệu giúp phân tích tình trạng hiện tại của thị trường. Do đó, nó cho phép một cá nhân ra quyết định về các khoản đầu tư và chiến lược kinh doanh để tạo ra lợi nhuận.
- Phát hiện gian lận
Gian lận có thể dễ dàng bị phát hiện với sự trợ giúp của phát hiện gian lận bằng cách trích xuất ngày càng nhiều thông tin liên quan đến bất kỳ trường hợp cụ thể nào và sau đó đưa ra quyết định cho dù đó là hợp pháp hay bất hợp pháp.
- Duy trì khách hàng
Nó trích xuất thông tin của khách hàng dựa trên sở thích của họ và cung cấp cho họ những giao dịch hấp dẫn để mua bất kỳ sản phẩm cụ thể nào. Những chiến lược này không chỉ giúp cung cấp mức độ hài lòng cao của khách hàng mà còn duy trì mối quan hệ lành mạnh với họ.
- Khám phá Khoa học
Với sự trợ giúp của Data mining, chúng tôi có thể trích xuất các thử nghiệm trước đó hoặc kiến thức của trường hợp thử nghiệm và tiếp tục sử dụng nó để hoạt động thành thạo. Bằng cách này, các sai sót có thể được giảm thiểu bằng cách học hỏi từ những sai lầm trước đó và sử dụng để tạo ra kết quả tốt hơn.
Xem thêm Hướng dẫn công cụ adobe illustrator(phần 3)
Text mining
Khai phá văn bản còn được gọi là Data mining văn bản. Nó đề cập đến quá trình trích xuất dữ liệu chất lượng cao từ văn bản. Dữ liệu chất lượng cao thường được trích xuất thông qua việc khám phá các mẫu và xu hướng như học mẫu thống kê.
Phân tích văn bản bao gồm nhận dạng mẫu, trích xuất thông tin, truy xuất thông tin, các kỹ thuật Data mining liên quan đến phân tích liên kết, trực quan hóa và phân tích dự đoán.
Text mining bao gồm một loạt các phương pháp; ba phương pháp chính được đưa ra dưới đây.
- Công nghệ dựa trên từ khóa
Trong công nghệ dựa trên từ khóa, đầu vào dựa trên các từ khóa được chọn trong văn bản được trích xuất dưới dạng một chuỗi các chuỗi ký tự.
- Công nghệ thống kê
Công nghệ thống kê đề cập đến hệ thống dựa trên máy học. Nó có một bộ tài liệu đào tạo được sử dụng như một mô hình để phân loại và quản lý văn bản.
- Công nghệ dựa trên ngôn ngữ
Công nghệ dựa trên ngôn ngữ là một phương pháp dựa trên hệ thống xử lý ngôn ngữ. Kết quả phân tích văn bản cung cấp sự hiểu biết về cấu trúc của văn bản, logic và ngữ pháp được sử dụng.
Ứng dụng Text mining
- Quản lý rủi ro
Quản lý rủi ro là quá trình xác định rủi ro, định lượng rủi ro đó và sau đó sử dụng các loại chiến lược khác nhau để quản lý rủi ro đó. Phân tích rủi ro sơ bộ thường là nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của bất kỳ ngành nào. Chủ yếu là trong ngành tài chính, nơi việc áp dụng phần mềm quản lý rủi ro dựa trên Text mining có thể nâng cao khả năng giảm thiểu rủi ro.
- Dịch vụ chăm sóc khách hàng
Dịch vụ khách hàng là hành động chăm sóc các nhu cầu của khách hàng bằng cách cung cấp và cung cấp dịch vụ và trợ giúp chuyên nghiệp, hữu ích, chất lượng cao trước, trong và sau khi các yêu cầu của khách hàng được đáp ứng. Ngày nay, phần mềm phân tích văn bản được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách sử dụng nhiều nguồn thông tin khác nhau như phiếu vấn đề, khảo sát và đánh giá để cải thiện việc quản lý, chất lượng và tốc độ giải quyết vấn đề.
Text mining và Data mining
| Data Mining | Text mining |
| Data mining là một quá trình để trích xuất thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu khổng lồ. | Text mining là một phần của Data mining bao gồm xử lý văn bản từ các tài liệu khổng lồ. |
| Trong Data mining, chúng tôi lấy dữ liệu được lưu trữ ở định dạng có cấu trúc. | Trong Text mining, chúng tôi nhận được dữ liệu được lưu trữ ở định dạng không có cấu trúc. |
| Nó cho phép Data mining hỗn hợp. | Nó chỉ cho phép Text mining. |
| Xử lý dữ liệu được thực hiện trực tiếp. | Xử lý dữ liệu được thực hiện bằng ngôn ngữ. |
| Đó là một quá trình đồng nhất. | Đó là một quá trình không đồng nhất. |
| Cơ sở dữ liệu và trang tính được xác định trước được sử dụng để thu thập thông tin | Văn bản được sử dụng để thu thập dữ liệu chất lượng cao. |
| Phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá dữ liệu. | Các nguyên tắc ngôn ngữ tính toán được sử dụng để đánh giá văn bản. |
.
