Data mining là một trong số các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ hiện nay. Đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Trong thời buổi công nghệ ngày càng phát triển như hiện nay, việc áp dụng các công nghệ thông tin vào quá trình xử lý và phân tích dữ liệu là điều vô cùng cần thiết. Bài viết dưới đây sẽ cùng bạn khám phá và hiểu rõ hơn về data mining.
Data Mining là gì?
Data Mining, hay được hiểu là khai phá dữ liệu, là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn nhằm xác định các mẫu và thiết lập mối quan hệ giúp giải quyết các vấn đề nhờ quá trình phân tích dữ liệu. Các công cụ khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có khả năng dự đoán xu hướng trong tương lai. Data mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu, mà còn được ứng dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.
Lịch sử Data Mining
Quá trình Data mining khám phá ra các kết nối ẩn và dự đoán xu hướng trong lương lại có một lịch sử phát triển lâu dài. Trước đây, Data mining còn được biết đến với tên gọi khác là "Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu". Thuật ngữ "Khai thác dữ liệu" chưa được sử dụng cho đến những năm 1990. Tuy nhiên, nền tảng của Data mining vẫn bao gồm 3 ngành khoa học đan xem là thống kê, trí tuệ nhân tạo và máy học (Machine learning).
Trong nhiều thập kỷ qua, với sự phát triển mạnh mẽ của Data mining và cùng với những tiến bộ về khả năng xử lý và tốc độ đã giúp con người vượt ra khỏi những thực tiến thủ công. Giúp tiết kiệm thời gian để phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. Các bộ dữ liệu đã được thu thập ngày càng phức tạp, tinh vi và có nhiều tiềm năng để khám phá ra những kiến thức mới hơn.
Vào năm 2003, một cuốn sách là Moneyball đã giới thiệu về Data mining cho nhiều đối tượng hơn thông qua các câu chuyện về cách tiếp cận dựa trên phân tích cách xây dựng một đội hình bóng chày chuyên nghiệp. Ngày nay, việc các công ty sử dụng data mining trong nhiều tình huống ngày càng tăng. Data mining đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp. Các nhà bán lẻ, ngân hàng, nhà sản xuất, công ty bảo hiểm... cũng đang ứng dụng Data mining vào hoạt động kinh doanh, nhằm tối ưu hóa giá thành, khuyến mãi, hoạt động của doanh nghiệp và các mối quan hệ của họ với khách hàng.
Sự khác biệt giữa Data Mining và Machine Learning
Data Mining và Machine Learning là hai quy trình khác nhau, tuy được coi là tương đồng. Tuy nhiên, chúng hoạt động rất khác nhau:
-
Data Mining là quá trình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu. Cái hay của Data mining chính là giúp trả lời các câu hỏi mà chúng ta không biết bằng cách chủ động xác định các mẫu dữ liệu không trực quan thông qua các thuật toán. Tuy nhiên, việc giải thích những hiểu biết sâu sắc này và ứng dụng chúng vào các quyết định kinh doanh vẫn cần tới sự tham gia của con người.
-
Machine Learning là quá trình dạy máy tính học như con người. Với Machine Learning, máy tính học được cách xác định xác suất và đưa ra dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu của chúng. Mặc dù trong quá trình làm và học Machine Learning đôi khi sử dụng khai thác dữ liệu như một quy trình, nhưng đều không cần đến sự tham gia thường xuyên của con người. Ví dụ như: xe tự lái dựa vào khai thác dữ liệu để xác định nơi dừng, tăng tốc, nơi rẽ...
Các bước trong Data Mining
Data mining bao gồm các bước quan trọng như:
-
Làm sạch dữ liệu: Đây là bước làm sạch giúp cho dữ liệu không có tạp âm hoặc các bất thường khác trong dữ liệu.
-
Tích hợp các dữ liệu: Khi tiến hành tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu sẽ được kết hợp tạo thành một dữ liệu chung.
-
Lựa chọn dữ liệu: Trong bước này, dữ liệu sẽ được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
-
Chuyển đổi dữ liệu: Khi chuyển đổi dữ liệu, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện quá trình phân tích, tóm tắt hay các hoạt động tổng hợp khác.
-
Khai phá dữ liệu: Trong quá trình khai phá dữ liệu, dữ liệu hữu ích sẽ được trích xuất từ nhóm dữ liệu hiện có.
-
Đánh giá mẫu: Trong bước này, sẽ tiến hành phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.
-
Trình bày thông tin: Trong bước cuối cùng này, thông tin sẽ được thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.
Các công cụ khai phá dữ liệu
Dưới đây là một số công cụ khai phá dữ liệu phổ biến mà bạn có thể tham khảo:
-
RapidMiner: Công cụ khai phá dữ liệu được biết đến với nhiều chức năng khai thác dữ liệu như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm...
-
Weka: Một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở, có tích hợp nhiều công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm...
-
KNime: Bộ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng cho tiền xử lý dữ liệu, đó là ETL: Trích xuất, chuyển đổi và tải.
-
Apache Mahout: Phần mở rộng của nền tảng Big Data Hadoop, chứa nhiều chức năng học khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm...
-
Oracle Data Mining: Công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL.
-
TeraData: Cơ sở dữ liệu TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu tuyệt vời.
-
Orange: Phần mềm biết tới nhờ khả năng tích hợp nhiều công cụ khai phá dữ liệu và học máy.
Hãy tận dụng các công cụ khai phá dữ liệu để nắm bắt cơ hội và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp.
Để rèn luyện kĩ năng Data mining một cách thành thạo, hãy tham gia khóa học Data Analyst và Business Analyst cùng Cole.
Bài viết liên quan: 6 kỹ thuật khai phá dữ liệu
