Kỹ thuật khai thác dữ liệu chính và cách sử dụng chúng

Dữ liệu là chìa khóa trong thế giới hiện đại. Mọi thứ hiện nay đều dựa trên dữ liệu và mọi lĩnh vực đều yêu cầu dữ liệu để đổi mới và phát triển.

Các doanh nghiệp sử dụng hàng tấn dữ liệu để hiểu xu hướng của ngành, khách hàng và cách họ đang làm, điều này giúp họ cải thiện quy trình của mình và mang lại kết quả tốt hơn.

Tuy nhiên, việc trích xuất vô số thông tin từ một khối lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và triển khai chúng cho sự phát triển của tổ chức là một nhiệm vụ khó khăn.

Đây là nơi khai thác dữ liệu phát huy tác dụng, cho phép các tổ chức trích xuất thông tin có giá trị. Đổi lại, thông tin này rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh thông minh và để phát hiện các mẫu, dự đoán các kết quả có thể xảy ra, giải quyết các vấn đề và xác định các cơ hội mới.

Để thực hiện được tất cả những điều này, có rất nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu có sẵn để trích xuất thông tin, một số kỹ thuật này quan trọng hơn những kỹ thuật khác.

Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về khai thác dữ liệu là gì, nó được thực hiện như thế nào và các kỹ thuật khai thác dữ liệu chính mà bạn có thể triển khai trong doanh nghiệp của mình.

Khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật mà máy tính trích xuất và tổ chức một lượng lớn dữ liệu, đồng thời xác định các mẫu và mối quan hệ mà các tổ chức có thể sử dụng cho hoạt động kinh doanh thông minh.

Nó còn được gọi là khám phá tri thức trong dữ liệu vì nó giúp khám phá tất cả các mối quan hệ giữa dữ liệu và thông tin có giá trị từ một nhóm dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Kỹ thuật này sử dụng các thuật toán để trích xuất tất cả các thông tin và mẫu cơ bản có thể hỗ trợ giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Khai thác dữ liệu đóng vai trò là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu, nhưng nó phụ thuộc vào kho lưu trữ hiệu quả, xử lý máy tính phù hợp và thu thập dữ liệu chính xác. Có nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu có sẵn trong ngành, nhưng phân tích của họ được đưa ra hai khía cạnh chính:

• Sử dụng khai thác dữ liệu để mô tả tập dữ liệu được phân tích
• Sử dụng các kỹ thuật cùng với thuật toán học máy để dự đoán kết quả

Các tổ chức, dù là nhỏ, vừa hay lớn, đều được hưởng lợi từ việc khai thác dữ liệu vì nó trao quyền cho họ với dữ liệu có giá trị. Họ có thể tiếp tục xử lý và phân tích dữ liệu này để đưa ra các quan sát có ý nghĩa, dự đoán kết quả trong tương lai, cải thiện quá trình ra quyết định và xác định các cơ hội mới, hành vi người dùng, gian lận và các mối lo ngại về bảo mật.

Sự phát triển của khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu có vẻ như là một công nghệ mới, nhưng bạn sẽ ngạc nhiên khi biết đó là một công nghệ lâu đời có nguồn gốc từ những năm 1760. Ý tưởng khai thác dữ liệu lần đầu tiên được thực hiện bởi Định lý Bayer, nhưng nó không thể được sử dụng do thiếu công cụ.

Nó trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn với sự ra đời của công nghệ hiện đại và máy tính mạnh mẽ khi các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng chúng trên dữ liệu ngày càng tăng.

Trong khoảng thời gian của những năm 1990 và 2000, việc khai thác dữ liệu bắt đầu đạt được đà phát triển trong các doanh nghiệp và sự phổ biến này cũng tạo điều kiện cho việc phát hiện ra các kỹ thuật khai thác mới.

Tuy nhiên, bài viết của Moneyball về một đội bóng chày chuyên nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu để tạo danh sách đội của họ đã đưa việc khai thác dữ liệu trở nên nổi bật trong ngành.

Ban đầu, khai thác dữ liệu là tất cả về khai thác thông tin từ dữ liệu dạng bảng. Nhưng với nhu cầu ngày càng tăng về hiểu biết sâu sắc hơn và công nghệ phát triển, khai thác văn bản, khai thác hình ảnh và khai thác đồ thị cũng trở thành một phần của hệ thống khai thác dữ liệu.

Ngày nay, khai thác dữ liệu được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong các tổ chức, nó đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và phân tích thị trường.

Lợi ích của khai thác dữ liệu

Việc áp dụng rộng rãi khai thác dữ liệu chủ yếu là do nhiều lợi ích của nó đối với mọi người và các tổ chức. Một số trong số họ là:

Cải thiện tiếp thị và bán hàng

Khai thác dữ liệu là công cụ thúc đẩy tiếp thị và bán hàng của các doanh nghiệp. Nó cho phép các tổ chức hiểu các yêu cầu của khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng và tạo ra một mô hình giúp họ bán các sản phẩm có lợi nhuận. Nó cũng hữu ích trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng mới và nâng cao biểu đồ bán hàng.

Có được thông tin tài chính chính xác, cập nhật

Các tổ chức tài chính và ngân hàng tận dụng khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin quan trọng chính xác và cập nhật. Cho dù đó là báo cáo tín dụng hay thông tin khoản vay, công nghệ này đã giúp các ngân hàng hợp lý hóa hoạt động kinh doanh của họ một cách hiệu quả.

Dịch vụ khách hàng tốt hơn

Thực hiện khai thác dữ liệu trong kinh doanh có thể cải thiện đáng kể dịch vụ khách hàng. Các doanh nghiệp có thể sử dụng công nghệ này để tìm ra các vấn đề chính trong bộ phận dịch vụ khách hàng của họ, khắc phục chúng và tiếp tục cung cấp các giải pháp nhanh chóng cho khách hàng.

chi phí hiệu quả

Khai thác dữ liệu giúp các tổ chức hợp lý hóa hoạt động kinh doanh của họ đồng thời tiết kiệm tiền trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách kích hoạt hiệu quả hoạt động, các doanh nghiệp có thể tạo ra các giải pháp tiết kiệm chi phí để xác định nhu cầu của khách hàng và các xu hướng sắp tới trên thị trường. Điều này giúp họ phát triển hơn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

Quản lý rủi ro

Khai thác dữ liệu có thể giúp quản lý rủi ro hiệu quả, cho phép doanh nghiệp tránh được nhiều vấn đề. Từ việc xác định gian lận và sơ hở trong hệ thống đến phát hiện các mối đe dọa trực tuyến, khai thác dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp cải thiện các nỗ lực bảo mật mạng của họ.

Tăng mức độ trung thành với thương hiệu

Bằng cách nhận thông tin chi tiết từ khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể nhắm mục tiêu hiệu quả cơ sở khách hàng của họ và tạo mối quan hệ khách hàng tốt hơn. Các nhóm tiếp thị hiện đại sử dụng các kỹ thuật khác nhau để có được những hiểu biết có giá trị về nhu cầu của khách hàng, do đó làm tăng lòng trung thành với thương hiệu.

Ra quyết định tốt hơn

Các nhóm của các tổ chức khác nhau ngày nay sử dụng thông tin từ khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định cuối cùng về các bước đi trong tương lai của họ. Bằng cách hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường và suy nghĩ của người tiêu dùng, họ có thể quyết định điều gì nên làm và điều gì nên tránh.

Dự đoán xu hướng trong tương lai

Với các kỹ thuật khai thác dữ liệu, doanh nghiệp có thể thu được thông tin hữu ích. Điều này giúp các nhà phân tích kinh doanh hiểu được các xu hướng trong tương lai và thị trường đang hướng tới đâu. Dựa vào đó, họ có thể điều chỉnh các chiến lược kinh doanh hiện có.

Các ứng dụng của khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau và đã trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp hiện đại. Dưới đây là một số lĩnh vực mà nó được áp dụng:

Tiếp thị

Một trong những lĩnh vực chính mà khai thác dữ liệu được sử dụng là tiếp thị. Các doanh nghiệp đã được hưởng lợi rất nhiều từ kỹ thuật này bằng cách áp dụng nó vào các nỗ lực tiếp thị của họ. Khai thác dữ liệu giúp họ hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng, xu hướng và đối thủ cạnh tranh.

Sử dụng thông tin được trích xuất, doanh nghiệp không chỉ có thể nhắm mục tiêu đúng khách hàng một cách hiệu quả mà còn hiểu được nhu cầu của họ, dự đoán tương lai, đưa ra quyết định tốt hơn và đi trước đối thủ cạnh tranh.

Chăm sóc sức khỏe

Khai thác dữ liệu đã mang lại một cuộc cách mạng trong ngành chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép các chuyên gia y tế nắm giữ những thông tin quan trọng khó tìm. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau, các công ty dược phẩm có thể hiểu được các yêu cầu của thuốc và cũng tìm ra các loại thuốc tốt hơn.

ngân hàng

Khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng để hiểu hành vi của khách hàng, tạo mô hình rủi ro tài chính, phát hiện gian lận, thu thập thông tin tín dụng, v.v. Các dịch vụ tài chính sử dụng nó để phân tích rủi ro thị trường và xác định khách hàng thẻ tín dụng tiềm năng.

Bán lẻ

Bằng cách có được những hiểu biết cần thiết về thị trường và hành vi mua hàng của khách hàng, các doanh nghiệp bán lẻ có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc khai thác dữ liệu. Ví dụ, phân tích xu hướng thị trường giúp các cửa hàng thời trang dễ dàng dự trữ quần áo mà người tiêu dùng có nhu cầu.

Chế tạo

Lĩnh vực sản xuất đã tận dụng lợi thế của khai thác dữ liệu kể từ khi nó xuất hiện vì nó đã giúp họ phát hiện các vấn đề, cải thiện thời gian hoạt động và đảm bảo an toàn vận hành. Nó cũng giúp họ thay đổi tốc độ sản xuất theo nhu cầu thị trường.

Sự giải trí

Các dịch vụ phát trực tuyến giải trí là những người sử dụng tích cực các công cụ khai thác dữ liệu để hiểu sở thích và lựa chọn của người xem. Họ có thể trích xuất dữ liệu người dùng và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho phù hợp.

Các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau

Khai thác dữ liệu đã phát triển mạnh mẽ theo thời gian, tạo ra nhiều kỹ thuật:

#1. phân loại

Phân loại là một kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để phân tích các thuộc tính của nhiều loại dữ liệu đang được sử dụng. Khi các thuộc tính của dữ liệu được xác định, thì những dữ liệu này được phân loại thành các lớp được xác định trước.

Đây là một hình thức phân cụm trong đó các điểm dữ liệu tương tự được trích xuất và sử dụng để phân tích nhằm so sánh. Đó là một phương pháp cơ bản mà các cơ quan tiếp thị thường sử dụng để xác định đối tượng mục tiêu và phân tích hành vi của họ.

#2. Mô hình dự đoán

Đây là một kỹ thuật mạnh mẽ trong thế giới khai thác dữ liệu sử dụng các tập dữ liệu lịch sử và hiện tại để tạo mô hình đồ họa cho các hành động hoặc kết quả trong tương lai.

Nhiều tổ chức trong lĩnh vực sản phẩm và sản xuất triển khai mô hình này để hiểu rõ hơn về các xu hướng trong tương lai và hướng đi của thị trường. Kỹ thuật này hoạt động tốt nhất khi nó được liên kết với các tập dữ liệu lớn vì nó giúp tăng độ chính xác.

#3. Phân tích ngoại lệ

Phân tích ngoại lệ là một kỹ thuật khai thác dữ liệu hiệu quả khác được các tổ chức tài chính sử dụng rộng rãi để phát hiện sự bất thường trong tập dữ liệu. Đây là một trong những thành phần chính chịu trách nhiệm duy trì cơ sở dữ liệu an toàn.

Không giống như các kỹ thuật khác, nó chọn ra các điểm dữ liệu duy nhất khác với các điểm khác và giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm ra lý do đằng sau lỗi. Các ngành ngân hàng thường sử dụng nó để xác định việc sử dụng thẻ tín dụng bất thường trong một ngày và bảo vệ chống lại các giao dịch gian lận.

#4. Trực quan hóa dữ liệu

Hầu hết mọi tổ chức, cho dù đó là từ lĩnh vực tiếp thị, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe hay giải trí, đều sử dụng trực quan hóa dữ liệu. Đây là một kỹ thuật phổ biến giúp dịch dữ liệu đã cho thành dạng đồ họa như biểu đồ, sơ đồ hoặc đồ thị để mọi người có thể hiểu chúng một cách dễ dàng.

Các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu sử dụng kỹ thuật này để giới thiệu những phát hiện của họ dưới dạng dễ hiểu cho các giám đốc điều hành của công ty để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Ngày nay, kỹ thuật này đã phát triển đến mức tất cả những phát hiện thường được thể hiện thông qua các mô hình 3D và thực tế tăng cường.

#5. hồi quy

Một kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến khác trong kỷ nguyên hiện đại ngày nay là hồi quy và nó chủ yếu được sử dụng để thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong một tập dữ liệu lớn.

Đây là một kỹ thuật hộp trắng thuận lợi được sử dụng để xác định chức năng chính đằng sau mối quan hệ giữa các biến. Các công ty thương mại điện tử thường sử dụng kỹ thuật này để dự đoán nhóm tuổi của các khách hàng khác nhau dựa trên lịch sử mua hàng của họ.

#6. Sự kết hợp

Có rất nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu, nhưng chỉ có một số kỹ thuật, như liên kết, được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm thấy mối quan hệ duy nhất giữa các biến trong tập dữ liệu.

Nó có rất nhiều điểm tương đồng với các kỹ thuật học máy vì nó chỉ ra dữ liệu cụ thể bằng một sự kiện do dữ liệu điều khiển. Nhiều tổ chức, đặc biệt là các thương hiệu bán lẻ, sử dụng kỹ thuật này để nghiên cứu thị trường và phân tích thói quen mua sắm ngẫu hứng của những khách hàng cụ thể.

Cách thực hiện khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu là một quá trình tương tác bao gồm nhiều bước:

#1. Xác định mục tiêu

Để bắt đầu quá trình khai thác dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và các bên liên quan trong kinh doanh dành thời gian để hiểu mục tiêu chính của tổ chức để khai thác dữ liệu. Dựa trên các mục tiêu và yêu cầu duy nhất, họ chọn cách phù hợp để thực hiện khai thác dữ liệu.

#2. Thu thập dữ liệu cần thiết

Khi mục tiêu được xác định, đã đến lúc các nhà khoa học dữ liệu thu thập các bộ dữ liệu cần thiết có liên quan đến mục tiêu của họ. Dữ liệu liên quan được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và sau đó được lưu trữ trong kho dữ liệu.

#3. Chuẩn bị dữ liệu

Trong giai đoạn này, dữ liệu được lưu trữ sẽ được làm sạch và sắp xếp để làm cho dữ liệu không bị nhiễu không mong muốn. Đây là một bước tốn nhiều thời gian bao gồm ba giai đoạn:

• Dữ liệu liên quan được trích xuất và chuyển đổi.
• Dữ liệu được làm sạch bằng cách loại bỏ các giá trị trùng lặp, cập nhật các giá trị còn thiếu, loại bỏ các giá trị ngoại lai, kiểm tra tính hợp lý, v.v.
• Dữ liệu đã làm sạch được tải vào cơ sở dữ liệu trung tâm

#4. Tòa nhà mô hình

Trong giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu chọn mô hình phù hợp tùy thuộc vào loại phân tích dữ liệu. Nhóm các nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích các mối quan hệ dữ liệu, như mối tương quan, xu hướng và các mẫu tuần tự, sau đó quyết định mô hình phù hợp.

Giai đoạn này cũng có thể liên quan đến các thuật toán học sâu, mô hình dự đoán và mô hình phân loại tùy thuộc vào loại dữ liệu được cung cấp. Các điểm huấn luyện trong tập dữ liệu có thể bị so sánh nếu tập dữ liệu không được gắn nhãn.

#5. Đánh giá sự thay đổi

Đây là một giai đoạn quan trọng của quy trình trong đó kết quả của mô hình được đánh giá và diễn giải sau khi dữ liệu được tổng hợp. Kết quả cũng có thể được trình bày cho người ra quyết định trong quá trình đánh giá. Trong giai đoạn này, đảm bảo rằng kết quả của mô hình phù hợp với mục tiêu đã xác định.

#6. Thực hiện

Đây là giai đoạn cuối cùng, nơi công ty sẽ xác thực và hiểu liệu thông tin có hữu ích cho tổ chức hay không. Nếu nhóm nhận thấy thông tin có tác động, họ sẽ sử dụng thông tin đó để đạt được mục tiêu của mình và đưa ra một chiến lược mới.

Thông tin được hiển thị dưới dạng bảng tính và đồ thị, được lưu trữ và sử dụng để xác định các vấn đề mới.

Những thách thức trong việc triển khai khai thác dữ liệu

Giống như bất kỳ công nghệ nào khác, khai thác dữ liệu cũng đi kèm với một số thách thức trong quá trình triển khai, chẳng hạn như:

• Độ phức tạp của dữ liệu: Khai thác dữ liệu có thể đơn giản hóa một tập dữ liệu lớn, nhưng phải mất một lượng thời gian và tiền bạc đáng kể để xử lý chúng. Việc trích xuất thông tin từ ảnh, nhạc, video và văn bản ngôn ngữ tự nhiên có cấu trúc và không có cấu trúc là một nhiệm vụ khá khó khăn.
• Dữ liệu không đầy đủ: Không phải mọi tập dữ liệu trong quá trình khai thác đều chính xác. Bạn có thể tìm thấy dữ liệu không đầy đủ, điều này có thể gây nhiễu và lỗi hệ thống.
• Rủi ro về quyền riêng tư: Rủi ro về quyền riêng tư là một thách thức lớn trong khai thác dữ liệu. Có nhiều trường hợp các công ty thu thập thông tin cá nhân của khách hàng để phân tích xu hướng mua hàng, điều này có thể vi phạm quyền riêng tư của họ và dẫn đến các vấn đề tuân thủ.
• Chi phí vận hành cao: Khai thác dữ liệu liên quan đến chi phí vận hành cao trong việc mua và bảo trì máy chủ, phần mềm và phần cứng. Hơn nữa, bạn cũng sẽ phải duy trì một lượng lớn dữ liệu gây ra chi phí đầu tư đáng kể.
• Các vấn đề về hiệu suất: Hiệu suất của hệ thống khai thác dữ liệu có thể dễ dàng bị ảnh hưởng khi sử dụng sai phương pháp hoặc kỹ thuật. Sự không nhất quán trong luồng dữ liệu hoặc khối lượng cơ sở dữ liệu cũng góp phần gây ra các vấn đề về hiệu suất.

Phần mềm và công cụ khai thác dữ liệu hữu ích

Khai thác dữ liệu là một công nghệ đang phát triển. Do đó, nhiều tổ chức phần mềm đang tạo ra các phần mềm và công cụ khai thác dữ liệu tiên tiến để giúp các doanh nghiệp thực hiện khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.

Số lượng tính năng có thể thay đổi tương ứng, nhưng các tính năng chính phổ biến trong hầu hết các tính năng này là các thuật toán được xây dựng sẵn, chuẩn bị dữ liệu, mô hình dự đoán, nền tảng dựa trên GUI và mô hình triển khai.

Một số phần mềm khai thác dữ liệu phổ biến được sử dụng rộng rãi là Khai thác dữ liệu màu cam, Môi trường phần mềm R, Anaconda, Khai thác dữ liệu SAS, Rattle, Công cụ khai thác nhanh, DataMelt và Apache Mahout. Bên cạnh chúng, bạn có thể sử dụng khai thác dữ liệu Elki, Weka và sci-kit-learning, vì chúng là các công nghệ nguồn mở, miễn phí.

Phần kết luận

Khai thác dữ liệu đã làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng hơn cho các doanh nghiệp và giúp họ phát triển đáng kể. Họ có thể sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau để thu thập thông tin và xem xét những hiểu biết sâu sắc mà trước đây khó có được.

Tôi hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu về khai thác dữ liệu và các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau để bạn có thể triển khai chúng nhằm thu được thông tin chi tiết cần thiết và phát triển doanh nghiệp của mình hơn nữa.

Tiếp theo, bạn cũng có thể đọc về Khám phá dữ liệu và các công cụ của nó.