Data mining là một trong những công cụ hỗ trợ hữu ích cho hoạt động kinh doanh. Nó hoạt động dựa vào việc tiếp cận dữ liệu theo kiểu toán học và hệ thống. Để hiểu rõ hơn Data mining là gì? Quy trình khai phá dữ liệu được thực hiện ra sao? Các công cụ khai phá dữ liệu nào được ưa chuộng 2023? Hãy cùng Free PHP Editor tìm hiểu thông tin chi tiết dưới đây.
Data mining là gì?
Data mining là phần mềm khai phá dữ liệu, quá trình này rất quan trọng trong việc khám phá mẫu trong tệp dữ liệu lớn. Phần mềm khai phá dữ liệu còn liên quan đến giao điểm máy học, thống kê học và hệ thống database. Hiện tại phần mềm này được biết đến như lĩnh vực tổng thể hỗ trợ trích xuất thông tin quan trọng. Và chuyển đổi bộ dữ liệu thành cấu trúc dễ hiểu để tiếp tục sử dụng.
Data mining là thuật ngữ khá thông dụng. Được ứng dụng phổ biến cho các dạng dữ liệu và xử lý thông tin quy mô lớn. Như thu thập, trích xuất, phân tích và thống kê dữ liệu. Khi sử dụng phần mềm khai phá dữ liệu, các doanh nghiệp sẽ có thể chủ động tìm kiếm khách hàng. Đưa ra chiến lược marketing hiệu quả, có bản kế hoạch kinh doanh phù hợp với hoạt động doanh nghiệp.
Xem thêm: Hướng dẫn kết nối PHP với MySQL Database chi tiết nhất
Vai trò của Data mining
Như vậy chúng ta đã hiểu rõ Data mining là gì? Vậy phần mềm khai phá dữ liệu có vai trò như thế nào? Nhiệm vụ chính là phần mềm này là phân tích tự động toàn phần hoặc bán tự động lượng dữ liệu lớn được trích xuất từ các mẫu như bản ghi dữ liệu, bản ghi bất thường,… Các bản mẫu như bản mẫu tóm tắt dữ liệu đầu vào được xử lý để có thể sử dụng cho những phân tích tiếp theo.
Một số thuật ngữ liên quan đến Data mining (khai phá dữ liệu) như data dredging, data fishing, data snooping. Các vấn đề này đều liên quan đến ứng dụng phân tích dữ liệu được lấy từ các mẫu của Data mining.
Ứng dụng của khai phá dữ liệu
Công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng để xác định chiến lược truyền thông của doanh nghiệp. Đồng thời áp dụng phổ biến trong ngành phân tích dữ liệu kinh doanh. Nhằm tìm ra giải pháp để thu hút người dùng như trưng bày sản phẩm miễn phí, các chương trình khuyến mãi. Data mining cũng hỗ trợ doanh nghiệp tìm hiểu khách hàng và dự đoán thực sự có bao nhiêu người mua sản phẩm. Vậy những ứng dụng của Data mining là gì?
- Tiếp thị trên cơ sở dữ liệu: Kiểm tra mô hình mua hàng và dựa vào nhân khẩu học, tâm lý để xây dựng hồ sơ. Từ đó giúp bạn tạo ra sản phẩm thu hút nhóm khách hàng tiềm năng. Để đạt được giá trị, bạn cần liên tục phát triển không ngừng. Cung cấp cơ sở dữ liệu liên quan đến doanh số, khảo sát, người đăng ký và bảng hỏi. Để biết được mục tiêu của khách hàng là gì để tiếp thị trên cơ sở dữ liệu trích xuất.
- Lập kế hoạch bán hàng: Khai phá dữ liệu rất hữu hiệu để giúp các công ty phát triển bằng cách mở thêm chi nhánh mới. Đánh giá số lượng hàng hóa bằng cách xem xét bố cục cửa hàng. Bên cạnh đó, lập kế hoạch bán hàng cũng giúp xác định kho lưu trữ hàng tồn kho. Data mining sẽ giúp bạn xác định sản phẩm phù hợp với khách hàng, cân bằng cổ phiếu, xác định giá tốt nhất cho sản phẩm…
Tổng hợp các phương pháp khai phá dữ liệu
Hiện nay, có khá nhiều phương pháp khai phá dữ liệu, được nhiều doanh nghiệp áp dụng hiệu quả như:
- Kỹ thuật Classification Analysis: Chuyên gia sẽ phân loại đối tượng vào một hoặc nhiều lớp cho trước. Phân loại khách hàng, các mặt hàng,… bằng cách mô tả thuộc tính.
- Kỹ thuật Association Rule Learning: Được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến trong database hay để “giải nén” các mẫu ẩn. Association Rule giúp kiểm tra và dự đoán hành vi khách hàng rất hữu ích. Nên thường được sử dụng trong hoạt động bán lẻ.
- Kỹ thuật Anomaly or Outlier Detection: Kỹ thuật phát hiện bất thường sẽ nhấn mạnh việc quan sát dữ liệu. Để tìm ra dữ liệu không khớp với mẫu, sự bất thường có thể là độ lệch, bị làm nhiễu hoặc ngoại lệ.
- Kỹ thuật Clustering Analysis: Đối tượng dữ liệu tương tự sẽ được xếp vào một cụm. Data mining sẽ được ứng dụng vào quá trình tạo hồ sơ khách hàng hoặc xây dựng phân khúc khách hàng.
- Kỹ thuật Regression analysis: Phân tích hồi quy để xác định và phân tích sự tương quan các biến. Giúp chuyên gia nắm rõ giá trị các biến phụ thuộc thay đổi như thế nào.
- Kỹ thuật dự báo: Được sử dụng để dự đoán lợi nhuận tương lai. Lúc này, bán hàng là biến độc lập, lợi nhuận là biến phụ thuộc. Doanh nghiệp có thể vẽ đường cong hồi quy để dự đoán lợi nhuận.
Tham khảo các khóa học Business Intelligence tại MDA, đơn vị hàng đầu Việt Nam chuyên đào tạo phân tích dữ liệu. Hãy để MDA giúp bạn trở thành một chuyên gia về phân tích dữ liệu.
Quy trình thực hiện phương pháp Data Mining
Những thông tin trên sẽ giúp bạn biết được phương pháp khai phá dữ liệu Data mining là gì? Vậy quy trình khai phá dữ liệu Data mining diễn ra như thế nào?
- Bước 1: Tìm nguồn cung cấp dữ liệu. Các doanh nghiệp cần tìm kiếm nguồn dữ liệu phù hợp và chất lượng, sau đó nhập vào máy chủ để lưu trữ thông tin. Bước này rất quan trọng để nguồn dữ liệu an toàn, đáng tin cậy.
- Bước 2: Chọn môi trường làm việc. Doanh nghiệp cần thống nhất để lựa chọn môi trường làm việc phù hợp. Dù là làm việc cục bộ hay hoạt động trên điện toán đám mây.
- Bước 3: Phân loại dữ liệu. Để xử lý các dữ liệu hiệu quả, bạn cần tiến hành phân loại chúng một cách rõ ràng. Hãy tổ chức dữ liệu thành danh mục liên quan đến thông tin cần xử lý. Dựa vào khối lượng để biết nên xử lý dữ liệu từng phần hay toàn bộ.
- Bước 4: Khai phá dữ liệu. Lúc này, Data mining sẽ giúp doanh nghiệp xử lý toàn bộ dữ liệu. Bạn có thể dùng phần mềm chuyên dụng kết hợp với một số ngôn ngữ lập trình như R, Python hay SQL để thực hiện.
- Bước 5: Thay đổi dạng thức kết quả. Sau khi kết quả đã được xử lý xong, Data mining có thể sẽ khó hiểu và khó đọc. Nên bạn hãy chuyển đổi kết quả thành dữ liệu dễ đọc và dễ hiểu dưới dạng đồ thị, bảng phân tích.
Xem thêm: Top 5 công ty phần mềm tốt nhất hiện nay
Các công cụ khai phá dữ liệu được ưa chuộng 2023
Vậy những công cụ được sử dụng phổ biến để hỗ trợ khai phá dữ liệu Data mining là gì?
RapidMiner
RapidMiner là một trong những phần mềm được ứng dụng phổ biến. Chủ yếu là trong lĩnh vực kinh doanh, thương mại điện tử, dữ liệu để nghiên cứu,… phát triển ứng dụng. Không giống Data mining, RapidMiner được dùng độc lập trên nền tảng có sẵn Java Runtime Environment.
Weka
Phần mềm Weka hỗ trợ tính năng như khai thác, phân loại và lựa chọn tính năng phù hợp với dữ liệu. Tuy nhiên, phần mềm này yêu cầu nền tảng tối thiểu Java 1.7. Dữ liệu lưu trữ tại máy chủ Java lâu dài mặc dù chưa được tích hợp sẵn.
KNIME
Phần mềm này cho phép nghiên cứu dữ liệu khách hàng trong lĩnh vực kinh doanh dược phẩm và phân tích dữ liệu tài chính. KNime hỗ trợ khai thác dữ liệu khối lượng lớn. Xây dựng quy trình làm việc chuyên nghiệp và có thể xử lý nhanh chóng.
Orange Data mining
Orange là phần mềm Data mining hoàn hảo hỗ trợ trực quan hóa. Được viết bằng ngôn ngữ Python tại phòng thí nghiệm Đại học Ljubljana, Slovenia. Những thành phần của Orange còn được gọi là “widget”. Gồm có quá trình tiền xử lý, trực quan hóa dữ liệu, đánh giá thuật toán và hình thành mô hình dự đoán.
TeraData
TeraData cung cấp kho lưu trữ dựa vào mức độ sử dụng dữ liệu. Công cụ này sẽ hỗ trợ lưu trữ một số dữ liệu ít được dùng tại “slow”. Nó cho phép nhanh chóng truy cập vào dữ liệu thường xuyên sử dụng.
Xem thêm: Bug là gì? Các bug thường gặp trong lập trình phần mềm
Oracle DataMining
Oracle DataMining là công cụ hữu ích để phân tích, phân loại và dự đoán dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể khai phá dữ liệu dựa trên SQL để trích xuất thành các khung hình và biểu đồ…
Apache Mahout
Apache Mahout được phát triển để hỗ trợ triển khai thuật toán máy phân tán miễn phí, mở rộng tập trung cao độ. Phần mềm này giúp doanh nghiệp dễ dàng đánh giá và khai phá dữ liệu phù hợp với hệ thống quản lý.
Với những thông tin như trên sẽ giúp bạn hiểu rõ Data mining là gì? Những công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất. Như vậy, bạn có thể thấy rằng, thu thập càng nhiều dữ liệu sẽ cung cấp càng nhiều giá trị cho doanh nghiệp. Hãy tận dụng công cụ này để mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho hoạt động kinh doanh của mình bạn nhé. Khi bạn muốn học thêm kiến thức về phân tích dữ liệu hãy đến Mastering Data Analytics. Đơn vị hàng đầu Việt Nam chuyên đào tạo phân tích dữ liệu.
