6 kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến (Data mining)

Kỹ thuật khai phá dữ liệu hiện khá phổ biến. Về cơ bản, Data mining hay khai phá dữ liệu và việc xử lý, nhận biết các xu hướng từ thông tin dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định hoặc đánh giá. Bạn sẽ thấy có 6 kỹ thuật cốt lõi được sử dụng nhiều trong việc khai phá dữ liệu. 

Dưới đây là 6 kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến có mặt trong khóa học data analyst và các ví dụ thực tiễn mà chúng tôi muốn chia sẻ đến bạn đọc!

Kỹ thuật phân tích phân loại (Classification Analysis)

Một kỹ thuật khai phá dữ liệu đầu tiên là kỹ thuật phân tích phân loại. Đây là một kỹ thuật cho phép phân loại một đối tượng vào một hoặc một số lớp cho trước.

Bạn có thể ứng dụng kỹ thuật này nhằm phân loại khách, hay các mặt hàng… bằng cách mô tả nhiều thuộc tính giúp phân loại các đối tượng vào một lớp cụ thể.

Chúng ta thường ứng dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu này để lấy được những thông tin quan trọng từ dữ liệu và siêu dữ liệu. Do đó, trong quá trình phân tích, phân loại, chúng ta cần áp dụng các thuật toán khác nhau sao cho phù hợp với mục tiêu sử dụng.

Classification Analysis

Ví dụ: Email có thể sử dụng các thuật toán nhất định để mô tả một email thế nào là hợp pháp với một email spam. Hay các doanh nghiệp có thể ứng dụng kỹ thuật này nhằm phân loại khách hàng theo độ tuổi, hoặc đối tượng khác nhau….

Kỹ thuật Association Rule Learning – Kỹ thuật khai phá dữ liệu

Kỹ thuật Association Rule Learning là một kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến khác nhau trong cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, kỹ thuật này còn được ứng dụng nhằm “giải nén: các mẫu ẩn trong dữ liệu.

Association Rule Learning rất hữu ích trong quá trình kiểm tra, dự đoán về các hành vi, do đó kỹ thuật này được ứng dụng phổ biến nhất trong ngành bán lẻ. 

Kỹ thuật Association Rule Learning

Cùng với đó, các doanh nghiệp khi sử dụng kỹ thuật này còn có thể xác định được hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Hỗ trợ phân tích dữ liệu trong giỏ hàng của khách hàng tiềm năng.

Do đó, với lĩnh vực công nghệ thông tin, các lập trình viên có thể sử dụng kỹ thuật này để xây dựng các chương trình Machine Learning.

Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly or Outlier Detection)

Về cơ bản, kỹ thuật khai phá dữ liệu phát hiện bất thường này được sử dụng để nhấn mạnh việc quan sát các mục dữ liệu trong bộ dữ liệu. Để từ đó tìm ra các tập dữ liệu không khớp với mẫu dự kiến. Sự bất thường ở đây có thể là độ lệch, sự khác thường, các nhiễu loạn và ngoại lệ khác…

Những sự bất thường được đánh giá là khá quan trọng, bởi nó có thể cung cấp một số thông tin cần thiết. Nó như một dữ liệu khác biệt so với mức trung bình chung trong một tập dữ liệu.

Có thể thấy, một cái gì đó khác thường đã xảy ra, và các nhà phân tích dữ liệu cần chú ý. Kỹ thuật này được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn như theo dõi sức khỏe, phát hiện các xâm nhập…

Kỹ thuật phân tích theo cụm (Clustering Analysis)

“Cụm” được hiểu với nghĩa là một nhóm các đối tượng dữ liệu. Các đối tượng có sự tương đồng nhau sẽ nằm trong cùng một cụm. Kết quả là các đối tượng tương đồng sẽ cùng trong một nhóm dữ liệu.

Kỹ thuật phân tích theo cụm này thường được ứng dụng để tạo hồ sơ khách hàng. Hay được ứng dụng trong phân chia phân khác các đối tượng khách hàng trong lĩnh vực Marketing.

Kỹ thuật phân tích hồi quy (regression analysis) – data mining

Theo thuật ngữ thống kê, phân tích hồi quy nhằm giúp xác định và phân tích mối quan hệ giữa các biến. Do đó kỹ thuật phân tích hồi quy sẽ giúp bạn hiểu được những giá trị đặc trưng của sự thay đổi ở các biến phụ thuộc.

Kỹ thuật phân tích quy hồi

Kỹ thuật dự báo (prediction)

Trong các kỹ thuật khai phá dữ liệu, kỹ thuật dự báo được ứng dụng trong một số các trường hợp đặc biệt. Kỹ thuật này được sử dụng nhằm khám phá các mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc.

Chẳng hạn, bạn có thể ứng dụng kỹ thuật dự báo trong việc bán hàng, nhằm dự báo lợi nhuận trong tương lai. Nếu bán hàng là một biến độc lập, thì lợi nhuận có thể là một biến phụ thuộc. Khi đó chúng ta có thể vẽ đường cong quy hồi để dự đoán lợi nhuận hiệu quả. 

Kỹ thuật dự báo

Có thể thấy, tùy theo mục đích cuối cùng mà bạn có thể cân nhắc, chọn lựa và áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu một cách phù hợp nhất. Mong rằng bài viết vừa rồi đã giúp bạn hiểu hơn về 6 kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay!

>> Thực hành về dữ liệu cùng khóa đào tạo ba