Data mining là gì? Tổng hợp các thông tin mới nhất về data mining

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 cung cấp những kiến thức tổng quan, giúp bạn hiểu rõ hơn về Data mining. 

Data Mining là gì?

Data mining hay được hiểu là khai phá dữ liệu. Đây 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 MCU khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có khả năng dự đoán được các xu hướng trong tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp, bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu và các công nghệ tính toán. Hơn hết, Data mining không chỉ bị giới hạn trong việc trích xuất các dữ liệu, mà còn được ứng dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.

Data Mining là gì? 

Bên cạnh đó, trong Data mining còn tích hợp nhiều tham số quan trọng khác: quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm, dự báo… Một số tính năng chính của Data mining phải kế để như:

– Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu

– Tính toán, dự đoán kết quả

– Tạo thông tin phản hồi để phân tích

– Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn

– Phân cụm dữ liệu trực quan

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. Bạn có nghĩ rằng khái niệm Data mining đã tồn tại trước khi máy tính ra đời?

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.

Và ngày ngay, 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 các quy trình độc đáo khác nhau, thường được coi là tương đồng. Tuy nhiên, mặc dù cả 2 đều hữu ích trong việc phát hiện các mẫu trong tệp dữ liệu lớn nhưng chúng lại 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. 

– Trong khi đó, 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: tô tô tự lái dựa vào khai thác dữ liệu để xác định nơi dừng, tăng tốc, nơi rẽ… 

Các bước trong Data Mining

Trong Data mining bao gồm các bước quan trọng như:

– Bước 1: 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.

– Bước 2: 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.

– Bước 3: Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.

– Bước 4: 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.

Các bước trong Data Mining

– Bước 5: Khai phá dữ liệu – Trong khi khai phá dữ liệu, dữ liệu hữu ích sẽ được trích xuất từ nhóm dữ liệu hiện có.

– Bước 6: Đánh giá mẫu – Trong bước này sẽ tiến hành phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.

– Bước 7: 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 vài công cụ khai phá dữ liệu mà bạn có thể tham khảo:

RapidMiner 

RapidMiner là một trong những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. Công cụ này được biết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành.

Hơn hết, công cụ cung cấp nhiều chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như: tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm…

Weka 

Weka cũng là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở, được phát triển tại đại học Wichita. Tương tự như RapidMiner, Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.

Với công cụ Weka, bạn có thể gọi trực tiếp bằng các thuật toán học, hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó sẽ cung cấp một loạt các công cụ như: trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm… 

KNime

KNime là một 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. Hơn hết, phần mềm công cụ này còn tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá dữ liệu nhằm cung cấp một nền tảng cho tất cả các hoạt động một cách phù hợp nhất.

Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Apache Mahout

Apache Mahout là một phần mở rộng của nền tảng Big Data Hadoop. Các nhà phát triển tại Apache đã cố gắng phát triển Mahout nhằm giải quyết các nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop. Kết quả là Apache Mahout chứa nhiều chức năng học khác nhau như: phân loại, hồi quy, phân cụm… 

Oracle Data Mining

Oracle Data Mining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Phần mềm công cụ này cho phép người dùng có thể khai phá dữ liệu trên  cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và các biểu đồ.

TeraData

Đối với các dữ liệu, nhập kho là một yêu cầu thiết yếu. TeraData hay còn được gọi là cơ sở dữ liệu TeraData sẽ cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu tuyệt vời.

Phần mềm công cụ này có thể lưu trữ các dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng của chúng. Nó lưu trữ dữ liệu ít được sử dụng trong phần “slow” và cho phép truy cập nhanh vào các dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

Orange

Phần mềm Orange được biết tới nhờ khả năng tích hợp nhiều công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Orange được viết bằng Python và cung cấp một cách trực quan sự tương tác và thẩm mỹ cho người dùng.

>> Để rèn luyện kĩ năng data mining một cách thành thạo, chọn học data analyst và học business analyst cùng Cole.

>> Bài viết liên quan: https://blog.cole.vn/6-ky-thuat-khai-pha-du-lieu/