Khai phá dữ liệu là quá trình xem xét các ngân hàng thông tin lớn để tạo ra thông tin mới. Kỹ thuật khai phá dữ liệu là điều bạn cần phải nắm được để những dữ liệu của bạn được mới mẻ hơn hàng ngày. Theo trực giác, bạn có thể nghĩ rằng “khai thác” dữ liệu đề cập đến việc trích xuất dữ liệu mới, nhưng không phải vậy. Thay vào đó, khai thác dữ liệu là tìm kiếm về sự mới mẻ từ dữ liệu bạn đã thu thập.
Dựa vào các kỹ thuật và công nghệ từ sự giao thoa giữa quản lý cơ sở dữ liệu, thống kê và học máy. Các chuyên gia trong lĩnh vực khai thác dữ liệu đã dành cả sự nghiệp của mình để hiểu rõ hơn về cách xử lý và đưa ra kết luận từ lượng thông tin khổng lồ. Vậy đâu là những kỹ thuật khai phá dữ liệu quan trọng đó? Tìm hiểu chi tiết trong viết hôm nay.
Các mẫu theo dõi
Một trong những kỹ thuật khai phá dữ liệu cơ bản nhất là học cách nhận ra các mẫu trong tập dữ liệu của bạn. Đây thường là sự ghi nhận một số dung sai trong dữ liệu của bạn xảy ra theo các khoảng thời gian đều đặn, hoặc sự lên xuống của một biến số nhất định theo thời gian. Ví dụ: bạn có thể thấy rằng doanh số bán một sản phẩm nhất định của bạn dường như tăng đột biến ngay trước kỳ nghỉ lễ hoặc nhận thấy rằng thời tiết ấm hơn sẽ thu hút nhiều người hơn đến website của bạn.
Phân loại
Phân loại là một kỹ thuật khai phá dữ liệu phức tạp hơn buộc bạn phải thu thập các thuộc tính khác nhau lại với nhau thành các danh mục có thể phân biệt được, sau đó bạn có thể sử dụng để đưa ra kết luận sâu hơn hoặc phục vụ một số chức năng.
Ví dụ: Nếu bạn đang đánh giá dữ liệu về nền tảng tài chính và lịch sử mua hàng của từng khách hàng, bạn có thể phân loại chúng thành rủi ro tín dụng “thấp”, “trung bình” hoặc “cao”. Sau đó, bạn có thể sử dụng các phân loại này để tìm hiểu thêm về những khách hàng đó.
Bạn có thể tham khảo: Data mining và top những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay
Liên kết
Liên kết có liên quan đến các mẫu theo dõi, nhưng cụ thể hơn đối với các biến được liên kết phụ thuộc. Trong trường hợp này, bạn sẽ tìm kiếm các sự kiện hoặc thuộc tính cụ thể có tương quan cao với một sự kiện hoặc thuộc tính khác.
Ví dụ: Khi thực hiện kỹ thuật khai phá dữ liệu này, khách hàng của bạn mua một mặt hàng cụ thể, họ cũng thường mua một mặt hàng thứ hai, có liên quan. Đây thường là những gì được sử dụng để điền các phần “mọi người cũng đã mua” của các cửa hàng trực tuyến.
Nhận biết khác biệt
Trong nhiều trường hợp kỹ thuật khai phá dữ liệu này chỉ đơn giản là nhận ra mẫu bao quát không thể giúp bạn hiểu rõ ràng về tập dữ liệu của mình. Bạn cũng cần có khả năng xác định những điểm bất thường hoặc những điểm khác thường trong dữ liệu của mình.
Ví dụ: nếu người mua hàng của bạn hầu như chỉ là nam giới, nhưng trong một tuần kỳ lạ trong tháng 7, có một lượng người mua nữ tăng đột biến, bạn sẽ muốn điều tra mức tăng đột biến và xem điều gì đã thúc đẩy nó, vì vậy bạn có thể tái tạo hoặc hiểu rõ hơn khán giả của bạn trong quá trình này.
Phân cụm
Kỹ thuật khai phá dữ liệu phân cụm này rất giống với phân loại, nhưng liên quan đến việc nhóm các phần dữ liệu lại với nhau dựa trên những điểm tương đồng của chúng. Ví dụ: Bạn có thể chọn nhóm các nhân khẩu học khác nhau của khán giả thành các gói khác nhau dựa trên thu nhập khả dụng của họ hoặc tần suất họ có xu hướng mua sắm tại cửa hàng của bạn.
Hồi quy
Hồi quy là kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng chủ yếu như một hình thức lập kế hoạch và mô hình hóa, được sử dụng để xác định khả năng xảy ra của một biến nhất định, với sự hiện diện của các biến khác.
Ví dụ: Với kỹ thuật khai phá dữ liệu này bạn có thể sử dụng nó để dự đoán một mức giá nhất định, dựa trên các yếu tố khác như tính sẵn có, nhu cầu của người tiêu dùng và sự cạnh tranh. Cụ thể hơn, trọng tâm chính của hồi quy là giúp bạn khám phá mối quan hệ chính xác giữa hai (hoặc nhiều) biến trong một tập dữ liệu nhất định.
Dự đoán
Dự đoán là một trong những kỹ thuật khai phá dữ liệu có giá trị nhất, vì nó được sử dụng để dự đoán các loại dữ liệu bạn sẽ thấy trong tương lai. Trong nhiều trường hợp, chỉ cần nhận biết và hiểu các xu hướng lịch sử là đủ để lập biểu đồ dự đoán phần nào chính xác về những gì sẽ xảy ra trong tương lai.
Ví dụ: Bạn có thể xem lại lịch sử tín dụng của người tiêu dùng và các giao dịch mua trước đây để dự đoán liệu chúng có phải là rủi ro tín dụng trong tương lai hay không.
Vậy bạn có cần công nghệ học máy mới nhất và tốt nhất để có thể áp dụng những kỹ thuật khai phá dữ liệu này không? Không cần thiết. Trên thực tế, bạn có thể hoàn thành một số công việc khai thác dữ liệu tiên tiến với hệ thống cơ sở dữ liệu tương đối khiêm tốn. Bên cạnh đó các công cụ đơn giản mà hầu như bất kỳ công ty nào cũng có. Và nếu bạn không có công cụ phù hợp cho công việc, bạn luôn có thể tạo ra công cụ của riêng mình.
Đọc đến đây bạn đã nắm được 7 kỹ thuật khai phá dữ liệu quan trọng rồi đúng không. Quá trình khai phá dữ liệu sẽ giúp các thông tin luôn được mới mẻ. Điều này cho thấy doanh nghiệp đang hoạt động như thế nào, phát triển ổn định hay lao dốc? Hy vọng bài viết mang lại nhiều lợi ích dành cho bạn.
