Dữ liệu vô cùng quan trọng trong quá trình kinh doanh của mọi doanh nghiệp. Quy trình khai phá dữ liệu hay Data Mining cần phải chuẩn và rõ ràng để việc thu thập, trích xuất chính xác, đưa ra được các nhận xét phù hợp nhất. Và dựa vào những dữ liệu sau quy trình khai phá, đội ngũ lãnh đạo sẽ đưa ra được các chiến lược và mục tiêu dài hạn, quan trọng hơn cả là thuyết phục đội ngũ của mình tin tưởng vào nó và tập trung hết mức để đạt được mục tiêu ban đầu đề ra.
Bài viết hôm nay 3T Software sẽ đồng hành cùng bạn trong việc tìm hiểu về quy trình khai phá dữ liệu, một quy trình mà nhiều doanh nghiệp áp dụng và thành công.
#1 Data Cleaning
Data Cleaning là một trong những bước đầu tiên trong quy trình khai phá dữ liệu Làm sạch tất cả dữ liệu để phù hợp với tiêu chuẩn ngành. Các kỹ sư sẽ loại bỏ tất cả dữ liệu không sạch khỏi dữ liệu thu được của tổ chức. Tùy thuộc vào ngành của doanh nghiệp đang hoạt động, các kỹ sư sẽ sử dụng một số phương pháp xử lý làm sạch dữ liệu khác nhau.
Ví dụ: Các kỹ sư có thể điền thủ công các giá trị còn thiếu hoặc sử dụng giá trị trung bình của dữ liệu khác để điền vào một giá trị có thể xảy ra. Các nhóm cũng sẽ sử dụng các phương pháp binning để loại bỏ dữ liệu nhiễu, xác định các điểm khác thường.
#2 Data Integration
Khi công cụ Data mining kết hợp các bộ dữ liệu và nguồn khác nhau để thực hiện phân tích thì quy trình này gọi là tích hợp dữ liệu. Đây là một trong những kỹ thuật khai thác hàng đầu để hợp lý hóa toàn bộ quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải.
Sau quá trình này, chuyên gia sẽ sử dụng các công cụ Data mining như Microsoft SQL để tích hợp dữ liệu, loại bỏ mọi thông tin không nhất quán và đảm bảo chất lượng dữ liệu, đáp ứng các yêu cầu kinh doanh.
#3 Data Reduction
Quy trình tiêu chuẩn này trích xuất thông tin liên quan để phân tích dữ liệu và đánh giá mẫu. Các kỹ sư lấy một kích thước nhỏ của dữ liệu và vẫn duy trì tính toàn vẹn của nó trong quá trình giảm dữ liệu. Các chiến lược có thể bao gồm giảm kích thước, giảm số lượng hoặc nén dữ liệu.
Với giảm kích thước: Các kỹ sư giảm số lượng thuộc tính trong dữ liệu phân tích.
Với giảm thiểu số lượng: Các nhóm sẽ thay thế lượng dữ liệu ban đầu bằng một lượng dữ liệu nhỏ hơn.
Với nén dữ liệu: Các kỹ sư cung cấp một bản tổng quát được nén của dữ liệu thu thập được.
#4 Data Transformation
Việc chuyển đổi dữ liệu này giúp các kỹ sư có được dạng dữ liệu phù hợp với các mục tiêu khai thác. Họ hợp nhất dữ liệu chuẩn bị để tối ưu hóa quy trình Data mining và giúp dễ dàng phân biệt các mẫu trong tập dữ liệu cuối cùng.
Việc chuyển đổi dữ liệu bao gồm ánh xạ dữ liệu và các kỹ thuật khoa học dữ liệu khác. Các kỹ thuật phổ biến khác bao gồm tổng hợp, chuẩn hóa hoặc tùy biến.
#5 Data mining
Các tổ chức sử dụng ứng dụng của Data mining để trích xuất xu hướng hữu ích và tối ưu hóa việc khai phá dữ liệu. Điều này chỉ có thể thực hiện được nếu một công ty tận dụng tối đa dữ liệu lớn và thu thập loại thông tin chính xác.
Các chuyên gia sử dụng các kỹ thuật phân nhóm, phân loại hoặc các kỹ thuật mô hình hóa khác để đảm bảo độ chính xác cho dữ liệu phân tích.
#6 Pattern Evaluation
Họ sẽ sử dụng mô hình, dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực để tìm hiểu thêm về khách hàng, nhân viên và doanh số bán hàng. Các nhóm cũng sẽ tóm tắt dữ liệu thông tin hoặc sử dụng kỹ thuật Data mining trực quan để dễ hiểu hơn.
#7 Trình bày kiến thức trong Data mining
Sử dụng kết hợp trực quan hóa dữ liệu, báo cáo và các công cụ khai thác khác để chia sẻ thông tin với những người khác. Trước khi quá trình Data mining bắt đầu, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã truyền đạt các mục tiêu để các kỹ sư biết những gì cần tìm.
Giờ đây, các nhà phân tích có thể chia sẻ những phát hiện của họ với những nhà lãnh đạo này dưới dạng báo cáo. Phần lớn các công ty sử dụng trang tổng quan hoặc các công cụ thông minh kinh doanh khác để tạo báo cáo và trích xuất thông tin chi tiết từ các công cụ Data mining nội bộ. Chủ sở hữu sử dụng những thông tin chi tiết này để tối ưu hóa việc ra quyết định, tạo ra hoạt động kinh doanh mới, loại bỏ lãng phí và tạo các chiến dịch quảng cáo tốt hơn.
Đến đây bạn chắc hẳn đã nắm được quy trình khai phá dữ liệu rồi đúng không. Hy vọng những thông tin trên mang lại nhiều lợi ích dành cho bạn, hẹn gặp lại trong bài chia sẻ tiếp theo.
