Data mining là lĩnh vực đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Dựa vào đó chúng ta có thể đưa ra những dự đoán cho kế hoạch tương lai. Cùng tham khảo bài viết để cái nhìn tổng quan về Data mining nhé!
Trong thời buổi công nghệ ngày càng phát triển như hiện nay, việc áp dụng khoa học công nghệ thông tin vào quá trình xử lý và phân tích dữ liệu là vô cùng cần thiết. Data mining chính là một trong số đó. Sau đây chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về Data mining nhé.
Data mining là gì?
Data mining cùng với Data science chính là hai lĩnh vực công nghệ đang được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Với khả năng tập hợp, sắp xếp số lượng dữ liệu lớn từ đó đưa ra những phân tích chính xác nhất.
Quá trình khai phá dữ liệu của Data mining được diễn ra với công nghệ tính toán tiên tiến không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.
Một số tính năng nổi bật của Data mining có thể nhắc đến như:
+ Đưa ra các mẫu dự đoán theo xu hướng trong dữ liệu.
+ Tính toán kết quả đã phân tích.
+ Tạo thông tin phản hồi để phân tích.
+ Tập trung phân tích các dữ liệu lớn.
+ Phân chia cụm dữ liệu một cách trực quan.
Data mining được ứng dụng vào đâu?
Một vài ứng dụng hiện nay của Data mining:
+ Áp dụng vào việc phân tích số liệu thị trường và chứng khoán.
+ Phát hiện gian lận.
+ Phân tích doanh nghiệp từ đó quản lý được rủi ro.
Không những vậy nó còn được ứng dụng vào đa dạng các loại công cụ khai phá dữ liệu để hỗ trợ người dùng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Để hiểu rõ hơn về các công cụ này chúng ta hãy cùng nhau đến với phần tiếp theo nhé.
Top công cụ khai pha được sử dụng phổ biến hiện nay
RapidMiner
Công cụ đầu tiên phải kể tới đó là RapidMiner. Đây là công cụ khai phá dữ liệu khá phổ biến hiện nay. Được viết trên nền tảng JAVA nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành.
Ngoài ra, nó còn cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm,…
Weka
Công cụ được cho ra đời tại Đại học Wichita là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở. Tương tự như RapidMiner, công cụ này không yêu cầu mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.
Sử dụng Weka, người dùng có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Weka được trang bị đa dạng chức năng như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm,…
KNime
Với khả năng hoạt động vô cùng mạnh mẽ tích hợp nhiều thành phần khác nhau của học máy và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng. KNime hỗ trợ người dùng rất nhiều trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu.
Apache Mahout
Từ nền tảng Big Data Hadoop, người ta đã cho cho ra đời thêm Apache Mahout với mục đích giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop. Nó được trang bị nhiều chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm,…
Oracle Data Mining
Khi sử dụng Oracle Data Mining. nó cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và biểu đồ. Các phân tích sẽ hiển thị một cách trực quan giúp người dùng dễ dàng đưa ra dự đoán cho kế hoạch tương lai
TeraData
TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. Nhờ khả năng thông minh được trang bị, công cụ có thể dựa trên tần suất sử dụng dữ liệu của người dùng và thực hiện việc cho phép truy cập nhanh hay chậm.
Với một dữ liệu bạn thường xuyên cần sử dụng, TeraData sẽ cho phép truy cập nhanh hơn là một dữ liệu ít được sử dụng. Đối với dữ liệu, nhập kho là một yêu cầu cần thiết.
Orange
Công cụ được lập trình bằng Python với giao diện trực quan và tương tác dễ dàng. Phần mềm Orange được biết đến bởi việc tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy thông minh, đơn giản.
Hy vọng những thông tin trên có thể giúp bạn có thêm được những kiến thức về Data mining và những công cụ khai phá dữ liệu. Và đây cùng là một trong những lĩnh vực được rất nhiều người nghiên cứu, nó giúp ích được cho việc phân tích và xử lý dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp.
