Data Mining hay khai phá dữ liệu đang là một lĩnh vực đang vô cùng hot hiện nay. Data Mining được ứng dụng rất nhiều vào các quy trình trong nhiều lĩnh vực của doanh nghiệp. Vậy có những ứng dụng nào? Cũng như quy trình khai phá dữ liệu sẽ được thực hiện qua những bước nào?… Tất cả sẽ có trong bài viết hôm nay, cùng tìm hiểu ngay nào!
Ứng dụng của Data mining
Có nhiều ngành nghề cũng như đối tượng sử dụng Data Mining để khai thác hiệu quả quả và tối ưu nhất về dữ liệu mà họ đang sở hữu. Cụ thể như thế nào, đồng hành cùng 3T trong nội dung ngay bên dưới nào!
Phân tích tài chính
Ngành tài chính ngân hàng dựa vào dữ liệu chất lượng cao, đáng tin cậy. Trong thị trường cho vay, dữ liệu tài chính và người dùng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Như dự đoán khoản thanh toán khoản vay và xác định xếp hạng tín dụng. Và các phương pháp data mining làm cho các tác vụ như vậy dễ quản lý hơn.
Phát hiện xâm nhập
Kết nối toàn cầu trong nền kinh tế được thúc đẩy bởi công nghệ ngày nay đã đặt ra những thách thức về bảo mật đối với quản trị mạng. Tài nguyên mạng có thể phải đối mặt với các mối đe dọa và hành động xâm phạm tính bảo mật hoặc tính toàn vẹn của chúng. Do đó, phát hiện xâm nhập là một ứng dụng quan trọng trong việc khai phá dữ liệu.
Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
CRM (Customer relationship management) liên quan đến việc thu hút và giữ khách hàng, cải thiện lòng trung thành và sử dụng các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm.
Phát hiện gian lận
Các hoạt động gian lận khiến các doanh nghiệp thiệt hại hàng tỷ đô la trong mỗi năm. Các phương pháp sử dụng để phát hiện gian lận quá phức tạp và tốn thời gian. Data mining cung cấp một giải pháp thay thế đơn giản.
Mọi hệ thống phát hiện gian lận lý tượng đều cần bảo vệ dữ liệu người dùng trong mọi trường hợp. Một phương pháp được giám sát để thu thập dữ liệu và sau đó dữ liệu này được phân loại thành dữ liệu gian lận hoặc không gian lận. Dữ liệu này được sử dụng để đào tạo một mô hình xác định mọi tài liệu là gian lận hoặc không gian lận.
Quy trình khai phá dữ liệu (Data mining)
Bước 1: Nghiên cứu số liệu và lĩnh vực – Trước khi bắt đầu, bạn cần hiểu đầy đủ về các kế hoạch điều mà doanh nghiệp hướng đến. Bên cạnh đó là các nguồn lực sẵn có, liệu rằng tình hình hiện tại phù hợp với các yêu cầu của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp tạo ra một kế hoạch data mining chi tiết để đạt được mục tiêu của tổ chức một cách hiệu quả.
Bước 2: Kiểm tra chất lượng dữ liệu – Vì dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nên dữ liệu cần được kiểm tra và đối sánh để đảm bảo không có tắc nghẽn trong quá trình tích hợp dữ liệu. Việc đảm bảo chất lượng giúp phát hiện bất kỳ điểm bất thường cơ bản nào trong dữ liệu. Chẳng hạn như nội suy dữ liệu bị thiếu, giữ cho dữ liệu ở trạng thái tốt nhất trước khi trải qua quá trình data mining.
Bước 3: Dọn dẹp dữ liệu – Người ta thường dùng 90% thời gian dành cho việc lựa chọn, dọn dẹp, định dạng và ẩn danh dữ liệu trước khi khai thác.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Bao gồm năm giai đoạn con, ở đây, các quy trình liên quan giúp dữ liệu sẵn sàng thành các file dữ liệu cuối cùng. Nó bao gồm:
- Làm mịn dữ liệu: Tại đây những dữ liệu bị nhiễu sẽ bị loại bỏ.
- Tóm tắt dữ liệu: Việc tổng hợp các file dữ liệu được áp dụng trong quá trình này.
- Tổng quan hóa dữ liệu: Tại đây, dữ liệu được tổng quát hóa bằng cách thay thế bất kỳ dữ liệu cấp thấp nào bằng các khái niệm hóa cấp cao hơn.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Ở đây, dữ liệu được xác định trong các phạm vi đã đặt.
Xây dựng thuộc tính dữ liệu: Các file dữ liệu bắt buộc phải nằm trong file hợp các thuộc tính trước khi data mining.
Bước 5: Mô hình hóa dữ liệu: Để xác định tốt hơn các mẫu dữ liệu, một số mô hình toán học được thực hiện trong file dữ liệu, dựa trên một số điều kiện.
Data Mining là một nội dung bao gồm rất nhiều kiến thức như trực quan hoá dữ liệu, máy học, quản lý cơ sở dữ liệu,… Hy vọng qua bài viết bạn có thể có được thêm những kiến thức hữu ích về Ứng dụng cũng như quy trình thực hiện khai phá dữ liệu như thế nào. Hẹn gặp lại bạn trong bài chia sẻ tiếp theo nhé.
