Đối với hoạt động kinh doanh Data mining (Khai thác dữ liệu) rất quan trọng. Tuy vậy bạn không biết Data mining là gì? Tại sao nó lại quan trọng? Chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
Tại sao data mining lại quan trọng?
Vậy tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng? Bạn đã thấy những con số đáng kinh ngạc – khối lượng dữ liệu được tạo ra tăng gấp đôi cứ sau mỗi hai năm. Dữ liệu phi cấu trúc chiếm 90 phần trăm của vũ trụ kỹ thuật số. Nhưng nhiều thông tin không nhất thiết là nhiều kiến thức hơn.
Data mining cho phép bạn:
- Chọn lọc tất cả các nhiễu loạn và lặp đi lặp lại trong dữ liệu của bạn.
- Hiểu những gì có liên quan và sau đó sử dụng tốt thông tin đó để đánh giá kết quả có thể xảy ra.
- Đẩy nhanh tốc độ đưa ra quyết định sáng suốt.
- Tìm hiểu thêm về các kỹ thuật khai thác dữ liệu trong Data mining từ A đến Z. Một bài viết cho thấy cách các tổ chức có thể sử dụng phân tích dự đoán và Data mining để tiết lộ những hiểu biết mới về dữ liệu.
Đối tượng nào đang sử dụng data mining?
chúng ta đã biết Data mining là gì? Vậy Data mining được sử dụng bởi những đối tượng nào? Chúng ta hãy cùng tìm hiểu ngay dưới đây.
Truyền thông
Trong một thị trường khắc nghiệt, nơi cạnh tranh quá chặt chẽ, câu trả lời thường nằm trong dữ liệu người tiêu dùng của bạn. Các công ty đa phương tiện và viễn thông có thể sử dụng các mô hình phân tích để hiểu được hàng núi dữ liệu của khách hàng, giúp họ dự đoán hành vi của khách hàng và đưa ra các chiến dịch có liên quan và nhắm mục tiêu cao.
Bảo hiểm
Với bí quyết phân tích, các công ty bảo hiểm có thể giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến gian lận, tuân thủ, quản lý rủi ro và lượng khách hàng. Các công ty đã sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để định giá sản phẩm hiệu quả hơn trong các ngành nghề kinh doanh và tìm ra những cách mới để cung cấp sản phẩm cạnh tranh cho cơ sở khách hàng hiện tại của họ.
Giáo dục
Với các quan điểm thống nhất, dựa trên dữ liệu về tiến bộ của học sinh. Các nhà giáo dục có thể dự đoán hiệu suất của học sinh trước khi đặt chân vào lớp học. Sau đó phát triển các chiến lược can thiệp để giữ chúng theo khóa học. Data mining giúp các nhà giáo dục truy cập dữ liệu của sinh viên, dự đoán mức độ thành tích và xác định chính xác sinh viên hoặc các nhóm sinh viên cần thêm sự chú ý.
Nhà sản xuất
Sắp xếp kế hoạch cung ứng với dự báo nhu cầu là điều cần thiết, cũng như phát hiện sớm các vấn đề, đảm bảo chất lượng và đầu tư vào tài sản thương hiệu. Các nhà sản xuất có thể dự đoán hao mòn tài sản sản xuất và dự đoán bảo trì, có thể tối đa hóa thời gian hoạt động và giữ cho dây chuyền sản xuất đúng tiến độ.
Ngân hàng
Các thuật toán tự động giúp các ngân hàng hiểu được cơ sở khách hàng của họ cũng như hàng tỷ giao dịch là trung tâm của hệ thống tài chính. Data mining giúp các công ty dịch vụ tài chính có cái nhìn rõ hơn về rủi ro thị trường. Phát hiện gian lận nhanh hơn, quản lý tuân thủ pháp luật và nhận được lợi nhuận tối ưu cho các khoản đầu tư tiếp thị của họ.
Cửa hàng bán lẻ
Cơ sở dữ liệu khách hàng lớn nắm giữ cái nhìn sâu sắc về khách hàng có thể giúp bạn cải thiện mối quan hệ, tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị và dự báo doanh số. Thông qua các mô hình dữ liệu chính xác hơn, các công ty bán lẻ có thể cung cấp nhiều chiến dịch được nhắm tới mục tiêu hơn, tìm thấy ưu đãi có ảnh hưởng lớn nhất đến khách hàng.
Làm thế nào data mining hoạt động?
Data mining là gì đó như một môn học tổng hợp. Nó đại diện cho nhiều phương pháp hoặc kỹ thuật được sử dụng trong các khả năng phân tích khác nhau nhằm giải quyết một loạt các nhu cầu của tổ chức. Hỏi các loại câu hỏi khác nhau và sử dụng các mức độ khác nhau của đầu vào hoặc quy tắc của con người để đưa ra quyết định.
Mô hình mô tả
Nó tiết lộ những điểm tương đồng hoặc nhóm chung trong dữ liệu lịch sử để xác định lý do đằng sau thành công hay thất bại, chẳng hạn như phân loại khách hàng theo sở thích hoặc tình cảm của sản phẩm. Các kỹ thuật bao gồm:
- Clustering: Nhóm các hồ sơ tương tự với nhau.
- Anomaly detection: Xác định các ngoại lệ đa chiều.
- Association rule learning: Phát hiện mối quan hệ giữa các hồ sơ.
- Principal component analysis: Phát hiện mối quan hệ giữa các biến.
- Affinity grouping: Nhóm những người có cùng sở thích hoặc mục tiêu tương tự.
Mô hình dự đoán
Mô hình này đi sâu hơn để phân loại các sự kiện trong tương lai hoặc ước tính các kết quả chưa biết. Nó cũng giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc cho những thứ như khách hàng, phản ứng của chiến dịch hoặc mặc định tín dụng. Các kỹ thuật bao gồm:
- Regression: Một thước đo sức mạnh của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một loạt các biến độc lập.
- Neural networks: Các chương trình máy tính phát hiện các mẫu, đưa ra dự đoán và tìm hiểu.
- Decision trees: Sơ đồ hình cây trong đó mỗi nhánh đại diện cho một sự xuất hiện có thể xảy ra.
- Support vector machines: Các mô hình học tập được giám sát với các thuật toán học tập liên quan.
Mô hình hóa theo quy định
Với sự tăng trưởng của dữ liệu phi cấu trúc từ web, các trường bình luận, sách, email, PDF, âm thanh và các nguồn văn bản khác. Việc áp dụng khai thác văn bản như một môn học liên quan đến khai thác dữ liệu cũng tăng lên đáng kể. Bạn cần khả năng phân tích thành công, lọc và chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc để đưa nó vào các mô hình dự đoán để cải thiện độ chính xác dự đoán.
Cuối cùng, bạn không nên xem Data mining như một thực thể độc lập riêng biệt. Bởi vì xử lý trước (chuẩn bị dữ liệu, thăm dò dữ liệu) và xử lý hậu kỳ (xác thực mô hình, ghi điểm, giám sát hiệu suất mô hình) là không thể thiếu. Mô hình hóa theo quy định xem xét các biến và ràng buộc bên trong và bên ngoài để đề xuất một hoặc nhiều khóa hành động – ví dụ: xác định đề nghị tiếp thị tốt nhất để gửi cho mỗi khách hàng. Kỹ thuật mẫu bao gồm:
- Predictive analytics plus rules: Phát triển quy tắc if / then từ các mẫu và dự đoán kết quả.
- Marketing optimization: Mô phỏng hỗn hợp phương tiện có lợi nhất trong thời gian thực để có ROI cao nhất có thể.
Như vậy qua bài viết này chúng ta đã tìm hiểu được Data mining là gì? Tại sao data mining lại quan trọng như thế và đối tượng nào đang sử dụng data mining? Hy vọng những thông tin trên giúp bạn có thêm được kiến thức để áp dụng cho ngành nghề của mình.
