Các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay

Nhu cầu áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu là một quá trình dài hạn đòi hỏi áp dụng nhiều kỹ thuật hiện đại để đề xuất ra được những dự báo có độ chính xác cao. Về căn bản, khai phá dữ liệu được hiểu là vấn đề xử lý bộ dữ liệu đã thu thấp được và nhận biết các mẫu hay các xu hướng trong quá trình dự báo thông tin, từ đó giúp quá trình ra quyết định và đánh giá của các nhà quản trị trở nên dễ dàng hơn. Về quá trình hình thành và phát triển thì khai phá dữ liệu được ứng dụng phổ biến tại một số nước phát triển nhưng với sự ra đời của big data (dữ liệu lớn) thì khai phá dữ liệu lại  trở nên phổ biến hơn. 

Hiểu theo một cách khác, với một khối lượng lớn dữ liệu từ big data thì sự bùng nổ việc sử dụng nhiều kỹ thuật khai phá dữ liệu trở nên rộng rãi hơn. Nguyên nhân này xuất phát một phần là do thông tin có xu hướng đa dạng về bản chất và nội dung đồng thời kích thước thông tin lớn hơn rất nhiều. Do đó, nhu cầu và xu hướng thu thập, xử lý dữ liệu của các doanh nghiệp hiện nay cũng trở nên khác biệt so với cách phân tích dữ liệu truyền thống. Họ thay đổi các thu thập và thống kê dữ liệu đơn giản sang khai phá dữ liệu một cách phức tạp hơn mà nền tảng là các kỹ thuật công nghệ tiên tiến. 

Các công cụ khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu không cần phải sử dụng tất cả các ông cụ hay kỹ thuật công nghệ bạn đang có mà nó là quá trình áp dụng dài hạn các hệ thống cơ sở dữ liệu bình thường và các ông cụ đơn giản phù hợp nhất với tiến trình, mục tiêu đã vạch ra từ trước của một tổ chức. Nó bao gồm việc xây dựng nên những phần mềm riêng của doanh nghiệp từ những kinh nghiệm quá khứ và các thuật toán hiện có trong nguồn nhân lực của tổ chức. Một minh chứng phổ biến hiện nay đó là phần mềm IBM SPSS có nguồn gốc từ việc phân tích thống kê và khảo sát nhu cầu người tiêu dùng để xây dựng những mô hình dự báo bằng cách xem xét những xu hướng chuyển đổi trong quá khứ và hiện tại. 

Với sự phát triển của công nghệ kỹ thuật hiện nay, các công cụ khai phá dữ liệu không chỉ mang lại giá trị to lớn cho các doanh nghiệp mà còn có thể khai phá dữ liệu với nhiều tập hợp dữ liệu khác nhau, gồm các cơ sở dữ liệu SQL truyền thống, các dữ liệu văn bản thô hay hay các cơ sở dữ liệu tài liệu quan trọng. Bên cạnh đó với cơ sở dữ liệu phân cụm thì nó có thể mang lại cho doanh nghiệp lưu trữ và cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu theo cách không phù hợp với cấu trúc bảng truyền thống. Một điểm đặc biệt hơn hết đó là với định dạng lưu trữ cơ sở dữ liệu tài liệu theo cách truyền thống gây ra sự phức tạp về việc xử lý thông tin. Do đó, việc áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu đề xuất những cấu trúc áp đặt một cách chặt chẽ và cứng rắn làm cho việc truy vấn, phân tích dữ liệu trở nên đơn giản hơn.

Các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến

Kỹ thuật khai phá dữ liệu sẽ bao hàm những kỹ thuật cốt lõi được sử dụng để mô tả, phục hồi và truy xuất dữ liệu dựa trên nền tảng các công cụ mà tổ chức sử dụng để khai phá dữ liệu. Và mỗi công cụ khác nhau sẽ có những kỹ thuật khai phá dữ liệu khác biệt, do đó bài viết sẽ trình bài một số kỹ thuật chính được áp dụng phổ biến hiện nay.

Kỹ thuật kết hợp - mối quan hệ

Sự kết hợp có tên gọi khác là một quan hệ, nó được biết đến là kỹ thuật khai phá dữ liệu đơn giản, phổ biến và quen thuộc. Kỹ thuật này thực hiện sự tương quan đơn giản hai hoặc nhiều mục có cùng kiểu nhận biết các mẫu. Đặc biệt, việc xây dựng các công cụ khai phá dữ liệu trên sự kết hợp hay mới quan hệ có thể thực hiện đơn giản thông qua nhiều công cụ khác nhau. Trong trường hợp này, có thể giúp các tổ chức có thẻ truy xuất các sự kiện hoặc thuộc tính cụ thể của dữ liệu cụ thể có độ tương quan cao với một sự kiện thuộc tính khác.

Ví dụ: Khi thực hiện kỹ thuật kết hợp, khách hàng của doanh nghiệp có thể mua một mặt hàng cụ thể, thì sẽ thường mua một mặt thứ hai có liên quan với mặt hàng đầu tiên. Đây thường là những phương thức thu thập để phân tích nhu cầu cầu cảu khách hàng trên nền tảng trực tuyến.

Kỹ thuật phân loại

Phân loại là một kỹ thuật khai phá dữ liệu phức tạp, buộc các tổ chức phải thu thập những dữ liệu dưới thuộc tính khác nhau và tạo thành những danh mục có thể phân biệt được, sau đó tiến hành phân tích đề đưa ra kết luận chuyên sâu phục vụ cho một số chức năng quyết định trong tổ chức. Bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân loại để xây dựng một ý tưởng về chân dung khách hàng mục tiêu bằng cách mô tả nhiều thuộc tính để nhận biết một lớp cụ thể. Thêm vào đó có thể sử dụng  ktx thuật này như một nguồn cung cấp hoặc như một kết quả của các kỹ thuật khai phá dữ khác. 

Ví dụ: nếu một doanh nghiệp tiến hành đánh giá dữ liệu về nền tảng tài chính và lịch sử mua hàng của từng khách hàng thì có thể phân loại những dữ liệu thu thập được thành các dạng có từng thuộc tính từ thấp đến cao. Sau đó, dùng cái dữ liệu phân loại được để phân tích và đưa ra những thông tin chi tiết hơn về từng kiểu nhóm khách hàng cụ thể. 

Kỹ thuật phân theo cụm

Kỹ thuật khai phá dữ liệu theo cụm gần giống như kiểu kỹ thuật phân cụm tuy nhiên bằng phương pháp xem xét một hay nhiều thuộc tính của các dữ liệu thu thập được, bạn có thể nhóm chúng thành từng phần riêng lẻ với nhau để tạo thành một quan điểm cấu trúc. Ở trạng thái dữ liệu đơn giản thì, kỹ thuật phân cụm sử dụng một hoặc nhiều thuộc tính dữ liệu làm cơ sở nhận biết nhóm kết quả tương quan nên khi áp dụng kĩ thuật này thì doanh nghiệp sẽ thấy các mẫu có những điểm tương đồng  và phạm vi phù hợp. 

Ví dụ:  Bạn có thể sử dụng kỹ thuật này để phân cụm đối tượng khách hàng theo yếu tố nhân khẩu học khác nhau dựa trên thu nhập, độ tuổi, tần suất mua hàng, xu hướng mua sắm,...

Kỹ thuật dự báo

Kỹ thuật dự báo là một trong những kỹ thuật khai phá dữ liệu mang lại giá trị cao nhất cho các tổ chức, doanh nghiệp. Bởi lẽ, dự báo là một chủ đề rộng rãi, bao gồm cả dự báo về lỗi của các thành phần trong quy trình đến việc nhận ra sự gian lận và thậm chí là sự bảo cả về lợi nhuận, xu hướng phát triển cho một công ty. Kỹ thuật này sẽ được kết hợp với một số kỹ thuật khai phá dữ liệu khác dự đoán ra được những kết quả phân tích về xu hướng, phân loại, so khớp các mẫu và mối quan hệ giữa các dữ kiện. 

Ví dụ: Bạn có thể xem lại lịch sử tín dụng của người tiêu dùng và các giao dịch mua từ trước của họ để dự báo những rủi ro cũng như những cơ hội để phát triển cho doanh nghiệp.

Kỹ thuật các mẫu tuần tự

Kỹ thuật này thường được sử dụng trên bộ dữ liệu dài hạn, các mẫu tuần tự là một yếu tố có giá trị để nhận biết xu hướng hay những thay đổi của người tiêu dùng trên thị trường.

Ví dụ: Với những dữ kiện mà khách hàng truy cập từ trước, lịch sử mua hàng hay trong ứng dụng giỏ hàng, doanh nghiệp có thể nhận biết được nhu cầu tiêu dùng và dựa vào đó mà đề xuất các mặt hàng liên quan.

Kỹ thuật các cây quyết định

Đây là kỹ thuật liên quan mật thiết với hầu hết các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác (chủ yêu là kỹ thuật phân loại và dự báo), cây quyết định có thể được sử dụng như một phần trong tiêu chí lựa chọn cấu trúc dữ liệu tổng thể của doanh nghiệp. Khi thực hiện kỹ thuật này bạn có thể bắt đầu bằng một hoặc nhiều câu trả lời, kết hợp với các hệ thống phân loại liên quan đến thông tin có kiểu thuộc tính khác nhau và dựa trên kinh nghiệm lịch sử trong quá khứ để giúp hướng dẫn cấu trúc của cây quyết định và kết quả của đầu ra.

Kỹ thuật hồi quy

Hồi quy là kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng  như một hình thức lập kế hoạch và mô hình hóa, được các tổ chức sử dụng để xác định khả năng xảy ra của một biến nhất định, với sự hiện diện của các biến khác. Cụ thể hơn là, trọng tâm chính của kỹ thuật hồi quy là giúp doanh nghiệp khám phá mối quan hệ chính xác giữa hai (hoặc nhiều) biến trong một tập dữ liệu nhất định.

Ví dụ: Có thể sử dụng kỹ thuật này 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. 

Bên trên là toàn bộ nội dung của vấn đề các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến hiện này mà bạn có thể tham khảo. Hy vọng bài viết sẽ mang lại cho bạn nhiều thông tin giá trị và giúp bạn nắm bắt được những kiến thức cơ ban bản. Cảm ơn đã đọc bài viết và chúc bạn thật nhiều sức khỏe.!