Các phương pháp khai phá dữ liệu hiệu quả

Các phương pháp khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay

Kỹ thuật Classification Analysis

Kỹ thuật khai phá dữ liệu đầu tiên và được ứng dụng phổ biến nhất hiện nay là kỹ thuật phân tích phân loại. Kỹ thuật này cho phép các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể phân loại một đối tượng vào một hoặc một vài lớp cho trước. 

Hiện nay, các doanh nghiệp có thể linh hoạt sử dụng kỹ thuật này nhằm mục đích phân loại khách hàng, mặt hàng,… bằng cách mô tả nhiều thuộc tính khác nhau. Kỹ thuật khai thác dữ liệu này thường được sử dụng để lấy thông tin quan trọng từ dữ liệu và siêu dữ liệu. 

Một trong những ví dụ điển hình của kỹ thuật phân tích phân loại là việc Email Outlook sử dụng những thuật toán nhất định để mô tả một email nào đó là hợp pháp hoặc spam. 

Kỹ thuật Association Rule Learning

Kỹ thuật Association Rule Learning trong khai phá dữ liệu được sử dụng chủ yếu nhằm mục đích xác định mối quan hệ giữa các biến khác nhau trong cơ sở dữ liệu. Bên cạnh đó, kỹ thuật này còn được sử dụng để “giải nén” các mẫu ẩn trong dữ liệu. Association Rule được đánh giá là rất hữu ích trong kiểm tra, dự đoán hành vi của người tiêu dùng, do đó thường được áp dụng trong ngành bán lẻ.

Ngoài ra, các doanh nghiệp cũng sử dụng kỹ thuật này để xác định hành vi mua sắm, phân tích dữ liệu trong giỏ hàng của các khách hàng tiềm năng. 

Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly or Outlier Detection)

Về cơ bản, kỹ thuật phát hiện bất thường này được sử dụng để nhấn mạnh việc quan sát các mục dữ liệu trong bộ dữ liệu giúp tìm ra các tập dữ liệu không khớp với mẫu dự kiến. Bất thường ở đây có thể là độ lệch, sự khác thường, các nhiễu hoặc là ngoại lệ. 

Trong các phương pháp khai phá dữ liệu thì việc phát hiện bất thường được xem là khá quan trọng vì kỹ thuật này có thể cung cấp một số thông tin cần thiết. Những thông tin này có thể là một dữ liệu khác biệt so với mức trung bình chung trong tập dữ liệu. Điều đó cho thấy có một cái gì đó khác thường đã xảy ra và các nhà phân tích dữ liệu cần phải đặc biệt chú ý.

Kỹ thuật phân tích theo cụm Clustering Analysis

Từ “cụm” ở đây ý chỉ một nhóm các đối tượng dữ liệu. Các đối tượng dữ liệu tương tự nhau thì sẽ được xếp nằm trong một cụm. Về cơ bản, kỹ thuật khai phá dữ liệu theo cụm này thường được ứng dụng trong việc tạo hồ sơ khách hàng hoặc ứng dụng trong lĩnh vực Marketing để xây dựng phân khúc khách hàng.

Kỹ thuật phân tích hồi quy Regression analysis

Theo thuật ngữ thống kê, phân tích hồi quy là phương pháp được sử dụng để xác định và phân tích mối quan hệ giữa các biến. Phương pháp này giúp các chuyên gia nắm được các giá trị đặc trưng của sự thay đổi ở các biến phụ thuộc. 

Kỹ thuật dự báo 

Trong quy trình khai phá dữ liệu, kỹ thuật dự báo được ứng dụng trong một số trường hợp đặc biệt để khám phá mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc.

Ví dụ, các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể sử dụng kỹ thuật dự báo trong việc bán hàng để dự đoán lợi nhuận của tương lai. Ta có thể xem bán hàng là một biến độc lập, lợi nhuận là một biến phụ thuộc. Lúc này, chúng ta có thể vẽ đường cong hồi quy dựa vào hai biến này để dự đoán lợi nhuận.

Kỹ thuật Sequential Patterns

Đây là một trong các phương pháp khai phá dữ liệu quan trọng nhất giúp tìm cách khám phá các mẫu tương tự. Trong lĩnh vực bán hàng, với những dữ liệu về lịch sử giao dịch, doanh nghiệp có thể xác định và nhóm các mặt hàng mà khách hàng thường mua với nhau tại các mốc thời gian khác nhau trong một năm. Với việc tận dụng những thông tin này, doanh nghiệp có thể sử dụng để giới thiệu sản phẩm đến khách hàng và tạo ra nhiều lợi nhuận hơn.

Kỹ thuật Decision Trees

Decision Trees là một kỹ thuật rất quan trọng trong các phương pháp khai phá dữ liệu. Decision Trees cũng được đánh giá là mô hình rất dễ hiểu cho người dùng.

Với kỹ thuật Decision Trees, gốc cây là một câu hỏi đơn giản có nhiều câu trả lời đi kèm. Bên cạnh đó, mỗi câu hỏi cũng sẽ dẫn đến bộ câu hỏi khác giúp các chuyên gia xác định dữ liệu và đưa ra quyết định cuối cùng nhờ vào kỹ thuật này.

Các bước quan trọng trong các phương pháp khai phá dữ liệu

Các bước quan trọng khi khai phá dữ liệu là:

• Bước 1: Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu sẽ được làm sạch sao cho không có tạp âm, dữ liễu nhiễu hay bất thường trong dữ liệu.
• Bước 2: Tích hợp dữ liệu: Nhiều nguồn dữ liệu khác nhau sẽ kết hợp lại thành một.
• Bước 3: Lựa chọn dữ liệu: Các dữ liệu sẽ được chuyên gia phân tích trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
• Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu: Dữ liệu sẽ được linh hoạt chuyển đổi để phân tích, tóm tắt và tổng hợp.
• Bước 5: Khai phá dữ liệu: Các chuyên gia phân tích sẽ tiến hành trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.
• Bước 6: Đánh giá mẫu: Các chuyên gia sẽ phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.
• Bước 7: Trình bày thông tin: Đây là bước cuối cùng và rất quan trọng. Những thông tin thu được sẽ được các chuyên gia thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận. 

Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay

RapidMiner

RapidMiner là một trong những công cụ phổ biến nhất được sử dụng để khai phá dữ liệu. RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng lại không yêu cầu mã hóa để vận hành. Đặc biệt, RapidMiner cũng 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

Weka là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được phát triển bởi Đại học Wichita. Tương tự như RapidMiner, Weka không có mã hóa và hỗ trợ sử dụng GUI đơn giản.

Với Weka, các nhà phân tích dữ liệu có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng thông qua mã Java. Weka cung cấp hàng loạt các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm,...

KNime

KNime được đánh giá là bộ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, sử dụng chủ yếu cho quá trình tiền xử lý dữ liệu, đó là, ETL: Trích xuất, Chuyển đổi & Tải. Không những vậy, KNime cũng tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng bao gồm tất cả các hoạt động phù hợp.

Apache Mahout

Apache Mahout là một phần mở rộng của nền tảng dữ liệu lớn Hadoop. Các nhà phát triển tại Apache đã phát triển Mahout nhằm mục đích giải quyết nhu cầu ngày càng gia tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là một công cụ khai phá dữ liệu tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Oracle DataMining 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.

TeraData

TeraData được biết đến là công cụ cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. TeraData có thể lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng, nghĩa là, TeraData lưu trữ dữ liệu ít được sử dụng trong phần ‘slow’ và cho phép người dùng truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

Orange

Orange được biết đến nhiều nhờ khả năng tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Orange được viết bằng Python và cung cấp trực quan tương tác, thẩm mỹ cho người dùng.

Lời kết

Trên đây là thông tin chi tiết về các phương pháp khai phá dữ liệu cũng như các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay. Tùy vào nhu cầu và mục đích sử dụng mà bạn và doanh nghiệp có thể lựa chọn công cụ phù hợp nhất.