Rapidminer là gì? Công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Data Mining 

Data mining cùng với Data science hiện nay đang là hai lĩnh vực công nghệ được sử dụng 1 cách phổ biến nhất. Data mining là quá trình phân loại, sắp xếp tập hợp các dữ liệu lớn để có thể xác định các mẫu và thiết lập nên các mối liên hệ nhằm giải quyết được các vấn đề nhờ quá trình phân tích dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có thể dự đoán được những xu hướng trong tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu được biết là một quá trình rất phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu và các công nghệ dùng để tính toán. Hơn nữa, Data Mining 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 các tính năng nổi bật của Data mining như:

• Đưa ra được các mẫu dự đoán tương đối chính xác theo xu hướng trong dữ liệu.
• Tính toán ra được kết quả đã phân tích.
• Tạo ra các thông tin phản hồi để phân tích.
• Tập trung phân tích chi tiết các nguồn dữ liệu lớn.
• Phân chia các cụm dữ liệu một cách trực quan nhất.

Ứng dụng của Data mining

Một vài ứng dụng phổ biến hiện nay của Data mining:

• Áp dụng hiệu quả vào việc phân tích các số liệu thị trường và chứng khoán.
• Phát hiện được các trường hợp gian lận.
• Phân tích, đánh giá doanh nghiệp từ đó giúp quản lý triệt để nhất được các rủi ro.

Không chỉ có vậy nó còn được ứng dụng vào rất nhiều các loại công cụ khai phá dữ liệu với mục đích để hỗ trợ người dùng trong quá trình phân tích và quản lý hệ thống dữ liệu.

Các bước thực hiện trong quy trình Data Mining

Quy trình data mining thường được diễn ra lần lượt như sau:

• Bước 1: Bước đầu tiên đó chính là làm sạch các dữ liệu. Bạn cần phải đảm bảo rằng hệ thống dữ liệu hoàn toàn không có gì bất thường hoặc là không có chút tạp âm nào cả
• Bước 2: Tiếp theo đó chính là bước tích hợp hệ thống dữ liệu. Tích hợp có nghĩa là việc kết hợp một số nguồn dữ liệu lại thành một nguồn dữ liệu duy nhất
• Bước 3: Sau bước tích hợp sẽ tới bước lựa chọn các dữ liệu. Ở bước này, hệ thống dữ liệu sẽ được trích xuất ra từ nguồn các cơ sở dữ liệu
• Bước 4: Dữ liệu đã được trích xuất xong thì sau đó sẽ là lúc để tiến hành chuyển đổi dữ liệu. Chúng ta cần phải chuyển đổi chúng để có thể tiến hành phân tích cũng như tổng hợp được hệ thống các thông tin cần thiết

Công cụ khai phá dữ liệu Rapidminer

Rapidminer là gì? Rapidminer được biết đến là công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất trên thị trường hiện nay. Dưới đây là 1 số thông tin chi tiết của nó:

Rapidminer là gì?

RapidMiner hiện đang là một trong những hệ thống phân tích và dự đoán tốt nhất được phát triển bởi 1 công ty có cùng tên gọi. Nó được các lập trình viên viết bằng ngôn ngữ lập trình Java. Chúng đã sử dụng mô hình Client/Server với máy chủ là on-premise hoặc là public cloud hoặc private cloud. Nó đã giúp cung cấp một môi trường tích hợp dùng để deep learning, khai thác văn bản, máy học cũng như phân tích dự đoán.

Rapidminer còn giúp cung cấp các lược đồ Learning Schemas, các mô hình cũng như các thuật toán, và nó cũng có thể được mở rộng bằng các ngôn ngữ khác như R hoặc là Python.

RapidMiner gồm có 3 module, cụ thể như sau:

• RapidMiner Studio: Module này được sử dụng trong việc thiết kế quy trình làm việc, tạo mẫu hoặc là quy trình xác thực, v.v.
• RapidMiner Server: module này thì được dùng để vận hành các mô hình dữ liệu dự đoán được tạo ở trong studio.
• RapidMiner Radoop: Module này được sử dụng trong việc thực thi các quy trình trực tiếp ở trong Hadoop cluster.  Do đó sẽ giúp đơn giản hóa được  những quá trình phân tích và dự đoán.

Ứng dụng

Công cụ này được sử dụng cho rất nhiều loại ứng dụng bao gồm cả ứng dụng kinh doanh, ứng dụng trong lĩnh vực thương mại, đào tạo, giáo dục, nghiên cứu và phát triển ứng dụng.

Với Rapidminer nó có thể hỗ trợ bạn trong các việc:

• Tải và chuyển đổi hệ thống các dữ liệu (Extract, Transform, Load (ETL))
• Xử lý hệ thống dữ liệu và trực quan dữ liệu
• Xây dựng nên các mô hình dự báo, phân tích và thống kê
• Đánh giá các dữ liệu từ đó giúp triển khai dữ liệu

Ứng dụng của công cụ Rapidminer

Học máy trong RapidMiner: Giúp dự đoán dịch cúm

Điều quan trọng đối với bất kỳ 1 doanh nghiệp nào đó chính là việc đánh giá chỉ số của lực lượng lao động người dùng trong một khoảng thời gian nhất định. Điều này sẽ cho phép bạn có thể lên kế hoạch cho các dự án kinh doanh, trước kia vốn chủ yếu sẽ dựa vào nguồn nhân lực. Một yếu tố nguy cơ như khi mỗi năm vào mùa đông, một số lượng khá nhiều các nhân viên được nghỉ ốm. Do đó mà thời hạn của dự án thay đổi ít nhiều - Học máy có thể giúp được trong tình huống này.

Với sự giúp đỡ rất nhiều từ RapidMiner, Công ty có thể sẽ phân tích được dữ liệu về bệnh cảm lạnh và từ đó xây dựng nên một mô hình có khả năng giúp dự đoán được sự bùng phát của dịch bệnh. Dựa trên các kết quả được dự báo, phía lãnh đạo công ty sẽ có thể đưa ra và thực hiện được các biện pháp giải quyết trước và tránh được thua lỗ.

Quy trình vận hành của công cụ Rapidminer

• Truy cập vào nguồn dữ liệu (làm việc với các tệp/thư mục, các cơ sở dữ liệu, hệ thống lưu trữ đám mây, luồng Twitter)
• Toán tử được dùng để làm việc với các thuộc tính của hệ thống dữ liệu (chuyển đổi loại, ngày và thao tác trên hệ thống dữ liệu, v.v.)
• Toán tử trong mô hình toán học  (các mô hình dự báo, mô hình phân tích cụm, và cuối cùng là mô hình tối ưu hóa)
• Các toán tử có chức năng trợ giúp bổ sung  (trình khởi chạy các chương trình con Java và cả Groovy, ẩn danh các dữ liệu, người gửi email và bộ lập lịch sự kiện)
• Xây dựng mô hình: Các Áp dụng xây dựng mô hình điều hành giúp kiểm soát đầu vào của mô hình và so sánh được giá trị dự đoán và thực tế.
• toán tử Hiệu suất: Đây là giai đoạn cuối của quá trình giúp xác định lỗi kết quả.

Kết luận

Bài viết trên đã cung cấp đến quý bạn đọc đầy đủ các thông tin về Data mining và Rapidminer là gì? Bằng cách sử dụng RapidMiner bạn có thể dễ dàng phân tích và dự đoán được các tình huống có thể xảy ra thông qua hệ thống dữ liệu. Từ đó giúp tối đa được lợi nhuận cho công ty bạn. Hy vọng là với những thông tin trên đây sẽ thực sự hữu ích đối với bạn.