Thông tin về quy trình khai phá dữ liệu

Data Mining hay khai phá dữ liệu là gì?

Data mining hay khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các dữ liệu lớn nhằm mục đích xác định các mẫu và thiết lập mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề quan trọng. Khai phá dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự đoán được xu hướng tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu khá phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Không những vậy, khai phá dữ liệu không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp và phân tích mẫu.

Quy trình khai phá dữ liệu

Bước 1: Data Cleaning

Trước tiên, các nhóm dữ liệu cần phải làm sạch để những dữ liệu đó trở nên phù hợp với tiêu chuẩn ngành. Dữ liệu bẩn hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến hiểu biết kém và gây ra lỗi hệ thống làm tốn kém thời gian và tiền bạc. 

Bằng cách sử dụng một số phương pháp xử lý làm sạch dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào nguồn lực của doanh nghiệp, các chuyên gia dữ liệu sẽ làm sạch thông tin, dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống. Ví dụ: họ có thể điền thủ công các giá trị còn thiếu hoặc lấy giá trị trung bình của những dữ liệu khác để điền vào một giá trị có thể xảy ra. Ngoài ra, các nhóm cũng có thể sử dụng phương pháp binning để loại bỏ dữ liệu nhiễu, tìm ra các điểm khác thường và giải quyết mâu thuẫn.

Bước 2: Data Integration

Khi quá trình khai phá dữ liệu kết hợp các bộ dữ liệu và nguồn khác nhau để thực hiện phân tích, người ta gọi nó là tích hợp dữ liệu hay Data Integration. Đây là một kỹ thuật quan trọng mang tính quyết định để hợp lý hóa toàn bộ quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu.

Nhiều chuyên gia sẽ tiến hành dọn dẹp dữ liệu bổ sung trong các cơ sở dữ liệu khác nhau tại giai đoạn này. Điều này sẽ tiếp tục loại bỏ những thông tin không nhất quán và đảm bảo chất lượng của dữ liệu để đáp ứng yêu cầu kinh doanh. Thường thì các chuyên gia sẽ lựa chọn sử dụng các công cụ khai phá dữ liệu như Microsoft SQL để tích hợp dữ liệu.

Bước 3: Data Reduction nâng cao chất lượng dữ liệu

Tại bước này, các chuyên gia sẽ trích xuất thông tin liên quan để phân tích dữ liệu và đánh giá mẫu bằng cách lấy một kích thước nhỏ của dữ liệu và vẫn duy trì tính toàn vẹn trong quá trình giảm dữ liệu. Các đội có thể sử dụng mạng nơ-ron hoặc các hình thức học máy khác. Các chiến lược áp dụng có thể bao gồm giảm kích thước, giảm số lượng hoặc nén dữ liệu.

Đối với trường hợp giảm kích thước, các chuyên gia sẽ giảm số lượng thuộc tính của dữ liệu phân tích. Với giảm thiểu số lượng, các nhóm sẽ được thay thế lượng dữ liệu ban đầu bằng một lượng dữ liệu nhỏ hơn. Trong quá trình nén dữ liệu, các chuyên gia thường sẽ cung cấp một bản tổng quát được nén của dữ liệu thu thập được.

Bước 4: Data Transformation

Trong quy trình tiêu chuẩn của khai phá dữ liệu, các chuyên gia sẽ chuyển đổi dữ liệu sang dạng phù hợp với các mục tiêu khai thác. Họ thường hợp nhất dữ liệu chuẩn bị nhằm tối ưu hóa quy trình khai phá dữ liệu. Điều này giúp dễ dàng phân biệt các mẫu trong tập dữ liệu cuối cùng.

Chuyển đổi dữ liệu bao gồm các giai đoạn như: ánh xạ dữ liệu và các kỹ thuật khoa học dữ liệu khác. Chiến lược sẽ bao gồm: làm mịn hoặc loại bỏ nhiễu khỏi dữ liệu. Các kỹ thuật phổ biến khác có thể kể đến như: tổng hợp, chuẩn hóa hoặc tùy biến.

Bước 5: Data mining

Các tổ chức, doanh nghiệp thường sử dụng các ứng dụng Data mining để trích xuất xu hướng hữu ích và tối ưu hóa việc khám phá kiến ​​thức để tạo ra những thông tin bổ ích phục vụ quá trình hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể thực hiện nếu đơn vị đó tận dụng tối đa dữ liệu lớn và thu thập thông tin chính xác.

Các chuyên gia sẽ áp dụng các mẫu thông minh vào dữ liệu có sẵn trước khi trích xuất. Sau đó, sử dụng các kỹ thuật phân nhóm, phân loại hoặc các kỹ thuật mô hình hóa khác để đảm bảo độ chính xác.

Bước 6: Pattern Evaluation

Đây là bước mà các chuyên gia sẽ ngừng làm việc ở hậu trường và đưa những hiểu biết sâu sắc của mình vào thế giới thực. Giai đoạn này sẽ xác định mẫu hữu ích nào có thể tạo ra kiến ​​thức hỗ trợ kinh doanh.

Sử dụng mô hình, dữ liệu lịch sử và thông tin thời gian thực, các chuyên gia sẽ bắt đầu tìm hiểu thêm về khách hàng, nhân viên và doanh số bán hàng. 

Bước 7: Trình bày kiến ​​thức trong khai phá dữ liệu

Ở bước cuối cùng này, các nhà phân tích dữ liệu sẽ kết hợp trực quan hóa dữ liệu, báo cáo và các công cụ khai phá khác để chia sẻ thông tin với những người khác. Trước khi quá trình khai phá dữ liệu bắt đầu, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường đã truyền đạt mục tiêu hiểu dữ liệu để các chuyên gia biết những gì cần tìm.

Lúc này, các nhà phân tích có thể chia sẻ, báo cáo lại những phát hiện của họ với nhà lãnh đạo. Phần lớn các tổ chức doanh nghiệp thường sử dụng trang tổng quan hoặc các công cụ thông minh khác để tạo báo cáo và trích xuất thông tin chi tiết từ các công cụ khai phá dữ liệu nội bộ. Nhà quản trị sẽ sử dụng những thông tin chi tiết này để tối ưu hóa quá trình ra quyết định, tạo ra hoạt động kinh doanh mới, loại bỏ những lãng phí và đề ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn.

Tóm lược những điều cần biết về quá trình khai phá dữ liệu

Đầu tiên, các chuyên gia cần phải đảm bảo làm sạch dữ liệu để loại bỏ những thông tin trùng lặp hoặc thông tin bẩn. Sau đó, cần tiến hành tích hợp thông tin hoặc kết hợp các nguồn khác nhau để tối ưu hóa kết quả khai thác được. Việc tích hợp dữ liệu cũng giúp giảm bớt lượng dữ liệu bị nhiễu hoặc không cần thiết.

Việc giảm thiểu dữ liệu, các chuyên gia phân tích thường trích xuất thông tin liên quan để xác định các mẫu và phục vụ quá trình trả lời các câu hỏi kinh doanh. Họ cũng thường biến đổi dữ liệu để phù hợp hơn với các mục tiêu khai thác.

Trong khai phá dữ liệu, các chuyên gia chỉ định các mẫu có liên quan cho từng tệp dữ liệu trước khi trích xuất. Sau đó, họ sẽ tạo ra các mô hình cùng việc ứng dụng các kỹ thuật phân nhóm hoặc phân loại.

Sau đó, các chuyên gia sẽ đưa thông tin vào thế giới thực trong giai đoạn đánh giá mẫu. Tại bước này, các chuyên gia sẽ trích xuất mẫu, xác định xu hướng và làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu đối với người dùng. Cuối cùng, họ chuẩn bị thông tin báo cáo để trình bày cho bất kỳ bên liên quan nào. Nhà quản trị sẽ sử dụng thông tin chi tiết về khai phá dữ liệu để tối ưu hóa việc ra quyết định, tăng doanh số bán hàng và tìm hiểu thêm về khách hàng.

Ứng dụng của Data Mining

Hiện nay, quy trình khai phá dữ liệu được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực như:

• Phân tích và đưa ra nhận định về thị trường chứng khoán.
• Phát hiện những hành vi gian lận.
• Quản lý rủi ro cho hoạt động của doanh nghiệp.
• Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng của doanh nghiệp.

Lời kết

Trên đây là thông tin về quy trình khai phá dữ liệu cũng như những điều cần lưu ý trong quá trình khai phá dữ liệu. Rất mong bài viết của chúng tôi đã mang lại nhiều thông tin bổ ích cho bạn!