Data Mining là gì? Top ứng dụng của Data Mining trong đời sống

Data Mining là gì?

Data mining (khai phá dữ liệu) là quá trình phân loại và sắp xếp những tập hợp dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm để giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu cho phép doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, Data Mining không chỉ giới hạn trong trích xuất dữ liệu mà còn sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.

Có nhiều tham số quan trọng khác nhau trong Data Mining, chẳng hạn quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. Một số tính năng chính của Data Mining đó là:

+ Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng ở trong dữ liệu.

+ Tính toán dự đoán kết quả

+ Tạo thông tin phản hồi nhằm để phân tích

+ Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn.

+ Phân cụm dữ liệu trực quan.

Lợi ích của Data Mining

Nhìn chung, để có thể trả lời cho câu hỏi lợi ích của data mining là gì thì đó là nó chủ yếu nằm ở khả năng phát triển các mẫu và mối liên hệ tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu có giá trị trong việc đưa ra dự đoán tác động đến những hoạt động kinh doanh.

Lợi ích nào thì nó sẽ tùy thuộc theo mỗi mục tiêu khai phá và lĩnh vực hoạt động của mỗi doanh nghiệp. Phòng bán hàng và phòng marketing có thể khai thác dữ liệu khách hàng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi hoặc là tạo ra chiến dịch marketing cá nhân hóa. Thông tin data mining có thể được sử dụng để xây dựng những mô hình dự báo doanh số và dịch vụ mới cho tương lai.

Thông thường, những doanh nghiệp thuộc ngành tài chính sử dụng Data mining để xây dựng mô hình giúp phát hiện các rủi ro. Còn các doanh nghiệp trong ngành sản xuất công nghiệp lại sử dụng Data mining để nhằm cải thiện an toàn sản phẩm, xác định vấn đề về chất lượng cũng như là vận hành sản xuất.

Các bước trong Data Mining

Các bước quan trọng khi Data Mining bao gồm:

Bước 1: Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được làm sạch sao cho không có tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu,  nhiều nguồn dữ liệu sẽ được kết hợp lại thành một.

Bước 3: Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như những hoạt động tổng hợp.

Bước 5: Khai phá dữ liệu – Trong bước này, sẽ tiến hành trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.

Bước 6: Đánh giá mẫu – Đây là bước phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.

Bước 7: Trình bày thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được thể hiện ở dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận. 

Các ứng dụng của Data Mining

Lĩnh vực tài chính

Ứng dụng của Data Mining trong lĩnh vực này được sử dụng để tăng độ trung thành của khách hàng bằng việc thu thập và phân tích dữ liệu hành vi của khách hàng. Thoạt nghe sẽ thấy hơi vô lý vì dữ liệu hành vi người dùng sẽ thường sẽ liên quan đến lĩnh vực Marketing.

Tuy nhiên, lĩnh vực tài chính ở đây đó là các ngân hàng, họ sử dụng nó để dự đoán hành vi của khách hàng để tung ra những dịch vụ và sản phẩm thích hợp.

Ngoài ra, ứng dụng của Data Mining trong lĩnh vực tài chính còn giúp khám phá ra mối tương quan ẩn giữa những chỉ số tài chính khác nhau để phát hiện ra những hoạt động đáng ngờ có rủi ro tiềm ẩn cao.

Nó còn giúp hỗ trợ xác định các hành động gian lận hay không gian lận bằng cách thu thập dữ liệu lịch sử và sau đó biến đổi nó thành thông tin hợp lệ, hữu ích.

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe 

Data Mining giúp cho các doanh nghiệp gia tăng lợi thế cạnh tranh bằng việc cung cấp thông tin về chính phủ, quy định và đối thủ cạnh tranh. Nó hỗ trợ quá trình R&D và sau đó là chiến lược tiếp cận thị trường với khả năng tiếp cận thông tin nhanh chóng tại mọi giai đoạn.

Thêm vào đó, việc tìm ra mối quan hệ giữa các loại bệnh cũng như hiệu quả của phương pháp điều trị sẽ giúp thay đổi các loại thuốc mới hay đảm bảo rằng bệnh nhân được chăm sóc phù hợp và kịp thời.

Ngoài ra, ứng dụng của Data Mining trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe còn hỗ trợ những công ty cung cấp dịch vụ bảo hiểm sức khỏe phát hiện ra gian lận hay lạm dụng.

Lĩnh vực viễn thông

Trong lĩnh vực này, ứng dụng của Data Mining giúp ngành viễn thông đạt được lợi thế cạnh tranh và giảm chi phí khách hàng bằng cách hiểu những đặc điểm nhân khẩu học và dự đoán hành vi của các khách hàng.

Ngoài ra, nó còn giúp tăng lòng trung thành của khách hàng và cải thiện lợi nhuận bằng cách cung cấp những dịch vụ tùy chỉnh, và hỗ trợ các chiến lược tiếp cận khách hàng bằng việc phát triển các chiến dịch marketing và định giá phù hợp.

Lĩnh vực Marketing và Sales

Về cơ bản, khai phá dữ liệu Data Mining sẽ cho phép các doanh nghiệp hiểu mọi điều ẩn đằng sau dữ liệu giao dịch mua bán của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch và khởi động các chiến dịch marketing mới.

Ứng dụng của Data Mining giúp doanh nghiệp phân tích nhu cầu thị trường để hiểu về những sản phẩm thường được mua cùng nhau. Thông tin này giúp cho doanh nghiệp quảng bá được sản phẩm có lợi nhuận cao nhất và tối đa hóa lợi nhuận. Ngoài ra, nó còn khuyến khích khách hàng mua những sản phẩm có liên quan.

Lĩnh vực thương mại điện tử

Nhiều công ty thương mại điện tử đã áp dụng ứng dụng của Data Mining để bán hàng qua nhiều nước qua các trang web của họ. Một trong những công ty nổi tiếng nhất ứng dụng điều này đó là Amazon. Họ sử dụng những kỹ thuật khai phá dữ liệu để lái “những người đã xem sản phẩm đó cũng thích sản phẩm được giới thiệu này”.

Lĩnh vực giáo dục

Gần đây có một lĩnh vực mới nổi, được gọi là khai phá dữ liệu giáo dục (EDM). Nó khám phá kiến ​​thức từ dữ liệu được bắt nguồn từ môi trường giáo dục. Mục tiêu của EDM là dự đoán hành vi học tập của học sinh trong tương lai. 

Sử dụng khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác và cũng như để dự đoán kết quả của học sinh. Với kết quả đó, nhà trường có thể tập trung vào những gì cần dạy cũng như cách dạy, từ đó cải tiến phương pháp dạy học hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, ứng dụng của Data Mining trong lĩnh vực giáo dục vẫn chưa thực sự được phát huy mạnh mẽ ở thời điểm hiện tại. Có lẽ bởi vì sự mới mẻ của Data Mining tại Việt Nam, cũng như các chi phí nhất định cho việc áp dụng kỹ thuật này vào hệ thống giáo dục.

Lĩnh vực kỹ thuật sản xuất

Chúng ta thường sử dụng các công cụ Data Mining để khám phá các mẫu (patterns) trong các quy trình sản xuất phức tạp. Ngoài ra, nó còn được dùng để dự đoán thời gian phát triển sản phẩm và chi phí.

Thách thức khi triển khai Data Mining

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: khi thu thập dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến những thông tin như là: quyền riêng tư của người dùng hay nguy cơ về quản trị lẫn bảo mật dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu: để kết quả trở nên trực quan nhất, nguồn dữ liệu đầu vào và quá trình phân tích sẽ cần phải thực sự rất chuẩn xác.

Dữ liệu không đầy đủ: dữ liệu ở trong thế giới thực không đồng nhất, không đầy đủ hay bị nhiễu rất nhiều. Do đó, việc dữ liệu đầu vào là một “mớ hỗn độn” sẽ là cơn ác mộng cho việc Data Mining.

Dữ liệu không tập trung: dữ liệu trong thế giới thực đã bị phân tán trên nhiều nền tảng, vùng miền khác nhau và nằm tại bất kỳ đâu. Điều này sẽ khiến việc thu thập dữ liệu là rất khó khăn.

Lời kết

Bài viết trên chúng tôi đã cung cấp đến bạn đọc những nội dung liên quan đến phần mềm khai phá dữ liệu data mining là gì như khái niệm, lợi ích và các ứng dụng của data mining... Mong rằng quý bạn đọc sẽ đón nhận bài viết một cách tích cực nhất nhé.