Nếu bạn đã từng đọc những bài viết về big data thì sẽ không còn quá xa lạ đến khái niệm data mining. Tuy nhiên, để cho những bạn đọc mới hiểu và nắm được lợi ích, ứng dụng của data thì trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ đi thẳng vào việc giới thiệu data mining là gì?
Data mining là gì?
Khai phá dữ liệu, còn được gọi là dữ liệu hoặc khám phá kiến thức, là quá trình phân tích dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Phần mềm khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức phân tích dữ liệu từ một số nguồn để phát hiện các mẫu. Với khối lượng dữ liệu sẵn có ngày nay, các tổ chức chuyển sang sử dụng các giải pháp quản lý dữ liệu lớn và giải pháp quản lý trải nghiệm khách hàng có khả năng khai thác dữ liệu nâng cao để chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động.
Data mining là việc khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định
Với khai thác dữ liệu, các tổ chức này xác định các mối quan hệ giữa giá cả, sản phẩm, các chỉ số kinh tế, nhân khẩu học của khách hàng và hơn thế nữa. Khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức sau đó xác định tác động đến doanh số bán hàng, sự hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của công ty.
Khai thác dữ liệu là chìa khóa để đạt được lợi thế cạnh tranh . Như Neil Patel, Phó chủ tịch KISSmetrics chỉ ra, việc khai thác dữ liệu mang lại những thông tin chi tiết cần thiết để tăng lòng trung thành của khách hàng, mở ra khả năng sinh lời tiềm ẩn và giảm tỷ lệ khách hàng bỏ trốn.
>> Xem thêm: Digital Transformation là gì? Tầm quan trọng & quy trình chuyển đổi số
Lợi ích của việc sử dụng data mining
Quá trình khai thác dữ liệu bao gồm báo cáo và phân tích. Chỉ khi các tổ chức khai thác dữ liệu của họ đúng cách, họ mới có khả năng hiển thị rõ ràng hơn về hành vi của khách hàng thông qua hồ sơ khách hàng toàn diện hơn ở cấp độ cá nhân.
Các giải pháp khai thác dữ liệu hàng đầu cho phép các tổ chức học hỏi từ mọi tương tác của khách hàng, có được hành vi và thông tin ngữ cảnh nhanh hơn, tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động hiệu quả hơn và thực thi thông tin chi tiết để tìm, tối ưu hóa và thu hút các mục tiêu.
Bước quan trọng nhất mà một tổ chức có thể thực hiện về khai thác dữ liệu là tận dụng các cơ hội mà tổ chức mang lại. Thu thập dữ liệu và sử dụng tốt với khai thác dữ liệu và bạn sẽ sớm bắt đầu gặt hái được những lợi ích :
Sử dụng data mining giúp giảm thiếu chi phí cho doanh nghiệp
- Giảm thiểu chi phí- Tìm hiểu những loại sản phẩm mà khách hàng đã mua và tận dụng thông tin chi tiết đó để cá nhân hóa trải nghiệm, tăng lòng trung thành của khách hàng và nâng cao giá trị lâu dài của khách hàng. Doanh nghiệp có thể kiểm soát các hoạt động sản xuất, marketing, bán hàng...ngăn chặn những rủi ro để tránh lãng phí.
- Cải thiện thương hiệu và tiếp thị - Nhận phản hồi và sử dụng khai thác dữ liệu để xác định những gì hiệu quả và những gì không hiệu quả với thương hiệu và tiếp thị.
- Hợp lý hóa việc tiếp cận - Làm cho tất cả các hoạt động tiếp cận của bạn kịp thời và phù hợp hơn với khai thác dữ liệu.
- Khai thác các thị trường mới - Sử dụng các cơ sở dữ liệu để xác định khách hàng tiềm năng và tiến hành tiếp cận có liên quan.
- Học hỏi từ quá khứ - So sánh dữ liệu hiện tại với thông tin trong quá khứ để tìm ra các xu hướng cần lưu ý khi đưa ra quyết định kinh doanh.
Các bước trong Data Mining
Bước 1: Làm sạch dữ liệu
Đây là bước đầu tiên, dữ liệu được làm sạch sao cho không bị lẫn những tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.
Bước 2: Tích hợp dữ liệu
Trong quá trình tích hợp dữ liệu thì nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp lại thành một thể.
Bước 3: Lựa chọn dữ liệu
Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu
Ở bước này dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp.
Bước 5: Khai phá dữ liệu
Trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.
Bước 6: Đánh giá mẫu – Chúng tôi 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 dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.
Ứng dụng của Data Mining
DataMining được ứng dụng trong rất nhiều ngành nghề khác nhau như:
- Phân tích thị trường và chứng khoán
- Quản lý rủi ro và phân tích doanh nghiệp
- Khám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu
- Phát hiện gian lận
- Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng
Tại sao data mining lại trở nên quan trọng?
Sau khi chia sẻ khái niệm và lợi ích của data mining là gì thì ngay sau đây chúng ta cùng đi hiểu tại sao khai phá dữ liệu lại quan trọng đến vậy. Số lượng người sử dụng các thiết bị công nghệ thông minh ngày càng gia tăng và việc kết nối internet để tìm kiếm thông tin, xem phim, giải trí, mua sắm trên thế giới gia tăng với tốc độ chóng mặt. Không những thế, hiện nay việc kết nối giữa các thiết bị bằng internet với nhau cho phép sự truyền tải thông tin giữa người với người trở nên đơn giản.
Việc doanh nghiệp, cá nhân tổ chức sử dụng data mining trong hoạt động kinh doanh, sản xuất với mục đích kiếm cơ hội để phát triển lợi nhuận, tránh rủi ro. Chính vì những lý do đó mà chúng ta có thể thấy khối lượng data ngày càng được khai thác nhiều và đa dạng.
Công cụ data mining càng không thể thiếu, nó giúp cá nhân, doanh nghiệp hiểu được mình muốn gì để cung cấp thông tin, kiến thức hữu ích…
Khai thác dữ liệu thực sự rất quan trọng
Một số công cụ khai phá dữ liệu
RapidMiner
Đây chính là một công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như xử lý dữ liệu, lọc, phân cụm...
Weka
Phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở, việc đưa vào sử dụng Weka bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán máy học hoặc nhập chúng bằng mã Java, nó cung cấp một loạt các công vụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm...
KNime
Là một bộ khai thác dữ liệu lớn chủ yếu được sử funjg cho tiền xử dữ liệu đó là ETL: trích xuất, chuyển đổi và tải. Ngoài ra, nó còn tích hợp những thành phần khác nhau của khoa học máy tính và khai phá dữ loeeuj để cung cấp một nền tảng bao gồm cho tất cả các hoạt động phù hợp.
Apache Mahout
Đây là một phẩn mở rộng của bền tảng Big Data Hadoop, phần mềm này ra đời để giải quyết như cầu ngàu càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop.
Kết quả là, nó chứa các chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
Oracle DataMining
Oracle DataMining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó 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.
Thách thức của việc khai phá dữ liệu
Dữ liệu của mỗi công ty đều rất lớn và phức tạp nhưng nó chứa giá trị rất lớn. Thách thức của data mining chính là sự đảm bảo hiệu quả trong quá trình thu thập, xử lý và phân tích data.
Đối với data mining thì thách thức về khối lượng dữ liệu, sự đa dạng dữ liệu, độ chính xác, tính chính xác dữ liệu và tốc độ xử lý dữ liệu. Do đó, việc lựa chọn công cụ khai thác dữ liệu là một nhiệm vụ rất khó khăn.
Thêm nữa, chi phí trong việc mở rộng hệ công cụ data mining và vấn đề training còn rất kém và tốn nhiều. Mô hình này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư nhiều vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng như điện toán đám mây, các phần mềm máy tính chuyên dụng…
Đến đây là kết thúc tổng quan những gì chúng tôi muốn chia sẻ cho các bạn về data mining là gì và những thách thức mà nó mang lại cho doanh nghiệp. Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp đến bạn đọc những khóa học khác nhau như khóa học marketing online, khóa học Youtube, khóa học Content marketing... với sự hướng dẫn và giảng dạy từ các chuyên gia hàng đầu tại Unica.vn.
Hy vọng bài viết này thật sự có ích cho mọi người.
>> Xem thêm: MOU là gì? Khác nhau giữa bản ghi nhớ và hợp đồng
Tags: Kinh doanh Bán hàng
Data mining [hay khai phá dữ liệu] là quá trình khám phá các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến các phương pháp machine learning, mục đích là để chuyển đổi bộ dữ liệu thành các cấu trúc dễ hiểu.
Bài viết dưới đây Taimienphi.vn sẽ giới thiệu cho bạn Data mining là gì? Các kỹ thuật trong data mining.
1. Data mining là gì?
Thuật ngữ Data mining [khai phá dữ liệu] đề cập đến cách kiểm tra dữ liệu để khám phá các mẫu và bất thường trong các bộ dữ liệu lớn. Data mining có nghĩa là chúng ta có thể dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên quá khứ và dự đoán doanh nghiệp của mình sẽ thay đổi như thế nào, đảm bảo đã chuẩn bị kỹ cho mọi tình huống có thể xảy ra.
Có nhiều phương pháp để thực hiện điều này và các tổ chức có nhiều kho dữ liệu có thể sử dụng data mining để phát triển doanh nghiệp, cải thiện chi phí, tăng cường các mối quan hệ với khách hàng và giảm thiểu các nguy cơ rủi ro.
Ông trùm phân tích dữ liệu SAS tin rằng khai phá dữ liệu [hay data mining] là quan trọng bởi quá trình này không chỉ cho phép một tổ chức khám phá dữ liệu tốt nhất cho bất kỳ mục tiêu nào mà họ cố gắng đạt được mà còn chuyển đổi các dữ liệu phù hợp nhất thành các thông tin có ý nghĩa hơn.
Data mining cho phép các doanh nghiệp sàng lọc tất cả các tạp âm lặp đi lặp lại trong dữ liệu của mình và các dữ liệu nào có liên quan, sau đó sử dụng thông tin đó để đánh giá các kết quả có thể xảy ra.
Quá trình xác định các mẫu và thông tin không được phát hiện ở các vị trí khác, và bằng cách sử dụng các quy trình tự động để kiếm các thông tin cụ thể giúp cải thiện đáng kể thời gian tìm dữ liệu và tăng độ tin cậy của dữ liệu.
Sau khi được thu thập, các dữ liệu này có thể được phân tích và mô hình hóa để chuyển đổi thành các thông tin ý nghĩa mà các doanh nghiệp có thể sử dụng.
Big Data mining là gì?
Big data mining là biến thể của data mining, liên quan đến việc trích xuất thông tin từ nhiều luồng dữ liệu lớn hơn, hay thường được biết đến là "big data".
Các kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng trong phân tích big data và business intelligence để cung cấp thông tin được nhắm mục tiêu cho tổ chức và có thể bao gồm dữ liệu về các quy trình, hệ thống hoặc các thông tin khác được thu thập nhất quán trong một khoảng thời gian dài.
Big data thường đưihc thu thập liên tục trong một khoảng thời gian dài và thường được thu thập, lưu trữ ở định dạng không có cấu trúc, tức là nó phải được xử lý và định dạng trước khi có thể khai phá.
Quá trình khai phá dữ liệu big data [big data mining] bao gồm tìm kiếm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, tinh chỉnh dữ liệu, trích xuất dữ liệu, sau đó sử dụng thuật toán so sánh để biến dữ liệu thành các bộ dữ liệu có ý nghĩa hoặc thông tin tương tự.
Vì big data mining đưa việc khai thác dữ liệu tiêu chuẩn lên cấp độ hoàn toàn mới, điện toán là cần thiết để hỗ trợ big data mining, và trong một số trường hợp chỉ có các thiết bị chuyên dụng như máy tính nghiên cứu mới có thể xử lý nó.
Các nguyên tắc của data mining là như nhau, dù là trên các bộ dữ liệu nhỏ hay lớn.
2. Các kỹ thuật data mining
Các kỹ thuật, tham số và tác vụ trong data mining bao gồm:
- Xác định bất thường [Anomaly detection]: xác định các bản ghi dữ liệu bất thường, nếu có các lỗi cần nghiên cứu thêm.
- Dependency modelling: tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến. Cho ví dụ, các siêu thị sẽ thu thập thông tin về thói quen mua hàng của khách hàng của mình.
- Clustering: nghiên cứu các cấu trúc và các nhóm trong các dữ liệu tương tự nhau mà không sử dụng các cấu trúc dữ liệu đã biết.
- Phân loại [Classification]: tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu mới bằng cách sử dụng các cấu trúc đã biết, cho ví dụ chẳng hạn như ứng dụng email phân loại thư là spam hoặc thư hợp lệ.
- Hồi quy [Regression]: tìm kiếm các hàm có mô hình dữ liệu ít lỗi nhất.
- Summarisation: tạo một đại diện bộ dữ liệu, bao gồm tạo báo cáo và trực quan hóa.
- Dự đoán [prediction]: phân tích dự đoán tìm kiếm cho các mẫu trong dữ liệu có thể được sử dụng để tạo các dự báo hợp lý về tương lai.
- Liên kết [association]: cách tiếp cận đơn giản để khai phá dữ liệu, kỹ thuật này cho phép tạo các mối tương quan đơn giản giữa 2 hoặc nhiều bộ dữ liệu.
- Cây quyết định [decision tree]: liên quan đến hầu hết các kỹ thuật ở trên, mô hình decision tree [cây quyết định] có thể được sử dụng để chọn dữ liệu để phân tích hoặc hỗ trợ sử dụng dữ liệu tiếp theo trong cấu trúc khai phá dữ liệu. Về cơ bản decision tree bắt đầu bằng câu hỏi có 2 hoặc nhiều kết quả lần lượt kết nối với các câu hỏi khác, cuối cùng dẫn đến hành động, gửi cảnh báo hoặc kích hoạt thông báo nếu dữ liệu được phân tích dẫn đến câu trả lời cụ thể.
3. Ưu điểm của data mining
- Dự đoán xu hướng: bằng cách sử dụng data mining để tự động tìm kiếm thông tin dự đoán trong các bộ dữ liệu lớn. Các câu hỏi được sử dụng để yêu cầu nhiều phân tích có thể trả lời ngay trong dữ liệu hiệu quả hơn.
- Đưa ra quyết định: vì các tổ chức phụ thuộc nhiều vào dữ liệu, việc ra quyết định trở nên phức tạp hơn nhiều. Bằng cách sử dụng data mining, các tổ chức có thể phân tích khách quan dữ liệu có sẵn để đưa ra quyết định.
- Dự đoán bán hàng: các doanh nghiệp có nhiều khách hàng quen có thể theo dõi thói quen mua hàng của họ bằng cách sử dụng data mining để dự đoán các mặt hàng trong tương lai và cung cấp cho khách hàng.
- Phát hiện thiết bị lỗi: áp dụng các kỹ thuật data mining cho các quy trình có thể giúp các nhà sản xuất phát hiện nhanh các thiết bị lỗi và bổ sung các thông số điều chỉnh tối ưu. Data mining có thể được sử dụng để điều chỉnh các tham số này để hạn chế các lỗi trong quá trình sản xuất.
- Giữ chân khách hàng tốt hơn: với chi phí thấp và dịch vụ khách hàng tốt, các doanh nghiệp có thể giữ chân khách hàng của mình tốt hơn.
- Khám phá các thông tin mới: data mining cho phép người dùng có thể khám phá các mô hình và chiến lược kinh doanh, cũng như các thông tin về khách hàng, công ty và các hoạt động. Điều này để tạo tiền đề phát triển các chiến thuật và cách tiếp cận mới, tăng doanh thu cho doanh nghiệp.
4. Hạn chế, ưu điểm của data mining
- Các vấn đề về quyền riêng tư: các doanh nghiệp thu thập thông tin về khách hàng của mình theo nhiều cách khác nhau để tìm hiểu xu hướng hành vi mua hàng của họ. Tuy nhiên các doanh nghiệp có thể bị phá sản hoặc bị công ty khác mua lại bất cứ lúc nào, điều này dẫn đến các thông tin khách hàng bị rò rỉ hoặc bị bán cho các bên khác.
- Các vấn đề về bảo mật: bảo mật là mối quan tâm hàng đầu đối với cả doanh nghiệp và khách hàng của họ, đặc biệt là số lượng các vụ tấn công dữ liệu khách hàng ngày càng gia tăng, vì vậy tất cả người dùng đều phải nhận thức được vấn đề này.
- Lạm dụng thông tin: các thông tin được thu thập thông qua data mining có thể bị lạm dụng.
- Thông tin không phải lúc nào cũng chính xác 100%: thông tin được thu thập không phải lúc nào cũng chính xác 100%, nếu các thông tin sai lệch được sử dụng để đưa ra quyết định có thể gây ra các hậu quả nghiêm trọng.
Bài viết trên đây Taimienphi.vn vừa giới thiệu cho bạn về data mining là gì, big data mining là gì cũng như các kỹ thuật trong data mining. Nếu có bất kỳ thắc mắc hoặc câu hỏi nào cần giải đáp, bạn đọc có thể để lại ý kiến của mình trong phần bình luận bên dưới bài viết nhé.
Nếu muốn tìm hiểu thêm về doanh nghiệp, khách hàng và thị trường của mình, các doanh nghiệp có thể cân nhắc sử dụng data mining. Để tìm hiểu Data mining là gì? Bạn đọc cùng tham khảo bài viết dưới đây của Taimienphi.vn.
Autoresponder là gì? IT nghĩa là gì? Có phải một nghề hiện nay? File WHL là gì? Cách thêm số điện thoại, Email vào tài khoản GOSU Máy ảo là gì? Tác dụng của máy ảo trên máy tính? Hướng dẫn cách gửi "mật thư" trong Gmail trên Google Chrome