Data Science và Data Mining là hai lĩnh vực quan trọng trong công nghệ, tập trung vào việc làm việc với dữ liệu. Mặc dù cả hai lĩnh vực này liên quan đến dữ liệu nhưng sử dụng chúng theo cách khác nhau. Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu một số thông tin cơ bản về khai phá dữ liệu.
Data Mining là gì?
Data Mining, hay còn gọi là khai phá dữ liệu, là quá trình phân tích và sắp xếp các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu và mối quan hệ giữa chúng. Qua việc phân tích dữ liệu, data mining cho phép doanh nghiệp dự đoán xu hướng trong tương lai.
Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm cả việc xây dựng kho dữ liệu chuyên sâu và sử dụng các công nghệ tính toán. Ngoài việc trích xuất dữ liệu, data mining còn bao gồm việc chuyển đổi, làm sạch dữ liệu và phân tích mẫu.
Trong Data Mining, có nhiều tham số quan trọng như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. Dưới đây là một số tính năng chính của Data Mining:
- Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu.
- Tính toán dự đoán kết quả.
- Tạo thông tin phản hồi để phân tích.
- Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn.
- Phân cụm dữ liệu trực quan.
Để tìm hiểu thêm về Data Science, hãy truy cập hefc.edu.vn.
Các bước trong quá trình khai phá dữ liệu
Có một số bước quan trọng cần thực hiện trong quá trình khai phá dữ liệu:
Bước 1: Làm sạch dữ liệu
Trong bước này, dữ liệu được xử lý để loại bỏ các tạp âm hoặc dữ liệu không đúng.
Bước 2: Tích hợp dữ liệu
Trong quá trình tích hợp dữ liệu, các nguồn dữ liệu khác nhau được kết hợp thành một.
Bước 3: Trích xuất dữ liệu
Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu
Dữ liệu được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt và các hoạt động tổng hợp khác.
Bước 5: Khai phá dữ liệu
Trong bước này, chúng ta trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.
Bước 6: Đánh giá mẫu
Chúng ta phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.
Bước 7: Trình bày thông tin
Trong bước cuối cùng, thông tin được trình bày dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.
Ứng dụng của khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu có rất nhiều ứng dụng trong thực tế, bao gồm:
- Phân tích thị trường và chứng khoán.
- Phát hiện gian lận.
- Quản lý rủi ro và phân tích doanh nghiệp.
- Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng.
- Tìm hiểu thêm về 10 ứng dụng khai phá dữ liệu tại hefc.edu.vn.
Các công cụ khai phá dữ liệu
- RapidMiner
RapidMiner là một công cụ khai phá dữ liệu phổ biến, được viết bằng Java và không yêu cầu kiến thức về mã hóa để sử dụng. Nó cung cấp nhiều chức năng khai thác dữ liệu như tiền xử lý, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm và nhiều hơn nữa.
- Weka
Weka là một phần mềm khai phá dữ liệu mã nguồn mở được phát triển tại Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không yêu cầu kiến thức về mã hóa và sử dụng giao diện đồ họa đơn giản.
Bạn có thể sử dụng Weka để gọi trực tiếp các thuật toán machine learning hoặc nhập chúng bằng mã Java. Weka cung cấp nhiều công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm và nhiều hơn nữa.
- KNime
KNime là một bộ công cụ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng cho tiền xử lý dữ liệu (ETL: Extract, Transform & Load). Ngoài ra, nó cũng tích hợp các thành phần khác nhau của machine learning và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng toàn diện cho các hoạt động tương ứng.
- Apache Mahout
Apache Mahout là một phần mở rộng của nền tảng Big Data Hadoop. Nhóm phát triển tại Apache đã phát triển Mahout để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và phân tích dữ liệu trong Hadoop.
Kết quả là, nó cung cấp nhiều chức năng machine learning như phân loại, hồi quy, phân cụm và nhiều hơn nữa.
- 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 khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất khung hình và biểu đồ.
- TeraData
TeraData, hay còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData, cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu và công cụ khai phá dữ liệu. Nó có thể lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng, cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.
- Orange
Orange là một phần mềm tích hợp công cụ khai phá dữ liệu và machine learning. Nó được viết bằng Python và cung cấp giao diện trực quan và dễ sử dụng cho người dùng.
Thông tin trên chỉ là một số công cụ phổ biến, còn nhiều công cụ khác có thể được khám phá. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập hefc.edu.vn.
Được chỉnh sửa bởi HEFC. Xem chi tiết tại hefc.edu.vn
