Data Mining: 6 Kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu

Về cơ bản, Data Mining hay khai phá dữ liệu là việc xử lý, nhận biết các xu hướng từ các thông tin dữ liệu để có thể đưa ra quyết định hoặc đánh giá.

Thông thường, các bạn sẽ thấy có 6 kỹ thuật cốt lõi, được sử dụng nhiều trong việc tìm hiểu và khám phá dữ liệu. Sau đây, hãy cùng Viện ISB và ISB Insight tìm hiểu và khám phá về 6 Kỹ thuật quan trọng trong khám phá dữ liệu và ví dụ thực tiễn của chúng nhé !

1. Kỹ thuật phân tích phân loại (Classification Analysis)

Kỹ thuật tìm hiểu và khám phá dữ liệu tiên phong là kỹ thuật nghiên cứu và phân tích phân loại. Đây là kỹ thuật được cho phép phân loại một đối tượng người dùng vào một hoặc một số ít lớp cho trước .

Bạn có thể sử dụng kỹ thuật này để phân loại khách hàng, mặt hàng, v.v bằng cách mô tả nhiều thuộc tính để phân loại đối tượng vào một lớp cụ thể.

Chúng ta thường sử dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu này để lấy các thông tin quan trọng từ dữ liệu và siêu dữ liệu. Vì vậy, trong nghiên cứu và phân tích phân loại, tất cả chúng ta cần vận dụng các thuật toán khác nhau tùy thuộc vào tiềm năng sử dụng .
Ví dụ, Email Outlook sử dụng các thuật toán nhất định để diễn đạt một email là hợp pháp hoặc spam. Hay các doanh nghiệp hoàn toàn có thể vận dụng kỹ thuật này để phân loại người mua theo đối tượng người dùng hay độ tuổi .

2. Kỹ thuật Association Rule Learning

Kỹ thuật Association Rule Learning trong khám phá dữ liệu được sử dụng để xác lập mối quan hệ giữa các biến khác nhau trong cơ sở dữ liệu. Ngoài ra, nó còn được sử dụng để “ giải nén ” các mẫu ẩn trong dữ liệu. Association Rule rất hữu dụng để kiểm tra, Dự kiến hành vi và thường được vận dụng trong ngành kinh doanh nhỏ .
Thêm vào đó, các doanh nghiệp sử dụng kỹ thuật này để xác lập hành vi shopping, nghiên cứu và phân tích dữ liệu trong giỏ hàng của người mua tiềm năng. Trong nghành Công nghệ tin tức, các lập trình viên sử dụng kỹ thuật này để kiến thiết xây dựng các chương trình Machine Learning .

3. Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly or Outlier Detection)

Về cơ bản, kỹ thuật khám phá dữ liệu ( Data Mining ) này dùng để nhấn mạnh vấn đề vào việc quan sát các mục dữ liệu trong bộ dữ liệu để tìm ra các tập dữ liệu không khớp với mẫu dự kiến. Bất thường ở đây hoàn toàn có thể đề cập đến độ lệch, sự khác thường, các nhiễu và ngoại lệ .
Sự không bình thường được xem là khá quan trọng vì nó hoàn toàn có thể phân phối 1 số ít thông tin thiết yếu. Nó hoàn toàn có thể là một dữ liệu độc lạ so với mức trung bình chung trong một tập dữ liệu. Điều này chỉ ra rằng một cái gì đó khác thường đã xảy ra và các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu cần chú ý quan tâm .
Kỹ thuật này hoàn toàn có thể được sử dụng trong nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau. Chẳng hạn như phát hiện xâm nhập hay theo dõi sức khỏe thể chất .

4. Kỹ thuật phân tích theo cụm (Clustering Analysis)

“ Cụm ” có nghĩa là một nhóm các đối tượng người dùng dữ liệu. Các đối tượng người tiêu dùng tựa như nhau thì sẽ nằm trong một cụm. Kết quả là các đối tượng người tiêu dùng tựa như nhau trong cùng một nhóm .

Về cơ bản, kỹ thuật khai phá dữ liệu này thường được ứng dụng để tạo hồ sơ khách hàng. Hoặc trong lĩnh vực Marketing, đây được xem là việc chia phân khúc khách hàng.

5. Kỹ thuật phân tích hồi quy (regression analysis)

Theo thuật ngữ thống kê, nghiên cứu và phân tích hồi quy được sử dụng để xác lập và nghiên cứu và phân tích mối quan hệ giữa các biến. Nó giúp bạn hiểu giá trị đặc trưng của sự biến hóa ở các biến phụ thuộc vào .

6. Kỹ thuật dự báo (prediction)

Trong tìm hiểu và khám phá dữ liệu, kỹ thuật dự báo được ứng dụng ở một số ít trường hợp đặc biệt quan trọng. Nó được sử dụng để tò mò mối quan hệ giữa các biến độc lập và nhờ vào .
Chẳng hạn, bạn hoàn toàn có thể sử dụng kỹ thuật dự báo cho việc bán hàng để Dự kiến doanh thu cho tương lai. Giả sử, bán hàng là một biến độc lập, doanh thu hoàn toàn có thể là một biến phụ thuộc vào. Khi đó, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể vẽ đường cong hồi quy để Dự kiến doanh thu .

Các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác

• Kỹ thuật Sequential Patterns

Đây là một kỹ thuật quan trọng trong tìm hiểu và khám phá dữ liệu. Kỹ thuật này giúp tìm cách tò mò các mẫu tương tự như .
Trong bán hàng, với dữ liệu lịch sử dân tộc thanh toán giao dịch, doanh nghiệp hoàn toàn có thể xác lập một nhóm các mẫu sản phẩm mà người mua thường mua với nhau tại các mốc thời hạn khác nhau trong một năm. Tận dụng điều đó, các doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng thông tin này để trình làng loại sản phẩm đến người mua và tạo ra nhiều doanh thu hơn .

• Kỹ thuật Decision Trees

Decision Trees là một thuật ngữ rất quan trọng trong khám phá dữ liệu. Nó đóng một vai trò quan trọng trong quy trình tìm hiểu và khám phá dữ liệu do tại quy mô này rất dễ hiểu cho người dùng .
Trong kỹ thuật Decision Trees, gốc cây là một câu hỏi đơn thuần có nhiều câu vấn đáp. Ngoài ra, mỗi câu hỏi dẫn đến bộ câu hỏi khác. Và nó sẽ giúp tất cả chúng ta xác lập dữ liệu. Vì vậy, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể đưa ra quyết định hành động sau cuối nhờ vào kỹ thuật này .

Lời kết.

Dựa trên mục đích cuối cùng mà bạn có thể cân nhắc áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu trên một cách riêng lẻ hay kết hợp lại với nhau. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc gì đừng quên để lại lời nhắn nhé!

Xem thêm : Đầu tư thông minh : Công nghệ Blockchain nào tương thích với bạn ?
Nguồn : Tổng hợp từ Internet
Cập nhật kiến thức mới
Nhập email để update nhanh nhất thông tin, kiến thức và kỹ năng từ Viện ISB

Source: https://vh2.com.vn
Category : Startup