Data mining là gì? Các công cụ khai phá dũ liệu phổ biến

Data (dữ liệu) định hình mọi ngóc ngách trên thế giới. Sử dụng nó đúng cách là chìa khóa để thành công trong mọi lĩnh vực từ tài chính, thương mại đến giáo dục, y tế và thậm chí cả thể thao và giải trí. Hiện nay, có rất nhiều thuật ngữ liên quan đến Data như Database, Data Warehouse, Data Lake, Data Pipeline,… Trong đó, Data Mining cũng là một thuật ngữ quan trọng. Nhưng Data Mining là gì? Tầm quan trọng của nó đối với Data Science như thế nào? Trong bài viết này, Trang tài liệu sẽ giúp bạn khám phá nhiều điều thú vị xoay quanh nó

Data Mining là gì?

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

Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được 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 như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. 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

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 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 kết hợp lại thành một.

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 – Trong 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

Một vài ứng dụng hiện nay của Data mining:

+ Áp dụng vào việc phân tích số liệu thị trường và chứng khoán.

+ Phát hiện gian lận.

+ Phân tích doanh nghiệp từ đó quản lý được rủi ro.

Không những vậy nó còn được ứng dụng vào đa dạng các loại công cụ khai phá dữ liệu để hỗ trợ người dùng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Để hiểu rõ hơn về các công cụ này chúng ta hãy cùng nhau đến với phần tiếp theo nhé.

Phân tích tài chính

Ngành tài chính ngân hàng dựa vào dữ liệu chất lượng cao, đáng tin cậy. Trong thị trường cho vay, dữ liệu tài chính và người dùng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Như dự đoán khoản thanh toán khoản vay và xác định xếp hạng tín dụng. Và các phương pháp data mining làm cho các tác vụ như vậy dễ quản lý hơn.

Phát hiện xâm nhập

Kết nối toàn cầu trong nền kinh tế được thúc đẩy bởi công nghệ ngày nay đã đặt ra những thách thức về bảo mật đối với quản trị mạng. Tài nguyên mạng có thể phải đối mặt với các mối đe dọa và hành động xâm phạm tính bảo mật hoặc tính toàn vẹn của chúng. Do đó, phát hiện xâm nhập là một ứng dụng quan trọng trong việc khai phá dữ liệu.

Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

CRM (Customer relationship management) liên quan đến việc thu hút và giữ khách hàng, cải thiện lòng trung thành và sử dụng các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm.

Phát hiện gian lận

Các hoạt động gian lận khiến các doanh nghiệp thiệt hại hàng tỷ đô la trong mỗi năm. Các phương pháp sử dụng để phát hiện gian lận quá phức tạp và tốn thời gian. Data mining cung cấp một giải pháp thay thế đơn giản.

Mọi hệ thống phát hiện gian lận lý tượng đều cần bảo vệ dữ liệu người dùng trong mọi trường hợp. Một phương pháp được giám sát để thu thập dữ liệu và sau đó dữ liệu này được phân loại thành dữ liệu gian lận hoặc không gian lận. Dữ liệu này được sử dụng để đào tạo một mô hình xác định mọi tài liệu là gian lận hoặc không gian lận.

Các công cụ khai phá dữ liệu

• RapidMiner

Là một trong những 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. Hơn nữa, nó cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

• Weka

Weka là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được phát triển tại Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.

Sử dụng Weka, bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung cấp một loạt các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.

• KNime

KNime là một bộ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng cho tiền xử lý dữ liệu, đó là, ETL: Trích xuất, Chuyển đổi & Tải. Hơn nữa, nó tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng bao gồm cho tất cả các hoạt động phù hợp.

• Apache Mahout

Apache Mahout là một phần mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các nhà phát triển tại Apache đã phát triển Mahout để giải quyết nhu cầu ngày 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.

• TeraData

Đối với dữ liệu, nhập kho là một yêu cầu cần thiết. TeraData, còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu.

Nó có thể lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng của chúng, nghĩa là, nó lưu trữ dữ liệu ít được sử dụng trong phần ‘slow’ và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

• Orange

Phần mềm Orange được biết đến bởi việc tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Nó được viết bằng Python và cung cấp trực quan tương tác và thẩm mỹ cho người dùng.