Hôm nay chúng ta sẽ nói về Khai thác dữ liệu (“khai thác dữ liệu”, “khai thác dữ liệu”, “phân tích dữ liệu chuyên sâu” hoặc đơn giản là “khai thác dữ liệu” theo cách hiểu của tiếng Nga). "Chúng ta tin vào Chúa. Mọi thứ khác đều cần dữ liệu để tin tưởng.” William Edwards Deming, nhà khoa học và nhà thống kê người Mỹ.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là tên gọi chung được sử dụng để mô tả một số phương pháp nghiên cứu và phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhằm xác định các mẫu và quy tắc trong đó. Khai thác dữ liệu được coi là một môn học riêng biệt trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nếu chúng ta nói về việc sử dụng rộng rãi kiến thức và sự phát triển trong lĩnh vực này, thì các công ty thường sử dụng Khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Bằng cách sử dụng các giải pháp phần mềm để tìm ra các mẫu trong khối lượng lớn dữ liệu, các công ty có thể nghiên cứu hành vi và thói quen của người tiêu dùng để phát triển các giải pháp tiếp thị hiệu quả hơn, tăng doanh thu và giảm chi phí. Ngoài ra, các kỹ thuật khai thác dữ liệu còn được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy (ML), được sử dụng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện đại , chẳng hạn như thuật toán công cụ tìm kiếm và hệ thống đề xuất. “Bạn có thể có dữ liệu nhưng không có thông tin, nhưng không có thông tin nếu không có dữ liệu”. Daniel Keys Moran, chuyên gia lập trình và nhà văn.Khai thác dữ liệu khác với Dữ liệu lớn như thế nào?
Cũng sẽ rất hữu ích khi làm rõ ngay việc khai thác dữ liệu như một khái niệm khác với Dữ liệu lớn như thế nào (nhân tiện, chúng tôi có một bài viết riêng về việc sử dụng Java trong lĩnh vực Dữ liệu lớn ). Nói một cách đơn giản, thuật ngữ Dữ liệu lớn đề cập đến tất cả các khía cạnh của khối lượng lớn dữ liệu thuộc nhiều loại khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, việc thu thập, lưu trữ, phân loại, v.v. Trong khi đó, Khai thác dữ liệu chỉ đề cập đến việc đi sâu vào dữ liệu để trích xuất những thông tin chi tiết, mẫu và điểm tương đồng chính cũng như thông tin khác từ dữ liệu ở mọi quy mô (cả lớn và nhỏ). Do đó, cả hai khái niệm đều liên quan đến dữ liệu và thường trùng lặp, nhưng Khai thác dữ liệu là sử dụng thông tin được thu thập cho các mục đích cụ thể. “Nếu không có phân tích dữ liệu sâu, các công ty sẽ không nhìn thấy gì và không nghe thấy gì; trên mạng họ bất lực và bối rối như một con nai chạy trên xa lộ.” Geoffrey Moore, nhà văn và nhà lý luận quản lý.
Lĩnh vực ứng dụng Khai thác dữ liệu
Phân tích dữ liệu chuyên sâu, như bạn hiểu, được sử dụng rất rộng rãi. Chúng ta hãy xem nhanh những ngành và lĩnh vực hoạt động mà nó được sử dụng thường xuyên nhất.-
Tiếp thị và nhắm mục tiêu vào nhóm người tiêu dùng mục tiêu trong ngành bán lẻ.
Thường xuyên hơn những cách khác, việc khai thác dữ liệu được các nhà bán lẻ sử dụng để hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng. Phân tích dữ liệu cho phép họ phân chia người tiêu dùng thành các nhóm chính xác hơn và điều chỉnh các chương trình khuyến mãi cho phù hợp với họ.
Ví dụ: các siêu thị tạp hóa thường cung cấp cho khách hàng thẻ khách hàng thân thiết, thẻ này mở ra những khoản giảm giá mà người khác không có được. Với sự trợ giúp của những thẻ như vậy, các nhà bán lẻ thu thập dữ liệu về những hoạt động mua hàng được thực hiện bởi một số nhóm người tiêu dùng nhất định. Việc áp dụng phân tích chuyên sâu vào dữ liệu này cho phép bạn nghiên cứu thói quen và sở thích của họ, điều chỉnh các loại sản phẩm và chương trình khuyến mãi để tính đến thông tin này.
-
Quản lý rủi ro tín dụng và lịch sử tín dụng tại ngân hàng.
Các ngân hàng đang phát triển và triển khai các mô hình khai thác dữ liệu để dự đoán khả năng vay và trả nợ của người đi vay. Sử dụng nhiều loại dữ liệu nhân khẩu học và cá nhân của người vay, các mô hình này tự động xác định lãi suất tùy thuộc vào mức độ rủi ro của từng khách hàng.
-
Phát hiện và chống gian lận tài chính.
Các tổ chức tài chính sử dụng Khai thác dữ liệu để phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Hình thức phân tích này áp dụng cho tất cả các giao dịch và thường người tiêu dùng thậm chí không biết về nó. Ví dụ: theo dõi chi phí thường xuyên của khách hàng ngân hàng có thể tự động xác định các khoản thanh toán đáng ngờ và ngay lập tức trì hoãn việc thực hiện chúng cho đến khi người dùng xác nhận giao dịch mua. Do đó, Khai thác dữ liệu được sử dụng để bảo vệ người tiêu dùng khỏi nhiều loại kẻ lừa đảo khác nhau.
-
Phân tích tình cảm trong xã hội học.
Phân tích tình cảm từ dữ liệu truyền thông xã hội cũng là một ứng dụng phổ biến của khai thác dữ liệu, sử dụng kỹ thuật gọi là khai thác văn bản. Nó có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn cảm nhận của một nhóm người nhất định về một chủ đề nhất định. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích tự động dữ liệu từ mạng xã hội hoặc các nguồn công cộng khác.
-
Thông tin sinh học trong chăm sóc sức khỏe.
Trong y học, các mô hình khai thác dữ liệu được sử dụng để dự đoán khả năng bệnh nhân mắc các bệnh khác nhau dựa trên các yếu tố rủi ro. Để làm điều này, dữ liệu nhân khẩu học, gia đình và di truyền được thu thập và phân tích. Ở các nước đang phát triển với dân số đông, những mô hình như vậy gần đây đã bắt đầu được triển khai để chẩn đoán bệnh nhân và ưu tiên chăm sóc y tế trước khi bác sĩ đến khám trực tiếp.
Khai thác dữ liệu và Java
Như bạn chắc hẳn đã hiểu từ ngữ cảnh này, trong lĩnh vực khai thác dữ liệu, cũng như các lĩnh vực khác trong Dữ liệu lớn , Java là một trong những ngôn ngữ lập trình chính. Do đó, chúng tôi sẽ trình bày tổng quan ngắn gọn về các công cụ chính để khai thác dữ liệu trong Java.- Công cụ khai thác nhanh
RapidMiner là một nền tảng khai thác dữ liệu mở được viết bằng Java. Một trong những giải pháp phân tích dự đoán tốt nhất hiện có, với khả năng tạo môi trường tích hợp cho deep learning, khai thác văn bản và machine learning. Nhiều tổ chức sử dụng nó để phân tích dữ liệu chuyên sâu. RapidMiner có thể được sử dụng cả trên máy chủ cục bộ và trên đám mây.
-
Apache Mahout là một thư viện máy học Java mã nguồn mở của Apache. Mahout chính xác là một công cụ học máy có thể mở rộng với khả năng xử lý dữ liệu trên một hoặc nhiều máy. Việc triển khai học máy này được viết bằng Java, một số phần được xây dựng trên Apache Hadoop.
-
MicroStrategy là một nền tảng phần mềm phân tích dữ liệu và thông minh kinh doanh hỗ trợ tất cả các mô hình khai thác dữ liệu. Nhờ có nhiều cổng và trình điều khiển độc quyền, nền tảng này có thể kết nối với bất kỳ tài nguyên nào của công ty và phân tích dữ liệu của nó. MicroStrategy vượt trội trong việc chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành hình ảnh trực quan đơn giản hóa có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.
-
Gói khai thác dữ liệu Java là một thư viện Java mã nguồn mở để khai thác dữ liệu và học máy. Nó tạo điều kiện truy cập vào các nguồn dữ liệu và thuật toán học máy và cung cấp các mô-đun trực quan hóa. JDMP bao gồm một số thuật toán và công cụ cũng như giao diện với các gói khai thác dữ liệu và học máy khác (chẳng hạn như LibLinear, Elaticsearch, LibSVM, Mallet, Lucene, Octave và các gói khác).
-
Bộ máy học phân tích kiến thức môi trường Waikato (WEKA) là một danh sách mở các thuật toán được sử dụng để phát triển các phương pháp học máy. Tất cả các thuật toán WEKA đều được thiết kế riêng cho máy học và khai thác dữ liệu. Bộ học máy WEKA hiện được sử dụng rộng rãi trong môi trường kinh doanh, cung cấp cho các công ty khả năng phân tích dữ liệu đơn giản và phân tích dự đoán.
“Thế giới ngày nay tràn ngập dữ liệu và nhờ đó, chúng ta có thể nhìn nhận người tiêu dùng rõ ràng hơn nhiều”. Max Levchin, đồng sáng lập PayPal
Cách khai thác dữ liệu
Quá trình khai thác dữ liệu được chấp nhận chung bao gồm sáu bước.-
Xác định mục tiêu kinh doanh.
Trước tiên, bạn cần xây dựng các mục tiêu kinh doanh tổng thể của dự án và hiểu cách khai thác dữ liệu sẽ giúp đạt được chúng. Ở giai đoạn này, cần xây dựng một kế hoạch bao gồm các mốc thời gian, hành động và phân công vai trò.
-
Hiểu dữ liệu.
Ở giai đoạn thứ hai, dữ liệu cần thiết được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Các công cụ trực quan hóa thường được sử dụng để kiểm tra các thuộc tính của dữ liệu nhằm đảm bảo nó giúp đạt được các mục tiêu kinh doanh. Ở giai đoạn này và giai đoạn tiếp theo, các công cụ Java thường được sử dụng nhiều nhất và do đó, cần phải có trình độ chuyên môn của một lập trình viên Java.
-
Mô hình hóa dữ liệu.
Ở giai đoạn này, các công cụ đặc biệt và mô hình toán học được áp dụng cho dữ liệu, giúp tìm ra các mẫu trong đó.
- Cấp.
Sau đó, kết quả được đánh giá và so sánh với các mục tiêu kinh doanh để xác định xem dữ liệu có thể đạt được chúng hay không.
-
Triển khai.
Chà, ở giai đoạn cuối cùng, dữ liệu thu được từ các bước được mô tả ở trên sẽ được tích hợp vào hoạt động kinh doanh. Các nền tảng kinh doanh thông minh khác nhau thường được sử dụng như một công cụ để triển khai thông tin thu được.
Chuẩn bị dữ liệu.
Dữ liệu sau đó được làm sạch và tăng cường để đảm bảo mảng sẵn sàng khai thác. Tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu được phân tích và số lượng nguồn dữ liệu, việc xử lý có thể mất một lượng thời gian rất lớn. Do đó, các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu hiện đại (DBMS) được sử dụng để xử lý, giúp tăng tốc quá trình phân tích chuyên sâu.
GO TO FULL VERSION