Data mining là gì?
Data mining là quá trình giúp trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu nhất định để xác định xu hướng, mẫu và dữ liệu hữu ích. Mục tiêu của việc này nhằm đưa ra các quyết định được hỗ trợ dữ liệu từ các tập dữ liệu khổng lồ.
Data mining hoạt động cùng với predictive analysis (phân tích dự đoán), một nhánh của khoa học thống kê sử dụng các thuật toán phức tạp được thiết kế để làm việc với một nhóm vấn đề đặc biệt. Phân tích dự đoán trước tiên xác định các mẫu trong lượng dữ liệu khổng lồ, mà data mining sẽ tổng quát hóa cho các dự đoán và dự báo. Data mining phục vụ một mục đích duy nhất, đó là nhận ra các mẫu trong tập dữ liệu cho một tập hợp các vấn đề thuộc một domain cụ thể.
Ứng dụng của Data mining
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
Tính khả dụng: Open source
RapidMiner là một trong những hệ thống phân tích dự đoán tốt nhất được phát triển bởi công ty có cùng tên. Nó được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java. Nó cung cấp một môi trường tích hợp để deep learning, khai thác văn bản, máy học và phân tích dự đoán.
Công cụ này có thể được sử dụng cho nhiều loại ứng dụng bao gồm ứng dụng kinh doanh, ứng dụng thương mại, đào tạo, giáo dục, nghiên cứu, phát triển ứng dụng.
RapidMiner cung cấp server on premise và trong cơ sở hạ tầng private/public cloud. Nó có một mô hình client/server làm cơ sở của nó.
RapidMiner bao gồm 3 module, cụ thể là:
- RapidMiner Studio: Module này dành cho thiết kế quy trình làm việc, tạo mẫu, xác thực, v.v.
- RapidMiner Server: Để vận hành các mô hình dữ liệu dự đoán được tạo trong studio.
- RapidMiner Radoop: Thực thi các quy trình trực tiếp trong Hadoop cluster để đơn giản hóa việc phân tích dự đoán.
Weka
Tính khả dụng Phần mềm miễn phí
Còn được gọi là Waikato Environment. Đây là một phần mềm học được phát triển tại Đại học Waikato ở New Zealand. Nó phù hợp nhất để phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán. Nó chứa các thuật toán và công cụ trực quan hỗ trợ học máy.
Weka có GUI tạo điều kiện dễ dàng truy cập vào các tính năng của nó. Nó được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java.
Weka hỗ trợ các tác vụ data mining bao gồm khai thác dữ liệu, xử lý, trực quan hóa, hồi quy… Nó hoạt động dựa trên giả định rằng dữ liệu có sẵn dưới dạng flat file.
Weka có thể cung cấp quyền truy cập vào SQL database thông qua kết nối cơ sở dữ liệu. Ứng dụng data mining này còn có thể xử lý thêm dữ liệu/ kết quả do truy vấn trả về.
KNime
Tính khả dụng: Open source
KNIME là nền tảng tích hợp tốt nhất để phân tích và báo cáo dữ liệu được phát triển bởi KNIME.com AG. Nó hoạt động dựa trên khái niệm module data pipeline. KNIME bao gồm các thành phần học máy và data mining khác nhau được tích hợp cùng nhau.
KNIME đã được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu dược phẩm. Ngoài ra, nó hoạt động xuất sắc cho phân tích dữ liệu khách hàng, phân tích dữ liệu tài chính và thông tin kinh doanh.
KNIME có một số tính năng tuyệt vời như triển khai nhanh chóng và mở rộng hiệu quả. Người dùng làm quen với KNIME trong thời gian ngắn hơn và nó đã làm cho phân tích dự đoán có thể truy cập được ngay cả những người dùng mới. KNIME sử dụng tập hợp các node để xử lý trước dữ liệu để phân tích và trực quan hóa.
Apache Mahout
Tính khả dụng: Open source
Apache Mahout là một dự án được phát triển bởi Apache Foundation nhằm phục vụ mục đích chính là tạo ra các thuật toán máy học. Nó tập trung chủ yếu vào phân nhóm, phân loại và lọc cộng tác dữ liệu.
Mahout được viết bằng Java và bao gồm các Java library để thực hiện các phép toán như đại số tuyến tính và thống kê. Mahout đang phát triển liên tục khi các thuật toán được triển khai bên trong Apache Mahout liên tục phát triển.
Oracle Data Mining
Tính khả dụng: Giấy phép độc quyền
Là một thành phần của Oracle Advance Analytics, phần mềm Oracle Data Mining cung cấp các thuật toán data mining tuyệt vời để phân loại dữ liệu, dự đoán, hồi quy và phân tích chuyên biệt. Cho phép các nhà phân tích phân tích thông tin chi tiết, đưa ra dự đoán tốt hơn, nhằm mục tiêu khách hàng tốt nhất, xác định cơ hội bán hàng và phát hiện gian lận.
Các thuật toán được thiết kế bên trong ODM tận dụng các điểm mạnh tiềm năng của Oracle Database. Tính năng data mining của SQL có thể đào dữ liệu ra khỏi các bảng, dạng xem và lược đồ cơ sở dữ liệu.
GUI của công cụ Oracle data mining là phiên bản mở rộng của Oracle SQL Developer. Nó cung cấp một phương tiện ‘drag & drop’ trực tiếp dữ liệu bên trong database cho người dùng, do đó mang lại cái nhìn sâu sắc hơn.
TeraData
Tính khả dụng: Được cấp phép
Teradata thường được gọi là database Teradata. Nó là một kho dữ liệu doanh nghiệp chứa các công cụ quản lý dữ liệu cùng với phần mềm data mining. Nó có thể được sử dụng để phân tích kinh doanh.
Teradata được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu công ty như bán hàng, vị trí sản phẩm, sở thích của khách hàng, v.v. Nó cũng có thể phân biệt giữa dữ liệu “hot” và “cold”. Có nghĩa là nó đặt dữ liệu ít được sử dụng hơn vào phần lưu trữ chậm.
Teredata hoạt động trên kiến trúc ‘share nothing’ vì nó có các node server có bộ nhớ và khả năng xử lý riêng.
Orange
Orange là một bộ phần mềm hoàn hảo cho máy học và data mining. Nó hỗ trợ tốt nhất cho việc hiển thị dữ liệu và nó là một phần mềm dựa trên component. Nó được viết bằng Python.
Vì nó là một phần mềm dựa trên component, các thành phần của Orange được gọi là ‘widget’. Các widget này bao gồm từ trực quan hóa và xử lý trước dữ liệu đến đánh giá các thuật toán và mô hình dự đoán.
Các widget cung cấp các chức năng chính như:
- Hiển thị data table và cho phép chọn các tính năng.
- Đọc dữ liệu.
- Đào tạo các công cụ dự đoán và để so sánh các thuật toán học tập.
- Trực quan hóa các phần tử dữ liệu, v.v.
Ngoài ra, Orange mang lại cảm giác tương tác và thú vị hơn cho các công cụ phân tích khác.
Quy trình khai phá dữ liệu (Data mining)
Trước khi data mining xảy ra, có một số quy trình liên quan đến việc data mining. Đây là cách thực hiện:
Bước 1: Nghiên cứu kinh doanh – Trước khi bắt đầu, bạn cần hiểu đầy đủ về các mục tiêu của doanh nghiệp, các nguồn lực sẵn có và các tình huống hiện tại phù hợp với các yêu cầu của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp tạo ra một kế hoạch data mining chi tiết để đạt được mục tiêu của tổ chức một cách hiệu quả.
Bước 2: Kiểm tra chất lượng dữ liệu – Vì dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nên dữ liệu cần được kiểm tra và đối sánh để đảm bảo không có tắc nghẽn trong quá trình tích hợp dữ liệu. Việc đảm bảo chất lượng giúp phát hiện bất kỳ điểm bất thường cơ bản nào trong dữ liệu. Chẳng hạn như nội suy dữ liệu bị thiếu, giữ cho dữ liệu ở trạng thái tốt nhất trước khi trải qua quá trình data mining.
Bước 3: Dọn dẹp dữ liệu – Người ta thường dùng 90% thời gian dành cho việc lựa chọn, dọn dẹp, định dạng và ẩn danh dữ liệu trước khi khai thác.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Bao gồm năm giai đoạn con, ở đây, các quy trình liên quan giúp dữ liệu sẵn sàng thành các file dữ liệu cuối cùng. Nó bao gồm:
- Làm mịn dữ liệu: Tại đây những dữ liệu bị nhiễu sẽ bị loại bỏ.
- Tóm tắt dữ liệu: Việc tổng hợp các file dữ liệu được áp dụng trong quá trình này.
- Tổng quan hóa dữ liệu: Tại đây, dữ liệu được tổng quát hóa bằng cách thay thế bất kỳ dữ liệu cấp thấp nào bằng các khái niệm hóa cấp cao hơn.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Ở đây, dữ liệu được xác định trong các phạm vi đã đặt.
- Xây dựng thuộc tính dữ liệu: Các file dữ liệu bắt buộc phải nằm trong file hợp các thuộc tính trước khi data mining.
Bước 5: Mô hình hóa dữ liệu: Để xác định tốt hơn các mẫu dữ liệu, một số mô hình toán học được thực hiện trong file dữ liệu, dựa trên một số điều kiện.
Lời kết
Data mining tập hợp các phương pháp khác nhau từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm trực quan hóa dữ liệu, học máy, quản lý cơ sở dữ liệu, thống kê và các phương pháp khác. Những kỹ thuật này có thể được thực hiện để làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nói chung, phần mềm hoặc hệ thống data mining sử dụng một hoặc nhiều phương pháp này để giải quyết các yêu cầu dữ liệu khác nhau, loại dữ liệu, khu vực ứng dụng và nhiệm vụ khai thác.
