Khai thác dữ liệu không phải là một khái niệm mới, nó cũng không đi kèm với cuộc cách mạng kỹ thuật số. Khái niệm này đã tồn tại gần một thế kỷ, mặc dù nó đã trở nên phổ biến hơn vào những năm 1930. Năm 1936, Alan Turing đề xuất ý tưởng về một cỗ máy vạn năng có thể thực hiện các phép tính bằng cách sử dụng các kỹ thuật của máy tính ngày nay; là một trong những mô hình khai thác dữ liệu đầu tiên.
Kể từ đó, chúng tôi đã đi một chặng đường dài. Khai thác dữ liệu và học máy đã trở thành những công cụ khả thi trong các doanh nghiệp giúp cải thiện mọi thứ từ hoạt động bán hàng đến phân tích tài chính cho mục đích đầu tư. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu giờ đây trở nên quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Khai thác dữ liệu là gì?
Nói một cách dễ hiểu, đó là quá trình phân tích một lượng lớn dữ liệu để khám phá ra kinh doanh thông minh có thể hỗ trợ các công ty giải quyết các vấn đề, giảm thiểu rủi rovà nắm bắt những khả năng mới. Những điểm tương đồng giữa việc tìm kiếm thông tin quan trọng trong cơ sở dữ liệu rộng lớn và việc khai thác quặng trên núi đã truyền cảm hứng cho tên của hệ thống này. Cả hai quy trình đều cần phải kiểm tra một lượng lớn dữ liệu để phát hiện ra giá trị ẩn.
Khai thác dữ liệu cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh mà trước đây, quá tốn thời gian để trả lời thủ công. Phần lớn, nó giúp người dùng tìm ra các mẫu, xu hướng và mối quan hệ mà họ có thể bỏ qua. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng nhiều công cụ thống kê để kiểm tra dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Do đó, thông tin này giúp dự báo những gì sẽ xảy ra trong tương lai và thực hiện hành động để tác động đến kết quả kinh doanh.
Việc sử dụng khai thác dữ liệu rất phổ biến trong các lĩnh vực kinh doanh như bán hàng và tiếp thị, phát triển sản phẩm, chăm sóc sức khỏe, v.v. Khi được thực hiện đúng cách, khai thác dữ liệu mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh đáng kể bằng cách cho phép bạn hiểu thêm về khách hàng của mình. Điều này cuối cùng dẫn đến việc phát triển các chiến lược tiếp thị thành công, cải thiện doanh thu và quản lý chi phí phù hợp.
Đọc thêm: Tiếp thị và ra quyết định theo hướng dữ liệu
Cách hoạt động của Khai thác dữ liệu
Khám phá và phân tích các khối dữ liệu khổng lồ để tìm ra các mẫu và xu hướng có liên quan là mục đích của việc khai thác dữ liệu. Và bên cạnh những lợi ích ở trên, các lĩnh vực khác mà nó có ích bao gồm; tiếp thị cơ sở dữ liệu, quản lý rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận, sàng lọc email spam và thậm chí xác định thái độ của người dùng.
Trong khi đó, có bốn bước trong quá trình khai thác dữ liệu. Các tổ chức bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu và tải chúng vào kho dữ liệu. Dữ liệu sau đó được lưu trữ và quản lý, tại chỗ hoặc trên đám mây.
Dữ liệu được truy cập bởi nhà phân tích kinh doanh, các nhóm quản lý và các chuyên gia công nghệ thông tin, những người sau đó sẽ quyết định cách tổ chức nó. Phần mềm ứng dụng sau đó sẽ tiếp quản. Nó sắp xếp dữ liệu tùy thuộc vào phản hồi của người dùng, sau đó nó trình bày dữ liệu ở định dạng dễ chia sẻ, chẳng hạn như biểu đồ hoặc bảng, bởi người dùng cuối.
Quá trình khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu bao gồm một loạt các giai đoạn, từ thu thập dữ liệu thông qua trực quan hóa, để trích xuất thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu khổng lồ. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu về cơ bản giúp tạo ra các mô tả và dự đoán về tập dữ liệu mục tiêu. Quy trình dưới đây tiết lộ cách có thể đạt được điều này.
# 1. Xác định Mục tiêu Kinh doanh:
Đây thường là phần khó khăn nhất của quá trình khai thác dữ liệu, ngay cả khi nhiều công ty có xu hướng bỏ qua giai đoạn quan trọng này.
Tại thời điểm này, các nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan của doanh nghiệp phải hợp tác để xác định chắc chắn các vấn đề kinh doanh. Điều này sẽ hướng dẫn các truy vấn dữ liệu và các tham số cho một dự án cụ thể. Tuy nhiên, các nhà phân tích có thể cần phải thực hiện các nghiên cứu bổ sung để hiểu đầy đủ về bối cảnh kinh doanh.
# 2. Chuẩn bị dữ liệu:
Khi mức độ của vấn đề được xác định, các nhà khoa học dữ liệu sẽ có thể xác định việc thu thập dữ liệu nào sẽ giúp họ trả lời các câu hỏi thiết yếu của doanh nghiệp một cách dễ dàng hơn.
Họ làm sạch dữ liệu theo đúng nghĩa đen sau khi thu thập, loại bỏ mọi tạp âm như trùng lặp, số bị thiếu và các giá trị ngoại lai. Trong khi đó, một bước bổ sung có thể được yêu cầu, tùy thuộc vào tập dữ liệu. Mục đích là để giảm số lượng thứ nguyên, vì có quá nhiều tính năng có thể làm chậm bất kỳ quá trình tính toán nào sau đó. Để đảm bảo độ chính xác tối ưu trong bất kỳ mô hình nào, các nhà khoa học dữ liệu sẽ tìm cách giữ lại các yếu tố dự đoán quan trọng nhất.
# 3. Mô hình hóa và Khai thác mô hình:
Các nhà khoa học dữ liệu có thể xem xét bất kỳ liên kết dữ liệu hấp dẫn nào, chẳng hạn như các mẫu tuần tự, quy tắc kết hợp hoặc tương quan, tùy thuộc vào loại nghiên cứu. Nhưng trong khi các mẫu tần số cao cung cấp nhiều mục đích sử dụng hơn, thì các biến thể dữ liệu đôi khi có thể hấp dẫn hơn, làm lộ ra các khu vực gian lận tiềm ẩn.
Tùy thuộc vào dữ liệu có sẵn, các thuật toán học sâu có thể hữu ích khi phân loại tập hợp dữ liệu. Nếu dữ liệu đầu vào được gắn nhãn (học có giám sát), mô hình phân loại hoặc hồi quy có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu hoặc chỉ có thể sử dụng hồi quy để dự báo tính hợp lý của một nhiệm vụ cụ thể.
Mặt khác, các điểm dữ liệu riêng lẻ trong tập huấn luyện được so sánh với nhau để phát hiện ra các điểm tương đồng cơ bản, sau đó được tập hợp dựa trên các đặc điểm đó nếu tập dữ liệu không được gắn nhãn (tức là học không giám sát).
#4. Đánh giá kết quả và triển khai kiến thức
Sau khi dữ liệu đã được tổng hợp, kết quả phải được kiểm tra và hiểu rõ. Khi nói đến kết quả cuối cùng, chúng phải hợp lệ, duy nhất, có giá trị và dễ hiểu. Nếu tiêu chí này được đáp ứng, các tổ chức có thể sử dụng thông tin này để phát triển các chiến lược mới giúp họ đạt được mục tiêu của mình.
Ví dụ về khai thác dữ liệu
Kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong các cửa hàng tạp hóa. Khách hàng có thể nhận được thẻ khách hàng thân thiết miễn phí từ một số siêu thị, giúp họ được hưởng các chiết khấu đặc biệt không dành cho những người không phải là thành viên. Nói cách khác, các cửa hàng có thể dễ dàng theo dõi ai đang mua cái gì, khi nào họ mua và ở mức giá nào bằng cách sử dụng thẻ. Sau khi phân tích dữ liệu, các nhà bán lẻ có thể sử dụng nó để cung cấp cho khách hàng phiếu giảm giá trên cơ sở thực hành mua hàng của họ. Họ cũng có thể xác định thời điểm bán các mặt hàng hoặc bán chúng với giá đầy đủ.
Khi một công ty chỉ sử dụng thông tin đã chọn mà hầu như không phản ánh tổng số nhóm mẫu để thiết lập lý thuyết, thì việc khai thác dữ liệu có thể là một lý do để lo lắng.
Kỹ thuật khai thác dữ liệu
Để biến một lượng lớn dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa, khai thác dữ liệu sử dụng nhiều thuật toán và phương pháp luận. Dưới đây là một số trong những cái phổ biến nhất:
# 1. Quy tắc kết hợp:
Thuật ngữ "quy tắc kết hợp" đề cập đến một phương pháp dựa trên quy tắc để xác định mối liên kết giữa các biến trong tập dữ liệu.
Phân tích rổ thị trường, cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về mối liên kết giữa các mặt hàng khác nhau, về cơ bản sử dụng các phương pháp luận này. Các doanh nghiệp có thể phát triển các chiến lược bán chéo và động cơ khuyến nghị mạnh mẽ hơn bằng cách hiểu rõ thói quen tiêu dùng của khách hàng.
# 2. Mạng thần kinh:
Mạng nơ-ron giúp xử lý dữ liệu bằng cách mô phỏng sự liên kết với nhau của não người thông qua các lớp nút. Đầu vào, trọng số, độ lệch (hoặc ngưỡng) và đầu ra tạo nên mỗi nút.
Nếu giá trị đầu ra đạt đến một ngưỡng nhất định, nút sẽ "kích hoạt" hoặc "kích hoạt", gửi dữ liệu đến lớp tiếp theo của mạng. Thông qua học có giám sát, mạng nơ-ron học hàm ánh xạ này, sau đó thay đổi nó dựa trên hàm mất mát bằng cách sử dụng gradient descent.
Chúng tôi có thể chắc chắn về độ chính xác của mô hình để đưa ra câu trả lời chính xác khi hàm chi phí bằng hoặc gần bằng không.
# 3. Cây quyết định:
Kỹ thuật khai thác dữ liệu này nhóm hoặc dự đoán các kết quả tiềm năng dựa trên tập hợp các quyết định sử dụng phương pháp phân loại hoặc hồi quy. Nó sử dụng một hình ảnh giống như cái cây để hiển thị kết quả tiềm năng của những quyết định này, như tên của nó.
#4. K-hàng xóm gần nhất (KNN):
Đây là một kỹ thuật phi tham số phân loại các điểm dữ liệu dựa trên mức độ gần nhau và mối quan hệ của chúng với các dữ liệu có sẵn khác. Kỹ thuật này giả định rằng các điểm dữ liệu có thể so sánh được có thể được phát hiện gần nhau. Do đó, nó cố gắng xác định khoảng cách giữa các điểm dữ liệu, bằng cách sử dụng Khoảng cách Euclide, và sau đó chỉ định một danh mục dựa trên danh mục phổ biến nhất hoặc mức trung bình.
Các ứng dụng của Khai thác dữ liệu
Các nhóm phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh đang ngày càng sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết cho các tổ chức và ngành của họ. Sau đây là một số ví dụ về các ứng dụng khai thác dữ liệu:
Dự báo doanh số bán hàng
Dự báo bán hàng là một cách để tận dụng các liên kết được tiết lộ bởi các thuật toán khai thác dữ liệu.
Việc sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu để trả lời một vấn đề kinh doanh liên quan đến những gì sẽ bán và khi nào được gọi là dự báo bán hàng.
Đọc thêm: Phần mềm dự báo bán hàng: 15+ Tùy chọn tốt nhất năm 2021 (+ Mẹo miễn phí)
Ví dụ, Walmart sử dụng rộng rãi dữ liệu được thu thập bởi các công cụ khai thác dữ liệu của mình. Theo nghiên cứu của Walmart, khi có cảnh báo bão trong khu vực, nhiều khả năng các cá nhân sẽ mua bánh Pop-Tart dâu tây. Sau đó, những chiếc Pop-Tart dâu tây đã được Walmart đặt một cách chiến lược tại quầy thanh toán.
Các câu hỏi kinh doanh của Walmart (khách hàng mua gì khi bão đang đến gần?) Đã được giải quyết thông qua khai thác dữ liệu bằng cách thúc đẩy mua hàng khi thanh toán (mọi người mua nhiều bánh kem dâu tây hơn).
Tuy nhiên, đây là một định nghĩa khá rộng về khai thác dữ liệu; cố gắng lường trước mọi hành động của mọi người.
phân khúc thị trường
phân khúc thị trường là một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của khai thác dữ liệu. Nó có thể được coi như một hình thức phân nhóm.
Một công ty có thể kiểm tra thông tin thu thập được và bắt đầu đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên các tiêu chí như tuổi tác hoặc giới tính.
Ví dụ, giả sử chúng tôi thu thập thông tin về việc mua iPhone. Khi chúng tôi kết hợp dữ liệu của mình, chúng tôi phát hiện ra rằng những người dưới 30 tuổi có nhiều khả năng mua iPhone hơn. Một nhà khoa học dữ liệu có thể khuyên nhóm tiếp thị của Apple nhắm mục tiêu quảng cáo đến những người dưới 30 tuổi.
Chúng tôi đang xây dựng các mô hình dự đoán ở đây vì chúng tôi biết những gì chúng tôi muốn bán và đang cố gắng tìm ra những người chúng tôi nên tiếp thị.
Đó chỉ là một ví dụ; bạn có thể nhận được nhiều thông tin cụ thể hơn. Chúng tôi có thể phân chia thị trường của mình hơn nữa dựa trên giới tính, chủng tộc và điểm tín dụng. Sau đó, chúng tôi có thể phát hiện ra rằng thị trường mục tiêu của iPhone là phụ nữ da trắng dưới 30 tuổi với xếp hạng tín dụng vượt trội.
Khả năng phân đoạn là vô hạn và chỉ phụ thuộc vào dữ liệu bạn có.
Đào tạo
Các cơ sở giáo dục đã bắt đầu thu thập dữ liệu để hiểu rõ hơn về số lượng học sinh của họ và các môi trường thúc đẩy thành công. Về cơ bản, khi nhiều khóa học chuyển sang các nền tảng trực tuyến, người hướng dẫn có thể theo dõi và đánh giá hiệu suất bằng nhiều thứ nguyên và số liệu khác nhau, chẳng hạn như số lần gõ phím, hồ sơ sinh viên, lớp học, trường đại học và thời gian.
Tối ưu hóa hoạt động
Khai thác quy trình sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để cắt giảm chi phí trong các nhiệm vụ hoạt động, cho phép các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn. Điều này hỗ trợ các chủ doanh nghiệp xác định các điểm nghẽn tốn kém và cải thiện việc ra quyết định.
Ý bạn là gì khi khai thác dữ liệu?
Khai thác dữ liệu là một khái niệm mà hầu hết các công ty sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa. Về cơ bản, các doanh nghiệp tìm hiểu thêm về khách hàng của họ bằng cách sử dụng phần mềm để tìm kiếm xu hướng trong loạt dữ liệu khổng lồ. Điều này cho phép họ thiết kế các chiến dịch tiếp thị thành công hơn, cải thiện doanh số bán hàng và cắt giảm chi phí. Thu thập dữ liệu hiệu quả, lưu trữ và xử lý máy tính là tất cả những gì cần thiết để khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu được sử dụng để làm gì?
Việc sử dụng khai thác dữ liệu rất phổ biến trong các lĩnh vực kinh doanh như bán hàng và tiếp thị, phát triển sản phẩm, chăm sóc sức khỏe, v.v. Khi được thực hiện đúng cách, khai thác dữ liệu mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh đáng kể bằng cách cho phép bạn hiểu thêm về khách hàng của mình. Điều này cuối cùng dẫn đến việc phát triển các chiến lược tiếp thị thành công, cải thiện doanh thu và quản lý chi phí phù hợp.
Khai thác dữ liệu là gì và nó hoạt động như thế nào?
Các tổ chức bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu và tải chúng vào kho dữ liệu. Dữ liệu sau đó được lưu trữ và quản lý, tại chỗ hoặc trên đám mây. Dữ liệu được truy cập bởi các nhà phân tích kinh doanh, nhóm quản lý và chuyên gia công nghệ thông tin, những người sau đó sẽ quyết định cách tổ chức dữ liệu. Phần mềm ứng dụng sau đó sẽ tiếp quản. Nó sắp xếp dữ liệu tùy thuộc vào phản hồi của người dùng, sau đó nó trình bày dữ liệu ở định dạng dễ chia sẻ, chẳng hạn như biểu đồ hoặc bảng, bởi người dùng cuối.
3 loại khai thác dữ liệu là gì?
Một số kiểu khai thác dữ liệu là:
- Phân cụm.
- Sự dự đoán.
- Phân loại.
7 bước khai thác dữ liệu là gì?
- Làm sạch dữ liệu.
- Tích hợp dữ liệu.
- Giảm dữ liệu
- Chuyển đổi dữ liệu.
- Khai thác dữ liệu.
- Đánh giá các mẫu
Bài viết liên quan
- Các loại phân tích: Cách áp dụng chúng trong bất kỳ Doanh nghiệp nào
- Dự báo bán hàng là gì? Phương pháp và ví dụ trong thế giới thực
- CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO: Hướng dẫn Cuối cùng để Dự báo
- Định nghĩa Dự báo Kinh doanh, Phương pháp, Ví dụ, Loại (Cập nhật)
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Phân tích dự đoán so với phân tích dự đoán, được giải thích !!! (+ Hướng dẫn chi tiết)
- Dự báo nhu cầu: Phương pháp, Ví dụ, Mô hình (+ Hướng dẫn Chi tiết)
