Data Mining là gì? Công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Data Mining là gì? Được biết đây là một thuật ngữ dùng để chỉ lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính. Hãy cùng đọc ngay bài viết sau để hiểu rõ hơn về thuật ngữ này và những thông tin liên quan khác nhé!

Data Mining là gì?

Khái niệm

Data Mining thuật ngữ chỉ việc xử lý một kho dữ liệu khổng lồ. Công việc chính trong Data Mining là quá trình tính toán, phân tích và sắp xếp các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn để thiết lập các mối liên hệ và dễ dàng giải quyết nhiều vấn đề khác trong tương lai.

Data Mining là gì?
Data Mining là gì?

Công việc này giúp các doanh nghiệp lớn xác định được trào lưu, xu hướng tương lai. Đây là một quá trình phức tạp và khó khăn vì phải làm việc với kho dữ liệu lớn và nhiều công cụ hỗ trợ khác.

Ngoài ra, đây không chỉ tập trung vào việc trích xuất dữ liệu mà nó còn đòi hỏi thêm việc chuyển đổi, suy xét và suy luận mô hình, xuất kết quả các cấu trúc đã phân tích và phân tích thêm nhiều vấn đề khác.

Phương pháp khai phá dữ liệu

Phương pháp khai phá dữ liệu
Phương pháp khai phá dữ liệu

Hiện có 6 phương pháp khai phá dữ liệu chính là:

  • Phân loại (Classification): Phương pháp này chủ yếu tập trung vào việc dự báo, phân loại đối tượng.
  • Hồi quy (Regression): Mục đích của phương pháp này là để giúp khám phá, ánh xạ dữ liệu.
  • Phân nhóm (Clustering): Phương pháp phân nhóm giúp mô tả phổ biến. Nó giúp người làm mô tả dữ liệu bằng cách tìm cách xác định một tập hợp hữu hạn các cụm.
  • Tổng hợp (Summarization): Phương pháp này cho phép người làm tìm kiếm một mô tả nhỏ gọn.
  • Mô hình ràng buộc (Dependency modeling): Người làm sẽ tìm được mô hình cục bộ mô tả các phụ thuộc dựa vào phương pháp mô hình ràng buộc.
  • Dò tìm biến đổi và độ lệch (Change and Deviation Dectection): Mục đích của phương pháp này là để tìm ra những thay đổi quan trọng.

Tính năng chính Data Mining

Tính năng chính Data Mining
Tính năng chính Data Mining

Data Mining có 5 tính năng chính:

  • Dự đoán mẫu
  • Đoán trước được kết quả
  • Xây dựng thông tin phản hỗ trợ cho việc phân tích
  • Phân tích và suy luận cho những dữ liệu lớn hơn
  • Chia nhóm cho các dữ liệu trực quan

Quy trình thực hiện Data Mining

Quy trình thực hiện Data Mining
Quy trình thực hiện Data Mining

Quy trình thực hiện Data Mining có 7 bước:

  • Làm sạch dữ liệu: Đây là bước đầu tiên trong khai thác dữ liệu. Nó có tầm quan trọng vì dữ liệu bẩn nếu được sử dụng trực tiếp trong khai thác có thể gây nhầm lẫn trong quy trình và tạo ra kết quả không chính xác.
  • Tích hợp dữ liệu: Bước này có thể giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ của quá trình khai thác dữ liệu.
  • Làm giảm dữ liệu: Mục đích này giúp kích thước của dữ liệu có khối lượng nhỏ hơn nhiều nhưng vẫn duy trì tính toàn vẹn.
  • Chuyển đổi dữ liệu: Trong quá trình này, dữ liệu được chuyển thành một dạng phù hợp với quá trình khai thác dữ liệu. Dữ liệu được hợp nhất để quá trình khai thác hiệu quả hơn và các mẫu dễ hiểu hơn.
  • Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một quá trình để xác định các mẫu và những suy luận từ một lượng lớn dữ liệu.
  • Đánh giá mẫu: Bước này bao gồm việc xác định các mẫu đại diện cho kiến ​​thức dựa trên các thước đo, cho biết kiến thức nào là cần thiết, phần nào là dư thừa cần được loại bỏ. Các phương pháp trực quan hóa và tóm tắt dữ liệu được sử dụng để người dùng có thể hiểu được dữ liệu.
  • Trình bày thông tin: Dữ liệu được trực quan hóa dưới dạng báo cáo, bảng, v.v. và gửi cho những bộ phận xử lý thông tin này.

Ứng dụng Data Mining trong đời sống

Ứng dụng Data Mining trong đời sống
Ứng dụng Data Mining trong đời sống

Data Mining được ứng dụng rất nhiều trong đời sống thông thường, tiêu biểu là trong các lĩnh vực:

  • Nhà cung cấp dịch vụ di động
  • Khu vực bán lẻ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Thương mại điện tử
  • Khoa học và Kỹ thuật
  • Phòng chống tội phạm

Ngoài ra, Data Mining còn được ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế, tiếp thị, chăm sóc sức khỏe, chăm sóc khách hàng,…

Một số công cụ khai phá dữ liệu khác

RapidMiner

RapidMiner mang trí tuệ nhân tạo đến doanh nghiệp thông qua nền tảng khoa học dữ liệu mở và có thể mở rộng. Được xây dựng cho các nhóm phân tích, RapidMiner thống nhất toàn bộ vòng đời của khoa học dữ liệu từ chuẩn bị dữ liệu đến học máy đến triển khai mô hình dự đoán. Hơn 700.000 chuyên gia phân tích sử dụng các sản phẩm RapidMiner để thúc đẩy doanh thu, giảm chi phí và tránh rủi ro.

RapidMiner được sử dụng cho các ứng dụng kinh doanh và thương mại cũng như nghiên cứu, giáo dục, đào tạo, tạo mẫu nhanh và phát triển ứng dụng. RapidMiner được sử dụng trên Java độc lập với nền tảng và chạy trên mọi nền tảng có sẵn Java Runtime Environment (JRE) thích hợp.

RapidMiner
RapidMiner

RapidMiner dễ dùng, đọc tất cả các loại cơ sở dữ liệu rất nhanh, nhiều tính năng, tiết kiệm thời gian bằng cách nhân bản biến đổi để sử dụng lại trên các phân tích mới. Tuy nhiên, việc chia sẻ phân tích RapidMiner Studio lại khá khó khăn và nó chỉ miễn phí trong 10,000 dòng đầu – nếu hơn ngưỡng này sẽ phải trả phí khá đắt đó.

Weka

Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka), được phát triển tại Đại học Waikato, New Zealand, là phần mềm miễn phí được cấp phép theo Giấy phép Công cộng GNU và là phần mềm đồng hành với cuốn sách “Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”.

Weka chứa một bộ sưu tập các công cụ trực quan và thuật toán để phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán, cùng với giao diện người dùng đồ họa để dễ dàng truy cập vào các chức năng này.

Weka hỗ trợ một số tác vụ khai thác dữ liệu tiêu chuẩn, cụ thể hơn là tiền xử lý dữ liệu, phân cụm, phân loại, hồi quy, trực quan hóa và lựa chọn tính năng. Weka yêu cầu máy tính phải sở hữu tối thiểu là nền tảng Java 1.7.

Weka
Weka

Weka có thể được sử dụng trên bất kỳ nền tảng nào hỗ trợ Java và nó là phần mềm mã nguồn mở. Ngoài ra, Weka còn có các khóa học trực tuyến miễn phí dạy cách sử dụng. Điểm yếu của Weka là vì nó chạy trên Java nên tốn nhiều bộ nhớ nhưng có thể được tránh bằng cách sử dụng Giao diện dòng lệnh (CLI) để tải và xử lý tập dữ liệu lớn.

Mặc dù là mã nguồn mở nhưng có thể nó sẽ yêu cầu người dùng mua giấy phép từ một hoặc nhiều tổ chức công ty. Thêm vào đó là máy chủ lưu trữ dữ liệu WEKA WIKI (wikispaces) đang ngừng hoạt động, thông tin về nơi dữ liệu này sẽ cư trú lâu dài vẫn chưa có sẵn.

KNime

KNime (Konstanz Information Miner) là một nền tảng phân tích, báo cáo và tích hợp dữ liệu mã nguồn mở và miễn phí. KNime tích hợp các thành phần khác nhau cho máy học và khai thác dữ liệu thông qua khái niệm “Lego of Analytics” theo mô-đun dữ liệu. Giao diện người dùng đồ họa và việc sử dụng JDBC cho phép tập hợp các nút kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm tiền xử lý (ETL: Extraction, Transformation, Loading), lập mô hình, phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà không cần hoặc chỉ lập trình tối thiểu.

KNime được sử dụng trong nghiên cứu dược phẩm. Ngoài ra, nó cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác như phân tích dữ liệu khách hàng CRM, kinh doanh thông minh, khai thác văn bản và phân tích dữ liệu tài chính. KNIME chạy trên máy tính Linux, Windows (XP trở lên) hoặc MacOS.

KNime
KNime

KNime cho phép thao tác và xử lý tập dữ liệu lớn. Thêm vào đó là nó còn giúp quản lý nhiều người dùng và quy trình làm việc. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu lại không được chặt chẽ và các công việc đơn giản có thể mất nhiều thời gian. KNime cũng thường hay xảy ra vấn đề với nhập dữ liệu và hợp nhất nhiều tệp.

Apache Mahout

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm tạo ra các triển khai miễn phí các thuật toán học máy phân tán hoặc có thể mở rộng, tập trung chủ yếu vào đại số tuyến tính. Mahout cũng cung cấp các thư viện Java / Scala cho các phép toán thông thường (tập trung vào đại số tuyến tính và thống kê) và các bộ sưu tập Java nguyên thủy.

Apache Mahout là một dự án của Apache Software Foundation nhằm tạo ra chương trình triển khai miễn phí các thuật toán học máy phân tán, mở rộng và tập trung chủ yếu vào đại số tuyến tính. Khi trước, ứng dụng này đòi hỏi máy sử dụng nền tảng Apache Hadoop, tuy nhiên ngày nay nó chủ yếu tập trung vào Apache Spark.

Apache Mahout
Apache Mahout

Apache Mahout được đánh giá là dễ sử dụng và tốc độ khai phá nhanh cùng với những tính năng khai phá dữ liệu phức tạp. Tuy nhiên, điểm trừ của nó là các thuật toán không đa dạng, không có sẵn những quá trình khai phá tự động và hệ thống quản lý dữ liệu không được đánh giá cao.

Oracle Data Mining

Oracle Data Mining (ODM) là một thành phần của Oracle Advanced Analytics Database Option, cung cấp các thuật toán khai thác dữ liệu mạnh mẽ cho phép các nhà phân tích dữ liệu khám phá thông tin chi tiết. Nó còn đưa ra dự đoán và tận dụng dữ liệu và đầu tư Oracle của họ. Với ODM, bạn có thể xây dựng và áp dụng các mô hình dự đoán bên trong Oracle Database. Từ đó giúp bạn dự đoán hành vi của khách hàng, nhắm mục tiêu khách hàng tốt nhất của mình, phát triển hồ sơ khách hàng, xác định các cơ hội bán chéo và phát hiện các điểm bất thường và gian lận tiềm ẩn.

Oracle Data Mining cung cấp các phương tiện để tạo, quản lý và triển khai hoạt động của các mô hình khai thác dữ liệu bên trong môi trường cơ sở dữ liệu.

Oracle Data Mining
Oracle Data Mining

Oracle Data Mining có độ bảo mật dữ liệu cao và hệ thống quản lý dữ liệu tuyệt vời. Ngoài ra, ứng dụng còn có sẵn người hỗ trợ hướng dẫn cách sử dụng và giúp bạn giải quyết khi gặp trục trặc. Tuy nhiên, nó lại có khuyết điểm ở hệ thống dữ liệu sao lưu không được xử lý tốt.

TeraData

Teradata là một công ty phần mềm doanh nghiệp phát triển và bán đăng ký phần mềm phân tích cơ sở dữ liệu. Công ty cung cấp ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, sản phẩm đám mây và tư vấn. Nó hoạt động ở Bắc và Mỹ Latinh, Châu Âu, Trung Đông, Châu Phi và Châu Á.

TeraData là một công ty phần mềm doanh nghiệp phát triển và bán phần mềm phân tích cơ sở dữ liệu. Công ty cung cấp ba dịch vụ chính: phân tích kinh doanh, sản phẩm đám mây và tư vấn.

Nền tảng phân tích Teradata cung cấp các chức năng tốt nhất và các công cụ hàng đầu để cho phép người dùng tận dụng sự lựa chọn của họ về công cụ và ngôn ngữ trên quy mô lớn và khai thác nó trên các loại dữ liệu khác nhau.

TeraData
TeraData

TeraData giúp người dùng nhúng các phân tích gần với dữ liệu, loại bỏ nhu cầu di chuyển dữ liệu và cho phép người dùng chạy các phân tích của họ dựa trên các tập dữ liệu lớn hơn với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, ứng dụng cần phải nâng cấp hệ thống phân tích dữ liệu chuyên sâu và bộ nhớ cho hệ thống quản lý dữ liệu.

Orange

Orange là bộ công cụ trực quan hóa dữ liệu, máy học và khai thác dữ liệu mã nguồn mở. Nó có giao diện dành cho người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu định tính nhanh chóng khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là một gói phần mềm lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, học máy, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Orange giúp người dùng lập trình trực quan để phân tích dữ liệu khám phá và trực quan hóa dữ liệu tương tác. Orange là gói phần mềm lập trình trực quan dựa trên thành phần để trực quan hóa dữ liệu, thu thập dữ liệu máy móc, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Orange
Orange

Orange có widget giúp trực quan hóa dữ liệu đơn giản, lựa chọn tập hợp con và xử lý trước, đến đánh giá các thuật toán học và mô hình dự đoán. Tuy nhiên, điểm trừ to bự của ứng dụng này là khả năng xử lý những bộ dữ liệu có dung lượng khổng lồ.

Trên đây là bài viết giải thích câu hỏi Data Mining là gì và những ứng dụng của nó trong đời sống. Thêm vào đó, bạn cũng có thể khám phá thêm những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến hiện nay. Hy vọng bạn sẽ có thêm nhiều kiến thức bổ ích sau khi đọc bài viết này nhé!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *