[KHÁM PHÁ] Data Mining là gì và tên các công cụ Data Mining phổ biến

Data Mining là “khai phá dữ liệu”. Tuy nhiên khái niệm data mining là gì không hẳn chỉ đơn giản như vậy. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về nó nào!

Tìm hiểu Data Mining

Data Mining là gì?

Để hiểu rõ Data Mining là gì, trước tiên chúng ta hãy cùng phân tích 2 yếu tố: “data” và “mining”. “Data” thì ai cũng biết nó là “dữ liệu” – ở đây chỉ nguồn dữ liệu được các tổ chức, doanh nghiệp thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Còn “mining” là danh từ chỉ việc đào đất để tìm nguyên liệu quý như than, vàng, dầu mỏ… Ghép 2 từ đơn này lại với nhau, ta sẽ được khái niệm data mining có nghĩa là “khai phá dữ liệu” .

Vậy khai phá dữ liệu là gì? Đó là quá trình “đào” sâu vào dữ liệu để tiến hành phân tích và tìm kiếm những giá trị đang nằm ẩn sâu bên trong. Nói một cách đơn giản và dễ hiểu hơn, nếu muốn có câu trả lời cho những câu hỏi như: “Dữ liệu cung cấp thông tin gì?”, “Thông tin đó hữu ích hay không?” thì chúng ta phải tiến hành data mining – khai phá dữ liệu.

XEM THÊM: Affiliates Marketing là gì? Cách kiếm tiền bằng tiếp thị liên kết

Các bước trong quy trình Data Mining

Quy trình data mining thường bao gồm các bước sau đây:

• Bước 1: Bước đầu tiên chính là làm sạch dữ liệu. Bạn phải đảm bảo rằng dữ liệu không có gì bất thường hoặc không có chút tạp âm nào hết
• Bước 2: Tiếp theo là bước tích hợp dữ liệu. Tích hợp chính là việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu lại thành một nguồn duy nhất
• Bước 3: Sau bước tích hợp là bước lựa chọn dữ liệu. Ở bước này, dữ liệu sẽ được trích xuất ra từ cơ sở dữ liệu
• Bước 4: Dữ liệu được trích xuất xong thì đó là lúc để tiến hành chuyển đổi dữ liệu. Chúng ta cần chuyển đổi chúng để tiến hành phân tích và tổng hợp các thông tin cần thiết

• Bước 5: Tiếp theo là bước khai phá dữ liệu. Chúng ta sẽ tiến hành trích xuất các dữ liệu mà chúng ta cho rằng hữu ích từ nhóm dữ liệu đang có
• Bước 6: Tiếp nối bước khai phá dữ liệu là bước đánh giá các mẫu có trong dữ liệu
• Bước 7: Bước cuối cùng là trình bày thông tin. Thông tin có thể được biểu hiện dưới dạng bảng, biểu đồ, ma trận…

Ứng dụng của Data mining đối với doanh nghiệp

Bạn đã nắm được data mining là gì rồi, vậy bạn có muốn biết tại sao các doanh nghiệp lại thường xuyên tiến hành hoạt động này không? Đó là vì ứng dụng tuyệt vời của nó đã giúp đỡ cho doanh nghiệp rất nhiều. Dưới đây là những ứng dụng hay ho của Data mining đối với doanh nghiệp:

Dự đoán doanh thu

Doanh nghiệp có thể tiến hành khai phá dữ liệu để dự đoán về doanh thu. Nó sẽ giúp bạn nhìn lại thời điểm khách mua hàng và đưa ra dự đoán về thời điểm tiếp theo mà khách mua hàng. Sau quá trình data mining, bạn sẽ nhận ra được chiến lược truyền thông nào đã lỗi thời, từ đó đưa ra giải pháp khác để thu hút người tiêu dùng. Phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu khách hàng hơn và đó chính là “kim chỉ nam” để khiến doanh thu tăng lên.

Tiếp thị trên cơ sở dữ liệu

Quy trình data mining sẽ giúp cho các doanh nghiệp kiểm tra các mô hình mua hàng của khách, sau đó tiến hành phân tích về mặt nhân khẩu học cũng như tâm lý của khách hàng để xây dựng hồ sơ. Từ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm có sức hút đối với người tiêu dùng.

THAM KHẢO – Inbound Marketing là gì? Những điều cần biết về Marketing hai chiều

Lập kế hoạch bán hàng

Data mining cực kỳ hữu ích và phù hợp cho các công ty trực tuyến và ngoại tuyến. Việc khai phá dữ liệu sẽ tốt cho quá trình mở thêm các cửa hàng mới của các công ty ngoại tuyến. Nó cũng giúp các doanh nghiệp trực tuyến lập kế hoạch hàng hóa, từ đó họ có thể xác định các tùy chọn lưu trữ và kho lưu trữ hàng tồn kho.

Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Dưới đây là danh sách các công cụ data mining được yêu thích và sử dụng nhiều nhất hiện nay:

• RapidMiner: RapidMiner là một trong các công cụ khai phá dữ liệu được ưa chuộng nhất thị trường hiện nay. Nó được viết trên nền tảng Java nhưng không cần mã hóa để vận hành. RapidMiner cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu như: lọc, phân cụm, biểu diễn dữ liệu…

• Weka: Weka là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở. Nó là sản phẩm được phát triển tại Đại học Wichita, Kansas, Hoa Kỳ. Tương tự như RapidMiner, Weka không cần mã hóa và sử dụng GUI rất đơn giản. Thông qua Weka, người dùng có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung cấp một loạt các công cụ hữu ích như: tiền xử lý, phân loại, phân cụm…
• KNime: KNime được đánh giá là bộ khai phá dữ liệu mạnh mẽ và vô cùng hiệu quả. Nó tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá dữ liệu, đảm bảo cung cấp cho người dùng một nền tảng bao gồm tất cả các hoạt động phù hợp nhất
• Oracle DataMining: Oracle DataMining thực sự là một công cụ tuyệt vời để phân tích, phân loại và đưa ra các dự đoán về dữ liệu. Với công cụ này, người dùng có thể khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất khung hình, biểu đồ…
• Apache Mahout: Apache Mahout là phần mở rộng của Big Data Hadoop. Nó chứa các chức năng học máy như phân loại, phân cụm, hồi quy… và giải pháp tuyệt vời để khai phá và phân tích dữ liệu

• TeraData: TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. Nó có thể lưu trữ dữ liệu dựa vào mức độ sử dụng
• Orange: Orange được viết bằng Python và cung cấp trực quan tương tác cho người dùng

Tìm hiểu thêm – Kênh phân phối là gì? Những kênh phân phối phổ biến trong Marketing

Vậy là thông qua bài viết này, chúng tôi đã cung cấp cho bạn nhiều kiến thức thú vị và hữu ích như: data mining là gì, ứng dụng của nó đối với doanh nghiệp, các loại công cụ data mining phổ biến… Mong rằng đây chính là những thông tin mà bạn đang tìm kiếm!