Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Data Science và Data Mining là hai trong số các lĩnh vực quan trọng nhất trong công nghệ. Cả hai lĩnh vực này xoay quanh việc làm việc với dữ liệu.

Tuy nhiên, chúng được áp dụng dữ liệu theo hai cách khác nhau. Ngoài ra, kiến thức cần thiết để làm việc trong cả hai lĩnh vực này cũng khác nhau. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp thông tin tổng quan về Data Mining.

Bạn đang xem: Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Data Mining là gì?

Data mining – khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập mối quan hệ nhằm giải quyết các vấn đề thông qua phân tích dữ liệu. Công cụ khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có khả năng dự đoán xu hướng tương lai.

Quá trình khai phá dữ liệu là một quy trình phức tạp, bao gồm cả kho dữ liệu chuyên sâu và các công nghệ tính toán. Thêm vào đó, Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất dữ liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp dữ liệu và phân tích mẫu.

Trong Data Mining, có nhiều tham số quan trọng như quy tắc kết hợp, phân loại, phân cụm và dự báo. Một số tính năng chính của Data Mining:

• Dự đoán các mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu.
• Tính toán các dự đoán kết quả.
• Tạo thông tin phản hồi để phân tích.
• Tập trung vào cơ sở dữ liệu lớn hơn.
• Phân cụm dữ liệu trực quan.

Xem thêm: Data Science là gì? Vai trò của một Data Scientist

Các bước trong Data Mining

Các bước quan trọng trong quá trình Data Mining bao gồm:

Bước 1: Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được làm sạch để không có nhiễu hoặc dữ liệu bất thường.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu sẽ được kết hợp thành một.

Xem thêm : Cửa hàng tiện lợi là gì? Tìm hiểu về convenience store?

Bước 3: Lựa chọn dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp.

Bước 5: Khai phá dữ liệu – Trong bước này, chúng ta trích xuất dữ liệu hữu ích từ tập dữ liệu hiện có.

Bước 6: Đánh giá mẫu – Chúng ta phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.

Bước 7: Trình bày thông tin – Cuối cùng, thông tin sẽ được trình bày dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.

Ứng dụng của Data Mining

Data Mining có nhiều ứng dụng phổ biến như:

• Phân tích thị trường và chứng khoán
• Phát hiện gian lận
• Quản lý rủi ro và phân tích doanh nghiệp
• Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng
• Khám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu

Các công cụ khai phá dữ liệu

• RapidMiner

Là một trong những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu việc mã hóa để sử dụng. Nó cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, v.v.

• Weka

Weka là một phần mềm khai phá dữ liệu mã nguồn mở được phát triển tại Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không yêu cầu mã hóa và có giao diện người dùng đơn giản.

Sử dụng Weka, bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Nó cung cấp một loạt các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm, v.v.

• KNime

Xem thêm : 7P Trong Marketing Mix là gì? Ứng dụng Mô hình Marketing Mix 7P 2023

KNime là một bộ công cụ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, đặc biệt được sử dụng cho việc tiền xử lý dữ liệu, tức là ETL (Trích xuất, Chuyển đổi & Tải). Ngoài ra, nó tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học dữ liệu và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng toàn diện cho tất cả các hoạt động liên quan.

• Apache Mahout

Apache Mahout là một phần mở rộng của Nền tảng Big Data Hadoop. Các nhà phát triển tại Apache đã phát triển Mahout để đáp ứng nhu cầu khai phá dữ liệu và phân tích ngày càng tăng trong Hadoop.

Nó cung cấp các chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

• Oracle DataMining

Oracle DataMining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất khung hình và biểu đồ.

• TeraData

Việc lưu trữ dữ liệu là một yêu cầu quan trọng đối với khai phá dữ liệu. TeraData, còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData, cung cấp dịch vụ lưu trữ kho dữ liệu và các công cụ khai phá dữ liệu.

Nó có khả năng lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng, tức là lưu trữ dữ liệu ít được sử dụng trong phần ‘chậm’ và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.

• Orange

Phần mềm Orange được biết đến bởi việc kết hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Nó được viết bằng Python và cung cấp giao diện người dùng trực quan và hấp dẫn.

Xem thêm: Top 6 ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu

Nguồn: data-flair.training

Nguồn: https://stamboom-boden.com
Danh mục: Là Gì