Hiện nay với sự phát triển của công nghệ thông tin một cách không ngừng thì vấn đề được đặt ra đó là làm thế nào để khai phá được dữ liệu một cách tốt nhất. Cùng bài viết dưới đây tìm hiểu về khai phá dữ liệu là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến?
Mục lục bài viết
1. Khai phá dữ liệu là gì?
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 các mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.
Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, 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.
Có nhiều tham số quan trọng khác nhau trong Data Mining, chẳng hạn 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 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
2. Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến:
2.1. RapidMiner:
Công cụ đầu tiên phải kể tới đó là RapidMiner. Đây là công cụ khai phá dữ liệu khá phổ biến hiện nay. Được viết trên nền tảng JAVA nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành. Ngoài ra, nó còn cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm,…
2.2. Weka:
Công cụ được cho ra đời tại Đại học Wichita là một phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở. Tương tự như RapidMiner, công cụ này không yêu cầu mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.
Sử dụng Weka, người dùng có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java. Weka được trang bị đa dạng chức năng như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm,…
2.3. KNime:
Với khả năng hoạt động vô cùng mạnh mẽ tích hợp nhiều thành phần khác nhau của học máy và khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng. KNime hỗ trợ người dùng rất nhiều trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu
2.4. Apache Mahout:
Từ nền tảng Big Data Hadoop, người ta đã cho cho ra đời thêm Apache Mahout với mục đích giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop. Nó được trang bị nhiều chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm,…
2.5. Oracle Data Mining:
Khi sử dụng Oracle Data Mining. nó cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và biểu đồ. Các phân tích sẽ hiển thị một cách trực quan giúp người dùng dễ dàng đưa ra dự đoán cho kế hoạch tương la
2.6. TeraData:
TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. Nhờ khả năng thông minh được trang bị, công cụ có thể dựa trên tần suất sử dụng dữ liệu của người dùng và thực hiện việc cho phép truy cập nhanh hay chậm.
Với một dữ liệu bạn thường xuyên cần sử dụng, TeraData sẽ cho phép truy cập nhanh hơn là một dữ liệu ít được sử dụng. Đối với dữ liệu, nhập kho là một yêu cầu cần thiết.
2.7. Orange:
Công cụ được lập trình bằng Python với giao diện trực quan và tương tác dễ dàng. Phần mềm Orange được biết đến bởi việc tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy thông minh, đơn giản.
3. Các bước trong khai phá dữ liệu hiện nay:
Các bước quan trọng khi Data Mining bao gồm:
Bước 1: Làm sạch dữ liệu – Trong bước này, dữ liệu được làm sạch sao cho không có tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.
Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Trong quá trình tích hợp dữ liệu, nhiều nguồn dữ liệu sẽ kết hợp lại thành một.
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 tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.
Bước 6: Đánh giá mẫu – Chúng tôi phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.
Bước 7: Trình bày thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.
4. Kĩ thuật khai phá dữ liệu:
Về cơ bản, khai phá dữ liệu là về xử lý dữ liệu và nhận biết các mẫu và các xu hướng trong thông tin đó để bạn có thể quyết định hoặc đánh giá. Các nguyên tắc khai phá dữ liệu đã được dùng nhiều năm rồi, nhưng với sự ra đời của big data (dữ liệu lớn), nó lại càng phổ biến hơn.
Big data gây ra một sự bùng nổ về sử dụng nhiều kỹ thuật khai phá dữ liệu hơn, một phần vì kích thước thông tin lớn hơn rất nhiều và vì thông tin có xu hướng đa dạng và mở rộng hơn về chính bản chất và nội dung của nó. Với các tập hợp dữ liệu lớn, để nhận được số liệu thống kê tương đối đơn giản và dễ dàng trong hệ thống vẫn chưa đủ. Với 30 hoặc 40 triệu bản ghi thông tin khách hàng chi tiết, việc biết rằng 2 triệu khách hàng trong số đó sống tại một địa điểm vẫn chưa đủ. Bạn muốn biết liệu 2 triệu khách hàng đó có thuộc về một nhóm tuổi cụ thể không và bạn cũng muốn biết thu nhập trung bình của họ để bạn có thể tập trung vào các nhu cầu của khách hàng của mình tốt hơn.
Những nhu cầu hướng kinh doanh này đã thay đổi cách lấy ra và thống kê dữ liệu đơn giản sang việc khai phá dữ liệu phức tạp hơn. Vấn đề kinh doanh hướng tới việc xem xét dữ liệu để giúp xây dựng một mô hình để mô tả các thông tin mà cuối cuộc sẽ dẫn đến việc tạo ra báo cáo kết quả. Hình dưới đây phác thảo quá trình này.
Quá trình phân tích dữ liệu, khám phá dữ liệu và xây dựng mô hình dữ liệu thường lặp lại khi bạn tập trung vào và nhận ra các thông tin khác nhau để bạn có thể trích ra. Bạn cũng phải hiểu cách thiết lập quan hệ, ánh xạ, kết hợp và phân cụm thông tin đó với dữ liệu khác để tạo ra kết quả. Quá trình nhận ra dữ liệu nguồn và các định dạng nguồn, rồi ánh xạ thông tin đó tới kết quả đã cho của chúng tôi có thể thay đổi sau khi bạn phát hiện ra các yếu tố và các khía cạnh khác nhau của dữ liệu.
Các kỹ thuật chính
Một số kỹ thuật cốt lõi, được sử dụng trong khai phá dữ liệu, mô tả kiểu hoạt động khai phá và hoạt động phục hồi dữ liệu. Thật không may là các công ty và các giải pháp khác nhau không phải lúc nào cũng dùng chung các thuật ngữ. Chính các thuật ngữ này có thể làm tăng thêm sự mơ hồ và sự phức tạp.
Hãy xem xét một số kỹ thuật chính và ví dụ về cách sử dụng các công cụ khác nhau để dựng lên việc khai phá dữ liệu.
Sự kết hợp
Sự kết hợp (hay mối quan hệ) có lẽ là kỹ thuật khai phá dữ liệu được biết đến nhiều hơn, hầu như quen thuộc và đơn giản. Ở đây, bạn thực hiện một sự tương quan đơn giản giữa hai hoặc nhiều mục, thường cùng kiểu để nhận biết các mẫu. Ví dụ, khi theo dõi thói quen mua hàng của người dân, bạn có thể nhận biết rằng một khách hàng luôn mua kem khi họ mua dâu tây, nên bạn có thể đề xuất rằng lần tới khi họ mua dâu tây, họ cũng có thể muốn mua kem.
Việc xây dựng các công cụ khai phá dữ liệu dựa trên sự kết hợp hay mối quan hệ có thể thực hiện đơn giản bằng các công cụ khác nhau. Ví dụ, trong InfoSphere Warehouse một trình hướng dẫn đưa ra các cấu hình của một luồng thông tin được sử dụng kết hợp bằng cách xem xét thông tin nguồn đầu vào của cơ sở dữ liệu, thông tin về cơ sở ra quyết định và thông tin đầu ra của bạn. Hình 2 cho thấy một ví dụ của cơ sở dữ liệu ví dụ mẫu.
