Data Science và Data Mining là hai lĩnh vực quan trọng trong công nghệ. Cả hai đều xoay quanh việc làm việc với dữ liệu.
Tuy nhiên, cách chúng sử dụng dữ liệu là khác nhau. Kiến thức cần thiết để làm việc trong hai lĩnh vực này cũng khác nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu 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 và sắp xếp một tập hợp lớn dữ liệu để xác định các mẫu và mối liên hệ. Quá trình này giúp giải quyết các vấn đề và dự đoán xu hướng tương lai cho doanh nghiệp.
Data Mining là một quá trình phức tạp, bao gồm kho dữ liệu sâu cùng với các công nghệ tính toán. Nó không chỉ giới hạn ở việc trích xuất dữ liệu, mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp và phân tích dữ liệu.
Data Mining có nhiều tham số quan trọng như kết hợp quy tắc, phân loại, phân cụm và dự báo. Các tính năng chính của Data Mining bao gồm:
- Dự đoán mẫu dựa trên xu hướng 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 dễ nhìn.
Xem thêm: Data Science là gì? Vai trò của 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 loại bỏ các thông tin không mong muốn hoặc không thường.
Bước 2: Tích hợp dữ liệu – Quá trình tích hợp dữ liệu kết hợp nhiều nguồn dữ liệu thành một nguồn duy nhất.
Xem thêm : "Ưu Đãi" trong Tiếng Anh là gì: Định Nghĩa, Ví Dụ Anh Việt
Bước 3: Lựa chọn dữ liệu – Dữ liệu cần thiết được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu – Dữ liệu được chuyển đổi để thực hiện phân tích và hoạt động tổng hợp.
Bước 5: Khai phá dữ liệu – Trích xuất dữ liệu hữu ích từ tập dữ liệu hiện có.
Bước 6: Đánh giá mẫu – Phân tích các mẫu có trong dữ liệu.
Bước 7: Trình bày thông tin – Hiển thị thông tin dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.
Ứng dụng của Data Mining
Data Mining có nhiều ứng dụng thông thường 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 10 ứng dụng khai phá dữ liệu khác.
Các công cụ khai phá dữ liệu
- RapidMiner
RapidMiner là một trong những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất. Nó được viết bằng Java và không yêu cầu mã hóa để sử dụng. RapidMiner cung cấp các tính năng khai thác dữ liệu như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, lọc, phân cụm, vv.
- 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.
Bạn có thể gọi các thuật toán học máy trực tiếp hoặc nhập chúng bằng mã Java khi sử dụng Weka. Nó cung cấp nhiều công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm, vv.
- KNime
Xem thêm : OpenVPN là gì? Khi nào nên sử dụng OpenVPN?
KNime là một bộ khai phá dữ liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng cho tiền xử lý dữ liệu (ETL – Extraction, Transformation & Loading). Nó tích hợp nhiều thành phần 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. Mahout được phát triển để giải quyết các nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và phân tích trong Hadoop.
Nó bao gồm các tính năng học máy như phân loại, hồi quy, phân cụm, vv.
- Oracle Data Mining
Oracle Data Mining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó cho phép người dùng khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất khung hình và biểu đồ.
- TeraData
Đối với việc nhập và lưu trữ dữ liệu, TeraData, còn được gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData, cung cấp dịch vụ kho chứa và công cụ khai phá dữ liệu.
Nó có thể 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 thường xuyên được sử dụng.
- Orange
Phần mềm Orange kết hợp các công cụ khai phá dữ liệu và học máy. Nó được viết bằng Python và cung cấp giao diện đồ họa và sự tương tác tốt cho người dùng.
Xem thêm: Top 6 ngôn ngữ lập trình dữ liệu khoa học phổ biến
Nguồn: data-flair.training
