Data Science và Data Mining là hai trong số các ngành nghề quan trọng nhất trong công nghệ. Cả hai ngành nghề này đều xoay quanh tài liệu.

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

Tuy nhiên, chúng sử dụng tài liệu theo 2 cách khác nhau. Hơn nữa, tri thức cấp thiết để thao tác trong cả hai ngành nghề này cũng khác nhau. Nội dung bài viết ở đây cung cấp tri thức tổng quan về Data Mining.

Data Mining là gì?

Data mining – khai phá tài liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp tài liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm xử lý các vấn đề nhờ phân tích tài liệu. Các MCU khai phá tài liệu được chấp nhận các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.

Quá trình khai phá tài liệu là một quá trình phức tạp gồm có kho tài liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. Hơn nữa, Data Mining không chỉ giới hạn trong việc trích xuất tài liệu mà còn được sử dụng để chuyển đổi, làm sạch, tích hợp tài liệu và phân tích mẫu.

Có nhiều thông số quan trọng khác nhau trong Data Mining, ví như quy tắc phối 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 tài liệu.
• Tính toán dự đoán kết quả
• Tạo thông tin phản hồi để phân tích
• Tập trung vào cơ sở tài liệu to nhiều hơn.
• Phân cụm tài liệu trực quan

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

Các bước trong Data Mining

Các bước quan trọng khi Data Mining gồm có:

Bước 1: Làm sạch tài liệu – Trong bước này, tài liệu được làm sạch sao cho không có tạp âm hay thất thường trong tài liệu.

Xem Thêm : Starium là công nghệ rạp gì?

Bước 2: Tích hợp tài liệu – Trong quá trình tích hợp tài liệu, nhiều nguồn tài liệu sẽ phối hợp lại thành một.

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

Bước 4: Chuyển đổi tài liệu – Trong bước này, tài liệu sẽ tiến hành chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như những hoạt động tổng hợp.

Bước 5: Khai phá tài liệu – Trong bước này, chúng tôi trích xuất tài liệu hữu ích từ nhóm tài liệu hiện có.

Bước 6: Nhận định mẫu – Chúng tôi phân tích một số mẫu có trong tài liệu.

Bước 7: Trình bày thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ tiến hành thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận.

Ứng dụng của Data Mining

Có nhiều ứng dụng của Data Mining thường thấy như:

• Phân tích thị trường và đầu tư 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 tài liệu

Các dụng cụ khai phá tài liệu

• RapidMiner

Là một trong những dụng cụ phổ quát nhất để khai phá tài liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành. Hơn nữa, nó cung cấp các chức năng khai thác tài liệu khác nhau như tiền xử lý tài liệu, trình diễn tài liệu, lọc, phân cụm, v.v.

• Weka

Weka là một phần mềm khai thác tài liệu mã nguồn mở được phát triển tại ĐH Wichita. Giống như RapidMiner, Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản.

Xem Thêm : 4 mẫu Bản tường trình được dùng thông dụng nhất 2023

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

• KNime

KNime là một bộ khai phá tài liệu mạnh mẽ, chủ yếu được sử dụng cho tiền xử lý tài liệu, đó là, ETL: Trích xuất, Chuyển đổi & Tải. Hơn nữa, nó tích hợp nhiều thành phần khác nhau của khoa học máy và khai phá tài liệu để cung cấp một nền tảng gồm có cho tất cả những hoạt động phù hợp.

• 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 xử lý nhu cầu ngày càng tăng về khai phá tài liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop.

Kết quả là, nó chứa các chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

• Oracle DataMining

Oracle DataMining là một dụng cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán tài liệu. Nó được chấp nhận người dùng thực hiện khai phá tài liệu trên cơ sở tài liệu SQL để trích xuất các sườn hình và biểu đồ.

• TeraData

Khi đối chiếu với tài liệu, nhập kho là một yêu cầu cấp thiết. TeraData, còn được gọi là Cơ sở tài liệu TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các dụng cụ khai phá tài liệu.

Nó có thể lưu trữ tài liệu dựa trên mức độ sử dụng của chúng, tức là, nó lưu trữ tài liệu ít được sử dụng trong phần ‘slow’ và được chấp nhận truy cập nhanh vào tài liệu được sử dụng thường xuyên.

• Orange

Phần mềm Orange được nghe biết bởi việc tích hợp các dụng cụ khai phá tài liệu và học máy. Nó được viết bằng Python và cung cấp trực quan tương tác và thẩm mỹ cho tất cả những người dùng.

Xem thêm: Top 6 tiếng nói lập trình khoa học tài liệu thường gặp

Nguồn: data-flair.training