EnglishTrở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 BigDataUni đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, BigDataUni sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.
Dành cho các bạn chưa xem phần 1: Tổng quan về Data mining (Phần 1): Data mining là gì?
Dưới đây là những loại thông tin, nguồn dữ liệu có thể khai thác bằng Data mining, qua đó chúng ta sẽ hình dung trước được những lĩnh vực nào đạt được lợi ích từ Data mining.
- Các giao dịch trong kinh doanh: tất cả các thông tin, dữ kiện lịch sử về giao dịch phát sinh trong kinh doanh đều được các công ty lưu trữ trong thời gian rất lâu thậm chí vĩnh viễn vì tầm quan trọng của chúng. Các thông tin về giao dịch kinh doanh bên ngoài công ty như mua bán, trao đổi hàng hóa giữa các công ty và khách hàng, giao dịch tài chính với các ngân hàng, đầu tư chứng khoán,… ngoài ra cũng có những thông tin về giao dịch bên trong nội bộ công ty như các chi phí quản lý kho hàng, tài sản,… Ví dụ điển hình chính là việc các cửa hàng bách hóa, cửa hàng tiện lợi, siêu thị áp dụng rộng rãi quét mã vạch để tính tiền khách hàng đồng thời lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu về tất cả giao dịch mỗi ngày; các trang web thương mại điện tử lưu lại lịch sử mua hàng trực tuyến của khách hàng.
- Dữ liệu khoa học: không chỉ lĩnh vực kinh tế, công nghệ phát triển mà khoa học, kỹ thuật cũng có những sự thay đổi mạnh mẽ kể từ khi Big Data và AI (Artificial Intelligence, trí tuệ nhân tạo) ra đời. Khối lượng lớn dữ liệu thu thập được từ các nghiên cứu khoa học trong xã hội ngày nay có thể được phân tích bằng các công cụ Data mining để đạt được những kết quả phục vụ đời sống con người.
- Dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu cá nhân khách hàng: các dữ liệu từ điều tra dân số, nhân khẩu học, dữ liệu về các nhân viên trong mỗi công ty, đến dữ liệu về khách hàng đều là những thông tin hữu ích cần được khai thác bằng Data mining. Những tổ chức chính phủ, các công ty kinh doanh và tổ chức phi lợi nhuận như bệnh viện, đang thu thập, lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu cá nhân rất quan trọng để phục vụ việc thống kê, quản lý trật tự xã hội, quản lý nguồn nhân lực, hiểu rõ hơn về thị trường và người tiêu dùng, dự báo và kiểm soát các dịch bệnh,…. Mặc dù việc thu thập, sử dụng và chia sẻ dữ liệu cá nhân có thể ảnh hưởng đến vấn đề bảo mật thông tin và quyền riêng tư, nhưng nếu có thể tiếp cận và kết hợp dữ liệu nhân khẩu học, dữ liệu khách hàng với các dữ liệu khác thì một công ty sẽ có được cái nhìn tổng quan về hành vi, xu hướng tiêu dùng.
- Dữ liệu video và hình ảnh: sự xuất hiện của các thiết bị điện tử đa chức năng như smartphone, máy tính bảng có tính năng chụp hình, quay phim và các camera giám sát ở các cửa hàng, nơi công cộng,.. ngày càng nhiều đồng thời do việc chụp hình, quay phim đã trở thành thói quen, sở thích của nhiều người cũng như các tổ chức, công ty thu thập video, hình ảnh để ngăn chặn các hành vi tội phạm nghiêm trọng, làm chứng cứ trong kinh doanh, hơn nữa các nhà khoa học, tập đoàn công nghệ sử dụng hình ảnh để nghiên cứu, mô phỏng robot, phát triển các sản phẩm AI. Chính vì vậy, khối lượng dữ liệu là rất lớn và nhu cầu khai thác từ đó gia tăng. Đặc biệt các công cụ Data mining ngày nay đã có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu video và hình ảnh.
- Dữ liệu dạng text (văn bản) và các bản ghi: ví dụ cụ thể, các công ty thường lưu trữ các báo cáo, các hợp đồng, dữ liệu quan trọng khác,… dưới dạng văn bản hoặc các bản ghi để tiện trao đổi thông tin giữa các cá nhân trong công ty và bên ngoài công ty (ví dụ qua e-mail). Ngày nay các dữ liệu trên được mã hóa, và số hóa phục vụ cho việc bảo mật và phân tích trong tương lai bằng các công cụ Data mining.
- Dữ liệu trong lĩnh vực games, thể thao: sự phát triển của loại hình trò chơi trực tuyến, thể thao điện tử cho đến việc ứng dụng công nghệ trong các môn thể thao vua để tăng sự công bằng như bóng đá (ví dụ gần đây nhất như công nghệ VAR, Goal – line), tennis,… cùng với việc các nhà báo, nhà phân tích thể thao, các huấn luận viên tổng hợp các thông tin, các dữ liệu thống kê về các vận động viên, cầu thủ, các đội bóng, để đánh giá, phân tích phong độ theo thời gian, đề ra chương trình huấn luyện thích hợp, … khiến cho dữ liệu trong lĩnh vực thể thao ngày càng được quan tâm, thu thập nhiều hơn. Các công cụ phân tích thông thường và công cụ Data mining cho phép đưa ra các dự báo, thống kê có ý nghĩa trong mỗi trận đấu, trong mỗi mùa giải.
- Dữ liệu truyền thông kỹ thuật số: sự phổ biến rộng rãi của các thiết bị có chức năng quay phim, chụp ảnh và thói quen, sở thích của nhiều người đăng tải, chia sẻ các hình ảnh cá nhân, video, clip,.. lên các trang, mạng xã hội ngày càng tăng, hay lịch sử về hành vi khách hàng trên các website, các trang, mạng xã hội như lịch sử tra cứu sản phẩm dịch vụ, tương tác như lượt click, lượt like, lượt comment, các đoạn đối thoại bằng văn bản với khách hàng,.. được các công ty thương mại điện tử, kinh doanh trực tuyến thu thập hàng ngày, khiến cho dữ liệu truyền thông kỹ thuật số trở thành yếu tố quyết định trong khối lượng dữ liệu Big Data. Bằng cách sử dụng công cụ Data mining, mỗi công ty sẽ tự tạo cho mình khả năng dự báo xu hướng, hành vi và nhu cầu người tiêu dùng trong thực tại và tương lai để phát triển các chiến dịch marketing, khuyến mãi hiệu quả. Ngoài ra các đài truyền hình, đài phát thanh có thể mã hóa, số hóa các dữ liệu video, phim, âm thanh để bảo vệ, phân tích và quản lý hiệu quả.
- Dữ liệu khác: các dữ liệu phục vụ trong ngành kiến trúc như dữ liệu từ các phần mềm thiết kế và kiến trúc (ví dụ CAD – computer-aided design); các dữ liệu trong lĩnh vực nghiên cứu thực tế ảo, không gian 3 chiều,… Tất cả đều có thể khai thác bằng các công cụ Data mining nhằm phục vụ các mục đích riêng.
Tiếp theo sẽ là phần quan trọng của bài viết, chính là ứng dụng của Data mining.
Nếu phân theo chức năng, và nhiệm vụ chính của Data mining (không xét trong bất kỳ một ngành hay lĩnh vực cụ thể)
Phân tích và quản lý thị trường
- Phân tích dữ liệu, hồ sơ khách hàng bằng Data mining giúp xác định phân khúc khách hàng mục tiêu theo nhu cầu, sở thích, thói quen, khả năng chi tiêu, mua sản phẩm, dịch vụ,.. để phát triển các chiến lược marketing hiệu quả.
- Data mining giúp xác định các sản phẩm nào tốt nhất cho từng khách hàng khác nhau. Data mining còn có thể dự báo các yếu tố có thể thu hút khách hàng mua sản phẩm.
- Data mining có thể phân tích dữ liệu và tìm ra sự kết hợp giữa các sản phẩm hay dịch vụ mà khách hàng có thể mua để phát triển chiến lược bán hàng cross-selling hay up-selling. Ví dụ khách hàng mua sản phẩm A sẽ có khả năng mua sản phẩm C hơn là sản phẩm B.
- Data mining hỗ trợ cung cấp các báo cáo một cách tổng quan và đa chiều về thị trường.
Phân tích bên trong công ty và quản lý rủi ro
- Lập kế hoạch tài chính và đánh giá tài sản: liên quan đến phân tích và dự báo dòng tiền, phân tích yêu cầu dự phòng để đánh giá hiện trạng tài sản.
- Hoạch định nguồn lực: liên quan đến việc tóm tắt và so sánh các nguồn lực và quản lý chi tiêu.
- Phân tích cạnh tranh: liên quan đến phân tích đối thủ cạnh tranh đưa ra chiến lược, định hướng thị trường.
Phát hiện và ngăn chặn hành vi phạm tội, lừa đảo
Data mining hỗ trợ các công ty, tổ chức tìm ra những chi tiết bất thường, những dữ liệu ngoại lệ trong bộ dữ liệu để phát hiện các hành vi phạm tội, lừa đảo. Ví dụ phân tích chi phí nguyên vật liệu để tạo ra thành phẩm, khối lượng nguyên vật liệu nhập kho để phục vụ sản xuất và số lượng thành phẩm trong các tháng vừa qua để xác định liệu có hành vi ăn cắp, hành vi làm thất thoát nguyên vật liệu hay không mặc dù việc thống kê và kiểm tra vẫn diễn ra hàng ngày? Phát hiện và ngăn chặn hành vi phạm tội, lừa đảo là lợi ích quan trọng của Data mining đối với các công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính, tín dụng hay thương mại điện tử, sẽ được đề cập dưới đây.
Nếu phân theo ngành và lĩnh vực cụ thể thì Data mining đem lại những lợi ích sau đây.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng
Khối lượng dữ liệu thu thập trong ngành tài chính, ngân hàng là rất lớn không chỉ riêng dữ liệu, hồ sơ cá nhân của khách hàng mà còn dữ liệu khác như lịch sử giao dịch của từng khách hàng,..
Một hệ thống Data mining hoàn chỉnh và hiệu quả cho phép tăng khả năng lưu trữ, bảo mật tốt hơn phục vụ cho việc phân tích sau này. Data mining có thể hỗ trợ các tổ chức tăng thời gian sử dụng dịch vụ (lòng trung thành) của khách hàng bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu để tìm hiểu thói quen chi tiêu ví dụ như tần suất chi tiêu (thanh toán, mua, bán,..), tổng lượng tiền bỏ ra, và lần cuối chi tiêu,…
Các công cụ Data mining cho phép phân loại (classification) và phân cụm (clustering) hỗ trợ xác định những phân khúc khách hàng hiệu quả, từ đó đưa ra những dự báo về hành vi của khách hàng sau đó phát triển các chiến lược tiếp thị, giới thiệu các dịch vụ, các ưu đãi giữ chân khách hàng phù hợp hơn. 
Các ngân hàng có thể triển khai, sử dụng mô hình Data mining để dự đoán khả năng vay và trả nợ các khoản tín dụng của từng khách hàng. Thu thập và phân tích một loạt các dữ liệu khách hàng từ nhân khẩu học, nghề nghiệp, nhà ở, thu nhập, chi tiêu thẻ tín dụng,… các mô hình có thể tự động chọn ra mức lãi suất phù hợp dựa trên rủi ro tín dụng và điểm tín dụng (credit score) đánh giá cho từng khách hàng. Qua đó hạn chế, ngăn chặn các nguy cơ về tín dụng và đảm bảo doanh thu, lợi nhuận cho mỗi ngân hàng.
Data mining giúp khám phá các mối quan hệ giữa những chỉ số tài chính khác nhau qua đó phát hiện những hoạt động tài chính đáng ngờ, tiềm ẩn rủi ro cao. Các tổ chức tài chính áp dụng mô hình Data mining để tự động phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận, tội phạm tài chính. Bằng cách theo dõi thói quen chi tiêu, các mô hình này sẽ cảnh báo các giao dịch bất thường và ngay lập tức ngừng lệnh thanh toán cho đến khi khách hàng xác minh được giao dịch. Các thuật toán khai thác dữ liệu có thể hoạt động độc lập để bảo vệ người dùng, khách hàng khỏi các giao dịch trái phép, giao dịch bất hợp pháp thông qua email hoặc thông báo bằng văn bản để giúp người dùng xác nhận sự tồn tại của giao dịch bất kỳ.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực y tế, chăm sóc sức khỏe
Data mining có thể được áp dụng để hỗ trợ những tổ chức y tế kiểm soát các loại dịch bệnh thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu về nhân khẩu học, hồ sơ bệnh nhân tại các bệnh viện,..Các bệnh viện cũng triển khai Data mining nhằm phát hiện các mối quan hệ giữa những căn bệnh, triệu chứng bệnh, với những phương pháp chữa trị có thể đem lại hiệu quả như nhanh chóng tìm ra các phương thuốc, đảm bảo bệnh nhân được chăm sóc kịp thời. Ví dụ như chatbot Woebot của đại học Standford Hoa Kỳ là một hệ thống tư vấn, chăm sóc khách hàng tự động (không có sự điều khiển của con người) trong lĩnh vực y học, dựa trên dữ liệu thực trạng sức khỏe của khách hàng Woebot có thể cung cấp những tư vấn, liệu pháp điều trị cho khách hàng nhanh chóng.
(nguồn hình: https://gcn.com/ )
Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng các mô hình thống kê để dự đoán khả năng bệnh nhân có thể mắc các bệnh gì dựa trên các yếu tố rủi ro. Dữ liệu nhân khẩu học, gia đình và di truyền có thể được mô hình hóa để giúp bệnh nhân dự báo và có các giải pháp phòng ngừa hoặc ngăn chặn. Những mô hình như vậy đã được triển khai ở các nước đang phát triển để giúp chẩn đoán bệnh.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực viễn thông
Ngày nay, ngành viễn thông là một trong những ngành công nghiệp phát triển nhất cung cấp các dịch vụ khác nhau đa dạng. Do sự phát triển của công nghệ máy tính và truyền thông, hạ tầng Internet, ngành viễn thông đang nhanh chóng mở rộng. Đây là lý do tại sao Data mining trở nên quan trọng trong việc hỗ trợ các công ty viễn thông cạnh tranh và đưa ra các chiến lược hiệu quả. Đầu tiên, Data mining cho phép các công ty viễn thông phân khúc khách hàng theo nhiều yếu tố khác nhau, giới thiệu, cung cấp các dịch vụ phù hợp với khách hàng dựa trên việc dự đoán hành vi của khách hàng, giảm tỷ lệ khách hàng rời dịch vụ (xác định, dự báo các yếu tố ảnh hưởng khiến khách hàng rời dịch vụ), đảm bảo lợi nhuận và đạt được lợi thế cạnh tranh. Nhờ Data mining, các chiến dịch về giá, marketing nhắm đến các đối tượng khách hàng sẽ trở nên hiệu quả, lòng trung thành của khách hàng cũ sẽ được gia tăng.
Data mining hỗ trợ phân tích dữ liệu ngành viễn thông một cách đa chiều, cung cấp các mô hình phân tích trực quan để mỗi công ty có thể kiểm soát nguồn lực, hoạt động kinh doanh, cải thiện chất lượng dịch vụ, thông qua việc phát hiện các dữ liệu, chi tiết bất thường, ngăn chặn nguy cơ, rủi ro không chỉ khách hàng rời dịch vụ mà còn hành vi phạm tội, lừa đảo.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực Sales và Marketing
Đầu tiên, Data mining sẽ thu thập và phân tích tất cả dữ liệu về thị trường, dữ liệu khách hàng, dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng, dữ liệu tiêu thụ sản phẩm,…từ đó phát hiện ra các xu hướng, thông tin hữu ích, dự đoán được xu hướng tiêu dùng, xác định hành vi tiêu dùng của khách hàng. Qua đó mỗi công ty sẽ xây dựng được các chiến dịch bán hàng, marketing, khuyến mãi phù hợp với chi phí hiệu quả trong từng giai đoạn, và nhắm đến từng phân khúc khách hàng với nhu cầu, sở thích khác nhau. Nắm được customer insight – nhu cầu thầm kín của khách hàng – được coi là thành công đầu tiên khi triển khai Data mining vào hoạt động kinh doanh hàng ngày.
Data mining hỗ trợ phân tích dữ liệu của nhiều sản phẩm khác nhau (có thể gọi là rổ hàng hóa) để tìm ra sự phối hợp, sự kết hợp có liên quan giữa sản phẩm với nhau mà khách hàng có thể tiếp tục mua sau khi lần giao dịch trước đó. Đây là lợi ích mà hầu như mọi lĩnh vực kinh doanh có thể khai thác. Các công ty dựa vào những sự kết hợp phát hiện được để nhanh chóng đề ra các chiến lược bán hàng cross-selling hay up-selling hiệu quả qua đó tăng tối đa doanh thu bằng cách thu hút khách hàng mua những sản phẩm có liên quan với nhau.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực E-commerce
Thương mại điện tử, kinh doanh trực tuyến được nhiều chuyên gia đánh giá sẽ là ngành phát triển mạnh mẽ nhất tại nước ta trong năm 2019. BigDataUni cũng đã giới thiệu tổng quan về thị trường E-commerce ở các bài viết cùng chủ đề được đăng trên mục Blog của website.
Nếu các bạn chưa có dịp xem qua, thì mời các bạn tham khảo qua link dưới đây:
Phần 1: Ứng dụng Big data trong lĩnh vực e-commerce: http://bit.ly/2T0uhTD
Phần 2: Ứng dụng Big data trong lĩnh vực e-commerce: http://bit.ly/2XAjRJ5
Chính vì sự phát triển của E-commerce, và việc triển khai các mô hình kinh doanh trực tuyến tạo cơ hội, cho phép các công ty tiếp cận và thu thập thông tin về thị trường, về khách hàng dễ dàng hơn, nên khối lượng dữ liệu tăng với tỷ lệ cực kỳ cao qua các năm qua, và nhu cầu áp dụng những công cụ, thuật toán Data mining để phân tích và khai thác thông tin hữu ích cũng phổ biến rộng rãi hơn.
Đối với ứng dụng của Data mining trong các hoạt động sales và marketing thông qua các kênh bán hàng, kênh truyền thông trực tuyến thì gần giống với ứng dụng Data mining trong lĩnh vực sales và marketing đã đề cập ở trên nên BigDataUni cũng sẽ không nhắc lại chi tiết tại đây. Nhưng chúng tôi sẽ giới thiệu đến các bạn một trong những công cụ, phương pháp giúp các công ty hoạt động trong lĩnh vực E-commerce triển khai các kết quả thu được từ quá trình phân tích hành vi, nhu cầu, sở thích, xu hướng tiêu dùng của khách hàng (và phân khúc khách hàng) vào các chiến lược sales và marketing một cách tối ưu nhất.
(nguồn hình: https://towardsdatascience.com )
Recommendation Systems (hệ thống khuyến nghị) chính là công cụ chúng tôi muốn nói đến. Hệ thống khuyến nghị hiện đang được sử dụng rộng rãi không chỉ các công ty trong lĩnh vực E-commerce mà còn các công ty, siêu thị bán lẻ đang hướng đến các kênh bán hàng trực tuyến. Nắm bắt được hành vi người tiêu dùng, và phải phát triển các chiến lược sales và marketing trong thời gian thực nhanh chóng và hiểu quả là trọng tâm, cốt lõi của nhiều tổ chức và được xem là yếu tố cạnh tranh quyết định trong thời đại 4.0 ngày nay. Tập đoàn bán lẻ Amazon, chuỗi cửa hàng bán lẻ Macy’s của Mỹ, các tập đoàn trong lĩnh vực phim ảnh, truyền thông nổi tiếng như Netflix, Youtube, hay nói tại nước ta, các trang thương mại điện tử như Lazada, Tiki,… đều đã triển khai hệ thống Recommendation hoặc các hệ thống tương tự để giới thiệu các sản phẩm, dịch vụ phù hợp đến khách hàng.
Bằng cách tích hợp các thuật toán Data mining để phân tích hành vi khách hàng, dữ liệu lịch sử giao dịch hay những tương tác của họ trên các website bán hàng, hay các trang mạng xã hội ví dụ như tìm hiểu sản phẩm nào họ đang tìm kiếm và quan tâm nhất, những poster quảng cáo, chương trình khuyến mãi nào thu hút để họ click vô tìm hiểu. Giả sử bạn tìm kiếm một sản phẩm bất kỳ trên Tiki với tuần suất nhiều lần, thì khi bạn rời khỏi các website đó bạn sẽ nhận được các poster quảng cáo nhỏ giới thiệu các sản phẩm liên quan đến sản phẩm bạn tìm kiếm trước đó.
Netflix sử dụng hệ thống khuyến nghị để tìm ra những bộ phim trong tương lai khách hàng sẽ quan tâm mà gợi ý đến cho họ. Ngoài ra, Data mining còn hỗ trợ phân tích cảm xúc của khách hàng (sentiment analysis) đối với các sản phẩm, dịch vụ hay các chiến dịch quảng cáo bất kỳ. Sentiment analysis áp dụng dữ liệu từ social media – các trang mạng xã hội, cụ thể là text mining, phân tích các nhận xét, các đoạn đối thoại với khách hàng trên mạng xã hội dưới hình thức văn bản, kết hợp với phần mềm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing – NLP) để phán đoán được cảm nghĩ của khách hàng ví dụ khách hàng có thỏa mãn hay bất mãn khi sử dụng sản phẩm A bất kỳ, hay poster quảng cáo có gây nhàm chán, có bất hợp lý trong nội dung hay không.
Ứng dụng Data mining trong lĩnh vực bán lẻ
Ứng dụng của Data mining trong lĩnh vực bán lẻ ngoài việc tập trung phân tích dữ liệu khách hàng để phân khúc khách hàng theo các nhóm có cùng nhu cầu, sở thích, nhân khẩu học,.. để triển khai các chiến lược bán hàng (cross-selling, up-selling, bán kết hợp sản phẩm), marketing (ví dụ marketing hướng cá nhân hóa), chương trình khuyến mãi hiệu quả để thu hút, giữ chân khách hàng như đã nói ở các phần trên, còn giúp các công ty dự báo doanh số, lập các kế hoạch dự phòng hàng tồn kho, và kế hoạch phân phối lượng hàng hợp lý qua các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng.
Các công cụ Data mining sẽ tiến hành phân tích một khối lượng lớn dữ liệu từ dữ liệu về doanh số từng mặt hàng qua từng thời kỳ, lịch sử giao dịch, mua hàng của khách hàng, dữ liệu về quá trình vận chuyển sản phẩm, dữ liệu về lượng tiêu thụ sản phẩm,..Khối lượng dữ liệu trong ngành bán lẻ sẽ tiếp tục tăng khi nhiều công ty đã bắt đầu triển khai bán hàng trực tuyến (hay còn gọi E-commerce như đã nói ở trên) bên cạnh các cửa hàng tiện ích hay siêu thị, trung tâm mua sắm. Do đó, ngoài lợi ích từ phân tích dữ liệu đa chiều, các công ty sử dụng hệ thống Data mining để quản lý và kiểm soát hiệu quả dữ liệu và thông tin thu thập.
Ứng dụng Data mining trong các lĩnh vực khác
Ngoài các lĩnh vực chính được phân tích ở trên, Data mining còn có thể được ứng dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác như:
- Lĩnh vực sinh học: Data mining hỗ trợ thu thập, lưu trữ và phân tích các dữ liệu về di truyền học, dữ liệu trong nghiên cứu các căn bệnh, nghiên cứu các chất dinh dưỡng,.. Data mining giúp các nhà nghiên cứu phát hiện, khám phá các cấu trúc gen,.. và trực quan hóa bằng các bảng biểu và đồ thị.
- Lĩnh vực bảo mật, phòng chống tội phạm: ngoài các công ty, những tổ chức chính phủ, các cơ quan điều tra nước ngoài cũng có thể sử dụng Data mining để phát hiện, ngăn chặn và bắt giữ tội phạm. Hệ thống Data mining cho phép lưu trữ dữ liệu về tội phạm, về tiền án, dữ liệu về kẻ tình nghi, dữ liệu về người dân,…; và phân tích dữ liệu để tìm ra các hành vi rửa tiền, buôn bán chất ma túy, nhận diện khuôn mặt để nhận diện tội phạm tại các nơi công cộng, hay cửa khẩu, biên giới, tại nơi xuất cảnh,… Đối với bảo mật thông tin, chống tin tặc, hacker, Data mining giúp phát hiện các hành vi thâm nhập hệ thống bất hợp pháp, ngăn chặn các e-mail spam, tin rác, phần mềm độc hại. Các hệ thống có thể phân tích các đặc điểm chung của hàng triệu tin nhắn độc hại và loại bỏ các tin nhắn này trước khi chúng đến được hộp thư của người dùng.
- Lĩnh vực giáo dục: một số tổ chức giáo dục quốc tế ứng dụng Data mining vào lĩnh vực giáo dục mục đích phát triển các phương pháp học tập. Data mining hỗ trợ thu thập và lưu trữ dữ liệu trong môi trường giáo dục, phân tích dữ liệu để xác định tình hình học tập của mỗi học sinh và dự báo kết quả học tập trong tương lai để tìm hiểu vấn đề, đề ra phương pháp dạy, phương pháp học phù hợp với học sinh.
Nói tóm lại, Data mining có thể được ứng dụng trong tất cả các lĩnh vực khác nhau từ lĩnh vực kinh doanh, sản xuất, kiến trúc, xây dựng, viễn thông cho đến lĩnh vực y tế, sinh học, giáo dục, trật tự xã hội,.. miễn là lĩnh vực ấy có thể tiếp cận, thu thập dữ liệu từ các nguồn và có nhu cầu phân tích dữ liệu để tìm kiếm các thông tin có giá trị phục vụ cho những mục đích riêng. Ở bài viết tiếp theo, BigDataUni sẽ đề cập đến các quy trình, các thuật toán chính của Data mining, mời các bạn theo dõi.
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm lâu năm trong lĩnh vực Big Data và đặc biệt là Data mining sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.
Nếu các bạn có bất kỳ thắc mắc nào xin đừng ngần ngại liên hệ chúng tôi tại mục liên hệ hoặc comment trực tiếp dưới bài viết.