Data Mining, hay còn gọi là Khai phá dữ liệu, là quá trình sử dụng các thuật toán và kỹ thuật phân tích để tìm kiếm và khám phá các mô hình ẩn, xu hướng và mối quan hệ có giá trị trong các tập dữ liệu lớn. Nó là một bước quan trọng trong quy trình Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases – KDD).
Quy trình Data Mining
Quá trình khai phá dữ liệu thường tuân theo một chu trình lặp lại gồm các bước sau:
- Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing): Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Dữ liệu thô thường có nhiều lỗi, thiếu sót hoặc không đồng nhất. Giai đoạn này bao gồm việc làm sạch dữ liệu (xử lý dữ liệu bị thiếu, không chính xác), tích hợp dữ liệu (kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau), và chuyển đổi dữ liệu (đưa dữ liệu về một định dạng phù hợp cho việc phân tích).
- Chọn lọc dữ liệu (Data Selection): Chọn ra một tập con dữ liệu cần thiết cho việc phân tích từ toàn bộ cơ sở dữ liệu.
- Áp dụng thuật toán (Applying Algorithms): Sử dụng các thuật toán khác nhau để khám phá các mô hình. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm:
- Phân loại (Classification): Dự đoán một giá trị rời rạc (ví dụ: khách hàng có mua sản phẩm hay không).
- Phân cụm (Clustering): Nhóm các đối tượng dữ liệu tương tự lại với nhau (ví dụ: phân khúc khách hàng).
- Phân tích mối liên hệ (Association Rule Mining): Tìm kiếm các mối quan hệ giữa các biến (ví dụ: “những người mua sữa cũng có xu hướng mua bánh mì”).
- Hồi quy (Regression): Dự đoán một giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán giá nhà).
- Đánh giá mô hình (Pattern Evaluation): Đánh giá các mô hình đã tìm được để xác định mức độ quan trọng và hữu ích của chúng.
- Biểu diễn tri thức (Knowledge Presentation): Trực quan hóa và trình bày các mô hình đã khám phá được một cách dễ hiểu để hỗ trợ việc ra quyết định.
Ứng dụng của Data Mining
Data Mining được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:
- Tài chính: Phát hiện gian lận thẻ tín dụng, phân tích rủi ro tín dụng.
- Bán lẻ: Phân tích giỏ hàng, đề xuất sản phẩm, dự báo doanh số bán hàng.
- Tiếp thị: Phân khúc khách hàng, cá nhân hóa chiến dịch quảng cáo.
- Chăm sóc sức khỏe: Dự đoán bệnh tật, phân tích hiệu quả điều trị.
- Viễn thông: Phát hiện khách hàng có nguy cơ rời mạng (churn analysis), tối ưu hóa mạng lưới.