Information Mining là gì? Ứng dụng và thách thức của Information Mining

Dữ liệu là 1 trong những tài sản quý giá nhất của bất kỳ công ty nào. Và khai thác dữ liệu (Information Mining) 1 bí quyết hiệu quả sẽ dự đoán được xu hướng trong tương lai. Vậy Information Mining là gì? Phương pháp để Information Mining hiệu quả ra sao?

Tìm hiểu về Information Mining

Bài Information Mining này của Tino Group được nhìn dưới góc nhìn kinh tế – khoa học ko cần khoa học 100%.

1 số từ được người viết bài tìm hiểu và tạm dịch. Do ấy, ví dụ có sai sót nào trong dịch thuật bạn tìm ra được hoặc muốn góp ý, chúng tôi sẵn sàng đón nhận và sửa sai.

Information Mining là gì?

Hiểu đơn giản, Information Mining là 1 quy trình phân loại những tập dữ liệu lớn để xác định những mẫu và những mối quan hệ có thể giúp giải quyết vấn đề buôn bán thông qua phân tách dữ liệu.

Những công cụ và kỹ thuật khai thác dữ liệu giúp cho những công ty có thể dự đoán được những xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định buôn bán sáng suốt hơn.

Quy trình Information Mining ra sao?

Tùy thuộc} theo phần thực sự hiện Information Mining, quy trình sẽ có phần khác nhau. Nhìn chung, chúng ta vẫn có 4 bước tiêu chuẩn chính bao gồm: thu thập – chuẩn bị – khai thác – phân tách và đánh giá.

Xem Thêm  Chỉ dẫn phương pháp cài font chữ vào máy tính chi tiết A-Z

Theo Techtarget, quy trình Information Mining bao gồm 4 bước chính:

  1. Thu thập dữ liệu
  2. Chuẩn bị dữ liệu
  3. Khai thác dữ liệu
  4. Phân tách và giải thích dữ liệu

Theo IBM, Information Mining cũng có 4 bước nhưng thiên về buôn bán hơn bao gồm:

  1. Đặt phần tiêu buôn bán
  2. Chuẩn bị dữ liệu
  3. Xây dựng mô hình và khai thác
  4. Đánh giá kết quả và thực hành tri thức

Có những loại Information Mining nào?

Chúng ta sẽ chia những Information Mining ra 2 loại chính là mô hình hóa mô tả và mô hình dự đoán. Bên trong 2 mô hình này sẽ có nhiều mô hình bé có nét tương đồng sở hữu nhau.

Mô hình hóa mô tả

Mô hình giúp khám phá những điểm tương đồng hoặc được chia sẻ dữ liệu để xác định nguyên nhân thành công, thất bại hoặc phân loại khách hàng theo sở thích hoặc tình cảm sở hữu siêu phẩm.

  • Clustering: nhóm những bảng ghi tương tự động sở hữu nhau
  • Anomaly detection: xác định ngoại lệ đa chiều
  • Affiliation rule studying: tìm ra mối quan hệ giữa những bản ghi
  • Principal part Evaluation: tìm ra mối quan hệ giữa những biến
  • Affinity grouping: nhóm những người có chung sở thích hoặc phần tiêu giống nhau

Mô hình dự đoán

Mô hình giúp dự đoán những thông tin chi tiết về những sự kiện tương lai hoặc ước tính kết quả chưa biết. Dí dụ dự đoán khả năng trả tiền khoản vay, nhóm khách hàng nào đi đi,…

  • Regression: thước đo độ mạnh giữa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và 1 loạt những biến độc lập.
  • Determination bushes: sơ đồ hình cây và từng nhánh biểu thị 1 sự kiện có thể xảy ra
  • Assist vector machines: mô hình học tập có giám sát sở hữu những thuật toán liên quan
  • Neural networks: chương trình máy tính tìm ra mẫu và đưa ra dự đoán, học hỏi.
Xem Thêm  Chỉ dẫn phương pháp chạy quảng bá cho Fanpage chi tiết A – Z

Ưu điểm và nhược điểm của Information Mining

Ưu điểm của Information Mining

  • Information Mining giúp cho những tổ chức thu dữ liệu dựa trên tri thức
  • Giúp những tổ chức thực hành những sửa đổi phức hợp tạo ra lợi ích trong hoạt động và chế tạo
  • So sở hữu những ứng dụng dữ liệu thống kê khác, thực hành Information Mining tiết kiệm chi chi phí hơn
  • Tạo điều kiện tiện lợi cho việc tự động động khám phá những mẫu ẩn cũng như dự đoán xu hướng và hành vi
  • Giúp tạo ra những hệ thống new cũng như những ứng dụng hiện có.
  • Quy trình Information Mining ưu thích sẽ giúp người mua new dễ dàng tiếp cận và phân tách lượng dữ liệu khổng lồ trong thời kì ngắn.

Nhược điểm của Information Mining

  • Gần như những công cụ đều khác nhau và có mức độ phức tạp từ trung bình trở lên. Do ấy, người dùng cần được tập huấn để vận hành và khai thác
  • Ví dụ những kỹ thuật Information Mining ko chính xác hoặc có sai sót sẽ làm kết quả đầu ra sai sót siêu lớn hoặc nghiêm trọng trong 1 số điều kiện nhất định.
  • Từng công cụ Information Mining lại có những thuật toán khác nhau và hoạt động khác biệt. Do ấy, việc lựa chọn 1 công cụ sao cho ưu thích sở hữu tổ chức là siêu khó.
  • Những tổ chức có thể đem bán dữ liệu cho những bên thứ 3 để tìm kiếm tiền. Theo Forbes, Mastercard, AmEx và Envestnet thu lợi tới hơn 400 triệu đô từ tiền bán dữ liệu thanh toán.

Ứng dụng và thách thức của Information Mining

Những ứng dụng của Information Mining vào những ngành công nghiệp

  • Information Mining trong thị trường: khai thác thông tin khách sắm hàng trên web để tạo ra những chiến dịch tiếp thị, quảng bá và khuyến mãi chính xác hơn.
  • Information Mining trong tài chính nhà băng: phân tách những mô hình, rủi ro tài chính, tìm ra gian lận và tiềm năng của những khách hàng hiện tại.
  • Information Mining trong tiêu khiển: giúp dự đoán xu hướng xem của khách hàng và gợi ý những nội dung video, nhạc 1 bí quyết cá nhân hóa.
  • Information Mining trong chăm sóc sức khỏe: giúp chưng sĩ sẽ xác định, phân tách được tình trạng của bệnh nhân nhanh chóng hơn và nâng cao tỉ lệ sống sót.
  • Information Mining trong chế tạo: giúp những nhà vươn lên là, chế tạo buôn bán cải thiện chế tạo, thiết bị và gia nâng cao hiệu quả.
Xem Thêm  Prime 6 phần mềm đánh giá tốc độ ổ cứng SSD, HDD phải chăng nhất hiện nay

Thách thức lúc triển khai Information Mining

  • Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: lúc thu thập dữ liệu sẽ liên quan tới những thông tin như: quyền riêng tư của người mua, nguy cơ về quản trị lẫn bảo mật dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu: để kết quả trở nên trực quan nhất, nguồn dữ liệu đầu vào lẫn quy trình phân tách sẽ cần thực sự siêu chuẩn xác.
  • Dữ liệu ko toàn bộ: dữ liệu trong thế giới thực ko đồng nhất, ko toàn bộ và bị nhiễu siêu nhiều. Do ấy, việc dữ liệu đầu vào là 1 “mớ hỗn độn” là cơn ác mộng cho việc Information Mining.
  • Dữ liệu ko tập trung: dữ liệu trong thế giới thực bị phân tán trên nhiều ứng dụng, vùng miền khác nhau và nằm trên bất kỳ đâu. Điều này làm việc thu thập dữ liệu là siêu khó khăn.

Vậy là chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về Information Mining là gì cũng như những thông tin bổ ích như quy trình, lợi ích, thách thức lẫn những mô hình Information Mining có thể bạn chưa bao giờ nghe tới. Tino Group chúc bạn sẽ có thể thành công trong việc khiến việc sở hữu dữ liệu nhé!

Bài viết có tham khảo nội dung từ: IBM, Javatpoint, Techtarget,…

Những câu hỏi thường gặp về Information Mining

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Middle, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí MinhVăn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Điện thoại: 0364 333 333Tổng đài miễn chi phí: 1800 6734
  • Electronic mail: gross [email protected]
  • Web site: www.tino.org