Khai thác dữ liệu, trong ngữ cảnh của các hệ thống cơ sở dữ liệu, đề cập đến quá trình tính toán khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong các tập dữ liệu lớn, có cấu trúc để đưa ra quyết định sáng suốt, dự đoán hành vi và xác định những hiểu biết chưa biết trước đây. Bằng cách sử dụng một loạt các kỹ thuật phân tích thống kê, học máy và quản lý cơ sở dữ liệu, khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức trích xuất thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu thô khổng lồ để cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh. Là một phần không thể thiếu trong phân tích dữ liệu hiện đại, khai thác dữ liệu rất quan trọng trong phân tích dự đoán, ra quyết định dựa trên dữ liệu và tạo ra thông tin tình báo có thể hành động cho các tổ chức trong tất cả các ngành.
Quy trình khai thác dữ liệu
Quá trình khai thác dữ liệu thường bao gồm nhiều giai đoạn được thực hiện tuần tự để đảm bảo kết quả mong muốn. Các giai đoạn này bao gồm chuẩn bị dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, đánh giá dữ liệu và trình bày kiến thức. Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu bao gồm tiền xử lý, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng phù hợp để phân tích thêm. Mô hình hóa dữ liệu đòi hỏi phải lựa chọn các thuật toán hoặc phương pháp thích hợp để phân tích dữ liệu và xác định các mẫu hoặc mối quan hệ quan trọng. Giai đoạn đánh giá dữ liệu xác nhận và kiểm tra mô hình để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của nó. Cuối cùng, giai đoạn trình bày kiến thức chuyển các kết quả thành định dạng trực quan hoặc văn bản mà những người ra quyết định có thể dễ dàng hiểu và hành động.
Kỹ thuật khai thác dữ liệu
Các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau được sử dụng để trích xuất những hiểu biết có thể hành động từ dữ liệu, tùy thuộc vào bản chất của tập dữ liệu và kết quả mong muốn. Một số kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến bao gồm:
- Phân loại: Chỉ định các điểm dữ liệu cho các danh mục được xác định trước dựa trên thuộc tính của chúng, chẳng hạn như lọc thư rác cho email hoặc đánh giá rủi ro tín dụng cho người xin vay.
- Phân cụm: Xác định các nhóm hoặc cụm điểm dữ liệu có thuộc tính tương tự, thường được sử dụng để phân khúc khách hàng hoặc phát hiện sự bất thường trong lưu lượng mạng.
- Học quy tắc kết hợp: Khám phá mối quan hệ giữa các biến, chẳng hạn như xác định các tập phổ biến trong các giao dịch bán lẻ để phân tích rổ thị trường hoặc khám phá các quy tắc tương quan cho hành vi mua của khách hàng.
- Hồi quy: Dự đoán giá trị đầu ra liên tục dựa trên các biến đầu vào, chẳng hạn như dự đoán số liệu bán hàng hoặc giá nhà trong tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và các yếu tố thị trường.
- Phân tích chuỗi thời gian: Phân tích dữ liệu tuần tự để xác định xu hướng, mẫu hoặc biến thể theo mùa theo thời gian, chẳng hạn như dự báo biến động thị trường chứng khoán hoặc phân tích chỉ số hiệu suất máy chủ để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn.
Ứng dụng khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu đã tìm thấy các ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, y tế, tiếp thị và sản xuất. Ví dụ về một số ứng dụng khai thác dữ liệu là:
- Tài chính: Chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính lịch sử và hồ sơ khách hàng.
- Chăm sóc sức khỏe: Xác định các mẫu trong dữ liệu bệnh nhân để dự đoán sự bùng phát dịch bệnh hoặc phản ứng có hại của thuốc và tối ưu hóa các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa.
- Tiếp thị: Phân khúc khách hàng cho quảng cáo được nhắm mục tiêu, dự đoán tỷ lệ khách hàng rời đi và xác định các cơ hội bán chéo.
- Sản xuất: Bảo trì dự đoán, tối ưu hóa quy trình sản xuất và phát hiện sự bất thường trong dữ liệu kiểm soát chất lượng.
- Nguồn nhân lực: Phân tích dữ liệu hiệu suất của nhân viên để quản lý tài năng, xác định khoảng cách kỹ năng và tối ưu hóa việc lập kế hoạch lực lượng lao động.
Khai thác dữ liệu với Nền tảng AppMaster
Với Nền tảng AppMaster , việc khai thác sức mạnh khai thác dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn đáng kể. Môi trường không có mã của AppMaster cho phép người dùng tạo các ứng dụng phụ trợ, ứng dụng web và ứng dụng di động mạnh mẽ trong một giao diện dễ sử dụng mà không cần có kiến thức chuyên môn về mã hóa.
Ngoài ra, các khả năng quản lý quy trình kinh doanh (BP) được thiết kế trực quan của nền tảng và endpoints API REST được tạo tự động tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp liền mạch các quy trình khai thác dữ liệu vào web và ứng dụng di động, trao quyền cho các tổ chức tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu. Sự hỗ trợ của Nền tảng AppMaster dành cho các cơ sở dữ liệu tương thích với PostgreSQL làm bộ lưu trữ dữ liệu chính đảm bảo sự tích hợp liền mạch với các công cụ và thư viện khai thác dữ liệu khác nhau.
Các ứng dụng phụ trợ được tạo cũng được tạo bằng cách sử dụng Go (golang), đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu suất cao cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp và tải trọng cao. Tập lệnh di chuyển cơ sở dữ liệu và tài liệu API được tạo tự động của Nền tảng AppMaster giúp các tổ chức dễ dàng duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ đồng thời giảm thiểu nợ kỹ thuật, cho phép họ tập trung vào việc thu được thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật mạnh mẽ cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn, đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn, có cấu trúc. Bằng cách sử dụng Nền tảng AppMaster, các tổ chức có thể hợp lý hóa việc tích hợp các quy trình khai thác dữ liệu vào các ứng dụng của họ và hưởng lợi từ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, cuối cùng là cải thiện hiệu quả tổng thể và khả năng cạnh tranh của họ trên thị trường.
