Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất 2024

Trong thời đại công nghệ 4.0, có rất nhiều công cụ hỗ trợ triển khai và khám phá các dữ liệu. Trong số đó là Data Mining – công cụ khai thác dữ liệu hiệu quả tối ưu. Vậy Data Mining là gì? Công cụ khai phá dữ liệu nào phổ biến nhất hiện nay? Hãy cùng TopOnSeek tìm hiểu chi tiết ngay trong bài viết dưới đây.

Xem thêm: OOP là gì? Những điều cần biết về lập trình hướng đối tượng

Data Mining là gì?

Data Mining, dịch sang tiếng Việt là khai phá dữ liệu, là quá trình phân loại và sắp xếp các tệp dữ liệu nhằm mục đích xác định xu hướng cũng như thiết lập các mối quan hệ để có thể giải quyết vấn đề thông qua hoạt động phân tích dữ liệu. Quá trình khai phá dữ liệu khá phức tạp bao gồm  các công nghệ tính toán và kho dữ liệu chuyên sâu.

Mục tiêu của việc này là cho phép doanh nghiệp dự đoán được xu hướng tương lai, nhằm đưa ra những quyết định được hỗ trợ dữ liệu từ các tập dữ liệu khổng lồ.

Data Mining có những tính năng chính như:

• Dự đoán các mẫu dựa vào xu hướng trong hàng loạt dữ liệu
• Tính toán, xử lý kết quả đã được phân tích
• Đưa ra các thông tin phản hồi để phân tích
• Tập trung phân tích, xử lý dữ liệu lớn hơn
• Phân chia, sắp xếp các cụm dữ liệu trực quan

Xem thêm:

• Trình giả lập Android là gì? TOP 15+ phần mềm giả lập Android tốt nhất cho PC và Mac
• Data Science là gì? Tố chất cần có của một Data Scientist
• Data Analytics là gì? Những điều hay ho bạn nên biết về Data Analytics và Data Analyst

Ứng dụng của Data Mining

Data Mining được áp dụng rộng rãi trong các nhóm phân tích dữ liệu và kinh doanh. Dưới đây là một số lĩnh vực ứng dụng phổ biến của kỹ thuật khai phá dữ liệu:

• Phân tích thị trường chứng khoán, tài chính, ngân hàng
• Phát hiện gian lận
• Phân tích doanh nghiệp, quản lý rủi ro
• Hỗ trợ người dùng phân tích và quản lý dữ liệu

Các bước thực hiện phương pháp Data Mining

Các bước quan trọng khi thực hiện phương pháp Data Mining gồm:

• Làm sạch dữ liệu: Ở bước này, dữ liệu sẽ được làm sạch, không có tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu: Trong quá trình tích hợp dữ liệu, tất cả các nguồn dữ liệu sẽ kết hợp lại thành một.
• Lựa chọn dữ liệu: Dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.
• Chuyển đổi dữ liệu: Trong bước này, dữ liệu được chuyển đổi để thực hiện việc phân tích tóm tắt.
• Khai phá dữ liệu: Trích xuất dữ liệu hữu ích từ các nhóm dữ liệu hiện có.
• Đánh giá mẫu: Phân tích một số mẫu dựa trên xu hướng trong dữ liệu.
• Trình bày thông tin: Thông tin được thể hiện dưới dạng cây, biểu đồ, bảng hoặc ma trận.

Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến

Dưới đây là một số công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất hiện nay:

RapidMiner

RapidMiner được phát triển trên nền tảng Java. Tuy nhiên, công cụ khai phá dữ liệu này không yêu cầu mã hóa để vận hành. Bên cạnh đó, RapidMiner còn cung cấp nhiều chức năng khai thác dữ liệu đa dạng khác như tiền xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, phân cụm, lọc,…

Weka

Weka là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở được phát triển bởi trường Đại học Wichita. Giống như RapidMiner, công cụ này không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản. Weka được trang bị các chứng năng như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm,…

KNime

KNime là công cụ khai phá dữ liệu được sử dụng cho tiền xử lý dữ liệu đó là phân tích, trích xuất, chuyển đổi và tải. Ngoài ra, KNime còn tích hợp các thành phần của học máy và khai phá dữ liệu để có thể cung cấp một nền tảng cho các hoạt động phù hợp.

Apache Mahout

Apache Mahout là phần mềm khai phá dữ liệu từ nền tảng Big Data Hadoop. Phần mềm này giúp giải quyết nhu cầu khai phá dữ liệu ngày càng tăng và hoạt động phân tích trong Hadoop. Apache Mahout chứa các chức năng machine learning như hồi quy, phân loại, phân cụm,…

Oracle Data Mining

Oracle Data Mining cho phép người dùng khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để có thể trích xuất khung hình và biểu đồ. Các phân tích sẽ được hiển thị trực quan giúp người dùng có thể dễ dàng đưa ra dự đoán cho kế hoạch tương lai.

TeraData

TeraData cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu, lưu trữ dữ liệu dựa trên tần suất sử dụng dữ liệu của người dùng. Đối với một dữ liệu thường xuyên sử dụng, TeraData sẽ cho phép truy cập nhanh hơn.

Orange

Orange được lập trình bằng Python với thiết kế giao diện trực quan. Phần mềm này được tích hợp nhiều công cụ khai phá dữ liệu và học máy thông minh.

Qua bài viết, chắc hẳn bạn đã biết về khái niệm Data Mining là gì cũng như những ứng dụng của các công cụ khai phá dữ liệu. Đây thực sự là một lĩnh vực quan trọng giúp ích trong việc phân tích và xử lý dữ liệu mà chúng ta nên tìm hiểu và áp dụng.