Data Mining (khai phá dữ liệu) là quá trình tìm kiếm, trích xuất và phân tích các mẫu thông tin hữu ích từ một tập dữ liệu lớn. Đây là một phần của quy trình phân tích dữ liệu trong đó người ta sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy (machine learning), và cơ sở dữ liệu để phát hiện các xu hướng, mẫu ẩn, mối quan hệ và các thông tin có giá trị mà con người không dễ dàng nhận ra bằng mắt thường.
Các bước cơ bản trong Data Mining:
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, sau đó làm sạch và tiền xử lý dữ liệu (loại bỏ dữ liệu nhiễu, không đầy đủ).
- Chọn phương pháp phân tích: Sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu như phân cụm (clustering), phân loại (classification), hoặc hồi quy (regression).
- Khai phá mẫu: Áp dụng các thuật toán để phát hiện mẫu ẩn và mối quan hệ trong dữ liệu.
- Đánh giá mẫu: Đánh giá giá trị của các mẫu vừa phát hiện, xem xét tính hữu ích, độ chính xác và khả năng áp dụng.
- Biểu diễn kết quả: Chuyển đổi kết quả thành dạng trực quan dễ hiểu hoặc các kết luận hữu ích cho người dùng.
Ứng dụng của Data Mining:
- Thương mại điện tử: Phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm.
- Y tế: Phân tích hồ sơ bệnh nhân để dự đoán bệnh tật hoặc tối ưu hóa điều trị.
- Tài chính: Dự đoán rủi ro tài chính, phát hiện gian lận trong giao dịch.
- Marketing: Tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng và xu hướng thị trường.
Data Mining có khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu, từ đó mang lại những thông tin có giá trị phục vụ cho việc ra quyết định trong nhiều lĩnh vực.
