Khai thác dữ liệu - Ứng dụng & Xu hướng
Khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đa dạng. Ngày nay có một số hệ thống khai thác dữ liệu thương mại nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong lĩnh vực này. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thảo luận về các ứng dụng và xu hướng khai thác dữ liệu.
Ứng dụng khai thác dữ liệu
Dưới đây là danh sách các khu vực mà khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi -
- Phân tích dữ liệu tài chính
- Ngành bán lẻ
- Công nghiệp viễn thông
- Phân tích dữ liệu sinh học
- Các ứng dụng khoa học khác
- Phát hiện xâm nhập
Phân tích dữ liệu tài chính
Dữ liệu tài chính trong ngành tài chính ngân hàng nói chung là đáng tin cậy và có chất lượng cao, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu có hệ thống và khai thác dữ liệu. Một số trường hợp điển hình như sau:
Thiết kế và xây dựng kho dữ liệu để phân tích dữ liệu đa chiều và khai thác dữ liệu.
Dự đoán thanh toán khoản vay và phân tích chính sách tín dụng khách hàng.
Phân loại và phân cụm khách hàng để tiếp thị mục tiêu.
Phát hiện rửa tiền và các tội phạm tài chính khác.
Ngành bán lẻ
Khai thác dữ liệu có ứng dụng tuyệt vời trong ngành Bán lẻ vì nó thu thập một lượng lớn dữ liệu về bán hàng, lịch sử mua hàng của khách hàng, vận chuyển hàng hóa, tiêu dùng và dịch vụ. Điều tự nhiên là số lượng dữ liệu được thu thập sẽ tiếp tục mở rộng nhanh chóng vì tính dễ dàng, sẵn có và phổ biến của web ngày càng tăng.
Khai thác dữ liệu trong ngành bán lẻ giúp xác định các xu hướng và xu hướng mua hàng của khách hàng nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng, duy trì tốt và hài lòng khách hàng. Dưới đây là danh sách các ví dụ về khai thác dữ liệu trong ngành bán lẻ -
Thiết kế và Xây dựng kho dữ liệu dựa trên lợi ích của việc khai thác dữ liệu.
Phân tích đa chiều về doanh số, khách hàng, sản phẩm, thời gian và khu vực.
Phân tích hiệu quả của các chiến dịch bán hàng.
Duy trì khách hàng.
Đề xuất sản phẩm và tham khảo chéo các mặt hàng.
Công nghiệp viễn thông
Ngày nay, ngành viễn thông là một trong những ngành mới nổi nhất cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau như fax, máy nhắn tin, điện thoại di động, internet messenger, hình ảnh, e-mail, truyền dữ liệu web, v.v. Do sự phát triển của công nghệ máy tính và truyền thông mới, ngành viễn thông đang nhanh chóng mở rộng. Đây là lý do tại sao khai thác dữ liệu trở nên rất quan trọng để giúp đỡ và hiểu doanh nghiệp.
Khai thác dữ liệu trong ngành viễn thông giúp xác định các mô hình viễn thông, bắt các hoạt động gian lận, sử dụng tốt hơn tài nguyên và cải thiện chất lượng dịch vụ. Dưới đây là danh sách các ví dụ mà việc khai thác dữ liệu cải thiện các dịch vụ viễn thông -
Phân tích đa chiều dữ liệu viễn thông.
Phân tích mô hình gian lận.
Xác định các mẫu bất thường.
Liên kết đa chiều và phân tích các mẫu tuần tự.
Dịch vụ Viễn thông Di động.
Sử dụng các công cụ trực quan trong phân tích dữ liệu viễn thông.
Phân tích dữ liệu sinh học
Trong thời gian gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc trong lĩnh vực sinh học như genomics, proteomics, function Genomics và nghiên cứu y sinh. Khai thác dữ liệu sinh học là một phần rất quan trọng của Tin sinh học. Sau đây là các khía cạnh mà khai thác dữ liệu đóng góp cho phân tích dữ liệu sinh học -
Tích hợp ngữ nghĩa của cơ sở dữ liệu không đồng nhất, phân tán hệ gen và protein.
Căn chỉnh, lập chỉ mục, tìm kiếm độ tương đồng và phân tích so sánh nhiều trình tự nucleotide.
Khám phá các mô hình cấu trúc và phân tích mạng lưới di truyền và con đường protein.
Phân tích liên kết và đường dẫn.
Các công cụ trực quan trong phân tích dữ liệu di truyền.
Các ứng dụng khoa học khác
Các ứng dụng được thảo luận ở trên có xu hướng xử lý các tập dữ liệu tương đối nhỏ và đồng nhất mà các kỹ thuật thống kê là thích hợp. Một lượng lớn dữ liệu đã được thu thập từ các lĩnh vực khoa học như khoa học địa lý, thiên văn học, v.v. Một lượng lớn dữ liệu đang được tạo ra do các mô phỏng số nhanh trong các lĩnh vực khác nhau như mô hình khí hậu và hệ sinh thái, kỹ thuật hóa học, động lực học chất lỏng, v.v. . Sau đây là các ứng dụng của khai thác dữ liệu trong lĩnh vực Ứng dụng Khoa học -
- Kho dữ liệu và xử lý trước dữ liệu.
- Khai thác dựa trên đồ thị.
- Trực quan và miền kiến thức cụ thể.
Phát hiện xâm nhập
Xâm nhập đề cập đến bất kỳ loại hành động nào đe dọa tính toàn vẹn, tính bảo mật hoặc tính khả dụng của tài nguyên mạng. Trong thế giới kết nối này, bảo mật đã trở thành một vấn đề chính. Với việc sử dụng Internet ngày càng tăng và sự sẵn có của các công cụ và thủ thuật để xâm nhập và tấn công mạng đã thúc đẩy việc phát hiện xâm nhập trở thành một thành phần quan trọng của quản trị mạng. Dưới đây là danh sách các lĩnh vực mà công nghệ khai thác dữ liệu có thể được áp dụng để phát hiện xâm nhập -
Phát triển thuật toán khai phá dữ liệu để phát hiện xâm nhập.
Phân tích liên kết và tương quan, tổng hợp để giúp lựa chọn và xây dựng các thuộc tính phân biệt.
Phân tích dữ liệu Luồng.
Khai thác dữ liệu phân tán.
Công cụ trực quan hóa và truy vấn.
Sản phẩm hệ thống khai thác dữ liệu
Có nhiều sản phẩm hệ thống khai thác dữ liệu và các ứng dụng khai thác dữ liệu miền cụ thể. Các hệ thống và ứng dụng khai thác dữ liệu mới đang được thêm vào các hệ thống trước đó. Ngoài ra, các nỗ lực đang được thực hiện để chuẩn hóa các ngôn ngữ khai thác dữ liệu.
Chọn hệ thống khai thác dữ liệu
Việc lựa chọn một hệ thống khai thác dữ liệu phụ thuộc vào các tính năng sau:
Data Types- Hệ thống khai thác dữ liệu có thể xử lý văn bản được định dạng, dữ liệu dựa trên bản ghi và dữ liệu quan hệ. Dữ liệu cũng có thể ở dạng văn bản ASCII, dữ liệu cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc dữ liệu kho dữ liệu. Do đó, chúng ta nên kiểm tra định dạng chính xác mà hệ thống khai thác dữ liệu có thể xử lý.
System Issues- Chúng ta phải xem xét tính tương thích của một hệ thống khai thác dữ liệu với các hệ điều hành khác nhau. Một hệ thống khai thác dữ liệu có thể chỉ chạy trên một hệ điều hành hoặc trên nhiều hệ điều hành. Ngoài ra còn có các hệ thống khai thác dữ liệu cung cấp giao diện người dùng dựa trên web và cho phép dữ liệu XML làm đầu vào.
Data Sources- Nguồn dữ liệu đề cập đến các định dạng dữ liệu mà hệ thống khai thác dữ liệu sẽ hoạt động. Một số hệ thống khai thác dữ liệu có thể chỉ hoạt động trên các tệp văn bản ASCII trong khi các hệ thống khác trên nhiều nguồn quan hệ. Hệ thống khai thác dữ liệu cũng phải hỗ trợ các kết nối ODBC hoặc OLE DB cho các kết nối ODBC.
Data Mining functions and methodologies - Có một số hệ thống khai thác dữ liệu chỉ cung cấp một chức năng khai thác dữ liệu như phân loại trong khi một số hệ thống cung cấp nhiều chức năng khai thác dữ liệu như mô tả khái niệm, phân tích OLAP theo hướng khám phá, khai thác liên kết, phân tích liên kết, phân tích thống kê, phân loại, dự đoán, phân cụm, phân tích ngoại lệ, tìm kiếm điểm tương đồng, v.v.
Coupling data mining with databases or data warehouse systems- Hệ thống khai thác dữ liệu cần được kết hợp với cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống kho dữ liệu. Các thành phần ghép nối được tích hợp vào một môi trường xử lý thông tin thống nhất. Dưới đây là các loại khớp nối được liệt kê bên dưới -
- Không có khớp nối
- Khớp nối lỏng lẻo
- Khớp nối bán chặt chẽ
- Khớp nối chặt chẽ
Scalability - Có hai vấn đề về khả năng mở rộng trong khai thác dữ liệu -
Row (Database size) Scalability- Một hệ thống khai thác dữ liệu được coi là có thể mở rộng hàng khi số lượng hoặc các hàng được phóng to gấp 10 lần. Không cần quá 10 lần để thực hiện một truy vấn.
Column (Dimension) Salability - Một hệ thống khai thác dữ liệu được coi là có thể mở rộng cột nếu thời gian thực hiện truy vấn khai thác tăng tuyến tính với số lượng cột.
Visualization Tools - Trực quan hóa trong khai thác dữ liệu có thể được phân loại như sau:
- Trực quan hóa dữ liệu
- Hình ảnh hóa kết quả khai thác
- Hình ảnh hóa quy trình khai thác
- Khai thác dữ liệu trực quan
Data Mining query language and graphical user interface- Giao diện người dùng đồ họa dễ sử dụng rất quan trọng để thúc đẩy khai thác dữ liệu tương tác, hướng dẫn người dùng. Không giống như các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, các hệ thống khai thác dữ liệu không chia sẻ ngôn ngữ truy vấn khai thác dữ liệu cơ bản.
Xu hướng khai thác dữ liệu
Các khái niệm khai thác dữ liệu vẫn đang phát triển và đây là những xu hướng mới nhất mà chúng ta có thể thấy trong lĩnh vực này -
Khám phá ứng dụng.
Các phương pháp khai thác dữ liệu có thể mở rộng và tương tác.
Tích hợp khai thác dữ liệu với hệ thống cơ sở dữ liệu, hệ thống kho dữ liệu và hệ thống cơ sở dữ liệu web.
Chuẩn hóa SStandardization của ngôn ngữ truy vấn khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu trực quan.
Các phương pháp mới để khai thác các loại dữ liệu phức tạp.
Khai thác dữ liệu sinh học.
Khai thác dữ liệu và kỹ thuật phần mềm.
Khai thác web.
Khai thác dữ liệu phân tán.
Khai thác dữ liệu thời gian thực.
Khai thác dữ liệu đa cơ sở dữ liệu.
Bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật thông tin trong khai thác dữ liệu.