Hai từ thông dụng về Khoa học dữ liệu này khiến rất nhiều người nhầm lẫn. Khai thác dữ liệu thường bị hiểu nhầm là trích xuất và truy xuất dữ liệu, nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều. Trong bài đăng này, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về Khai thác dữ liệu và tìm hiểu sự khác biệt giữa Khai thác dữ liệu và Khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu, còn được gọi là Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu (KDD), là một kỹ thuật thường được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn bằng các phương pháp thống kê và toán học nhằm tìm ra các mẫu hoặc xu hướng ẩn và trích xuất giá trị từ chúng.
Có thể làm gì với Khai thác dữ liệu?
Bằng cách tự động hóa quá trình, có thể duyệt cơ sở dữ liệu và khám phá các mẫu ẩn một cách hiệu quả. Đối với các doanh nghiệp, việc khai thác dữ liệu thường được sử dụng để khám phá các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu nhằm giúp đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
Ví dụ ứng dụng
Sau khi khai thác dữ liệu trở nên phổ biến vào những năm 1990, các công ty trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm bán lẻ, tài chính, y tế, vận tải, viễn thông, thương mại điện tử, v.v., bắt đầu sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu để thu thập thông tin trên cơ sở dữ liệu. Khai thác dữ liệu có thể giúp phân khúc khách hàng, phát hiện gian lận, dự đoán doanh số bán hàng, v.v.
- Phân khúc khách hàng
Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và xác định đặc điểm của khách hàng mục tiêu, các công ty có thể nhắm họ vào một nhóm riêng biệt và cung cấp các ưu đãi đặc biệt đáp ứng nhu cầu của họ. - Phân tích giỏ thị trường
Kỹ thuật này dựa trên lý thuyết rằng nếu bạn mua một nhóm sản phẩm nhất định thì nhiều khả năng bạn sẽ mua một nhóm sản phẩm khác. Một ví dụ nổi tiếng: khi các ông bố mua tã cho con, họ có xu hướng mua bia cùng với tã. - Dự báo bán hàng
Nó có vẻ tương tự như phân tích giỏ hàng thị trường, nhưng lần này phân tích dữ liệu được sử dụng để dự đoán khi nào khách hàng sẽ mua lại sản phẩm trong tương lai. Ví dụ, một huấn luyện viên mua một hộp protein có thể dùng được trong 9 tháng. Cửa hàng bán loại protein này dự định 9 tháng nữa sẽ tung ra loại mới để huấn luyện viên mua lại. - Phát hiện gian lận
Khai thác dữ liệu giúp xây dựng các mô hình phát hiện gian lận. Bằng cách thu thập các mẫu báo cáo gian lận và trung thực, doanh nghiệp có quyền xác định giao dịch nào đáng ngờ. - Phát hiện mẫu trong sản xuất
Trong ngành sản xuất, khai thác dữ liệu được sử dụng để giúp thiết kế hệ thống bằng cách xác định mối quan hệ giữa cấu trúc sản phẩm, hồ sơ và nhu cầu của khách hàng. Khai thác dữ liệu cũng có thể dự đoán thời gian và chi phí phát triển sản phẩm.
Và đây chỉ là một vài trường hợp sử dụng để khai thác dữ liệu.
Các giai đoạn khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là một quá trình tổng thể nhằm thu thập, lựa chọn, làm sạch, chuyển đổi và trích xuất dữ liệu để đánh giá các mẫu và cuối cùng là trích xuất giá trị.
Nói chung, toàn bộ quá trình khai thác dữ liệu có thể được tóm tắt thành 7 bước:
- Dọn dẹp dữ liệu
Trong thế giới thực, dữ liệu không phải lúc nào cũng được làm sạch và có cấu trúc. Chúng thường ồn ào, không đầy đủ và có thể có lỗi. Để đảm bảo kết quả khai thác dữ liệu là chính xác, trước tiên bạn cần làm sạch dữ liệu. Một số phương pháp làm sạch bao gồm điền các giá trị còn thiếu, điều khiển tự động và thủ công, v.v. - Tích hợp dữ liệu
Đây là giai đoạn dữ liệu từ các nguồn khác nhau được trích xuất, kết hợp và tích hợp. Nguồn có thể là cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, bảng tính, tài liệu, bộ dữ liệu đa chiều, Internet, v.v. - Lấy mẫu dữ liệu
Thông thường, không phải tất cả dữ liệu tích hợp đều cần thiết trong khai thác dữ liệu. Lấy mẫu dữ liệu là giai đoạn chỉ chọn và trích xuất dữ liệu hữu ích từ cơ sở dữ liệu lớn. - Chuyển đổi dữ liệu
Sau khi dữ liệu được chọn, nó sẽ được chuyển đổi thành các dạng phù hợp để khai thác. Quá trình này bao gồm chuẩn hóa, tổng hợp, khái quát hóa, v.v. - Khai thác dữ liệu
Đây là phần quan trọng nhất của việc khai thác dữ liệu - sử dụng các phương pháp thông minh để tìm ra các mẫu trong đó. Quá trình này bao gồm hồi quy, phân loại, dự đoán, phân cụm, học liên kết, v.v. - Đánh giá mô hình
Bước này nhằm mục đích xác định các mô hình có thể hữu ích, dễ hiểu cũng như các mô hình hỗ trợ các giả thuyết. - Biểu diễn tri thức
Ở giai đoạn cuối, thông tin thu được được trình bày một cách hấp dẫn bằng cách sử dụng các phương pháp biểu diễn kiến thức và trực quan hóa.
Nhược điểm của khai thác dữ liệu
- Đầu tư lớn về thời gian và lao động
Vì khai thác dữ liệu là một quá trình lâu dài và phức tạp nên nó đòi hỏi nhiều công việc từ những người có năng suất và có kỹ năng. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu mạnh mẽ nhưng họ cần các chuyên gia chuẩn bị dữ liệu và hiểu kết quả. Do đó, có thể mất một thời gian để xử lý tất cả thông tin. - Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Vì việc khai thác dữ liệu thu thập thông tin khách hàng thông qua các phương pháp thị trường nên nó có thể vi phạm quyền riêng tư của người dùng. Ngoài ra, tin tặc có thể lấy được dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống khai thác dữ liệu. Điều này gây nguy hiểm cho việc bảo mật dữ liệu của khách hàng. Nếu dữ liệu bị đánh cắp bị sử dụng sai mục đích, nó có thể dễ dàng gây hại cho người khác.
Trên đây là phần giới thiệu ngắn gọn về khai thác dữ liệu. Như tôi đã đề cập, khai thác dữ liệu bao gồm quá trình thu thập và tích hợp dữ liệu, bao gồm quá trình trích xuất dữ liệu (trích xuất dữ liệu). Trong trường hợp này, có thể nói rằng việc trích xuất dữ liệu có thể là một phần của quá trình khai thác dữ liệu kéo dài.
Khai thác dữ liệu là gì?
Còn được gọi là "khai thác dữ liệu web" và "quét web", quá trình này là hành động trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu (thường không có cấu trúc hoặc có cấu trúc kém) vào các vị trí tập trung và tập trung vào một vị trí để lưu trữ hoặc xử lý thêm. Cụ thể, các nguồn dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các trang web, email, tài liệu, tệp PDF, văn bản được quét, báo cáo máy tính lớn, tệp cuộn, thông báo, v.v. Lưu trữ tập trung có thể là cục bộ, đám mây hoặc kết hợp. Điều quan trọng cần nhớ là việc trích xuất dữ liệu không bao gồm việc xử lý hoặc phân tích khác có thể xảy ra sau đó.
Có thể làm gì với Khai thác dữ liệu?
Về cơ bản, mục đích trích xuất dữ liệu được chia thành 3 loại.
- lưu trữ
Trích xuất dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu từ các định dạng vật lý như sách, báo, hóa đơn sang định dạng kỹ thuật số như cơ sở dữ liệu để lưu trữ hoặc sao lưu. - Thay đổi định dạng dữ liệu
Khi bạn muốn di chuyển dữ liệu từ trang web hiện tại sang trang web mới đang được phát triển, bạn có thể thu thập dữ liệu từ trang web của riêng mình bằng cách trích xuất dữ liệu đó. - Phân tích dữ liệu
Người ta thường phân tích sâu hơn dữ liệu được trích xuất để hiểu rõ hơn về nó. Điều này nghe có vẻ giống với khai thác dữ liệu, nhưng hãy nhớ rằng khai thác dữ liệu là mục tiêu của việc khai thác dữ liệu chứ không phải là một phần của nó. Hơn nữa, dữ liệu được phân tích khác nhau. Một ví dụ là chủ cửa hàng trực tuyến lấy thông tin sản phẩm từ các trang thương mại điện tử như Amazon để theo dõi chiến lược của đối thủ cạnh tranh trong thời gian thực. Giống như khai thác dữ liệu, trích xuất dữ liệu là một quy trình tự động với nhiều lợi ích. Trước đây, người ta sao chép và dán dữ liệu theo cách thủ công từ nơi này sang nơi khác, việc này rất tốn thời gian. Trích xuất dữ liệu tăng tốc độ thu thập và cải thiện đáng kể độ chính xác của dữ liệu được trích xuất.
Một số ví dụ về sử dụng Khai thác dữ liệu
Tương tự như khai thác dữ liệu, khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Ngoài việc theo dõi giá thương mại điện tử, việc khai thác dữ liệu có thể giúp bạn nghiên cứu, tổng hợp tin tức, tiếp thị, bất động sản, du lịch, tư vấn, tài chính, v.v.
- Tạo khách hàng tiềm năng
Các công ty có thể trích xuất dữ liệu từ các thư mục: Yelp, Crunchbase, Yellowpages và tạo ra các khách hàng tiềm năng để phát triển kinh doanh. Bạn có thể xem video bên dưới để tìm hiểu cách trích xuất dữ liệu từ Yellowpages bằng . - Tổng hợp nội dung và tin tức
Các trang web tổng hợp nội dung có thể nhận được nguồn cấp dữ liệu thường xuyên từ nhiều nguồn và luôn cập nhật trang web của họ. - Phân tích tình cảm
Sau khi trích xuất các đánh giá, nhận xét và lời chứng thực từ các mạng xã hội như Instagram và Twitter, các chuyên gia có thể phân tích thái độ cơ bản và hiểu rõ hơn về cách nhìn nhận một thương hiệu, sản phẩm hoặc hiện tượng.
Các bước trích xuất dữ liệu
Trích xuất dữ liệu là giai đoạn đầu tiên của ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải: Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) và ELT (Trích xuất, Tải và Chuyển đổi). Bản thân ETL và ELT là một phần của chiến lược tích hợp dữ liệu hoàn chỉnh. Nói cách khác, việc trích xuất dữ liệu có thể là một phần của quá trình trích xuất dữ liệu.
Trích xuất, chuyển đổi, tải
Mặc dù khai thác dữ liệu là về việc trích xuất thông tin từ một lượng lớn dữ liệu, nhưng việc trích xuất dữ liệu là một quá trình ngắn hơn và đơn giản hơn nhiều. Nó có thể được giảm xuống còn ba giai đoạn:
- Chọn nguồn dữ liệu
Chọn nguồn bạn muốn trích xuất dữ liệu, chẳng hạn như trang web. - Thu thập dữ liệu
Gửi yêu cầu "GET" đến trang web và phân tích tài liệu HTML kết quả bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, PHP, R, Ruby, v.v. - Lưu trữ dữ liệu
Lưu dữ liệu trong cơ sở dữ liệu cục bộ hoặc bộ nhớ đám mây của bạn để sử dụng trong tương lai. Nếu bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm muốn trích xuất dữ liệu, các bước trên có vẻ đơn giản đối với bạn. Tuy nhiên, nếu bạn không viết mã, có một cách tắt là sử dụng các công cụ trích xuất dữ liệu, ví dụ: . Các công cụ trích xuất dữ liệu, giống như các công cụ khai thác dữ liệu, được thiết kế để tiết kiệm năng lượng và giúp mọi người xử lý dữ liệu dễ dàng. Những công cụ này không chỉ tiết kiệm mà còn thân thiện với người mới bắt đầu. Chúng cho phép người dùng thu thập dữ liệu trong vòng vài phút, lưu trữ trên đám mây và xuất dữ liệu sang nhiều định dạng: Excel, CSV, HTML, JSON hoặc sang cơ sở dữ liệu trên trang web thông qua API.
Nhược điểm của việc trích xuất dữ liệu
- Sự cố máy chủ
Khi trích xuất dữ liệu trên quy mô lớn, máy chủ web của trang đích có thể bị quá tải, dẫn đến sập máy chủ. Điều này sẽ gây tổn hại đến lợi ích của chủ sở hữu trang web. - Cấm theo IP
Khi một người thu thập dữ liệu quá thường xuyên, các trang web có thể chặn địa chỉ IP của họ. Một tài nguyên có thể cấm hoàn toàn địa chỉ IP hoặc hạn chế quyền truy cập bằng cách làm cho dữ liệu không đầy đủ. Để lấy dữ liệu và tránh bị chặn, bạn cần thực hiện với tốc độ vừa phải và áp dụng một số kỹ thuật chống chặn. - Các vấn đề với luật pháp
Việc trích xuất dữ liệu từ web rơi vào vùng xám khi nói đến tính hợp pháp. Các trang web lớn như Linkedin và Facebook nêu rõ trong điều khoản sử dụng của họ rằng mọi hoạt động trích xuất dữ liệu tự động đều bị cấm. Đã có nhiều vụ kiện giữa các công ty do hoạt động của bot.
Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và Khai thác dữ liệu
- Khai phá dữ liệu còn được gọi là khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu, trích xuất tri thức, phân tích dữ liệu/mẫu, thu thập thông tin. Trích xuất dữ liệu được sử dụng thay thế cho nhau với trích xuất dữ liệu web, quét trang web, thu thập dữ liệu, v.v.
- Nghiên cứu khai thác dữ liệu chủ yếu dựa trên dữ liệu có cấu trúc, trong khi khai thác dữ liệu thường lấy từ các nguồn không có cấu trúc hoặc có cấu trúc kém.
- Mục tiêu của khai thác dữ liệu là làm cho dữ liệu trở nên hữu ích hơn cho việc phân tích. Trích xuất dữ liệu là việc thu thập dữ liệu vào một nơi có thể được lưu trữ hoặc xử lý.
- Phân tích trong khai thác dữ liệu dựa trên các phương pháp toán học để xác định các mô hình hoặc xu hướng. Việc trích xuất dữ liệu dựa trên ngôn ngữ lập trình hoặc các công cụ trích xuất dữ liệu để bypass nguồn.
- Mục đích của việc khai thác dữ liệu là tìm ra những sự thật mà trước đây chưa được biết hoặc bị bỏ qua, trong khi việc trích xuất dữ liệu xử lý thông tin hiện có.
- Khai thác dữ liệu phức tạp hơn và đòi hỏi đầu tư lớn vào việc đào tạo con người. Trích xuất dữ liệu bằng công cụ phù hợp có thể cực kỳ dễ dàng và tiết kiệm chi phí.
Chúng tôi giúp người mới bắt đầu không bị nhầm lẫn về Dữ liệu. Đặc biệt đối với habravchans, chúng tôi đã tạo mã khuyến mại HABR, giảm thêm 10% cho mức chiết khấu được ghi trên biểu ngữ.
Các khóa học khác
Bài báo nổi bật
Nguồn: www.habr.com