DVMS Co.,Ltd

Ứng dụng Bigdata

1. Hiểu, Học và ứng dụng Big Data như thế nào?

   1. Big data là gì? Nó khác gì với việc lưu giữ và phân tích data truyền thống ?

   

2. TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 2): CHATBOT HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?

   Ở bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu sơ lược về Chatbot về khái niệm cũng như cách thức vận hành đơn giản nhất của Chatbot. Lần này, chúng tôi sẽ cung cấp cho các bạn về các phương pháp, thuật toán là cơ sở hoạt động của Chatbot hay nói cách khác Chatbot hoạt động ra sao?

   

3. Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí

   Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí là cả một nghệ thuật. Khoa học và nghệ thuật là hai lĩnh vực trái ngược. Nhưng Big Data và nghệ thuật lại bổ sung cho nhau khá tốt. Ngành truyền thông và giải trí đã chứng kiến một sự thay đổi lớn thông qua liên kết với phân tích Big Data.

   

4. Hacker tung dữ liệu hai triệu người dùng ngân hàng lên mạng, kiểm tra nhanh xem có trong danh sách không

   Hacker tối qua đã tung thông tin nghi là của hai triệu khách hàng từ một ngân hàng Việt Nam lên Raidforums, một website chuyên mua bán dữ liệu.

   Các thông tin bị rò rỉ bao gồm tên đầy đủ, số chứng minh thư, số điện thoại, địa chỉ nhà, ngày tháng năm sinh, giới tính, email và nghề nghiệp.

   

5. LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

   Business Intelligenc (BI) hay Data Analytics – phân tích dữ liệu từ lâu đã trở thành các công cụ hữu ích hỗ trợ các tổ chức, công ty trong quá trình hoạt động và phát triển. Ở bài viết lần này, sẽ giới thiệu đến các bạn các lợi ích của phân tích dữ liệu trong kinh doanh, nhưng trước tiên ta cùng phân biệt rõ 2 khái niệm được nêu ở trên mà nhiều người thường nhầm lẫn.

   

6. TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P2)

   Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn khái niệm về Data management – quản lý dữ liệu – lịch sử ra đời, cũng như các thành phần, quy trình, chức năng có trong Data management. Trở lại với phần 2 “Tầm quan trọng của quản lý dữ liệu” , sẽ đi vào phân tích chi tiết các lợi ích chính, các thách thức mỗi tổ chức phải đối mặt khi triển khai, và liệt kê một số giải pháp thực tiễn sẽ hỗ trợ hiệu quả.

   

7. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội

   Thu thập dữ liệu là một giai đoạn có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với quá trình nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội. Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu lại thường tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí; do đó cần phải nắm chắc các phương pháp thu thập dữ liệu để từ đó chọn ra các phương pháp thích hợp với hiện tượng, làm cơ sở để lập kế hoạch thu thập dữ liệu một cách khoa học, nhằm để đạt được hiệu quả cao nhất của giai đoạn quan trọng này.

   

8. BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số

   Hàng ngày, chúng ta thường xuyên kết nối thông qua điện thoại, máy tính bảng, bảng điều khiển trò chơi và hầu hết các ứng dụng, các kênh kết nối đều được thực hiện qua các thiết bị này.Khi di chuyển giữa các thiết bị và kênh, họ đang tạo ra nhiều điểm tiếp xúc, kết nối giữa các thiết bị khác nhau mà không hề hay biết.

   

9. TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 1)

   Sự xuất hiện ngày càng nhiều các sản phẩm công nghệ, kỹ thuật số thông minh tiên tiến gia tăng tối đa trải nghiệm khách hàng cho thấy mức độ phổ biến và ứng dụng rộng rãi của Machine Learning để phát triển các sản phẩm AI (Artificial Intelligence – trí tuệ nhân tạo). Cũng chính các thay đổi cực kỳ lớn và thịnh hành của môi trường công nghệ đã tạo cơ hội, mở ra cánh cửa để Big Data thúc đẩy kinh tế, hỗ trợ các công ty cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình thông qua khai thác giá trị tiềm ẩn, thông tin hữu ích từ dữ liệu.

   

10. CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI

    1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai

    Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.

    

11. TỔNG QUAN VỀ BIG DATA TRÊN TOÀN CẦU

    Tầm quan trọng của Big Data (Dữ liệu lớn) và sự nhận thức về giá trị của nó giảm dần, nhiều công ty đầu tư vào lĩnh vực này nhưng không đem lại kỳ vọng, và kết quả tốt lợi. Nguyên nhân do nhu cầu và tính chất phức tạp của hệ thống công nghệ kỹ thuật phải xây dựng, bảo trì, chi phí lại cao, thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn sâu, và kỹ năng về lĩnh vực Data Science hay Data Analytics,…

    

12. Từ BIG DATA đến cá nhân hóa trong lĩnh vực du lịch

    Big data trong ngành du lịch đang bùng nổ trong những năm gần đây. Nhiều người cho rằng Big Data sẽ lấy đi sự cá nhân hóa của các doanh nghiệp du lịch, nhưng điều này không hề đúng bởi công nghệ du lịch đã phát triển và Big Data đang được sử dụng để đưa thêm nhiều sự liên hệ cá nhân vào trải nghiệm khách hàng. Vậy Big Data là gì và nó được sử dụng như thế nào trong ngành du lịch? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

    

13. TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)

    Ở phần 1 bài viết cùng chủ đề, đã giới thiệu các khái niệm về Data quality, Data quality management; lợi ích; tầm quan trọng; và các tiêu chuẩn, tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu. Mặc dù nhiều công ty, tổ chức hiện nay đã nhận thức được sự cần thiết của các nhiệm vụ trong Data quality, nhưng họ vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn khác nhau dẫn đến việc thiết lập, và triển khai các giải pháp thích hợp càng được quan tâm hơn bao giờ hết.

    

14. Lời khuyên để trở thành nhà khoa học dữ liệu tốt!

    Hiện nay dữ liệu lớn (big data) và khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rất sôi nỗi và phát triễn nhanh trong thời gian gần đây. Như đánh giá của Trường Đại Học Harvard, Hoa Kỳ thì nhà khoa học dữ liệu (data scientist) sẽ là công việc hấp dẫn nhất thế kỹ 21.

    

15. Câu chuyện Dữ liệu lớn và ngành du lịch

    Hội thảo Quốc tế về Thống kê Du lịch do Liên Hợp Quốc (UN) tổ chức vào cuối tháng 6, 2017 tại Manilla, Phillippines đã nhấn mạnh tới cách các thành phố sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) để quản lý du lịch tốt hơn.

    

16. BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO

    Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud

    Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

    

17. TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)

    Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả.

    

18. Data người dùng facebook

    Data tên, url facebook, phone nếu share, quê quán nếu share, email (nếu share) của khoảng 10 triệu user facebook. Quý vị nào cần data trên cho marketing,... thì còn có thể liên hệ theo thông tin ở phần liên hệ nhé.

    Ngoài ra chúng tôi còn nhận thu thập và phân tích dự liệu người dùng facebook nếu quý vị có nhu cầu.

    

19. LỢI ÍCH CỦA CHATBOT TRONG VIỆC KHAI THÁC BIG DATA

    Vào năm 2016, khi Facebook cho ra mắt nền tảng trò chuyện Facebook Messenger với phiên bản nâng cấp cho phép các công ty, các nhà phát triển có thể xây dựng các Chatbot của riêng mình để phục vụ cho các mục đích khác nhau. Chính vì vậy, kể từ đó, sự phổ biến của thuật ngữ “Chatbot” được lan rộng, mặc dù ngày nay nhiều người cũng chỉ mới lần đầu nghe đến nhưng đối với các chuyên gia, nhà quản lý của các tập đoàn công nghệ thế giới, Chatbot hay bất kỳ công nghệ AI (Artifical Intelligence Trí tuệ nhân tạo) có thể hiểu và tương tác với khách hàng từ lâu đã trở thành xu hướng mạnh mẽ, lan rộng , cách mạng hóa các hoạt động kinh doanh.

    

20. THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.1) : CLASSIFICATION & REGRESSION TREE (CART)

    Ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn thuật toán Classification đầu tiên là KNN (K – nearest neighbor) và một số phương pháp đánh giá mô hình phân loại như Hold out, Cross validation, hay Confusion matrix, Lift, Gain chart, ROC/ AUC. Trở lại với chủ đề về những thuật toán phân loại trong Data mining, lần này chúng tôi và các bạn sẽ tìm hiểu về Decision Tree, thuật toán có thể nói là “nổi tiếng”, “phổ biến” mà bất kỳ ai hoạt động và làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hoặc phân tích dữ liệu đều phải biết đến.

    

21. Ứng dụng Big Data trong ngành du lịch

    Ứng dụng Big Data trong quản lý doanh thu

    Ngành công nghiệp du lịch và lữ hành đang đối mặt với thách thức bán đúng sản phẩm đến đúng đối tượng khách hàng vào thời điểm chính xác và giữ đúng giá ở đúng kênh. Tất cả điều này đòi hỏi dữ liệu nội bộ lẫn bên ngoài. Dữ liệu nội bộ như kỳ vọng của khách hàng trong quá khứ, tỷ lệ hết vé, doanh thu phòng và tình trạng đặt vé hiện tại. Dữ liệu bên ngoài gồm sự kiện, thời tiết, những chuyến bay và những kỳ nghỉ.

    

22. Chọn nghề phân tích dữ liệu?

    Theo một báo cáo mới được công bố tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, những thay đổi về nhân khẩu học và tiến bộ kỹ thuật có thể dẫn đến việc 5 triệu việc làm sẽ biến mất vào năm 2020. Tuy nhiên, ngược lại có một số công việc lại được dự đoán sẽ có sự tăng trưởng đáng kể, trong đó có nghề phân tích dữ liệu.

    

23. Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc

    Hàn Quốc tự hào là nước có ngân hàng dữ liệu quốc gia về sức khoẻ của toàn bộ người dân. Hiện nay, Hàn Quốc đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng “Y học chính xác” hay “Y học cá thể” từ kho dữ liệu lớn về sức khoẻ của quốc gia. Tại quốc gia này, dữ liệu sức khoẻ của người dân được chia làm 6 nhóm dữ liệu.

    

    Dữ liệu gen và SDOH là đầu vào của tình trạng sức khỏe, dữ liệu lâm sàng và PGHD là đầu ra của tình trạng sức khỏe

24. Các bước thu thập dữ liệu thứ cấp

    Dữ liệu thứ cấp rất phức tạp và có nhiều nguồn cung cấp nên người nghiên cứu cần phải sắp xếp các loại dữ liệu này 1 cách có hệ thống để việc nghiên cứu được dễ dàng hơn.

    Tiến trình thu thập dữ liệu thứ cấp có hiệu quả được sắp xếp theo hình sau:

    

25. Dữ liệu sơ cấp là gì?

    Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu sẽ phải tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.