DVMS Co.,Ltd

Mỗi năm thiên tai như bão, lũ lụt, động đất gây ra thiệt hại rất lớn và nhiều sinh mạng. Các nhà khoa học không thể dự đoán khả năng xảy ra thảm họa và đề xuất đủ biện pháp phòng ngừa cho chính phủ nếu không có sự giúp đỡ của Big Data.

Xem thêm: Giải pháp Big data trong Quản Lý Thiên Tai

Big Data mang lại cơ hội cho lĩnh vực bán lẻ bằng cách phân tích thị trường cạnh tranh và sự quan tâm của khách hàng. Nó giúp xác định hành trình trải nghiệm, xu hướng mua sắm và sự hài lòng của khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu đa dạng.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Bán Lẻ

Như ta đã biết, hệ thống phân tích kinh doanh thông minh (BI) không chỉ là phần mềm. Để triển khai thành công hệ thống BI, doanh nghiệp cần phải có quy trình và cơ sở hạ tầng tốt bên cạnh việc lựa chọn đúng úng dụng phân tích kinh doanh thông minh (BI tools).

Xem thêm: Cách tốt nhất để thành công với hệ thống phân tích kinh doanh – BI (Business Intelligence)

Giá trị khách hàng suốt vòng đời – Customer lifetime value

Một trong những khái niệm mà bất kể chuyên gia tiếp thị marketing hay chủ doanh nghiệp cần để ý là giá trị của khách hàng trong suốt vòng đời của họ. Điều này đặc biệt quan trọng khi đề ra chiến lượt tiếp thị marketing, định vị thương hiệu của mỗi nhãn hàng ( brand).Cụ thể hơn là khi đưa ra quyết định, tính toán về chi phí quảng cáo marketing cho mỗi khách hàng và ngân sách cho các chiến dịch tiếp thị marketing.

Xem thêm: Giá trị suốt vòng đời của khách hàng – Customer lifetime value

Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Marketing

Như vậy chúng ta đã cùng nhau đi qua 4 phần của series bài viết về thuật toán Decision trees hay còn gọi là thuật toán cây quyết định. Chúng ta đã làm quen với định nghĩa tổng quát, các dạng cây quyết định bao gồm phân 2 nhánh – CART, và nhiều nhánh C4.5 sử dụng các công thức Goodness of Split, Gini Index, Entropy kết hợp với Information Gain, hay Gain Ratio để xây dựng mô hình áp dụng cho biến mục tiêu là biến định tính, và chúng ta cũng tiếp cận qua một số cách thức để tăng độ hiệu quả của mô hình, tránh trường hợp Overfitting hay Underfitting như Stopping rule và Pruning method, và nhìn lại những ưu điểm, khuyết điểm một cách tổng thể về Decision Trees.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.5) REGRESSION TREE VÀ DECISION RULES

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.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)

Ở các phần trước trong chủ đề về Statistics (thống kê) đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm, lợi ích, ứng dụng của thống kê, đặc biệt Descriptive statistics (thống kê mô tả), một trong 2 dạng cơ bản của Statistics. Trở lại với bài viết lần này chúng tôi sẽ trình bày tóm tắt về dạng còn lại, chính là một số kiến thức của Inferential Statistics hay còn gọi là thống kê suy luận.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: INFERENTIAL STATISTICS (THỐNG KÊ SUY LUẬN)

Ngày nay, khi nhiều tổ chức đẩy mạnh tiếp cận dữ liệu, và cho rằng dữ liệu là nguồn lực quan trọng để phát triển, thì Data quality – chất lượng dữ liệu – càng được quan tâm và chú ý hơn. Theo Gartner (công ty hàng đầu thế giới chuyên về tư vấn và nghiên cứu), dữ liệu có chất lượng thấp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất, lợi nhuận của mỗi tổ chức đặc biệt khi mọi hành động, quyết định, chiến lược đều dựa vào dữ liệu.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P1)

Để thành công và phát triển, một công ty cần phải có khả năng đạt được, giữ chân, thỏa mãn và thu hút càng nhiều khách hàng càng tốt. Hiểu rõ hơn về khách hàng thông qua phân tích dữ liệu khách hàng vừa là công việc, nhiệm vụ rất quan trọng vừa là cơ sở để đánh giá công ty hoạt động hiệu quả như thế nào.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.2) LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG

Nguồn tài nguyên giá trị nhất của thế giới hiện nay không còn là dầu mỏ, mà là kho dữ liệu số đang tăng lên với cấp độ lũy thừa mỗi ngày. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, Big Data là một yếu tố đóng vai trò then chốt. Vậy Big Data thực chất là gì, và nó đang được ứng dụng như thế nào? Đối với nhiều người, đó là một thuật ngữ mơ hồ về hình ảnh của những hệ thống máy chủ khổng lồ, hoặc sẽ liên hệ đến việc nhận được các loại quảng cáo từ một nhà bán lẻ.

Xem thêm: Công nghệ Big Data và xu hướng ứng dụng

Việc quyết định phương pháp đầu tư kinh doanh của công ty là một vấn đề khá phức tạp, đặc biệt khi bạn không chắc chắn những yếu tố nào cần dựa vào chỉ tiêu doanh thu, đánh giá của khách hàng, phản hồi nhóm hoặc thậm chí là cảm nhận từ chính bạn. 

Xem thêm: Những điều cần biết về phân tích dữ liệu đối với kinh doanh

Bối cảnh, nguyên nhân tại sao các công ty ngày nay cần định hướng dữ liệu (Data – driven)

Nếu các bạn có theo dõi những các bài viết trước đây của thì chúng tôi đã đề cập nhiều về tầm quan trọng của dữ liệu –  được coi là nguồn sống của mọi tổ chức trong thời đại 4.0 – cũng như các xu hướng của Big Data, Data Analytics, và nhu cầu khai thác dữ liệu để đạt được giá trị, lợi ích trong kinh doanh ngày càng được quan tâm hơn.

Xem thêm: CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 1)

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

Xem thêm: Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc

Một dự án lớn đang được tiến hành ở cả Anh và Mỹ nhằm thu thập thông tin thông qua một khối lượng lớn dữ liệu bệnh nhân. Đây là một dự án đầy hứa hẹn nhằm tối ưu hóa giá trị sử dụng thuốc, từ việc xác định sự kém tuân thủ trong điều trị để nâng cao chất lượng kê đơn.

Xem thêm: Dữ liệu lớn Big data và Tương lai của ngành Dược?

Big Data ngày càng được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa cổ phiếu của họ dựa trên dự đoán. Từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.

Xem thêm: Giải Pháp Big Data Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

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

Xem thêm: Hiểu, Học và ứng dụng Big Data như thế nào?

Bạn có biết là những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Sự bùng nổ nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong những lĩnh vực này mở ra hàng loạt nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ đáp ứng cầu. 

Xem thêm: Data Analysis là gì? Cần học những gì?

Dữ liệu lớn (big data) là một trong những công nghệ mới quan trọng nhất mà ngành du lịch khách sạn cần nắm bắt.
Các ngành công nghiệp khác đã sử dụng dữ liệu lớn và gặt hái được một số thành công đáng kể. Bao gồm khả năng đưa ra quyết định chính xác, nhờ tìm hiểu về khách hàng, đối thủ cạnh tranh, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu lớn và cách nó có thể đem lại lợi ích cho các công ty du lịch và khách sạn.

Xem thêm: 5 lợi ích dữ liệu lớn (Big data) đem lại cho ngành du lịch khách sạn

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.

Xem thêm: BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số

Big data là gì? Công nghệ dữ liệu lớn là gì? Phân tích dữ liệu lớn là gì? Mang lại lợi ích như thế nào? Ứng dụng của Big Data trong thời đại công nghệ 4.0 là gì?

Các công ty công nghệ lớn hiện nay tại sao lại cần và ứng dụng Big Data nhiều đến vậy? Những cơ hội và thách thức khi ứng dụng Big Data là gì?

Hẳn là bạn đã từng giật mình khi bạn tìm kiếm thông tin nào đó trên Google. Mua sắm ở các trang thương mại trực tuyến và nhận thấy các trang này.

Xem thêm: Big Data công nghệ biến “sắt” thành mỏ “vàng”, Cơ hội và thách thức

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.

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.

Xem thêm: CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI

Đây là một trong những lĩnh vực sử dụng Big data công khai và lớn nhất  hiện nay. Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ. Các công ty rất muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thông của họ, dữ liệu truyền thông xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản, dữ liệu cảm biến. Để có được bức tranh đầy đủ hơn về khách hàng của họ. Mục tiêu lớn hơn, trong nhiều trường hợp, là tạo ra các mô hình dự đoán.

Xem thêm: Giải pháp Big data giúp hiểu Khách Hàng Mục Tiêu

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.

Xem thêm: Lời khuyên để trở thành nhà khoa học dữ liệu tốt!

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.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)

Trở lại với chủ đề bài viết về Data mining, ở 2 phần trước đã giới thiệu dến các bạn khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích, thách thức và đặc biệt là ứng dụng của Data mining trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Phần cuối của chủ đề Data mining lần này, sẽ phân tích về các quy trình, kỹ thuật và thuật toán của Data mining, hay tìm hiểu làm cách Data mining khai thác giá trị, những thông tin hữu ích từ dữ liệu?

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P3): QUÁ TRÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP

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,…

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA TRÊN TOÀN CẦU

Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..

Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)

Big Data được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như đã giới thiệu ở bài viết “Big Data – Tên gọi gợi lên khái niệm”. Bài viết tiếp theo dưới đây sẽ nói chi tiết hơn về các ứng dụng của Big data trong từng trường hợp cụ thể, và trong từng lĩnh vực đặc thù. Qua đó chúng ta sẽ thấy được tầm quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu Big data.

Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG MỌI LĨNH VỰC

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.

Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí

Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho Thương Mại Điện Tử

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.

Xem thêm: Câu chuyện Dữ liệu lớn và ngành du lịch

KHI MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẬN ĐƯỢC YÊU CẦU TỪ CÁC PHÒNG BAN, BỘ PHẬN HAY LÃNH ĐẠO CÔNG TY, CHUYÊN GIA ẤY CÓ THỂ NHẢY VÀO PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU NGAY VẤN ĐỀ. NGƯỜI LÀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SẼ MONG MUỐN TỪ YÊU CẦU ĐƠN GIẢN BAN ĐẦU SẼ TÌM RA PHÁT HIỆN TUYỆT VỜI, ĐƯA RA ĐƯỢC CÁC ĐỀ XUẤT HAY NHẤT ĐỂ ÁP DỤNG CHO CÔNG TY. NHƯNG THỰC TẾ THƯỜNG KHÔNG THUẬN LỢI NHƯ VẬY.

Xem thêm: Các bước chuẩn bị cho một dự án phân tích dữ liệu thành công!

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?

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

Nếu các bạn có theo dõi các bài viết trước của Big Data Uni về Chatbot thì cũng đã biết sự cần thiết và tầm quan trọng của hệ thống trả lời tự động ứng dụng trong mọi lĩnh vực, với mục đích quản lý hiệu quả các hoạt động tạo dựng, duy trì mối quan hệ với khách hàng đồng thời thu hút họ mua sản phẩm và đăng ký sử dụng dịch vụ.

Xem thêm: CÁC CHỈ SỐ KPI ĐÁNH GIÁ CHATBOT

Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)

Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.

Xem thêm: THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

Trở lại với chủ đề bài viết về thuật toán cây quyết định, ở bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn tổng quan thế nào là Decision Tree, các công thức quan trọng để xác định cách phân nhánh tối ưu hay nói cách khác là đem lại kết quả phân loại (classification) chính xác dựa trên các thuộc tính dữ liệu và đặc biệt là thuật toán CART (classification and regression tree) sử dụng công thức “Goodness of Split”.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.2): CART (GINI INDEX)

Murray Webb, 33 tuổi, tốt nghiệp thạc sĩ về thống kê ứng dụng (applied statistics) tại Trường Đại học Kennesaw (Atlanta, Mỹ), hiện kiếm được 160.000 đô la một năm với công việc chủ yếu là theo dõi phần thông tin về dữ liệu chăm sóc sức khỏe khách hàng cho các bệnh viện. Webb cho biết hằng tuần đều có người đại diện của các công ty cũng như các công ty chuyên cung cấp nguồn nhân lực tìm đến anh và đưa ra các lời mời làm việc như một nhà khoa học dữ liệu (data scientist).

Xem thêm: Khoa học dữ liệu – nghề đang hái ra tiền ở Mỹ

Thông thường, khi khối lượng của một tập dữ liệu rất lớn và không thể quản lý được như các cơ sở dữ liệu truyền thống, thì chúng ta có thể gọi nó là Big Data. Đến lúc này, đám mây cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc tính toán dữ liệu lớn. Trong cuộc sống thực, nhiều tổ chức đang kết hợp hai công nghệ này để cải thiện hoạt động điều phối kinh doanh của mình.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Điện Toán Đám Mây

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.

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

Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn thuật toán đầu tiên của mô hình Classification – mô hình phân loại – là thuật toán K nearest neighbor (KNN) với công thức cơ bản, và ví dụ đơn giản về ứng dụng của KNN trong ngành ngân hàng để hiểu hơn cách vận hành thuật toán.

Xem thêm: PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH PHÂN LOẠI (CLASSIFICATION MODEL EVALUTATION)

Các công ty truyền thông và người hoạt động trong lĩnh vực giải trí cần thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số để phân phối sản phẩm và nội dung của họ nhanh nhất có thể tại thị trường hiện tại.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí

Dữ liệu (Data) được coi là biểu tượng hoặc dấu hiệu, đại diện cho các kích thích hoặc tín hiệu, sự kiện đã xảy ra được ghi nhận bởi  tác nhân quan sát (sensor, người hay thiết bị thu thập data chuyên dụng)

Xem thêm: Hiểu về thế giới từ dữ liệu như thế nào?

Một trong những xu hướng phát triển cùng với thời đại đó chính là việc áp dụng phân tích dữ liệu Big data trong doanh nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng của Big data được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng. Từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho các doanh nghiệp Việt Nam, khi có thể còn đang chật vật với việc phân tích dữ liệu.

Xem thêm: Ứng dụng của Big Data và bài học cho những doanh nghiệp Việt Nam hiện nay

Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD

Big data hay còn gọi là dữ liệu lớn, làm liên tưởng đến hình ảnh của hệ thống máy chủ khổng lồ. Nhưng Big data rộng và lớn hơn thế nhiều. Có 10 lĩnh vực chính trong đó dữ liệu hiện đang được sử dụng để tạo lợi thế tuyệt vời. Trong đó, dữ liệu có thể được đưa vào hầu hết mọi mục đích.

Xem thêm: Big Data và Ứng dụng công nghệ trong thực tiễn

Bộ dữ liệu này sẽ có ích cho các bạn xây dựng app và website tra cứu bài hát karaoke, tra cứu tác giả, tra cứu theo đầu hoặc đĩa karaoke...

* Mã số Karaoke Việt Nam Arirang 5 số, California 6 số, MusicCore, Sơn Ca Media và Việt KTV bao gồm cả tiếng Việt và tiếng Anh.
* Đầu karaoke Arirang cập nhật đến vol 64 mới nhất.
* Đầu karaoke MusicCore cập nhật đến vol 93 mới nhất.
* Đầu karaoke Sơn Ca Media (ACNOS) cập nhật đến vol 58 mới nhất.
* Đầu karaoke Việt KTV cập nhật đến vol 95 mới nhất.
* Đầu karaoke California cập nhật đến vol 20 mới nhất.
* Tra cứu theo Album Volume...
* Đặc biệt hỗ trợ đầy đủ lời bài hát.

Xem thêm: Tặng dữ liệu karaoke

Nếu các bạn có theo dõi những bài viết của chúng tôi về Data management (quản lý dữ liệu) và Data quality (chất lượng dữ liệu), thì chắc cũng biết tầm quan trọng của quá trình Data security; sự ra đời của những bộ luật, điều luật về bảo mật thông tin, dữ liệu như GDPR tại châu Âu, luật An ninh Mạng ở nước ta; đặc biệt là xu hướng khách hàng đang ngày càng quan tâm hơn về tính minh bạch trong việc sử dụng, và khả năng bảo vệ nguồn dữ liệu, thông tin cá nhân của họ tại các công ty.

Xem thêm: THỰC TRẠNG DATA SECURITY TRÊN TOÀN CẦU

Trở lại với chủ đề về thống kê, ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm về thống kê cũng như lợi ích và ứng dụng của nó, tiếp theo ở phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một mảng kiến thức quan trọng khác đó chính Descriptive statistics (thống kê mô tả)

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: DESCRIPTIVE STATISTICS (THỐNG KÊ MÔ TẢ)