Gã khổng lồ phần mềm Microsoft đã cho ra mắt một dịch vụ Blockchain as a Service (BaaS) mới cho phép các doanh nghiệp trong ngành dọc triển khai một dạng linh hoạt của Ethereum được thiết kế riêng cho môi trường của từng doanh nghiệp.

Xem thêm: Microsoft ra mắt sản phẩm Blockchain Ethereum mới mà không cần thợ đào

DVMS cung cấp dịch vụ giải pháp và ứng dụng công nghệ Blockchain trong lĩnh vực y tế (medical tech) tại Việt Nam như chăm sóc khỏe, hồ sơ y tế điện tử, xác minh xuất xứ thuốc,… Với đội ngũ chuyên gia phân tích, lập trình viên dày dặn kinh nghiệm, quy trình kiểm thử phần mềm nghiêm ngặt sẽ đưa ra những giải pháp và ứng dụng công nghệ Blockchain trong lĩnh vực y tế như các hệ thống chăm sóc sức khỏe, hồ sơ y tế điện tử, xác minh xuất xứ thuốc, … một cách tối ưu, triển khai nhanh chóng, bảo mật hàng đầu hiện nay.

Xem thêm: Giải pháp và ứng dụng Blockchain trong lĩnh vực y tế (medical tech)

Chuyên gia kinh tế Cấn Văn Lực chia sẻ thông tin về blockchain và kiến nghị giải pháp phát triển công nghệ số. Ảnh Đ.Doãn

Bài chia sẻ của tác giả Nghiêm Tiến Viễn tại cộng đồng Launch

Blockchain được biết đến là công nghệ đứng đằng sau hệ thống tiền mã hóa nổi tiếng nhất thế giới – Bitcoin. Có thể nói khi Bitcoin gây bão trên thị trường tài chính thì Blockchain cũng gây sốt trong giới công nghệ. Số lượng công ty có ý định nghiên cứu và áp dụng Blockchain ngày càng nhiều, lương trả cho kỹ sư Blockchain ngày càng cao. Công ty nào cũng muốn đi trước đối thủ, áp dụng công nghệ được cho là tương lai của thế giới này.

Xem thêm: Nhược điểm của Blockchain

Bạn biết đấy, không thể coi thường được khi các chính phủ tham gia vào một lĩnh vực nào đó.

Kể từ đợt bull run đáng kinh ngạc của tiền điện tử xảy ra vào cuối năm ngoái, cảm giác chung đối với công nghệ Blockchain dường như đã chắc chắn hơn.

Xem thêm: 5 chính phủ hỗ trợ cho các dự án Blockchain

Quyển sách mới ra “hiểu số để tăng số – Sexy little number” của Dimitrix Maex & Paul B.Brown đưa ra một góc nhìn tổng hợp trong việc sử dụng số liệu để thực hiện tiếp thị marketing trong thời đại công nghiệp số hoá, dữ liệu lớn. Trong bài này chúng tôi sẽ tóm tắt 1 số ý chính từ quyển sách cho bạn không có thời gian đọc hết quyển sách này.

Xem thêm: Sử dụng số liệu trong kinh doanh thời đại số

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?

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.

Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành du lịch

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)

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

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?

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)

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.

Xem thêm: BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO

Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực du lịch, lữ hành, team-building,...

Ngoài ra chúng tôi còn có sẵn data địa điểm rất hữu ích cho các dự án khởi nghiệp về du lịch, địa điểm, mạng xã hội du lịch, ...

Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực du lịch

Dữ liệu khách hàng hay Customer data được coi là tài sản, nguồn thông tin vô giá đối với mọi công ty thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc triển khai các quy trình khai thác, dự án nghiên cứu, phân tích Customer data với mục đích tìm hiểu, nắm bắt mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng, và chuyển nó thành những giá trị cụ thể thông qua từng chiến lược, kế hoạch hoạt động chính là chìa khóa cạnh tranh của mỗi tổ chức ngày nay.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.1) – DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG LÀ GÌ?

Tại Việt Nam, kho dữ liệu còn rất hạn chế, muốn nghiên cứu phải đòi hỏi nền tảng công nghệ rất lớn. Tuy nhiên, để phục vụ người dân tốt hơn thì việc xây dựng dữ liệu lớn (big data) là việc cần thiết, phải đẩy mạnh triển khai trong thời gian tới.

Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp

Xem thêm: Việt Nam còn thiếu big data?

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.

Xem thêm: LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH

Từ khi có ứng dụng data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực data science đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.

Xem thêm: Ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Y tế mang tính đột phá

Ở phần 1 “Sự bùng nổ của social media và xu hướng marketing mới”, chúng ta đã tìm hiểu về social media và xu hướng marketing tập trung vào social media trong thời đại công nghệ phát triển. Tiếp theo của chủ đề bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu về tác động của Big data và lợi ích của nó đến social media marketing.

Xem thêm: TÁC ĐỘNG BIG DATA ĐẾN XU HƯỚNG SOCIAL MEDIA MARKETING

Dữ liệu lớn có ở rất nhiều tổ chức, nhiều hoạt động xã hội, kinh doanh, khoa học và tiềm ẩn nhiều giá trị to lớn. Việc đó đồng nghĩa với các nhà khoa học phải đau đầu khi đối phó với việc lưu trữ, xử lý khối lượng số liệu khổng lồ và đa dạng về chủng loại dữ liệu.

Xem thêm: Big data với những vấn đề, giải pháp & thách thức

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

Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.

Xem thêm: GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY

Trở lại với chủ đề về các xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019, ở phần 1, Big Data Uni đã đề cập về sự phát triển và thay đổi của Internet of Things (IOT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) tác động như thế nào đến lĩnh vực Big Data, và một số dự báo về thị trường Big Data. Phần 2 bài viết, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết về các xu hướng của những công cụ, cách thức hỗ trợ cho việc khai thác, tiếp cận Big Data, cùng với các vấn đề, thách thức mới trong lĩnh vực Big Data.

Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 2)

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

Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò của mình trong việc cải thiện sức khỏe ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Từ khi Big Data được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực y tế

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

Sự phát triển của ngành ngân hàng (Banking) đi đôi với sự ra đời của Big Data

Ngành ngân hàng đã phát triển theo bước nhảy vọt trong thập kỷ qua từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ. Điều đáng ngạc nhiên chính là, hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn hay thất bại trong việc sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (database) mà họ có được từ khách hàng và từ các chi nhánh, bộ phận của tổ chức.

Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 1)

Nếu các bạn hoạt động, làm việc trong lĩnh vực thương mại điện tử (E-commerce) hay digital marketing chắc biết đến Data management platform (DMP) còn được gọi là nền tảng quản lý dữ liệu tập trung.

Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)

Trở lại với chủ đề bài viết về phân tích dự báo – Predictive analytics, ở phần 1, đã giới thiệu đến các bạn thế nào là phân tích dự báo, phân biệt nó với Data analytics, Descriptive analytics (phân tích mô tả) và Prescriptive analytics (phân tích đề xuất), còn phần 2 lần này chúng tôi sẽ đi vào trình bày một cách tổng quan về bản chất, cách thức vận hành, quy trình, và các thuật toán hay kỹ thuật phân tích được sử dụng trong Predictive analytics.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 2)

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.

Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 1)

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

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

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)

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)

Bài chia sẻ của Ths.Bs Nguyễn Thành Danh (Danh Nguyen) - chuyên gia trong lĩnh vực quản lý y tế sau khi tham dự Hội thảo “Big Data trong cải tiến chất lượng y tế” được tổ chức tại Bệnh viện Việt Đức:

Xem thêm: Bùng nỗ digital healthcare, big data trong lĩnh vực y tế đang đến rất gần

Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:

Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

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 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

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

Như đã giới thiệu ở bài viết trước “Big Data – thành quả của cách mạng công nghệ 4.0” về nguồn gốc của Big Data, ở bài viết này chúng ta sẽ bàn luận sâu hơn về khái niệm Big Data.

Xem thêm: BIG DATA LÀ GÌ? – MỘT KHÁI NIỆM CỰC KỲ ĐƠN GIẢN

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.

Xem thêm: Chọn nghề phân tích dữ liệu?

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

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

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)

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

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)

Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực Y tế, Dược, Thực phẩm chức năng, Chăm Sóc Sức khỏe...

Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực Y - Dược - Chăm Sóc Sức Khỏe

Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết của Big Data Uni thì chắc cũng đã nắm được tổng quan về Big Data bao gồm khái niệm, lợi ích và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chủ đề bài viết lần này và sắp tới, chúng tôi sẽ không đề cập về những giá trị mà Big Data đem lại mà đi vào trọng tâm một trong những công cụ, quá trình quan trọng nhất đối với mỗi dự án Big Data đó chính là Data mining (hay còn gọi là khai phá dữ liệu).

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?

Trở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P2): ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC

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