Không có gì phải nghi ngờ, khi tất cả các doanh nghiệp hiện tại đều bị thôi thúc bởi lợi ích của việc khai thác dữ liệu (data) – thu thập, quản lý, xử lý, phân tích và diễn giải. Điều đó đòi hỏi mỗi tổ chức cần có một cơ sở dữ liệu (database) mới, tiên tiến để đáp ứng với môi trường kinh doanh hiện đại do các database cũ không thể bắt kịp tốc độ thay đổi về hình thức và khối lượng dữ liệu.
Data hàng trăm ngàn record về địa điểm, bệnh viện, trường học, công viên, sân bay, bến xe buýt,...
Quý vị nào có nhu cầu data trên cho việc xây dựng website, ứng dụng đĩa điểm, tìm kiếm thông tin, kinh tế chia sẻ, ... thì vui lòng liên hệ theo thông tin ở mục liên hệ phía dưới website.
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
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.
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.
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,…
Một câu nói nổi tiếng của William Glasser, chuyên gia tâm thân học Mỹ:
Chúng ta học….
10% của những gì ta đọc được
20% của những gì ta nghe thấy
30% của những gì ta nhìn thấy
50% của những gì ta nghe và nhìn thấy
70% của những gì ta thảo luận
80% của những gì ta trải nghiệm
95% của những điều ta dạy người khác
Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu[1]. Khi áp dụng thống trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu.
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.
Chúng tôi tin vào việc đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng, không phải linh cảm.
Trong quá khứ, khi bắt đầu nghiên cứu một vấn đề nào đó, ta thường phải tìm kiếm hay thu thập dữ liệu tương ứng với bài toán mà ta đề ra. Nhờ có tiến bộ của internet mà ngày nay ta được tiếp cận với nhiều thông tin hơn, đến nỗi quá nhiều, quá Big khiến cho vấn đề không còn nằm ở chỗ thiếu thông tin nữa mà là làm sao rút trích được những thông tin hữu ích và súc tích nhất cho câu hỏi ban đầu.
Ở các bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu về khái niệm Chatbot và cách thức vận hành cũng như những phương pháp áp dụng cho quá trình phát triển Chatbot. Ở bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày các lợi ích của Chatbot đem lại cho khách hàng và các công ty hoạt động kinh doanh.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 3): LỢI ÍCH CỦA CHATBOT
Bạn đã đọc các blog mới nhất. Bạn đã tham dự cuộc hội thảo. Dữ liệu lớn đã tự liên kết như là một phần cốt lõi trong các chiến lược của nhiều công ty vì giá trị rộng lớn của dữ liệu trong môi trường cạnh tranh ngày nay. Dữ liệu lớn có thể mang lại thông tin chuyên sâu có tiềm năng để thực hiện hoặc dừng kinh doanh và điều đó không còn là một bí mật của người dùng nội bộ nữa.
Xem thêm: Dữ liệu lớn dẫn đến quyết định lớn. Cách nêu bật ý nghĩa của phân tích dữ liệu & bảng tính
Quay trở lại với chủ đề về Decision trees, thì ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn khái quát thế nào là thuật toán cây quyết định, bao gồm các thành phần, và một số công thức tính toán để lựa chọn các biến phân nhánh hay cách phân nhánh tối ưu, mục đích dự báo, phân loại, phân nhóm các đối tượng dữ liệu vào các nhóm, các lớp của biến mục tiêu sao cho chính xác nhất.
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)
Đa số các bạn nhảy vào phân tích dữ liệu ngay, trước khi bạn lên kế hoạch và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. Và cũng tương tự như vậy, bạn có thể nhảy vào làm slide cho một buổi thuyết trình trong môi trường kinh doanh trước khi bạn lên kế hoạch cho thuyết trình đó. Và tất nhiên bạn sẽ kết quả là tốn rất nhiều thời gian cho slide mà không đạt được kết quả tốt nhất.
Xem thêm: Phương pháp thuyết trình đạt hiệu quả trong môi trường kinh doanh!
Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Phân tích dữ liệu dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại kết hợp với học máy để dự báo một số kết quả nhất định.
Xem thêm: 6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing
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.
Đạt được thành công trong bán lẻ bằng cách lấy dữ liệu làm trọng tâm.
Nhóm Dữ liệu và Phân tích của chúng tôi có thể cung cấp cho ngành bán lẻ hàng loạt các giải pháp được xây dựng trên phân tích để giúp khách hàng của chúng tôi:
Xem thêm: Phân tích dữ liệu trong ngành hàng bán lẻ và tiêu dùng
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!
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
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
Có nhiều phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu. Người ta có thể chia thành hai loại.
Đó là phương pháp bàn giấy và phương pháp hiện trường.
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:
Ở các bài viết trước về ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực E-commerce hay thương mại điện tử, Big Data Uni đã đề cập đến những dữ liệu các công ty triển khai E-commerce cần khai thác và giá trị chúng đem lại, đặc biệt là giới thiệu sơ về lợi ích Predictive Analytics. Lần này, chúng ta sẽ đi sâu hơn và bàn luận về tầm quan trọng của phân tích dự báo trong từng trường hợp cụ thể. Nhưng trước hết, chúng ta cùng tìm hiểu một chút về định nghĩa phân tích dự báo.
Xem thêm: LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
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.
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.
Xem thêm: Từ BIG DATA đến cá nhân hóa trong lĩnh vực du lịch
- Dữ liệu về xe hơi sản xuất trong các năm gần đây
- ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 2)
- TÁC ĐỘNG BIG DATA ĐẾN XU HƯỚNG SOCIAL MEDIA MARKETING
- Dữ liệu lớn góp phần tăng giá trị lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe
- THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.1) : CLASSIFICATION & REGRESSION TREE (CART)
- Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data analyst) – Nghề hot của tương lai
- GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY
- BIG DATA – THÀNH QUẢ CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI
- Ứng dụng của Big Data và bài học cho những doanh nghiệp Việt Nam hiện nay
- TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
- Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
- Giải pháp Big data cho lĩnh vực Marketing
CTY DVMS
Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Head Office: 95/2/26 Bình Lợi, Phường 13, Q. Bình Thạnh, TP.HCM, Việt Nam.
Tel: 02836028937 | 02835531145
Email: sale@dvms.vn
BạnCầnGìCứHỏiDVMS: Chuyển đổi số giao thông, vận tải, giao nhận thông minh ; Giải pháp Blockchain ; Tư vấn, xây dựng, chuyển giao mạng xã hội ; Dịch vụ dữ liệu, Big data ; Uber Giúp việc, uber dịch vụ tại nhà ; Chuyển đổi số cho bệnh viện, y tế ; Chuyển đổi số Bác sĩ gia đình, y tế tại nhà ; Chuyển đổi số cho công ty tín dụng, ngân hàng, Fintech ; Chuyển đổi số cho công ty bảo hiểm ; Chuyển đổi số bán hàng, quản lý hệ thống phân phối ; Chuyển đổi số lĩnh vực du lịch; Chuyển đổi số lĩnh xăng dầu, gas; Giải pháp OTT; Chuyển đổi số nhà thuốc và công ty dược; Chuyển đổi số doanh nghiệp taxi; Chuyển đổi số doanh nghiệp vận tải; Chuyển đổi số dịch vụ tại nhà; Chuyển đổi số nông nghiệp; Giải pháp QRCODE ; Đào tạo chuyển đổi số, xây dựng đội ngũ CNTT cho doanh nghiệp và start-up; Giải pháp chăm sóc sức khỏe tại nhà ; ứng dụng định vị vệ tinh vào cuộc sống;Giải pháp truyền hình; thực tế ảo; mobile game; và giải pháp cho nhiều lĩnh vực khác