Data Mining là gì? Có hợp pháp không?

Data mining là một khái niệm đang trở nên phổ biến, nhưng không nhiều người biết nó là gì. Nhiều công ty trực tuyến đã nói về cách họ sử dụng Data mining để cải thiện chất lượng dịch vụ của họ. Nhưng Data mining là gì? Nó có hợp pháp?

Câu trả lời sẽ có trong bài viết sau đây!

Bạn đang xem bài: Data Mining là gì? Có hợp pháp không?

Data mining là gì và nó hoạt động như thế nào?

Data mining là một quá trình được sử dụng bởi các công ty, cũng như những nhà khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin và tìm ra các xu hướng trong dữ liệu thô. Dữ liệu được sử dụng trong quá trình này có thể đến từ nhiều nguồn như khảo sát trực tuyến, dữ liệu được thu thập thông qua cookie hoặc hồ sơ công khai.

Nhưng không phải tất cả các tập dữ liệu đều có lợi như nhau. Dữ liệu cần phải chính xác, không có độ lệch và có khối lượng lớn để mang lại kết quả xác thực.

Bởi vì bạn làm việc với dữ liệu thô thay vì thống kê được tạo sẵn, nên Data mining có thể là một công cụ linh hoạt. Bạn có thể xử lý cùng một tập dữ liệu nhiều lần theo nhiều cách và tìm kiếm các xu hướng khác nhau. Điều đó làm cho thông tin chi tiết từ một tập dữ liệu gần như không giới hạn.

Không có kỹ thuật Data mining cụ thể nào, vì việc trích xuất các xu hướng cơ bản đòi hỏi rất nhiều sự sáng tạo và kỹ năng. Nhưng quá trình này có thể được chia thành 5 bước chính.

1. Tìm nguồn cung cấp dữ liệu

Bước đầu tiên là tìm nguồn cho dữ liệu của bạn và nhập dữ liệu đó vào máy chủ lưu trữ. Đây là điểm quan trọng nhất vì bạn cần nguồn dữ liệu uy tín để đảm bảo kết quả đáng tin cậy.

2. Chọn môi trường làm việc

Cho dù bạn đang làm việc cục bộ trên thiết bị của mình hay sử dụng môi trường dựa trên đám mây, thì bây giờ là lúc để chuyển đổi nó. Môi trường bạn chọn cần phải đủ mạnh để xử lý lượng dữ liệu bạn cần. Nếu bạn đang làm việc với một nhóm, khả năng tiếp cận là ưu tiên hàng đầu. Điều này khiến cho môi trường dựa trên đám mây trở thành lựa chọn tốt nhất.

3. Phân loại dữ liệu

Cho dù dữ liệu bạn đang làm việc có được gắn tag hay không, bạn cần tổ chức dữ liệu đó thành các danh mục liên quan đến loại thông tin hoặc mẫu mà bạn muốn trích xuất trước khi bắt đầu xử lý. Tùy thuộc vào dung lượng của dữ liệu, bạn có thể cần phải xử lý nó theo từng phần thay vì toàn bộ.

4. Data mining (khai phá dữ liệu)

Sau khi chuẩn bị dữ liệu và xác định những gì bạn muốn làm với nó, tiếp theo sẽ đến quá trình khai thác và trích xuất thông tin thực tế. Bạn có thể sử dụng phần mềm chuyên dụng cho bước này hoặc làm việc độc lập bằng ngôn ngữ lập trình tương thích như R, Python hoặc SQL.

Data mining sử dụng các mô hình toán học để tìm và trích xuất thông tin chi tiết cấp cơ sở cho dữ liệu thô. Mặc dù vậy, bạn không nên nhầm lẫn nó với phân tích dữ liệu, quá trình sử dụng dữ liệu và thông tin chi tiết, thường được tạo ra bởi Data mining, để xây dựng các mô hình và dự đoán.

5. Chuyển đổi kết quả sang hình thức dễ hiểu hơn

Kết quả khai thác có thể khó hiểu. Bước cuối cùng là trực quan hóa dữ liệu bằng cách chuyển nó thành đồ thị hoặc bảng. Mặc dù kết quả trực quan hóa không được sử dụng nhiều cho công việc phân tích và khai thác trong tương lai, nhưng chúng giúp bạn hiểu và chia sẻ những phát hiện của mình dễ dàng hơn.

Data mining được sử dụng để làm gì?

Bạn có thể sử dụng Data mining để tìm hiểu thông tin về bất kỳ thứ gì mà bạn có dữ liệu thô. Tuy nhiên, các doanh nghiệp lớn và những trang web trực tuyến thường sử dụng nó để khai thác dữ liệu, nhằm tìm kiếm các dự đoán và phân tích hành vi.

Các công ty hoạt động trong lĩnh vực bán lẻ hoặc thương mại điện tử thu thập dữ liệu từ tài khoản của người dùng bằng cách thực hiện các cuộc khảo sát hoặc ghi nhật ký hoạt động của khách hàng và người dùng trên trang web hay ứng dụng của họ. Sau đó, họ có thể khai thác dữ liệu để tìm kiếm xu hướng mua hàng, theo thời gian trong ngày và trong tuần cho đến tần suất truy cập và chi tiêu tương quan.

Trên thực tế, Data mining là thứ cho phép các cửa hàng gửi cho mọi người thông báo và phiếu giảm giá vào những thời điểm họ có nhiều khả năng mua hơn. Điều này không chỉ dẫn đến doanh thu cao hơn mà còn giúp việc tiếp thị hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.

Nhưng không chỉ các doanh nghiệp sử dụng Data mining. Bạn có thể tìm thấy ảnh hưởng trực tiếp của Data mining trong phân tích tội phạm, cho phép chính phủ các nước xác định khu vực và thời gian nào trong ngày có tỷ lệ tội phạm cao hơn.

Data mining cũng đóng vai trò nhất định trong dự báo thời tiết. Nó giúp các nhà khí tượng học phân tích khối lượng lớn dữ liệu thời tiết được thu thập về khí hậu nói chung hoặc một vị trí cụ thể trong một khoảng thời gian.

Data mining có bất hợp pháp không?

Bản thân Data mining không bất hợp pháp. Vấn đề nảy sinh với nguồn dữ liệu và những gì người khai thác làm với kết quả.

Dữ liệu cần phải là kiến ​​thức công khai, chẳng hạn như dữ liệu thời tiết, hoặc được đồng thuận. Điều đó có nghĩa là người dùng các trang web và ứng dụng cũng như những người tham gia vào các cuộc khảo sát trực tuyến hay trực tiếp cần phải biết rằng công ty sẽ lưu giữ câu trả lời và thông tin của họ để phân tích và khai thác.

Các công ty và tổ chức không được phép sử dụng dữ liệu nhưng vẫn cố tình khai thác có thể vi phạm luật bảo mật, cả ở địa phương và nước ngoài, tùy thuộc vào nguồn dữ liệu. Chưa kể, hầu hết các quốc gia đều cấm sử dụng thông tin chi tiết về Data mining để phân biệt đối xử với các cá nhân dựa trên tuổi tác, giới tính, chủng tộc hoặc tôn giáo.