1. Khai phá tri thức từ dữ liệu lớn

Trong thời đại số, dữ liệu được tạo ra mọi lúc – từ mạng xã hội, cảm biến IoT, giao dịch thương mại,… Khoa học dữ liệu giúp biến dữ liệu thô thành thông tin có ích.

2. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Thay vì cảm tính, các công ty và tổ chức có thể dựa vào phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn, giảm rủi ro.

3. Tự động hóa và dự báo

Kết hợp với Machine Learning, Khoa học dữ liệu giúp:

• Dự báo xu hướng trong tương lai.
• Tự động hóa quy trình phức tạp.

4. Tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí

Phân tích dữ liệu giúp xác định các điểm nghẽn, chỗ chưa hiệu quả để tối ưu hoạt động và giảm chi phí.

Y tế

• Dự đoán bệnh dựa trên hồ sơ bệnh án và triệu chứng.
• Hệ thống cảnh báo sớm bệnh tim mạch, tiểu đường...
• Ví dụ: AI đọc phim X-quang nhanh hơn bác sĩ trong một số ca.

Quy trình sử dụng mô hình học máy OLM để phân nhóm khách hàng

1. Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn:

• Thông tin cá nhân: Giới tính, tuổi tác, thu nhập.
• Sở thích: Từ khảo sát, hành vi trên website, mạng xã hội.
• Dữ liệu giao dịch: Tần suất mua hàng, loại sản phẩm, số tiền trung bình chi tiêu.
• Hành vi mua sắm: Thời điểm mua sắm, phản ứng với khuyến mãi, kênh mua sắm (online/offline).

2. Tiền xử lý dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu: Xử lý giá trị thiếu, dữ liệu sai lệch hoặc trùng lặp.
• Mã hóa dữ liệu: Biến đổi dữ liệu phân loại (như giới tính, sở thích) thành dạng số (one-hot encoding hoặc label encoding).
• Chuẩn hóa dữ liệu: Đưa các giá trị về cùng một thang đo (ví dụ: Min-Max Scaling).
• Trích xuất đặc trưng: Tổng hợp các hành vi hoặc xu hướng thành đặc trưng đại diện (ví dụ: "số lần mua hàng trong 30 ngày").

3. Chọn mô hình học máy phù hợp

• Phân loại có giám sát (Supervised Learning) nếu có sẵn nhãn khách hàng (đã được phân loại trước đó):
• • Mô hình phù hợp: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, hoặc Online Learning Models như SGDClassifier (Scikit-learn).
• Phân cụm (Unsupervised Learning) nếu không có nhãn:
• • Mô hình phù hợp: K-Means, DBSCAN, hoặc Online K-Means.
  • Sau phân cụm, ta gán nhãn nhóm bằng cách phân tích đặc điểm từng cụm (ví dụ cụm A là khách mới, cụm B là thân thiết,...)

4. Huấn luyện mô hình

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm thử.
• Huấn luyện mô hình bằng dữ liệu đã qua xử lý.
• Với OLM (Online Learning Model), mô hình được huấn luyện theo từng lô nhỏ (mini-batches) và liên tục cập nhật khi có dữ liệu mới.

5. Đánh giá mô hình

• Sử dụng các chỉ số như: Accuracy, F1-score, Confusion Matrix nếu là bài toán phân loại.
• Với phân cụm: Dùng Silhouette Score hoặc trực quan hóa các cụm.

6. Triển khai và sử dụng mô hình

• Tích hợp mô hình vào hệ thống CRM hoặc hệ thống quản lý khách hàng.
• Mỗi khi có khách hàng mới hoặc hành vi mới, mô hình OLM sẽ cập nhật theo thời gian thực và gán nhãn phân nhóm tương ứng.

7. Giám sát và cải tiến liên tục

• Theo dõi độ chính xác và độ hiệu quả của mô hình sau khi triển khai.
• Cập nhật mô hình thường xuyên bằng dữ liệu mới để đảm bảo phản ánh đúng xu hướng tiêu dùng.

chuyên viên kỹ thuật là "xương sống" của bộ phận CNTT trong doanh nghiệp, giúp vận hành trơn tru toàn bộ hệ thống công nghệ, hỗ trợ mọi hoạt động kinh doanh và đảm bảo an toàn cho dữ liệu và thông tin của công ty.