Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu

Sự gia tăng dữ liệu kỹ thuật số với tốc độ chưa từng có, từ terabyte đến yottabyte, đã tạo ra cả cơ hội lẫn thách thức to lớn trong nhiều lĩnh vực. Mặc dù chúng ta đang đối mặt với một lượng thông tin khổng lồ, việc trích xuất các hiểu biết có giá trị và kiến thức hành động từ đó vẫn là một nhiệm vụ phức tạp. Chương giới thiệu này về "Khai phá dữ liệu" (Data Mining) ra đời để giải quyết nhu cầu cấp thiết đó. Mục tiêu chính là cung cấp cái nhìn tổng quan về bối cảnh, định nghĩa, và tầm quan trọng của khai phá dữ liệu, đồng thời trình bày các bước cơ bản trong quá trình phát hiện tri thức và các ứng dụng đa dạng của nó, nhằm đặt nền móng vững chắc cho việc biến dữ liệu thô thành tài sản chiến lược.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia trong các ngành công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu và các lĩnh vực liên quan, những người mong muốn có cái nhìn tổng quan và nền tảng về khái niệm, phương pháp và ứng dụng của khai phá dữ liệu.

Chương 1, "Tổng quan về Khai phá dữ liệu," cung cấp một cái nhìn toàn diện về lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Chương bắt đầu bằng việc nhấn mạnh sự cần thiết của khai phá dữ liệu trong bối cảnh bùng nổ thông tin hiện nay, khi mà lượng dữ liệu từ các nguồn đa dạng như thiết bị di động, website, mạng xã hội, và hệ thống CRM liên tục tăng lên. Nội dung chính tập trung vào việc định nghĩa khai phá dữ liệu như một công cụ thiết yếu giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành tri thức có giá trị, qua đó giải quyết vấn đề "chìm trong dữ liệu nhưng thiếu tri thức." Tiếp theo, chương trình bày một cách có hệ thống về các bước phát hiện tri thức, từ thu thập dữ liệu đến đánh giá mô hình, phác thảo một lộ trình rõ ràng cho việc khai thác thông tin. Đặc biệt, tài liệu phân loại và giải thích chi tiết các kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc, minh họa bằng các ví dụ cụ thể như bản ghi cơ sở dữ liệu, email và tệp JSON. Khái niệm về "tập dữ liệu" cũng được làm rõ, định nghĩa các thành phần cơ bản như đối tượng và thuộc tính, cùng với việc phân loại các kiểu tập dữ liệu như dựa trên bản ghi, dựa trên đồ thị và dữ liệu có trật tự. Cuối cùng, chương đề cập đến các ứng dụng rộng rãi của khai phá dữ liệu trong nhiều ngành công nghiệp, từ đó khẳng định giá trị thực tiễn và vai trò quan trọng của nó trong việc hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu hiện đại.