1
KHAI PHÁ DL TRONG KINH
DOANH
BỘ MÔN TIN HỌC
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 1
GIỚI THIỆU HỌC PHẦN
Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu trong kinh
doanh
Chương 2: Tiền xử lý và Tổ chức dữ liệu kinh doanh
Chương 3: Sử dụng công cụ OLAP trong khai phá
dữ liệu
Chương 4: Một số bài toán khai phá trong kinh
doanh
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 2
2
Tài liệu tham khảo
Tài liệu tham khảo bắt buộc
[1] Phân tích và khai phá dữ liệu. Đại học Thương mại, 2019.
Nguyễn Thị Thu Thủy, NXB HĐ
Hồ Tú Bảo (2018). Bài giảng về khoa học dữ liệu và khai phá dữ
liệu.
Kho dữ liệu của Microsoft https://azure.microsoft.com/
Cios, K.J., Pedrycz, W., Swiniarski, R.W., Kurgan, L. (2007). Data
mining: A Knowledge Discovery Approach. Springer, 2007.
Fayyad, U., Piatetsky-shapiro, G. and Smith, P. (1996). From Data
Mining to Knowledge Discovery in Databases. Communications
of the ACM, 39, 37-54
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 3
Đánh giá
Điểm chuyên cần:
◦10%
Điểm thực hành:
◦30%
Điểm thi hết học phần:
◦60%
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 4
3
Application
https://www.solver.com/welcome-students-xlminer
XLMiner™ is a comprehensive data mining add-in for Excel.
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 5
BI in sql server
SQL Server 2008 Business Intelligence platform
https://www.microsoft.com/en-
us/download/details.aspx?id=7687
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 6
4
Chương 1: Tổng quan về khai
phá dữ liệu trong kinh doanh
1.1. Giới thiệu chung
1.1.1. Khai phá dữ liệu là gì
1.1.2. Khái niệm kho dữ liệu
1.1.3. Một số mẫu dữ liệu trong kinh doanh cần khai phá
1.1.3. Tầm quan trọng của khai phá dữ liệu trong kinh
doanh
1.2. Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
1.2.1. Xác định mục tiêu
1.2.2. Chuẩn bị và tổ chức dữ liệu
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 7
1.1. Giới thiệu chung
1.1.1. Khai phá dữ liệu là gì
Là một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có
giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn
Về bản chất, khai phá dữ liệu là những vấn đề liên quan đến
việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra
các mẫu nằm ẩn sâu trong tập dữ liệu.
Nói cách khác nó chính là điểm giao giữa các phương
pháp và kỹ thuật của học máy, thống kê và các hệ thống cơ
sở dữ liệu này.
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 8
5
Ví dụ
Trong một siêu thị, qua khảo sát cho thấy người
mua bàn chải đánh răng vào ngày chủ nhật cũng
mua kem đánh răng.
Tăng doanh thu: đặt 2 sản phẩm này cạnh
nhau.
Tăng số lượng bán ra của 2 loại sản phẩm đó nhiều
hơn vào những ngày chủ nhật.
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 9
Các kỹ thuật của khai phá dữ
liệu
Association (Kết hợp): Tìm mối quan hệ giữa các biến.
Ví dụ như trong một cửa hàng bán lẻ, có thể xác định sản phẩm được mua
cùng với nhau thường xuyên và thông tin này có thể được sử dụng để tiếp
thị các sản phẩm này.
Clustering (Phân cụm): Xác định mối quan hệ hợp lý
trong các sản phẩm và nhóm chúng lại với nhau.
Ví dụ như trong một cửa hàng bán lẻ, kem đánh răng và bàn chải đánh răng
có thể được nhóm lại.
Classifying (Phân loại): Liên quan đến việc áp dụng một
mô hình được biết đến với các dữ liệu mới.
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 10