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

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, sự gia tăng bùng nổ của khối lượng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau đã đặt ra thách thức lớn trong việc chuyển đổi thông tin thô thành tri thức có giá trị. Từ terabytes đến yottabytes, các tổ chức và cá nhân đang đối mặt với tình trạng "tràn ngập dữ liệu nhưng thiếu tri thức". Bối cảnh này làm nổi bật tầm quan trọng của khai phá dữ liệu như một lĩnh vực khoa học và công nghệ then chốt. Khai phá dữ liệu không chỉ là một công cụ mà còn là một quy trình thiết yếu để khám phá các mẫu hình ẩn, xu hướng tiềm ẩn và thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu khổng lồ, từ đó hỗ trợ đưa ra các quyết định sáng suốt và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, các chuyên gia phân tích dữ liệu, và những người quan tâm đến việc khai thác giá trị từ dữ liệu lớn.

Bài giảng này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về Khai phá dữ liệu, bắt đầu bằng việc lý giải tầm quan trọng của nó trong bối cảnh dữ liệu bùng nổ hiện nay. Với sự phát triển nhanh chóng của Big Data, các doanh nghiệp và tổ chức đang sở hữu lượng lớn thông tin từ đa dạng các nguồn như dữ liệu di động, trang web, hệ thống CRM và các giao dịch mua sắm. Tuy nhiên, việc khai thác ý nghĩa từ khối dữ liệu khổng lồ này đòi hỏi các kỹ thuật tinh vi mà Khai phá dữ liệu cung cấp. Tài liệu đi sâu vào định nghĩa của Khai phá dữ liệu như một quy trình phát hiện tri thức từ dữ liệu (Knowledge Discovery in Data - KDD), nhấn mạnh mục tiêu chính là biến đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa và các quy tắc hữu ích. Các nội dung chính bao gồm việc phân loại các kiểu dữ liệu cơ bản như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc, mỗi loại có đặc điểm và phương pháp xử lý riêng. Ngoài ra, tài liệu còn giới thiệu về các tập dữ liệu và phân loại chúng thành dữ liệu dựa trên bản ghi, đồ thị và dữ liệu có trật tự. Cuối cùng, bài giảng đề cập đến các ứng dụng của khai phá dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ phân tích thị trường, phát hiện gian lận đến dự đoán xu hướng, cho thấy giá trị thực tiễn và hàm ý chiến lược của nó trong việc ra quyết định và đổi mới. Mục tiêu là trang bị cho người học những kiến thức nền tảng vững chắc để hiểu và áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu hiệu quả.