Xem thêm: Ứng dụng công nghệ Blockchain xây dựng nền tảng giao dịch phi tập trung
Xu hướng đi lễ chùa và làm lễ giải hạn cầu an ngày một rầm rộ trong những năm gần đây. Đi kèm, là những khoản tiền đóng góp theo quy định hoặc tùy tâm công đức rất lớn. Nhưng vấn đề khó nhất, đó là tính minh bạch của những khoản tiền này và ai là người quản lý? Thu được bao nhiêu? Sử dụng như thế nào?...?
Xem thêm: Blockchain và câu chuyện minh bạch hóa tiền công đức
Bài viết trước chúng ta đã thấy chuỗi cung ứng là một trong những ngành dường như đặc biệt phù hợp để ứng dụng công nghệ Blockchain và IoT . Cũng giống như cách một loại tiền được truyền từ người này sang người khác, với mỗi giao dịch hình thành nên lịch sử giao dịch, hàng hóa được sản xuất, vận chuyển và cuối cùng được bán cũng được chuyển từ thực thể này sang thực thể khác, tạo ra lịch sử tương tác giữa Tiền – Hàng.
Xem thêm: Nghiên cứu ứng dụng Blockchain cho chuỗi cung ứng qua dự án Ambrosus (AMB)
Bài chia sẻ của tác giả Nghiêm Tiến Viễn tại cộng đồng Launch
Blockchain được biết đến là công nghệ đứng đằng sau hệ thống tiền mã hóa nổi tiếng nhất thế giới – Bitcoin. Có thể nói khi Bitcoin gây bão trên thị trường tài chính thì Blockchain cũng gây sốt trong giới công nghệ. Số lượng công ty có ý định nghiên cứu và áp dụng Blockchain ngày càng nhiều, lương trả cho kỹ sư Blockchain ngày càng cao. Công ty nào cũng muốn đi trước đối thủ, áp dụng công nghệ được cho là tương lai của thế giới này.
Xem thêm: Nhược điểm của Blockchain
Trở lại với chủ đề bài viết về phân tích dự báo – Predictive analytics, ở phần 1, đã giới thiệu đến các bạn thế nào là phân tích dự báo, phân biệt nó với Data analytics, Descriptive analytics (phân tích mô tả) và Prescriptive analytics (phân tích đề xuất), còn phần 2 lần này chúng tôi sẽ đi vào trình bày một cách tổng quan về bản chất, cách thức vận hành, quy trình, và các thuật toán hay kỹ thuật phân tích được sử dụng trong Predictive analytics.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 2)
Trở lại với chủ đề về thống kê, ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm về thống kê cũng như lợi ích và ứng dụng của nó, tiếp theo ở phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một mảng kiến thức quan trọng khác đó chính Descriptive statistics (thống kê mô tả)
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: DESCRIPTIVE STATISTICS (THỐNG KÊ MÔ TẢ)
1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai
Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.
Xem thêm: CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI
Phân tích dự báo hay còn gọi Predictive analytics là một trong những phương pháp, kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và quan trọng nhất ngày nay. Đây là công cụ hữu ích để những nhà khoa học, chuyên gia hoạt động ở lĩnh vực Data science có cái nhìn chi tiết về đối tượng nghiên cứu, khám phá các mối liên hệ, đưa ra những phán đoán về đối tượng nghiên cứu ở tương lai chứ không chỉ dừng lại tại quá trình mô tả.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 1)
Sự xuất hiện ngày càng nhiều các sản phẩm công nghệ, kỹ thuật số thông minh tiên tiến gia tăng tối đa trải nghiệm khách hàng cho thấy mức độ phổ biến và ứng dụng rộng rãi của Machine Learning để phát triển các sản phẩm AI (Artificial Intelligence – trí tuệ nhân tạo). Cũng chính các thay đổi cực kỳ lớn và thịnh hành của môi trường công nghệ đã tạo cơ hội, mở ra cánh cửa để Big Data thúc đẩy kinh tế, hỗ trợ các công ty cải thiện hiệu quả kinh doanh của mình thông qua khai thác giá trị tiềm ẩn, thông tin hữu ích từ dữ liệu.
Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 1)
Big Data có thể tạo ra các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để dạy học sinh. Ở nhiều nước, việc ứng dụng Big Data trong trường học và cao đẳng đã dần trở nên phổ biến. Nhưng các nước đang phát triển cũng bắt đầu nghiên cứu để ứng dụng trong các hoạt động giảng dạy.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Giáo Dục
Trở lại với chủ đề về các xu hướng Big Data sẽ đi đầu trong năm 2019, ở phần 1, Big Data Uni đã đề cập về sự phát triển và thay đổi của Internet of Things (IOT), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), Machine Learning (ML) tác động như thế nào đến lĩnh vực Big Data, và một số dự báo về thị trường Big Data. Phần 2 bài viết, chúng tôi sẽ đề cập chi tiết về các xu hướng của những công cụ, cách thức hỗ trợ cho việc khai thác, tiếp cận Big Data, cùng với các vấn đề, thách thức mới trong lĩnh vực Big Data.
Xem thêm: TOP CÁC XU HƯỚNG BIG DATA SẼ ĐI ĐẦU TRONG NĂM 2019 (PHẦN 2)
Quay trở lại với chủ đề về dữ liệu khách hàng, ở bài viết phần 1 và phần 2, đã giới thiệu đến các bạn những khái niệm về phân tích dữ liệu khách hàng, loại dữ liệu khách hàng có thể thu thập, và lợi ích, cũng như mục đích của quá trình Customer data analytics. Trong phần 3 lần này, chúng tôi sẽ cung cấp những giải pháp hỗ trợ các công ty khai thác nguồn dữ liệu khách hàng của họ sao cho hiệu quả nhất.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.3) GIẢI PHÁP KHAI THÁC CUSTOMER DATA HIỆU QUẢ
Trở lại với chủ đề về Data mining, ở phần 1 đã giới thiệu đến các bạn về khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích chính và thách thức của Data mining, tiếp tục với phần 2, sẽ đi vào phân tích các ứng dụng của Data mining trong các lĩnh vực một cách chi tiết hơn. Nhưng trước tiên chúng ta cùng điểm qua các loại thông tin và loại dữ liệu được thu thập và phân tích bằng các công cụ Data mining.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P2): ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC
Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực du lịch, lữ hành, team-building,...
Ngoài ra chúng tôi còn có sẵn data địa điểm rất hữu ích cho các dự án khởi nghiệp về du lịch, địa điểm, mạng xã hội du lịch, ...
Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực du lịch
Big Data ngày càng được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa cổ phiếu của họ dựa trên dự đoán. Từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.
Xem thêm: Giải Pháp Big Data Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
Big Data được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như đã giới thiệu ở bài viết “Big Data – Tên gọi gợi lên khái niệm”. Bài viết tiếp theo dưới đây sẽ nói chi tiết hơn về các ứng dụng của Big data trong từng trường hợp cụ thể, và trong từng lĩnh vực đặc thù. Qua đó chúng ta sẽ thấy được tầm quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu Big data.
Xem thêm: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG MỌI LĨNH VỰC
Phân tích dữ liệu dự đoán đang nhanh chóng trở thành động lực thúc đẩy tiếp thị hiện đại. Phân tích dữ liệu dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại kết hợp với học máy để dự báo một số kết quả nhất định.
Xem thêm: 6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing
Hàn Quốc tự hào là nước có ngân hàng dữ liệu quốc gia về sức khoẻ của toàn bộ người dân. Hiện nay, Hàn Quốc đã bắt đầu nghiên cứu ứng dụng “Y học chính xác” hay “Y học cá thể” từ kho dữ liệu lớn về sức khoẻ của quốc gia. Tại quốc gia này, dữ liệu sức khoẻ của người dân được chia làm 6 nhóm dữ liệu.
Dữ liệu gen và SDOH là đầu vào của tình trạng sức khỏe, dữ liệu lâm sàng và PGHD là đầu ra của tình trạng sức khỏe
Xem thêm: Tìm hiểu các loại dữ liệu sức khoẻ của “Big data” tại Hàn Quốc
Thị trường E-commerce cùng với sự ra đời của những thành quả Cách mạng công nghiệp 4.0 như Artificial Intelligent (trí tuệ nhân tạo AI), Machine Learning (học máy) và đặc biệt là Big Data đã thay đổi một cách chóng mặt từ cách thức tiếp cận khách hàng cho đến cách thức quản lý, phân phối sản phẩm hàng hóa thông qua các webstie, app thông minh,..
Xem thêm: ỨNG DỤNG BIG DATA TRONG LĨNH VỰC E-COMMERCE (PHẦN 1)
Ở các phần trước trong chủ đề về Statistics (thống kê) đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm, lợi ích, ứng dụng của thống kê, đặc biệt Descriptive statistics (thống kê mô tả), một trong 2 dạng cơ bản của Statistics. Trở lại với bài viết lần này chúng tôi sẽ trình bày tóm tắt về dạng còn lại, chính là một số kiến thức của Inferential Statistics hay còn gọi là thống kê suy luận.
Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: INFERENTIAL STATISTICS (THỐNG KÊ SUY LUẬN)
Ở thời điểm nay, không phải tài sản vật chất, thiết bị máy móc hay cơ sở hạ tầng sản phẩm là tài sản lớn nhất của một doanh nghiệp, mà chính là khách hàng. Nếu bạn không thể làm hài lòng khách hàng và hiểu nhu cầu của họ, thì bạn sẽ không bao giờ trở thành chủ sở hữu của một doanh nghiệp thành công.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Dịch Vụ Khách Hàng
Trở lại với chủ đề về các thuật toán cây quyết định Decision trees, như vậy qua các bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu về tổng quan thuật toán cây quyết định là gì, làm quen với các dạng thuật toán CART (phân 2 nhánh) sử dụng công thức Goodness of Split, Gini Index và C4.5 (phân nhiều hơn 2 nhánh) sử dụng công thức Entropy kết hợp với Information gain.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.4): ƯU & KHUYẾT ĐIỂM, STOPPING & PRUNING METHOD
Như vậy chúng ta đã cùng nhau đi qua 4 phần của series bài viết về thuật toán Decision trees hay còn gọi là thuật toán cây quyết định. Chúng ta đã làm quen với định nghĩa tổng quát, các dạng cây quyết định bao gồm phân 2 nhánh – CART, và nhiều nhánh C4.5 sử dụng các công thức Goodness of Split, Gini Index, Entropy kết hợp với Information Gain, hay Gain Ratio để xây dựng mô hình áp dụng cho biến mục tiêu là biến định tính, và chúng ta cũng tiếp cận qua một số cách thức để tăng độ hiệu quả của mô hình, tránh trường hợp Overfitting hay Underfitting như Stopping rule và Pruning method, và nhìn lại những ưu điểm, khuyết điểm một cách tổng thể về Decision Trees.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.5) REGRESSION TREE VÀ DECISION RULES
Trở lại với chủ đề bài viết về thuật toán cây quyết định, ở bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn tổng quan thế nào là Decision Tree, các công thức quan trọng để xác định cách phân nhánh tối ưu hay nói cách khác là đem lại kết quả phân loại (classification) chính xác dựa trên các thuộc tính dữ liệu và đặc biệt là thuật toán CART (classification and regression tree) sử dụng công thức “Goodness of Split”.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.2): CART (GINI INDEX)
Khoa học dữ liệu đang dần khẳng định vai trò của mình trong việc cải thiện sức khỏe ngày nay. Big Data không chỉ được ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện quá trình chăm sóc sức khỏe. Từ khi Big Data được ứng dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nó đã tạo nên nhiều tác động lớn trong việc giảm lãng phí tiền bạc và thời gian.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực y tế
Ở phần 1 “Sự bùng nổ của social media và xu hướng marketing mới”, chúng ta đã tìm hiểu về social media và xu hướng marketing tập trung vào social media trong thời đại công nghệ phát triển. Tiếp theo của chủ đề bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu về tác động của Big data và lợi ích của nó đến social media marketing.
Xem thêm: TÁC ĐỘNG BIG DATA ĐẾN XU HƯỚNG SOCIAL MEDIA MARKETING
Tại Việt Nam, kho dữ liệu còn rất hạn chế, muốn nghiên cứu phải đòi hỏi nền tảng công nghệ rất lớn. Tuy nhiên, để phục vụ người dân tốt hơn thì việc xây dựng dữ liệu lớn (big data) là việc cần thiết, phải đẩy mạnh triển khai trong thời gian tới.
Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp
Xem thêm: Việt Nam còn thiếu big data?
Bộ dữ liệu này sẽ có ích cho các bạn xây dựng app và website tra cứu bài hát karaoke, tra cứu tác giả, tra cứu theo đầu hoặc đĩa karaoke...
* Mã số Karaoke Việt Nam Arirang 5 số, California 6 số, MusicCore, Sơn Ca Media và Việt KTV bao gồm cả tiếng Việt và tiếng Anh.
* Đầu karaoke Arirang cập nhật đến vol 64 mới nhất.
* Đầu karaoke MusicCore cập nhật đến vol 93 mới nhất.
* Đầu karaoke Sơn Ca Media (ACNOS) cập nhật đến vol 58 mới nhất.
* Đầu karaoke Việt KTV cập nhật đến vol 95 mới nhất.
* Đầu karaoke California cập nhật đến vol 20 mới nhất.
* Tra cứu theo Album Volume...
* Đặc biệt hỗ trợ đầy đủ lời bài hát.
Xem thêm: Tặng dữ liệu karaoke
Đa số các bạn nhảy vào phân tích dữ liệu ngay, trước khi bạn lên kế hoạch và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. Và cũng tương tự như vậy, bạn có thể nhảy vào làm slide cho một buổi thuyết trình trong môi trường kinh doanh trước khi bạn lên kế hoạch cho thuyết trình đó. Và tất nhiên bạn sẽ kết quả là tốn rất nhiều thời gian cho slide mà không đạt được kết quả tốt nhất.
Xem thêm: Phương pháp thuyết trình đạt hiệu quả trong môi trường kinh doanh!
Thương mại điện tử không chỉ tận hưởng những lợi ích của việc điều hành trực tuyến mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Lý do là bởi các doanh nghiệp dù là nhỏ hay lớn, khi đã tham gia vào thị trường này đều cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho Thương Mại Điện Tử
Ở bài viết trước, đã giới thiệu đến các bạn khái niệm về Data management – quản lý dữ liệu – lịch sử ra đời, cũng như các thành phần, quy trình, chức năng có trong Data management. Trở lại với phần 2 “Tầm quan trọng của quản lý dữ liệu” , sẽ đi vào phân tích chi tiết các lợi ích chính, các thách thức mỗi tổ chức phải đối mặt khi triển khai, và liệt kê một số giải pháp thực tiễn sẽ hỗ trợ hiệu quả.
Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P2)
Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Marketing
Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí là cả một nghệ thuật. Khoa học và nghệ thuật là hai lĩnh vực trái ngược. Nhưng Big Data và nghệ thuật lại bổ sung cho nhau khá tốt. Ngành truyền thông và giải trí đã chứng kiến một sự thay đổi lớn thông qua liên kết với phân tích Big Data.
Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí
Nếu các bạn có theo dõi những bài viết của chúng tôi về Data management (quản lý dữ liệu) và Data quality (chất lượng dữ liệu), thì chắc cũng biết tầm quan trọng của quá trình Data security; sự ra đời của những bộ luật, điều luật về bảo mật thông tin, dữ liệu như GDPR tại châu Âu, luật An ninh Mạng ở nước ta; đặc biệt là xu hướng khách hàng đang ngày càng quan tâm hơn về tính minh bạch trong việc sử dụng, và khả năng bảo vệ nguồn dữ liệu, thông tin cá nhân của họ tại các công ty.
Xem thêm: THỰC TRẠNG DATA SECURITY TRÊN TOÀN CẦU
Các công ty truyền thông và người hoạt động trong lĩnh vực giải trí cần thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số để phân phối sản phẩm và nội dung của họ nhanh nhất có thể tại thị trường hiện tại.
Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Truyền Thông và Giải Trí
Quay trở lại với chủ đề về Decision trees, thì ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn khái quát thế nào là thuật toán cây quyết định, bao gồm các thành phần, và một số công thức tính toán để lựa chọn các biến phân nhánh hay cách phân nhánh tối ưu, mục đích dự báo, phân loại, phân nhóm các đối tượng dữ liệu vào các nhóm, các lớp của biến mục tiêu sao cho chính xác nhất.
Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.3): C4.5 (ENTROPY)
