Khoa học phân tích dữ liệu là một nhánh rẽ quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nó sớm bộc lộ những tiềm lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế giới. Với sự phát triển nhanh chóng và lan rộng của mình, ngành Khoa học Dữ liệu đặc biệt thu hút sự quan tâm của các chuyên gia Việt Nam và cả trên khắp thế giới.

Xem thêm: Khoa học phân tích dữ liệu – Góc nhìn từ Việt Nam và Thế Giới

Trong ngành công nghiệp du lịch, dữ liệu lớn (hay còn gọi là Big data) là một trong những khái niệm quan trọng nhất để nắm bắt bởi hầu hết các doanh nghiệp khác đã sử dụng nó và gặt hái những phần thưởng.

Xem thêm: 5 bất ngờ mà dữ liệu lớn (Big Data) mang lại trong ngành du lịch

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

Bài chia sẻ của Ths.Bs Nguyễn Thành Danh (Danh Nguyen) - chuyên gia trong lĩnh vực quản lý y tế sau khi tham dự Hội thảo “Big Data trong cải tiến chất lượng y tế” được tổ chức tại Bệnh viện Việt Đức:

Xem thêm: Bùng nỗ digital healthcare, big data trong lĩnh vực y tế đang đến rất gần

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

Dữ liệu lớn có ở rất nhiều tổ chức, nhiều hoạt động xã hội, kinh doanh, khoa học và tiềm ẩn nhiều giá trị to lớn. Việc đó đồng nghĩa với các nhà khoa học phải đau đầu khi đối phó với việc lưu trữ, xử lý khối lượng số liệu khổng lồ và đa dạng về chủng loại dữ liệu.

Xem thêm: Big data với những vấn đề, giải pháp & thách thức

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)

Data visualization tạm được dịch là trực quan hóa dữ liệu, đây là phương pháp không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được sử dụng phổ biến và rộng rãi ở mọi tổ chức thuộc mọi lĩnh vực, hay bởi mỗi một ai trong chúng ta, với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình bày một cách hiệu quả, đơn giản, thu hút những thông tin, dữ liệu đến người đọc, người xem.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA VISUALIZATION (TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU)

Quyển sách mới ra “hiểu số để tăng số – Sexy little number” của Dimitrix Maex & Paul B.Brown đưa ra một góc nhìn tổng hợp trong việc sử dụng số liệu để thực hiện tiếp thị marketing trong thời đại công nghiệp số hoá, dữ liệu lớn. Trong bài này chúng tôi sẽ tóm tắt 1 số ý chính từ quyển sách cho bạn không có thời gian đọc hết quyển sách này.

Xem thêm: Sử dụng số liệu trong kinh doanh thời đại số

Từ khi có ứng dụng data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực data science đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.

Xem thêm: Ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Y tế mang tính đột phá

Murray Webb, 33 tuổi, tốt nghiệp thạc sĩ về thống kê ứng dụng (applied statistics) tại Trường Đại học Kennesaw (Atlanta, Mỹ), hiện kiếm được 160.000 đô la một năm với công việc chủ yếu là theo dõi phần thông tin về dữ liệu chăm sóc sức khỏe khách hàng cho các bệnh viện. Webb cho biết hằng tuần đều có người đại diện của các công ty cũng như các công ty chuyên cung cấp nguồn nhân lực tìm đến anh và đưa ra các lời mời làm việc như một nhà khoa học dữ liệu (data scientist).

Xem thêm: Khoa học dữ liệu – nghề đang hái ra tiền ở Mỹ

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

Ở 2 bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn thuật toán Classification đầu tiên là KNN (K – nearest neighbor) và một số phương pháp đánh giá mô hình phân loại như Hold out, Cross validation, hay Confusion matrix, Lift, Gain chart, ROC/ AUC. Trở lại với chủ đề về những thuật toán phân loại trong Data mining, lần này chúng tôi và các bạn sẽ tìm hiểu về Decision Tree, thuật toán có thể nói là “nổi tiếng”, “phổ biến” mà bất kỳ ai hoạt động và làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hoặc phân tích dữ liệu đều phải biết đến.

Xem thêm: THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.1) : CLASSIFICATION & REGRESSION TREE (CART)

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

Dữ liệu lớn (big data) là một trong những công nghệ mới quan trọng nhất mà ngành du lịch khách sạn cần nắm bắt.
Các ngành công nghiệp khác đã sử dụng dữ liệu lớn và gặt hái được một số thành công đáng kể. Bao gồm khả năng đưa ra quyết định chính xác, nhờ tìm hiểu về khách hàng, đối thủ cạnh tranh, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu lớn và cách nó có thể đem lại lợi ích cho các công ty du lịch và khách sạn.

Xem thêm: 5 lợi ích dữ liệu lớn (Big data) đem lại cho ngành du lịch khách sạn

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)

Ở các bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu về khái niệm Chatbot và cách thức vận hành cũng như những phương pháp áp dụng cho quá trình phát triển Chatbot. Ở bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày các lợi ích của Chatbot đem lại cho khách hàng và các công ty hoạt động kinh doanh.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 3): LỢI ÍCH CỦA CHATBOT

Vấn đề là Bộ y tế, cơ quan Bảo hiểm xã hội nên sử dụng quyền hạn của mình như thế nào để yêu cầu các bệnh viện cùng tham gia vào chiến lược xây dựng hệ thống Big Data một cách đồng bộ.

Xem thêm: Dữ liệu lớn góp phần tăng giá trị lớn cho ngành chăm sóc sức khỏe

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)

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

Hội thảo Quốc tế về Thống kê Du lịch do Liên Hợp Quốc (UN) tổ chức vào cuối tháng 6, 2017 tại Manilla, Phillippines đã nhấn mạnh tới cách các thành phố sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data) để quản lý du lịch tốt hơn.

Xem thêm: Câu chuyện Dữ liệu lớn và ngành du lịch

Nếu các bạn hoạt động, làm việc trong lĩnh vực thương mại điện tử (E-commerce) hay digital marketing chắc biết đến Data management platform (DMP) còn được gọi là nền tảng quản lý dữ liệu tập trung.

Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)

Ngày nay, khi nhiều tổ chức đẩy mạnh tiếp cận dữ liệu, và cho rằng dữ liệu là nguồn lực quan trọng để phát triển, thì Data quality – chất lượng dữ liệu – càng được quan tâm và chú ý hơn. Theo Gartner (công ty hàng đầu thế giới chuyên về tư vấn và nghiên cứu), dữ liệu có chất lượng thấp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất, lợi nhuận của mỗi tổ chức đặc biệt khi mọi hành động, quyết định, chiến lược đều dựa vào dữ liệu.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P1)

Như đã giới thiệu ở bài viết trước “Big Data – thành quả của cách mạng công nghệ 4.0” về nguồn gốc của Big Data, ở bài viết này chúng ta sẽ bàn luận sâu hơn về khái niệm Big Data.

Xem thêm: BIG DATA LÀ GÌ? – MỘT KHÁI NIỆM CỰC KỲ ĐƠN GIẢN

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

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

Bối cảnh, nguyên nhân tại sao các công ty ngày nay cần định hướng dữ liệu (Data – driven)

Nếu các bạn có theo dõi những các bài viết trước đây của thì chúng tôi đã đề cập nhiều về tầm quan trọng của dữ liệu –  được coi là nguồn sống của mọi tổ chức trong thời đại 4.0 – cũng như các xu hướng của Big Data, Data Analytics, và nhu cầu khai thác dữ liệu để đạt được giá trị, lợi ích trong kinh doanh ngày càng được quan tâm hơn.

Xem thêm: CÔNG TY ĐỊNH HƯỚNG DỮ LIỆU (DATA – DRIVEN ENTERPRISE) (PHẦN 1)

Trở lại với chủ đề Data security, bảo mật dữ liệu, ở phần 1 bài viết trước chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về thực trạng Data security trên toàn cầu thông qua bàn luận những số liệu từ các báo cáo, nghiên cứu của Verizon và IBM về Data breach (xâm phạm, đánh cắp, rò rỉ dữ liệu) tại những công ty, tổ chức đến từ nhiều quốc gia khác nhau; cũng như tìm hiểu tổng quan về Data security như khái niệm, lợi ích, thách thức.

Xem thêm: GIẢI PHÁP CẢI THIỆN BẢO MẬT DỮ LIỆU – DATA SECURITY

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)

Việc quyết định phương pháp đầu tư kinh doanh của công ty là một vấn đề khá phức tạp, đặc biệt khi bạn không chắc chắn những yếu tố nào cần dựa vào chỉ tiêu doanh thu, đánh giá của khách hàng, phản hồi nhóm hoặc thậm chí là cảm nhận từ chính bạn. 

Xem thêm: Những điều cần biết về phân tích dữ liệu đối với kinh doanh

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

KHI MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẬN ĐƯỢC YÊU CẦU TỪ CÁC PHÒNG BAN, BỘ PHẬN HAY LÃNH ĐẠO CÔNG TY, CHUYÊN GIA ẤY CÓ THỂ NHẢY VÀO PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU NGAY VẤN ĐỀ. NGƯỜI LÀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SẼ MONG MUỐN TỪ YÊU CẦU ĐƠN GIẢN BAN ĐẦU SẼ TÌM RA PHÁT HIỆN TUYỆT VỜI, ĐƯA RA ĐƯỢC CÁC ĐỀ XUẤT HAY NHẤT ĐỂ ÁP DỤNG CHO CÔNG TY. NHƯNG THỰC TẾ THƯỜNG KHÔNG THUẬN LỢI NHƯ VẬY.

Xem thêm: Các bước chuẩn bị cho một dự án phân tích dữ liệu thành công!

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)

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

Theo một báo cáo mới được công bố tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới, những thay đổi về nhân khẩu học và tiến bộ kỹ thuật có thể dẫn đến việc 5 triệu việc làm sẽ biến mất vào năm 2020. Tuy nhiên, ngược lại có một số công việc lại được dự đoán sẽ có sự tăng trưởng đáng kể, trong đó có nghề phân tích dữ liệu.

Xem thêm: Chọn nghề phân tích dữ liệu?

1. Big data là gì? Nó khác gì với việc lưu giữ và phân tích data truyền thống ?

Xem thêm: Hiểu, Học và ứng dụng Big Data như thế nào?

Trong hệ thống ngân hàng, Big Data đã và đang được ứng dụng hiệu quả từ cách đây khá lâu. Big Data thể hiện vai trò không thể thay thế của mình trong mọi hoạt động của ngân hàng: từ thu tiền mặt đến quản lý tài chính. Các ứng dụng Big Data đã giúp giảm bớt rắc rối của khách hàng và tạo doanh thu cho các ngân hàng.

Xem thêm: Giải pháp Big data cho lĩnh vực Ngân hàng

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

Ở phần 1 bài viết cùng chủ đề, đã giới thiệu các khái niệm về Data quality, Data quality management; lợi ích; tầm quan trọng; và các tiêu chuẩn, tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu. Mặc dù nhiều công ty, tổ chức hiện nay đã nhận thức được sự cần thiết của các nhiệm vụ trong Data quality, nhưng họ vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, khó khăn khác nhau dẫn đến việc thiết lập, và triển khai các giải pháp thích hợp càng được quan tâm hơn bao giờ hết.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA QUALITY – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU (P2)

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

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)

Nguồn tài nguyên giá trị nhất của thế giới hiện nay không còn là dầu mỏ, mà là kho dữ liệu số đang tăng lên với cấp độ lũy thừa mỗi ngày. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, Big Data là một yếu tố đóng vai trò then chốt. Vậy Big Data thực chất là gì, và nó đang được ứng dụng như thế nào? Đối với nhiều người, đó là một thuật ngữ mơ hồ về hình ảnh của những hệ thống máy chủ khổng lồ, hoặc sẽ liên hệ đến việc nhận được các loại quảng cáo từ một nhà bán lẻ.

Xem thêm: Công nghệ Big Data và xu hướng ứng dụng

Tất cả chúng ta đang đều sống và làm việc trong thời đại công nghệ hiện đại nó đang làm thay đổi toàn bộ cục diện của tất cả hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, y tế, quốc phòng,..

Xem thêm: BIG DATA – THÀNH QUẢ CỦA CÁCH MẠNG CÔNG NGHỆ HIỆN ĐẠI

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?

Chắc bạn đã một lần từng nghe, hoặc biết đến Chatbot khi đã vô tình bắt gặp nó được thể hiện ở các trang mạng xã hội (social media platform) hay trên các ứng dụng mua sắm trực tuyến (online shopping application). Chatbot hiện đang là công cụ hỗ trợ đắc lực dành cho các công ty, tổ chức trong việc phát triển, duy trì và cải thiện mối quan hệ với khách hàng (customer relationship management).

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CHATBOT (PHẦN 1) CHATBOT LÀ GÌ?

Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud

Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

Xem thêm: BIG DATA VÀ CLOUD – SỰ KẾT HỢP HOÀN HẢO

Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:

Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

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)

Nếu các bạn đã theo dõi các bài viết của Big Data Uni thì chắc cũng đã nắm được tổng quan về Big Data bao gồm khái niệm, lợi ích và ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong chủ đề bài viết lần này và sắp tới, chúng tôi sẽ không đề cập về những giá trị mà Big Data đem lại mà đi vào trọng tâm một trong những công cụ, quá trình quan trọng nhất đối với mỗi dự án Big Data đó chính là Data mining (hay còn gọi là khai phá dữ liệu).

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ DATA MINING (P1): KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?

Những doanh nghiệp đầu ngành có khả năng tiếp cận nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết.
Nhưng dữ liệu tự thân không tạo ra hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp, khách hàng hay hoạt động kinh doanh.

Xem thêm: Hướng dẫn tổng quan về Kinh Doanh Thông Minh – Business Intelligence – BI