Khoa học dữ liệu quan trọng vì nó cho phép chúng ta trích xuất thông tin có ý nghĩa từ lượng dữ liệu khổng lồ ngày càng gia tăng, từ đó đưa ra quyết định tốt hơn, dự đoán xu hướng chính xác hơn và tối ưu hóa các quy trình hiệu quả hơn. Nó kết hợp các kỹ thuật từ toán học, thống kê, lập trình và chuyên môn lĩnh vực để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân (chẩn đoán, điều trị, kết quả) nhằm phát hiện các mô hình và dự đoán nguy cơ mắc bệnh. Điều này giúp các bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn, cá nhân hóa phương pháp điều trị và phát triển các loại thuốc mới hiệu quả hơn. Dữ liệu từ các thiết bị đeo được cũng được phân tích để theo dõi sức khỏe cá nhân và phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn.

Đây là một quy trình cơ bản để sử dụng mô hình Học máy (Machine Learning) nhằm phân nhóm khách hàng thành 3 nhóm (1 - Mới; 2 - Tiềm năng; 3 - Thân thiết) dựa trên các tiêu chí như: giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu, hành vi mua sắm,...

Quy trình gồm 6 bước chính như sau:

1Thu thập dữ liệu khách hàng

- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: hệ thống CRM, lịch sử giao dịch, khảo sát,...

- Các thông tin cần thiết gồm:

- Giới tính, độ tuổi

- Thu nhập

- Sở thích, thói quen chi tiêu

- Lịch sử mua hàng (tần suất, giá trị đơn hàng,...)

- Thời gian mua gần nhất (recency)

2. Tiền xử lý dữ liệu

-Làm sạch dữ liệu: loại bỏ dữ liệu trống, sai định dạng

-Chuẩn hóa dữ liệu: đưa các đặc trưng về cùng thang đo (vd: thu nhập từ 0–1)

- *Mã hóa dữ liệu: biến dữ liệu dạng văn bản (giới tính, sở thích) thành dạng số để mô hình hiểu được

3. Chọn mô hình học máy

- Nếu đã biết nhóm của một số khách hàng trước đó: dùng mô hình phân loại có giám sát như:

- Decision Tree

- Random Forest

- K-Nearest Neighbors (KNN)

- Logistic Regression

- Nếu chưa có sẵn nhóm phân loại dùng mô hình phân cụm (clustering)như:

- K-Means

- Hierarchical Clustering

- Sau đó gán nhãn (label) cho từng cụm tương ứng với: Mới, Tiềm năng, Thân thiết

4. Huấn luyện mô hình

- Chia tập dữ liệu thành: training set và test set

- Cho mô hình học từ tập huấn luyện để tìm ra quy luật giữa các tiêu chí và nhóm khách hàng

5. Đánh giá mô hình

- Dùng tập kiểm tra (test set) để đo độ chính xác của mô hình

- Các chỉ số đánh giá: độ chính xác (accuracy), độ phủ (recall), F1-score...

6. Ứng dụng và cải tiến

- Áp dụng mô hình để phân nhóm khách hàng mới

- Gửi ưu đãi, quảng cáo phù hợp với từng nhóm

- Cập nhật dữ liệu mới thường xuyên để mô hình ngày càng chính xác hơn

Vai trò của chuyên viên kỹ thuật trong các công ty có ứng dụng công nghệ thông tin rất quan trọng và đa dạng.

1. Đảm bảo hoạt động ổn định của hệ thống công nghệ thông tin (CNTT):

- Chuyên viên kỹ thuật chịu trách nhiệm quản lý, vận hành và bảo trì hệ thống mạng, máy chủ, máy tính và các thiết bị công nghệ.

- Họ xử lý sự cố kỹ thuật nhanh chóng, giúp duy trì công việc liên tục và tránh gián đoạn trong hoạt động của công ty.

2. Hỗ trợ kỹ thuật cho nhân viên và người dùng:

- Cung cấp hướng dẫn sử dụng phần mềm, thiết bị, giải đáp thắc mắc kỹ thuật.

- Cài đặt và nâng cấp phần mềm, đảm bảo người dùng có môi trường làm việc hiệu quả.

3. Đảm bảo an toàn thông tin và bảo mật dữ liệu:

- Thiết lập và giám sát các biện pháp bảo mật, như tường lửa, phần mềm chống virus, sao lưu dữ liệu định kỳ.

- Ngăn ngừa và xử lý các mối đe dọa an ninh mạng như virus, tấn công mạng, rò rỉ thông tin.

4. Tham gia phát triển và triển khai phần mềm, hệ thống mới:**

- Hỗ trợ các dự án công nghệ: viết mã, kiểm thử phần mềm, triển khai hệ thống quản lý như ERP, CRM,...

- Đưa ra ý kiến kỹ thuật để lựa chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu của công ty.

*5. Cập nhật công nghệ và đề xuất cải tiến:**

- Theo dõi xu hướng công nghệ mới và đề xuất nâng cấp hạ tầng, thiết bị, phần mềm để nâng cao hiệu quả công việc.

- Góp phần vào quá trình chuyển đổi số và hiện đại hóa công ty