Vì sao Khoa học dữ liệu quan trọng?

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decisions)
   → Giúp tổ chức tránh quyết định cảm tính, thay vào đó dùng bằng chứng thực nghiệm từ dữ liệu.
2. Dự đoán xu hướng và hành vi
   → Dựa trên dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai (ví dụ: dự đoán nhu cầu, rủi ro,...).
3. Tối ưu hóa hoạt động
   → Giảm lãng phí, tăng hiệu suất nhờ phân tích và tự động hóa dựa trên dữ liệu.
4. Tạo sản phẩm và dịch vụ thông minh
   → Kết hợp với AI/ML để tạo chatbot, hệ thống gợi ý, xe tự lái, v.v.

Quy trình sử dụng mô hình Học máy để phân nhóm khách hàng

1. Thu thập dữ liệu

Thu thập thông tin khách hàng từ các nguồn như:

• Hệ thống CRM, website, ứng dụng, giao dịch mua bán
• Các trường dữ liệu cần có: giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, tần suất mua hàng, số tiền chi tiêu trung bình, sản phẩm yêu thích, phản hồi khách hàng,…

2. Tiền xử lý dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu: xử lý dữ liệu bị thiếu, trùng lặp, lỗi định dạng
• Mã hóa dữ liệu: chuyển dữ liệu văn bản (như giới tính, sở thích) thành dạng số (sử dụng Label Encoding hoặc One-hot Encoding)
• Chuẩn hóa dữ liệu: đưa các giá trị về cùng một thang đo (dùng Min-Max Scaling hoặc Standard Scaling)

3. Gán nhãn dữ liệu (nếu có sẵn nhãn)

• Nếu đã có thông tin khách hàng thuộc nhóm 1, 2, 3 → sử dụng mô hình học có giám sát (supervised learning) như Decision Tree, Random Forest, XGBoost, hoặc Logistic Regression
• Nếu chưa có nhãn → dùng học không giám sát (unsupervised learning) như KMeans clustering để phân nhóm trước, rồi gán ý nghĩa cho từng nhóm

4. Chia tập dữ liệu

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set), thường theo tỉ lệ 80/20 hoặc 70/30.

5. Huấn luyện mô hình

• Chọn thuật toán phù hợp (Random Forest, KNN, SVM, v.v.)
• Đưa tập huấn luyện vào mô hình để nó "học" mối quan hệ giữa đặc trưng và nhóm khách hàng

6. Đánh giá mô hình

• Dùng tập kiểm tra để kiểm tra độ chính xác, precision, recall, F1-score,...
• Có thể dùng biểu đồ ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) để xem mô hình dự đoán đúng/nhầm ở đâu

7. Triển khai và phân loại khách hàng mới

• Áp dụng mô hình đã huấn luyện để phân loại các khách hàng mới vào các nhóm tương ứng (1, 2, 3)

8. Theo dõi, cập nhật mô hình

• Cập nhật dữ liệu mới thường xuyên và huấn luyện lại mô hình định kỳ để duy trì hiệu qu

Chuyên viên kỹ thuật trong các công ty có ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) đóng vai trò rất quan trọng trong việc đảm bảo hệ thống công nghệ hoạt động ổn định, hiệu quả và an toàn. Cụ thể, vai trò của họ bao gồm:

1. Triển khai và bảo trì hệ thống CNTT:
   Chuyên viên kỹ thuật chịu trách nhiệm cài đặt, cấu hình và bảo trì các phần mềm, phần cứng, mạng máy tính và hệ thống máy chủ để đảm bảo hoạt động liên tục.
2. Hỗ trợ người dùng:
   Họ hỗ trợ kỹ thuật cho nhân viên trong công ty khi gặp sự cố về máy tính, phần mềm hoặc mạng, từ đó giúp công việc không bị gián đoạn.
3. Giám sát và đảm bảo an ninh hệ thống:
   Họ theo dõi hoạt động của hệ thống, cập nhật các bản vá bảo mật, chống virus và phòng tránh tấn công mạng, đảm bảo an toàn cho dữ liệu doanh nghiệp.
4. Phát triển và cải tiến hệ thống:
   Chuyên viên kỹ thuật còn tham gia vào việc nâng cấp, tối ưu hóa hệ thống, đề xuất các giải pháp công nghệ mới để nâng cao hiệu quả hoạt động của công ty.
5. Đào tạo và hướng dẫn sử dụng công nghệ:
   Họ có thể tổ chức các buổi đào tạo, hướng dẫn nhân viên cách sử dụng phần mềm hoặc thiết bị mới một cách hiệu quả và đúng quy trình.