1.Thu thập dữ liệu:
Thu thập thông tin của khách hàng như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu, hành vi mua sắm,…

2.Tiền xử lý dữ liệu:
Chuẩn hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu hoặc không hợp lệ, mã hóa các dữ liệu phi số.

3.Chọn mô hình học máy:
Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp (ví dụ: cây quyết định, K-láng giềng gần nhất,…).

4.Huấn luyện mô hình:
Sử dụng dữ liệu đã có nhãn (đã biết nhóm) để huấn luyện mô hình phân loại.

5.Dự đoán và phân loại:
Nhập dữ liệu của khách hàng mới vào mô hình để xác định họ thuộc nhóm 1 (Mới), nhóm 2 (Tiềm năng) hay nhóm 3 (Thân thiết).

Khoa học dữ liệu đang ngày càng khẳng định vai trò không thể thiếu trong lĩnh vực y tế, bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế, bao gồm hình ảnh y tế, kết quả xét nghiệm và thông tin bệnh án, các nhà nghiên cứu và bác sĩ có thể phát triển các mô hình học máy để hỗ trợ chẩn đoán chính xác và nhanh chóng hơn.

Ví dụ, trong lĩnh vực ung thư, các thuật toán học sâu có thể được huấn luyện để phân tích hình ảnh chụp CT hoặc MRI, từ đó phát hiện sớm các khối u với độ chính xác cao hơn so với phương pháp truyền thống. Điều này không chỉ giúp bệnh nhân được điều trị kịp thời mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình chẩn đoán, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Chuyên viên kỹ thuật trong các công ty ứng dụng công nghệ thông tin có vai trò đảm bảo hệ thống CNTT hoạt động hiệu quả, hỗ trợ kỹ thuật cho người dùng, cài đặt và bảo trì phần mềm, phần cứng, cũng như tham gia phát triển, triển khai các giải pháp công nghệ nhằm nâng cao hiệu suất làm việc.