1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu. Thu thập dữ liệu về khách hàng bao gồm giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu, hành vi mua sắm, v.v. Dữ liệu cần được làm sạch, xử lý thiếu sót và chuyển đổi sang dạng phù hợp với mô hình học máy (ví dụ, mã hóa các biến phân loại)
2. Chọn mô hình học máy. Lựa chọn mô hình phù hợp với bài toán phân loại khách hàng, ví dụ như: Mô hình cây quyết định (Decision Tree), Random Forest, k-Nearest Neighbors (k-NN), Support Vector Machine (SVM), hoặc mạng neuron nhân tạo (Neural Network). Sự lựa chọn phụ thuộc vào kích thước dữ liệu, độ phức tạp của dữ liệu và yêu cầu về độ chính xác.
3. Huấn luyện mô hình. Chia dữ liệu thành hai tập: tập huấn luyện và tập kiểm tra. Sử dụng tập huấn luyện để huấn luyện mô hình học máy. Điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất trên tập huấn luyện.
4. Đánh giá mô hình. Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện. Các chỉ số đánh giá có thể bao gồm độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (precision), và F1-score.
5. Triển khai mô hình. Sau khi đánh giá và hài lòng với hiệu suất của mô hình, triển khai mô hình để xếp loại khách hàng mới. Mô hình sẽ nhận đầu vào là thông tin khách hàng và đưa ra dự đoán về nhóm khách hàng (Mới, Tiềm năng, Thân thiết)
6. Giám sát và tinh chỉnh. Thường xuyên giám sát hiệu suất của mô hình và cập nhật mô hình bằng dữ liệu mới để đảm bảo độ chính xác và phù hợp với sự thay đổi của dữ liệu khách hàng.

Khoa học dữ liệu quan trọng vì giúp phân tích và hiểu dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa hoạt động.

Ví dụ:

• Y tế: Dự đoán nguy cơ bệnh tật từ hồ sơ bệnh án.
• Kinh doanh: Phân tích hành vi mua hàng để tăng doanh thu.
• Giao thông: Dự báo tắc đường và tối ưu lộ trình.

duy trì mạng máy tính của tất cả các tổ chức, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và đảm bảo toàn bộ công ty hoạt động trơn tru trên hệ thống PC.