Khoa học dữ liệu quan trọng vì nó giúp con người khai thác thông tin từ dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác, nhanh chóng và hiệu quả. Trong thời đại số, dữ liệu ngày càng nhiều và phức tạp; khoa học dữ liệu cung cấp công cụ và phương pháp để hiểu dữ liệu, tìm ra quy luật, dự đoán tương lai và tối ưu hóa hoạt động trong mọi lĩnh vực — từ kinh doanh, y tế, giáo dục, tài chính đến giao thông, nông nghiệp, và an ninh.

Nói cách khác, khoa học dữ liệu là cầu nối giữa dữ liệu và hành động thông minh.

Ví dụ minh hoạ:

1. Kinh doanh:

Phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng để cá nhân hóa quảng cáo, tăng doanh số.

2. Y tế:

Dùng dữ liệu bệnh án và hình ảnh y khoa để dự đoán sớm bệnh ung thư hoặc nguy cơ tim mạch.

3. Tài chính:

Phát hiện giao dịch gian lận trong thẻ tín dụng bằng cách phân tích hành vi bất thường.

1.Thu thập dữ liệu khách hàng • Bao gồm các tiêu chí: giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, tần suất mua sắm, loại sản phẩm yêu thích, số tiền chi tiêu mỗi lần, kênh mua hàng, v.v.

2.Tiền xử lý dữ liệu

• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu (loại bỏ dữ liệu sai lệch, xử lý giá trị thiếu, mã hóa thông tin phi số như giới tính, sở thích…).

3.Trích xuất và lựa chọn đặc trưng

•Chọn ra các yếu tố có ảnh hưởng lớn đến việc phân nhóm như:

• Tần suất mua hàng

• Mức chi tiêu trung bình

• Thời gian lần mua gần nhất

• Độ đa dạng sản phẩm mua

4.Chọn mô hình học máy phù hợp

•Với mục tiêu phân nhóm, thường dùng học không giám sát (unsupervised learning) như:

• K-Means clustering

• Hierarchical clustering

• Nếu có sẵn dữ liệu đã gán nhãn nhóm, có thể dùng học có giám sát như:

• Decision Tree, Random Forest, SVM…

5.Huấn luyện mô hình và phân nhóm khách hàng

• Áp dụng mô hình để phân loại khách hàng vào 1 trong 3 nhóm:

• Nhóm 1 - Mới: lần đầu mua, ít hoặc chưa có thông tin hành vi.

• Nhóm 2 - Tiềm năng: mua ít lần nhưng có dấu hiệu quan tâm và chi tiêu.

• Nhóm 3 - Thân thiết: thường xuyên mua, có giá trị cao, trung thành.

6.Đánh giá và tinh chỉnh mô hình

• Kiểm tra độ hiệu quả phân nhóm, tinh chỉnh lại thuật toán hoặc tiêu chí nếu cần thiết.

7.Ứng dụng kết quả phân nhóm

• Gửi chương trình khuyến mãi phù hợp, chăm sóc khách hàng cá nhân hóa, tối ưu chiến dịch marketing.

các vai trò và ý nghĩa của chuyên viên kỹ thuật:

Quản lý hệ thống CNTT: Cài đặt, cấu hình và duy trì các máy chủ, mạng nội bộ (LAN), mạng diện rộng (WAN), hệ điều hành và phần mềm.

Hỗ trợ kỹ thuật: Giải quyết các sự cố kỹ thuật mà nhân viên gặp phải khi sử dụng máy tính, phần mềm hoặc các thiết bị mạng.

Bảo mật thông tin: Đảm bảo an toàn dữ liệu, thiết lập và giám sát các giải pháp bảo mật như tường lửa, phần mềm chống virus, kiểm soát truy cập.

Phát triển và nâng cấp hệ thống: Đề xuất và thực hiện các giải pháp nâng cấp phần cứng, phần mềm hoặc xây dựng hệ thống mới phù hợp với nhu cầu kinh doanh.

Tích hợp và triển khai giải pháp CNTT: Làm việc với các phòng ban khác để triển khai các công cụ công nghệ phục vụ sản xuất, quản lý, bán hàng, chăm sóc khách hàng…

Đào tạo và hướng dẫn người dùng: Hướng dẫn nhân viên sử dụng các phần mềm hoặc thiết bị mới một cách hiệu quả.