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.

Bước 1: Thu thập dữ liệu

-        Xác định rõ các trường dữ liệu cần thiết của mỗi khách hàng như: giới tính, tuổi tác, thu nhập, sở thích, thói quen chi tiêu, hành vi mua sắm.

-        Loại bỏ trước các cột dữ liệu không cần thiết (ví dụ: số CMND, địa chỉ chi tiết...).

-        Đảm bảo dữ liệu thu thập đồng nhất và có thể xử lý.

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu

-        Chuyển dữ liệu về dạng bảng (dòng = khách hàng, cột = đặc trưng).

-        Xử lý dữ liệu thiếu (loại bỏ hoặc điền giá trị phù hợp).

-        Chuẩn hóa dữ liệu nếu có các thang đo khác nhau.

-        Chia dữ liệu thành hai tập: tập huấn luyện (train) và tập kiểm tra (test).

Bước 3: Huấn luyện mô hình

-        Chọn mô hình học không giám sát, phù hợp với mục tiêu phân nhóm không có nhãn sẵn.

-        Thường sử dụng: K-Means, Hierarchical Clustering hoặc DBSCAN.

-        Huấn luyện mô hình bằng tập train để phân cụm khách hàng thành 3 nhóm: mới, tiềm năng, thân thiết.

Bước 4: Kiểm thử mô hình

-        Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá độ hiệu quả của mô hình phân cụm.

-        Dùng các chỉ số như: Silhouette Score, Inertia, hoặc trực quan hóa kết quả cụm.

-        Điều chỉnh số cụm, đặc trưng đầu vào hoặc thuật toán nếu cần thiết.

Bước 5: Triển khai mô hình

-        Tích hợp mô hình vào hệ thống CRM hoặc marketing.

-        Theo dõi kết quả thực tế: hành vi khách hàng sau phân cụm, hiệu quả các chiến dịch tiếp thị theo nhóm.

-        Cập nhật mô hình định kỳ để phù hợp với dữ liệu mới.

Chuyên viên kỹ thuật trong công ty có ứng dụng công nghệ thông tin có các vai trò chính:

- Quản lý và bảo trì hệ thống nhằm đảm bảo hệ thống phần cứng và phần mềm hoạt động ổn định.

- Hỗ trợ, xử lý, khắc phục sự cố và giúp đỡ người dùng khi gặp vấn đề.

- Cài đặt phần mềm, phần cứng và thiết lập các công cụ CNTT.

- Bảo mật hệ thống, đảm bảo an toàn cho hệ thống tránh các mối đe dọa từ bên ngoài.

- Nâng cấp và tối ưu hóa hệ thống, cải thiện hiệu suất và bảo trì hệ thống công nghệ thông tin.

- Tư vấn giải pháp công nghệ, đề xuất các giải pháp công nghệ mới giúp tối ưu quy trình công việc.