Quy trình xếp nhóm khách hàng bằng Học máy :

1. Thu thập dữ liệu: Lấy thông tin như tuổi, giới tính, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm…
2. Làm sạch dữ liệu: Xử lý lỗi, thiếu sót, chuẩn hóa dữ liệu cho dễ xử lý.
3. Chọn mô hình:

Nếu đã biết nhóm khách hàng → dùng mô hình phân loại.

Nếu chưa biết nhóm → dùng mô hình phân cụm để chia nhóm tự động.

1. Dạy cho máy học: Cho dữ liệu vào để mô hình học cách phân nhóm.
2. Đánh giá mô hình: Kiểm tra xem mô hình phân nhóm có đúng không.
3. Áp dụng thực tế: Khi có khách mới, hệ thống sẽ tự động phân nhóm họ vào Mới / Tiềm năng / Thân thiết.

Khoa học dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp con người phân tích, khai thác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. Trong thời đại số, dữ liệu được tạo ra liên tục với khối lượng khổng lồ – khoa học dữ liệu chính là công cụ để biến những dữ liệu đó thành thông tin có giá trị.

Một số lý do khoa học dữ liệu quan trọng:

1. Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp, chính phủ, bệnh viện… đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính.
2. Dự đoán xu hướng: Nhờ các mô hình học máy, ta có thể dự đoán hành vi người tiêu dùng, diễn biến thời tiết, hay rủi ro tài chính.
3. Tối ưu hoá hoạt động: Giúp cải thiện quy trình sản xuất, tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả làm việc.

Ví dụ minh họa:

- Trong y tế: Khoa học dữ liệu giúp bác sĩ dự đoán sớm các bệnh như ung thư nhờ vào dữ liệu di truyền và hình ảnh y học.

- Trong thương mại điện tử: Các nền tảng như Shopee hay Tiki dùng khoa học dữ liệu để gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.

- Trong giao thông: Ứng dụng như Google Maps sử dụng dữ liệu thời gian thực để dự đoán ùn tắc và đề xuất đường đi ngắn nhất.

Khoa học dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp con người phân tích, khai thác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. Trong thời đại số, dữ liệu được tạo ra liên tục với khối lượng khổng lồ – khoa học dữ liệu chính là công cụ để biến những dữ liệu đó thành thông tin có giá trị.

Một số lý do khoa học dữ liệu quan trọng:

1. Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp, chính phủ, bệnh viện… đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính.
2. Dự đoán xu hướng: Nhờ các mô hình học máy, ta có thể dự đoán hành vi người tiêu dùng, diễn biến thời tiết, hay rủi ro tài chính.
3. Tối ưu hoá hoạt động: Giúp cải thiện quy trình sản xuất, tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả làm việc.

Ví dụ minh họa:

- Trong y tế: Khoa học dữ liệu giúp bác sĩ dự đoán sớm các bệnh như ung thư nhờ vào dữ liệu di truyền và hình ảnh y học.

- Trong thương mại điện tử: Các nền tảng như Shopee hay Tiki dùng khoa học dữ liệu để gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.

- Trong giao thông: Ứng dụng như Google Maps sử dụng dữ liệu thời gian thực để dự đoán ùn tắc và đề xuất đường đi ngắn nhất.