Khoa học dữ liệu (Data Science) quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp khai thác, phân tích và đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. Việc áp dụng khoa học dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí, và tối ưu hóa quy trình trong các hoạt động. Các kỹ thuật như phân tích dự đoán, học máy, và thống kê có thể giúp giải quyết các vấn đề phức tạp và tìm ra những mô hình ẩn trong dữ liệu.

Ví dụ minh họa:

1. Y tế: Khoa học dữ liệu giúp phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán các nguy cơ sức khỏe, chẳng hạn như khả năng mắc bệnh tim mạch hoặc ung thư. Các mô hình dự đoán có thể giúp bác sĩ đưa ra các phương án điều trị sớm và chính xác hơn.

2. Ngân hàng: Dữ liệu khách hàng được phân tích để phát hiện các hành vi gian lận, dự đoán khả năng vay nợ, hoặc tối ưu hóa các chiến lược marketing. Ví dụ, ngân hàng có thể sử dụng mô hình học máy để phân loại khách hàng thành nhóm có khả năng trả nợ cao hoặc thấp.

3. Thương mại điện tử: Các công ty như Amazon và Netflix sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích hành vi người dùng và đề xuất sản phẩm hoặc bộ phim phù hợp, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tăng trưởng doanh thu.

4. Giao thông vận tải: Các công ty như Uber sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa lộ trình, ước tính thời gian chờ xe, giúp cải thiện dịch vụ và giảm chi phí vận hành.

Tóm lại, khoa học dữ liệu mang lại lợi ích lớn trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, giúp cải thiện hiệu quả và năng suất trong nhiều lĩnh vực.

Quy trình sử dụng mô hình Học máy để xếp khách hàng vào các nhóm (1 - Mới; 2 - Tiềm năng; 3 - Thân thiết) dựa trên các tiêu chí như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu, hành vi mua sắm… gồm các bước sau:

1. Thu thập dữ liệu:

Thu thập thông tin khách hàng từ hệ thống CRM, website, ứng dụng, khảo sát… Bao gồm các thuộc tính: giới tính, tuổi, sở thích, thu nhập, lịch sử mua hàng, tần suất chi tiêu, loại sản phẩm đã mua, v.v.

2. Tiền xử lý dữ liệu:

Làm sạch dữ liệu (loại bỏ dữ liệu thiếu, sai lệch), chuẩn hóa định dạng, mã hóa dữ liệu phân loại (như giới tính, sở thích) và chuẩn hóa dữ liệu số (thu nhập, chi tiêu…).

3. Chọn đặc trưng (feature selection):

Lựa chọn những đặc trưng có ảnh hưởng lớn đến hành vi khách hàng để đưa vào mô hình, ví dụ: tổng chi tiêu, số lần mua hàng, thời gian kể từ lần mua gần nhất…

4. Gán nhãn (nếu có sẵn) hoặc gộp nhóm (clustering):

• Nếu đã biết nhãn (Mới, Tiềm năng, Thân thiết), sử dụng mô hình phân loại như Decision Tree, Random Forest, *Logistic

Chuyên viên kỹ thuật trong công ty ứng dụng CNTT có nhiệm vụ quản lý, bảo trì hệ thống mạng và thiết bị máy tính; cài đặt, cập nhật phần mềm; hỗ trợ nhân viên xử lý sự cố kỹ thuật; đảm bảo an toàn, bảo mật dữ liệu; đồng thời đề xuất và triển khai giải pháp công nghệ giúp nâng cao hiệu quả làm việc.