Khoa học dữ liệu quan trọng vì giúp khai thác giá trị từ dữ liệu lớn, đưa ra quyết định chính xác, tối ưu hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh.

Lý do quan trọng:

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.
2. Phát hiện xu hướng, hành vi, dự báo tương lai.
3. Tự động hóa và tối ưu quy trình trong sản xuất, marketing, tài chính,...

Ví dụ minh họa:

• Y tế: Dự đoán bệnh sớm (như ung thư) dựa trên dữ liệu xét nghiệm và lịch sử bệnh án.
• Bán lẻ: Gợi ý sản phẩm cho khách hàng trên Shopee, Lazada dựa trên hành vi mua sắm.
• Ngân hàng: Phát hiện giao dịch gian lận nhờ phân tích hành vi tài chính bất thường.
• Nông nghiệp: Dùng dữ liệu thời tiết, đất và cây trồng để tối ưu tưới tiêu và thu hoạch.

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập thông tin về giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm,…
2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, mã hóa, chuẩn hóa và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu.
3. Chọn mô hình:
4. • Nếu không có nhãn: Dùng mô hình phân cụm (K-means, DBSCAN) để chia nhóm.
   • Nếu có nhãn: Dùng mô hình phân loại (Random Forest, SVM, XGBoost) để dự đoán nhóm khách hàng.
5. Huấn luyện mô hình: Cho mô hình học từ dữ liệu đã xử lý.
6. Đánh giá và triển khai: Kiểm tra độ chính xác, sau đó áp dụng phân nhóm vào hệ thống để cá nhân hóa chăm sóc khách hàng.

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập thông tin về giới tính, tuổi, thu nhập, sở thích, hành vi mua sắm,…
2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, mã hóa, chuẩn hóa và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu.
3. Chọn mô hình:
4. • Nếu không có nhãn: Dùng mô hình phân cụm (K-means, DBSCAN) để chia nhóm.
   • Nếu có nhãn: Dùng mô hình phân loại (Random Forest, SVM, XGBoost) để dự đoán nhóm khách hàng.
5. Huấn luyện mô hình: Cho mô hình học từ dữ liệu đã xử lý.
6. Đánh giá và triển khai: Kiểm tra độ chính xác, sau đó áp dụng phân nhóm vào hệ thống để cá nhân hóa chăm sóc khách hàng.