Khoa học dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, hỗ trợ ra quyết định chính xác, dự đoán xu hướng, tự động hóa quy trình và tăng hiệu quả hoạt động. Trong thời đại số, dữ liệu là tài sản lớn, và khoa học dữ liệu chính là công cụ để "khai thác mỏ vàng"

Ví dụ minh họa theo từng lĩnh vực:

• Kinh doanh: Sàn thương mại điện tử như Shopee dùng khoa học dữ liệu để gợi ý sản phẩm phù hợp với từng người dùng → tăng doanh thu.
• Y tế: Phân tích dữ liệu bệnh án để dự đoán khả năng tái phát bệnh, từ đó cá nhân hóa phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân.
• Giáo dục: Trường học sử dụng dữ liệu điểm số và hành vi học tập để phát hiện sớm học sinh có nguy cơ học kém → can thiệp kịp thời.
• Tài chính: Ngân hàng dùng dữ liệu để chấm điểm tín dụng, phát hiện giao dịch gian lận và xét duyệt cho vay tự động.
• Nông nghiệp: Dùng dữ liệu về thời tiết, đất, cây trồng để tối ưu thời gian gieo trồng và lượng phân bón.

1. Thu thập dữ liệu

• Lấy dữ liệu từ hệ thống CRM, phần mềm bán hàng, khảo sát, web/app,...
• Bao gồm: giới tính, độ tuổi, thu nhập, sở thích, tần suất mua hàng, loại sản phẩm ưa thích, số tiền chi tiêu,...

2. Tiền xử lý dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu: xử lý giá trị thiếu, loại bỏ trùng lặp, phát hiện ngoại lệ.
• Mã hóa dữ liệu: chuyển đổi thông tin văn bản (như giới tính, sở thích) sang dạng số để mô hình hiểu được.
• Chuẩn hóa dữ liệu: đưa các giá trị về cùng một thang đo nếu cần.

3. Lựa chọn đặc trưng

• Chọn những yếu tố ảnh hưởng rõ đến hành vi khách hàng, ví dụ:
• • Tuổi tác, thu nhập
  • Tần suất mua hàng
  • Số tiền trung bình chi tiêu mỗi lần
  • Loại sản phẩm thường mua
  • Kênh mua hàng (trực tuyến, trực tiếp,...)

4. Chọn mô hình Học máy phù hợp

• Nếu đã có nhãn (1 - Mới, 2 - Tiềm năng, 3 - Thân thiết): dùng mô hình phân loại có giám sát như:
• • Decision Tree, Random Forest
  • KNN
  • SVM
• Nếu chưa có nhãn sẵn: dùng mô hình phân cụm không giám sát, ví dụ:
• • K-Means
  • DBSCAN

5. Huấn luyện mô hình

• Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra.
• Cho mô hình học từ dữ liệu để xác định quy luật phân nhóm khách hàng.

6. Đánh giá mô hình

• Dùng các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ bao phủ (recall), độ chính xác (precision) hoặc silhouette score (nếu phân cụm) để đánh giá mô hình.

7. Áp dụng mô hình

• Gán nhãn khách hàng mới dựa trên đầu ra của mô hình.
• Từ đó doanh nghiệp có thể:
• • Tập trung chăm sóc nhóm khách thân thiết
  • Ưu đãi nhóm tiềm năng
  • Thu hút nhóm khách mới

8. Cập nhật & cải tiến

• Mô hình cần được cập nhật định kỳ khi có dữ liệu mới để đảm bảo độ chính xác cao.

Chuyên viên kỹ thuật trong các công ty có ứng dụng công nghệ thông tin đóng vai trò rất quan trọng, vì họ là người đảm bảo cho các hệ thống công nghệ hoạt động ổn định, hiệu quả và an toàn. Cụ thể, họ thực hiện các nhiệm vụ chính như sau:

1. Cài đặt và bảo trì hệ thống: Chuyên viên kỹ thuật chịu trách nhiệm thiết lập, cài đặt phần cứng (như máy tính, máy chủ, thiết bị mạng) và phần mềm (hệ điều hành, ứng dụng quản lý) cho doanh nghiệp.
2. Hỗ trợ kỹ thuật: Khi nhân viên gặp sự cố máy tính, mất kết nối mạng, lỗi phần mềm…, chuyên viên kỹ thuật sẽ kiểm tra và khắc phục kịp thời để không làm gián đoạn công việc.
3. Quản trị mạng và bảo mật: Họ giám sát hệ thống mạng nội bộ, đảm bảo kết nối ổn định và an toàn. Đồng thời, họ cũng triển khai các giải pháp bảo mật để ngăn chặn rò rỉ thông tin, tấn công mạng hoặc virus.
4. Nâng cấp và tối ưu hóa hệ thống: Công nghệ thay đổi liên tục, nên chuyên viên kỹ thuật phải cập nhật kiến thức để nâng cấp hệ thống, phần mềm và đưa ra giải pháp tối ưu giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.
5. Hỗ trợ triển khai phần mềm/dự án CNTT: Khi công ty áp dụng phần mềm quản lý mới hay xây dựng hệ thống CNTT mới, chuyên viên kỹ thuật sẽ phối hợp với các bộ phận để triển khai, đào tạo người dùng và đảm bảo hệ thống vận hành tốt.