Khai thác dữ liệu – Những thông tin quan trọng bạn cần biết vào năm 2025
Hãy tưởng tượng bạn được cung cấp một tập dữ liệu lớn chứa một nghìn cột dữ liệu để phân tích thị trường. Thoạt nhìn, bạn có thể bị choáng ngợp. Bạn có thể không biết bắt đầu từ đâu và cách tiếp cận tập dữ liệu như thế nào. Bạn có thể hiểu tập dữ liệu và cố gắng tìm bất kỳ mối quan hệ nào giữa dữ liệu trong tập dữ liệu.
Hãy tưởng tượng bạn được cung cấp một tập dữ liệu lớn chứa một nghìn cột dữ liệu để phân tích thị trường. Thoạt nhìn, bạn có thể bị choáng ngợp. Bạn có thể không biết bắt đầu từ đâu và cách tiếp cận tập dữ liệu.
Bạn có thể hiểu tập dữ liệu và cố gắng tìm bất kỳ mối quan hệ nào giữa dữ liệu trong tập dữ liệu. Quá trình này được gọi là "Khai thác dữ liệu". Bạn vô tình thực hiện khai thác dữ liệu trong các tác vụ hàng ngày của mình. Điều tương tự cũng áp dụng cho công việc kỹ thuật số.
Thế giới của chúng ta xoay quanh dữ liệu, được coi là một trong những nguồn tài nguyên quan trọng nhất trên hành tinh. Các kỹ sư dữ liệu đang tìm hiểu cách dữ liệu có thể đưa nền văn minh của chúng ta lên một tầm cao mới. Khai thác dữ liệu là bước đầu tiên hướng tới mục tiêu đó. Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét khai thác dữ liệu và những điều bạn cần biết sâu sắc về khai thác dữ liệu.
Bạn có thể thoải mái chuyển đến bất kỳ phần nào để tìm hiểu thêm về khai thác dữ liệu!
Tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng?
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Thu thập dữ liệu web: Nó là gì?
Máy chủ proxy nào tốt nhất để thu thập dữ liệu web?
Dữ liệu: Nó là gì?
Dữ liệu là gì? Nói một cách đơn giản, dữ liệu là tập hợp các sự kiện được sắp xếp theo cách không có tổ chức. Tập hợp dữ liệu được gọi là thông tin. Trong thế giới kỹ thuật số, dữ liệu là tất cả về các con số. Nghĩa là 0 và 1. Nó có thể là định tính (dữ liệu về việc mô tả một cái gì đó) hoặc định lượng (dữ liệu về các con số). Khi nói đến kỹ thuật máy tính, một sự thật nổi tiếng là phần mềm được chia thành hai loại: chương trình và dữ liệu. Chúng ta biết rằng dữ liệu và chương trình là các hướng dẫn thao tác dữ liệu theo cách cần thiết để có được kết quả mong muốn.
Khai thác dữ liệu: Nó là gì?
Khai thác dữ liệu là tìm ra các mẫu trong tập dữ liệu, chứa một lượng lớn dữ liệu (thường là dữ liệu đơn lẻ được gọi là điểm dữ liệu). Mục tiêu chính của quá trình khai thác dữ liệu là thu thập đủ thông tin từ tập dữ liệu đã cho, sử dụng bất kỳ phương pháp thông minh nào (học máy, học sâu, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu) và chuyển đổi nó thành một phần thông tin có giá trị và có ý nghĩa mà bạn có thể sử dụng ở giai đoạn sau. Khai thác dữ liệu là một bước phân tích trong KDD (Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu)
Tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng?
Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp đã bắt đầu quá trình chuyển đổi số. Dữ liệu trở nên thiết yếu đối với mọi doanh nghiệp để cải thiện chiến lược và duy trì sự cạnh tranh. Nhưng với dữ liệu, bạn cần một công cụ để phân tích dữ liệu nhằm phát triển kế hoạch củng cố doanh nghiệp của mình. Khai thác dữ liệu, "công cụ" để phân tích dữ liệu, đang trở nên quan trọng đối với phân tích kinh doanh thành công.
Khai thác dữ liệu đã trở nên quan trọng đến mức bước phân tích này được sử dụng trong mọi ngành, từ y học đến thực phẩm. Lý do chính khiến nó trở nên quan trọng là bạn có thể sử dụng thông tin thu thập được từ khai thác dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo, trí tuệ kinh doanh và các ứng dụng/phần mềm phân tích nâng cao khác có khả năng truyền dữ liệu theo thời gian thực để giải quyết các vấn đề của mọi người với độ chính xác cao trong thời gian ngắn.
Khai thác dữ liệu được đưa vào một số nguyên tắc và chức năng cốt lõi của doanh nghiệp để đưa ra các quyết định tổ chức hiệu quả. Bao gồm dịch vụ khách hàng, tiếp thị kỹ thuật số, quảng cáo trực tuyến và ngoại tuyến, sản xuất, bảo trì, tài chính và HR (nguồn nhân lực)
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Khai thác dữ liệu bao gồm sáu nhiệm vụ quan trọng như sau:
Phát hiện dị thường. Học quy tắc. Phân tích hồi quy. Phân tích phân loại. Phân tích cụm. Phân tích trực quan hóa.
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Phát hiện bất thường:
Phát hiện bất thường là quá trình tìm ra bất kỳ sự bất thường nào trong tập dữ liệu đã cho. Sự bất thường thường được gọi là "giá trị ngoại lệ" và phát hiện bất thường được gọi là "phát hiện giá trị ngoại lệ". Sự hiện diện của các giá trị ngoại lệ trong tập dữ liệu ảnh hưởng đến việc dự đoán thông tin sai mà bạn có thể sử dụng trong tương lai. Trong bất kỳ thuật toán học máy/học sâu nào, trước khi đưa tập dữ liệu vào thuật toán, nhà phân tích dữ liệu phải xem xét tập dữ liệu và kiểm tra xem có bất kỳ bất thường/giá trị ngoại lệ nào trong tập dữ liệu đã cho hay không. Có thể nói rằng phát hiện bất thường là một quá trình thiết yếu trong tất cả các tác vụ học máy/học sâu.
Học quy tắc:
Học theo quy tắc cũng được gọi là học theo liên tưởng, trong đó mục tiêu chính là tìm mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến trong một tập dữ liệu lớn. Ví dụ, một trang web thương mại điện tử như Amazon hoặc Walmart thường sử dụng học theo liên tưởng như một trong những chức năng cốt lõi của mình. Nó giúp tìm mối quan hệ giữa các loại sản phẩm mà khách hàng thường mua từ trang web của họ. Bạn cũng có thể sử dụng thông tin này để đưa ra các chiến lược tiếp thị chắc chắn nhằm tăng doanh số của họ trong số các khách hàng mục tiêu. Học theo quy tắc là một quá trình thiết yếu cho cả phân tích dựa trên thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh.
Phân tích hồi quy:
Một loạt các phân tích học máy có thể được thực hiện dựa trên học quy tắc. Một trong những phân tích đó là phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là tìm ra mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai loại biến trong bất kỳ tập dữ liệu nào: phụ thuộc và độc lập. Biến phụ thuộc (tính năng) là các biến được nghiên cứu theo một số dạng giả định hoặc quy tắc. Biến độc lập, từ tên gọi, chúng ta có thể dễ dàng hiểu rằng các biến không phụ thuộc vào bất kỳ biến nào khác trong phạm vi nhiệm vụ (đó là phân tích dữ liệu). Phân tích hồi quy chủ yếu được sử dụng để dự đoán hoặc dự báo kết quả dựa trên tập dữ liệu đã cho.
Phân tích phân loại:
Phân tích phân loại là một dạng phân tích khác dựa trên việc học quy tắc. Mục tiêu chính của phân tích phân loại là tìm ra một tập hợp các điểm dữ liệu (là dữ liệu trong tập dữ liệu) thuộc về loại nào. Ví dụ, bạn có biết một tập dữ liệu titanic có sẵn trực tuyến cho các vấn đề học máy không? Trong tập dữ liệu đó, mục tiêu là đào tạo thuật toán với đủ các điểm dữ liệu "đào tạo" và cung cấp các điểm dữ liệu "kiểm tra" để tìm ra kết quả liệu người đó có sống sót hay không. Với điều đó, bạn có thể phân loại số lượng nam và nữ sống sót và phân loại dữ liệu dựa trên giới tính.
Phân tích cụm:
Phân tích cụm ít nhiều giống với phân tích phân loại hoặc ít nhất là về chức năng cốt lõi của nó. Trong phân tích cụm, mục tiêu của bạn là nhóm một tập hợp các điểm dữ liệu giống hệt nhau trong một tập dữ liệu thành một "cụm" nhỏ. Ví dụ, bạn có ba hình dạng, hình vuông, hình tam giác và hình tròn. Trong một tập dữ liệu, dữ liệu biểu diễn ba hình dạng được sắp xếp ngẫu nhiên. Bạn có thể sử dụng bất kỳ thuật toán học máy cụm nào để tìm số lượng chính xác các điểm dữ liệu biểu diễn từng hình dạng và đưa ra kết quả trực quan.
Phân tích trực quan:
Từ tên bạn có thể đoán, phân tích trực quan hóa là một quá trình tìm kiếm bất kỳ mối quan hệ nào giữa hai hoặc nhiều điểm dữ liệu. Phân tích này cũng bao gồm việc tóm tắt toàn bộ quá trình bằng cách tạo báo cáo theo định dạng bắt buộc. Mục tiêu chính ở đây là tạo bản tóm tắt trực quan thể hiện phần thông tin cần thiết trong toàn bộ tập dữ liệu.
Trong tất cả các phân tích này, mục tiêu chung là tìm ra mối quan hệ giữa hai phần dữ liệu. Khai thác dữ liệu là tìm ra mối liên hệ (mẫu) giữa dữ liệu trong tập dữ liệu đã cho để dự đoán kết quả cụ thể và đáng tin cậy và triển khai phát triển tại các điểm cuối tương ứng của chúng.
Khai thác dữ liệu là một quá trình mà bạn có thể thấy nhiều hơn trong DevOps (Hoạt động của nhà phát triển) và MLOps (Hoạt động học máy) so với các lĩnh vực khác. Ngày nay, khai thác dữ liệu tồn tại dưới dạng CRISP-DM (Quy trình chuẩn liên ngành về khai thác dữ liệu), có sáu giai đoạn:
- Mục tiêu kinh doanh.
- Thu thập dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu.
- Mô hình hóa.
- Sự đánh giá.
- Triển khai.
Ở đây, từ thu thập dữ liệu đến mô hình hóa, khai thác dữ liệu có liên quan sâu sắc. Mặc dù không được đề cập đến như một quy trình chuyên dụng, khai thác dữ liệu đóng vai trò quan trọng hơn bất kỳ quy trình nào khác trong MLOps và DevOps.
Như đã đề cập ở trên, khai thác dữ liệu tồn tại dưới dạng ba bước quan trọng trong MLOps và DevOps: Thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa. Bạn có thể thực hiện bước xử lý dữ liệu với sự trợ giúp của nhiều phương pháp và cách tiếp cận thống kê khác nhau. Việc lựa chọn mô hình hóa rất dễ dàng vì có nhiều thuật toán mô hình hóa. Bạn cần đưa dữ liệu vào mô hình để có được kết quả. Quá trình phức tạp và tẻ nhạt có thể là thu thập dữ liệu.
Nếu dữ liệu có sẵn, việc thực hiện các bước khác sẽ dễ như ăn kẹo. Nhưng hầu hết thời gian sẽ không như vậy. Bạn cần thu thập dữ liệu trực tuyến. Đây chính là lúc sự nhàm chán xuất hiện. Hàng tỷ dữ liệu có sẵn trực tuyến và bạn chỉ cần dữ liệu có liên quan cho các tác vụ của mình. Không thể thu thập dữ liệu từng cái một. Bạn cần một công cụ có thể thu thập dữ liệu từ nguồn mục tiêu và lưu dữ liệu theo định dạng mong muốn, để bạn có thể xử lý dữ liệu cần thiết sau khi thu thập. Công cụ này sẽ là “Web Scraping“.
Thu thập dữ liệu web: Nó là gì?
Web scraping không chỉ là một công cụ; đó là một kỹ thuật liên quan đến việc thu thập một lượng lớn dữ liệu (tính bằng GigaByte hoặc TeraByte) từ các nguồn mục tiêu. Có hai phần liên quan đến web scraping: Crawler và Scraper. Crawler và Scraper là các bot được xây dựng bằng các tập lệnh lập trình, chẳng hạn như Python. Đầu tiên, Crawler sẽ duyệt qua nội dung trong nguồn mục tiêu và gửi thông tin đến Scraper. Dựa trên thông tin do Crawler cung cấp, Scraper bắt đầu thu thập thông tin cần thiết từ nguồn gốc và gửi đến người dùng theo thời gian thực. Quá trình này cũng được gọi là "phát trực tuyến dữ liệu".
Web scraping nằm trong vùng xám. Ở một số quốc gia, bạn có thể thực hiện web scraping mà không gặp bất kỳ khó khăn nào. Ở những quốc gia khác, bạn không thể thực hiện web scraping mà không có biện pháp bảo mật. Mặc dù bạn đang scraping dữ liệu công khai, bạn cần đảm bảo rằng bạn không gây hại cho chủ sở hữu ban đầu của dữ liệu dưới bất kỳ hình thức nào và bạn cũng cần tìm cách ẩn địa chỉ IP của mình trong khi web scraping.
Cách tốt nhất để thu thập dữ liệu mà không gây hại cho chủ sở hữu và ẩn địa chỉ IP của bạn là gì?
Câu trả lời là máy chủ proxy.
Máy chủ Proxy: Nó là gì?
Máy chủ proxy là máy chủ trung gian nằm giữa bạn (máy khách) và máy chủ đích (trực tuyến). Thay vì định tuyến yêu cầu và lưu lượng truy cập internet của bạn trực tiếp đến máy chủ đích, máy chủ proxy có thể định tuyến lại lưu lượng truy cập và yêu cầu thông qua máy chủ của nó và gửi đến máy chủ đích. "Bắt tay ba chiều" này giúp che giấu địa chỉ IP của bạn và giúp bạn ẩn danh trực tuyến. Vậy, điều này giúp ích gì trong việc thu thập dữ liệu web?
Trong quá trình trích xuất dữ liệu web, bạn cần gửi nhiều yêu cầu đến máy chủ mục tiêu trong một khoảng thời gian ngắn để có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu. Nhưng việc gửi nhiều yêu cầu như vậy đến máy chủ mục tiêu trong một thời gian ngắn không phải là hành vi của con người. Điều này được coi là một lá cờ đỏ từ máy chủ mục tiêu và chặn địa chỉ IP của bạn. Điều này cản trở quá trình trích xuất dữ liệu web của bạn, nhưng khả năng bị chặn IP là thấp nếu bạn ẩn địa chỉ IP của mình đủ sâu. Đây là nơi máy chủ proxy tỏa sáng nhất.
Máy chủ proxy nào tốt nhất để thu thập dữ liệu web?
ProxyScrape là một trong những nhà cung cấp proxy trực tuyến phổ biến và đáng tin cậy nhất. Ba dịch vụ proxy bao gồm máy chủ proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng, máy chủ proxy dân dụng và máy chủ proxy cao cấp. Vậy, máy chủ proxy nào là tốt nhất để thu thập dữ liệu web/khai thác dữ liệu? Trước khi trả lời những câu hỏi đó, tốt nhất là bạn nên xem các tính năng của từng máy chủ proxy.
Proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng phù hợp nhất cho các tác vụ trực tuyến tốc độ cao, chẳng hạn như truyền phát lượng dữ liệu lớn (về kích thước) từ nhiều máy chủ khác nhau cho mục đích phân tích. Đây là một trong những lý do chính khiến các tổ chức chọn proxy chuyên dụng để truyền lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn.
Proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng có một số tính năng, chẳng hạn như băng thông không giới hạn và kết nối đồng thời, proxy HTTP chuyên dụng để giao tiếp dễ dàng và xác thực IP để bảo mật hơn. Với thời gian hoạt động 99,9%, bạn có thể yên tâm rằng trung tâm dữ liệu chuyên dụng sẽ luôn hoạt động trong bất kỳ phiên nào. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, ProxyScrape cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tuyệt vời và sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề trong vòng 24-48 giờ làm việc.
Tiếp theo là proxy dân dụng. Proxy dân dụng là proxy dành cho mọi người dùng nói chung. Lý do chính là địa chỉ IP của proxy dân dụng giống với địa chỉ IP do ISP cung cấp. Điều này có nghĩa là việc xin phép máy chủ mục tiêu để truy cập dữ liệu của nó sẽ dễ dàng hơn bình thường.
Tính năng khác của ProxyScrape Proxy dân dụng là một tính năng luân phiên. Proxy luân phiên giúp bạn tránh bị cấm vĩnh viễn tài khoản vì proxy dân dụng của bạn thay đổi địa chỉ IP của bạn một cách động, khiến máy chủ đích khó kiểm tra xem bạn có đang sử dụng proxy hay không.
Ngoài ra, các tính năng khác của proxy dân dụng là: băng thông không giới hạn, cùng với kết nối đồng thời, proxy HTTP/s chuyên dụng, proxy tại bất kỳ phiên nào vì có hơn 7 triệu proxy trong nhóm proxy, xác thực tên người dùng và mật khẩu để bảo mật hơn và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khả năng thay đổi máy chủ quốc gia. Bạn có thể chọn máy chủ mong muốn bằng cách thêm mã quốc gia vào xác thực tên người dùng.
Cuối cùng là proxy cao cấp. Proxy cao cấp giống như proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng. Chức năng vẫn như cũ. Sự khác biệt chính là khả năng truy cập. Trong proxy cao cấp, danh sách proxy (danh sách chứa proxy) được cung cấp cho mọi người dùng trên ProxyScrape mạng. Đó là lý do tại sao proxy cao cấp có giá thấp hơn proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng.
Vậy, máy chủ proxy nào là tốt nhất để khai thác dữ liệu? Câu trả lời sẽ là "proxy dân dụng". Lý do rất đơn giản. Như đã nói ở trên, proxy dân dụng là proxy luân phiên, nghĩa là địa chỉ IP của bạn sẽ được thay đổi động trong một khoảng thời gian, điều này có thể hữu ích để đánh lừa máy chủ bằng cách gửi nhiều yêu cầu trong một khung thời gian nhỏ mà không bị chặn IP. Tiếp theo, điều tốt nhất là thay đổi máy chủ proxy dựa trên quốc gia. Bạn chỉ cần thêm ISO_CODE quốc gia vào cuối xác thực IP hoặc xác thực tên người dùng và mật khẩu.
Câu hỏi thường gặp:
Câu hỏi thường gặp:
1. Khai thác dữ liệu là gì?
2. Có bất kỳ loại khai thác dữ liệu nào không?
3. Liệu thu thập dữ liệu web có phải là một phần của khai thác dữ liệu không?
Phần kết luận:
Dữ liệu là một trong những nguồn tài nguyên có giá trị nhất trên Trái đất. Để đưa thế hệ của chúng ta lên một tầm cao mới, bạn cần dữ liệu. Nhưng chỉ với dữ liệu, chúng ta không thể đạt được mục tiêu to lớn đó. Tốt nhất là bạn nên có các phương pháp và công cụ tốt nhất để giải mã dữ liệu đó và sử dụng nó một cách có ý nghĩa.
Khai thác dữ liệu là một bước tuyệt vời hướng tới giải mã dữ liệu. Nó cung cấp thông tin về cách dữ liệu tương quan và cách chúng ta có thể sử dụng mối quan hệ đó để phát triển công nghệ của mình. Web scraping giúp thu thập dữ liệu và hoạt động như một chất xúc tác trong việc giải mã dữ liệu. Sử dụng máy chủ proxy, cụ thể là proxy dân dụng, được khuyến nghị trong quá trình web scraping để thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả.
Bài viết này hy vọng sẽ cung cấp thông tin chuyên sâu về khai thác dữ liệu và cách thu thập dữ liệu từ web ảnh hưởng đến khai thác dữ liệu.