Khai phá dữ liệu

Giới thiệu về Khai phá dữ liệu

Với sự hỗ trợ của máy đọc thẻ từ, máy quét mã vạch, hệ thống POS (điểm bán hàng), các doanh nghiệp ngày nay thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Ngay cả một quán cà phê nhỏ sử dụng phần mềm order cũng có thể tích lũy dữ liệu đáng kể về thói quen khách hàng.

• Tại Việt Nam, các tập đoàn như VinCommerce (VinMart), Thegioididong, Shopee ghi nhận hàng triệu giao dịch mỗi ngày.

• Ví dụ:

  • Momo xử lý ~10 triệu giao dịch/ngày (2023).

  • Shopee Vietnam ghi nhận hơn 2 triệu đơn hàng/ngày trong các đợt sale.

Kho dữ liệu (Data Warehousing)

• Định nghĩa: Quá trình thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu quy mô lớn.

• Ứng dụng tại Việt Nam:

  • Ngân hàng (Vietcombank, Techcombank): Lưu trữ dữ liệu giao dịch, lịch sử tín dụng.

  • Bán lẻ (VinMart, Bach Hóa Xanh): Theo dõi hành vi mua sắm qua hệ thống POS.

Khai phá dữ liệu là gì?

Là quá trình phân tích dữ liệu để phát hiện xu hướng, mẫu hình ẩn, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Công nghệ sử dụng

• Thống kê (Statistics): Phân hồi quy, phân cụm.

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Học máy (Machine Learning), cây quyết định.

• Ví dụ tại Việt Nam:

  • Tiki dùng recommendation engine đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng.

  • VinID phân tích dữ liệu tiêu dùng để gửi voucher cá nhân hóa.

Ứng dụng thực tế tại Việt Nam

1. Bán lẻ & Thương mại điện tử

• Shopee/Lazada:

  • Phân tích "Frequently Bought Together" (ví dụ: Khách mua điện thoại thường mua thêm ốp lưng).

  • Tối ưu flash sale dựa trên dữ liệu mua hàng đỉnh điểm.

• VinMart:

  • Dự báo nhu cầu sản phẩm theo mùa (ví dụ: tăng nhập bia vào mùa hè).

2. Ngân hàng & Tài chính

• Fraud Detection (Phát hiện gian lận):

  • VPBank sử dụng AI để nhận diện giao dịch thẻ tín dụng bất thường.

• Scoring tín dụng:

  • FE Credit phân tích hành vi tiêu dùng để đánh giá rủi ro cho vay.

3. Viễn thông (Viettel, Vinaphone)

• Phân tích cuộc gọi: Phát hiện nhóm khách hàng có nguy cơ chuyển mạng (churn prediction).

• Tối ưu gói cước: Đề xuất gói data phù hợp với từng nhóm người dùng.

Thách thức & Giải pháp

1. Độ tin cậy mô hình (Model Reliability)

• Vấn đề: Mô hình chạy tốt trên dữ liệu mẫu nhưng có thể sai lệch khi áp dụng thực tế.

• Giải pháp:

  • Chia dữ liệu thành train set (70%) và test set (30%).

  • Ví dụ: Các ngân hàng kiểm tra mô hình dự đoán rủi ro trước khi triển khai.

2. Hiểu sai quan hệ nhân quả (Overfitting)

• Ví dụ: Nếu phân tích dữ liệu thời tiết và doanh số kem, có thể kết luận "mưa nhiều làm tăng bán kem" (sai logic).

• Giải pháp: Kết hợp kiểm định thống kê và hiểu biết chuyên ngành.

Xu hướng tại Việt Nam

1. AI & Big Data:

   • Các startup như Trusting Social, VHTSoft (phân tích tín dụng) sử dụng data mining để đánh giá rủi ro.

2. Personalized Marketing:

   • The Coffee House dùng dữ liệu member để gửi voucher cá nhân hóa.

3. Chính phủ số:

   • Cổng Dịch vụ công Quốc gia phân tích dữ liệu để tối ưu thủ tục hành chính.

Kết luận

Khai phá dữ liệu đang trở thành công cụ chiến lược tại Việt Nam, giúp doanh nghiệp:
Tăng doanh thu (qua recommendation systems)
Giảm rủi ro (phát hiện gian lận)
Tối ưu vận hành (dự báo nhu cầu)

Tuy nhiên, cần kết hợp thống kê truyền thống và AI để tránh sai lệch trong phân tích!

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft