Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu - Võ Thị Ngọc Châu

11
Chương 1: Tổng quan 
về khai phá dữ liệu
Học kỳ 1 – 2011-2012
Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy Tính
Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh
Cao Học Ngành Khoa Học Máy Tính
Giáo trình điện tử
Biên soạn bởi: TS. Võ Thị Ngọc Châu
(chauvtn@cse.hcmut.edu.vn)
22
Tài liệu tham khảo
‡ [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and 
Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
‡ [2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data 
Mining”, MIT Press, 2001.
‡ [3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining 
Techniques”, Springer-Verlag, 2008.
‡ [4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory, 
Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.
‡ [5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, and 
Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis 
Group, LLC, 2009.
‡ [6] Daniel T. Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley 
& Sons, Inc, 2006.
‡ [7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine 
learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005. 
‡ [8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire, 
“Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008.
‡ [9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge 
Discovery Handbook”, Second Edition, Springer Science + Business
Media, LLC 2005, 2010.
33
Nội dung
‡ Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu
‡ Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu
‡ Chương 3: Hồi qui dữ liệu
‡ Chương 4: Phân loại dữ liệu
‡ Chương 5: Gom cụm dữ liệu
‡ Chương 6: Luật kết hợp
‡ Chương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở
dữ liệu
‡ Chương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệu
‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá
dữ liệu
‡ Chương 10: Ôn tập
44
Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ
liệu
‡ 1.0. Tình huống
‡ 1.1. Quá trình khám phá tri thức
‡ 1.2. Các khái niệm
‡ 1.3. Ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ 
liệu
‡ 1.4. Ứng dụng của khai phá dữ liệu
‡ 1.5. Tóm tắt
55
1.0. Tình huống 1
Người đang sử dụng 
thẻ ID = 1234 thật 
sự là chủ nhân của 
thẻ hay là một tên 
trộm?
66
1.0. Tình huống 2
Tid Refund Marital Status 
Taxable 
Income Evade
1 Yes Single 125K No 
2 No Married 100K No 
3 No Single 70K No 
4 Yes Married 120K No 
5 No Divorced 95K Yes 
6 No Married 60K No 
7 Yes Divorced 220K No 
8 No Single 85K Yes 
9 No Married 75K No 
10 No Single 90K Yes 
10 
Ông A (Tid = 100) 
có khả năng trốn 
thuế???
77
1.0. Tình huống 3
Ngày mai cổ 
phiếu STB sẽ 
tăng???
88
1.0. Tình huống 4
Không (97%)3.02.0472008
Không (45%)4.55.5822007
Có (90%)7.59.5242006
Có (80%)6.07.0902005
Không3.55.582004
14
3
2
1
MãSV
Có5.55.02004
Không2.54.02004
Có8.06.52004
Có8.59.02004
TốtNghiệpMônHọc2MônHọc1Khóa
Làm sao xác định được
khả năng tốt nghiệp của
một sinh viên hiện tại?
99
1.0. Tình huống 
We are data rich, but information poor.
“Necessity is the mother of invention”. - Plato
10
10
1.1. Quá trình khám phá tri thức
Data 
Cleaning
Data Integration
Data Sources
Data Warehouse
Task-relevant Data
Selection/Transformation
Data Mining
Pattern Evaluation/
Presentation
Patterns
11
11
1.1. Quá trình khám phá tri thức
‡ “Knowledge discovery in databases is the nontrivial
process of identifying valid, novel, potentially useful, 
and ultimately understandable patterns in data.”
„ Frawley, W. J et al. (1991). Knowledge discovery in 
databases: an overview.
‡ “Knowledge discovery from databases is the 
process of using the database along with any 
required selection, preprocessing, sub-sampling, and 
transformations of it; to apply data mining methods 
(algorithms) to enumerate patterns from it; and to 
evaluate the products of data mining to identify the 
subset of the enumerated patterns deemed 
knowledge.”
„ Fayyad, U.M et al. (1996). Advances in Knowledge Discovery 
and Data Mining. MIT Press.
12
12
1.1. Quá trình khám phá tri thức
‡ Quá trình khám phá tri thức là một chuỗi lặp 
gồm các bước:
„ Data cleaning (làm sạch dữ liệu)
„ Data integration (tích hợp dữ liệu)
„ Data selection (chọn lựa dữ liệu)
„ Data transformation (biến đổi dữ liệu)
„ Data mining (khai phá dữ liệu)
„ Pattern evaluation (đánh giá mẫu)
„ Knowledge presentation (biểu diễn tri thức)
13
13
1.1. Quá trình khám phá tri thức
‡ Quá trình khám phá tri thức là một chuỗi 
lặp gồm các bước được thực thi với:
„ Data sources (các nguồn dữ liệu)
„ Data warehouse (kho dữ liệu)
„ Task-relevant data (dữ liệu cụ thể sẽ được khai 
phá)
„ Patterns (mẫu kết quả từ khai phá dữ liệu)
„ Knowledge (tri thức đạt được)
14
14
1.1. Quá trình khám phá tri thức
Increasing potential
to support
business decisions End User
Business
Analyst
Data
Analyst
DBA
Making
Decisions
Data Presentation
Visualization Techniques
Data Mining
Information Discovery
Data Exploration
OLAP, MDA
Statistical Analysis, Querying and Reporting
Data Warehouses / Data Marts
Data Sources
Paper, Files, Information Providers, Database Systems, OLTP
15
15
1.2. Các khái niệm
‡ 1.2.1. Khai phá dữ liệu (data mining)
‡ 1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu (data 
mining tasks/functions) 
‡ 1.2.3. Các quy trình khai phá dữ liệu (data 
mining processes)
‡ 1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu (data 
mining systems)
16
16
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu 
„ một quá trình trích xuất tri thức từ lượng lớn dữ liệu
‡ “extracting or mining knowledge from large amounts of data”
‡ “knowledge mining from data”
„ một quá trình không dễ trích xuất thông tin ẩn, hữu ích, 
chưa được biết trước từ dữ liệu
‡ “the nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and 
potentially useful information from data”
‡ Các thuật ngữ thường được dùng tương đương: 
knowledge discovery/mining in data/databases 
(KDD), knowledge extraction, data/pattern 
analysis, data archeology, data dredging, 
information harvesting, business intelligence
17
17
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Lượng lớn dữ liệu sẵn có để khai phá
„ Bất kỳ loại dữ liệu được lưu trữ hay tạm thời, có cấu trúc hay 
bán cấu trúc hay phi cấu trúc
„ Dữ liệu được lưu trữ
‡ Các tập tin truyền thống (flat files)
‡ Các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) hay quan hệ
đối tượng (object relational databases)
‡ Các cơ sở dữ liệu giao tác (transactional databases) hay kho dữ
liệu (data warehouses)
‡ Các cơ sở dữ liệu hướng ứng dụng: cơ sở dữ liệu không gian
(spatial databases), cơ sở dữ liệu thời gian (temporal 
databases), cơ sở dữ liệu không thời gian (spatio-temporal 
databases), cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (time series 
databases), cơ sở dữ liệu văn bản (text databases), cơ sở dữ
liệu đa phương tiện (multimedia databases), 
‡ Các kho thông tin: the World Wide Web, 
„ Dữ liệu tạm thời: các dòng dữ liệu (data streams)
18
18
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Tri thức đạt được từ quá trình khai phá
„ Mô tả lớp/khái niệm (đặc trưng hóa và phân biệt
hóa)
„ Mẫu thường xuyên, các mối quan hệ kết
hợp/tương quan
„ Mô hình phân loại và dự đoán
„ Mô hình gom cụm
„ Các phần tử biên
„ Xu hướng hay mức độ thường xuyên của các đối
tượng có hành vi thay đổi theo thời gian
„ 
19
19
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Tri thức đạt được từ quá trình khai phá
„ Tri thức đạt được có thể có tính mô tả hay dự đoán tùy
thuộc vào quá trình khai phá cụ thể.
‡ Mô tả (Descriptive): có khả năng đặc trưng hóa các thuộc tính
chung của dữ liệu được khai phá (Tình huống 1)
‡ Dự đoán (Predictive): có khả năng suy luận từ dữ liệu hiện có
để dự đoán (Tình huống 2, 3, và 4)
„ Tri thức đạt được có thể có cấu trúc, bán cấu trúc, hoặc phi 
cấu trúc.
„ Tri thức đạt được có thể được/không được người dùng quan
tâm Æ các độ đo đánh giá tri thức đạt được.
„ Tri thức đạt được có thể được dùng trong việc hỗ trợ ra
quyết định, điều khiển quy trình, quản lý thông tin, xử lý
truy vấn 
20
20
1.2.1. Khai phá dữ liệu
(trends, 
regularities, )
(characterization 
and 
discrimination)
21
21
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, nơi hội
tụ của nhiều học thuyết và công nghệ.
„ “Data mining as a confluence of multiple disciplines”
Data Mining
Statistics Machine Learning
Database 
Technology Visualization
Other 
Disciplines
22
22
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữ liệu
„ Khả năng đóng góp của công nghệ cơ sở dữ liệu
‡ Công nghệ cơ sở dữ liệu cho việc quản lý dữ liệu được
khai phá.
ƒ Dữ liệu rất lớn, có thể vượt quá khả năng của bộ nhớ
chính (main memory).
ƒ Dữ liệu được thu thập theo thời gian.
‡ Các hệ cơ sở dữ liệu có khả năng xử lý hiệu quả lượng
lớn dữ liệu với các cơ chế phân trang (paging) và hoán
chuyển (swapping) dữ liệu vào/ra bộ nhớ chính.
‡ Các hệ cơ sở dữ liệu hiện đại có khả năng xử lý nhiều
loại dữ liệu phức tạp (spatial, temporal, 
spatiotemporal, multimedia, text, Web, ).
‡ Các chức năng khác (xử lý đồng thời, bảo mật, hiệu
năng, tối ưu hóa, ) của các hệ cơ sở dữ liệu đã được
phát triển tốt.
23
23
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữ liệu
„ Thực trạng đóng góp của công nghệ cơ sở dữ liệu
‡ Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) hỗ trợ khai phá dữ
liệu.
ƒ Oracle Data Mining (Oracle 9i, 10g, 11g)
ƒ Các công cụ khai phá dữ liệu của Microsoft (MS SQL Server 
2000, 2005, 2008)
ƒ Intelligent Miner (IBM)
‡ Các hệ cơ sở dữ liệu qui nạp (inductive database) hỗ trợ
khám phá tri thức.
‡ Chuẩn SQL/MM 6:Data Mining của ISO/IEC 13249-
6:2006 hỗ trợ khai phá dữ liệu.
ƒ Đặc tả giao diện SQL cho các ứng dụng và dịch vụ khai phá
dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ
24
24
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và lý thuyết thống kê
Inductive
Statistics
Statistics
Descriptive
Statistics
Hai tập dữ liệu mẫu
có cùng phân bố?
Dự báo và
suy luậnMô tả dữ liệu
25
25
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và học máy
Supervised
Machine Learning
Unsupervised
Reinforcement“Natural groupings”
26
26
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và trực quan hóa
„ Dữ liệu: 3D cubes, distribution charts, curves, surfaces, link 
graphs, image frames and movies, parallel coordinates
„ Kết quả (tri thức): pie charts, scatter plots, box plots, 
association rules, parallel coordinates, dendograms, 
temporal evolution
Pie chart Parallel coordinates Temporal evolution
27
27
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và trực quan hóa 
Feature Selection
Mean Feature Image
28
28
1.2.1. Khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu và trực quan hóa
„ Gán nhãn các lớp
Isodata (K-means)
Clustering
Mean Feature Image Label Image
29
29
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Khai phá mô tả lớp/khái niệm (đặc trưng
hóa và phân biệt hóa dữ liệu)
‡ Khai phá luật kết hợp/tương quan
‡ Phân loại dữ liệu
‡ Dự đoán
‡ Gom cụm dữ liệu
‡ Phân tích xu hướng
‡ Phân tích độ lệch và phần tử biên
‡ Phân tích độ tương tự
‡ 
30
30
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
Tid Refund Marital 
Status 
Taxable 
Income Cheat
1 Yes Single 125K No 
2 No Married 100K No 
3 No Single 70K No 
4 Yes Married 120K No 
5 No Divorced 95K Yes 
6 No Married 60K No 
7 Yes Divorced 220K No 
8 No Single 85K Yes 
9 No Married 75K No 
10 No Single 90K Yes 
11 No Married 60K No 
12 Yes Divorced 220K No 
13 No Single 85K Yes 
14 No Married 75K No 
15 No Single 90K Yes 
10 
C l a
s s i
f i c a
t i o
n
Clustering
A s s
o c i a
t i o n
R u l
e s
Anomaly 
Detection
Milk
Data
others
31
31
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Năm thành tố cơ bản để đặc tả một tác vụ 
khai phá dữ liệu
„ Dữ liệu cụ thể sẽ được khai phá (task-relevant 
data)
„ Loại tri thức sẽ đạt được (kind of knowledge)
„ Tri thức nền (background knowledge)
„ Các độ đo (interestingness measures)
„ Các kỹ thuật biểu diễn tri thức/trực quan hóa 
mẫu (pattern visualization and knowledge 
presentation)
32
32
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Dữ liệu cụ thể sẽ được khai phá (task-
relevant data)
„ Phần dữ liệu từ các dữ liệu nguồn được quan
tâm
„ Tương ứng với các thuộc tính hay chiều dữ liệu
được quan tâm
„ Bao gồm: tên kho dữ liệu/cơ sở dữ liệu, các
bảng dữ liệu hay các khối dữ liệu, các điều kiện
chọn dữ liệu, các thuộc tính hay chiều dữ liệu
được tâm, các tiêu chí gom nhóm dữ liệu
33
33
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Loại tri thức sẽ đạt được (kind of 
knowledge)
„ Bao gồm: đặc trưng hóa dữ liệu, phân biệt hóa
dữ liệu, mô hình phân tích kết hợp hay tương
quan, mô hình phân lớp, mô hình dự đoán, mô
hình gom cụm, mô hình phân tích phần tử biên, 
mô hình phân tích tiến hóa
„ Tương ứng với tác vụ khai phá dữ liệu cụ thể sẽ
được thực thi
34
34
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Tri thức nền (background knowledge)
„ Tương ứng với lĩnh vực cụ thể sẽ được khai phá
„ Hướng dẫn quá trình khám phá tri thức
‡ Hỗ trợ khai phá dữ liệu ở nhiều mức trừu tượng khác
nhau
„ Đánh giá các mẫu được tìm thấy
„ Bao gồm: các phân cấp ý niệm, niềm tin của
người sử dụng về các mối quan hệ của dữ liệu
35
35
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Các độ đo (interestingness measures)
„ Thường đi kèm với các ngưỡng giá trị (threshold)
„ Dẫn đường cho quá trình khai phá hoặc đánh giá
các mẫu được tìm thấy
„ Tương ứng với loại tri thức sẽ đạt được và do đó, 
tương ứng với tác vụ khai phá dữ liệu cụ thể sẽ
được thực thi
„ Kiểm tra: tính đơn giản (simplicity), tính chắc
chắn (certainty), tính hữu dụng (utility), tính mới
(novelty)
36
36
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Các kỹ thuật biểu diễn tri thức/trực quan 
hóa mẫu (pattern visualization and 
knowledge presentation)
„ Xác định dạng các mẫu/tri thức được tìm thấy
để thể hiện đến người sử dụng
„ Bao gồm: luật (rules), bảng (tables), báo cáo
(reports), biểu đồ (charts), đồ thị (graphs), cây
(trees), và khối (cubes)
37
37
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Khai phá dữ liệu
„ Phân loại dữ liệu
‡ Giải thuật phân loại với cây quyết định
‡ Giải thuật phân loại với mạng Bayes
‡ 
„ Gom cụm dữ liệu
‡ Giải thuật gom cụm k-means
‡ Giải thuật gom cụm phân cấp nhóm
‡ 
„ Khai phá luật kết hợp
‡ Giải thuật Apriori
‡ 
„ 
38
38
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
Khai Phá Dữ Liệu
Tác Vụ Khai Phá Dữ Liệu
Task-relevant 
Data
Interesting 
Patterns 
(Knowledge)
Giải
Thuật
Giải
Thuật
Giải
Thuật
39
39
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡Bốn thành phần cơ bản của một giải thuật khai 
phá dữ liệu
„ Cấu trúc mẫu hay cấu trúc mô hình (model or 
pattern structure)
„ Hàm tỉ số (score function)
„ Phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa (optimization 
and search method)
„ Chiến lược quản lý dữ liệu (data management 
strategy)
40
40
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Cấu trúc mẫu hay cấu trúc mô hình (model or 
pattern structure)
„ Mô hình là mô tả của tập dữ liệu, mang tính toàn cục ở 
mức cao.
„ Mẫu là đặc điểm (đặc trưng) của dữ liệu, mang tính cục
bộ, chỉ cho một vài bản ghi/đối tượng hay vài biến.
„ Cấu trúc biểu diễn các dạng chức năng chung với các
thông số chưa được xác định trị.
„ Cấu trúc mô hình là một tóm tắt toàn cục về dữ liệu.
‡ Ví dụ: Y = aX + b là một cấu trúc mô hình và Y = 3X + 2 là
một mô hình cụ thể được định nghĩa dựa trên cấu trúc này.
„ Cấu trúc mẫu là những cấu trúc liên quan một phần tương
đối nhỏ của dữ liệu hay của không gian dữ liệu.
‡ Ví dụ: p(Y>y1|X>x1) = p1 là một cấu trúc mẫu và
p(Y>5|X>10) = 0.5 là một mẫu được xác định dựa trên cấu
trúc này.
41
41
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Hàm tỉ số (score function)
„ Hàm tỉ số là hàm xác định một cấu trúc mô
hình/mẫu đáp ứng tập dữ liệu đã cho tốt ở mức
độ nào đó.
„ Hàm tỉ số cho biết liệu một mô hình có tốt hơn
các mô hình khác hay không.
„ Hàm tỉ số không nên phụ thuộc nhiều vào tập dữ
liệu, không nên chiếm nhiều thời gian tính toán.
„ Một vài hàm tỉ số thông dụng: likelihood, sum of 
squared errors, misclassification rate, 
42
42
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa (optimization and 
search method)
„ Mục tiêu của phương pháp tìm kiếm và tối ưu
hóa là xác định cấu trúc và giá trị các thông số
đáp ứng tốt nhất hàm tỉ số từ dữ liệu sẵn có.
„ Tìm kiếm các mẫu và mô hình
‡ Không gian trạng thái: tập rời rạc các trạng thái
ƒ Bài toán tìm kiếm: bắt đầu tại một node (trạng thái) cụ
thể, di chuyển qua không gian trạng thái để tìm thấy node 
tương ứng với trạng thái đáp ứng tốt nhất hàm tỉ số.
‡ Phương pháp tìm kiếm: chiến lược tham lam, có dùng
heuristics, chiến lược nhánh-cận
„ Tối ưu hóa thông số
43
43
1.2.2. Các tác vụ khai phá dữ liệu
‡ Chiến lược quản lý dữ liệu (data management 
strategy)
„ Dữ liệu được khai phá
‡ Ít, toàn bộ được xử lý đồng thời trong bộ nhớ chính
‡ Nhiều, trên đĩa, một phần được xử lý đồng thời trong bộ
nhớ chính
„ Chiến lược quản lý dữ liệu hỗ trợ cách dữ liệu được
lưu trữ, đánh chỉ mục, và truy xuất
‡ Giải thuật khai phá dữ liệu hiệu quả (efficiency) và có tính
co giãn (scalability) với dữ liệu được khai phá.
‡ Công nghệ cơ sở dữ liệu
44
44
1.2.3. Các quy trình khai phá dữ liệu
‡ Quy trình khai phá dữ liệu là một chuỗi lặp
(iterative) (và tương tác(interactive)) gồm
các bước (giai đoạn) bắt đầu với dữ liệu thô
(raw data) và kết thúc với tri thức
(knowledge of interest) đáp ứng được sự
quan tâm của người sử dụng.
„ Cross Industry Standard Process for Data Mining 
(CRISP-DM at www.crisp-dm.org)
„ SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, 
Assess) at the SAS Institute
45
45
1.2.3. Các quy trình khai phá dữ liệu
‡ Sự cần thiết của một quy trình khai phá dữ
liệu
„ Cách thức tiến hành (hoạch định và quản lý) dự
án khai phá dữ liệu có hệ thống
„ Đảm bảo nỗ lực dành cho một dự án khai phá
dữ liệu được tối ưu hóa
„ Việc đánh giá và cập nhật các mô hình trong dự
án được diễn ra liên tục.
46
46
1.2.3. Quy trình CRISP-DM
‡ Chuẩn quy trình công nghiệp
„ Được khởi xướng từ 09/1996 và được hỗ trợ bởi
hơn 200 thành viên
„ Chuẩn mở
„ Hỗ trợ công nghiệp/ứng dụng và công cụ khai phá
dữ liệu hiện có
„ Tập trung vào các vấn đề nghiệp vụ cũng như
phân tích kỹ thuật
„ Tạo ra một khung thức hướng dẫn qui trình khai
phá dữ liệu
„ Có nền tảng kinh nghiệm từ các lĩnh vực ứng dụng
47
47
1.2.3. Quy trình CRISP-DM
48
48
1.2.3. Quy trình CRISP-DM
‡ Quy trình CRISP-DM là một quy trình lặp, 
có khả năng quay lui (backtracking) gồm 6 
giai đoạn:
„ Tìm hiểu nghiệp vụ (Business understanding)
„ Tìm hiểu dữ liệu (Data understanding)
„ Chuẩn bị dữ liệu (Data preparation)
„ Mô hình hoá (Modeling)
„ Đánh giá (Evaluation)
„ Triển khai (Deployment)
49
49
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Hệ thống khai phá dữ liệu được phát triển dựa trên
khái niệm rộng của khai phá dữ liệu.
„ Khai phá dữ liệu là một quá trình khám phá tri thức được
quan tâm từ lượng lớn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu, kho
dữ liệu, hay các kho thông tin khác.
‡ Các thành phần chính có thể có
„ Database, data warehouse, World Wide Web, và
information repositories
„ Database hay data warehouse server
„ Knowledge base
„ Data mining engine
„ Pattern evaluation module
„ User interface
50
50
1.2.4. Kiến trúc của một hệ thống 
khai phá dữ liệu
51
51
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Database, data warehouse, World Wide 
Web, và information repositories
„ Thành phần này là các nguồn dữ liệu/thông tin 
sẽ được khai phá.
„ Trong những tình huống cụ thể, thành phần này
là nguồn nhập (input) của các kỹ thuật tích hợp
và làm sạch dữ liệu.
‡ Database hay data warehouse server
„ Thành phần chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu
thích hợp cho các yêu cầu khai phá dữ liệu.
52
52
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Knowledge base
„ Thành phần chứa tri thức miền, được dùng để
hướng dẫn quá trình tìm kiếm, đánh giá các
mẫu kết quả được tìm thấy.
„ Tri thức miền có thể là các phân cấp khái niệm, 
niềm tin của người sử dụng, các ràng buộc hay 
các ngưỡng giá trị, siêu dữ liệu, 
‡ Data mining engine
„ Thành phần chứa các khối chức năng thực hiện
các tác vụ khai phá dữ liệu.
53
53
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Pattern evaluation module
„ Thành phần này làm việc với các độ đo (và các
ngưỡng giá trị) hỗ trợ tìm kiếm và đánh giá các
mẫu sao cho các mẫu được tìm thấy là những
mẫu được quan tâm bởi người sử dụng.
„ Thành phần này có thể được tích hợp vào thành
phần Data mining engine.
54
54
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ User interface
„ Thành phần hỗ trợ sự tương tác giữa người sử
dụng và hệ thống khai phá dữ liệu.
‡ Người sử dụng có thể chỉ định câu truy vấn hay tác vụ
khai phá dữ liệu.
‡ Người sử dụng có thể được cung cấp thông tin hỗ trợ
việc tìm kiếm, thực hiện khai phá dữ liệu sâu hơn
thông qua các kết quả khai phá trung gian.
‡ Người sử dụng cũng có thể xem các lược đồ cơ sở dữ
liệu/kho dữ liệu, các cấu trúc dữ liệu; đánh giá các mẫu
khai phá được; trực quan hóa các mẫu này ở các dạng
khác nhau.
55
55
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Các đặc điểm được dùng để khảo sát một hệ 
thống khai phá dữ liệu
„ Kiểu dữ liệu
„ Các vấn đề hệ thống
„ Nguồn dữ liệu
„ Các tác vụ và phương pháp luận khai phá dữ liệu
„ Vấn đề gắn kết với các hệ thống kho dữ liệu/cơ sở 
dữ liệu
„ Khả năng co giãn dữ liệu
„ Các công cụ trực quan hóa
„ Ngôn ngữ truy vấn khai phá dữ liệu và giao diện
đồ họa cho người dùng
56
56
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Một số hệ thống khai phá dữ liệu:
„ Intelligent Miner (IBM)
„ Microsoft data mining tools (Microsoft SQL 
Server 2000/2005/2008)
„ Oracle Data Mining (Oracle 9i/10g/11g)
„ Enterprise Miner (SAS Institute)
„ Weka (the University of Waikato, New Zealand, 
www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka)
„ 
57
57
1.2.4. Các hệ thống khai phá dữ liệu
‡ Phân biệt các hệ thống khai phá dữ liệu với
„ Các hệ thống phân tích dữ liệu thống kê
(statistical data analysis systems)
„ Các hệ thống học máy (machine learning 
systems)
„ Các hệ thống truy hồi thông tin (information 
retrieval systems)
„ Các hệ cơ sở dữ liệu diễn dịch (deductive 
database systems) 
„ Các hệ cơ sở dữ liệu (database systems)
„  
58
58
1.3. Ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu
Data Collection and Database Creation
(1960s and earlier)
Database Management Systems
(1970s-early 1980s)
Advanced Database Systems
(mid-1980s-present)
Advanced Data Analysis: 
Data Warehousing and Data Mining
(late 1980s-present)
Web-based Database Systems
(1990s-present)
New Generation of Integrated Data 
and Information Systems
(present-future)
Sự tiến hóa của 
công nghệ 
hệ cơ sở dữ liệu
59
59
1.3. Ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu
‡ Công nghệ hiện đại trong lĩnh vực quản lý
thông tin
„ Hiện diện khắp nơi (ubiquitous) và có tính ẩn
(invisible) trong nhiều khía cạnh của đời sống
hằng ngày
‡ Làm việc, mua sắm, tìm kiếm thông tin, nghỉ ngơi, 
„ Được áp dụng trong nhiều ứng dụng thuộc nhiều
lĩnh vực khác nhau
„ Hỗ trợ các nhà khoa học, giáo dục học, kinh tế
học, doanh nghiệp, khách hàng, 
60
60
1.4. Ứng dụng của khai phá dữ liệu
‡ Trong kinh doanh (business)
‡ Trong tài chính (finance) và tiếp thị bán
hàng (sales marketing)
‡ Trong thương mại (commerce) và ngân hàng
(bank)
‡ Trong bảo hiểm (insurance)
‡ Trong khoa học (science) và y sinh học
(biomedicine)
‡ Trong điều khiển (control) và viễn thông
(telecommunication)
‡ 
61
61
1.5. Tóm tắt
‡Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá ra các mẫu 
được quan tâm từ lượng lớn dữ liệu. 
„ Mẫu kết quả khai phá được là những mẫu thể hiện tri thức nếu chúng dễ hiểu, 
hợp lệ với một mức độ chắc chắn, hữu dụng, và mới đối với người dùng.
„ Lượng lớn dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu truyền thống/hiện đại, kho dữ liệu, hay 
từ các nguồn thông tin khác (spatial, time series, text, multimedia, web, ).
„ Các tác vụ khai phá dữ liệu bao gồm khai phá mô tả lớp/khái niệm (đặc trưng
hóa và phân biệt hóa dữ liệu), khai phá luật kết hợp/tương quan, phân lớp, dự 
đoán, gom cụm, phân tích xu hướng, phân tích độ lệch và phần tử biên, phân 
tích độ tương tự, 
‡ Năm thành tố cơ bản để đặc tả một tác vụ khai phá dữ liệu: dữ liệu cụ thể sẽ được 
khai phá, loại tri thức sẽ đạt được, tri thức nền, các độ đo, và các kỹ thuật biểu 
diễn/trực quan hóa tri thức.
‡ Bốn thành phần cơ bản của một giải thuật khai phá dữ liệu: cấu trúc mẫu hay mô
hình, hàm tỉ số, phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa, chiến lược quản lý dữ liệu.
62
62
1.5. Tóm tắt
‡ Khai phá dữ liệu được xem như là một phần của quá trình khám 
phá tri thức. 
‡ Quá trình khám phá tri thức là một chuỗi lặp gồm các bước: làm 
sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, chọn lựa dữ liệu, biến đổi dữ liệu, 
khai phá dữ liệu, đánh giá mẫu, và biểu diễn tri thức.
‡ Nhiều lĩnh vực khác nhau có liên quan với khai phá dữ liệu: công
nghệ cơ sở dữ liệu, lý thuyết thống kê, học máy, khoa học thông
tin, trực quan hóa, 
‡ Các vấn đề liên quan: phương pháp luận khai phá dữ liệu, vấn đề
tương tác người dùng, khả năng co giãn dữ liệu và hiệu suất, vấn 
đề xử lý lượng lớn các kiểu dữ liệu khác nhau, vấn đề khai thác 
các ứng dụng khai phá dữ liệu cũng như sự ảnh hưởng xã hội của 
chúng.
63
63
Hỏi & Đáp