CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỒ ÁN Trong bối cảnh một thị trường bán lẻ đầy cạnh tranh, việc hiểu rõ và phân tích sâu sắc về hành vi mua sắm của khách hàng là chìa khóa để thành công. Siêu Thị Fatkun, một trong những địa chỉ mua sắm uy tín và phổ biến, đã nhận ra tầm quan trọng của việc này và quyết định thực hiện một cuộc khảo sát để có thể tổng kết lại thành một bộ dữ liệu phân tích khách hàng để thúc đẩy chiến lược kinh doanh của mình. Đầu tiên, để hiểu được ngữ cảnh của bộ dữ liệu, chúng ta cần nhìn vào đặc điểm của Siêu Thị Fatkun. Đây là một siêu thị lớn với vị trí thuận lợi và một loạt các sản phẩm từ thực phẩm đến hàng tiêu dùng hàng ngày.
Mục tiêu của Fatkun là tăng cường lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng. Để đạt được điều này, họ cần hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm và thói quen của khách hàng. Bộ dữ liệu phân tích khách hàng của Siêu Thị Fatkun bao gồm thông tin về bản ghi bán hàng bao gồm cả lợi nhuận của siêu thị , bao gồm thông tin khách hàng, địa chỉ, thông tin sản phẩm, lợi nhuận. Dựa trên bộ dữ liệu này, chúng ta có thể phân loại khách hàng thành các nhóm để có thể tìm kiếm khách hàng tiềm năng.
Ngoài ra, siêu thị Fatkun còn mong muốn tìm kiếm tệp khách hàng cá nhân có khả năng sẽ đăng kí trở thành “thành viên” tại siêu thị. Do đó, bộ dữ liệu phân tích khách hàng của Fatkun được ra đời thông qua việc thu thập thông tin khách hàng, bao gồm thông tin chi tiết về từng khách hàng cá nhân, từ thông tin cá nhân đến lịch sử mua sắm và các hoạt động trước đó tại siêu thị. Dựa trên bộ dữ liệu này, Fatkun có thể phân loại và đánh giá khả năng của từng khách hàng cá nhân khi họ đăng kí trở thành thành viên của siêu thị. Cuối cùng, một trong những khía cạnh quan trọng nhất trong phân tích hành vi mua sắm tại Fatkun là việc nắm bắt loại sản phẩm mà khách hàng quan tâm và thường xuyên mua sắm.
Phân tích sâu về loại sản phẩm này không chỉ giúp Fatkun hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của khách hàng mà còn giúp cửa hàng tối ưu hóa việc quản 4 Downloaded by TOM TIT (tomboy1@gmail.com) lOMoARcPSD|39605280 Ứng Dụng Sas Jmp Pro 14 Thực Hiện Khai Phá Dữ Liệu Trong Dịch Vụ Bán Hàng Tại Siêu Thị Fatkun lý kho hàng, cung cấp các sản phẩm phù hợp và thiết kế các chiến lược giảm giá và quảng cáo hiệu quả.2 MỤC TIÊU ĐỒ ÁN - Ứng dụng phần mềm SAS JMP Pro 14 vào để hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng. - Phân tích dữ liệu để xác định các mẫu mua hàng phổ biến của khách hàng tại siêu thị Fatkun. - Phát triển một mô hình dự đoán để ước lượng doanh số bán hàng tương lai dựa trên các yếu tố như quảng cáo, giảm giá, và các biến số khác. - Phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi mua hàng, giúp siêu thị Fatkun tùy chỉnh chiến lược tiếp thị và dịch vụ cho từng nhóm khách hàng.3 DỰ KIẾN KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC - Hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất.
- Xác định các mối quan hệ và xu hướng hỗ trợ trong việc tạo ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả - Dự đoán hành vi mua sắm tương lai của khách hàng. - 5 Downloaded by TOM TIT (tomboy1@gmail.com) lOMoARcPSD|39605280 Ứng Dụng Sas Jmp Pro 14 Thực Hiện Khai Phá Dữ Liệu Trong Dịch Vụ Bán Hàng Tại Siêu Thị Fatkun CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 GIỚI THIỆU VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 2.1 Khái niệm Data mining – khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu nhất định để xác định xu hướng, các mẫu và thiết lập các mối liên hệ hữu ích nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu. Mục tiêu của việc này là cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai, nhằm đưa ra các quyết định được hỗ trợ dữ liệu từ các tập dữ liệu khổng lồ. Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán.2 Vai trò của khai phá dữ liệu trong kinh doanh Khai phá dữ liệu (data mining) đóng vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực kinh doanh và có thể mang lại nhiều lợi ích đáng kể.
Dưới đây là một số vai trò chính của khai phá dữ liệu trong kinh doanh: - Dự đoán và phân loại: Khai phá dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán các sự kiện tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Nó cũng có thể được sử dụng để phân loại các mục tiêu, như xác định khách hàng tiềm năng, phân loại sản phẩm, hoặc đánh giá rủi ro tín dụng. - Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh: Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình và chiến lược kinh doanh của mình. Nó có thể giúp cải thiện hiệu suất hoạt động, tăng cường hiệu quả chi phí, và tối ưu hóa việc quản lý tồn kho.
- Phát triển sản phẩm và dịch vụ: Bằng cách khai thác dữ liệu từ phản hồi của khách hàng và hành vi mua hàng, doanh nghiệp có thể hiểu được nhu cầu của thị trường và phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp. - Quản lý mối quan hệ khách hàng: Khai phá dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, bao gồm hành vi mua hàng, sở thích, và 6 Downloaded by TOM TIT (tomboy1@gmail.com) lOMoARcPSD|39605280 Ứng Dụng Sas Jmp Pro 14 Thực Hiện Khai Phá Dữ Liệu Trong Dịch Vụ Bán Hàng Tại Siêu Thị Fatkun nhu cầu. Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng cường trung thành và tăng doanh số bán hàng. - Phát hiện gian lận và rủi ro: Khai phá dữ liệu có thể giúp phát hiện ra các hoạt động gian lận, lạm dụng hoặc rủi ro khác đối với doanh nghiệp.
Điều này có thể bao gồm phát hiện gian lận tín dụng, gian lận thẻ tín dụng, hoặc phát hiện gian lận bảo hiểm.3 Quy trình khai phá dữ liệu Data Mining là một trong bốn bước của quá trình Khai thác tri thức và 4 bước gồm: 1. Thu thập dữ liệu Dữ liệu liên quan cho một ứng dụng phân tích được xác định và tập hợp. Dữ liệu có thể được đặt trong các hệ thống nguồn khác nhau, một kho dữ liệu hoặc một bể chứa dữ liệu. Một kho lưu trữ ngày càng phổ biến trong môi trường dữ liệu lớn chứa hỗn hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Nguồn dữ liệu bên ngoài cũng có thể được sử dụng. Bất cứ dữ liệu từ nơi nào đến, một nhà khoa học dữ liệu thường chuyển nó đến một kho dữ liệu chính cho các bước còn lại trong quy trình. Chuẩn bị dữ liệu Giai đoạn này bao gồm một loạt các bước để chuẩn bị khai phá dữ liệu. Nó bắt đầu với việc thăm dò, lập hồ sơ và xử lý trước dữ liệu, sau đó là công việc làm sạch dữ liệu để sửa lỗi và các vấn đề kiểm tra chất lượng dữ liệu khác.
Việc chuyển đổi dữ liệu cũng được thực hiện để làm cho các tập dữ liệu nhất quán, trừ khi một nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách phân tích dữ liệu thô chưa được lọc cho một ứng dụng cụ thể. 7 Downloaded by TOM TIT (tomboy1@gmail.com) lOMoARcPSD|39605280 Ứng Dụng Sas Jmp Pro 14 Thực Hiện Khai Phá Dữ Liệu Trong Dịch Vụ Bán Hàng Tại Siêu Thị Fatkun 3. Khai phá dữ liệu Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, các nhà khoa học dữ liệu chọn kỹ thuật data mining thích hợp và sau đó triển khai một hoặc nhiều thuật toán để thực hiện khai thác. Trong các ứng dụng học máy, các thuật toán thường phải được đào tạo trên các tập dữ liệu mẫu để tìm kiếm thông tin đang được tìm kiếm trước khi chúng chạy trên toàn bộ tập dữ liệu.
Phân tích và giải thích các dữ liệu Kết quả của data mining được sử dụng để tạo ra các mô hình phân tích có thể giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định và các hành động kinh doanh khác. Nhà khoa học dữ liệu hoặc một trong những thành viên khác của nhóm khoa học dữ liệu cũng phải truyền đạt kết quả cho các giám đốc điều hành doanh nghiệp và người dùng, thường thông qua trực quan hóa dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật kể chuyện dữ liệu (data storytelling).2 KHO DỮ LIỆU 2.1 Kiến trúc luồng dữ liệu Trong kho dữ liệu, kiến trúc luồng dữ liệu là một cấu hình lưu trữ dữ liệu trong hệ thống kho dữ liệu, cùng với việc sắp xếp cách dữ liệu chảy từ hệ thống nguồn thông qua các kho lưu trữ dữ liệu này đến các ứng dụng được người dùng cuối sử dụng. Điều này bao gồm cách các luồng dữ liệu được kiểm soát, ghi nhật ký và giám sát, cũng như cơ chế đảm bảo chất lượng của dữ liệu trong kho lưu trữ dữ liệu. Kiến trúc luồng dữ liệu khác với kiến trúc dữ liệu.
Kiến trúc dữ liệu là về cách dữ liệu được sắp xếp trong mỗi kho dữ liệu và cách kho dữ liệu được thiết kế để phản ánh các quy trình kinh doanh. Hoạt động tạo ra kiến trúc dữ liệu được gọi là mô hình hóa dữ liệu. 8 Downloaded by TOM TIT (tomboy1@gmail.com) lOMoARcPSD|39605280 Ứng Dụng Sas Jmp Pro 14 Thực Hiện Khai Phá Dữ Liệu Trong Dịch Vụ Bán Hàng Tại Siêu Thị Fatkun Hình 2.1: Kiến trúc luồng dữ liệu hoàn chỉnh Kiến trúc luồng dữ liệu là một trong những điều đầu tiên bạn cần quyết định khi xây dựng hệ thống kho dữ liệu vì kiến trúc luồng dữ liệu xác định những thành phần nào cần được xây dựng và do đó ảnh hưởng đến kế hoạch và chi phí dự án. Kiến trúc luồng dữ liệu cho biết cách dữ liệu chảy qua các kho lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu 2.2 Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu trong BI Data warehouse (DW) hay kho dữ liệu là một hệ thống lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn, nhiều môi trường khác nhau như: phần mềm bán hàng, kế toán, nhân sự hay hệ thống lõi ngân hàng,… giúp tăng cường hiệu suất của các truy vấn cho báo cáo và phân tích.
Data Warehouse hoạt động như một kho lưu trữ trung tâm. Dữ liệu đi vào kho dữ liệu từ hệ thống giao dịch và các cơ sở dữ liệu liên quan khác.