Khám Phá Dữ Liệu và Ứng Dụng Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

Phát hiện tri thức (Knowledge Discovery) trong cơ sở dữ liệu là một quy trình nhận diện các mẫu và mô hình có giá trị, mới lạ, hữu ích và dễ hiểu trong dữ liệu. Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một bước trong quy trình này, bao gồm các thuật toán khai thác dữ liệu chuyên dụng để tìm ra các mẫu hoặc mô hình ẩn dưới dữ liệu. Mục tiêu chung là tìm ra các mẫu và/hoặc mô hình đang tồn tại trong các cơ sở dữ liệu nhưng vẫn còn bị che khuất bởi hàng núi dữ liệu. Quy trình phát hiện tri thức bao gồm nhiều bước, từ tìm hiểu lĩnh vực ứng dụng đến tiền xử lý dữ liệu và đánh giá tri thức.

Để đạt được mục tiêu dự đoán và mô tả, khai phá dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các phương pháp phổ biến bao gồm: quy nạp, phát hiện các luật kết hợp, sử dụng cây quyết định, các phương pháp phân lớp và hồi quy phi tuyến, phân nhóm và phân đoạn, các phương pháp dựa trên mẫu, mô hình phụ thuộc dựa trên đồ thị xác suất, mô hình học quan hệ, mạng neuron và thuật giải di truyền. Mỗi phương pháp có ưu điểm và hạn chế riêng, phù hợp với từng loại dữ liệu và mục tiêu khai phá cụ thể. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp là yếu tố then chốt để đạt được kết quả khai phá hiệu quả.

Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quy trình khai phá dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu, biến đổi dữ liệu và rút gọn dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu giúp loại bỏ nhiễu và các giá trị không chính xác. Xử lý dữ liệu thiếu giúp điền vào các giá trị bị thiếu hoặc loại bỏ các bản ghi không đầy đủ. Biến đổi dữ liệu giúp chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho các thuật toán khai phá. Rút gọn dữ liệu giúp giảm kích thước dữ liệu mà vẫn giữ được thông tin quan trọng.

Đạo đức và bảo mật là những vấn đề quan trọng cần được xem xét trong khai phá dữ liệu. Việc sử dụng dữ liệu cá nhân cần tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Cần tránh việc sử dụng dữ liệu để phân biệt đối xử hoặc gây hại cho các cá nhân hoặc nhóm người. Cần có các biện pháp bảo mật để ngăn chặn truy cập trái phép vào dữ liệu và bảo vệ dữ liệu khỏi bị đánh cắp hoặc sửa đổi.

Trong mỗi CSDL luôn tồn tại nhiều mối liên hệ giữa các thuộc tính, giữa các bộ; sự liên hệ này có thể xảy ra trong cùng một quan hệ hoặc trong các quan hệ của một lược đồ CSDL. Các mối liên hệ này là những điều kiện bất biến mà tất cả các bộ của những quan hệ có liên quan trong CSDL đều phải thỏa mãn ở mọi thời điểm. Những điều kiện bất biến đó được gọi là ràng buộc toàn vẹn. Phụ thuộc hàm là một công cụ dùng để biểu diễn một cách hình thức một số ràng buộc toàn vẹn.

Trong những năm gần đây, việc tìm kiếm các thuật toán cho phép khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ đang được quan tâm nghiên cứu, một trong những thuật toán đó là TANE - một thuật toán tương đối hiệu quả trong khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ. Thuật toán TANE là một thuật toán hiệu quả để khai phá phụ thuộc hàm xấp xỉ. Nó sử dụng phương pháp phân vùng để chia bảng ghi thành các nhóm dựa trên các giá trị khác nhau cho mỗi cột (thuộc tính).

Phân tích dữ liệu học tập có thể giúp hiểu rõ hơn về hành vi học tập của sinh viên, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập và cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho sinh viên. Các hệ thống học tập thích ứng có thể được phát triển để điều chỉnh nội dung và phương pháp giảng dạy phù hợp với nhu cầu và khả năng của từng sinh viên.

Các mô hình dự đoán có thể được xây dựng để xác định sinh viên có nguy cơ bỏ học dựa trên các yếu tố như điểm số, số buổi vắng mặt, hoạt động ngoại khóa và tình hình tài chính. Việc xác định sớm các sinh viên có nguy cơ bỏ học cho phép nhà trường cung cấp hỗ trợ kịp thời, giúp sinh viên vượt qua khó khăn và tiếp tục học tập.

Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu. Python có cú pháp đơn giản, dễ học và có nhiều thư viện hỗ trợ phân tích dữ liệu như NumPy, Pandas và Scikit-learn. R là ngôn ngữ chuyên dụng cho thống kê và phân tích dữ liệu, với nhiều gói hỗ trợ các phương pháp thống kê và trực quan hóa dữ liệu.

Weka và SPSS là hai công cụ khai phá dữ liệu cung cấp giao diện đồ họa thân thiện, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ khai phá dữ liệu mà không cần viết code. Weka là phần mềm mã nguồn mở, cung cấp nhiều thuật toán khai phá dữ liệu và công cụ tiền xử lý dữ liệu. SPSS là phần mềm thương mại, cung cấp nhiều tính năng phân tích thống kê và khai phá dữ liệu.

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning) vào khai phá dữ liệu sẽ cho phép phân tích dữ liệu phức tạp hơn và khám phá các mẫu và mô hình ẩn sâu trong dữ liệu. Các mô hình học sâu có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh, văn bản và âm thanh, mở ra nhiều ứng dụng mới trong các lĩnh vực khác nhau.

Việc tăng cường hợp tác quốc tế và trao đổi kinh nghiệm với các trường đại học và viện nghiên cứu hàng đầu thế giới sẽ giúp nâng cao trình độ nghiên cứu và ứng dụng khai phá dữ liệu tại ĐHQGHN. Các chương trình trao đổi sinh viên và giảng viên, các dự án nghiên cứu chung và các hội thảo khoa học quốc tế sẽ tạo cơ hội cho các nhà nghiên cứu và sinh viên của ĐHQGHN học hỏi kinh nghiệm và kiến thức từ các chuyên gia hàng đầu thế giới.