Khóa Luận Tốt Nghiệp: Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Với InfoSphere Warehouse và Cognos của IBM

PHẦN MỞ ĐẦU

LỜI CẢM ƠN

NHẬN XÉT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHO DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU

1.1. Kho dữ liệu

1.1.1. Định nghĩa kho dữ liệu

1.1.2. Đặc tính của kho dữ liệu

1.1.3. Mục tiêu của kho dữ liệu

1.1.4. Mô hình của kho dữ liệu

1.2. Khai phá dữ liệu

1.2.1. Định nghĩa khai phá dữ liệu

1.2.2. Quá trình khai phá dữ liệu

1.2.3. Kiến trúc hệ thống khai phá dữ liệu

1.2.4. Kĩ thuật khai phá dữ liệu

1.2.5. Các dạng dữ liệu có thể khai phá

1.2.6. Ứng dụng khai phá dữ liệu

1.3. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU DB2, INFOSPHERE WAREHOUSE & COGNOS

2.1. IBM DB2 Express-C

2.1.1. Tổng quan về IBM DB2 Express-C

2.1.2. Những điểm mới nổi bật của DB2 Express-C

2.1.3. Các máy chủ của DB2

2.1.4. Máy khách DB2

2.1.5. Môi trường của DB2

2.1.6. Các công cụ của DB2

2.2. IBM InfoSphere Warehouse

2.2.1. Tổng quan về InfoSphere Warehouse

2.2.2. Các thành phần của InfoSphere Warehouse

2.2.3. Kiến trúc cài đặt InfoSphere Warehouse trên nhiều máy tính

2.2.4. Khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse

2.3. IBM Cognos Business Intelligence

2.3.1. Giới thiệu về IBM Cognos BI

2.3.2. Công cụ OLAP của IBM Cognos BI

2.3.3. Các chức năng của IBM Cognos BI

2.3.4. Chức năng tạo báo cáo

2.4. Tích hợp KPDL trong InfoSphere Warehouse và tạo báo cáo Cognos

2.5. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG LUẬT KẾT HỢP TRONG BÀI TOÁN PHÂN TÍCH GIỎ HÀNG HÓA

3.1. Mô tả bài toán

3.2. Luật kết hợp trong khai phá dữ liệu

3.2.1. Khái niệm luật kết hợp

3.2.2. Khai phá luật kết hợp

3.2.3. Một số thuật toán khai phá luật kết hợp

3.3. Tạo cơ sở dữ liệu bằng IBM DB2

3.4. Thực hiện khai phá dữ liệu bằng IBM InfoSphere Warehouse

3.4.1. Kết nối cơ sở dữ liệu

3.4.2. Kích hoạt cơ sở dữ liệu

3.4.3. Khai phá dữ liệu

3.4.4. Tạo thủ tục

3.5. Tạo báo cáo bằng IBM Cognos

3.5.1. Tạo siêu dữ liệu bằng Cognos Framework Manager

3.5.2. Đóng gói dữ liệu và xuất bản

3.5.3. Tạo một báo cáo Cognos

3.6. Kết luận chương 3

PHẦN KẾT LUẬN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Khóa Luận Tốt Nghiệp Khai Phá Dữ Liệu

Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc ứng dụng khai phá dữ liệu với InfoSphere Warehouse và Cognos của IBM. Mục tiêu chính là tìm hiểu cách mà các công cụ này có thể hỗ trợ trong việc phân tích dữ liệu lớn, từ đó giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn. Việc áp dụng khai phá dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn mang lại giá trị gia tăng cho doanh nghiệp.

1.1. Khái Niệm Về Khai Phá Dữ Liệu

Khai phá dữ liệu là quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn. Nó bao gồm các kỹ thuật như phân tích thống kê, học máy và trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu là phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định.

1.2. Giới Thiệu Về InfoSphere Warehouse

InfoSphere Warehouse là một giải pháp kho dữ liệu của IBM, cho phép tổ chức lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả. Nó hỗ trợ việc phân tích dữ liệu và tạo báo cáo thông minh, giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về hoạt động kinh doanh.

II. Thách Thức Trong Khai Phá Dữ Liệu Với InfoSphere

Mặc dù InfoSphere Warehouse và Cognos mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai khai phá dữ liệu cũng gặp phải một số thách thức. Các vấn đề như chất lượng dữ liệu, khả năng tích hợp và sự phức tạp trong việc phân tích dữ liệu lớn là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Vấn Đề Chất Lượng Dữ Liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến hiệu quả của khai phá dữ liệu. Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến những quyết định sai lầm. Do đó, việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là rất quan trọng.

2.2. Khả Năng Tích Hợp Dữ Liệu

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là một thách thức lớn. Các hệ thống khác nhau có thể sử dụng các định dạng và cấu trúc khác nhau, điều này làm cho việc kết hợp dữ liệu trở nên phức tạp.

III. Phương Pháp Khai Phá Dữ Liệu Hiệu Quả Với Cognos

Để khai thác tối đa tiềm năng của Cognos, cần áp dụng các phương pháp hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu. Việc sử dụng các thuật toán khai phá dữ liệu phù hợp sẽ giúp phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

3.1. Sử Dụng Luật Kết Hợp Trong Phân Tích

Luật kết hợp là một trong những kỹ thuật phổ biến trong khai phá dữ liệu. Nó giúp xác định mối quan hệ giữa các sản phẩm trong giỏ hàng, từ đó hỗ trợ các quyết định kinh doanh như sắp xếp hàng hóa.

3.2. Tạo Báo Cáo Thông Minh Với Cognos

Cognos cho phép tạo ra các báo cáo trực quan và dễ hiểu từ dữ liệu đã phân tích. Việc này giúp các nhà quản lý nhanh chóng nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định kịp thời.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Khai Phá Dữ Liệu

Việc ứng dụng khai phá dữ liệu trong thực tiễn đã mang lại nhiều kết quả tích cực cho các doanh nghiệp. Các báo cáo từ Cognos giúp các nhà quản lý có cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường.

4.1. Phân Tích Giỏ Hàng Hóa Tại Siêu Thị

Phân tích giỏ hàng hóa giúp xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau. Điều này hỗ trợ trong việc tối ưu hóa việc trưng bày sản phẩm và các chương trình khuyến mãi.

4.2. Tối Ưu Hóa Quy Trình Kinh Doanh

Khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình kinh doanh bằng cách phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện hiệu suất làm việc.

V. Kết Luận Về Khóa Luận Tốt Nghiệp

Khóa luận này đã chỉ ra rằng việc ứng dụng khai phá dữ liệu với InfoSphere Warehouse và Cognos của IBM không chỉ giúp nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu mà còn hỗ trợ ra quyết định kinh doanh chính xác hơn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ còn phát triển mạnh mẽ.

5.1. Tương Lai Của Khai Phá Dữ Liệu

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, khai phá dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp ra quyết định.

5.2. Khuyến Nghị Cho Các Doanh Nghiệp

Các doanh nghiệp nên đầu tư vào công nghệ khai phá dữ liệu và đào tạo nhân viên để tận dụng tối đa các công cụ như Cognos và InfoSphere Warehouse.

Tìm Hiểu InfoSphere Warehouse và Cognos của IBM - Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Bài Toán Phân Tích Giỏ Hàng Hóa