CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÁT HIỆN TRI THỨC 1.1 Giới thiệu tổng quan Trong thời đại ngày nay, với sự phát triển vượt bật của công nghệ thông tin, các hệ thống thông tin có thể lưu trữ một khối lượng lớn dữ liệu về hoạt động hàng ngày của chúng. Không có một lĩnh vực nào lại không cần đến sự hỗ trợ của công nghệ thông tin và sự thành công của các lĩnh vực đó phụ thuộc rất nhiều vào việc nắm bắt thông tin một cách nhạy bén, nhanh chóng và hữu ích. Với nhu cầu như thế nếu chỉ sử dụng thao tác thủ công truyền thống thì độ chính xác không cao và mất rất nhiều thời gian. Từ khối dữ liệu này, các kỹ thuật trong Khai Phá Dữ Liệu (KPDL) và Máy Học (MH) có thể dùng để trích xuất những thông tin hữu ích mà chúng ta chưa biết.
Các tri thức vừa học được có thể vận dụng để cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống thông tin ban đầu. Do vậy việc khai phá tri thức từ dữ liệu trong các tập tài liệu lớn chứa đựng thông tin phục vụ nhu cầu nắm bắt thông tin có vai trò hết sức to lớn. Từ đó, các kĩ thuật khai phá dữ liệu đã trở thành một lĩnh vực thời sự của nền CNTT thế giới hiện nay. Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một lĩnh vực mới xuất hiện, nhằm tự động khai thác những thông tin, những tri thức có tính tiềm ẩn, hữu ích từ những CSDL lớn cho các đơn vị, tổ chức, doanh nghiệp,… từ đó làm thúc đẩy khả năng sản xuất, kinh doanh, cạnh tranh cho các đơn vị, tổ chức này.
Các kết quả khoa học cùng những ứng dụng thành công trong khám phá tri thức, cho thấy, khai phá dữ liệu là một lĩnh vực phát triển bền vững, mang lại nhiều lợi ích và có nhiều triển vọng, đồng thời có ưu thế hơn hẳn so với các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống. Hiện nay, khai phá dữ liệu đã ứng dụng ngày càng rộng rãi trong các lĩnh vực như: Thương mại, tài chính, điều trị y học, viễn thông, tin – sinh… 1.1 Khái niệm khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu (data mining) là quá trình trích xuất, khai thác các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến các phương pháp tại giao điểm của máy học, 4 thống kê và các hệ thống cơ sở dữ liệu và sử dụng những dữ liệu có giá trị tiềm ẩn từ bên trong lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu (CSDL), kho dữ liệu, trung tâm dữ liệu lớn hơn là Big Data dựa trên kĩ thuật như mạng nơ ron, lí thuyết tập thô, tập mờ, biểu diễn tri thức. Khai phá dữ liệu là một công đoạn trong hoạt động “làm sạch” dữ liệu giúp cho dữ liệu được truyền dẫn một cách nhanh nhất. Mục tiêu tổng thể của quá trình khai thác dữ liệu là trích xuất thông tin từ một bộ dữ liệu và chuyển nó thành một cấu trúc dễ hiểu để sử dụng tiếp.
Ngoài bước phân tích thô, nó còn liên quan tới cơ sở dữ liệu và các khía cạnh quản lý dữ liệu, xử lý dữ liệu trước, suy xét mô hình và suy luận thống kê, các thước đo thú vị, các cân nhắc phức tạp, xuất kết quả về các cấu trúc được phát hiện, hiện hình hóa và cập nhật trực tuyến. Khai thác dữ liệu là bước phân tích của quá trình “khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu” hoặc KDD. Định nghĩa: Khai phá dữ liệu là một quá trình tìm kiếm, phát hiện các tri thức mới, tiềm ẩn, hữu dụng trong CSDL lớn. Khai phá tri thức trong CSDL (Knowledge Discovery in Databases - KDD) là mục tiêu chính của khai phá dữ liệu, do vậy hai khái niệm khai phá dữ liệu và KDD được các nhà khoa học trên hai lĩnh vực xem là tương đương với nhau.
Thế nhưng, nếu phân chia một cách chi tiết thì khai phá dữ liệu là một bước chính trong quá trình KDD.2 Nhiệm vụ của khai phá dữ liệu Những nhiệm vụ cơ bản nhất của KPDL là: • Phân cụm, phân loại, phân nhóm, phân lớp. • Khai phá luật kết hợp. • Lập mô hình dự báo. • Phân tích đối tượng ngoài cuộc.
• Phân tích sự tiến hóa.3 Một số ứng dụng khai phá dữ liệu Mặc dù còn rất nhiều vấn đề mà KPDL cần phải tiếp tục nghiên cứu để giải quyết nhưng tiềm năng của nó đã được khẳng định bằng sự ra đời của rất nhiều ứng 5 dụng. các ứng dụng của KPDL trong khoa học cũng được phát triển. các công ty phần mềm lớn trên thế giới cũng rất quan tâm và chú trọng tới việc nghiên cứu và phát triển kỹ thuật khai phá dữ liệu: oracle tích hợp các công cụ khai phá dữ liệu vào bộ oracle 9i, IBM đã đi tiên phong trong việc phát triển các ứng dụng khai phá dữ liệu với các ứng dụng như Intelligence miner, …Ta có thể đưa ra một số ứng dụng trong các lĩnh vực như: • Thương mại: Phân tích dữ liệu bán hàng và thi trường, phân tích đầu tư, quyết định cho vay, phát hiện gian lận. • Thông tin sản xuất: Điều khiển và lập kế hoạch, hệ thống quản lý, phân tích kết quả thử nghiệm.
• Thông tin khoa học: dự báo thời tiết, CSDL sinh học: Ngân hàng gen, khoa học địa lý: dự báo động đất. • Trong y tế, marketing, ngân hàng, viễn thông, du lịch, internet.4 Bước phát triển của việc tổ chức và khai thác các CSDL Cùng với việc tăng không ngừng khối lượng dữ liệu, các hệ thống thông tin cũng được chuyên môn hóa, phân hoạch theo các lĩnh vực ứng dụng như sản xuất, tài chính, buôn bán thị trường v. Như vậy, bên cạnh chức năng khai thác dữ liệu có tính chất tác nghiệp, sự thành công trong kinh doanh không còn là năng suất của các hệ thống thông tin nữa mà là tính linh hoạt và sẵn sàng đáp lại những yêu cầu trong thực tế, CSDL cần đem lại những “tri thức” hơn là chính những dữ liệu đó. các quyết định cần phải có càng nhanh càng tốt và phải chính xác dựa trên những dữ liệu sẵn có.
lúc này các mô hình CSDL truyền thống và ngôn ngữ SQL đã cho thấy không có khả năng thực hiện công việc này. Để lấy được tri thức trong khối dữ liệu khổng lồ này, người ta đã đi tìm những kỹ thuật có khả năng hợp nhất các dữ liệu từ các hệ thống giao dịch khác nhau, chuyển đổi thành một tập hợp các cơ sở dữ liệu ổn định, có chất lượng, chỉ được sử dụng riêng cho một vài mục đích nào đó. các kỹ thuật đó được gọi chung là kỹ thuật tạo kho dữ liệu (data warehousing) và môi trường các dữ liệu có được gọi là các kho dữ liệu (data warehouse). Với những thách thức như vậy, các nhà nghiên 6 cứu đã đưa ra một phương pháp mới trên kho dữ liệu đáp ứng cả nhu cầu trong khoa học cũng như trong hoạt động thực tiễn.
Đó chính là công nghệ phát hiện tri thức từ cơ sở dữ liệu 1.5 Quá trình phát hiện tri thức Một vấn đề rất quan trọng để dẫn đến thành công là việc biết sử dụng thông tin một cách có hiệu quả. Điều đó có nghĩa là từ các dữ liệu sẵn có phải tìm ra những thông tin tiềm ẩn có giá trị mà trước đó chưa được phát hiện, phải tìm ra những xu hướng phát triển và những yếu tố tác động lên chúng. Thực hiện công việc đó chính là thực hiện quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Database – KDD) mà trong đó kỹ thuật này cho phép ta lấy được các tri thức chính là pha khai phá dữ liệu (KPDL). Quá trình phát hiện tri thức tiến hành qua 6 giai đoạn như Hình 1.1: Quá trình phát hiện tri thức Quá trình khám phá tri thức từ CSDL là một quá trình có sử dụng nhiều phương pháp và công cụ tin học nhưng vẫn là một quá trình mà trong đó con người là trung tâm.
Do đó, nó không phải là một hệ thống phân tích tự động mà là một hệ thống bao gồm nhiều hoạt động tương tác thường xuyên giữa con người và CSDL, tất nhiên là với sự hỗ trợ của các công cụ tin học. Người sử dụng hệ thống ở đây 7 phải là người có kiến thức cơ bản về lĩnh vực cần phát hiện tri thức để có thể chọn được đúng các tập con dữ liệu, các lớp mẫu phù hợp và đạt tiêu chuẩn quan tâm so với mục đích. Tri thức mà ta nói ở đây là các tri thức rút ra từ các CSDL, thường để phục vụ cho việc giải quyết một loạt nhiệm vụ nhất định trong một lĩnh vực nhất định. Do đó, quá trình phát hiện tri thức cũng mang tính chất hướng nhiệm vụ, không phải là phát hiện mọi tri thức bất kỳ mà là phát hiện tri thức nhằm giải quyết tốt nhiệm vụ đề ra.1 quá trình phát hiện tri thức bắt đầu của quá trình là kho dữ liệu thô và kết thúc với tri thức được chiết xuất ra.
Về lý thuyết thì có vẻ rất đơn giản nhưng thực sự đây là một quá trình rất khó khăn gặp phải rất nhiều vướng mắc như: quản lý các tập dữ liệu, phải lặp đi lặp lại toàn bộ quá trình, v.1 Gom dữ liệu (Gathering) Tập hợp dữ liệu là bước đầu tiên trong quá trình khai phá dữ liệu. Đây là bước được khai thác trong một cơ sở dữ liệu, một kho dữ liệu và thậm chí các dữ liệu từ các nguồn ứng dụng Web.2 Lựa chọn dữ liệu (Selection) Ở giai đoạn này dữ liệu được lựa chọn hoặc phân chia theo một số tiêu chuẩn nào đó phục vụ mục đích khai thác, ví dụ chọn tất cả những người có tuổi đời từ 25 - 35 và có trình độ đại học.3 Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị dữ liệu (Cleaning, Pre-processing and Preparation) Giai đoạn thứ ba này là giai đoạn hay bị sao lãng, nhưng thực tế nó là một bước rất quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu. Một số lỗi thường mắc phải trong khi gom dữ liệu là tính không đủ chặt chẽ, logíc. Vì vậy, dữ liệu thường chứa các giá trị vô nghĩa và không có khả năng kết nối dữ liệu.
Giai đoạn này sẽ tiến hành xử lý những dạng dữ liệu không chặt chẽ nói trên. Những dữ liệu dạng này được xem như thông tin dư thừa, không có giá trị. Bởi vậy, đây là một quá trình rất quan trọng vì dữ liệu này nếu không được “làm sạch - tiền xử lý - chuẩn bị trước” thì sẽ gây nên những kết quả sai lệch nghiêm trọng.
