Giới thiệu
Khi công nghệ thông tin phát triển, khối lượng dữ liệu lưu trữ ngày càng gia tăng. Trong những khối dữ liệu khổng lồ này, có nhiều thông tin quý giá có thể dẫn đến những thành công trong các lĩnh vực như sản xuất và kinh doanh. Việc khai thác và xử lý thông tin để áp dụng vào cuộc sống không chỉ là một kỹ thuật đơn thuần, mà còn đòi hỏi một lĩnh vực khoa học mới: khoa học về phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu.
Các Kỹ thuật Khai phá Dữ liệu
a. Mô tả Khái niệm (Concept Description)
Luôn luôn là việc mô tả, tổng hợp và tóm tắt khái niệm.
b. Quy luật Kết hợp (Association Rules)
Dạng luật biểu diễn tri thức dưới hình thức đơn giản.
c. Phân lớp và Dự đoán (Classification & Prediction)
Phân loại đối tượng vào một trong nhiều lớp đã biết trước. Phương pháp này thường sử dụng các kỹ thuật máy học như cây quyết định (Decision Tree) và mạng nơ ron nhân tạo (Neural Network).
d. Phân cụm (Clustering)
Phân chia các đối tượng thành từng cụm mà không cần biết trước số lượng cụm.
e. Khai phá Chuỗi (Sequential/Temporal Patterns)
Giống như khai phá quy luật kết hợp nhưng có thêm chiều thời gian và trình tự, được ứng dụng trong tài chính và chứng khoán.
Xác định Vấn Đề
Hiện nay, việc khai phá dữ liệu đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực bán lẻ. Một trong những mục tiêu chính là tối ưu hóa cách sắp xếp hàng hóa và các hoạt động kinh doanh liên quan nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc phân tích dữ liệu mua hàng từ quá khứ để tìm ra quy luật kết hợp, từ đó đề xuất những kiến nghị hỗ trợ hoạt động kinh doanh.
Ví dụ, ở siêu thị Walmart, họ có chiến lược bày trí bia và bỉm cạnh nhau. Khi một người tiêu dùng tìm mua bỉm, họ thường có xu hướng mua bia, điều này mang lại lợi nhuận đáng kể cho siêu thị. Hay một tiệm bánh tại Edinburgh muốn gia tăng doanh số bằng cách nghiên cứu về hành vi mua sắm của khách hàng và sắp xếp các sản phẩm liên quan gần nhau.
Phân Tích Giỏ Hàng (Market Basket Analysis)
Phân tích giỏ hàng là kỹ thuật để phân tích hành vi mua sắm dựa trên lịch sử giao dịch, nhằm hiểu rõ hơn thói quen tiêu dùng của khách hàng và từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị hợp lý.
Lợi ích của Phân Tích Giỏ Hàng:
- Thấu hiểu hành vi của khách hàng.
- Tăng thị phần và tạo ra lợi thế cạnh tranh.
- Tối ưu hóa hoạt động bán hàng.
- Tăng trưởng doanh thu.
Quy luật Kết hợp và Thuật toán Apriori
1. Quy luật Kết hợp
Ra đời từ năm 1993, khai phá quy luật kết hợp đã trở thành một phương pháp phổ biến để khám phá mối liên kết trong dữ liệu. Một quy luật kết hợp có dạng X → Y, trong đó X, Y là các tập con của tập thuộc tính I và không giao nhau.
Các Đo Lường Chính:
- Độ Hỗ Trợ (Support): Tính phổ biến của mối quan hệ.
- Độ Tin Cậy (Confidence): Tình huống xảy ra của mối quan hệ khi yếu tố đầu vào đã xảy ra.
- Lift: Tỷ lệ tăng của yếu tố B khi A xuất hiện.
Có các khái niệm quan trọng khác như tập mục, giao dịch, và tập phổ biến. Quy luật kết hợp chỉ có ý nghĩa thực tế khi thỏa mãn các ngưỡng hỗ trợ và tin cậy cụ thể.
2. Thuật Toán Apriori
Thuật toán Apriori, được phát triển bởi R. Agrawal và R. Srikant vào năm 1994, nhằm tìm kiếm các tập phổ biến trong dữ liệu lớn. Thuật toán utilizizes kiến thức hiện có để giảm bớt phạm vi tìm kiếm, đồng thời đảm bảo rằng tất cả các tập con không rỗng của một tập hợp phổ biến cũng phải là phổ biến.
Quy trình của Thuật Toán:
- Quét toàn bộ cơ sở dữ liệu để tìm độ hỗ trợ của 1-itemset.
- Kết hợp các itemsets phổ biến từ bước trước để sinh ra candidate k-itemset.
- Quét lại cơ sở dữ liệu để xác định support cho từng candidate k-itemset.
- Lặp lại cho đến khi không còn candidate set.
- Sinh ra các luật kết hợp từ các tập itemset phổ biến.
Thuật toán này rất có ích trong việc giúp các nhà kinh doanh đưa ra các dự đoán từ dữ liệu quá khứ, từ đó cải thiện doanh thu và lợi nhuận.
Bài viết này là một nỗ lực tìm hiểu của tôi về quy luật kết hợp và thuật toán Apriori. Mong nhận được đóng góp của mọi người!
Nguồn Tham Khảo:
- Viblo
- Bis.net.vn
source: viblo
