Khai phá dữ liệu - Chương 1 - ThS. Nguyễn Vương Thịnh
Chia sẻ bởi Nguyễn Vương Thịnh |
Ngày 19/03/2024 |
12
Chia sẻ tài liệu: Khai phá dữ liệu - Chương 1 - ThS. Nguyễn Vương Thịnh thuộc Công nghệ thông tin
Nội dung tài liệu:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BÀI GIẢNG MÔN HỌC
KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Giảng viên: ThS. Nguyễn Vương Thịnh
Bộ môn: Hệ thống thông tin
Hải Phòng, 2013
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
2
Thông tin về giảng viên
3
Thông tin về học phần
PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP, NGHIÊN CỨU
Nghe giảng, thảo luận, trao đổi với giảng viên trên lớp.
Tự nghiên cứu tài liệu và làm bài tập ở nhà.
PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
SV phải tham dự ít nhất 75% thời gian.
Có 02 bài kiểm tra viết giữa học phần (X = X2 = (L1 + L2)/2).
Thi kết thúc học phần bằng hình thức trắc nghiệm khách quan trên máy tính (Z = 0.5X + 0.5Y).
4
Tài liệu tham khảo
Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining Concepts and Techniques, Elsevier Inc, 2006.
Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques (the second edition), Elsevier Inc, 2005 (sử dụng kèm với công cụ Weka).
Elmasri, Navathe, Somayajulu, Gupta, Fundamentals of Database Systems (the 4th Edition), Pearson Education Inc, 2004.
Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Đoàn Sơn, Nguyễn Trí Thành, Nguyễn Thu Trang, Nguyễn Cẩm Tú, Giáo trình Khai phá dữ liệu Web, NXB Giáo dục, 2009
5
6
Công cụ phần mềm hỗ trợ
Phần mềm Weka được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của trường Đại học Waikato (New Zealand) từ năm 1999. Có thể download về tại địa chỉ: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.1. NHU CẦU KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.2. KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
1.3. KHÁI NIỆM VỀ DỮ LIỆU, MẪU VÀ TRI THỨC
1.4. CÁC BÀI TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CƠ BẢN
1.5. CÁC GIAI ĐOẠN TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.6. KIẾN TRÚC ĐIỂN HÌNH CỦA MỘT HỆ THỐNG KPDL
1.7. CÁC NGUỒN DỮ LIỆU PHỤC VỤ CHO KHAI PHÁ
1.8. ỨNG DỤNG CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU
7
8
1.1. NHU CẦU KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Nhiều dữ liệu được sinh thêm:
Web, văn bản, ảnh …
Giao dịch thương mại, cuộc gọi, ...
DL khoa học: thiên văn, sinh học …
Thêm nhiều dữ liệu được nắm giữ:
Công nghệ lưu giữ nhanh hơn và rẻ hơn.
Hệ quản trị CSDL có thể quản lý các cơ sở dữ liệu với kích thước lớn hơn.
SỰ BÙNG NỔ THÔNG TIN!
9
10
11
Vấn đề bùng nổ dữ liệu
Các tiện ích thu thập dữ liệu tự động và công nghệ cơ sở dữ liệu lớn mạnh dẫn tới một lượng lớn dữ liệu được tích lũy và/hoặc cần được phân tích trong cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và trong các nguồn chứa dữ liệu khác.
Chúng ta bị ngập lụt trong dữ liệu mà khát tri thức!
Giải pháp: Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu (mining)
Tạo lập kho dữ liệu và quá trình phân tích dữ liệu trực tuyến OLAP.
Khai phá tri thức hấp dẫn (luật, quy luật, mẫu, ràng buộc) từ dữ liệu trong CSDL lớn.
12
13
1.2. KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
Quan niệm 1:
Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình trích chọn ra tri thức từ trong một tập hợp rất lớn dữ liệu.
Khai phá dữ liệu = Phát hiện tri thức từ dữ liệu (KDD: Knowledge Discovery From Data).
Theo J.Han và M.Kamber (2006) [1]:
14
Áp dụng các phương pháp “thông minh” để trích chọn ra các mẫu dữ liệu (data pattern).
Quan niệm 2:
Khai phá dữ liệu (Data Mining) chỉ là một bước quan trọng trong quá trình phát hiên tri thức từ dữ liệu (KDD).
15
Theo Hà Quang Thụy và các tác giả (2009) [4] (trang 11 và 16):
Khái niệm 1: Phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (đôi khi còn được gọi là khai phá dữ liệu) là một quá trình không tầm thường nhằm phát hiện ra những mẫu có giá trị, mới, hữu ích tiềm năng và có thể thể hiểu được từ dữ liệu.
Khái niệm 2: Khai phá dữ liệu là một bước trong quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu, thi hành một thuật toán khai phá dữ liệu để tìm ra các mẫu từ dữ liệu theo khuôn dạng thích hợp
16
A. Khái niệm về dữ liệu và mẫu
Dữ liệu (tập dữ liệu)
Là một tập F gồm hữu hạn các trường hợp (sự kiện).
Trong khai phá dữ liệu, tập dữ liệu F thường phải gồm rất nhiều trường hợp.
Mẫu
Trong quá trình khai phá, người ta sử dụng ngôn ngữ L để biểu diễn các tập con các sự kiện (dữ liệu) thuộc vào tập sự kiện F.
Mỗi biểu thức E trong ngôn ngữ L biểu diễn tập con FE tương ứng các sự kiện trong F.
⟹ E được gọi là mẫu nếu nó đơn giản hơn so với việc liệt kê các sự kiện thuộc FE.
1.3. KHÁI NIỆM VỀ DỮ LIỆU, MẪU VÀ TRI THỨC
Ví dụ: Mẫu “Thu nhập < T”
17
B. Tính có giá trị của mẫu
Mẫu được phát hiện phải có giá trị đối với các dữ liệu mới (xuất hiện trong tương lai) theo một mức độ chân thực nào đấy.
Tính "có giá trị": một độ đo tính có giá trị (chân thực) là một hàm C ánh xạ một biểu thức thuộc ngôn ngữ biểu diễn mẫu L tới một không gian đo được (bộ phận hoặc toàn bộ) MC. Một biểu thức E trong L biểu diễn một tập con FE ⊂ F có thể được gán một độ đo chân thực c = C(E,F).
Với mẫu "THUNHẬP < $t”: đường biên xác định mẫu dịch sang phải (biến THUNHẬP nhận giá trị lớn hơn) thì độ chân thực giảm xuống do bao gói thêm các tình huống vay tốt lại bị đưa vào vùng không cho vay nợ.
Với mẫu “a*THUNHẬP + b*NỢ < 0”: tình trạng người vay nợ rơi vào tình trạng không thể chi trả tương ứng với nửa mặt phẳng trên ⟹ cho độ chân thực cao hơn.
18
C. Tính mới và hữu dụng tiềm năng
Tính mới: Mẫu phải là mới trong một miền xem xét nào đó, ít nhất là hệ thống đang được xem xét.
Tính mới có thể đo được khi quan tâm tới sự thay đổi trong:
Dữ liệu: so sánh giá trị hiện tại với giá trị quá khứ hoặc giá trị kỳ vọng
Tri thức: tri thức mới quan hệ như thế nào với các tri thức đã có.
⟹Tổng quát, điều này có thể được đo bằng một hàm N(E,F) hoặc là độ đo về tính mới hoặc là độ đo kỳ vọng.
Hữu dụng tiềm năng: Mẫu cần có khả năng chỉ dẫn tới các tác động hữu dụng và được đo bởi một hàm tiện ích.
Chẳng hạn: Hàm U ánh xạ các biểu thức trong L tới một không gian đo có thứ tự (bộ phận hoặc toàn bộ) MU theo đó u = U (E,F).
19
D. Tính hiểu được, tính hấp dẫn và khái niệm về tri thức
Tính hiểu được: Mẫu phải hiểu được
Mục tiêu của khai phá dữ liệu là tạo ra các mẫu mà con người hiểu chúng dễ dàng hơn các dữ liệu nền (dữ liệu sẵn có trong hệ thống).
“Có thể hiểu được" là tiêu chí khó đo được một cách chính xác ⟹ Đưa ra một số độ đo về sự dễ hiểu và các độ đo như vậy được sắp xếp từ cú pháp (tức là cỡ của mẫu theo bit) tới ngữ nghĩa (tức là dễ dàng để con người nhận thức được theo một tác động nào đó).
Giả định rằng tính hiểu được là đo được bằng một hàm S ánh xạ biểu thức E trong L tới một không gian đo được có thứ tự (bộ phận /toàn bộ) MS theo đó s = S(E,F).
Tính hấp dẫn: Độ hấp dẫn (được coi là độ đo tổng thể về mẫu) là sự kết hợp của các tiêu chí giá trị, mới, hữu ích và dễ hiểu. Các hệ thống KPDL thường:
Hoặc dùng một hàm hấp dẫn: i = I (E, F, C, N, U, S) ánh xạ biểu thức trong L vào một không gian đo được Mi.
Hoặc xác định độ hấp dẫn trực tiếp thông qua thứ tự của các mẫu được phát hiện.
20
Tri thức: Một mẫu E L được gọi là tri thức nếu như đối với một lớp người sử dụng nào đó, chỉ ra được một ngưỡng i Mi mà độ hấp dẫn I(E,F,C,N,U,S) > i.
21
1.4. CÁC BÀI TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐIỂN HÌNH
Mục tiêu tổng quát của khai phá dữ liệu là mô tả và dự báo
Bài toán mô tả: hướng tới việc tìm ra các mẫu mô tả dữ liệu.
Bài toán dự báo: sử dụng một số biến (hoặc trường) trong cơ sở dữ liệu để dự đoán về giá trị chưa biết hoặc giá trị sẽ có trong tương lai của các biến.
⟹ Thể hiện thông qua các bài toán cụ thể:
Mô tả khái niệm
Quan hệ kết hợp
Phân cụm
Phân lớp
Hồi quy
Mô hình phụ thuộc
Phát hiện thay đổi và độ lệch
22
0.4.1. Mô tả khái niệm
Nhằm tìm ra các đặc trưng và tính chất của khái niệm.
Các bài toán điển hình bao gồm: tổng quát hóa, tóm tắt, phát hiện các đặc trưng dữ liệu ràng buộc,…
Bài toán tóm tắt là một trong những bài toán mô tả điển hình, áp dụng các phương pháp để tìm ra một mô tả cô đọng đối với một tập con dữ liệu. Ví dụ: xác định kỳ vọng và độ lệch chuẩn của một dãy các giá trị.
0.4.2. Tìm quan hệ kết hợp
Phát hiện mối quan hệ kết hợp trong tập dữ liệu là bài toán quan trọng trong khai phá dữ liệu.
Một trong những mối quan hệ kết hợp điển hình là quan hệ kết hợp giữa các biến dữ liệu trong đó bài toán khai phá luật kết hợp là một bài toán tiêu biểu.
Bài toán khai phá luật kết hợp thực hiện việc phát hiện ra mối quan hệ kết hợp giữa các tập thuộc tính (các tập biến) có dạng X⟶Y, trong đó X và Y là hai tập thuộc tính.
“Sự xuất hiện của X kéo theo sự xuất hiện của Y như thế nào?”
23
0.4.3. Phân lớp
Thực hiện việc xây dựng (mô tả) các mô hình (hàm) dự báo nhằm mô tả hoặc phát hiện các lớp hoặc khái niệm cho các dự báo tiếp theo.
Một số phương pháp điển hình là: cây quyết định, luật phân lớp, mạng neuron,…
Nội dung của phân lớp chính là một hàm ánh xạ các dữ liệu vào trong một số các lớp (nhóm) đã biết.
Phân lớp còn được gọi là “học máy có giám sát” (supervised learning).
0.4.4. Phân cụm
Thực hiện việc nhóm dữ liệu thành các “cụm” (có thể coi là một lớp mới) để có thể phát hiện được các mẫu phân bố dữ liệu trong miền ứng dụng.
Hướng tới việc nhận biết một tập hữu hạn các cụm hoặc các lớp để mô tả dữ liệu.
Mục tiêu của phân cụm là cực đại hóa tính tương đồng giữa các phần tử trong cùng cụm và cực tiểu hóa tính tương đồng giữa các phần tử khác cụm.
Phân cụm còn được gọi là “học máy không có giám sát” (unsupervised learning).
24
0.4.5. Hồi quy
Là bài toán điển hình trong phân tích thống kê và dự báo.
Tiến hành việc dự đoán các giá trị của một hoặc một số biến phụ thuộc vào giá trị của một tập hợp các biến độc lập.
Có thể quy về việc học một hàm ánh xạ dữ liệu nhằm xác định giá trị thực của một biến theo một số biến khác.
0.4.6. Mô hình phụ thuộc
Hướng tới việc tìm ra một mô hình mô tả sự phụ thuộc có ý nghĩa giữa các biến.
Bao gồm 2 mức:
Mức cấu trúc của mô hình: thường dưới dạng đồ thị trong đó các biến là phụ thuộc bộ phân vào các biến khác.
Mức định lượng của mô hình: mô tả sức mạnh của tính phụ thuộc khi sử dụng việc đo tính theo giá trị số.
0.4.7. Phát hiện biến đổi và độ lệch
Tập trung phát hiện hầu hết sự thay đổi có ý nghĩa dưới dạng độ đo đã biết trước hoặc giá trị chuẩn, cung cấp những tri thức về sự biến đổi và độ lệch cho người dùng. Thường được ứng dụng trong bước tiền xử lý.
25
{Milk, Coke} ⟶ {Sweet} (sup=30%, conf=70%)
{Beer} ⟶ {Cigar, Coffee} (sup=35%, conf = 65%)
{Coffee} ⟶ {Tea, Biscuit} (sup=22%, conf = 75%)
. . .
Phân cụm dữ liệu
Phân lớp dữ liệu
Khai phá Luật kết hợp
26
1.5. CÁC GIAI ĐOẠN TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
27
Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Loại bỏ nhiễu (noisy) và các dữ liệu không nhất quán.
Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Kết hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
Lựa chọn dữ liệu (Data Selection): Dữ liệu phù hợp cho thao tác phân tích được lấy về từ cơ sở dữ liệu.
Chuyển dạng dữ liệu (Data Transformation): Dữ liệu được chuyển dạng hoặc hợp nhất thành những dạng phù hợp cho quá trình khai phá bằng cách thực hiện các thao tác như tóm tắt (summary) hoặc gộp nhóm dữ liệu (aggregation).
Trích chọn mẫu (Data Patterns Extracting): Áp dụng các phương pháp “thông minh” để trích chọn ra các mẫu thực sự đáng quan tâm từ dữ liệu. Đôi khi chính bản thân bước này cũng được gọi là khai phá dữ liệu (Data Mining) (hiểu theo nghĩa hẹp).
28
Đánh giá mẫu (Pattern Evaluation): Dựa trên các độ đo đặc trưng, xác định ra các mẫu đáng quan tâm biểu diễn tri thức.
Biểu diễn tri thức (Knowledge Presentation): Các kỹ thuật biểu diễn tri thức và trực quan hóa (visualization) được sử dụng để biểu diễn các tri thức khai phá được đến với người dùng.
Chú ý:
Các giai đoạn từ 1. đến 4. được gọi là các giai đoạn tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) nhằm chuẩn bị dữ liệu cho quá trình khai phá (trích chọn mẫu).
29
1.6. KIẾN TRÚC ĐIỂN HÌNH CỦA MỘT HỆ THỐNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
30
Cơ sở dữ liệu (Database), kho dữ liệu (Data Warehouse), World Wide Web và các nguồn chứa thông tin khác:
Đây có thể là một hoặc một nhóm các cơ sở dữ liệu/kho dữ liệu hoặc các nguồn chứa thông tin (information repositories).
Các kỹ thuật làm sạch dữ liệu và tích hợp dữ liệu có thể được thực hiện trên các dữ liệu này.
Máy chủ cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu (Database or Data Warehouse Server):
Chịu trách nhiệm lấy về các dữ liệu phù hợp dựa trên yêu cầu khai phá của người dùng.
Cơ sở tri thức (Knowledge Base):
Đây là tri thức miền (domain knowledge) được sử dụng để dẫn hướng quá trình tìm kiếm hoặc đánh giá độ hấp dẫn của các mẫu tìm thấy.
Tri thức như vậy có thể bao gồm cả sự phân cấp khái niệm (concept hierarchies) (được sử dụng để tổ chức các thuộc tính và giá trị thuộc tính thành các mức trừu tượng khác nhau).
31
Engine khai phá dữ liệu (Data Mining Engine):
Đây là thành phần chủ yếu của một hệ thống KPDL.
Bao gồm các module thực hiện các tác vụ như phân tích đặc trưng (characterization) và quan hệ kết hợp (association/correlation analysis), phân lớp (classification), dự đoán (prediction), phân tích cụm (cluster analysis),…
Module đánh giá mẫu (Pattern Evaluation Module):
Sử dụng các độ đo hấp dẫn và có sự tương tác với engine khai phá dữ liệu nhằm tập trung vào việc tìm ra các mẫu đáng quan tâm. Có thể sử dụng ngưỡng độ hấp dẫn để lọc bớt các mẫu tìm được.
Có thể được tích hợp với module khai phá tùy thuộc vào phương pháp khai phá được sử dụng và cách thức cài đặt.
Khuyến khích: Thao tác đánh giá mẫu cần được tích hợp càng chặt chẽ càng tốt với tiến trình khai phá nhằm nâng cao hiệu quả khai phá (giới hạn việc tìm kiếm chỉ với các mẫu đáng quan tâm).
32
Giao diện người sử dụng (User Interface): Module này làm nhiệm vụ giao tiếp giữa người dùng và hệ thống KPDL:
Cho phép người dùng tương tác với hệ thống bằng cách chỉ ra truy vấn hoặc tác vụ khai phá mong muốn.
Cung cấp thông tin giúp cho thao tác tìm kiếm được tập trung.
Thực hiện khai phá thăm dò (Exploratory Data Mining) dựa trên các kết quả khai phá trung gian.
Cho phép người dùng duyệt cơ sở dữ liệu, lược đồ kho dữ liệu và các cấu trúc dữ liệu, đánh giá các mẫu được khai phá và biểu diễn trực quan mẫu dưới các dạng thức khác nhau.
33
1.7. CÁC NGUỒN DỮ LIỆU PHỤC VỤ CHO KHAI PHÁ
CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ (RELATIONAL DATABASE)
34
KHO DỮ LIỆU (DATA WAREHOUSE)
Là nơi tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (multiple sources) được lưu trữ dưới một lược đồ thống nhất (unified shema) và được tập trung tại một nơi.
Được xây dựng thông qua các tiến trình làm sạch dữ liệu (data cleaning), tích hợp dữ liệu (data integration), chuyển dạng dữ liệu (data transformation), tải dữ liệu (data loading) và làm tươi dữ liệu định kỳ (periodic data refreshing).
35
Để thuận tiện cho việc ra quyết định, dữ liệu trong kho dữ liệu thường được tổ chức xoay quanh các chủ đề chính đáng quan tâm như khách hàng (customer), hàng hóa (item), nhà cung cấp (supplier),…
Dữ liệu được lưu trữ nhằm cung cấp thông tin dựa trên một cái nhìn toàn cảnh về dữ liệu tác nghiệp của doanh nghiệp trong khoảng từ 5 -10 năm và thường được tóm tắt (summarized) để thuận tiện cho xử lý.
Kho dữ liệu thường được mô hình hóa dưới dạng một cấu trúc cơ sở dữ liệu đa chiều (multidimensional database structure), ở đó mỗi chiều tương ứng với một thuộc tính hoặc tập thuộc tích của lược đồ và mỗi ô (cell) lưu trữ giá trị của một số đại lượng được gộp nhóm.
Cấu trúc vật lý thực sự của kho dữ liệu có thể là dưới dạng một cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc một data cube đa chiều. Một data cube cung cấp cái nhìn đa chiều về dữ liệu và cho phép thực hiện các thao tác tiền tính toán (precomputation) và truy cập nhanh tới dữ liệu đã được tóm tắt.
36
37
CƠ SỞ DỮ LIỆU GIAO DỊCH (TRANSACTION DATABASE)
Cơ sở dữ liệu giao dịch là một tập hợp các giao dịch. Mỗi giao dịch bao gồm một số hiệu giao dịch (trans_ID) và danh sách các mục (item) cấu thành giao dịch.
38
Milk, Bread, Coke
10:05
Beer, Bread
10:12
Beer, Milk, Diaper, Coke
10:15
Beer, Milk, Diaper, Bread
10:33
Milk, Diaper, Coke
10:30
39
CÁC DẠNG DỮ LIỆU NÂNG CAO
Dữ liệu văn bản: bao gồm các dạng có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc.
Dữ liệu Multimedia: hình ảnh, âm thanh, video,…
Dữ liệu World Wide Web: dữ liệu nội dung web, dữ liệu cấu trúc web, dữ liệu sử dụng web.
40
Phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định
Phân tích và quản lý thị trường
Tiếp thị định hướng, quản lý quan hệ khách hàng (CRM), phân tích thói quen mua hàng, bán hàng chéo, phân đoạn thị trường.
Phân tích và quản lý rủi ro
Dự báo, duy trì khách hàng, cải thiện bảo lãnh, kiểm soát chất lượng, phân tích cạnh tranh.
Phát hiện gian lận và phát hiện mẫu bất thường (ngoại lai)
Ứng dụng khác
Khai phá Text (nhóm mới, email, tài liệu) và khai phá Web.
Khai phá dữ liệu dòng.
Phân tích DNA và dữ liệu sinh học.
1.8. ỨNG DỤNG CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Q & A
41
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BÀI GIẢNG MÔN HỌC
KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Giảng viên: ThS. Nguyễn Vương Thịnh
Bộ môn: Hệ thống thông tin
Hải Phòng, 2013
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
2
Thông tin về giảng viên
3
Thông tin về học phần
PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP, NGHIÊN CỨU
Nghe giảng, thảo luận, trao đổi với giảng viên trên lớp.
Tự nghiên cứu tài liệu và làm bài tập ở nhà.
PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
SV phải tham dự ít nhất 75% thời gian.
Có 02 bài kiểm tra viết giữa học phần (X = X2 = (L1 + L2)/2).
Thi kết thúc học phần bằng hình thức trắc nghiệm khách quan trên máy tính (Z = 0.5X + 0.5Y).
4
Tài liệu tham khảo
Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining Concepts and Techniques, Elsevier Inc, 2006.
Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques (the second edition), Elsevier Inc, 2005 (sử dụng kèm với công cụ Weka).
Elmasri, Navathe, Somayajulu, Gupta, Fundamentals of Database Systems (the 4th Edition), Pearson Education Inc, 2004.
Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Đoàn Sơn, Nguyễn Trí Thành, Nguyễn Thu Trang, Nguyễn Cẩm Tú, Giáo trình Khai phá dữ liệu Web, NXB Giáo dục, 2009
5
6
Công cụ phần mềm hỗ trợ
Phần mềm Weka được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của trường Đại học Waikato (New Zealand) từ năm 1999. Có thể download về tại địa chỉ: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.1. NHU CẦU KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.2. KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
1.3. KHÁI NIỆM VỀ DỮ LIỆU, MẪU VÀ TRI THỨC
1.4. CÁC BÀI TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU CƠ BẢN
1.5. CÁC GIAI ĐOẠN TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.6. KIẾN TRÚC ĐIỂN HÌNH CỦA MỘT HỆ THỐNG KPDL
1.7. CÁC NGUỒN DỮ LIỆU PHỤC VỤ CHO KHAI PHÁ
1.8. ỨNG DỤNG CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU
7
8
1.1. NHU CẦU KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Nhiều dữ liệu được sinh thêm:
Web, văn bản, ảnh …
Giao dịch thương mại, cuộc gọi, ...
DL khoa học: thiên văn, sinh học …
Thêm nhiều dữ liệu được nắm giữ:
Công nghệ lưu giữ nhanh hơn và rẻ hơn.
Hệ quản trị CSDL có thể quản lý các cơ sở dữ liệu với kích thước lớn hơn.
SỰ BÙNG NỔ THÔNG TIN!
9
10
11
Vấn đề bùng nổ dữ liệu
Các tiện ích thu thập dữ liệu tự động và công nghệ cơ sở dữ liệu lớn mạnh dẫn tới một lượng lớn dữ liệu được tích lũy và/hoặc cần được phân tích trong cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và trong các nguồn chứa dữ liệu khác.
Chúng ta bị ngập lụt trong dữ liệu mà khát tri thức!
Giải pháp: Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu (mining)
Tạo lập kho dữ liệu và quá trình phân tích dữ liệu trực tuyến OLAP.
Khai phá tri thức hấp dẫn (luật, quy luật, mẫu, ràng buộc) từ dữ liệu trong CSDL lớn.
12
13
1.2. KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ?
Quan niệm 1:
Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình trích chọn ra tri thức từ trong một tập hợp rất lớn dữ liệu.
Khai phá dữ liệu = Phát hiện tri thức từ dữ liệu (KDD: Knowledge Discovery From Data).
Theo J.Han và M.Kamber (2006) [1]:
14
Áp dụng các phương pháp “thông minh” để trích chọn ra các mẫu dữ liệu (data pattern).
Quan niệm 2:
Khai phá dữ liệu (Data Mining) chỉ là một bước quan trọng trong quá trình phát hiên tri thức từ dữ liệu (KDD).
15
Theo Hà Quang Thụy và các tác giả (2009) [4] (trang 11 và 16):
Khái niệm 1: Phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (đôi khi còn được gọi là khai phá dữ liệu) là một quá trình không tầm thường nhằm phát hiện ra những mẫu có giá trị, mới, hữu ích tiềm năng và có thể thể hiểu được từ dữ liệu.
Khái niệm 2: Khai phá dữ liệu là một bước trong quá trình phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu, thi hành một thuật toán khai phá dữ liệu để tìm ra các mẫu từ dữ liệu theo khuôn dạng thích hợp
16
A. Khái niệm về dữ liệu và mẫu
Dữ liệu (tập dữ liệu)
Là một tập F gồm hữu hạn các trường hợp (sự kiện).
Trong khai phá dữ liệu, tập dữ liệu F thường phải gồm rất nhiều trường hợp.
Mẫu
Trong quá trình khai phá, người ta sử dụng ngôn ngữ L để biểu diễn các tập con các sự kiện (dữ liệu) thuộc vào tập sự kiện F.
Mỗi biểu thức E trong ngôn ngữ L biểu diễn tập con FE tương ứng các sự kiện trong F.
⟹ E được gọi là mẫu nếu nó đơn giản hơn so với việc liệt kê các sự kiện thuộc FE.
1.3. KHÁI NIỆM VỀ DỮ LIỆU, MẪU VÀ TRI THỨC
Ví dụ: Mẫu “Thu nhập < T”
17
B. Tính có giá trị của mẫu
Mẫu được phát hiện phải có giá trị đối với các dữ liệu mới (xuất hiện trong tương lai) theo một mức độ chân thực nào đấy.
Tính "có giá trị": một độ đo tính có giá trị (chân thực) là một hàm C ánh xạ một biểu thức thuộc ngôn ngữ biểu diễn mẫu L tới một không gian đo được (bộ phận hoặc toàn bộ) MC. Một biểu thức E trong L biểu diễn một tập con FE ⊂ F có thể được gán một độ đo chân thực c = C(E,F).
Với mẫu "THUNHẬP < $t”: đường biên xác định mẫu dịch sang phải (biến THUNHẬP nhận giá trị lớn hơn) thì độ chân thực giảm xuống do bao gói thêm các tình huống vay tốt lại bị đưa vào vùng không cho vay nợ.
Với mẫu “a*THUNHẬP + b*NỢ < 0”: tình trạng người vay nợ rơi vào tình trạng không thể chi trả tương ứng với nửa mặt phẳng trên ⟹ cho độ chân thực cao hơn.
18
C. Tính mới và hữu dụng tiềm năng
Tính mới: Mẫu phải là mới trong một miền xem xét nào đó, ít nhất là hệ thống đang được xem xét.
Tính mới có thể đo được khi quan tâm tới sự thay đổi trong:
Dữ liệu: so sánh giá trị hiện tại với giá trị quá khứ hoặc giá trị kỳ vọng
Tri thức: tri thức mới quan hệ như thế nào với các tri thức đã có.
⟹Tổng quát, điều này có thể được đo bằng một hàm N(E,F) hoặc là độ đo về tính mới hoặc là độ đo kỳ vọng.
Hữu dụng tiềm năng: Mẫu cần có khả năng chỉ dẫn tới các tác động hữu dụng và được đo bởi một hàm tiện ích.
Chẳng hạn: Hàm U ánh xạ các biểu thức trong L tới một không gian đo có thứ tự (bộ phận hoặc toàn bộ) MU theo đó u = U (E,F).
19
D. Tính hiểu được, tính hấp dẫn và khái niệm về tri thức
Tính hiểu được: Mẫu phải hiểu được
Mục tiêu của khai phá dữ liệu là tạo ra các mẫu mà con người hiểu chúng dễ dàng hơn các dữ liệu nền (dữ liệu sẵn có trong hệ thống).
“Có thể hiểu được" là tiêu chí khó đo được một cách chính xác ⟹ Đưa ra một số độ đo về sự dễ hiểu và các độ đo như vậy được sắp xếp từ cú pháp (tức là cỡ của mẫu theo bit) tới ngữ nghĩa (tức là dễ dàng để con người nhận thức được theo một tác động nào đó).
Giả định rằng tính hiểu được là đo được bằng một hàm S ánh xạ biểu thức E trong L tới một không gian đo được có thứ tự (bộ phận /toàn bộ) MS theo đó s = S(E,F).
Tính hấp dẫn: Độ hấp dẫn (được coi là độ đo tổng thể về mẫu) là sự kết hợp của các tiêu chí giá trị, mới, hữu ích và dễ hiểu. Các hệ thống KPDL thường:
Hoặc dùng một hàm hấp dẫn: i = I (E, F, C, N, U, S) ánh xạ biểu thức trong L vào một không gian đo được Mi.
Hoặc xác định độ hấp dẫn trực tiếp thông qua thứ tự của các mẫu được phát hiện.
20
Tri thức: Một mẫu E L được gọi là tri thức nếu như đối với một lớp người sử dụng nào đó, chỉ ra được một ngưỡng i Mi mà độ hấp dẫn I(E,F,C,N,U,S) > i.
21
1.4. CÁC BÀI TOÁN KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐIỂN HÌNH
Mục tiêu tổng quát của khai phá dữ liệu là mô tả và dự báo
Bài toán mô tả: hướng tới việc tìm ra các mẫu mô tả dữ liệu.
Bài toán dự báo: sử dụng một số biến (hoặc trường) trong cơ sở dữ liệu để dự đoán về giá trị chưa biết hoặc giá trị sẽ có trong tương lai của các biến.
⟹ Thể hiện thông qua các bài toán cụ thể:
Mô tả khái niệm
Quan hệ kết hợp
Phân cụm
Phân lớp
Hồi quy
Mô hình phụ thuộc
Phát hiện thay đổi và độ lệch
22
0.4.1. Mô tả khái niệm
Nhằm tìm ra các đặc trưng và tính chất của khái niệm.
Các bài toán điển hình bao gồm: tổng quát hóa, tóm tắt, phát hiện các đặc trưng dữ liệu ràng buộc,…
Bài toán tóm tắt là một trong những bài toán mô tả điển hình, áp dụng các phương pháp để tìm ra một mô tả cô đọng đối với một tập con dữ liệu. Ví dụ: xác định kỳ vọng và độ lệch chuẩn của một dãy các giá trị.
0.4.2. Tìm quan hệ kết hợp
Phát hiện mối quan hệ kết hợp trong tập dữ liệu là bài toán quan trọng trong khai phá dữ liệu.
Một trong những mối quan hệ kết hợp điển hình là quan hệ kết hợp giữa các biến dữ liệu trong đó bài toán khai phá luật kết hợp là một bài toán tiêu biểu.
Bài toán khai phá luật kết hợp thực hiện việc phát hiện ra mối quan hệ kết hợp giữa các tập thuộc tính (các tập biến) có dạng X⟶Y, trong đó X và Y là hai tập thuộc tính.
“Sự xuất hiện của X kéo theo sự xuất hiện của Y như thế nào?”
23
0.4.3. Phân lớp
Thực hiện việc xây dựng (mô tả) các mô hình (hàm) dự báo nhằm mô tả hoặc phát hiện các lớp hoặc khái niệm cho các dự báo tiếp theo.
Một số phương pháp điển hình là: cây quyết định, luật phân lớp, mạng neuron,…
Nội dung của phân lớp chính là một hàm ánh xạ các dữ liệu vào trong một số các lớp (nhóm) đã biết.
Phân lớp còn được gọi là “học máy có giám sát” (supervised learning).
0.4.4. Phân cụm
Thực hiện việc nhóm dữ liệu thành các “cụm” (có thể coi là một lớp mới) để có thể phát hiện được các mẫu phân bố dữ liệu trong miền ứng dụng.
Hướng tới việc nhận biết một tập hữu hạn các cụm hoặc các lớp để mô tả dữ liệu.
Mục tiêu của phân cụm là cực đại hóa tính tương đồng giữa các phần tử trong cùng cụm và cực tiểu hóa tính tương đồng giữa các phần tử khác cụm.
Phân cụm còn được gọi là “học máy không có giám sát” (unsupervised learning).
24
0.4.5. Hồi quy
Là bài toán điển hình trong phân tích thống kê và dự báo.
Tiến hành việc dự đoán các giá trị của một hoặc một số biến phụ thuộc vào giá trị của một tập hợp các biến độc lập.
Có thể quy về việc học một hàm ánh xạ dữ liệu nhằm xác định giá trị thực của một biến theo một số biến khác.
0.4.6. Mô hình phụ thuộc
Hướng tới việc tìm ra một mô hình mô tả sự phụ thuộc có ý nghĩa giữa các biến.
Bao gồm 2 mức:
Mức cấu trúc của mô hình: thường dưới dạng đồ thị trong đó các biến là phụ thuộc bộ phân vào các biến khác.
Mức định lượng của mô hình: mô tả sức mạnh của tính phụ thuộc khi sử dụng việc đo tính theo giá trị số.
0.4.7. Phát hiện biến đổi và độ lệch
Tập trung phát hiện hầu hết sự thay đổi có ý nghĩa dưới dạng độ đo đã biết trước hoặc giá trị chuẩn, cung cấp những tri thức về sự biến đổi và độ lệch cho người dùng. Thường được ứng dụng trong bước tiền xử lý.
25
{Milk, Coke} ⟶ {Sweet} (sup=30%, conf=70%)
{Beer} ⟶ {Cigar, Coffee} (sup=35%, conf = 65%)
{Coffee} ⟶ {Tea, Biscuit} (sup=22%, conf = 75%)
. . .
Phân cụm dữ liệu
Phân lớp dữ liệu
Khai phá Luật kết hợp
26
1.5. CÁC GIAI ĐOẠN TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
27
Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Loại bỏ nhiễu (noisy) và các dữ liệu không nhất quán.
Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Kết hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
Lựa chọn dữ liệu (Data Selection): Dữ liệu phù hợp cho thao tác phân tích được lấy về từ cơ sở dữ liệu.
Chuyển dạng dữ liệu (Data Transformation): Dữ liệu được chuyển dạng hoặc hợp nhất thành những dạng phù hợp cho quá trình khai phá bằng cách thực hiện các thao tác như tóm tắt (summary) hoặc gộp nhóm dữ liệu (aggregation).
Trích chọn mẫu (Data Patterns Extracting): Áp dụng các phương pháp “thông minh” để trích chọn ra các mẫu thực sự đáng quan tâm từ dữ liệu. Đôi khi chính bản thân bước này cũng được gọi là khai phá dữ liệu (Data Mining) (hiểu theo nghĩa hẹp).
28
Đánh giá mẫu (Pattern Evaluation): Dựa trên các độ đo đặc trưng, xác định ra các mẫu đáng quan tâm biểu diễn tri thức.
Biểu diễn tri thức (Knowledge Presentation): Các kỹ thuật biểu diễn tri thức và trực quan hóa (visualization) được sử dụng để biểu diễn các tri thức khai phá được đến với người dùng.
Chú ý:
Các giai đoạn từ 1. đến 4. được gọi là các giai đoạn tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) nhằm chuẩn bị dữ liệu cho quá trình khai phá (trích chọn mẫu).
29
1.6. KIẾN TRÚC ĐIỂN HÌNH CỦA MỘT HỆ THỐNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
30
Cơ sở dữ liệu (Database), kho dữ liệu (Data Warehouse), World Wide Web và các nguồn chứa thông tin khác:
Đây có thể là một hoặc một nhóm các cơ sở dữ liệu/kho dữ liệu hoặc các nguồn chứa thông tin (information repositories).
Các kỹ thuật làm sạch dữ liệu và tích hợp dữ liệu có thể được thực hiện trên các dữ liệu này.
Máy chủ cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu (Database or Data Warehouse Server):
Chịu trách nhiệm lấy về các dữ liệu phù hợp dựa trên yêu cầu khai phá của người dùng.
Cơ sở tri thức (Knowledge Base):
Đây là tri thức miền (domain knowledge) được sử dụng để dẫn hướng quá trình tìm kiếm hoặc đánh giá độ hấp dẫn của các mẫu tìm thấy.
Tri thức như vậy có thể bao gồm cả sự phân cấp khái niệm (concept hierarchies) (được sử dụng để tổ chức các thuộc tính và giá trị thuộc tính thành các mức trừu tượng khác nhau).
31
Engine khai phá dữ liệu (Data Mining Engine):
Đây là thành phần chủ yếu của một hệ thống KPDL.
Bao gồm các module thực hiện các tác vụ như phân tích đặc trưng (characterization) và quan hệ kết hợp (association/correlation analysis), phân lớp (classification), dự đoán (prediction), phân tích cụm (cluster analysis),…
Module đánh giá mẫu (Pattern Evaluation Module):
Sử dụng các độ đo hấp dẫn và có sự tương tác với engine khai phá dữ liệu nhằm tập trung vào việc tìm ra các mẫu đáng quan tâm. Có thể sử dụng ngưỡng độ hấp dẫn để lọc bớt các mẫu tìm được.
Có thể được tích hợp với module khai phá tùy thuộc vào phương pháp khai phá được sử dụng và cách thức cài đặt.
Khuyến khích: Thao tác đánh giá mẫu cần được tích hợp càng chặt chẽ càng tốt với tiến trình khai phá nhằm nâng cao hiệu quả khai phá (giới hạn việc tìm kiếm chỉ với các mẫu đáng quan tâm).
32
Giao diện người sử dụng (User Interface): Module này làm nhiệm vụ giao tiếp giữa người dùng và hệ thống KPDL:
Cho phép người dùng tương tác với hệ thống bằng cách chỉ ra truy vấn hoặc tác vụ khai phá mong muốn.
Cung cấp thông tin giúp cho thao tác tìm kiếm được tập trung.
Thực hiện khai phá thăm dò (Exploratory Data Mining) dựa trên các kết quả khai phá trung gian.
Cho phép người dùng duyệt cơ sở dữ liệu, lược đồ kho dữ liệu và các cấu trúc dữ liệu, đánh giá các mẫu được khai phá và biểu diễn trực quan mẫu dưới các dạng thức khác nhau.
33
1.7. CÁC NGUỒN DỮ LIỆU PHỤC VỤ CHO KHAI PHÁ
CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ (RELATIONAL DATABASE)
34
KHO DỮ LIỆU (DATA WAREHOUSE)
Là nơi tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (multiple sources) được lưu trữ dưới một lược đồ thống nhất (unified shema) và được tập trung tại một nơi.
Được xây dựng thông qua các tiến trình làm sạch dữ liệu (data cleaning), tích hợp dữ liệu (data integration), chuyển dạng dữ liệu (data transformation), tải dữ liệu (data loading) và làm tươi dữ liệu định kỳ (periodic data refreshing).
35
Để thuận tiện cho việc ra quyết định, dữ liệu trong kho dữ liệu thường được tổ chức xoay quanh các chủ đề chính đáng quan tâm như khách hàng (customer), hàng hóa (item), nhà cung cấp (supplier),…
Dữ liệu được lưu trữ nhằm cung cấp thông tin dựa trên một cái nhìn toàn cảnh về dữ liệu tác nghiệp của doanh nghiệp trong khoảng từ 5 -10 năm và thường được tóm tắt (summarized) để thuận tiện cho xử lý.
Kho dữ liệu thường được mô hình hóa dưới dạng một cấu trúc cơ sở dữ liệu đa chiều (multidimensional database structure), ở đó mỗi chiều tương ứng với một thuộc tính hoặc tập thuộc tích của lược đồ và mỗi ô (cell) lưu trữ giá trị của một số đại lượng được gộp nhóm.
Cấu trúc vật lý thực sự của kho dữ liệu có thể là dưới dạng một cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc một data cube đa chiều. Một data cube cung cấp cái nhìn đa chiều về dữ liệu và cho phép thực hiện các thao tác tiền tính toán (precomputation) và truy cập nhanh tới dữ liệu đã được tóm tắt.
36
37
CƠ SỞ DỮ LIỆU GIAO DỊCH (TRANSACTION DATABASE)
Cơ sở dữ liệu giao dịch là một tập hợp các giao dịch. Mỗi giao dịch bao gồm một số hiệu giao dịch (trans_ID) và danh sách các mục (item) cấu thành giao dịch.
38
Milk, Bread, Coke
10:05
Beer, Bread
10:12
Beer, Milk, Diaper, Coke
10:15
Beer, Milk, Diaper, Bread
10:33
Milk, Diaper, Coke
10:30
39
CÁC DẠNG DỮ LIỆU NÂNG CAO
Dữ liệu văn bản: bao gồm các dạng có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc.
Dữ liệu Multimedia: hình ảnh, âm thanh, video,…
Dữ liệu World Wide Web: dữ liệu nội dung web, dữ liệu cấu trúc web, dữ liệu sử dụng web.
40
Phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định
Phân tích và quản lý thị trường
Tiếp thị định hướng, quản lý quan hệ khách hàng (CRM), phân tích thói quen mua hàng, bán hàng chéo, phân đoạn thị trường.
Phân tích và quản lý rủi ro
Dự báo, duy trì khách hàng, cải thiện bảo lãnh, kiểm soát chất lượng, phân tích cạnh tranh.
Phát hiện gian lận và phát hiện mẫu bất thường (ngoại lai)
Ứng dụng khác
Khai phá Text (nhóm mới, email, tài liệu) và khai phá Web.
Khai phá dữ liệu dòng.
Phân tích DNA và dữ liệu sinh học.
1.8. ỨNG DỤNG CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU
Q & A
41
* Một số tài liệu cũ có thể bị lỗi font khi hiển thị do dùng bộ mã không phải Unikey ...
Người chia sẻ: Nguyễn Vương Thịnh
Dung lượng: |
Lượt tài: 0
Loại file:
Nguồn : Chưa rõ
(Tài liệu chưa được thẩm định)