1. Kiến thức trọng tâm
Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực kết hợp toán học, thống kê, tin học và kiến thức chuyên môn để khai thác giá trị từ dữ liệu. Mục tiêu của khoa học dữ liệu là biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, giúp con người ra quyết định tốt hơn. Khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ với học máy, nhưng phạm vi rộng hơn: không chỉ xây dựng mô hình dự đoán mà còn thu thập, làm sạch, phân tích và trình bày dữ liệu.
Quy trình làm việc của khoa học dữ liệu gồm các bước: xác định câu hỏi cần trả lời, thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, rút ra kết luận. Bước làm sạch dữ liệu rất quan trọng vì dữ liệu thực tế thường thiếu, sai hoặc không nhất quán. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ giúp người xem hiểu nhanh xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
Khoa học dữ liệu được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: y tế, kinh doanh, giáo dục, giao thông và môi trường. Ví dụ, bệnh viện phân tích dữ liệu khám chữa bệnh để dự báo nhu cầu giường bệnh; cửa hàng phân tích dữ liệu bán hàng để sắp xếp hàng hóa hợp lí.
2. Ví dụ minh họa
Tình huống: Một cửa hàng muốn biết mặt hàng nào bán chạy nhất trong tháng.
Giải pháp:
- Thu thập dữ liệu bán hàng: tên mặt hàng, số lượng, doanh thu.
- Làm sạch dữ liệu: xóa các dòng trùng, sửa tên mặt hàng bị gõ sai.
- Tính tổng số lượng và doanh thu theo từng mặt hàng.
- Vẽ biểu đồ cột so sánh doanh thu các mặt hàng.
- Kết luận: mặt hàng A có doanh thu cao nhất, cửa hàng nhập thêm hàng A.
Kết luận: Quy trình khoa học dữ liệu giúp biến bảng số liệu khô khan thành quyết định kinh doanh cụ thể.
3. Ghi nhớ
- Khoa học dữ liệu biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.
- Quy trình: xác định câu hỏi, thu thập, làm sạch, phân tích, kết luận.
- Làm sạch dữ liệu là bước quan trọng, không được bỏ qua.
- Trực quan hóa bằng biểu đồ giúp hiểu nhanh xu hướng dữ liệu.