Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu (Data analytics) là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nó bao gồm kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), phân tích dữ liệu là bước nền tảng giúp xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình hiệu suất cao. Bằng cách khám phá các mẫu, mối tương quan và điểm bất thường trong bộ dữ liệu (datasets), các nhà phân tích cung cấp những hiểu biết quan trọng cần thiết để hướng dẫn sự phát triển của mô hình và đảm bảo hiệu quả của nó.

Quy trình này thường tuân theo một vòng đời chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích. Quá trình này bao gồm tiền xử lý dữ liệu để xử lý các giá trị bị thiếu và không nhất quán, phân tích dữ liệu thăm dò để hiểu các đặc điểm chính và áp dụng các kỹ thuật thống kê để kiểm tra các giả thuyết. Thông tin chi tiết thu được từ phân tích rất quan trọng đối với các tác vụ như thiết kế đặc trưng, chọn kiến trúc mô hình phù hợp và thực hiện điều chỉnh siêu tham số. Nhìn chung, có bốn loại phân tích dữ liệu, mỗi loại cung cấp một mức độ hiểu biết khác nhau, từ xem xét quá khứ đến dự đoán tương lai. Chúng bao gồm phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán và phân tích chỉ định, như được giải thích bởi các nguồn tài liệu như Harvard Business School Online.

Các ứng dụng AI/ML thực tế

Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tiến bộ trên nhiều ứng dụng AI:

1. Phân tích hình ảnh y tế: Trước khi một mô hình AI có thể phát hiện các bất thường trong ảnh chụp y tế, phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi. Hình ảnh thô được tiền xử lý (chuẩn hóa, thay đổi kích thước) và làm sạch. Phân tích thăm dò giúp hiểu các biến thể về chất lượng hình ảnh hoặc nhân khẩu học bệnh nhân trong các tập dữ liệu như tập dữ liệu Brain Tumor. Phân tích giúp xác định các đặc trưng liên quan và đánh giá hiệu suất của mô hình chẩn đoán (độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu) so với các chú thích của chuyên gia, hướng dẫn cải tiến để sử dụng lâm sàng. Các nguồn tài nguyên như Sáng kiến Khoa học Dữ liệu Y sinh của NIH làm nổi bật tầm quan trọng của nó. Xem cách các mô hình YOLO có thể được sử dụng để phát hiện khối u trong hình ảnh y tế.
2. Quản lý hàng tồn kho bán lẻ dựa trên AI: Các nhà bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa mức tồn kho và giảm lãng phí. Điều này bao gồm phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xác định xu hướng theo mùa và hiểu các mô hình mua hàng của khách hàng cho mô hình hóa dự đoán. Hơn nữa, các hệ thống thị giác máy tính (CV), được hỗ trợ bởi các mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu trực quan đã phân tích, có thể theo dõi lượng hàng tồn kho trên kệ theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu đánh giá hiệu quả của các hệ thống này bằng cách phân tích độ chính xác phát hiện và liên kết dữ liệu hàng tồn kho với kết quả bán hàng, cho phép các chiến lược bổ sung hàng thông minh hơn. Khám phá Google Cloud AI cho Bán lẻ để biết các giải pháp trong ngành. Ultralytics cung cấp thông tin chi tiết về đạt được hiệu quả bán lẻ với AI.

Phân biệt với các thuật ngữ liên quan

• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn thông tin và dữ liệu bằng đồ họa. Nó là một thành phần của phân tích dữ liệu, được sử dụng để truyền đạt kết quả hoặc khám phá dữ liệu thông qua biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Trong khi phân tích bao gồm toàn bộ quá trình kiểm tra dữ liệu, thì trực quan hóa là công cụ cụ thể được sử dụng để làm cho kết quả dễ hiểu. Các công cụ như Tableau rất phổ biến để tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn.
• Khai thác dữ liệu (Data Mining): Đây là một kỹ thuật cụ thể được sử dụng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu rộng lớn hơn. Khai thác dữ liệu tập trung vào việc khám phá các mẫu và xu hướng chưa được biết đến trước đây trong các tập dữ liệu lớn, thường sử dụng các thuật toán phức tạp. Như Oracle giải thích (Oracle explains), phân tích sử dụng các mẫu đã khám phá này để đưa ra quyết định sáng suốt và kiểm tra các giả thuyết.
• Học Máy: ML là một tập hợp con của AI, tập trung vào việc xây dựng các hệ thống học hỏi từ dữ liệu. Phân tích dữ liệu thường đóng góp vào vòng đời ML bằng cách chuẩn bị dữ liệu, xác định các đặc trưng và đánh giá đầu ra của mô hình bằng các số liệu như độ chính xác trung bình (mean Average Precision - mAP). Trong khi phân tích cung cấp thông tin chi tiết để con người diễn giải, ML sử dụng những thông tin chi tiết đó để cho phép các mô hình đưa ra các dự đoán tự động.

Phân tích dữ liệu cung cấp những hiểu biết quan trọng cần thiết để xây dựng, tinh chỉnh và xác thực các hệ thống AI và ML hiệu quả trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến nông nghiệp và sản xuất. Việc sử dụng các nền tảng như Ultralytics HUB có thể hợp lý hóa quy trình từ phân tích dữ liệu đến triển khai mô hình.