New Horizon Trading & Services Co., Ltd

Đánh giá website toàn diện (website Audit)

2011-10-02T00:03:00.000-07:00

Đánh giá website toàn diện (website Audit)

Chào quý doanh nghiệp,
Chương trình đánh giá website tại New Horizon đượcthiết kế phục vụ cho các doanh nghiệp có nhu cầu tái cơ cấu (cải thiện tình hình website hiện tại) hay làm mới website, mang đến lợi ích thật sự cho các Doanh Nghiệp, giúp cho website của Doanh nghiệp hiệu quả hơn, không lãng phí và tiếp cận đến đúng với người tiêu dùng.
Chúng tôi cung cấp 3 chương trình đánh giá website tổng quát khác nhau, từ loại cơ bản nhất cho đến loại cao cấp nhất.
Phục vụ cho các khách hàng doanh nghiệp.
Kết quả đánh giá website sẽ được tư vấn cận kề, đồng thời các tư vấn viên sẽ tiến hành các đánh giá khác trong trường hợp thật sự cần thiết. Các yêu cầu chuyên môn khác nếu có cũng sẽ được tư vấn và phục vụ chu đáo.

Giá cả cạnh tranh. Những chương trình đánh giá linh hoạt nhằm phù hợp với ngân sách khác nhau của từng doanh nghiệp.
Lấy thông tin của doanh nghiệp hoàn toàn trực tuyến, nhằm tiết kiệm thời gian của các nhân viên. Bảng báo cáo kết quả chi tiết toàn diện (Offline và Online).
Dịch vụ đánh giá website là gì?

Dù với mục đích tái cơ cấu (Cải thiện tình hình website hiện tại) hay làm mới website, đánh giá website là bước khởi đầu cần thiết cho cả qui trình và kết quả đạt được hỗ trợ cho việc xác định các yếu tố làm nên một website hấp dẫn và hoạt động hiệu quả nhất. Đánh giá website không thay thế cho qui trình lên ý tưởng thiết kế, nhưng người lên ý tưởng thiết kế sẽ được lợi từ các kết quả thu được qua qui trình đánh giá website.

Bạn có thể tự tiến hành đánh giá website? Tuy nhiên, sự thẩm định từ các bên có chuyên môn (Bên thứ 3) không liên quan đến quá trình quản lý và tái cơ cấu là rất cần thiết. Khi sử dụng các đơn vị đánh giá website từ bên ngoài, cần cung cấp thông tin về mục tiêu cũng như đối tượng khách viếng thăm đang được ngắm đến.

Quy trình thực hiện đánh giá website

Một số lưu ý khí tiến hành dịch vụ đánh giá website:
1. Việc đánh giá webiste website luôn đóng vai trò như một phần của kế hoạch chung.
2. Vì khách hàng có khuynh hướng so sánh các website tương tự để dễ dàng so sánh, đặt ra các câu hỏi liên quan đến đối thủ canh tranh là rất hiệu quả.
3. Hãy bỏ qua những vấn đề không liên quan đến trang web đang được đánh giá.

Trong 3 gói dịch vụ của New Horizon Bao gồm: BasicPack, MediumPack và AdvancePack
Xác định, giảm thiểu tới mức thấp nhất hoặc thậm chí loại trừ những nguy cơ ảnh hưởng đến website.
Khuyến khích Doanh nghiệp chú trọng và đầu tư hơn cho website của mình.
Phát hiện kịp thời và ngăn chặn lỗi.
Tạo điều kiện cho các chuyên gia can thiệp kịp thời vào những nguy cơ ảnh hưởng đến website.

Dịch vụ kiểm toán website ( Web Audit)		BasicPack	MediumPack	AdvancePack
Phân tích, kiểm tra và đánh giá toàn diện
Tốc độ/Công nghệ	Kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến tên miền
	Kiểm tra Thời gian tải website
	Đánh giá trang chủ sử dụng Flash animation.
	Kiểm tra sự tương thích của website đối với trình duyệt và hệ điều hành (MAC và PC)
	Kiểm tra toàn bộ liên kết và hình ảnh.
	Kiểm tra website có sử dụng các công cụ phân tích website hay không.
	Kiểm tra website hiển thị theo độ phân giải màn hình.
	Video clip và âm thanh trên website.
Giao diện cho website	Đánh giá tổng thể bố cục website có thân thiện với người dùng.
	Đánh giá cách bố trí trang, font chữ, màu sắc và hình ảnh.
	Đánh giá Thiết kế hiện tại có phù hợp với mục đích cty bạn hay không?
	Kiểm tra các hình ảnh trình bày có liên quan đến nội dung hay không.
	Head map: thói quen click của người dùng trên website của bạn.
	Phân tích cách trình bày của website so với đối thủ cạnh tranh.
Cấu trúc và định hướng cho website	Đánh giá cách sắp xếp tổ chức nội dung trong website.
	Đánh giá website có thể hiện được nội dung theo các tiêu chí đã đề ra
	Đường dẫn trang web. Mục đích là gì?
	Các trang nội dung có phù hợp với trình duyệt hay không
	Kiểm tra phần Sitemap
	Kiểm tra toàn bộ liên kết đến và đi
	Kiểm tra tính trùng lặp và độ dài của các tiêu đề trang
	Liệt kê các trang có nhiều liên kết đi nhất
	Kiểm tra thuộc tính “No Follow” ở các liên kết.
	Tìm kiếm trên website
	Tổng thể Cấu trúc và định hướng của website so với đối thủ cạnh tranh.
Nội dung	Đánh giá tổng thể nội dung
	Phân tích nội dung có thân thiện với bộ máy tìm kiếm hay không.
	Hiệu quả hình ảnh
	Tổng thể nội dung của website so với đối thủ cạnh tranh (chỉ định).
Tính tương tác	Kiểm tra tổng thể các liên kết, các đoạn mã
	Đánh giá Cách Thu thập email và thông tinh cá nhân
	Đánh giá những chức năng cần được bổ sung.
Tối ưu hóa bộ máy tìm kiếm	Đánh giá sự tương thích với các bộ máy tìm kiếm
	Kiểm tra Tiêu đề trang
	Kiểm tra Mô tả trong thẻ META. Mục đích là gì?
	Kiểm tra Các từ khóa trong thẻ META. Mục đích là gì?
	Kiểm tra Văn bản trong thẻ ALT của ảnh. Mục đích là gì?
Thương mại điện tử	Đánh giá phân tích các mặt hàng đang bán
	Qúa trình bán và mua hàng
	Phân tích các độ tuổi khách truy cập website
	Tổng thể thương mại điện tử của website so với đối thủ cạnh tranh.
Truyền thông tiếp thị	Thông điệp trực tuyến
	Gửi thư dạng news letter
	Tin nhắn online và offline
	Đánh giá các phần thông cáo báo chí hoặc các chương trình khuyến mại.
	Đánh giá mức độ phổ biến website trên các mạng xã hội
	Kiểm tra các microsite, liệu có nhất quán với website chính hay không
Báo cáo tổng thể

Mọi chi tiết xin vui lòng liên hệ:
CTY TNHH TMDV KT CHÂN TRỜI MỚI (NEW HORIZON)Số 1142, Đường sô 40, Khu C, Phường An Phú - An Khánh, Q2, TP.HCM
Điện thoại: 08.62813536 Fax:08.62811030
Email: info@nhs.vnForegin Joint Ventures: 0902.615.815
Small & Medium Enterprises: 0908.328.129

8 điều bạn cần chú ý khi muốn website của mình thăng hạng trên google

2011-10-01T00:50:00.000-07:00

Mọi thứ bạn làm dù nhỏ hay lớn nhưng cũng quyết định một phần về thứ hạng trang web của bạn trên Google

1. URL (Universal Resource Locator) hay Web Address – Địa chỉ web.

Việc sử dụng địa chỉ web có www hay không có www thì không quan trọng nhưng chúng ta phải làm cho Google hiểu hai cái này là một thì khi đó trong quá trình xây dựng back link bạn sẽ không bị phân tán.

2.Domain Age – Tuổi domain

Tuổi domain cũng là một yếu tố để Google đánh giá ranking của một trang web. Tuổi domain ở đây có thể hiểu là thời gian domain được đăng ký nhưng xin bạn lưu ý một điều là nếu website của bạn thay đổi nội dung liên tục, Google sẽ không đánh giá tốt website của bạn.

3. PR-Page Ranks

Như bạn đã biết, Google có thang điểm 10 để đánh giá page rank của một website.PR càng cao, website càng tốt (trong khi đó chỉ số alexa càng nhỏ càng tốt nhé).

Việc xây dụng backlink chủ yếu là nâng cao thứ hạng website.

4. Back Links To Page (liên kết link đến một trang trong website)

Khi có nhiều link đến một trang, trang đó sẽ có ranking cao (ngoại trừ thuộc tính những link này là no-follow)

5. Back Links To Domain (liên kết link đến domain)

Khi bạn xây dựng các liên kết (back link) ngoài việc liên kết đến từng trang cụ thể, bạn còn có những liên kết đến trang chủ. Những liên kết này thường được đánh giá cao nhưng ứng với mỗi anchor text khác nhau mình nghĩ liên kết đến từng trang cụ thể trong website sẽ tốt hơn.

6.Liên kết từ domain.edu hay .gov

Như bạn đã biết, Google sẽ đánh giá cao các liên kết đến những trang này.

7.DMZ-DMOZ Directory

Việc website được xuât hiện trong thư mục của DMZ không phải dễ. Nếu website của bạn được liệt kê ở đây, ngoài việc có back link đến website bạn còn có nguồn traffic lớn.

8.Yahoo Directory

Bạn phải trả tiền nếu muốn website của bạn được liệt kê ở đây. Đây là dịch vụ directory được cung cấp bởi yahoo. Với dịch vụ này website của bạn sẽ có thêm 1 nguồn backlink uy tín cho website của mình

Sưu tầm

Data Mining - Khái niệm, vai trò và ứng dụng.

2011-10-01T00:46:00.000-07:00

Khi bạn đọc bài này nghĩa là bạn có độ quan tâm nhất định về công nghệ, điều này cho phép tôi dự đoán bạn đã và đang sử dụng những sản phẩm công nghệ như Google, Yahoo, Facebook, Twitter v.v… Trong bài viết này tôi có đôi chút hơi dài dòng nhưng cũng chỉ nhằm dẫn dắt bạn tới khái niệm mà tôi cảm thấy rất lí thú:Data Mining.

Mở đầu.

Vài dòng suy nghĩ trên của tôi không phải là dự đoán mơ hồ mà hoàn toàn có cơ sở, tôi có thể lý giải sơ bộ về dự đoán trên như sau: Trước hết bạn phải công nhận/đồng ý với tôi rằng, hầu hết những người am hiểu ít nhiều về công nghệ đều không thể không biết đến các hệ thống như Google, Yahoo, Facebook, Twitter.. vì vậy điều tôi dự đoán bạn có sử dụng các sản phẩm trên hay không bằng cách nhận diện bạn là người am hiểu hoặc chí ít quan tâm đến công nghệ.

Ảnh có tính chất minh họa

Vậy vấn đề là làm thế nào để tôi có thể nhận diện bạn là người am hiểu/quan tâm đến công nghệ? Câu hỏi này thực ra thì đơn giản thôi: Data mining – Đây là một cụm từ trọng tâm nằm trong tiêu đề bài viết, và từ này bản chất nó là công nghệ rồi, khi bạn đọc bài này ít nhiều cụm từ này gây cho bạn sự quan tâm nhất định nếu không muốn nói là bạn đã có một chút hiểu biết về nó, điều đó đồng nghĩa bạn phải có một kiến thức nền ở mức tương đối về lĩnh vực công nghệ (không nhất thiết phải là công nghệ thông tin), và đây là mấu chốt để tôi có thể khẳng định (với xác xuất cao nhất) bạn là người am hiểu/quan tâm đến công nghệ, và vì vậy hiển nhiên bạn phải biết và có sử dụng các dịch vụ trên :D.

Hơi dài dòng chút, nhưng ở đây tôi muốn dẫn bạn tới khái niệm mà bài viết này sẽ đề cập và đó cũng là cách tôi ứng dụng để lý giải cho ví dụ ở trên: Data Mining.
Đọc đến đây, ít nhiều bạn công nhận với tôi những điều trên (Nếu không thì tốt nhất đừng đọc tiếp, tốn time :D.), bạn biết rằng Google luôn trả cho bạn kết quả tìm kiếm tốt nhất, thông minh nhất.. Nó còn thông minh hơn nếu như bạn luôn tìm kiếm thông tin bằng cách đăng nhập vào hệ thống của Google, bạn có thể thử bằng cách tìm một từ khóa chuyên biệt khi không đăng nhập và khi đăng nhập, nói chung kết quả sẽ khác nhau, và hầu hết là kết quả khi bạn đăng nhập sẽ có độ chính xác với mục đích tìm kiếm của bạn cao hơn so với khi bạn không đăng nhập. Bạn có biết tại sao không?

Tiếp: Facebook có tính năng rất hay và rất hữu dụng trong việc kết nối các mối quan hệ, đó là tính năng suggestions friends, các mối quan hệ của tôi hầu hết đều kết nối qua tính năng này, và điều thú vị là hầu hết các người bạn mà FB suggest đều là những người tôi biết. Vậy tại sao FB nó lại thông minh đến mức như vậy?

Amazon.com là website bán sách lớn nhất trên internet, bạn để ý rằng mỗi khi bạn xem thông tin chi tiết về một quyển sách nào đó trên site thì bao giờ cũng kèm theo 1 danh sách các quyển sách gợi ý mua kèm theo quyển bạn đang xem, một thống kê cho thấy có tới trên 70% đầu sách được người dùng mua thêm thông qua hình thức gợi ý này. Vậy điều gì làm cho việc bán sách hiệu quả đến như vậy?
Trên đây chỉ là các ví dụ chúng ta có thể nhìn và hiểu luôn (không cần phải nghĩ :D), còn rất, rất nhiều các ví dụ từ nghiên cứu khoa học ứng dụng trong không gian, đến việc chống khủng bố (hay đấy chứ!!!) mà tôi không thể trình bày ở đây được..

Nói tóm lại tất cả những ví dụ, những điều tôi nói ở trên chung qui lại chỉ xoay quanh một chủ đề thôi: Data mining. Vậy data ming là cái gì vậy?

Data mining là gì?

Có khá nhiều cách định nghĩa khác nhau về Data mining nhưng tựu chung các bạn có thể hiểu nôm na nó là thế này:

Data mining là một quá trình trích xuất thông tin có mối quan hệ hoặc có mối tương quan nhất định từ một kho dữ liệu lớn (cực lớn) nhằm mục đích dự đoán các xu thế, các hành vi trong tương lai, hoặc tìm kiếm những tập thông tin hữu ích mà bình thường không thể nhận diện được.

Ảnh có tính chất minh họa

Ứng dụng của nó rất đa dạng và rộng tới, từ marketing, chống gian lận, giảm giá thành sản xuất, tăng doanh thu, phân tích hành vi sử dung người dùng internet để target đúng nhu cầu, đúng đối tượng hay ứng dụng hỗ trợ ra quyết định, nghiên cứu khoa học đến việc chống khủng bố v.v..

Các công cụ, kỹ thuật data mining có thể trả lời các câu hỏi mà các công cụ truyền thống đòi hỏi rất nhiều thời gian cần thiết để có thể giải đáp được (thậm chí các cách truyền thống không thể giải được). Nó có thể tìm thấy được những thông tin cực kỳ hữu ích mà rất dễ bị bỏ qua hoặc không xem xét đến để có thể dự đoán những xu thế/hành động xảy ra trong tương lai.

Để có thể data mining một cách hiệu quả, điều đầu tiên cần phải thu thập dữ liệu và định nghĩa lại theo các tiêu chí cần phân tích. Các kỹ thuật data mining có thể cài đặt rất nhanh chóng trên các nền tảng phần mềm, phần cứng phổ thông mà không cần đòi hỏi quá phức tạp, tuy vậy data mining thường gắn liền với việc phân tích một khối lượng dữ liệu cực lớn nên cần ứng dụng các công nghệ high performance client/server hoặc xử lý song song (parallel programming).
Nghe thì hơi loằng ngoằng khó hiểu, thực ra thì đúng là nó rất loằng ngoằng, phức tạp, khó hiểu :D. Tuy vậy có thể tóm lược khái quát các thành phần cơ bản của data mining như sau.

Các thành phần cơ bản của Data mining.

Công nghệ data mining là kết quả của quá trình lâu dài nghiên cứu và phát triển sản phẩm. Quá trình này bắt đầu từ khi những dữ liệu đầu tiên lưu vào máy tính, tiếp đến là quá trình cải tiến, nâng câp cách thức truy xuất dữ liệu và dần dần cho phép người dùng có thể duyệt dữ liệu theo thời gian thực. Kết quả của quá trình này cho phép truy xuất các nguồn dữ liệu quá khứ, tính toán và định vị lại việc truyền tải, cung cấp thông tin cho hiện tại, tương lai hay đưa ra các dự đoán tình huống có thể sắp diễn ra.

Có ba kỹ thuật cơ bản nhưng rất tổng quát và đầy đủ trong công nghệ data mining:
Thu thập dữ liệu lớn. (Massive data collective).
Nền tảng sức mạnh tính toán. Đây chính là hạ tầng bao gồm cả phần cứng và phần mềm lõi. (Powerful computing)

Các giải thuật/thuật toán để khai thác dữ liệu. (Data mining Algorithms)

Để có thể hiểu rõ hơn, tôi lấy ví dụ về hệ thống của VCC chúng ta:
Hệ thống thu thập dữ liệu: từ các site nội bộ của VCC, lượng dữ liệu thu thập hàng ngày trung bình khoảng gần 200GB data, số bản ghi dao động từ 200 đến 700 triệu, thời điểm cao nhất đạt 1.8 tỷ bản ghi được ghi nhận trong một ngày. Các dữ liệu thu thập bao gồm thông tin về ads item, user-agent, user id, url v.v…

Nền tảng tính toán bao gồm hệ thống Hadoop Cluster, Datawarehouse và các application server. Hệ thống Hadoop ứng dụng để giải các bài toán đòi hỏi phải xử lý song song trên một khối lượng dữ liệu cực lớn (hàng TB data và chục tỷ bản ghi), hệ thống DW ứng dụng để tính toán nhanh các dữ liệu nằm ở các khoảng thời gian ngắn, lượng bản ghi tính toán khoảng dưới 1 tỷ, và cần tính nhanh. Nền tảng này kết hợp với thành phần thứ ba dưới đây để giải các bài toán phân tích về hành vi người dùng, target, re-targeting sản phẩm đúng đối tượng, xây dựng hệ thống recommendation v.v..

Các thuật toán/giải thuật ứng dụng để khai thác dữ liệu: Hệ thống của VCC ứng dụng khác nhiều các giải thuật/thuật toán khác nhau, tùy vào từng bài toán cụ thể. Ví dụ với bài toán chống spam thì ứng dụng thuật toán Cosine Similarity, Bayesian, Clustering… bài toán detect IP thì ứng dụng một số giải thuật tự nghiên cứu, hay bài toán tính lượng unique user theo khoảng thời gian bất kỳ ứng dụng giải thuật Bloom filter v.v…

Ngoài ra còn nhiều công nghệ phụ trợ khác, nhưng ba thành phần trên là phần cốt lõi của cả hệ thống mà VCC đã và đang ứng dụng.

Vậy với các thành phần tuy cơ bản nhưng phức tạp như vậy, cụ thể hơn thì phạm vi và ứng dụng của hệ thống là gì?

Phạm vi và ứng dụng.

Như đã trình bày ở trên, pham vi ứng dụng của data mining rất rộng, bao phủ hầu hết các lĩnh vực. Tuy vậy có thể tóm lược lại phạm vi ứng dụng của data ming trong các bài toán yêu cầu có cần có các chức năng/nghiệp vụ sau:
Tự động hóa việc dự doán các xu thế và hành vi sẽ diễn ra trong tương lai: Data mining tự động hóa quá trình tìm kiếm và trích xuất các tập thông tin có mối quan hệ hoặc tương quan trong một tập dữ liệu cực lớn. Những vấn đề/câu hỏi đặt ra với các cách truyền thống đòi hỏi một quá trình rất phức tạp và tốn kém cả về tài chính và thời gian để giải đáp thì giờ có thể trả lời một cách nhanh chóng trong khi giá thành là thấp nhất. Một ví dụ đơn giản trong quảng cáo online là quá trình targeting, khi một người dùng click vào một banner quảng cáo bán giầy dành cho nữ giới, thì khả năng người đó là nữ và họ đang quan tâm đến đôi giầy đó, khi hệ thống nhận diện được điều này thì có thể target thêm các kiểu dáng giầy khác nhau, kích cỡ khác nhau, giá thành khác nhau với mục tiêu là người dùng sẽ kết thúc quá trình là mua một đôi giày, ngoài ra bởi vì hệ thống nhận diện người dùng là phụ nữ nên nó có thể quảng cáo thêm các sản phẩm khác như mỹ phẩm, quần áo v.v..

Tự động hóa việc khám phá/nhận diện ra những tập thông tin quá khứ mà hệ thống không/chưa biết: Công cụ data mining trong quá trình phân tích dữ liệu sẽ nhận diện ra nhưng tập thông tin/dữ liệu không có hoặc bị ẩn bởi những mối liên hệ mà được xác định trước. Ví dụ như trong việc bán hàng, có những sản phẩm không có mối liên hệ gì với nhau, nhưng lại hay bán được cùng nhau, từ đó đưa ra cơ chế recommendation. Hay cơ chế nhận diện giao dịch gian lận trong thanh toán điện tử dựa vào việc phân tích các giao dịch bất thường…

Ngày nay, các công nghệ data mining được ứng dụng rộng rãi trong các công ty lấy khách hàng làm trung tâm như truyền thông, tài chính, marketing, bán hàng, các nghành công nghiệp sản xuất v.v… Nó cho phép các công ty xác định được các mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại như giá thành, mẫu mã, cách thức quảng cáo, thậm chí là kỹ năng của nhân viên công ty… các yếu tố bên ngoài như đối thủ cạnh tranh, chính sách kinh tế hay nhu cầu thị trường v.v.. Và nó còn hỗ trợ việc xác định được sự tác động của các chính sách khuyến mại, giảm giá, độ hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của doanh nghiệp…

Từ đầu đến giờ toàn nói data mining ứng dụng vào cái này cái kia mà chưa nói gì đến cách thức nó hoạt động thế nào. Phần tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về vấn đề này.

Data mining hoạt động như thế nào?

Vậy chính xác thì data mining giúp bạn dự đoán được hoặc nhận biết nhưng điều chưa biết dựa trên tập dữ liệu quá khứ như thế nào? Các kỹ thuật ứng dụng để giải các câu hỏi trên trong data mining được gọi là quá trình mô hình hóa dữ liệu. Có nghĩa là xây dựng các mô hình trong các tình huống mà bạn đã biết/nhận diện được câu trả lời/kết quả và sau đó là áp dụng vào trong các tình huống khác mà bạn chưa biết/nhận diện được.

Vài công nghệ và kỹ thuật data mining thường áp dụng như: thống kê (statistical), máy học (machine learning), mạng nơ ron (neural network).

Data mining bao gồm các bước sau:

1. Thu thập, bóc tách, chuẩn hóa dữ liệu và nhập dữ liệu vào hệ thống kho dữ liệu (Datawarehouse).

2. Lưu trữ và quản lý dữ liệu dưới dạng đa chiều.

3. Đưa ra các cơ chế truy xuất cho các ứng dụng phân tích dữ liệu .

4. Sử dụng các phần mềm phân tích để tính toán.

5. Kết xuất dữ liệu dưới dạng dễ hiểu, như biểu đồ hoặc dạng report.

Để ví dụ cho quá trình này, chúng ta quay trở lại trả lời các câu hỏi ở mục Mở đầu.
Đầu tiên là câu hỏi tại sao kết quả tìm kiếm của Google lại khác nhau khi đăng nhập và khi không đăng nhập? Tôi nghĩ đọc đến đây, có lẽ bạn đã có thể hình dung được câu trả lời. Câu trả lời ngắn gọn là: Khi bạn đăng nhập Google biết bạn là ai, biết hành vi trong quá khứ của bạn như thế nào (thông qua quá trình thu thập dữ liệu hành vi của bạn trên các site mà Google hiện diện), do đó nó dựa vào sự hiểu biết này nên kết quả trả về bao giờ cũng là kết quả có độ chính xác với nhu cầu của bạn cao nhất và ngược lại, khi không đăng nhập, Google chỉ trả về kết quả ranking bình thường mà không có kèm theo tham số ranking theo user. Và dĩ nhiên để biết được hành vi trong quá khứ của bạn, Google phải sử dụng đến các công nghệ data mining.

Thứ hai, tại sao Facebook lại có thể gợi ý cho tôi toàn những người mà tôi đã quen biết? Để có thể đưa ra gợi ý này đòi hỏi Facebook kết hợp rất nhiều các tham số, cụ thể là những tham số gì thì là bí mật công nghệ riêng của FB. Tuy nhiên có thể giải thích tóm lược như sau: Khi bạn đăng ký tài khoản Facebook, thông thường bạn nhập them các thông tin khác như: quá trình làm việc ở các công ty, công ty bạn đang làm, trường/lớp bạn đã/đang học, các hội bạn tham gia, bạn gái/trai/vợ/chồng của bạn v.v... Đây chính là các thông tin mà Facebook có thể dựa vào để xác định ai là bạn của bạn. Ở đây, Facebook đã mô hình hóa các tham số có độ liên quan nhất định để đưa ra những gợi ý mà có xác xuất đúng rất cao, và bạn thấy đó, thực sự là rất đúng :D. News stream của Facebook còn phức tạp và hay ho hơn nữa. Tất các điều đó Facebook làm được là quá trình thu thập dữ liệu hoạt động của người dùng trên site, sau đó sử dụng các công nghệ data mining để cung cấp nội dung, tính năng phù hợp nhất cho người dùng.

Thứ ba, tại sao Amazon lại có thể đưa ra danh sách các quyển sách bán kèm có tỷ lệ bán được cao như vậy? Để làm được điều này Amazon đã đầu tư phát triển hệ thống recommendation trong hàng chục năm, thời gian dài đó không chỉ là phát triển thuần túy công nghệ mà còn là quãng thời gian thu thập và phân tích hành vi người sử dụng trên site của Amazon, thời gian càng dài, dữ liệu thu thập càng lớn, dẫn đến tập thông tin có độ tương quan càng nhiều và càng chính xác. Nôm na bạn có thể hiểu là 100 khách hàng mua quyển sách ABC thì có tới 40 khách hàng đồng thời mua quyển sách DEF, vì thế với khách hàng 101 xem quyển ABC, hệ thống nhận diện và đưa ra gợi ý mua them quên DEF, đơn giản là vậy, tuy nhiên bên dưới còn có nhiều tham số khác để tăng độ tương quan lên nữa. Và đây cũng là một quá trình mining dữ liệu.

Một số công nghệ thường áp dụng trong data mining:

Mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial neural networks): Đây là mô hình mà hệ thống có thể tự học thông qua đào tạo với tập dữ liệu ban đầu, từ đó suy đoán ra các tập kết quả từ tập dữ liệu mà nó khai thác.

Cây quyết định (Decisions Trees): Một tập các decisions biểu diễn dưới dạng cây, các decisions này tạo ra các luật cho việc phân loại tập dữ liệu. Nôm na là, nếu tập thông tin A thõa mãn các luật B thì quyết định C.

Giải thuật di truyền (Generic Algorithms): Kỹ thuật này sử dụng trong các quá trình phối hợp, biến đổi, chọn lọc tự nhiên kế thừa từ khái niệm tiến hóa.
Phương pháp ông hàng xóm gần nhất (Nearest neighbor method): Đây là kỹ thuật phân loại từng bản ghi/thông tin trong tập dữ liệu dựa trên sự kết hợp của k records có độ giống nhau nhất trong tập dữ liệu quá khứ.
Nguyên tắc suy diễn (Rule induction): Kỹ thuật bóc tác dữ liệu dựa trên nguyên tắc Nếu-Thì từ các tập dữ liệu thống kê.

Hạ tầng công nghệ:

Các bài toán data mining hầu hết là các bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn, và phân tích phức tạp. Điều đó đòi hỏi phải có hạ tầng đủ lớn và có khả năng mở rộng mềm dẻo, linh hoạt (scale out) phù hợp với sự tăng trưởng của dữ liệu.
Mô hình hệ thống thông thường được xây dựng trên cơ sở phân tán, cho phép lưu trữ và tính toán song song, khả năng chịu lỗi cao.

Kích cỡ không gian lưu trữ dữ liệu tính bằng TB, băng thông giữa các node là Gb, tùy thuộc vào độ phức tạp của các công thức tính toán mà đòi hỏi hệ thống phải có lượng RAM đủ lớn, single CPU hay multi CPU v.v…
Hệ thống thu thập dữ liệu phải có khả năng chịu tải cao và đảm bảo tính sẵn sang cao (High available), tốc độ xử lý nhanh (High performance).

Kết luận:

Bài viết này mới chỉ là bước dạo đầu để chúng ta có thể hình dung được data mining là gì. Các khái niệm, định nghĩa còn khá chung chung. Tuy vậy cũng đủ để các bạn có thể nắm được các điểm cốt lõi của một hệ thống data mining cần có những gì.

Ngày nay, việc xây dựng ra một sản phẩm (đặc biệt là sản phẩm internet) ngày càng trở nên đơn giản hóa, tuy vậy để tồn tại, phát triển và mở rộng cần có những tính năng thông minh hỗ trợ cho người dùng đơn giản hóa việc truy xuất, đúng thông tin họ cần… Tất cả điều này đều cần đến nền tảng data mining bên dưới.
Các công nghệ data mining thực ra không mới, nó đã hình thành cách đây hơn 20 năm, từ khi các công nghệ điện toán xử lý song song phát triển. Tuy nhiên việc ứng dụng nó và các hệ thống web là điều còn khá mới mẻ, đặc biệt là các sản phẩm trực tuyến ở Việt nam chúng ta, hầu như chưa trang web nào ứng dụng thực sự các công nghệ data mining, lý do là quy mô chưa đủ lớn, lượng dữ liệu cần phân tích còn nhỏ và hẹp.

Tham khảo:

Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining
Web: Introduction to Data Mining; What is Data Mining
Book: Web Data Mining-Bing Liu, Springer publish
Book: Programming Collective Intelligence.

Nguyễn Đăng Ngọc