Data Mining (Lean Six Sigma) with R software

Thay vì nhấn mạnh vào lý thuyết thuần túy, nhóm tác giả trình bày quyển sách “KHAI THÁC DỮ LIỆU VỚI R” theo cách mà bạn đọc có thể tham chiếu nhanh các lệnh thực thi cũng như ví dụ minh họa cho các nội dung phân tích dữ liệu phổ biến: Xử lý dữ liệu cơ bản, trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ thông dụng, kiểm định thống kê, phân tích phương sai, phân tích hồi quy, các kỹ thuật phân tích quy trình và chất lượng với Six Sigma, khai thác dữ liệu văn bản (text mining).

Khai Thác Dữ Liệu (Lean Six Sigma) với R

LỜI MỞ ĐẦU

Phân tích dữ liệu là một trong các chủ đề được quan tâm và thu hút bạn đọc trên toàn thế giới. Bởi vì quá trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có thể dùng được và phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận khoa học là rất quan trọng trong hầu hết các quyết định kinh tế và kỹ thuật. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn trong thời đại kỹ thuật số với sự bùng nổ của dữ liệu. Theo sự phát triển của khoa học kỹ thuật, hiện nay có rất nhiều công cụ hỗ trợ để phân tích dữ liệu, bao gồm cả phần mềm thương mại và mã nguồn mở.

R đem đến sự khác biệt lớn vì R là phần mềm với mã nguồn mở, hoàn toàn miễn phí, không bị ràng buộc về bản quyền, có rất nhiều tính năng phân tích dữ liệu từ thống kê cho đến tài chính, dự báo chuỗi thời gian và đặc biệt luôn được cập nhật từ các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới, kể cả bạn đọc cũng có thể đóng góp vào sự phát triển của R.

Tuy nhiên, bạn đọc cần biết cách sử dụng mã nguồn (package), hàm và viết cú pháp đúng trong R để phục vụ cho việc phân tích, điều này làm cho R kém thân thiện. Mặc dù có rất nhiều tài liệu hướng dẫn về ngôn ngữ R, nhưng nội dung quyển sách này được chọn lọc và tập trung nhằm phục vụ đa dạng các kỹ thuật khai thác dữ liệu trong công việc, từ kế toán cho đến kỹ sư sản xuất. Ngoài ra, cấu trúc quyển sách được thiết kế sao cho bạn đọc có thể tham khảo nhanh với đầy đủ các hàm, cú pháp nhằm tối giản thời gian tìm kiếm các lệnh trong R.

Thay vì nhấn mạnh vào lý thuyết thuần túy, nhóm tác giả trình bày quyển sách “KHAI THÁC DỮ LIỆU VỚI R” theo cách mà bạn đọc có thể tham chiếu nhanh các lệnh thực thi cũng như ví dụ minh họa cho các nội dung phân tích dữ liệu phổ biến: Xử lý dữ liệu cơ bản, trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ thông dụng, kiểm định thống kê, phân tích phương sai, phân tích hồi quy, các kỹ thuật phân tích quy trình và chất lượng với Six Sigma, khai thác dữ liệu văn bản (text mining).

Quyển sách này không thể hoàn thành nếu không có nguồn tài liệu tham khảo phong phú từ các nhà nghiên cứu, các chuyên gia đã tạo ra các package nói riêng cũng như R nói chung. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng cảm ơn các đồng nghiệp đã đóng góp ý kiến và giúp đỡ hoàn thiện quyển sách này. Sai sót là không thể tránh khỏi. Nhóm tác giả rất trân trọng và biết ơn những ý kiến đóng góp quý báu từ bạn đọc.

Hình Thức Đăng Ký
Bài Giới Thiệu
Dịch Vụ Triển Khai & Đào Tạo

Mục Lục

Phân Tích Dữ Liệu (Lean Six Sigma) với Phần Mêm R Dành Cho Chuyên Gia Và Doanh Nghiệp

Sách có đính kèm tập dữ liệu thực hành: Downloads

Chương Tiêu đề & Tóm tắt
1 Giới thiệu về phần mềm R: Trong chương này, người đọc sẽ được giới thiệu tổng quan về ngôn ngữ lập trình R, bao gồm lịch sử phát triển, tính năng nổi bật, và lý do tại sao R trở thành một công cụ phổ biến trong phân tích dữ liệu và thống kê. Chương cũng hướng dẫn cách cài đặt phần mềm, thiết lập môi trường làm việc và cách tiếp cận nội dung của quyển sách.
2 Đối tượng và hàm: Chương này tập trung vào các loại đối tượng trong R như vector, data frame, và ma trận. Người đọc sẽ tìm hiểu cách tạo, thao tác và quản lý các đối tượng này, cùng với việc sử dụng các hàm có sẵn trong R để xử lý dữ liệu. Hơn nữa, chương sẽ giải thích về các quy tắc gán tên và cách sử dụng các phương thức để làm việc với đối tượng hiệu quả.
3 Thống kê cơ bản: Ở chương này, người đọc sẽ khám phá các khái niệm thống kê cơ bản như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, và phân phối. Chương sẽ giúp người đọc hiểu cách tính toán và ứng dụng các chỉ số này để phân tích và tóm tắt dữ liệu. Các ví dụ minh họa sẽ cung cấp cái nhìn thực tế về việc áp dụng thống kê trong các tình huống khác nhau.
4 Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất: Chương này giải thích về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối xác suất và các loại phân phối phổ biến như phân phối chuẩn và phân phối nhị phân. Người đọc sẽ học cách mô hình hóa dữ liệu thực tế bằng cách sử dụng các phân phối xác suất, cũng như cách thực hiện các phép toán trên biến ngẫu nhiên trong R.
5 Biểu đồ: Trong chương này, người đọc sẽ được hướng dẫn cách tạo và tùy chỉnh các biểu đồ trong R để trực quan hóa dữ liệu. Chương sẽ bao gồm các loại biểu đồ phổ biến như biểu đồ cột, biểu đồ đường, và biểu đồ phân tán, cùng với các kỹ thuật để tùy chỉnh và cải thiện trực quan hóa. Đây là một phần quan trọng trong việc trình bày và diễn giải kết quả phân tích.
6 Kiểm định giả thuyết thống kê: Chương này sẽ giới thiệu về quy trình kiểm định giả thuyết, bao gồm các loại kiểm định, các chỉ số thống kê, và cách giải thích kết quả. Người đọc sẽ tìm hiểu cách thực hiện các kiểm định như t-test, chi-squared test, và ANOVA trong R, cùng với việc áp dụng các kỹ thuật này để kiểm tra các giả thuyết trong nghiên cứu.
7 Phân tích phương sai: Ở chương này, người đọc sẽ khám phá phân tích phương sai (ANOVA) và cách sử dụng nó để so sánh các nhóm khác nhau. Chương sẽ trình bày các khái niệm cơ bản về ANOVA, cách thực hiện phân tích ANOVA trong R, và cách diễn giải kết quả để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa các nhóm.
8 Phân tích hồi quy: Chương này sẽ đi sâu vào các kỹ thuật phân tích hồi quy, bao gồm hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic. Người đọc sẽ học cách xây dựng mô hình hồi quy, kiểm tra các giả thuyết liên quan đến mô hình, và đánh giá độ chính xác của mô hình thông qua các chỉ số như R-squared và p-value.
9 Phương pháp Six Sigma: Trong chương này, người đọc sẽ tìm hiểu về phương pháp Six Sigma, một phương pháp quản lý chất lượng mạnh mẽ giúp cải thiện quy trình và giảm thiểu sai sót. Chương sẽ bao gồm các khái niệm cơ bản, công cụ và kỹ thuật trong Six Sigma, cùng với cách áp dụng chúng để tối ưu hóa quy trình trong doanh nghiệp.
10 Khai thác văn bản: Chương cuối cùng sẽ giới thiệu về khai thác văn bản và cách sử dụng R để phân tích dữ liệu văn bản. Người đọc sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật như phân tích tần suất từ khóa, phân tích cảm xúc, và phân loại văn bản. Chương sẽ cung cấp các ví dụ thực tiễn để giúp người đọc áp dụng các phương pháp khai thác văn bản vào nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
touch_app

Lean Pracitioner

Trở thành người tiên phong và chuyên gia cải tiến quy trình sản xuất tinh gọn.

Danh cho mọi người

Người học sẽ được trang bị kiến thức và kỹ năng để cải thiện hiệu quả vận hành của tổ chức, cung cấp các giải pháp cho các vấn đề liên quan tới quy trình như năng suất và chất lượng, và hiểu rõ triết lý quản lý Lean.

Nội dung chi tiết
touch_app

Green Belt

Ứng dung tốt các phương pháp Lean Six Sigma, tự tin và dẫn dắt dự án cải tiến.

Đã đi làm ít nhất 1 năm

Người học đai xanh có khả năng áp dụng Lean Six Sigma, nhận diện tiềm năng cải tiến, tối ưu hóa quy trình với DMAIC, khám phá nguyên nhân gốc rễ, và dẫn dắt dự án cải tiến với sự tham gia từ nhiều bộ phận.

Nội dung chi tiết
touch_app

Black Belt

Thông thạo hầu hết các phương pháp Lean Six Sigma, dẫn dắt và quản lý dự án cải tiến.

Đã đi làm ít nhất 2 năm

Người học đai đen sẽ nắm vững các phương pháp Lean Six Sigma, tối ưu hóa quy trình với DMAIC, mô hình hóa quy trình bằng Thiết Kế Thực Nghiệm, dẫn dắt dự án cải tiến và điều hành nhóm để đạt kết quả tốt nhất cho tổ chức.

Nội dung chi tiết