Mang tính dự báo.

Có giới hạn thời gian.

Chỉ thực hiện một lần.

Liên tục.

Phân tích dữ liệu lịch sử tài chính.

Khảo sát trực tuyến, phỏng vấn hoặc quan sát người dùng trực tiếp.

Đánh giá chất lượng sản phẩm.

Thu thập thông tin từ đối thủ cạnh tranh.

Tuổi tác và giới tính của khách hàng.

Khu vực địa lý và múi giờ.

Loại sản phẩm quan tâm, tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng.

Tốc độ truy cập mạng của khách hàng.

Regression (Hồi quy).

Decision Trees (Cây quyết định).

Content-Based Filtering (Lọc dựa trên nội dung).

Collaborative Filtering (Lọc cộng tác).

Nhu cầu tuyển dụng của công ty.

Lợi nhuận hàng quý.

Khả năng khách hàng sẽ mua sản phẩm nào trong tương lai.

Thời gian tải trang web.

Giảm thiểu rủi ro vận hành.

Đảm bảo bảo mật thông tin.

Đặt các sản phẩm gợi ý ở vị trí dễ thấy và dễ tiếp cận.

Cập nhật giao diện thường xuyên.

Trải nghiệm đồng nhất.

Trải nghiệm tiêu chuẩn hóa.

Trải nghiệm mua hàng cá nhân hóa.

Trải nghiệm cơ bản.

Xu hướng thị trường chung.

Lịch sử mua hàng của họ.

Khả năng tồn kho của doanh nghiệp.

Chính sách giá của đối thủ.

Tăng chi phí lưu kho để đảm bảo hàng hóa luôn có sẵn

Dự đoán nhu cầu sản phẩm nhằm tối ưu mức tồn kho

Giảm số lượng nhân viên kho bãi

Loại bỏ hoàn toàn khâu lưu trữ hàng hóa

Tự động hóa hoàn toàn mọi quy trình không cần con người

Dự báo nhu cầu, tối ưu vận chuyển và giảm rủi ro đứt gãy nguồn cung

Chỉ tập trung vào sản xuất mà bỏ qua khâu phân phối

Tăng tồn kho để tránh thiếu hàng

Xác định các điểm nghẽn và tối ưu luồng hàng hóa

Giảm độ chính xác trong dự báo nhu cầu

Chỉ cải thiện doanh thu bán lẻ mà không ảnh hưởng logistics

Giảm khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu

Xác định chính xác thời điểm nhập và xuất hàng

Giảm khả năng truy xuất dữ liệu

Bỏ qua yếu tố mùa vụ

Giảm năng suất lao động

Dự báo nhu cầu, theo dõi tình trạng vận chuyển và tối ưu tồn kho

Loại bỏ hoàn toàn nhân viên vận hành

Giảm độ chính xác của dữ liệu giao hàng

Tăng lượng hàng tồn kho không cần thiết

Dự đoán nhu cầu tiêu dùng và cá nhân hóa sản phẩm/dịch vụ

Tăng chi phí marketing mà không cần đánh giá hiệu quả

Giảm tương tác với người tiêu dùng

Giảm sự trung thành của khách hàng

Xây dựng chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu thực tế và mô hình dự đoán

Tạo nội dung quảng cáo ngẫu nhiên

Giảm khả năng phân tích hiệu quả chiến dịch

Tăng chi phí truyền thông mà không kiểm soát được kết quả

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng

Giảm tương tác người dùng với website

Tăng độ trễ trong phản hồi khách hàng

Bỏ qua lịch sử tìm kiếm và giao dịch

Xây dựng mô hình dự đoán nhu cầu sản phẩm và đề xuất cá nhân hóa

Tăng giá sản phẩm ngẫu nhiên

Giảm độ chính xác của báo cáo doanh thu

Giấu thông tin khách hàng khỏi hệ thống phân tích

Để đảm bảo tuân thủ quy định pháp lý và duy trì niềm tin của khách hàng

Để tăng lượng dữ liệu bán cho bên thứ ba

Để tối đa hóa quảng cáo không kiểm soát

Để hạn chế quyền truy cập hợp pháp của người dùng

Lựa chọn thuật toán học máy

Thu thập dữ liệu từ hồ sơ bệnh nhân, thiết bị y tế, khảo sát

Đánh giá mô hình

Trực quan hóa dữ liệu

Loại bỏ giá trị thiếu, xử lý ngoại lệ, chuẩn hóa dữ liệu

Dự đoán biến mục tiêu

Chọn thuật toán học sâu

Đánh giá mô hình

Phân tích mô tả

Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis – EDA)

Mô hình hóa tuyến tính tổng quát

Học sâu không giám sát

Học có giám sát (Supervised Learning)

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học tăng cường

Học sâu

Học có giám sát

Học không giám sát

Học sâu

Học tăng cường

Dự đoán xu hướng thay đổi tình trạng bệnh nhân theo thời gian

Tối ưu hóa kích thước dữ liệu

Chọn mô hình hồi quy

Tính trung bình mẫu

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán hỗ trợ

Thống kê mô tả

Mô hình hồi quy tuyến tính

Hệ thống cơ sở dữ liệu

Đánh giá hiệu suất mô hình dự đoán

Xử lý dữ liệu bị thiếu

Mô tả dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu

Y học cá nhân hóa (Personalized Medicine)

Phân tích nhân tố khám phá

Học tăng cường

Mô hình hóa thống kê

Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu bệnh nhân

Độ phức tạp của phần mềm

Tốc độ truy cập mạng

Hình thức biểu đồ

Dự đoán bệnh dựa trên chiêm tinh học và ngày sinh của bệnh nhân

Phân tích dữ liệu y tế ngẫu nhiên không cần hồ sơ bệnh nhân

Phân tích hồ sơ bệnh nhân điện tử (EHR) để nhận diện mẫu dữ liệu bất thường

Chỉ dựa vào quan sát trực tiếp của bác sĩ mà không cần dữ liệu

Chọn thuốc ngẫu nhiên để giảm sai lệch thống kê

Phân tích dữ liệu di truyền và lâm sàng của từng bệnh nhân

Bỏ qua yếu tố sức khỏe cá nhân để dễ huấn luyện mô hình

Tự động thay thế bác sĩ trong mọi quyết định điều trị

Lưu dữ liệu trên USB cá nhân

Sao chép toàn bộ dữ liệu giữa các bệnh viện

Học liên kết (Federated Learning)

Công khai toàn bộ hồ sơ bệnh nhân để kiểm chứng

Dự đoán bệnh dựa vào cảm tính của bác sĩ

Tự động phát hiện mối liên hệ giữa triệu chứng, bệnh và thuốc

Loại bỏ toàn bộ dữ liệu bệnh nhân cũ để tránh nhầm lẫn

Ngăn bác sĩ truy cập dữ liệu bệnh nhân

Thay thế hoàn toàn bác sĩ trong khám chữa bệnh

Khiến bác sĩ không còn cần đến kỹ năng y học

Hỗ trợ bác sĩ ra quyết định nhanh và chính xác hơn

Làm giảm chất lượng dịch vụ y tế vì phụ thuộc vào máy

Tăng thời gian thử nghiệm lâm sàng để thu thập thêm dữ liệu

Sử dụng mô hình dự đoán để sàng lọc và xác định hợp chất tiềm năng nhanh hơn

Giảm bớt quy trình kiểm nghiệm an toàn thuốc

Thay thế hoàn toàn các thử nghiệm sinh học bằng dự đoán lý thuyết

Dự đoán tính chất hóa học dựa trên màu sắc của thuốc

Phân tích mối quan hệ giữa cấu trúc phân tử và hoạt tính sinh học (QSAR)

Xác định liều lượng thuốc chỉ dựa vào cân nặng của bệnh nhân

Bỏ qua dữ liệu thực nghiệm và chỉ dùng dữ liệu mô phỏng

Phát triển thuốc cá thể hóa phù hợp với từng nhóm bệnh nhân

Chuẩn hóa quy trình kế toán trong ngành dược

Giảm chi phí vận chuyển thuốc giữa các quốc gia

Quản lý kho hàng và tồn kho dược phẩm

Thiếu các phần mềm giải trí cho nhà nghiên cứu

Dữ liệu không đồng nhất, phân tán và khó tích hợp

Không thể thu thập dữ liệu trong môi trường phòng thí nghiệm

Không có đủ bệnh nhân để thử nghiệm thuốc

Giúp họ ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thay vì làm thủ công

Khiến họ không cần hiểu kiến thức sinh học hoặc hóa học

Thay thế hoàn toàn con người trong phát minh thuốc

Giới hạn khả năng sáng tạo của nhà nghiên cứu

Thu thập dữ liệu trong lĩnh vực tài chính thôi

Phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, hành vi con người

Chỉ phân tích dữ liệu kinh tế vĩ mô

Tạo báo cáo doanh thu

Dự báo hành vi khách hàng và tối ưu truyền thông

Tăng tốc độ xử lý CPU

Thiết kế kiến trúc

Lập trình phần mềm nhúng

Cách cá nhân hành động độc lập

Hành vi nhóm và ảnh hưởng lẫn nhau giữa các cá nhân trong nhóm

Đặc điểm di truyền của con người

Quy trình quản trị nhân sự

Google Maps

Sentiment Analysis APIs

Microsoft Paint

Excel cơ bản

Xác định chiến lược truyền thông hiệu quả hơn

Thiết lập hệ thống mạng nội bộ

Giảm độ trễ internet

Chỉ tập trung vào dữ liệu từng cá nhân

Dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ

Xác định sai số thống kê

Lưu trữ dữ liệu nội bộ

Quét mã độc trong hệ thống

Đo lường tốc độ mạng

Dự đoán sự thay đổi về sở thích và hành vi công chúng

Cách tin tức được chia sẻ, lan truyền trong cộng đồng

Cấu trúc CPU

Sao lưu dữ liệu

Bán hàng trực tiếp

Phát hiện tin giả và thông tin sai lệch

Thiết kế phần cứng

Tối ưu hóa bộ nhớ máy tính

Tạo hình ảnh 3D

Dự đoán tiến độ và tối ưu hóa nguồn lực

Thiết kế kiến trúc

Tăng chi phí vận hành

Phân tích cảm xúc người dân trên mạng xã hội

Tăng tốc độ truyền tải dữ liệu trên mạng

Hiểu hành vi và xu hướng của con người trong môi trường trực tuyến

Kiểm tra độ an toàn của hệ thống mạng xã hội

Tối ưu hóa cấu trúc cơ sở dữ liệu

Kiểm tra lỗi phần mềm trên mạng xã hội

Hiểu rõ người dùng, tương tác và xu hướng trên mạng xã hội

Tạo quảng cáo tự động

Quản lý cơ sở dữ liệu nội bộ

Tiến hành phân tích NLP

Lựa chọn nền tảng và loại dữ liệu cần giám sát

Lọc và làm sạch dữ liệu

Sử dụng công cụ thống kê

Pandas

Scikit-learn

Photoshop

spaCy

Để tăng lượng dữ liệu thu thập

Để loại bỏ dữ liệu không liên quan và chuẩn hóa thông tin

Để tạo hiệu ứng quảng cáo

Để giảm chi phí phần cứng

Đưa ra quyết định dựa trên cảm tính

Dự đoán và phân tích xu hướng dựa trên dữ liệu

Tăng thuế tự động

Giảm năng suất ra quyết định

Dự đoán dịch bệnh và tối ưu hóa chăm sóc sức khỏe

Thiết kế bệnh viện

Tăng giá thuốc

Tạo quảng cáo thuốc

Tăng tốc độ thu thập dữ liệu

Hiểu nội dung bài viết và cảm xúc người dùng

Tạo video quảng cáo

Quản lý tài khoản mạng xã hội

Dự đoán thời tiết chính xác 100%

Theo dõi sử dụng tài nguyên và phân tích biến đổi khí hậu

Tăng sản lượng công nghiệp

Quản lý quảng cáo xanh

Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu

Xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn

Tự động hóa hệ thống kế toán

Xóa tài khoản spam

Tăng số lượng sản phẩm trong kho

Tạo quảng cáo truyền thống trên TV

Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm cá nhân hóa

Tự động hóa việc đóng gói hàng

Quản lý danh bạ bệnh nhân thủ công

Lập kế hoạch tài chính cho bệnh viện

Phân tích dữ liệu lâm sàng để dự đoán và chẩn đoán bệnh

Giảm chi phí quảng cáo thuốc

Xây dựng robot công nghiệp

Tăng tốc độ truyền tải internet

Phân tích dữ liệu mạng xã hội để hiểu hành vi cộng đồng

Quản lý hệ thống điện lưới

Thiết kế sản phẩm ngân hàng truyền thống

Dự đoán xu hướng thị trường và quản lý rủi ro

Tăng lãi suất tiết kiệm

Quản lý nhân sự ngân hàng

Dự đoán thời điểm bảo trì máy móc và tối ưu quy trình

Tự động cắt giảm nhân sự

Tăng số lượng nhân công

Mở rộng quy mô nhà máy

Dựa vào kinh nghiệm cá nhân để ra quyết định

Giảm độ chính xác của dự báo

Giảm chi phí quảng cáo bằng cách xóa dữ liệu

Tạo ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và khách quan

Phân tích dữ liệu lớn để phát hiện tri thức và mô hình mới

Lưu trữ dữ liệu thủ công trong sổ sách

Giấu thông tin nghiên cứu

Giảm số lượng thí nghiệm

Tăng tốc độ in ấn sách

Giảm số lượng sinh viên học ngành công nghệ

Dự báo thời tiết, phân tích xu hướng tiêu dùng và sức khỏe cộng đồng

Lưu trữ tài liệu giấy

Khoa học dữ liệu chỉ áp dụng trong nghiên cứu học thuật

Lĩnh vực này chỉ hữu ích trong công nghệ thông tin

Nó không ảnh hưởng đến quyết định của tổ chức

Khoa học dữ liệu đã trở thành yếu tố cốt lõi trong mọi ngành nghề hiện đại

Khả năng tăng cường học máy

Bảo mật và quyền riêng tư

Phân giải và giải thích mô hình

Chất lượng dữ liệu

Quy trình đào tạo nhân lực

Quy trình phân giải mô hình

Quy trình tiền xử lý và làm sạch dữ liệu

Quy trình tạo ra biểu đồ mô hình

Nhân lực chất lượng cao

Chất lượng dữ liệu

Bảo mật và quyền riêng tư

Khả năng tăng cường học máy (Machine Learning)

Khó khăn trong việc tìm kiếm dữ liệu lớn.

Khó khăn trong việc tiền xử lý dữ liệu.

Khó khăn trong việc giải thích tại sao mô hình đưa ra dự đoán cụ thể.

Khó khăn trong việc đảm bảo đạo đức mô hình.

Tính toàn vẹn của dự án dữ liệu lớn.

Xây dựng mô hình dễ dàng cho người không chuyên.

Tận dụng tri thức từ nhiều nguồn.

Biểu đồ, quyền riêng tư, và phân biệt đối xử.

Nghiên cứu tương tác xã hội và hành vi con người.

Tạo mô hình tương tác tốt hơn giữa con người và máy tính, làm cho việc xây dựng và sử dụng mô hình dễ dàng hơn cho người không chuyên.

Tiếp tục phát triển các công cụ xử lý dữ liệu lớn.

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Tận dụng dữ liệu độc lập từ một nguồn duy nhất.

Tận dụng các công cụ xử lý dữ liệu lớn.

Tận dụng dữ liệu và tri thức từ nhiều nguồn và mục tiêu khác nhau.

Tận dụng các kỹ sư dữ liệu chất lượng cao.

Thiếu dữ liệu phù hợp để đào tạo nhân lực.

Không thể sử dụng dữ liệu lớn để đánh giá nhân lực.

Tạo ra và duy trì một lực lượng lao động đủ chất lượng cao (chuyên gia và kỹ sư dữ liệu).

Nhân lực không quan tâm đến đạo đức học máy.

Học máy đa nhiệm.

Học máy đạo đức.

Hợp nhất dữ liệu và học máy.

Khoa học Dữ liệu xã hội (Social Data Science).

Khả năng giải thích mô hình.

Quyền riêng tư của dữ liệu.

Tính toàn vẹn và hiệu quả.

Đạo đức và phân biệt đối xử.

Giúp tạo ra các thiết bị phần cứng tiên tiến hơn.

Giúp xác định hướng phát triển của công nghệ dựa trên dữ liệu và phân tích dữ liệu để dự đoán xu hướng công nghệ tương lai.

Để thu thập dữ liệu.

Chỉ phục vụ mục đích thống kê cơ bản, không liên quan đến xu hướng công nghệ.

Bằng cách tăng giá sản phẩm để thu hút khách hàng trung thành hơn.

Bằng cách giảm hoạt động thu thập dữ liệu để tiết kiệm chi phí.

Bằng cách phát triển sản phẩm và quan tâm đến phản hồi của khách hàng.

Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, đánh giá, phản hồi và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả.

Giúp tập trung vào mô phỏng các hiện tượng tự nhiên không cần đến dữ liệu thực tế.

Giúp tự động hóa hoàn toàn quá trình khai thác tài nguyên thiên nhiên.

Thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến sử dụng tài nguyên, biến đổi khí hậu và các vấn đề về bảo vệ môi trường.

Giảm việc giám sát môi trường để tiết kiệm chi phí quản lý.

Để cải thiện hiệu suất

Để nâng cao hiệu quả quản lý tài sản

Để giảm lãng phí

Cả 3 phương án trên

Khí tượng thủy văn, nông nghiệp, chính trị

Tài chính, bảo hiểm, y tế

Giáo dục, sản xuất, công nghệ

Cả 3 phương án trên

Chẩn đoán chính xác bệnh, hỗ trợ điều trị cá nhân hóa và dự đoán kết quả điều trị

Giảm chi phí bệnh viện bằng cách cắt giảm nhân viên y tế

Thay thế hoàn toàn bác sĩ trong quá trình điều trị

Tăng số lượng xét nghiệm mà không cần lý do

Thay thế hoàn toàn các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình

Cung cấp dữ liệu chất lượng và thông tin quan trọng để huấn luyện và tối ưu mô hình máy học

Giảm chi phí phần cứng của hệ thống AI mà không cần dữ liệu

Ngăn AI tự học và ra quyết định

Thay thế hoàn toàn các nhà hoạch định chính sách

Tăng chi phí bầu cử mà không cần lợi ích thực tế

Ngăn cản việc ra quyết định chính trị

Phân tích dữ liệu cử tri và dự đoán kết quả bầu cử để hỗ trợ ra quyết định

Hiển thị cùng nội dung cho tất cả người dùng

Phân tích dữ liệu hành vi để gợi ý sản phẩm và nội dung phù hợp với từng cá nhân

Giảm tốc độ truy cập của người dùng

Loại bỏ các lựa chọn tùy chỉnh cho người dùng

Khoa học xã hội và phân tích dữ liệu để hiểu hành vi, tương tác và xu hướng xã hội

Toán học và vật lý để dự đoán tương lai

Sinh học và hóa học để phân tích môi trường

Kinh tế học và luật học mà không dùng dữ liệu