Data Mining được định nghĩa là gì?

Data Mining là quá trình khám phá tri thức từ các tập dữ liệu lớn. Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, và các hệ quản trị CSDL (Database Management System - DBMS) lớn như SQL Server thường tích hợp các công cụ và thuật toán Data Mining để hỗ trợ phân tích dữ liệu.

* A. Hệ quản trị CSDL SQL Server: SQL Server có các công cụ tích hợp cho Data Mining, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ như phân tích cụm, dự đoán, v.v.
* B. Hệ quản trị CSDL Access: Access là một hệ quản trị CSDL nhỏ, chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng cá nhân hoặc nhóm nhỏ, và không có các tính năng Data Mining mạnh mẽ như SQL Server.
* C. Hệ quản trị CSDL Foxpro: Foxpro là một hệ quản trị CSDL đã lỗi thời và không còn được sử dụng rộng rãi. Nó không có các tính năng Data Mining.
* D. Microsoft Word 2010: Microsoft Word là một phần mềm soạn thảo văn bản, không liên quan đến Data Mining.

Để xác định tập mục thường xuyên, chúng ta cần thông tin về tập dữ liệu giao dịch và giá trị Min_support. Tuy nhiên, câu hỏi không cung cấp những thông tin này. Do đó, không thể xác định đáp án chính xác. Theo lý thuyết, một tập mục được coi là thường xuyên nếu số lần xuất hiện của nó trong tập dữ liệu lớn hơn hoặc bằng Min_support. Nếu không có thông tin về dữ liệu và Min_support, ta không thể kết luận tập nào là thường xuyên.

Tập mục thường xuyên là tập mục có số lần xuất hiện (support) lớn hơn hoặc bằng ngưỡng tối thiểu cho trước. Để xác định tập nào không phải là tập mục thường xuyên, ta cần biết thêm thông tin về tập dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu. Tuy nhiên, vì không có thông tin này, chúng ta không thể xác định chắc chắn đáp án. Giả sử ngưỡng hỗ trợ tối thiểu cao hơn số lần xuất hiện của {A, E}, {A, C}, và {B, E} nhưng vẫn thấp hơn số lần xuất hiện của {D}, thì các tập {A, E}, {A, C}, và {B, E} sẽ không phải là tập mục thường xuyên. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu về số lần xuất hiện, ta không thể loại trừ bất kỳ tập nào một cách chắc chắn. Câu hỏi này thiếu thông tin quan trọng để đưa ra câu trả lời chính xác.

Thuật toán Apriori hoạt động bằng cách tìm các tập mục phổ biến, tức là các tập mục xuất hiện trong cơ sở dữ liệu với tần suất tối thiểu cho trước (support). Ở lần duyệt đầu tiên, thuật toán đếm tần suất xuất hiện của từng mục riêng lẻ (1-itemsets). Các mục có tần suất thấp hơn ngưỡng support sẽ bị loại bỏ. Nếu {A} và {D} có tần suất thấp hơn ngưỡng support ở lần duyệt đầu tiên, chúng sẽ bị loại bỏ.

Độ tin cậy (confidence) của một luật kết hợp A → B được tính bằng tỷ lệ số giao dịch chứa cả A và B trên số giao dịch chứa A. Độ tin cậy 100% có nghĩa là tất cả các giao dịch chứa A đều chứa B. Trong các phương án đã cho, không có đủ thông tin để xác định chắc chắn luật nào có độ tin cậy 100% mà không có dữ liệu giao dịch cụ thể. Tuy nhiên, nếu đề bài có thêm thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch hoặc ngữ cảnh cụ thể, ta mới có thể xác định chính xác. Vì không có thông tin thêm, không thể xác định đáp án đúng dựa trên thông tin đã cho.