Ứng dụng khai phá luật kết hợp trong phân tích kinh doanh với phần mềm weka

BỘ KẾ HOẠCH VÀ ĐẦU TƯ HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN - - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH VỚI PHẦN MỀM WEKA Sinh viên thực hiện: Phạm Hồng Ánh Lớp: KTDL10 Msv: 7103101304 Giáo viên hướng dẫn: TS Nguyễn Hữu Xuân Trường Hà Nội - 2023 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan Khóa luận với đề tài “Khai phá luật kết hợp kinh doanh phần mềm Weka” tự thân thực hiện, có hỗ trợ giáo viên hướng dẫn không chép công trình nghiên cứu người khác Các số liệu Khóa luận sử dụng trung thực trích dẫn rõ ràng Nếu sai em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm Hà Nội, tháng 05 năm 2023 Sinh viên thực Phạm Hồng Ánh i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành xuất sắc khóa luận, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban giám đốc Học viện Chính sách Phát triển, quý thầy cô Khoa Kinh tế số tạo hội cho học tập, rèn luyện tích lũy kiến thức, kỹ để thực khóa luận Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn đến Giảng viên hướng dẫn TS Nguyễn Hữu Xuân Trường tận tình dẫn, theo dõi đưa lời khuyên bổ ích giúp em giải vấn đề gặp phải trình nghiên cứu hồn thành đề tài cách tốt Do kiến thức thân hạn chế thiếu kinh nghiệm thực tiễn nên nội dung khóa luận khó tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận góp ý, dạy thêm từ Quý Thầy để đề tài hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 05 năm 2023 Sinh viên thực Phạm Hồng Ánh ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH ẢNH v MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Cấu trúc đề tài CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG KINH DOANH 1.1 Tổng quan khai phá liệu 1.1.1 Khái niệm khai phá liệu 1.1.2 Quy trình khai phá liệu 1.1.3 Ứng dụng khai phá liệu 1.1.4 Các kỹ thuật khai phá liệu 1.1.5 Một số khó khăn khai phá liệu 12 1.1.6 Các công cụ khai phá liệu 14 1.2 Tổng quan khai phá luật kết hợp kinh doanh 15 1.2.1 Kỹ thuật khai phá luật kết hợp 15 1.2.2 Bài toán khai phá luật kết hợp 15 1.2.3 Các phương pháp thuật toán khai phá luật kết hợp 20 1.2.4 Các bước thực khai thác với kỹ thuật luật kết hợp 22 1.2.5 Các hướng mở rộng khai phá luật kết hợp 23 1.2.6 Ưu điểm hạn chế kỹ thuật Luật kết hợp 24 iii 1.2.7 Ứng dụng khai phá luật kết hợp lĩnh vực khác nhau: 25 KẾT LUẬN CHƯƠNG I 26 CHƯƠNG 2: KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG KINH DOANH VỚI PHẦN MỀM WEKA 27 2.1 Tổng quan phần mềm Weka 27 2.1.1 Giới thiệu phần mềm Weka 27 2.1.2 Lịch sử hình thành menu Weka 28 2.1.3 Các định dạng liệu Weka 33 2.1.4 Ưu Điểm Weka 34 2.1.5 Những tính vượt trội Weka 35 2.1.6 Kiến trúc thư viện Weka 35 2.2 Khai phá luật kết hợp phần mềm Weka 36 2.2.1 Dữ liệu thực nghiệm 36 2.2.2 Xử lý liệu thực nghiệm (Train set & Tet set) 38 2.2.3 Phát luật kết hợp 40 KẾT LUẬN CHƯƠNG 53 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ VÀ ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG 54 3.1 Kết Luận 54 3.2 Đánh giá khai phá luật kết hợp kinh doanh phần mềm Weka 55 3.3.Khuyến nghị Đề xuất ứng dụng 56 3.3.1 Ý kiến cá nhân 56 3.3.2 Khuyến nghị 56 3.3.3 Đề xuất ứng dụng 57 KẾT LUẬN CHƯƠNG 59 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 iv DANH MỤC BẢNG Bảng Tên Bảng 1.1 Bảng độ hỗ trợ Bảng 1.2 Bảng độ hỗ trợ Bảng 1.3 Bảng luật kết hợp Bảng 2.1 Số lượng sản phẩm bán nhiều DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình Nội dung Hình 1.1 Các bước DataMining & KDD Hình 1.2 Ví dụ mơ hình phân lớp theo dạng Hình 1.3 Ví dụ SVM Hình 1.4 Ví dụ tốn phân cụm liệu Kỹ thuật hồi quy Hình 1.5 Hình1.6 Giao dịch phần tử siêu thị v Hình 1.7 Phân loại thuật toán khai phá luật kết hợp Hình 2.1 Logo Weka Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 2.4 Hình 2.5 Lồi chim Mecca chọn biểu tượng ứng dụng Weka Cài đặt Weka - Search 'Weka download' Google Cài đặt Weka - Click Download để tải Weka Cài đặt Weka - Cài đặt phần mềm Weka Màn hình Menu Weka Hình 2.6 Hình 2.7 Hình ảnh chức Explorer phần mềm Weka Hình 2.8 Top sản phẩm bán chạy Hình 2.9 Train set - Giao diện chức Explorer Weka Hình 2.10 Train set – Lọc liệu Hình 2.11 - 2.13 Thao tác kết thuật tốn Apriori Hình 2.14 – 2.16 Thao tác kết thuật toán Fp-Growth vi MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần với phát triển bùng nổ công nghệ thông tin việc ứng dụng công nghệ thông tin nhiều lĩnh vực đời sống, công nghệ, kinh tế,.… nhiều năm qua đồng nghĩa với lượng liệu quan liệu thu nhập tích lũy Số lượng thông tin lưu trữ kỹ thuật số tăng gấp đôi khoảng ba năm lần Tuy nhiên, theo thống kê có lượng liệu nhỏ phân tích số cịn lại họ khơng biết phải làm với chúng lượng liệu ln thu nhập Ngày nay, mơi trường cạnh tranh, người ta cần nhiều thông tin với tốc độ nhanh có câu hỏi mang tính chất trả lời dựa liệu khổng lồ có Điều trở nên cấp thiết giới tiến đến thời đại liệu lớn, cơng nghệ thơng tin trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ Ứng dụng khai phá luật kết hợp kinh doanh với phần mềm Weka cách hiệu để khám phá thông tin liệu giải vấn đề liên quan đến lĩnh vực Việc sử dụng Weka để khai phá liệu mang lại nhiều lợi ích cho người dùng Weka phần mềm mã nguồn mở miễn phí khai thác liệu, xây dựng ngơn ngữ lập trình Java, theo kiến trúc hướng đối tượng, tổ chức thành thư viện phục vụ cho lĩnh vực học máy khai phá liệu Để tập trung vào việc nghiên cứu ứng dụng khai phá luật kết hợp kinh doanh, đề tài cấp thiết Thuật toán Apriori thuật toán Fp-Growth thuật toán quan trọng việc khám phá luật kết hợp liệu Việc áp dụng thuật toán giúp tìm mối quan hệ tiềm ẩn mục liệu, đồng thời giúp người dùng đưa định đắn có tính dự đốn cao Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu báo cáo ứng dụng khai phá luật kết hợp với phần mềm Weka để phân tích hoạt động kinh doanh Mục tiêu chung: • Nghiên cứu tổng quan Khai phá liệu • Nghiên cứu Khai phá luật kết hợp Mục tiêu cụ thể: • Ứng dụng khai phá luật kết hợp kinh doanh với phần mềm Weka Phạm vi nghiên cứu - Dữ liệu có sẵn phần mềm Weka Đối tượng nghiên cứu - Khai phá luật kết hợp - Phần mềm Weka Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp khai phá luật kết hợp dùng thuật toán Apriori thuật toán Fp-Growth để khai phá Cấu trúc đề tài Ngoài phần mở đầu, kết luận, mục lục, phụ lục danh mục tài liệu tham khảo, nội dung nghiên cứu báo cáo gồm chương: Chương 1: Tổng quan khai phá liệu kỹ thuật khai phá luật kết hợp Chương 2: Khai phá luật kết hợp kinh doanh với phần mềm Weka Chương 3: Đánh giá đề xuất ứng dụng CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP TRONG KINH DOANH 1.1 Tổng quan khai phá liệu 1.1.1 Khái niệm khai phá liệu Khai phá liệu quy tình phân tích thiết kế để thăm dò lượng lớn liệu nhằm phát mẫu thích hợp mối quan hệ mang tính hệ thống biến sau hợp thức hóa kết tìm cách áp dụng mẫu phát cho tập liệu Quy trình gồm giai đoạn bản: thăm dị, xây dựng mơ hình định nghĩa mẫu, hợp thức, kiểm chứng Khai phá liệu giai đoạn quan trọng trình khám phá tri thức Về chất giai đoạn tìm thơng tin Việc khai phá liệu cịn coi việc khai phá tri thức từ liệu, trích lọc tri thức, phân tích liệu mẫu, khảo cứu liệu, đào xới, nạo vét liệu Khai phá liệu (Data Mining) định nghĩa q trình trích lọc thơng tin có giá trị ẩn lượng lớn liệu lưu trữ sở liệu kho liệu, Khai phá liệu coi q trình tìm kiếm, khám phá nhiều góc độ để tìm mối tương quan, mối liên hệ nhiều góc độ khác nhằm tìm mẫu hay mơ hình tồn bên sở liệu bị che khuất Để trích rút mẫu, mơ hình tiềm ẩn có tính “tri thức” ta phải tìm áp dụng phương pháp, kỹ thuật khai phá cho kỹ thuật phương pháp phải phù hợp với tính chất, đặc trưng liệu mục đích sử dụng Tuy khai phá liệu bước q trình khám phá tri thức lại bước tiên quyết, quan trọng ảnh hưởng đến toàn q trình Tóm lại, khai phá liệu q trình tìm kiếm thơng tin “tri thức” tiềm ẩn sở liệu lớn, khổng lồ Vì thế, nói hai thuật ngữ khám phá tri thức khai phá liệu tương đương nói khía cạnh tổng quan, Hình 2.18 Train set - Dữ liệu ban đầu tập Weather.numeric.arff Nguồn : Tác giả Ta thấy “temperature” “humidity” dạng numeric, ta xử lý liệu đưa dạng nominal để phù hợp với thuật toán cách làm theo đường dẫn “Choose\ Filters\Unsupervised\Attribute\NomericToNominal” sau tích vào trường “temperature” “humidity” ấn “Apply” 47 Hình 2.19 Xử lý liệu tập Weather.numeric.arff Nguồn : Tác giả Sau Apply ta thấy trường đưa dạng Nominal, ta tiếp tục chạy thuật toán tập liệu Chúng ta chọn thuật tốn Apriori sau chỉnh tham số mong muốn 48 Hình 2.20 Chỉnh sửa tham số để chạy thuật toán Nguồn : Tác giả Ở ta để Minsupport 0,3 minMetric 0,6 với 30 luật sau nhấn “OK” chọn “START” để thuật tốn bắt đầu chạy 49 Hình 2.21 Chỉnh sửa tham số Nguồn : Tác giả  Nhận xét: Với yêu cầu 30 luật support 0,3 confidence 0,6 ta luật kết hợp thỏa mãn theo thứ tự giảm dần conf từ xuống 0,67 hình  Với luật ta thấy dự báo thời tiết, quang cảnh âm u trường hợp chọn ngồi hay chơi Hay luật thứ hai mà dự báo gió có đến trường hợp chọn chơi hay ngược lại luật cuối có trường hợp ngồi trời khơng có gió tổng trường hợp  Trong phần mềm Weka thuật toán Fp-Growth làm việc với liệu nhị phân, cần tiến hành chuyển đổi Nominal sang dạng 50 Binary Để tìm hiểu ta khai phá tập liệu “Weather.nominal.arff” Hình 2.22 Train set - Dữ liệu ban đầu tập Weather.nominal.arff Nguồn : Tác giả Ở tập ta thấy sẵn dạng Nominal, ta đưa dạng Binary để tiến hành chạy thuật toán Fp-Growth theo đường dẫn “Choose\ Filters\Unsupervised\Attribute\NominalToBinary” sau tích vào trường sau kích vào “NominalToBinary” cạnh “Choose” mục “binaryAttributesNominal” chọn “True” ấn “Apply” để xử lý xong liệu Sau làm tương tự thuật tốn Apriori 51  Như ta chạy thử xong luật kết hợp phần mềm Weka, thuật toán cho kết tương đồng nhau, tốc độ thuật tốn Fp-growth cho kết nhanh Apriori 52 KẾT LUẬN CHƯƠNG Như ta thực xong nội dung chương 2, biết phần mềm Weka, định dạng cấu trúc nó, Và chạy thành công luật kết hợp phần mềm Từ kết khai phá luật kết chương 2, kết cho thấy luật kết hợp có độ tin cậy cao giúp cho hoạt động bán hàng siêu thị trở nên dễ dàng Việc áp dụng luật kết hợp giúp phát itemset thường xuyên xuất nhau, từ phân tích thêm tương tác yếu tố liệu Thuật toán Apriori nên chạy tập liệu thưa để đưa kết nhanh xác Thuật tốn Fp-growth chạy tập liệu dày nâng cấp chia thành tập liệu nhỏ Fp-tree nên có khả chạy nhanh Apriori Kết thúc chương ta vào chương để đánh giá rõ luật kết hợp kinh doanh phần mềm Weka đề xuất ứng dụng 53 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ VÀ ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG 3.1 Kết Luận Trong nghiên cứu này, em kết hợp sử dụng lý thuyết liên quan khai phá luật kết hợp phần mềm Weka tập liệu có sẵn phần mềm tập “Supermarket” Dữ liệu trước tiến hành xây dựng mơ hình cần tiền xử lý liệu, loại bỏ giá trị trống, giá trị trùng lặp, Sau xử lý làm liệu, qua trình nghiên cứu, em rút số kết luận sau: - Xét tập liệu “Supermarket” ta thấy rõ sản phẩm dễ bắt gặp mua Biscuits Bread and Cake, Milk cream Bread and Cake hay Fruit Vegetables 54 Kết nghiên cứu với luật kết hợp đưa hoạt động tiếp cận khách hàng phù hợp để tăng doanh số Là tiền đề cho doanh nghiệp có phương án cụ thể để phát triển Các sản phẩm xuất nhiều lần giỏ hàng nên để gần gian hàng - Ví dụ: Đặt sản phẩm bánh quy, bánh mì bánh gần gian hàng, hay hoa rau gian cạnh Hoặc chạy chương trình khuyến kèm sản phẩm hay xuất giỏ hàng với để thu hút khách hàng dễ tăng doanh số hay giới thiệu sản phẩm siêu thị đến với khách hàng - Ví dụ: mua sảnh phẩm bánh tặng sản phẩm ăn thử Bánh quy cửa hàng 3.2 Đánh giá khai phá luật kết hợp kinh doanh phần mềm Weka Qua đề tài nghiên cứu “Khai phá luật kếp hợp kinh doanh phần mềm Weka” em thấy đề tài hay hữu dụng tương lai Việc tìm liên kết giữ mặt hàng, gian hàng giúp cho doanh nghiệp hiểu rõ sản phẩm đưa phương án kinh doanh, marketing phù hợp Tổng quan đề tài phần giúp cho doanh nghiệp có có nhìn cụ thể xu hướng mua hàng khách hàng, hiểu tâm lý khách hàng đưa hoạt động để đưa khách hàng đến gần với doanh nghiệp Tuy nhiên khó khăn lớn đề tài ứng dụng kinh doanh tính thực tiễn Việc thu thập liệu cách xác đưa liệu file dạng yêu cầu Weka gặp nhiều khó khăn 55 3.3.Khuyến nghị Đề xuất ứng dụng 3.3.1 Ý kiến cá nhân Phương án đề cho doanh nghiệp: - Việc tìm liên kết mặt hàng giúp nhiều cho doanh nghiệp việc kinh doanh, nói ví dụ ta đưa mặt hàng hay xuất giỏ hàng vào chung gian hàng để cạnh Không áp dụng cho riêng siêu thị áp dụng cho nhiều ngành nghề, hay ngành hàng kể tảng xã hội Ở thực tế ta đưa mặt hàng vào chung gian hàng tảng xã hội ta đưa sản phẩm đứng cạnh nhau, gợi ý chúng cách sản phầm kèm sản phẩm tương tự cho để thu hút khách hàng - Ngoài việc đưa chúng xuất mối liên hệ sản phẩm phương án cho việc kinh doanh mở chương trình ưu đãi tặng kèm để quảng bá sản phẩm đến với khách hàng Chúng ta giảm giá mua sản phẩm có liên kết để đẩy sản phẩm có thời gian date ngắn tránh tồn hàng Việc nắm bắt tâm lý khách hàng đưa chương trình ưu đãi phù hợp vừa nhằm mục đích tri ân khách hàng, vừa thúc đẩy kinh doanh tốt 3.3.2 Khuyến nghị Qua trình thực nghiệm liệu phần mềm Weka em có số khuyến nghị sau: - Với giao diện đồ họa dễ sử dụng, có sẵn 10 tập liệu mẫu với nhiệm vụ khai thác liệu tiêu chuẩn phương pháp Phân cụm, phân loại, hồi quy,kết hợp,…Độ xác cao hỗ trợ tốt cho thuật toán để dễ dàng khai phá liệu Dễ sử dụng với người dùng kể lần 56 - Nhiều ưu điểm vượt trội Weka đưa Weka top công cụ khai phá liệu hàng đầu giới nhiên mặt hạn chế:  Về định dạng file: phải đưa dạng *.arff *.csv … kiểu định dạng mà Weka yêu cầu  Về định dạng liệu: phải chỉnh sửa dạng yêu cầu theo thuật toán khác (vd: Apriori dạng nominal, Fp-growth dạng binary)… - Với yêu cầu định dạng Weka khiến cho tập liệu lấy tảng khác gặp nhiều khó khăn Nếu muốn chạy tập liệu tảng khác phải đưa dạng *.arff *.csv … Đưa định dạng yều cầu không mở không chạy sai định dạng trường liệu phải tiếp tục chuyển đổi Vì nhiều thời gian để xử lý liệu ban đầu trước đưa vào áp dụng thuật tốn - Weka có 10 tập liệu sẵn nhiên 10 tập liệu tập liệu hoàn chỉnh, phù hợp với phần mềm Thơng tin từ 10 tập liệu ít, mở Weka không xuất sang file khác - Tiền xử lý liệu phần mềm cịn thủ cơng thực nghiệm tập liệu có sẵn phầm mềm với lượng data nhỏ tiền xử lý liệu thời gian với file liệu từ tảng khác đưa vào với hàng ngàn data Weka khó mà xử lý - Weka có chứa sưu tập trực quan hóa để lập mơ hình dự đốn biểu đồ cịn rối mắt nhiều cơng đoạn xử lý vẽ 3.3.3 Đề xuất ứng dụng Vai trị q trình tiền xử lý liệu, trình quan trọng then chốt để thu kết cuối xác nhiên Weka cịn nhiều khó khăn 57 Với kết nghiên cứu đạt được, xem nghiên cứu mang ý nghĩa, nguồn tham khảo cho người quản lý để họ có phương pháp tiếp cận khách hàng đắn có nhìn tổng quan tình hình Siêu thị nghiên cứu nói riêng doanh nghiệp nói chung Nghiên cứu hỗ trợ, đóng góp cho doanh nghiệp cơng cụ để nắm bắt khách hàng từ có có chiến lược cho khách hàng cũ làm tăng doanh số cho doanh nghiệp Với nhiều tính vượt trội có sẵn giúp Weka ứng dụng có khả khai phá liệu bật giới mặt hạn chế, Trong tương lai, với mong muốn tiếp tục phát triển đề tài, nghiên cứu đề xuất hướng phát triển sau:  Weka nên hỗ trợ thêm nhiều kiểu định dạng file để dễ sử dụng liệu từ tảng khác hơn, phát triển triệt để đề tài giúp phần ứng dụng cao phần mề kinh doanh  Thêm nhiều định dạng trường liệu thêm tổ hợp thao tác nhanh để tiền xử lý liệu  Trực quan hóa dễ nhìn hơn, để dễ dàng đọc liệu mà không cần hỗ trợ từ phần mềm khác Không phủ nhận điểm mạnh Weka đề xuất ý kiến thân em với hy vọng weka phát triển nhiều hơn, ngày trở thành phần mềm mạnh nhất, đưa Weka đến gần tới doanh nghiệp 58 KẾT LUẬN CHƯƠNG Như ta thực xong nội dung chương Sau trình thực nghiệm khai phá luật kết hợp phần mềm ta đưa kết luận, đánh giá tính thực tế đề tài đưa phương án đề xuất, nhằm phát triển đề tài có để đưa Weka đến gần với doanh nghiệp Kết thúc chương ta kết thúc đề tài “ khai phá luật kết hợp kinh doanh phần mềm Weka” Kết luận cuối 59 KẾT LUẬN Trong bối cảnh xã hội ngày phát triển nay, phân tích liệu ngày áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, đặc biệt lĩnh vực kinh doanh Với tính cấp thiệt vấn đề nên em vào nghiên cứu đề tài với mong muốn nâng cao kết kinh doanh cho doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp hiểu tâm lý khách hàng để đưa giải pháp tốt Tuy nhiên đề tài cịn gặp nhiều khó khăn, khóa luận nghiên cứu đánh giá cá nhân em Em hy vọng, thông qua báo cáo khóa luận góp phần nhỏ bé vào việc cải thiện kết kinh doanh doanh nghiệp Do hiểu biết lý thuyết thực tế cịn hạn chế, báo cáo khóa luận em khơng thể tránh khỏi thiếu sót Em kính mong Q thầy giáo nhận xét, góp ý để báo cáo khóa luận em hồn thiện 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu 1.1 Khai Phá Dữ Liệu Và Kỹ Thuật Phân Lớp (NXB Đại Học Quốc Gia 2020) -Trần Minh Quang 1.2 Nguyễn Thị Biên(2012), Khai phá Luật kết hợp sở liệu đa phương tiện (Trường Đại học Công nghệ) 1.3 Bài Giảng Khai Phá Dữ Liệu (2011), Khoa CNTT, Bộ Môn Hệ Thống Thông Tin Trường Đại Học Hàng Hải Việt Nam Trang Web 3.1 Khai phá liệu, https://vi.wikipedia.org/wiki/Khai_ph%C3%A1_d%E1%BB%AF_li%E1%B B%87u 3.2 Khai phá mẫu phổ biến luật kết hợp, Khai phá luật kết hợp, luật kết hợp ??? (viblo.asia) 3.3 Tổng quan khai phá liệu phương pháp khai phá luật kết hợp sở liệu, Tổng quan khai phá liệu phương pháp khai phá luật kết hợp sở liệu (tapchicongthuong.vn) 3.4 Tìm hiểu Weka, Tìm hiểu Weka, phần mềm tuyệt vời dành cho khai phá liệu (wordpress.com) 3.5 Khám phá phần mềm Weka Khám phá Weka - Phần mềm hỗ trợ phân tích liệu lớn (funix.edu.vn) 3.6 Tính vượt trội Weka Tìm hiểu Weka, phần mềm tuyệt vời dành cho khai phá liệu (wordpress.com) 61