bài tập lớn môn khai phá dữ liệu đề tài ứng dụng thuật toán k means phân khúc khách hàng mua bảo hiểm

Áp dụng K-means vào dữ liệubảo hiểm có thể giúp xác định các nhóm khách hàng có xuhướng mua bảo hiểm giống nhau, từ đó tối ưu hóa chiến lượcmarketing và cung cấp dịch vụ phù hợp.Cùng với

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC PHƯƠNG ĐÔNG

BÀI TẬP LỚN MÔN: KHAI PHÁ DỮ LIỆU

ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN K-MEANS PHÂN KHÚC KHÁCH HÀNG MUA BẢO HIỂM

SINH VIÊN THỰC HIỆN:

CÔNG VŨ ANH

NGUYỄN HẢI ĐĂNG

NGUYỄN QUỐC KHÁNH

LỚP: 521100C

GIẢNG VIÊN:

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt là trong việc trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn Với sự phát triển của công nghệ thông tin, ngành bảo hiểm đang ngày càng phụ thuộc vào các chiến lược và giải pháp dựa trên dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của khách hàng

Các công ty bảo hiểm cần hiểu rõ thông tin chi tiết về các phân khúc khách hàng để có thể tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và cung cấp dịch vụ tốt nhất cho họ Hiện nay, phân tích

dữ liệu lớn và khai phá dữ liệu đang trở thành một phần không thể thiếu trong việc thu thập thông tin và hiểu rõ hơn về nhu cầu của thị trường bảo hiểm

Trong lĩnh vực này, thuật toán K-means có vai trò quan trọng trong việc phân cụm dữ liệu K-means không chỉ giúp tổ chức dữ liệu một cách có ý nghĩa mà còn tạo ra các nhóm khách hàng có đặc điểm tương tự Áp dụng K-means vào dữ liệu bảo hiểm có thể giúp xác định các nhóm khách hàng có xu hướng mua bảo hiểm giống nhau, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và cung cấp dịch vụ phù hợp

Cùng với đó, việc khai phá dữ liệu bằng K-means cũng giúp phát hiện ra các mẫu và xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu, từ đó giúp công ty bảo hiểm hiểu rõ hơn về thị trường và khách hàng của mình

Tóm lại, việc áp dụng thuật toán K-means trong khai phá

dữ liệu của công ty bảo hiểm là một phương tiện mạnh mẽ để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và cung cấp dịch vụ tốt nhất cho khách hàng mua bảo hiểm

2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

a Đối tượng nghiên cứu và Phạm vi nghiên cứu:

 Đối tượng nghiên cứu: Khách hàng mua bảo hiểm

 Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu về khách hàng, bao gồm thông tin như độ tuổi, giới tính, thu nhập, lịch sử mua bảo hiểm, loại bảo hiểm và các thông tin khác liên quan

b Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu:

 Mục tiêu: Áp dụng thuật toán K-means để phân khúc khách hàng mua bảo hiểm thành các nhóm có đặc điểm tương tự, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và cung cấp dịch vụ phù hợp

 Nhiệm vụ:

o Thu thập dữ liệu: Xây dựng cơ sở dữ liệu chứa thông tin về khách hàng mua bảo hiểm

o Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu để áp dụng thuật toán K-means bằng cách xử lý, loại bỏ dữ liệu không cần thiết

và điền các giá trị thiếu

o Áp dụng thuật toán K-means: Phân cụm khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc điểm tương tự

o Phân tích kết quả: Đánh giá và hiểu rõ các nhóm khách hàng được tạo ra bởi thuật toán K-means

o Xây dựng chiến lược kinh doanh: Dựa trên kết quả phân cụm, đề xuất các chiến lược phù hợp để tối ưu hóa kinh doanh và dịch vụ cho từng nhóm khách hàng

c Phương pháp nghiên cứu:

 Thu thập dữ liệu: Sử dụng các nguồn dữ liệu từ công ty bảo hiểm, bao gồm thông tin khách hàng và lịch sử mua bảo hiểm

 Tiền xử lý dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý giá trị thiếu và chuẩn hóa dữ liệu nếu cần thiết

 Áp dụng thuật toán K-means: Sử dụng thuật toán K-means

để phân cụm khách hàng dựa trên các đặc điểm như độ tuổi, thu nhập, lịch sử mua bảo hiểm, vv

 Phân tích kết quả: Đánh giá và hiểu rõ các nhóm khách hàng được tạo ra bởi thuật toán K-means, xem xét sự khác biệt giữa các nhóm và những điểm chung của chúng

 Xây dựng chiến lược kinh doanh: Dựa trên kết quả phân cụm, đề xuất các chiến lược kinh doanh cụ thể để tối ưu hóa hiệu suất bán hàng và phục vụ khách hàng tốt hơn

Phần I Cơ sở lý thuyết về khai phá dữ liệu và kho dữ

liệu 1.1 Giới thiệu về khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 1980 Nó là quá trình trích xuất các thông tin có giá trị tiềm ẩn bên trong lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong các CSDL, kho dữ liệu Một ví dụ hay được sử dụng là là việc khai thác vàng từ đá và cát, Data Mining được ví như công việc "Đãi cát tìm vàng" trong một tập hợp lớn các dữ liệu cho trước Thuật ngữ Data Mining ám chỉ việc tìm kiếm một tập hợp nhỏ có giá trị từ một số lượng lớn các dữ liệu thô Có nhiều thuật ngữ hiện được dùng cũng có nghĩa tương tự với từ Data Mining như Knowledge Mining (khai phá tri thức), Knowledge Extraction(chắt lọc tri thức), Data/Pattern Analysis(phân tích dữ liệu/mẫu), Data Archaeology (khảo cổ dữ liệu), Data Dredging(nạo vét dữ liệu),

1.2 Quá trình khám phá trí thức và khai phá dữ liệu

Các bước chính thường sử dụng trong khai phá dữ liệu:

 Gom dữ liệu: thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong việc khai phá dữ liệu

 Dữ liệu có thể lấy từ nhiều nguồn, từ các website trên mạng v.v…

 Trích lọc dữ liệu: Trích chọn dữ liệu từ kho dữ liệu và phân chia theo các tiêu chuẩn để dễ cho việc khai thác nguồn

dữ liệu này

 Làm sạch, tiền xử lý dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu nhiễu, dữ liệu

dư thừa hay các dữ liệu không đủ tính chặt chẽ, logic…

 Chuyển đổi dữ liệu: Các dữ liệu được chuyển đổi sang các dạng phù hợp cho quá trình xử lý

 Khai phá dữ liệu: Là một bước quan trọng nhất, trong đó

sử dụng các thuật toán thông minh để trích ra các mẫu dữ liệu

 Đánh giá các luật và biểu diễn tri thức: là quá trình đánh giá các kết quả tìm được, sau đó sử dụng các kỹ thuật để biểu diễn cho người dùng

1.3 Các chức năng chính của khai phá dữ liệu

Data Mining được chia thành một số hướng chính như sau:

 Mô tả khái niệm (concept description): thiên về mô

tả, tổng hợp và tóm tắt khái niệm

Ví dụ: tóm tắt văn bản

 Luật kết hợp (association rules): là dạng luật biểu diễn

tri thứ ở dạng khá đơn giản

Ví dụ: “60% nam giới vào siêu thị nếu mua bia thì có tới 80% trong số họ

sẽ mua thêm thịt bò khô” Luật kết hợp được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực

kính doanh, y học, tài chính & thị trường chứng khoán, v.v

 Phân lớp và dự đoán (classification & prediction):

xếp một đối tượng vào một trong những lớp đã biết trước

Ví dụ: phân lớp vùng địa lý theo dữ liệu thời tiết Hướng tiếp cận này

thường sử dụng một số kỹ thuật của machine learning như cây quyết định

(decision tree), mạng nơ ron nhân tạo (neural network), v.v Người ta còn

gọi phân lớp là học có giám sát

 Phân cụm (clustering): xếp các đối tượng theo từng

cụm (số lượng cũng như tên của cụm chưa được biết trước Người ta còn gọi phân cụm là học không giám sát

 Khai phá chuỗi (sequential/temporal patterns):

tương tự như khai phá luật kết hợp nhưng có thêm tính thứ

tự và tính thời gian Hướng tiếp cận này được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực tài chính và thị trường chứng khoán vì

nó có tính dự báo cao

1.4 Các ứng dụng khai phá dữ liệu

 Data mining có một số ứng dụng điển hình vào các lĩnh vực như:

 Thông tin thương mại: Phân tích dữ liệu bán hàng, tiếp thị Phân tích vốn đầu tư, chấp thuận cho vay v.v…

 Thông tin sản xuất: Điều khiển và lập lịch, quản lý v.v…

 Thông tin khoa học: phân tích phát hiện các dấu hiệu thời tiết bất thường, động đất v.v…

Phần II Phân cụm dữ liệu và các thuật toán phân cụm dữ liệu

2.1 Phân cụm dữ liệu

2.1.1 Định nghĩa

Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm, phân tích phân đoạn, phân tích phân loại, là quá trình nhóm một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành lớp các đối tượng tương tự Một cụm là một tập hợp các đối tượng dữ liệu mà các phần tử của nó tương tự nhau cùng trong một cụm và phi tương tự với các đối tượng trong các cụm khác Một cụm các đối tượng dữ liệu có thể xem như là một nhóm trong nhiều ứng dụng

Phân cụm dữ liệu là một môn khoa học trẻ đang phát triển mạnh mẽ Có một số lượng lớn các bài báo nghiên cứu trong nhiều hội nghị, hầu hết trong các lĩnh vực của khai phá dữ liệu:

thống kê, học máy, cơ sở dữ liệu không gian, sinh vật học, kinh doanh, v.v với tầm quan trọng và các kỹ thuật khác nhau Do

số lượng lớn các dữ liệu đã thu thập trong cơ sở dữ liệu nên phép phân tích cụm gần đây trở thành một chủ đề tích cực cao trong nghiên cứu khai phá dữ liệu

2.2.2 Mục tiêu của phân cụm dữ liệu

Mục tiêu của phân cụm là xác định được bản chất nhóm trong tập dữ liệu chưa có nhãn Nhưng để có thể quyết định được cái gì tạo thành một cụm tốt Nó có thể được chỉ ra rằng không có tiêu chuẩn tuyệt đối “tốt” mà có thể không phụ thuộc vào kết quả phân cụm Vì vậy, nó đòi hỏi người sử dụng phải cung cấp tiêu chuẩn này, theo cách mà kết quả phân cụm sẽ đáp ứng yêu cầu Theo các nghiên cứu cho thấy thì hiện nay chưa có một phương pháp phân cụm tổng quát nào có thể giải quyết trọn vẹn cho tất cả các dạng cấu trúc cụm dữ liễu Hơn nữa, các phương pháp phân cụm cần có cách thức biểu diễn cấu trúc của các cụm dữ liệu, với mỗi cách thức biểu diễn khác nhau sẽ có tương ứng một thuật toán phân cụm phù hợp

Vì vậy phân cụm dữ liệu vẫn đang là một vấn đề khó và mở,

vì phải giải quyết nhiều vấn đề cơ bản một cách trọn vẹn và phù hợp với nhiều dạng dữ liệu khác nhau, đặc biệt là đối với dữ liệu hỗn hợp đang ngày càng tăng trong các hệ quản trị dữ liệu

và đây cũng là một trong những thách thức lớn trong lĩnh vực khai phá dữ liệu

2.2 Các ứng dụng của phân cụm dữ liệu

Phân cụm dữ liệu được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như:

 Thương mại: Tìm kiếm nhóm các khách hàng quan trọng

có đặc trưng tương đồng và những đặc tả họ từ các bản ghi mua bán trong cơ sở dữ liệu Trong nghiên cứu thị trường, phân cụm dữ liệu được sử dụng để phân đoạn thị trường và xác định mục tiêu thị trường (Chrisoppher, 1969; Saunders, 1980, Frank and Green, 1968) Trong phân đoạn thị trường, phân cụm dữ liệu thường được dùng

để phân chia thị trường thành nhưng cụm mang ý nghĩa, chẳng hạn như chia ra đối tượng nam giới từ 21-30 tuổi và nam giới ngoài 51 tuổi, đối tượng nam giới ngoài 51 tuổi thường không có khuynh hướng mua các sản phẩm mới

 Sinh học: Phân loại các gen với các chức năng tương đồng

và thu được các cấu trúc trong mẫu Phân cụm là một trong những phân tích được sử dụng thường xuyên nhất trong biểu diễn dữ liệu gene (Yeung et al., 2003; Eisenat al., 1998) Dữ liệu biểu diễn gene là một tâp hợp các phép

đo được lấy từ DNA microarray (còn gọi là DNA chip hay gene chip) là một tấm thủy tinh hoặc nhựa trên đó có gắn các đoạn DNA thành các hàng siêu nhỏ Các nhà nghiên cứu sử dụng các con chip như vậy để sàng lọc các mẫu sinh học nhằm kiểm tra sự có mặt hàng loạt trình tự cùng một lúc Các đoạn DNA gắn trên chip được gọi là probe (mẫu dò) Trên mỗi điểm của chip có hàng ngàn phân tử probe với trình tự giống nhau

 Thư viện: Phân loại các cụm sách có nội dung và ý nghĩa tương đồng nhau để cung cấp cho độc giả

 Bảo hiểm: Nhận dạng nhóm tham gia bảo hiểm có chi phí bồi thường cao, nhận dạng gian lận thương mại

 Quy hoạch đô thị: Nhận dạng các nhóm nhà theo kiểu và

vị trí địa lí, nhằm cung cấp thông tin cho quy hoạch đô thị

 Nghiên cứu trái đất: Phân cụm để theo dõi các tâm động đất nhằm cung cấp thông tin cho nhận dạng các vùng nguy hiểm

 WWW: Có thể khám phá các nhóm tài liệu quan trọng, có nhiều ý nghĩa trong môi trường Web Các lớp tài liệu này trợ giúp cho việc KPTT từ dữ liệu

2.3 Những kỹ thuật tiếp cận phân cụm dữ liệu

Các kỹ thuật phân cụm có rất nhiều cách tiếp cận và các ứng dụng trong thực tế, nó đều hướng tới hai mục tiêu chung

đó là chất lượng của các cụm khám phá được và tốc độ thực hiện của thuật toán Hiện nay, các kỹ thuật phân cụm có thể phân loại theo các cách tiếp cận chính sau :

 Phương pháp phân cụm phân hoạch:

Kỹ thuật này phân hoạch một tập hợp dữ liệu có n phần tử thành k nhóm cho đến khi xác định số các cụm được thiết lập

Số các cụm được thiết lập là các đặc trưng được lựa chọn trước

Phương pháp này là tốt cho việc tìm các cụm hình cầu trong không gian Euclidean Ngoài ra, phương pháp này cũng phụ thuộc vào khoảng cách cơ bản giữa các điểm để lựa chọn các điểm dữ liệu nào có quan hệ là gần nhau với mỗi điểm khác và các điểm dữ liệu nào không có quan hệ hoặc có quan hệ là xa nhau so với mỗi điểm khác

 Phương pháp phân cụm phân cấp:

Phương pháp này xây dựng một phân cấp trên cơ sở các đối tượng dữ liệu đang xem xét Nghĩa là sắp xếp một tập dữ liệu

đã cho thành một cấu trúc có dạng hình cây, cây phân cấp này được xây dựng theo kỹ thuật đệ quy Có hai cách tiếp cận phổ biến của kỹ thuật này đó là:

o Tiếp cận Bottom-Up

o Tiếp cận Top-Down

 Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ:

Kỹ thuật này nhóm các đối tượng dữ liệu dựa trên hàm mật

độ xác định, mật độ là số các đối tượng lân cận của một đối tượng dữ liệu theo một nghĩa nào đó Trong cách tiếp cận này, khi một dữ liệu đã xác định thì nó tiếp tục được phát triển thêm các đối tượng dữ liệu mới miễn là số các đối tuợng lân cận này phải lớn hơn một ngưỡng đã được xác định trước Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ của các đối tượng để xác định các cụm dữ liệu có thể phát hiện ra các cụm dữ liệu với hình thù bất

kỳ Kỹ thuật này có thể khắc phục được các phần tử ngoại lai hoặc giá trị nhiễu rất tốt, tuy nhiên việc xác định các tham số mật độ của thuật toán là rất khó khăn, trong khi các tham số này lại có tác động rất lớn đến kết quả phân cụm

 Phương pháp phân cụm dựa trên lưới:

Kỹ thuật phân cụm dựa trên lưới thích hợp với dữ liệu nhiều chiều, dựa trên cấu trúc dữ liệu lưới để phân cụm, phương pháp này chủ yếu tập trung áp dụng cho lớp dữ liệu không gian Mục tiêu của phương pháp này là lượng hóa dữ liệu thành các ô tạo thành cấu trúc dữ liệu lưới Sau đó, các thao tác phân cụm chỉ cần làm việc với các đối tượng trong từng ô trên lưới chứ không phải các đối tượng dữ liệu Cách tiếp cận dựa trên lưới này không di chuyển các đối tượng trong các ô mà xây dựng nhiều mức phân cấp của nhóm các đối tượng trong một ô Phương

pháp này gần giống với phương pháp phân cụm phân cấp nhưng chúng không trộn các ô, đồng thời giải quyết khắc phục yêu cầu đối với dữ liệu nhiều chiều mà phương pháp phân phân cụm dựa trên mật độ không giải quyết được ưu điểm của phương pháp phân cụm dựa trên lưới là thời gian xử lí nhanh và độc lập với số đối tượng dữ liệu trong tập dữ liệu ban đầu, thay vào đó là chúng phụ thuộc vào số ô trong mỗi chiều của không gian lưới

 Phương pháp phân cụm dựa trên mô hình:

Phương này cố gắng khám phá các phép xấp xỉ tốt của các tham số mô hình sao cho khớp với dữ liệu một cách tốt nhất Chúng có thể sử dụng chiến lược phân cụm phân hoạch hoặc phân cụm phân cấp, dựa trên cấu trúc hoặc mô hình mà chúng giả định về tập dữ liệu và cách chúng hiệu chỉnh các mô hình này để nhận dạng ra các phân hoạch Phương pháp phân cụm dựa trên mô hình cố gắng khớp giữa các dữ liệu với mô hình toán học, nó dựa trên giả định rằng dữ liệu được tạo ra bằng hỗn hợp phân phối xác suất cơ bản Các thuật toán phân cụm dựa trên mô hình có hai cách tiếp cận chính: mô hình thống kê

và mạng nơron

2.4 Một số thuật toán trong phân cụm dữ liệu

2.4.1 Thuật toán phân cụm phân cấp

 Thuật toán CURE:

Trong khi hầu hết các thuật toán thực hiện phân cụm với các cụm hình cầu và kích thước tương tự, như vậy là không hiệu quả khi xuất hiện các phần tử ngoại lai Thuật toán CURE khắc phục được vấn đề này và tốt hơn với các phần tử ngoại lai Thuật toán này định nghĩa một số cố định các điểm đại diệnnằm rải rác trong toàn bộ không gian dữ liệu và được chọn

để mô tả các cụm được hình thành Các điểm này được tạo ra nhờ lựa chọn các đối tượng nằm rải rác cho cụm và sau đó “co lại” hoặc di chuyển chúng về trung tâm cụm bằng nhân tố co cụm Quá trình này được lặp lại và như vậy trong quá trình này,

có thể đo tỉ lệ gia tăng của cụm Tại mỗi bước của thuật toán, hai cụm có cặp các điểm đại diện gần nhau (mỗi điểm trong cặp thuộc về mỗi cụm khác nhau) được hòa nhập