Kiểm tra độ chính xác của các models để biết khả năng dữ đoán chính xác của các mining models bằng Tab Mining Accuracy Chart. Phương pháp kiểm tra này sử dụng Test data (là dữ liệu được tách ra từ training dataset ban đầu và Test data không được dùng vào quá trình quá trình xây dựng model. Có nghĩa là một mẫu dữ liệu thuộc test data thì không xuất hiện trong Training Dataset). BIDS vẽ thêm mô hình lý tưởng (Ideal Model, mô hình mà dự đoán đúng 100% các mẫu) để dễ dàng so sánh hiệu quả dự đoán của các Mining models. Hai công cụ chính để mô tả độ chính xác của các Mining models mà BIDS dùng là Lift chart và Classification Matrix
Lift Char tương ứng với các Model đã được tạo
Classifiaction Matrix tương ứng
Sau khi xây dựng Dictionary, TermVectors từ dữ liệu gốc (News Articles), ta có thể sử dụng các kết quả này để thực hiện các công việc khác của Text Mining như Documents Clustering (phân cụm văn bản), Documents Comparing (So sánh văn bản), Documents Searching (tìm kiếm văn bản), Text Summarization (tổng hợp văn bản)…
III. Kết luận
Tuy là một giải pháp cao cấp nhưng BI không chỉ dành riêng cho các tập đoàn lớn mà là giải pháp hỗ trợ quyết định cho tất cả các doanh nghiệp ở mọi qui mô và nhiều lĩnh vực hoạt động khác nhau. Trong thực tế, BI mang lại lợi ích rõ nét nhất cho các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng, giải khát, thực phẩm khi mà yếu tố về thời gian được đặt lên hàng đầu. Trên thế giới, BI đã trở thành công cụ quản trị quen thuộc của nhiều tên tuổi lớn như: BMW, Coca-Cola, Unilever... Còn tại Việt Nam, một số công ty lớn đã và đang triển khai BI và coi như vũ khí bí mật của mình. Hy vọng, trong thời gian tới, ngày càng nhiều doanh nghiệp Việt Nam sẽ sát cánh với giải pháp BI.