- Hay còn được gọi là Phân tích dữ liệu, là quá trình nghiên cứu, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá các thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về những gì đã xảy ra, tại sao lại xảy ra, và dự đoán điều gì có thể xảy ra trong tương lai.
- Là quá trình thu thập, xử lý, và kiểm tra dữ liệu nhằm tìm ra thông tin hữu ích, hỗ trợ việc đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề. Mục tiêu chính là biến dữ liệu thô (raw data) thành thông tin có ý nghĩa và tri thức có thể hành động.
Quy trình phân tích dữ liệu của Data Analyst
- Xác Định Mục Tiêu
- Trước khi bắt đầu phân tích, Data Analyst cần hiểu rõ mục tiêu và câu hỏi cụ thể mà phân tích dữ liệu phải trả lời. Điều này bao gồm việc xác định vấn đề cần giải quyết hoặc các mục tiêu kinh doanh cần đạt được.
- Thu Thập Dữ Liệu
- Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu nội bộ, bảng khảo sát, hệ thống giao dịch, hoặc các nguồn dữ liệu bên ngoài. Data Analyst cần phải đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là đầy đủ và phù hợp với mục tiêu phân tích.
- Làm Sạch Dữ Liệu
- Dữ liệu thô thường chứa lỗi, thiếu sót, hoặc thông tin không nhất quán. Bước này bao gồm việc xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và đồng nhất.
- Khám Phá Dữ Liệu (Exploratory Data Analysis – EDA)
- Trong bước này, Data Analyst sẽ thực hiện các phân tích mô tả để hiểu rõ hơn về dữ liệu, bao gồm việc kiểm tra các mô hình phân phối, phát hiện các giá trị ngoại lệ, và đánh giá các mối quan hệ giữa các biến. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, đồ thị và bảng tổng hợp thường được sử dụng trong bước này.
- Phân Tích Dữ Liệu
- Dựa trên mục tiêu đã xác định, Data Analyst áp dụng các phương pháp phân tích thống kê và kỹ thuật phân tích nâng cao như hồi quy, phân tích cụm (clustering), hoặc phân tích chuỗi thời gian. Bước này nhằm phát hiện các xu hướng, mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu.
- Trực Quan Hóa Dữ Liệu
- Dữ liệu phân tích được chuyển thành các biểu đồ, đồ thị, và bảng điều khiển dễ hiểu để giúp các bên liên quan nhanh chóng nắm bắt thông tin. Trực quan hóa dữ liệu giúp trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và trực quan.
- Diễn Giải Kết Quả
- Data Analyst diễn giải các kết quả phân tích để đưa ra các thông tin có giá trị và khuyến nghị cụ thể. Điều này bao gồm việc kết nối các phát hiện với mục tiêu kinh doanh và giải thích ý nghĩa của các xu hướng hoặc mẫu phát hiện được.
- Trình Bày và Báo Cáo
- Data Analyst chuẩn bị báo cáo và trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan. Báo cáo thường bao gồm các phát hiện chính, khuyến nghị, và các hành động được đề xuất dựa trên phân tích.
- Đánh Giá và Cải Thiện
- Sau khi báo cáo được trình bày, Data Analyst có thể thu thập phản hồi từ các bên liên quan và đánh giá hiệu quả của các khuyến nghị. Dựa trên phản hồi, họ có thể thực hiện các cải thiện hoặc phân tích thêm để đạt được kết quả tốt hơn.
Các phương pháp phân tích dữ liệu
Doanh nghiệp có thể chọn các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và loại dữ liệu đang xử lý:
- Phân tích mô tả hay Descriptive Analytics
- Là giai đoạn đầu tiên và cơ bản nhất của phân tích dữ liệu, tập trung vào tóm tắt và diễn giải dữ liệu để làm rõ bức tranh tổng quan về những gì đã xảy ra. Cụ thể, phương pháp sẽ sử dụng thống kê để mô tả lại dữ liệu cũ, từ đó giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về sự việc xảy ra và khắc phục chúng trong tương lai. Các doanh nghiệp thường sử dụng phương pháp mô tả để lập các báo cáo hàng ngày, tuần hoặc tháng, từ đó nắm bắt các xu hướng và hiệu suất hoạt động.
- Ví dụ như việc theo dõi doanh thu hàng tháng hay số lượng sản phẩm bán ra giúp doanh nghiệp nhận biết đâu là giai đoạn tăng trưởng hoặc suy thoái. Phân tích mô tả tuy không đưa ra giải pháp cụ thể nhưng là nền tảng để xây dựng các bước phân tích sâu hơn, giúp doanh nghiệp nắm bắt được tình hình kinh doanh hiện tại và dễ dàng ra quyết định dựa trên dữ liệu.
2. Phân tích chẩn đoán hay Diagnostic Analytics
- Phương pháp phân tích chuẩn đoán không chỉ đơn thuần mô tả dữ liệu mà còn đi sâu vào việc tìm hiểu nguyên nhân đằng sau mỗi kết quả. Bằng cách áp dụng thống kê và các mô hình phân tích, phương pháp này không chỉ giúp phát hiện các yếu tố quan trọng mà còn giúp xác định những sự cố hay biến động bất thường.
Phân tích chẩn đoán thường sử dụng một số mô hình phân tích sau:
- Phân tích biểu đồ (Chart analysis): Giúp trực quan hóa dữ liệu để nhận diện sự phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến số
- Phân tích nguyên nhân (Root cause analysis): Đi sâu vào các yếu tố tác động chính, giúp doanh nghiệp tìm ra các biện pháp khắc phục vấn đề
- Phân tích biểu hiện (Pattern analysis): Nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó dự đoán trước các biến động trong tương lai
- Phân tích biến thiên (Variance analysis): Đánh giá sự khác biệt và biến thiên giữa các yếu tố trong dữ liệu, từ đó điều chỉnh chiến lược phù hợp
- Ví dụ, nếu một chiến dịch marketing không mang lại kết quả như mong đợi, phân tích chẩn đoán sẽ giúp doanh nghiệp “chẩn đoán” các nguyên nhân có thể khiến cho chiến dịch thất bại. Bạn có thể bắt đầu từ việc so sánh với các chiến dịch trước đó, lắng nghe phản hồi từ khách hàng hoặc đánh giá tác động của đối thủ cạnh tranh.
- Hoặc khi một bệnh viện nhận thấy nhiều bệnh nhân mắc cùng một triệu chứng hơn bình thường. Bằng cách xem xét sâu hơn dữ liệu, bệnh viện có thể thấy rằng nhiều người trong số họ có cùng triệu chứng, từ đó bệnh viện có thể phân tích và chẩn đoán nguyên nhân dẫn tới bệnh. Nhìn chung, phân tích chẩn đoán chính là chìa khóa kết nối giữa dữ liệu cũ và những giải pháp cải thiện trong tương lai.
- 3. Phân tích dự đoán hay Predictive Analytics
- Phân tích dự đoán tập trung vào việc sử dụng các mô hình thống kê, học máy (machine learning) và thuật toán để dự đoán xu hướng hoặc kết quả trong tương lai. Các doanh nghiệp thường áp dụng phương pháp này để dự đoán nhu cầu thị trường, hành vi khách hàng hoặc xác định rủi ro tiềm ẩn.
- Trong thực tế, các công ty thương mại điện tử có thể phân tích dữ liệu mua sắm để dự đoán sản phẩm nào sẽ bán chạy trong mùa lễ hội sắp tới. Bằng cách dự đoán trước, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch tồn kho, chiến lược quảng cáo và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, đồng thời gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
4. Phân tích khám phá hay Exploratory Analytics
- Phân tích khám phá dữ liệu giúp làm rõ cấu trúc dữ liệu, tìm ra các mối liên hệ và phát hiện lỗi hoặc điểm bất thường. Quá trình này cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu, từ đó đưa ra các giả thuyết và giải pháp cho những vấn đề cụ thể.
- Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho các bước phân tích nâng cao như máy học và mô hình dự báo. Việc phát hiện sớm các lỗi và xác định tham số quan trọng giúp giảm thiểu rủi ro sai sót, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả cho các mô hình. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu, đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng hơn.
5. Phân tích đề xuất hay Prescriptive Analytics
- Phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp không chỉ dự đoán điều gì có thể xảy ra mà còn đưa ra các khuyến nghị cụ thể về hành động nên thực hiện để đạt được kết quả mong muốn. Phương pháp này sử dụng các mô hình toán học, mô phỏng và thuật toán tối ưu hóa để cung cấp giải pháp cho các vấn đề phức tạp.
Vai trò của phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Giúp các tổ chức đưa ra những quyết định sáng suốt, có cơ sở thay vì dựa vào cảm tính.
- Cải thiện hiệu suất: Tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.
- Hiểu biết sâu sắc về khách hàng: Nắm bắt hành vi, sở thích của khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ.
- Dự đoán xu hướng: Phát hiện các xu hướng thị trường để có lợi thế cạnh tranh.
Một số kĩ thuật phân tích dữ liệu cơ bản
- Phân tích hồi quy (Regression analysis)
- Phân tích hồi quy được dùng để xác định mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập và biến phụ thuộc. Kỹ thuật này giúp dự đoán xu hướng và tìm hiểu tác động của các yếu tố khác nhau đến kết quả, như ảnh hưởng của giá cả đến doanh số bán hàng.
2. Phân tích nhân tố (Factor analysis)
- Phân tích nhân tố là phương pháp giúp xác định và làm rõ mối quan hệ giữa các biến dữ liệu bằng cách tìm ra những nhân tố chung ẩn sau các biến này. Phương pháp này giúp giảm bớt số lượng biến cần phân tích, từ đó đơn giản hóa dữ liệu và làm rõ các yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.
3. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
- Kỹ thuật này tập trung vào việc phân tích dữ liệu theo thời gian để nhận diện xu hướng, mùa vụ và các mô hình thay đổi trong tương lai. Đây là công cụ quan trọng để dự đoán doanh số, quản lý hàng tồn kho và lên kế hoạch dài hạn cho doanh nghiệp.
4. Thống kê mô tả (Descriptive statistics)
- Thống kê mô tả là phương pháp phân tích dữ liệu nhằm tóm tắt, sắp xếp và diễn giải thông tin từ tập dữ liệu. Thay vì đưa ra dự đoán hay suy luận, thống kê mô tả tập trung vào việc phản ánh bức tranh tổng quan về dữ liệu thông qua các con số, bảng biểu và đồ thị trực quan.
5. Thống kê suy luận (Inferential statistics)
- Phương pháp suy luận thống kê được triển khai nhằm rút ra kết luận hoặc dự đoán về một tổng thể lớn dựa trên dữ liệu mẫu. Khác với thống kê mô tả chỉ tóm tắt và trình bày dữ liệu hiện có, suy luận thống kê cho phép doanh nghiệp ước lượng, kiểm định giả thuyết và đưa ra quyết định mang tính khái quát.
6. Phân tích cụm (Clustering analysis)
- Phân tích cụm là kỹ thuật phân tích dữ liệu dùng để nhóm các đối tượng hoặc điểm dữ liệu có đặc điểm tương đồng vào cùng một cụm. Mục tiêu của phương pháp này là khám phá các cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu và phân loại các đối tượng mà không cần thông tin trước về nhãn hoặc nhóm cụ thể.
7. Phân tích phân loại (Classification analysis)
- Phân tích phân loại là phương pháp trong học máy (machine learning) dùng để phân loại các đối tượng vào các nhóm hoặc lớp khác nhau dựa trên các đặc điểm hoặc thuộc tính của chúng. Mục tiêu của phân tích phân loại là xây dựng một mô hình có khả năng phân loại dữ liệu mới vào các nhóm đã được xác định trước, dựa trên các dữ liệu huấn luyện có sẵn.
8. Phân tích văn bản (Text analysis)
- Kỹ thuật phân tích văn bản là một phần quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP), giúp trích xuất thông tin chi tiết và giá trị từ dữ liệu văn bản. Phương pháp này không chỉ giúp phân loại văn bản mà còn cung cấp những hiểu biết sâu sắc về nội dung và thể hiện cảm xúc ẩn sau các văn bản.
9. Phân tích thành phần chính (Principal component analysis)
- Phân tích thành phần chính là kỹ thuật giúp giảm bớt số lượng biến trong dữ liệu mà vẫn giữ lại những thông tin quan trọng. Nó chuyển các biến có mối quan hệ với nhau thành những biến mới, không còn tương quan, gọi là thành phần chính. Phương pháp này giúp làm đơn giản hóa dữ liệu, đồng thời cải thiện khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp dễ dàng tìm ra các mẫu và xu hướng quan trọng.
10. Phát hiện bất thường (Anomaly detection)
- Anomaly detection cũng là một phương pháp phân tích dữ liệu quan trọng. Phát hiện bất thường là quá trình xác định các mẫu hoặc điểm dữ liệu không phù hợp hoặc khác biệt so với phần còn lại của dữ liệu. Những điểm dữ liệu này có thể là kết quả của các sự kiện hiếm gặp, lỗi trong dữ liệu, hoặc những sự thay đổi đáng chú ý trong hệ thống. Phát hiện bất thường được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như bảo mật mạng, giám sát hệ thống, kiểm tra chất lượng sản phẩm và tài chính.
11. Khai phá dữ liệu (Data mining)
- Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá những mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ một tập hợp dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy và cơ sở dữ liệu. Mục tiêu của khai phá dữ liệu là tìm ra những mối quan hệ ẩn giữa các dữ liệu, giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định, dự đoán xu hướng trong tương lai và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
12. Học máy và học sâu (Machine learning and Deep learning)
- Các thuật toán học máy và học sâu ngày càng trở nên quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và mô hình hóa dự đoán, phân loại và hồi quy. Các phương pháp này không chỉ giúp phân tích dữ liệu mà còn tạo ra các mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác và nhanh chóng. Những thuật toán này đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành công nghiệp.
13. Geographic Information Systems (GIS) analysis
- Phương pháp này là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu có liên quan đến vị trí, nhằm giúp đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề về không gian. Hệ thống GIS kết hợp thông tin vị trí, bản đồ và các dữ liệu khác để tạo ra các mô hình và phân tích giúp hiểu rõ hơn về các hiện tượng và xu hướng liên quan đến không gian.
Bài viết khác
Prioritization Techniques
Hay còn gọi là sắp xếp ưu tiên là quá trình phân loại và xếp thứ tự các nhiệm vụ, công việc, hoặc dự án theo mức độ quan trọng và khẩn cấp. Kỹ thuật này giúp cá nhân và tổ chức tập trung vào các nhiệm vụ có tác động lớn nhất đến mục […]
Gitbook
Là một nền tảng chuyên biệt được thiết kế để tạo và quản lý tài liệu một cách hiệu quả, đặc biệt phù hợp với các đội ngũ phát triển phần mềm và dự án công nghệ. Nó kết hợp sức mạnh của hệ thống quản lý phiên bản Git với một giao diện […]
SharePoint
Là nền tảng Microsoft SharePoint, giúp cho doanh nghiệp có thể cộng tác làm việc trên nền tảng web. Được Microsoft cho ra đời lần với mục đích chủ yếu là để lưu trữ và quản lý mọi tài liệu của doanh nghiệp, nhưng SharePoint ngày càng được phát triển để sử dụng một […]
Confluence
Là việc sử dụng nền tảng Confluence (của Atlassian) để tạo, lưu trữ, tổ chức và chia sẻ tài liệu dự án theo dạng wiki nội bộ, được dùng như một hub tài liệu tập trung để tất cả thành viên và stakeholders có thể truy cập, cập nhật và cộng tác trong suốt vòng […]
Notion
Là một ứng dụng quản lý công việc đa năng, hỗ trợ người dùng trong việc ghi chú, theo dõi nhiệm vụ, quản lý dự án, xây dựng wiki và lưu trữ cơ sở dữ liệu trong cùng một nền tảng. Là một ứng dụng viết ghi chú, nhưng nếu biết cách sử dụng, người […]
Stakeholder Management
Hay còn gọi là Quản lý các bên liên quan, là một quá trình chiến lược và có hệ thống nhằm xác định, phân tích, lập kế hoạch và thực hiện các hành động để tương tác hiệu quả với các cá nhân, nhóm, hoặc tổ chức có ảnh hưởng hoặc bị ảnh hưởng bởi […]
Khoá học lập trình game con rắn cho trẻ em 
