Data Analysis là gì - Kỹ thuật, phương pháp và quy trình phân tích | Tomorrow Marketers Data Analysis là gì - Kỹ thuật, phương pháp và quy trình phân tích | Tomorrow Marketers

Data Analysis là gì – Kỹ thuật, phương pháp và quy trình phân tích

460

Tomorrow Marketers – Phân tích dữ liệu được định nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh. Mục đích của phân tích dữ liệu là trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu.

Data Analysis sử dụng các dữ liệu trong quá khứ (historical data) để giải thích những gì đã xảy ra, tại sao và bằng cách nào doanh nghiệp đạt được những kết quả đó, dựa vào những thông tin đó, business owner vẫn có thể dự đoán được xu hướng sẽ xảy ra tương lai, hoặc truy lại trách nhiệm các phòng ban khi có vấn đề xảy ra

Tại sao cần phân tích dữ liệu?

Nếu doanh nghiệp của bạn không phát triển, thì bạn phải nhìn lại và thừa nhận sai lầm của mình, từ đó lập lại kế hoạch mà không lặp lại những sai lầm đó. Ngay cả khi doanh nghiệp của bạn đang phát triển, bạn sẽ mong muốn cho doanh nghiệp phát triển hơn nữa. Tất cả những gì bạn cần làm là phân tích dữ liệu kinh doanh và quy trình kinh doanh của bạn để đưa ra những chiến lược mới. Việc phân tích dữ liệu trong kinh doanh giúp bạn:

  • Dự đoán xu hướng và hành vi của khách hàng
  • Phân tích, giải thích và cung cấp dữ liệu có ý nghĩa
  • Tăng năng suất kinh doanh
  • Thúc đẩy quá trình ra quyết định hiệu quả

Công cụ phân tích dữ liệu

Các công cụ phân tích dữ liệu giúp người dùng dễ dàng xử lý và làm việc với dữ liệu hơn, phân tích mối quan hệ và tương quan giữa các dữ liệu và nó cũng giúp xác định các mô hình và xu hướng để giải thích. Một vài công cụ được sử dụng nhiều trong phân tích dữ liệu: Python, R, SQL.

Các loại phân tích dữ liệu: Kỹ thuật (Techniques) và phương pháp (Methods)

Có một số loại kỹ thuật phân tích dữ liệu dựa trên kinh doanh và công nghệ. Các loại phân tích dữ liệu chính là:

  • Text Analysis: Phân tích văn bản
  • Statistical Analysis: phân tích thống kê
  • Diagnostic Analysis: phân tích chuẩn đoán
  • Predictive Analysis: phân tích dự đoán
  • Prescriptive Analysis: phân tích đề xuất

Text Analysis (Phân tích văn bản)

Text Analysis là một nhánh của Data mining nhằm tìm kiếm và trích xuất thông tin nằm trong văn bản. Nó được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh. Các công cụ Business Intelligence có mặt trên thị trường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp một cách để trích xuất và kiểm tra dữ liệu, bắt nguồn từ một mẫu và cuối cùng là giải thích dữ liệu. Hiện nay, với sự tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu văn bản, text analysis ngày càng có nhiều ứng dụng trong thực tế, như lọc thư rác, đối chiếu lý lịch cá nhân, phân tích cảm nghĩ, phân loại tài liệu.

Statistical Analysis (Phân tích thống kê)

Phân tích thống kê thể hiện “Điều gì xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Phân tích thống kê bao gồm thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu. Nó phân tích một tập hợp dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích – Descriptive Analysis (phân tích mô tả) và Inferential Analysis (phân tích suy luận).

  • Descriptive Analysis (phân tích mô tả): phân tích dữ liệu hoàn chỉnh hoặc một mẫu dữ liệu số đã tổng hợp. Nó cho thấy giá trị trung bình và độ lệch cho dữ liệu liên tục hoặc tỷ lệ phần trăm và tần suất cho dữ liệu phân loại.
  • Inferential Analysis (phân tích suy luận): phân tích mẫu từ dữ liệu hoàn chỉnh. Trong loại phân tích này, bạn có thể tìm thấy các kết luận khác nhau từ cùng một dữ liệu nếu chọn các mẫu khác nhau.

Diagnostic Analysis (Phân tích chuẩn đoán)

Phân tích chuẩn đoán thể hiện “Tại sao nó xảy ra?” bằng cách tìm ra nguyên nhân từ insight (những gì đang diễn ra) được tìm thấy trong phân tích thống kê. Phân tích này rất hữu ích để xác định mô hình dữ liệu hành vi. Nếu một vấn đề mới xuất hiện trong quy trình kinh doanh của bạn, bạn có thể xem xét phân tích này để tìm các mô hình tương tự của vấn đề đó. Từ đó có thể sử dụng các giải pháp trước đó cho một vấn đề mới.

Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)

Phân tích dự đoán thể hiện “những gì có khả năng xảy ra” bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó. Ví dụ đơn giản nhất là nếu năm ngoái bạn mua hai chiếc váy dựa trên khoản tiết kiệm của mình và năm nay lương của bạn tăng gấp đôi thì bạn có thể mua bốn chiếc váy. Nhưng tất nhiên không dễ như thế vì bạn phải suy nghĩ về các trường hợp có thể xảy ra như giá quần áo tăng trong năm nay hoặc có thể thay vì váy bạn muốn mua xe đạp mới, hoặc bạn cần mua nhà. Vì vậy, phân tích này đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ. Dự báo chỉ là một ước tính. Độ chính xác của nó dựa trên số lượng thông tin chi tiết bạn có và những gì bạn khám phá được trong đó.

Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất)

Phân tích đề xuất kết hợp những gì diễn ra từ phân tích trước đó để xác định hành động nào cần thực hiện trong một vấn đề hoặc quyết định hiện tại. Hầu hết các công ty đang sử dụng phân tích đề xuất vì phân tích dự đoán và mô tả không đủ để cải thiện hiệu suất dữ liệu. Dựa trên các tình huống và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. 

Quy trình phân tích dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu là việc thu thập thông tin bằng cách sử dụng ứng dụng hoặc công cụ phù hợp cho phép bạn khám phá dữ liệu và tìm một quy luật trong đó. Dựa vào đó, bạn có thể đưa ra quyết định hoặc nhận được kết luận cuối cùng.

Phân tích dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

  • Data Requirement Gathering: xác định mục tiêu nghiên cứu
  • Data Collection: thu thập dữ liệu 
  • Data Cleaning: làm sạch dữ liệu 
  • Data Analysis: phân tích dữ liệu 
  • Data Interpretation: giải thích dữ liệu 
  • Data Visualization: Trực quan hoá dữ liệu 

Data Requirement Gathering (Xác định mục tiêu nghiên cứu)

Trước hết, bạn phải suy nghĩ về lý do tại sao bạn muốn làm phân tích dữ liệu này? Bạn cần xác định được mục tiêu của việc phân tích dữ liệu này. Từ đó xác định loại phân tích dữ liệu bạn muốn làm. Trong giai đoạn này, bạn phải quyết định phân tích cái gì và cách đo nó, bạn phải hiểu lý do tại sao bạn đang điều tra và bạn phải sử dụng biện pháp nào để thực hiện phân tích này. Từ mục tiêu đó, chúng ta biết cần phân tích những gì.

  • Chỉ tập trung vào những insights cần để trả lời cho vấn đề đưa ra
  • Cần liên kết với mục tiêu chiến lược doanh nghiệp đề ra
  • Tập trung vào những chủ đề quan trọng

Data Collection (Thu thập dữ liệu)

Sau khi xác định yêu cầu, bạn sẽ có một ý tưởng rõ ràng về những gì bạn phải đo lường và những gì nên được tìm thấy. Bây giờ là lúc thu thập dữ liệu dựa trên yêu cầu. Khi bạn thu thập dữ liệu, hãy nhớ rằng dữ liệu được thu thập phải được xử lý hoặc sắp xếp để phân tích. Khi bạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bạn phải giữ một bản ghi với ngày thu thập và nguồn dữ liệu. Thu thập dữ liệu ở đây có thể là dữ liệu nội bộ hoặc dữ liệu bên ngoài tuỳ vào mục tiêu nghiên cứu đã xác định ở trên. 

Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu)

Có những dữ liệu được thu thập có thể không hữu ích hoặc không liên quan đến mục tiêu phân tích của bạn, do đó dữ liệu cần được làm sạch. Dữ liệu được thu thập có thể chứa các bản ghi trùng lặp, khoảng trắng hoặc lỗi. Giai đoạn này phải được thực hiện trước phân tích vì dựa trên việc làm sạch dữ liệu, đầu ra phân tích của bạn sẽ gần hơn với kết quả mong đợi. 

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) 

Sau khi dữ liệu được thu thập, làm sạch và xử lý, nó đã sẵn sàng để phân tích. Trong quá trình phân tích bạn có thể thấy thông tin chính xác bạn cần hoặc bạn cần thu thập thêm dữ liệu. Trong giai đoạn này, bạn có thể sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu để giúp bạn hiểu, giải thích và rút ra kết luận dựa trên các yêu cầu. Bạn có thể sử dụng Excel là công cụ để phân tích những dữ liệu đơn giản.

Data Interpretation (Giải thích dữ liệu)

Sau khi phân tích dữ liệu, đây là lúc diễn giải kết quả. Bạn có thể chọn cách diễn đạt việc phân tích dữ liệu của mình bằng từ ngữ hoặc có thể là bảng, biểu đồ. Sau đó sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu để quyết định hướng hành động tốt nhất.

Data Visualization (Trực quan hoá dữ liệu)

Trực quan hóa dữ liệu thể hiện dữ liệu dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nói cách khác, dữ liệu được hiển thị bằng đồ họa để bộ não con người dễ hiểu và xử lý nó hơn. Trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng để thể hiện các facts (sự thật) và xu hướng chưa biết. Bằng cách quan sát các mối quan hệ và so sánh các bộ dữ liệu, bạn có tìm ra những thông tin có ý nghĩa.

Tóm lược

  • Phân tích dữ liệu có nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh
  • Các loại phân tích dữ liệu là Text Analysis (phân tích văn bản), Statistical Analysis (phân tích thống kê), Diagnostic Analysis (phân tích chuẩn đoán), Predictive Analysis (phân tích dự đoán), Prescriptive Analysis (phân tích đề xuất)
  • Phân tích dữ liệu bao gồm xác định Data Requirement Gathering (xác định mục tiêu nghiên cứu), Data Collection (thu thập dữ liệu), Data Cleaning (làm sạch dữ liệu), Data Analysis (phân tích dữ liệu), Data Interpretation (giải thích dữ liệu), Data Visualization (trực quan hoá dữ liệu).

Tạm kết

Để đưa ra những quyết định có cơ sở trong kinh doanh, bạn cần dựa trên dữ liệu để có quyết định đúng đắn. Bạn có thể áp dụng quy trình phân tích dữ liệu trên để giải quyết các bài toán kinh doanh. Ở những công ty lớn và agency về Research đây là quy trình bài bản để phân tích dữ liệu giúp đưa ra quyết định kinh doanh. Những Marketers cũng cần có tư duy phân tích dữ liệu để tận dụng cơ sở dữ liệu nội bộ cũng như những báo cáo trong ngành hay những cuộc khảo sát để đưa ra những quyết định trong kinh doanh. Tham khảo khoá học Data Analysis for Decision Making để có tư duy phân tích dữ liệu, làm quen với cách làm việc cùng dữ liệu, phát hiện ra những thông tin hữu ích đằng sau số liệu để đưa ra quyết định kinh doanh. 

 

Content Protection by DMCA.com



Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

error: Content is protected !!