Phân tích dữ liệu Data Analysis

2022-02-11_Tong quan ve Phan tich du lieu Data Analysis
Chia sẻ bài viết này

Mục lục bài viết

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình xác định, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích và có ý nghĩa. Dữ liệu sau đó được tạo thành một câu chuyện thông qua các báo cáo để phân tích nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định quan trọng.

m.edu.vn_Tong-quan-ve-Phan-tich-du-lieu

Kể chuyện thông qua Phân tích dữ liệu

Khi thế giới trở nên theo hướng dữ liệu hơn, kể chuyện thông qua phân tích dữ liệu đang trở thành một thành phần và khía cạnh quan trọng của các doanh nghiệp lớn và nhỏ. Đó là lý do mà các tổ chức tiếp tục thuê các nhà phân tích dữ liệu.

Các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu đưa ra quyết định dựa trên câu chuyện mà dữ liệu của họ kể và trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, dữ liệu không được sử dụng hết tiềm năng, một thách thức mà hầu hết các doanh nghiệp phải đối mặt.

Phân tích dữ liệu là một khía cạnh quan trọng của tất cả các tổ chức để giúp xác định yếu tố tác động đến hoạt động kinh doanh của họ, bao gồm đánh giá tình cảm của khách hàng, thực hiện nghiên cứu thị trường và sản phẩm cũng như xác định xu hướng hoặc các thông tin chi tiết khác về dữ liệu.

Các loại phân tích dữ liệu

Trong khi quá trình phân tích dữ liệu tập trung vào các nhiệm vụ làm sạch, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu, không nên đánh giá thấp khái niệm phân tích dữ liệu và tầm quan trọng của nó đối với hoạt động kinh doanh. Để phân tích dữ liệu, các thành phần cốt lõi của phân tích được chia thành các loại sau:

  • Desciptive Analytics – Phân tích mô tả
  • Diagnostic Analytics – phân tích chuẩn đoán
  • Predictive Analytics – Phân tích dự đoán
  • Prescriptive Analytics – Phân tích khuyến nghị
  • Cognitive Analytics – Phân tích nhận thức

Descriptive analytics - Phân tích mô tả dữ liệu

Phân tích mô tả giúp trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử.

Các kỹ thuật phân tích mô tả tóm tắt các bộ dữ liệu lớn để mô tả kết quả cho các bên liên quan.

Bằng cách phát triển các chỉ số hiệu suất chính (KPI), các chiến lược này có thể giúp theo dõi sự thành công hay thất bại của các mục tiêu chính. Các chỉ số như lợi tức đầu tư (ROI) được sử dụng trong nhiều ngành và các chỉ số chuyên biệt được phát triển để theo dõi hiệu suất trong các ngành cụ thể.

Một ví dụ về phân tích mô tả là tạo báo cáo để cung cấp cái nhìn về dữ liệu tài chính và bán hàng của một tổ chức.

Diagnostic analytics - Phân tích chuẩn đoán

Phân tích chẩn đoán giúp trả lời các câu hỏi về lý do tại sao các sự kiện xảy ra.

Các kỹ thuật phân tích chẩn đoán bổ sung cho phân tích mô tả cơ bản và chúng sử dụng những phát hiện từ phân tích mô tả để khám phá nguyên nhân của những sự kiện này. Sau đó, các chỉ số hiệu suất được nghiên cứu sâu hơn để khám phá lý do tại sao những sự kiện này được cải thiện hoặc trở nên tồi tệ hơn.

Nói chung, quá trình này xảy ra theo ba bước:

  • Xác định các điểm bất thường trong dữ liệu. Những điểm bất thường này có thể là những thay đổi không mong muốn trong một chỉ số hoặc một thị trường cụ thể.
  • Thu thập dữ liệu liên quan đến những điểm bất thường này.
  • Sử dụng các kỹ thuật thống kê để khám phá các mối quan hệ và xu hướng giải thích những bất thường này.

Predictive analytics - Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán giúp trả lời các câu hỏi về những gì sẽ xảy ra trong tương lai.

Các kỹ thuật phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng và xác định xem chúng có khả năng tái diễn hay không. Các công cụ phân tích dự đoán cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Các kỹ thuật bao gồm nhiều kỹ thuật thống kê và học máy như mạng nơ-ron, cây quyết định và hồi quy.

Prescriptive analytics - Phân tích khuyến nghị hành động

Phân tích khuyến nghị giúp trả lời các câu hỏi về những hành động nào cần được thực hiện để đạt được mục tiêu.

Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích dự đoán, các tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Kỹ thuật này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt khi đối mặt với sự không chắc chắn. Các kỹ thuật phân tích mô tả dựa trên các chiến lược học máy để tìm các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Bằng cách phân tích các quyết định và sự kiện trong quá khứ, tổ chức có thể ước tính khả năng xảy ra các kết quả khác nhau.

Cognitive analytics - Phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức cố gắng rút ra các suy luận từ dữ liệu và mẫu hiện có, đưa ra kết luận dựa trên cơ sở kiến thức hiện có và sau đó thêm những phát hiện này trở lại cơ sở kiến thức cho các suy luận trong tương lai, một vòng phản hồi tự học.

Phân tích nhận thức giúp bạn tìm hiểu điều gì có thể xảy ra nếu hoàn cảnh thay đổi và xác định cách bạn có thể xử lý những tình huống này.

Phân tích nhận thức hiệu quả phụ thuộc vào các thuật toán học máy và sẽ sử dụng một số khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các nguồn dữ liệu chưa được khai thác trước đây, chẳng hạn như nhật ký hội thoại của trung tâm cuộc gọi và đánh giá sản phẩm.

Ví dụ

Bằng cách cho phép trực quan hóa dữ liệu và báo cáo, một doanh nghiệp bán lẻ sử dụng phân tích mô tả để xem xét các kiểu mua hàng từ những năm trước để xác định sản phẩm nào có thể phổ biến trong năm tới. Công ty cũng có thể xem xét dữ liệu hỗ trợ để hiểu tại sao một sản phẩm cụ thể lại được ưa chuộng và liệu xu hướng đó có tiếp tục hay không, điều này sẽ giúp họ xác định xem có nên tiếp tục dự trữ sản phẩm đó hay không.

Một doanh nghiệp có thể xác định rằng một sản phẩm nhất định đã phổ biến trong một khung thời gian cụ thể. Sau đó, họ có thể sử dụng phân tích này để xác định xem một số nỗ lực tiếp thị hoặc hoạt động xã hội trực tuyến có đóng góp vào việc tăng doanh số bán hàng hay không.

Một khía cạnh cơ bản của phân tích dữ liệu là một doanh nghiệp cần phải tin tưởng vào dữ liệu của mình. Như một thông lệ, quá trình phân tích dữ liệu sẽ thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy và định hình nó thành một thứ gì đó có thể tiêu thụ được, có ý nghĩa và dễ hiểu để giúp cho quá trình ra quyết định. Phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp hiểu đầy đủ dữ liệu của họ thông qua các quy trình và quyết định dựa trên dữ liệu, cho phép họ tự tin vào quyết định của mình.

Khi lượng dữ liệu ngày càng tăng, thì nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu cũng tăng theo. Một nhà phân tích dữ liệu biết cách tổ chức thông tin và chắt lọc thông tin thành một thứ gì đó có liên quan và dễ hiểu. Một nhà phân tích dữ liệu biết cách thu thập dữ liệu phù hợp và phải làm gì với dữ liệu đó, nói cách khác, hiểu được dữ liệu trong tình trạng quá tải dữ liệu của bạn.

Cảm ơn bạn đã đọc hết bài viết này. Bạn hãy tham dự Nhóm thảo luận, chia sẻ về Nghề Data cùng chúng tôi tại https://www.facebook.com/groups/ngheda

Nguồn nội dung: Tổng hợp, biên dịch từ nội dung của hãng Microsoft.

Tham dự Nhóm thảo luận về Nghề Phân tích Dữ liệu tại https://www.fb.com/groups/ngheda

Tham dự Nhóm thảo luận về Tin học văn phòng tại https://www.fb.com/groups/mastermosvn

Tham dự Cộng đồng học viên MasterMOS tại https://www.fb.com/groups/congdonghocvienmastermos

Website MasterMOS : https://m.edu.vn  | Facebook: https://www.fb.com/NgocChienCN

Hotline/Zalo: 086 680 2624

Tác giả: Ngọc Chiến MasterMOS

  • Ngọc Chiến MasterMOS là chuyên gia đào tạo Phân tích dữ liệu và Tin học ứng dụng với các chứng chỉ Microsoft Technology Associate, Data Analyst Associate, MOS Master của Microsoft. Chi tiết chứng chỉ tại: https://m.edu.vn/ccgv

  • Anh có 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Digital Banking, Management Information System (MIS) – Business Intelligence (BI) – Data Analytics (DA) tại các ngân hàng, công ty hàng đầu Việt Nam.

  • Anh có kinh nghiệm đào tạo tại nhiều ngân hàng, công ty tài chính, chứng khoán, viễn thông lớn nhất Việt Nam với trên 80 lớp OFFLINE/ZOOM, và hàng nghìn học viên trên hệ thống ONLINE UB.NET. Chi tiết hình ảnh các lớp học tại link https://m.edu.vn/ahv

  • Các đơn vị tiêu biểu anh đã đào tạo: các ngân hàng VCB, MBB, LienVietPostBank, NCB, OCB,  công ty viễn thông Viettel Hà Nội, công ty tài chính MCredit, công ty chứng khoán SSI, công ty dược phẩm Delta…

  • Anh dày công xây dựng các khóa đào tạo để biến kiến thức tin học có tính kỹ thuật cao trở nên dễ tiếp thu. Anh được học viên yêu mến gọi là “Thầy dạy tin học ứng dụng dễ hiểu nhất Việt Nam“. Anh hiện là giám đốc MasterMOS Education.

ĐĂNG KÝ NHẬN THỦ THUẬT TIN HỌC
Chúng tôi sẽ gửi bạn Kiến thức cập nhật hàng tuần qua EMAIL/ZALO
Các bài viết liên quan

Cảm ơn bạn đã ghé thăm Website MasterMOS Education. Chúng tôi có quà tặng cho bạn, hãy đăng ký nhận nếu bạn thấy phù hợp nhé :)