post
1417

04 loại phân tích dữ liệu Data Analysis thường sử dụng nhất mà Data Analyst nào cũng cần biết

Trong thời đại số hóa ngày nay, 4 loại phân tích dữ liệu như Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Diagnostic Analytics, Prescriptive Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp hiểu và tận dụng triệt để giá trị từ dữ liệu của họ. Hãy cùng MindX khám phá chi tiết từng loại phân tích dữ liệu và tìm hiểu cách chúng giúp người dùng khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu hiện có nhé!

Phân tích data analysis là gì?

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là quá trình thu thập, xử lý, làm sạch và kiểm tra dữ liệu nhằm rút ra các thông tin hữu ích, hỗ trợ việc ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề trong các lĩnh vực khác nhau. Đây là một bước quan trọng trong các quy trình quản lý, kinh doanh, nghiên cứu, và phát triển sản phẩm/dịch vụ.

 

Phân tích Data Analysis sẽ giúp bạn: 

  • Hiểu dữ liệu: Tìm hiểu các mẫu (patterns), mối liên hệ, và xu hướng trong dữ liệu.
  • Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Hỗ trợ quản lý hoặc doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh, dựa trên thông tin chứ không chỉ dựa vào cảm tính.
  • Dự đoán: Sử dụng dữ liệu hiện tại để dự đoán các kết quả trong tương lai.
  • Tối ưu hóa: Xác định các điểm chưa hiệu quả để cải thiện quy trình hoặc sản phẩm.

Để phân tích Data Analysis hiệu quả, bạn cần phải ứng dụng các phương pháp phân tích dữ liệu cụ thể như: Phân tích mô tả, Phân tích dự đoán, phân tích chẩn đoán, phân tích đề xuất,...

 

Xem thêm: Quy trình phân tích dữ liệu trong Marketing - Công cụ & các kỹ năng cần thiết

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Loại phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất hiện nay là phân tích mô tả (Descriptive Analytics). Phân tích mô tả là quá trình phân tích và diễn giải các dữ liệu số liệu từ quá khứ để có được các thông tin chi tiết về tình trạng hiện tại của một tổ chức hoặc hệ thống. Qua đó, bạn có thể nhận thấy những xu hướng, mô hình và các quan hệ giữa các yếu tố. Phân tích mô tả sẽ giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi “Cái gì đang diễn ra?”, “Tại sao nó lại diễn ra?”. 

 

Ví dụ: Doanh nghiệp A có doanh thu trong năm 2024 giảm hơn so với 2023. Phân tích mô tả sẽ giúp doanh nghiệp A tìm ra lý do doanh thu bị giảm và đâu là những nguyên nhân tác động đến việc sụt giảm doanh thu này. 

 

Doanh nghiệp bán lẻ sử dụng phân tích mô tả để đánh giá tổng doanh thu

Doanh nghiệp bán lẻ sử dụng phân tích mô tả để đánh giá tổng doanh thu

 

Một số kỹ thuật phân tích mô tả bao gồm: 

  • Tóm tắt thống kê (Descriptive Statistics): Bao gồm các biện pháp như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và phương sai giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về phân phối và đặc điểm của dữ liệu.
  • Phân tích tần suất (Frequency Analysis): Đếm số lần xuất hiện của các giá trị khác nhau trong tập dữ liệu giúp xác định xu hướng và mẫu trong dữ liệu.
  • Biểu đồ (Charts and Graphs): Sử dụng các loại biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ tròn, biểu đồ đường và biểu đồ phân tán giúp trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng hiểu và trình bày thông tin.
  • Bảng Pivot (Pivot Tables): Công cụ trong Excel và Google Sheets giúp tóm tắt và phân tích dữ liệu từ các bảng lớn giúp tạo báo cáo tóm tắt, so sánh dữ liệu theo các tiêu chí khác nhau.
  • Phân tích đo lường (Measures Analysis): Sử dụng các biện pháp như tỷ lệ phần trăm, tỷ lệ, chỉ số đo lường hiệu suất (KPIs) giúp đánh giá hiệu suất và hiệu quả của các quy trình hoặc chiến lược.
  • Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Nghiên cứu dữ liệu theo thời gian để xác định xu hướng và mùa vụ giúp dự đoán xu hướng tương lai, phân tích hiệu suất theo thời gian.
  • Bản đồ nhiệt (Heat Maps): Biểu đồ thể hiện dữ liệu dưới dạng màu sắc, giúp xác định vùng tập trung dữ liệu giúp phân tích mật độ dữ liệu, phát hiện điểm nóng và mẫu dữ liệu.
  • Phân tích nhóm (Cluster Analysis): Phân loại dữ liệu thành các nhóm có đặc điểm tương đồng, giúp xác định phân khúc khách hàng, phát hiện mẫu dữ liệu.

 

Biểu đồ cột - một trong các công cụ và kỹ thuật phổ biến của phân tích mô tả

Biểu đồ cột - một trong các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mô tả phổ biến nhất hiện nay.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) phương pháp phân tích số liệu được sử dụng rất phổ biến. Phân tích dự đoán là quá trình sử dụng các mô hình và thuật toán để dự báo các sự kiện tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Thông qua việc phân tích mẫu dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật thống kê, machine learning, phân tích dự đoán giúp dự báo xu hướng, hành vi khách hàng, các biến số kinh doanh khác.

 

Ví dụ, một công ty dịch vụ khách hàng có thể sử dụng phân tích dự đoán để dự báo số lượng cuộc gọi vào trung tâm dịch vụ khách hàng trong các ngày lễ. Dựa trên dữ liệu lịch sử, họ có thể chuẩn bị đủ lượng nhân viên và tài nguyên để đáp ứng nhu cầu, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

 

Các công cụ và kỹ thuật phổ biến trong Predictive Analytics gồm có:

  • Máy học (Machine Learning): Tập trung vào việc phát triển các mô hình và thuật toán để học hỏi từ dữ liệu, tự động tối ưu hóa các quyết định, dự đoán trong tương lai.
  • Học sâu (Deep Learning): Xử lý, phân tích dữ liệu phức tạp thông qua các mô hình mạng nơ-ron sâu để nhận diện các mẫu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác với độ tin cậy cao.
  • Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Nghiên cứu, dự đoán các xu hướng, biến động của dữ liệu theo thời gian nhằm hiểu rõ hơn về sự phát triển và dự báo tương lai dựa trên các chuỗi dữ liệu lịch sử.
  • Phân tích hồi quy (Regression Analysis): Đánh giá mối quan hệ giữa các biến và dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập.
  • Phân tích phân loại (Classification Analysis): Phân loại các mẫu dữ liệu vào các nhóm hay lớp khác nhau dựa trên các đặc trưng của chúng nhằm đưa ra các quyết định chuẩn xác dựa trên các mô hình dự đoán phân loại.

 

Phân tích dự đoán dự báo các sự kiện tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử

Phân tích dự đoán dự báo các sự kiện tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử

Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phương pháp phân tích dữ liệu cũng được sử dụng nhiều hiện nay là Phân tích chuẩn đoán (Diognostics Analytics) là công cụ quan trọng giúp phân tích nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề và sự kiện đã xảy ra trong quá khứ. Thông qua việc áp dụng các kỹ thuật thống kê và mô hình, phân tích chuẩn đoán giúp xác định những yếu tố quan trọng đã gây ra các biến động, sự cố.

Diagnostic Analytics giúp xác định nguyên nhân cụ thể của các vấn đề

Diagnostic Analytics giúp xác định nguyên nhân cụ thể của các vấn đề

 

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu chuẩn đoán phổ biến gồm có:

  • Phân tích biểu đồ (Chart Analysis): Trực quan hóa dữ liệu để phân tích sự phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến, giúp xác định các mẫu và xu hướng.
  • Phân tích nguyên nhân (Root Cause Analysis): Phân tích để xác định nguyên nhân gốc rễ gây ra các vấn đề, biến động trong dữ liệu, giúp đưa ra các biện pháp cải thiện và phòng ngừa.
  • Phân tích biểu hiện (Pattern Analysis): Nhận diện, phân tích các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để dự đoán các biến động, sự kiện trong tương lai.
  • Phân tích dự báo (Predictive Analytics): Sử dụng mô hình dự đoán để đánh giá khả năng xảy ra của các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các biến đầu vào.
  • Phân tích biến thiên (Variance Analysis): Đánh giá sự khác biệt và biến thiên của các biến trong dữ liệu để hiểu rõ hơn về các nguyên nhân, kết quả.
  • Phân tích sự kiện (Event Analysis): Đánh giá, phân tích các sự kiện cụ thể để hiểu rõ hơn về các biến động và tác động lên tổ chức.

 

Ví dụ, một công ty sản xuất có thể sử dụng phân tích chuẩn đoán để điều tra nguyên nhân gây ra sự cố trong quá trình sản xuất, chẳng hạn như lỗi thiết kế sản phẩm. Dựa trên phân tích này, công ty này có thể đưa ra các điều chỉnh cần thiết để cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng cường hiệu quả sản xuất.

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Phương pháp phân tích số liệu đề xuất là quá trình sử dụng các mô hình, thuật toán, dữ liệu lịch sử để đưa ra các giải pháp và hướng dẫn cụ thể nhằm tối ưu hóa quyết định kinh doanh. Thay vì chỉ dừng lại ở việc dự báo, phân tích nguyên nhân, phân tích quyết định tập trung vào việc đưa ra các hành động cụ thể để đạt được kết quả tối ưu. 

 

Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng phân tích quyết định để đề xuất các chiến lược đầu tư tối ưu cho khách hàng dựa trên các mô hình dự báo và rủi ro. Dựa trên phân tích này, họ có thể đưa ra các lời khuyên cụ thể để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

 

Sử dụng phân tích đề xuất để tối ưu hóa quyết định kinh doanh

Sử dụng phân tích đề xuất để tối ưu hóa quyết định kinh doanh

 

Một số công cụ và kỹ thuật trong phân tích đề xuất gồm:

  • Mô hình tối ưu hóa (Optimization Modeling): Sử dụng các mô hình toán học như lập kế hoạch tài nguyên, phân bổ chi phí và quản lý rủi ro để đưa ra các giải pháp tối ưu cho các vấn đề phức tạp. 
  • Mô hình hệ thống (System Modeling): Xây dựng các mô hình hệ thống để mô tả và dự đoán tương tác giữa các yếu tố trong tổ chức.
  • Mô phỏng (Simulation): Tái hiện và đánh giá các kịch bản khác nhau trong một môi trường điều kiện được xác định trước.
  • Lập kế hoạch và quản lý tài nguyên: Áp dụng các kỹ thuật lập kế hoạch và phân bổ tài nguyên để tối ưu hóa sử dụng và phân phối các nguồn lực trong tổ chức.
  • Học máy (Machine Learning): Sử dụng các thuật toán học máy để học hỏi từ dữ liệu và đưa ra các đề xuất thông minh dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử và thời gian thực.
  • Tối ưu hóa đa mục tiêu: Áp dụng các thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu để đưa ra các giải pháp tối ưu cho các bài toán có nhiều ràng buộc và mục tiêu đối lập.

Lời kết

Mong rằng, thông qua những chia sẻ chi tiết trên đây về 4 loại phân tích dữ liệu đã giúp bạn đọc có thêm được nhiều kiến thức trong quá trình tìm hiểu về ngành nghề đầy tiềm năng này. 

 

Tham khảo KHOÁ HỌC DATA ANALYST tại MindX - Đào tạo toàn diện kiến thức, kỹ năng để có thể làm được việc thực tế trong thời gian ngắn, chỉ từ 6-8 tháng. 

33@4x-100.jpg

Tham khảo LỘ TRÌNH HỌC TẬP CHI TIẾT TẠI ĐÂY

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
4 loại phân tích dữ liệu
các phương pháp phân tích dữ liệu
các kỹ thuật phân tích dữ liệu
phân tích dữ liệu data analysis
kỹ thuật phân tích dữ liệu
phương pháp phân tích dữ liệu
phân tích data analysis là gì
Hoàng Thương
Researcher & Content Marketer tại MindX