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:
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
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
Một số kỹ thuật phân tích mô tả bao gồm:
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) là 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:
Phân tích dự đoán dự báo các sự kiện tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử
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
Các kỹ thuật phân tích dữ liệu chuẩn đoán phổ biến gồm có:
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.
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
Một số công cụ và kỹ thuật trong phân tích đề xuất gồm:
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.
Tham khảo LỘ TRÌNH HỌC TẬP CHI TIẾT TẠI ĐÂY