Diễn giải dữ liệu là gì? Vai trò - Phương pháp & ví dụ thực tế

Diễn giải dữ liệu là quá tình phân tích, lý giải dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích cho người dùng, giúp bạn hiểu rõ về các xu hướng và mối quan hệ ẩn chứa trong hệ thống dữ liệu. Dựa trên dữ liệu được diễn giải, bạn có thể đưa ra những quyết định kinh doanh hoặc chiến lược phát triển doanh nghiệp hiệu quả. 

Diễn giải dữ liệu nằm ở bước gần cuối trong pipeline phân tích dữ liệu, đóng vai trò như cầu nối giữa dữ liệu và hành động thực tiễn. Vị trí này cho thấy tầm quan trọng của việc biến những con số và biểu đồ thành những thông tin hữu ích. Pipeline phân tích dữ liệu thông gồm các bước sau: Thu thập dữ liệu → Làm sạch → Phân tích → Diễn giải → Hành động. Trong đó: 

• Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các giá trị thiếu, xử lý lỗi và chuẩn hóa dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê, mô hình hoặc thuật toán để tìm ra xu hướng và quy luật.
• Diễn giải dữ liệu: Trình bày kết quả phân tích dữ liệu dễ hiểu, có ý nghĩa. 
• Hành động: Ra quyết định hoặc đề xuất chiến lược dựa trên diễn giải dữ liệu.

Vậy đã bao giờ bạn tự hỏi nếu không diễn giải dữ liệu tốt, chuyện gì sẽ xảy ra? Dưới đây là hai hậu quả thường gặp nhất nếu không làm tốt công tác này: 

• Báo cáo khô khan, khó hiểu: Dữ liệu được trình nếu không được diễn giải sẽ gây khó khăn cho quá trình đọc hiểu và rút ra kết luận.
• Dữ liệu không dẫn tới hành động cụ thể: Nếu không được diễn giải đúng cách, dữ liệu sẽ không cung cấp thông tin hữu ích để đưa ra các quyết định, hành động hiệu quả.

Hiện nay có 4 phương pháp diễn giải dữ liệu phổ biến là kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling; trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ diễn giải; so sánh, tương quan và xu hướng; kết nối dữ liệu với mục tiêu kinh doanh cụ thể. Chi tiết như sau: 

Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) 

Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) là cách kết hợp dữ liệu với ngữ cảnh và trực quan hóa để tạo ra câu chuyện hấp dẫn, dễ hiểu. Bởi một báo cáo, chiến lược tốt không chỉ cung cấp đầy đủ dữ liệu cần thiết mà còn phải có câu chuyện rõ ràng, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt được những thông tin quan trọng. Ví dụ, thay vì chỉ báo cáo "Tỷ lệ chuyển đổi tăng 15% trong tháng qua", có thể thêm thông tin về nguyên nhân: "Tỷ lệ chuyển đổi tăng 15% trong tháng qua do chiến dịch marketing nhắm vào khách hàng mới, đặc biệt là qua kênh email marketing."

Trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ diễn giải

Trực quan hóa dữ liệu là cách biến những con số phức tạp thành hình ảnh trực quan, dễ hiểu. Các công cụ phổ biến giúp trực quan hóa dữ liệu gồm:

• Excel: Dễ sử dụng, phù hợp với báo cáo nhỏ.
• Power BI: Phù hợp với doanh nghiệp cần phân tích chuyên sâu.
• Tableau: Công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa và khám phá dữ liệu.
• Google Data Studio: Giải pháp miễn phí từ Google để tạo dashboard trực quan.

So sánh, tương quan và xu hướng

Khi diễn giải dữ liệu, bạn không chỉ hiển thị số mà cần chỉ ra được sự thay đổi, điểm bất thường và insight tiềm ẩn của dữ liệu, từ đó hoạch định chiến lược kinh doanh đúng đắn, có lợi cho doanh nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể: 

• So sánh dữ liệu theo thời gian: Ví dụ doanh số tháng này so với tháng trước.
• Phân tích tương quan: Ví dụ liệu việc tăng ngân sách quảng cáo có làm tăng tỷ lệ chuyển đổi không?
• Phát hiện xu hướng: Ví dụ xu hướng tăng trưởng của doanh thu trong 6 tháng qua.

Kết nối dữ liệu với mục tiêu kinh doanh cụ thể

Phân tích dữ liệu có giá trị cần phải liên kết với các mục tiêu kinh doanh rõ ràng. Ví dụ: Nếu doanh thu tăng, cần xác định nguyên nhân là do số lượng khách hàng tăng hay do giá trị đơn hàng trung bình tăng. Nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp, có thể do quá trình thanh toán phức tạp hoặc do trải nghiệm người dùng kém trên website.

Diễn giải dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, do vậy bạn cần nắm rõ những lỗi thường gặp và lưu ý khi thực hiện để tránh những sai sót không đáng có. 

• Thiên kiến xác nhận (Confirmation bias): Chỉ tập trung vào những dữ liệu ủng hộ giả thuyết của mình và bỏ qua những dữ liệu trái ngược, dẫn đến kết luận thiếu khách quan.
• Tương quan không đồng nghĩa với nhân quả (Correlation is not causation): Nhầm lẫn giữa mối tương quan và mối quan hệ nhân quả có thể dẫn đến quyết định sai lầm. Ví dụ, việc tiêu thụ kem và số vụ đuối nước có thể tăng cùng nhau vào mùa hè, nhưng điều đó không có nghĩa là ăn kem gây ra đuối nước.
• Diễn giải quá mức (Overinterpretation): Tìm kiếm những mẫu hình và xu hướng không tồn tại trong dữ liệu, có thể dẫn đến kết luận sai lầm và quyết định không chính xác.

Để tránh những lỗi này, bạn cần lưu ý: 

• Luôn giữ thái độ khách quan và trung lập khi diễn giải dữ liệu, tránh để cảm xúc hoặc giả thuyết cá nhân ảnh hưởng đến kết luận.
• Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để kiểm chứng kết quả, đảm bảo không diễn giải thiên lệch hoặc chỉ dựa vào một nguồn dữ liệu duy nhất.
• Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để đảm bảo tính chính xác và khách quan của diễn giải. Những người có chuyên môn sâu có thể giúp kiểm tra lại cách hiểu và xác thực kết luận từ dữ liệu.

Bài viết trên đây cung cấp những thông tin liên quan đến diễn giải dữ liệu như khái niệm, vai trò, phương pháp, ví dụ thực tế và những lỗi thường gặp cũng như lưu ý. Nếu bạn muốn tìm kiếm khóa học phân tích dữ liệu hiệu quả thì có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYST  của MindX. 

>>> Tham khảo LỘ TRÌNH HỌC TẬP chi tiết TẠI ĐÂY.