Phân tích dữ liệu là gì? Quy trình và ví dụ thực tế về phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, xử lý, đánh giá các dữ liệu từ quá khứ để tìm ra thông tin có giá trị và đưa ra quyết định dựa trên những kết quả này. Quá trình này bao gồm nhiều bước khác nhau như thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.

Hiện nay, phân tích dữ liệu có vai trò rất quan trọng đối với các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực hiện nay. Cụ thể như:

• Tìm ra mọi vấn đề một cách nhanh chóng: Nguyên nhân, vấn đề đều nằm trong những dữ liệu, con số mà hàng ngày chúng ta sử dụng hoặc thu thập như dữ liệu khách hàng, dữ liệu sales,... Và bằng cách phân tích dữ liệu, ta sẽ tìm thấy những những thông tin không thể nhìn bằng mắt thường, cung cấp cái nhìn đa chiều và đặc biệt là loại bỏ tính chủ quan, cảm tính trong việc đưa ra quyết định. 
• Dự báo và hỗ trợ ra quyết định chuẩn xác: Từ việc phân tích dữ liệu thô trong quá khứ, kết hợp với các mô hình học máy hiện đại, bạn hoàn toàn có thể dự đoán được xu hướng thị trường, xu hướng hành vi khách hàng,... Từ đó, doanh nghiệp đưa ra những chiến lược kinh doanh, marketing hiệu quả cao. Ví dụ: Facebook, Tiktok hay Youtube sẽ thu thập dữ liệu xem của người dùng để dự đoán xem đâu là nội dung mà người dùng thích và thường xuyên xem nhất. Từ đó, đề xuất các video, bài quảng cáo có nội dung tương tự. 
• Tạo ra lợi thế cạnh tranh: Giữa lúc thị trường trong mọi lĩnh vực đều rất cạnh tranh, phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường, tiếp cận sát nhất với mong muốn của người dùng. Từ đó, có thể tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, phát triển sản phẩm mới dựa trên các thông tin có ích thu thập được từ quá trình phân tích. 

Nói tóm lại, phân tích dữ liệu có sức ảnh hưởng mạnh mẽ, bổ trợ quan trọng cho mọi ngành nghề như tài chính, giáo dục, công nghệ, kinh doanh, ngân hàng,... Việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) hoặc bổ sung thêm kỹ năng phân tích dữ liệu đang rất được coi trọng hiện nay. 

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất

Ví dụ về Data Analysis: Walmart - chuỗi siêu thị bán lẻ lớn nhất thế giới đã ứng dụng phân tích dữ liệu và big data để nâng cao doanh số bán hàng vô cùng hiệu quả.

Chương trình khách hàng thân thiết (Walmart+) là một trong những sáng kiến ​​đầu tiên do Walmart thiết kế để cải thiện khả năng giữ chân khách hàng. Để cá nhân hóa trải nghiệm này, Walmart sử dụng phân tích dự đoán và phân khúc khách hàng dựa trên hành vi và sở thích của họ.

Sử dụng các mô hình phân tích dự đoán, Walmart có thể phân nhóm khách hàng dựa trên tần suất mua hàng, loại sản phẩm họ ưa thích, hoặc các yếu tố địa lý. Điều này cho phép công ty điều chỉnh các ưu đãi và trải nghiệm của chương trình để phù hợp với từng nhóm đối tượng cụ thể.

Ví dụ, đối với những khách hàng mua sắm thường xuyên thực phẩm và hàng tiêu dùng, Walmart+ cung cấp giao hàng miễn phí không giới hạn, giúp tiết kiệm chi phí và thời gian. Đối với những khách hàng di chuyển nhiều, họ được hưởng giảm giá nhiên liệu khi mua tại các trạm xăng hợp tác. Bằng cách cung cấp các lợi ích thiết thực và cá nhân hóa, Walmart đã tăng cường khả năng giữ chân khách hàng, gia tăng lòng trung thành và tạo nên trải nghiệm tích cực hơn cho người dùng, qua đó giảm tỷ lệ rời bỏ khách hàng.

Bên cạnh đó, Walmart sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu sản phẩm với hơn 500 triệu sản phẩm trên khắp các cửa hàng tại Mỹ. Bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán, Walmart có thể ước tính lượng tiêu thụ dựa trên xu hướng thời gian, mùa vụ, sự kiện đặc biệt, và các yếu tố ngoại cảnh như thời tiết hoặc thay đổi kinh tế.

Ví dụ, vào các dịp lễ hội hoặc mùa mua sắm cao điểm, phân tích dự đoán giúp Walmart chuẩn bị hàng tồn kho phù hợp, tránh tình trạng thiếu hàng, và đảm bảo luôn có sẵn sản phẩm mà khách hàng mong đợi. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm, đồng thời giảm thiểu chi phí vận hành như chi phí lưu kho và tồn đọng hàng hóa.

Hệ thống phân tích dữ liệu của Walmart còn giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách xác định chính xác thời gian cần thiết để bổ sung hàng hóa vào từng cửa hàng, điều này giúp đảm bảo hàng hóa luôn sẵn sàng mà không gặp vấn đề về hết hàng hoặc dư thừa.

Cuối cùng, để tối ưu doanh thu trên các kênh bán hàng trực tuyến, Walmart đã sử dụng dữ liệu khách hàng để điều chỉnh các chiến dịch quảng cáo, cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm, và tối ưu hóa giao diện người dùng trên các nền tảng trực tuyến. Ví dụ, Walmart có thể sử dụng dữ liệu từ lượt xem trang, giỏ hàng bị bỏ quên, và hành vi mua sắm để cung cấp các chương trình khuyến mãi cá nhân hóa hoặc gợi ý sản phẩm phù hợp, khuyến khích khách hàng hoàn tất đơn hàng. Kết quả, doanh số bán hàng trực tuyến của Walmart tăng gấp ba lần từ 21,9 tỷ USD vào năm 2019 lên 64,62 tỷ USD vào năm 2021.

Bất kỳ một dự án phân tích dữ liệu nào thường sẽ trải qua quy trình 5 bước chính: 

Bước 1: Xác định rõ các vấn đề cần giải quyết (Define the question)

Xác định vấn đề là bước đầu tiên và rất quan trọng cho quá trình phân tích dữ liệu trong kinh doanh. Bạn phải xác định được bài toán phân tích của mình là để trả lời cho câu hỏi gì, từ đó mới biết nên lấy những dữ liệu nào và cách phân tích ra sao. 

Một số người khi phân tích dữ liệu quên mất end user (có thể là manager, CEO, bộ phận sale, kế toán….) cần điều gì. Nếu không xác định được mục tiêu phân tích, bạn sẽ dễ bị đi sai hướng hoặc làm quá nhiều thứ không liên quan. Ví dụ, sếp của bạn muốn một báo cáo phân tích dữ liệu hành vi khách hàng trên website để làm cơ sở cho các hoạt động inbound marketing, mà bạn lại đi thu thập dữ liệu từ nguồn social thì kết quả phân tích đem lại không phù hợp với yêu cầu trên. 

Dưới đây là một số câu hỏi bạn có thể đặt ra trước khi bước vào thu thập, phân tích dữ liệu: 

• Bạn cần phân tích dữ liệu để trả lời cho câu hỏi gì? 
• Ai sẽ là người cần xem báo cáo phân tích dữ liệu của bạn?
• Đâu là những dữ liệu có liên quan đến vấn đề mà bạn cần tìm kiếm? 
• Nguồn của dữ liệu sẽ là gì? 
• Phương pháp phân tích dữ liệu của bạn sẽ là gì? 
• Phần mềm/Công cụ bạn sẽ sử dụng là gì?
• Bạn cần trình bày kết quả phân tích dữ liệu của bạn như thế nào cho phù hợp?

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Sau khi đã được xác định rõ được bài toán cần giải quyết, Data Analyst bắt đầu tiến hành thu thập dữ liệu để phân tích. Thông thường, DA sẽ thu thập dữ liệu từ hệ thống quản trị dữ liệu như Data Warehouse, CRM của công ty. Ví dụ như: thông tin về khách hàng, tài chính, doanh thu,... 

Tuy nhiên, khi dữ liệu được trích xuất từ các hệ thống lưu trữ kể trên không đủ để phân tích, Data Analyst sẽ chủ động thu thập dữ liệu từ các Stakeholders (các bên liên quan) như sales, marketing, tài chính, kế toán,... Hoặc trực tiếp kéo dữ liệu từ các kênh ngoài như social, website,... 

Bước 3: Xử lý và Làm sạch dữ liệu 

Sau khi dữ liệu được thu thập, Data Analyst sẽ cần làm sạch và phân loại dữ liệu. Việc dọn dẹp dữ liệu rất quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, bởi không phải tất cả dữ liệu đều là phù hợp và tốt cho mục tiêu phân tích. 

Ở bước này sẽ bao gồm các công việc như: 

• Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo tất cả dữ liệu có định dạng nhất quán (ví dụ: định dạng ngày tháng, đơn vị đo lường, v.v.) và biến đổi các giá trị dữ liệu để nằm trong một phạm vi nhất định (ví dụ: scale dữ liệu, log transformation, v.v.).
• Biến đổi dữ liệu (Data Transformation): Chuyển đổi các biến danh mục thành các biến số (ví dụ: one-hot encoding) và tạo ra các biến mới dựa trên các biến hiện có để tăng cường khả năng phân tích.
• Làm sạch dữ liệu không nhất quán: Xác định và sửa chữa các giá trị không nhất quán trong dữ liệu (ví dụ: các lỗi chính tả, các biến danh mục khác nhau nhưng biểu thị cùng một giá trị, v.v.).
• Loại bỏ dữ liệu dư thừa: Xác định và loại bỏ các cột không cần thiết hoặc không có ý nghĩa đối với phân tích; xác định và loại bỏ các hàng trùng lặp trong dữ liệu.
• Cuối cùng là kiểm tra tính nhất quán của dữ liệu và kiểm tra các giá trị dữ liệu có nằm trong phạm vi hợp lý hay không. 

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Phân tích và xử lý dữ liệu là một trong những bước rất quan trọng của quá trình phân tích dữ liệu. Thông thường, sẽ có 4 phương pháp phân tích ứng dụng với từng loại mục tiêu. Ví dụ như: 

• Phân tích mô tả (Descriptive Analysis): Sử dụng dữ liệu thô trong quá khứ để trả lời câu hỏi "Điều gì đã xảy ra?" 
• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis): Trả lời câu hỏi "Tại sao nó xảy ra?" 
• Phân tích dự đoán (Predictive Analysis): Trả lời cho câu hỏi "Điều gì có thể xảy ra?"
• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis): Trả lời cho câu hỏi “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”. 

Trong mỗi phương pháp sẽ có các kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng như: phân tích cụm, phân tích hồi quy, phân tích chuỗi thời gian,.. nhằm mục đích có thể khám phá ra các mẫu ẩn trong dữ liệu mà mắt thường không thể nhìn thấy được. 

Bên cạnh đó, Data Analyst cũng có thể kết hợp với Data Scientist 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.

>>> Xem thêm: Phân tích dự đoán (Predictives Analysis) là gì? Ứng dụng của phân tích dự đoán vào thực tiễn.

Bước 5: Trực quan hoá dữ liệu và rút ra kết luận

Trực quan hóa dữ liệu là bước quan trọng giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ, xu hướng, và mẫu trong dữ liệu. Dữ liệu sau khi được phân tích sẽ được trình bày khoa học thành bảng, biểu đồ. Ví dụ như: 

• Biểu đồ phân phối (Distribution plots): Hiển thị sự phân phối của một biến số, ví dụ như histogram, KDE plot.
• Biểu đồ hộp (Box plots): Giúp phát hiện các giá trị ngoại lệ và hiểu rõ hơn về phân phối của dữ liệu.
• Biểu đồ phân tán (Scatter plots): Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số.
• Biểu đồ đường (Line plots): Thể hiện xu hướng của dữ liệu theo thời gian.
• Biểu đồ thanh (Bar plots): So sánh các giá trị giữa các nhóm khác nhau.
• Biểu đồ nhiệt (Heatmaps): Hiển thị ma trận tương quan giữa các biến số.

Dựa trên các trực quan hóa và phân tích đã thực hiện, Data Analyst rút ra những kết luận quan trọng từ dữ liệu. Ví dụ như:

• Xu hướng: Tăng trưởng doanh số theo thời gian, sự giảm sút của một sản phẩm cụ thể vào các tháng mùa đông.
• Mối quan hệ: Mối quan hệ tuyến tính giữa quảng cáo và doanh số bán hàng.
• Mẫu: Nhóm khách hàng cụ thể có xu hướng mua sắm nhiều hơn vào cuối tuần.
• Giá trị ngoại lệ: Các giao dịch bất thường vào một số ngày nhất định.

Các công cụ thường được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu

• Thu thập dữ liệu: SQL, Pandas Python, API Clients, Web Scraping, Google Sheet,... 
• Xử lý, làm sạch dữ liệu: Pandas Python, Numpy Python, R với dplyr và tidy, Excel, công cụ ETL (Extract, Transform, Load),... 
• Phân tích dữ liệu: Python, SQL, Excel, SPSS, RapidMiner,... 
• Trực quan hoá dữ liệu: Tableau, Power BI, Python với Matplotlib, Seaborn, Plotly, Excel, Google Data Studio,... 

Phân tích dữ liệu đã trở thành một kỹ năng thiết yếu trong thời đại số hóa, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn và đa dạng. Nên học phân tích dữ liệu kinh doanh, bạn có thể trở thành: 

Data Analyst/Business Intelligence Analyst

Lĩnh vực Data Analytics thường có thể được chia thành 2 nhánh chính là Data Science và Business Intelligence. Ở 2 nhánh này lại sẽ có những vị trí chuyên môn khác nhau như Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Business Intelligence Analyst,...

Mặc dù có đặc thù chuyên môn khác nhau nhưng tại thị trường Việt Nam Business Intelligence Analyst hay Data Analyst lại chưa được phân định rõ ràng và thường có các đầu công việc chung như sau:

• Sử dụng các công cụ như Excel, SQL và phần mềm phân tích dữ liệu để xử lý dữ liệu.
• Tạo ra các báo cáo, biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) để trình bày kết quả.
• Phân tích các xu hướng và mẫu hình trong dữ liệu để đưa ra các khuyến nghị cho doanh nghiệp.

Phân tích xu hướng, mẫu hình trong dữ liệu

Data Science/Data Engineer

Data Engineer là người chuyên chuẩn bị dữ liệu, phát triển hệ thống cơ sở hạ tầng để phân tích, vận hành và tích hợp các hệ thống với nhau. Không chỉ vậy, Data Engineer còn phụ trách việc xử lý, định dạng và tối ưu các dữ liệu đổ về Data Warehouse sao cho phù hợp.

Để trở thành một Data Engineer, bạn cần có kiến thức chuyên sâu về cơ sở dữ liệu SQL & NoSQL; kinh nghiệm làm việc với các công cụ, nền tảng Big Data như Hadoop, Spark, Kafka, Hive, HBase,...

Data Science sẽ làm việc dựa trên các nền tảng dữ liệu mà Data Engineer phát triển. Bằng cách ứng dụng kỹ thuật để phát triển các mô hình học máy như Machine Learning để dự đoán xu hướng và đề xuất giải pháp. Vị trí này cũng đòi hỏi bạn phải có khả năng thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hoá dữ liệu giống như công việc của Data Analyst.

Data Science/Data Engineer

Marketing Analyst hoặc Financial Analyst

Marketing Analyst hay Financial Analyst là vị trí phân tích dữ liệu trong một ngành nghề cụ thể. Các vị trí này phù hợp với những ai đã có kinh nghiệm trong mảng Marketing hay Financial và sở hữu kỹ năng về phân tích dữ liệu. Hiện tại, đây là những vị trí công việc rất tiềm năng trong lĩnh vực Data Analytics.

Business Analyst hoặc Product Analyst

Business Analyst là vị trí chuyên nghiên cứu và chịu trách nhiệm phân tích, cải thiện các quy trình kinh doanh, hệ thống, hoạt động của doanh nghiệp. Hay có thể hiểu đây chính là cầu nối giữa team phát triển với khách hàng để đặc tả những yêu cầu, vấn đề của họ đang gặp phải. Từ đó, đề xuất những giải pháp và biến những giải pháp đó thành tính năng để giải quyết bài toán cho khách hàng.

Để thành công trong vai trò là một nhà phân tích dữ liệu, bạn không chỉ cần có những hiểu biết vững vàng về các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu mà còn cần phải có một loạt các kỹ năng sau:

Technical Skills: Là kỹ năng sử dụng công cụ phân tích dữ liệu như: 

• SQL: Dùng để trích xuất và xử lý dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ.
• BI Tools (Power BI, Tableau,...) dùng để trực quan hoá dữ liệu thành bảng biểu. 
• Python: Dùng để xử lý dữ liệu nâng cao. 
• Xác suất - Thống kê: Nhà phân tích dữ liệu có thể đưa ra những quyết định thông minh và có tính chiến lược dựa trên dữ liệu số hiện đại.

Domain Knowledge: Đây là yếu tố quan trọng giúp hiểu rõ dữ liệu và có thể áp dụng các phương pháp phân tích một cách hiệu quả, đưa ra những giải pháp có giá trị cho doanh nghiệp, sẽ bao gồm: 

• Business Understanding: Kiến thức trong lĩnh vực làm việc. Ví dụ, làm phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính thì cần có kiến thức về tài chính,... 
• Data Understanding: Hiểu dữ liệu sẽ giải quyết được vấn đề gì cho người dùng? 
• Analytical Mindset: Khả năng phân tích, làm việc và suy nghĩ một cách logic, có hệ thống trong việc phân tích dữ liệu.

Soft Skills: Là những kỹ năng mềm, các đặc tính cá nhân và kỹ năng giao tiếp giúp cá nhân làm việc hiệu quả. Ví dụ như: 

• Giao tiếp và giải quyết vấn đề: Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) thường xuyên làm việc với các team liên quan và cần phải giải thích các phân tích từ dữ liệu. Chính vì vậy, kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề đặc biệt quan trọng. 
• Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng biểu diễn dữ liệu thành bảng báo cáo, biểu đồ khoa học giúp người khác hiểu về các thông tin phức tạp cách dễ dàng, nhanh chóng.
• Data Storytelling: Khả năng kể chuyện bằng dữ liệu. 

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực ngày càng quan trọng trong kỷ nguyên số, đặc biệt là trong các lĩnh vực như kinh doanh, khoa học dữ liệu, y tế và nghiên cứu xã hội. Việc học tại các trường đại học như Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP.HCM,... không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn sâu mà còn tạo điều kiện cho sinh viên tiếp cận với các dự án nghiên cứu.

Xem thêm: Ngành Data Analyst nên học trường nào?

Ngoài ra, nếu bạn là người mới bắt đầu, muốn chuyển ngành sang các công việc liên quan đến phân tích dữ liệu thì có thể tham khảo KHOÁ HỌC DATA ANALYST tại MindX. Với lộ trình cô đọng, chỉ sau 6-8 tháng, phù hợp với những người muốn trang bị kiến thức nền tảng và có thể học để làm được việc thực tế trong thời gian ngắn. 

Tham khảo lộ trình học tập TẠI ĐÂY