Những sai lầm cần tránh khi phân tích dữ liệu của Data Analyst

Sau đây là 5 sai lầm phổ biến nhất:

Sai lầm 1: Data Analyst làm việc một cách cá nhân

Làm việc nhóm là một trong những kỹ năng quan trọng của một Data Analyst. Bởi các DA sẽ phải làm việc nhóm rất nhiều để hoàn thành dự án, rồi còn phải trao đổi với các phòng ban liên quan như Business Analyst, Product Manager, Developer,... Nếu bạn chỉ làm việc một mình thì sẽ khó đạt được hiệu quả trong công việc.

Ngoài ra, làm việc nhóm còn giúp bạn rèn luyện thêm về kỹ năng giao tiếp, tương tác với mọi người xung quanh, tăng cao khả năng hợp tác.

Sai lầm 2: Học tập là nhàm chán

Thực tế có rất nhiều DA khi đã có chút kinh nghiệm thì bỏ bê việc học thêm các kiến thức mới, nâng cao hơn, mà không biết rằng, khối lượng kiến thức về DA là vô tận. Ngày nay, cũng có rất nhiều kênh thông tin trên internet mà chúng ta có thể tham khảo các trang web như coursera, kaggle, Google public data directory; kênh youtube như Data Interview Pro, Cassie Kozyrkov,... 

Hơn nữa, sách cũng là một kho tàng kiến thức khổng lồ. Đọc sách là cách nhanh nhất để tìm ra lỗi, khó khăn khi phân tích dữ liệu và giúp bạn cập nhật những thông tin kiến thức chuẩn về lĩnh vực data. Gợi ý một số cuốn cho bạn như: Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster; Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World; Học thêm về data warehouse: The Data Warehouse Toolkit, Third Edition: The Definitive Guide to Dimensional Modeling; Tổng quan về Machine Learning: The Hundred-Page Machine Learning Book,...

Bạn có thể tự tạo cho mình một lộ trình học phù hợp và cố gắng học theo. Nếu bạn còn mông lung chưa biết tạo như thế nào thì có thể tìm kiếm trung tâm uy tín để theo học.

>>> Xem thêm: Làm Data Analyst, bạn phải đối mặt với những khó khăn gì?

Sai lầm 3: Data Analyst coi nhẹ Lập trình

Nếu bạn nghĩ Data Analyst thì không cần phải biết về Lập trình thì đây là một sai lầm. Mặc dù, ngành Data Analyst KHÔNG YÊU CẦU QUÁ CAO phải có kiến thức chuyên sâu về lập trình. Nhưng, khi xử lý các mô hình dự báo (predictive models) thì kỹ năng lập trình sẽ giúp bạn tự tin hơn. 
Một số ngôn ngữ lập trình mà bạn mà bạn nên học là: Power BI, Python, ngôn ngữ truy vấn SQL,... Tuy nhiên, việc viết các ngôn ngữ lập trình của DA cũng cơ bản và dễ dàng hơn nhiều so với viết các ngôn ngữ thông thường. 

Chính vì thế, DA cần không ngừng cải thiện và trau dồi kỹ năng lập trình cơ bản trong quá trình làm việc. Từ đó, bạn có thể dễ dàng giải quyết mọi vấn đề của doanh nghiệp và tăng cơ hội việc làm cho bản thân.

Sai lầm 4: Coi công cụ là trên hết 

Một sai lầm phổ biến nữa của nhiều Data Analyst là tập trung quá nhiều vào tool. Hầu hết là  xoay quanh các tool như R, SQL, Data Studio, Tableau... Không thể phủ nhận dành thời gian tìm hiểu các tool là cần thiết nhưng các kỹ năng khác cũng rất quan trọng giúp bạn thành công trong lĩnh vực này. 

Vị trí Analytics thường yêu cầu 3 nhóm kỹ năng chính:
- Soft Skills: kỹ năng giao tiếp, kỹ năng vẽ và trực quan hóa biểu đồ, xử lý, chuẩn bị và phân tích dữ liệu, xác suất thống kê,...
- Domain Knowledge: Đây là nhóm khó nhất và cần nhiều thời gian nhất trau dồi nhất. Nếu dành nhiều thời gian tìm hiểu về ngành mà công ty bạn apply, bạn sẽ rất dễ ghi điểm trước nhà tuyển dụng hoặc giúp công ty đạt hiểu qua.
- Tools: các tools chủ yếu mà bạn cần quan tâm học tập là excel, SQL, Bigquery, Programing, Business Intelligence tools(Data Studio, Tableau...)

Sai lầm 5: Data Analyst xem nhẹ kỹ năng thống kê

Đối với chuyên gia phân tích dữ liệu thì thống kê chính là chân ái. Vì thế, khi phân tích dữ liệu hãy nghĩ như một nhà thống kê thực thụ để không bị mắc những sai lầm đáng tiếc. Trước hết bạn phải đặc biệt chú ý đến tổng thể dữ liệu đầu vào. Bởi khi bạn lựa chọn ngẫu nhiên một tệp khách hàng để phân tích, mà dữ liệu đầu vào bị sai lệch thì cho dù bạn phân tích đúng, kết quả nhận được cũng không còn ý nghĩa mà ngược lại còn gây ảnh hưởng đến doanh nghiệp. 

Do đó, bạn phải chú ý thông kê chuẩn xác để không phải mắc những sai lầm về lấy mẫu sai, thông tin sai lệch hay bỏ qua đường cơ sở. Hãy không ngừng cải thiện kỹ năng thống kê của mình để không bị dữ liệu đánh lừa.

Không thể phủ nhận được độ hot của Data Analyst trên thị trường lao động hiện nay, vậy nên có nhiều bạn cũng mong muốn chuyển ngành sang làm Chuyên viên Phân tích dữ liệu.
Tuy nhiên, đây cũng là một ngành khó nên việc tự học là không dễ dàng. Với những người bắt đầu từ con số 0, muốn học chuyên sâu về Data và có thể tìm được việc làm trong thời gian ngắn thì cần phải có một lộ trình học rõ ràng. 

Bên cạnh đó, có mentor hoặc những người nhiều kinh nghiệm làm phân tích dữ liệu support trong quá trình học cũng sẽ giúp bạn lên level một cách nhanh chóng. Và một điều quan trọng nữa cần lưu ý trong quá trình học Data chính là phải thực hành thường xuyên, phải áp dụng các lý thuyết đã học để giải và làm các project thực tế. 

Tất cả các điều trên đều có trong khóa học Data Analyst - Lộ trình 8 tháng cam kết việc làm trong ngành phân tích dữ liệu. Ngoài ra, bạn còn được tạo networking, giúp bạn có cơ hội được trao đổi, kết nối với các chuyên gia về Data đầu ngành, tăng cơ hội tìm kiếm công việc phù hợp. 

---------------------------------------------------------------
Tham khảo khóa học Data Analyst - Lộ trình 8 tháng cam kết việc làm trong ngành phân tích dữ liệu của MindX tại đây.