Phân tích dữ liệu: Khái niệm, cách sử dụng và các kỹ thuật cơ bản.

Các bước trong phân tích dữ liệu

Quá trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm 4 bước sau:

• Bước 1: Xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm lại. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc chia theo danh mục.
• Bước 2: Thu thập dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, máy ảnh, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân sự.
• Bước 3: Sắp xếp dữ liệu sau khi được thu thập để có thể phân tích. Việc này có thể diễn ra trên bảng tính hoặc dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.
• Bước 4: Làm sạch dữ liệu trước khi phân tích. Việc này được thực hiện bằng cách xem xét kỹ lưỡng và đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc sai sót cũng như không đầy đủ. Bước này giúp sửa mọi lỗi trước khi dữ liệu được chuyển đến nhà phân tích dữ liệu để phân tích.

Các loại phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu được chia thành 4 loại cơ bản:

• Phân tích mô tả: Mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt xem có tăng lên không? Doanh số bán hàng tháng này có mạnh hơn tháng trước không?
• Phân tích chẩn đoán: Điều này tập trung nhiều hơn vào lý do tại sao điều gì đó xảy ra. Nó liên quan đến dữ liệu đầu vào đa dạng hơn và một vài giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị mới nhất đó có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
• Phân tích dự đoán: Chuyển sang những gì có thể sẽ xảy ra trong thời gian tới. Điều gì đã xảy ra với doanh số bán hàng vào lần cuối cùng chúng ta có một mùa hè nóng nực? Có bao nhiêu mô hình thời tiết dự đoán mùa hè năm nay nóng nực?
• Phân tích theo quy định: Gợi ý một quá trình hành động. Chúng ta nên tăng thêm ca tối cho nhà máy bia và thuê thêm bồn chứa để tăng sản lượng nếu khả năng xảy ra mùa hè nóng nực được đo bằng mức trung bình của 5 mô hình thời tiết này và mức trung bình là trên 58%.

Phân tích dữ liệu củng cố nhiều hệ thống kiểm soát chất lượng trong thế giới tài chính, bao gồm cả chương trình Six Sigma ngày càng phổ biến.

Gần như không thể tối ưu hóa thứ gì đó nếu bạn không đo lường chính xác nó. Cho dù đó là trọng lượng của bạn hay số lượng lỗi trên một triệu trong dây chuyền sản xuất.

Ví dụ:

Các lĩnh vực đã áp dụng việc sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành du lịch và khách sạn. Ngành này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra vấn đề nằm ở đâu, nếu có, và cách khắc phục chúng.

Chăm sóc sức khỏe kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, đồng thời sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng.

Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu dồi dào để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua hàng. Thông tin mà các nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, giới thiệu sản phẩm và tăng lợi nhuận.

Kỹ thuật phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng một số phương pháp và kỹ thuật phân tích để xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin. Một số phương pháp phổ biến nhất bao gồm:

• Phân tích hồi quy : Điều này đòi hỏi phải phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc để xác định sự thay đổi của biến này có thể ảnh hưởng đến sự thay đổi của biến khác như thế nào.
• Phân tích nhân tố : Điều này đòi hỏi phải lấy một tập dữ liệu lớn và thu nhỏ nó thành một tập dữ liệu nhỏ hơn. Mục tiêu của phương pháp này là cố gắng khám phá những xu hướng tiềm ẩn mà lẽ ra khó có thể nhìn thấy được.
• Phân tích theo nhóm: Đây là quá trình chia tập dữ liệu thành các nhóm dữ liệu tương tự, thường là theo nhân khẩu học của khách hàng. Điều này cho phép các nhà phân tích dữ liệu và những người dùng phân tích dữ liệu khác đi sâu hơn vào các con số liên quan đến một tập hợp con dữ liệu cụ thể.
• Mô phỏng Monte Carlo : Mô hình hóa xác suất xảy ra các kết quả khác nhau. Chúng thường được sử dụng để giảm thiểu rủi ro và ngăn ngừa mất mát. Những mô phỏng này kết hợp nhiều giá trị và biến số, đồng thời thường có khả năng dự báo tốt hơn các phương pháp phân tích dữ liệu khác.
• Phân tích chuỗi thời gian: Theo dõi dữ liệu theo thời gian và củng cố mối quan hệ giữa giá trị và sự xuất hiện của điểm dữ liệu. Kỹ thuật phân tích dữ liệu này thường được sử dụng để phát hiện các xu hướng mang tính chu kỳ hoặc để dự đoán các dự báo tài chính.

Công cụ phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu đã phát triển nhanh chóng về khả năng công nghệ bên cạnh một loạt các phương pháp toán học và thống kê để xử lý các con số. Các nhà phân tích dữ liệu có nhiều công cụ phần mềm để giúp thu thập dữ liệu, lưu trữ thông tin, xử lý dữ liệu và báo cáo kết quả.

Phân tích dữ liệu luôn có mối liên hệ lỏng lẻo với bảng tính và Microsoft Excel. Các nhà phân tích dữ liệu cũng thường tương tác với các ngôn ngữ lập trình thô để chuyển đổi và thao tác cơ sở dữ liệu.

Các nhà phân tích dữ liệu cũng có sự trợ giúp khi báo cáo hoặc truyền đạt các phát minh. Cả Tableau và Power BI đều là các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để biên dịch thông tin, thực hiện phân tích dữ liệu và phân phối kết quả thông qua bảng điều khiển và báo cáo.

Các công cụ khác cũng đang xuất hiện để hỗ trợ các nhà phân tích dữ liệu. SAS là một nền tảng phân tích có thể hỗ trợ khai thác dữ liệu . Apache Spark là một nền tảng nguồn mở hữu ích để xử lý các tập dữ liệu lớn. Các nhà phân tích dữ liệu có nhiều khả năng công nghệ để nâng cao hơn nữa giá trị mà họ mang lại cho công ty của mình.

Vai trò của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu có thể nâng cao hoạt động, hiệu quả và hiệu suất trong nhiều ngành bằng cách tập trung vào các mẫu. Việc thực hiện các kỹ thuật này có thể mang lại cho các công ty và doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh. Quá trình này bao gồm bốn bước phân tích cơ bản.

B1: Khai thác dữ liệu

Như tên cho thấy, bước này liên quan đến việc khai thác hoặc thu thập dữ liệu và thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Các dạng thông tin khác nhau sau đó được tái tạo thành cùng một định dạng để cuối cùng chúng có thể được phân tích. Quá trình này có thể mất một chút thời gian, nhiều hơn bất kỳ bước nào khác.

B2: Quản lý dữ liệu

Dữ liệu yêu cầu cơ sở dữ liệu để chứa, quản lý và cung cấp quyền truy cập vào thông tin được thu thập thông qua khai thác dữ liệu. Do đó, bước tiếp theo trong phân tích dữ liệu là tạo ra cơ sở dữ liệu để quản lý thông tin.

Microsoft Excel thường được sử dụng cho mục đích này, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính .

SQL là một chương trình được sử dụng rộng rãi dành cho các chuyên gia phân tích dữ liệu và thường được ưa chuộng hơn Excel vì nó có thể xử lý các tập dữ liệu lớn hơn.

Được tạo ra vào năm 1979, SQL cho phép truy vấn các cơ sở dữ liệu quan hệ và các tập dữ liệu kết quả được phân tích dễ dàng hơn.

B3: Phân tích thống kê

Bước thứ ba là phân tích thống kê. Nó liên quan đến việc diễn giải dữ liệu được thu thập và lưu trữ thành các mô hình với hy vọng sẽ tiết lộ các xu hướng có thể được sử dụng để diễn giải dữ liệu trong tương lai. Điều này đạt được thông qua các ngôn ngữ lập trình nguồn mở như Python. Các công cụ cụ thể hơn để phân tích dữ liệu, như R, có thể được sử dụng để phân tích thống kê hoặc lập mô hình đồ họa.

B4: Trình bày dữ liệu

Kết quả của quá trình phân tích dữ liệu có nghĩa là được trình bày. Bước cuối cùng là định dạng dữ liệu để người khác có thể truy cập và hiểu được, đặc biệt là những cá nhân trong công ty chịu trách nhiệm phát triển, phân tích, hiệu quả và vận hành. Việc có quyền truy cập cũng có thể mang lại lợi ích cho các cổ đông.

Tầm quan trọng và công dụng của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong xác suất thành công của doanh nghiệp.

Việc thu thập, phân loại, phân tích và trình bày thông tin có thể nâng cao và mang lại lợi ích đáng kể cho xã hội, đặc biệt trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và phòng chống tội phạm. Nhưng việc sử dụng phân tích dữ liệu có thể mang lại lợi ích như nhau cho các doanh nghiệp nhỏ và các công ty khởi nghiệp đang tìm kiếm lợi thế trong thị trường cạnh tranh, mặc dù ở quy mô nhỏ hơn.