- Tổng đài 24/7: 1800 646 881
- Đăng nhập
- 3
Hiện nay, hầu hết các lĩnh vực lớn nhỏ trong cuộc sống từ CNTT đến các quy mô hoạt động kinh doanh đều sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu.
Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là một quá trình thu thập và phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả nhất hiện nay.
Để tìm hiểu chi tiết hơn về phương pháp này, hãy theo dõi bài viết chia sẻ ngay dưới đây của chúng tôi.
Phân tích dữ liệu là quá trình lọc, thay thế và xử lý các dữ liệu gốc. Quá trình này giúp cho các doanh nghiệp giảm thiểu những rủi ro lớn bằng cách cung cấp các thông tin dự án và công việc dưới dạng thống kê, biểu đồ, hình ảnh, bảng và đồ thị. Ngoài ra, phân tích dữ liệu có thể xử lý được các loại dữ liệu lớn một cách dễ dàng và hiệu quả.
Phân tích dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng trong cuộc sống hiện nay, đặc biệt là đối với các lĩnh vực hoạt động kinh doanh. Cụ thể như sau:
Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện với 6 bước cơ bản sau đây:
Nghiên cứu là quá trình sàng lọc các dữ liệu để tìm ra được các dữ liệu tốt nhất. Hiện nay, ngày càng có nhiều loại dữ liệu từ đơn giản đến phức tạp xuất hiện khiến cho việc nghiên cứu gặp khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu với các tính năng như thống kê mô tả, phân tích suy luận và định lượng.
Hiện nay có rất nhiều loại phân tích dữ liệu được triển khai nhằm phục vụ nhu cầu của người dùng. Trong lĩnh vực công nghệ và kinh doanh có một số loại phổ biến như sau:
Đôi khi các chuyên gia nghiên cứu sử dụng thuật ngữ “kỹ thuật phân tích dữ liệu” thay cho thuật ngữ “phương pháp phân tích dữ liệu”. Mặc dù có nhiều loại phương pháp phân tích dữ liệu được triển khai và sử dụng. Nhưng theo các chuyên gia thì chúng được phân chia thành hai loại chính đó là phân tích dữ liệu định tính và phân tích dữ liệu định lượng. Cụ thể như sau:
Phân tích dữ liệu định tính là phương pháp triển khai được thực hiện bằng cách thu thập các dữ liệu thông qua nhiều hình thức khác nhau. Chẳng hạn như từ ngữ, hình ảnh, ký hiệu hay quá trình xem xét. Tuy nhiên, loại phân tích dữ liệu định tính này không sử dụng phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu. Nó có các hình thức phân tích phổ biến đó là:
Đây là phương pháp phân tích dữ liệu thống kê có khả năng thu thập các loại dữ liệu gốc và tiến hành xử lý chúng thành dữ liệu số một cách linh hoạt. Phương pháp phân tích định lượng được phân chia thành nhiều phần khác nhau. Cụ thể như sau:
Như vậy, bài viết trên đây chúng tôi đã hướng dẫn đến bạn đọc các thông tin liên quan đến Data Analysis (Phân tích dữ liệu).
Nếu bạn còn bất cứ thắc mắc nào về nội dung bài viết trên, hãy để lại ở bên bình luận bên dưới, BKHOST sẽ trả lời bạn trong thời gian sớm nhất.
P/s: Bạn cũng có thể truy cập vào Blog của BKHOST để đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về lập trình, quản trị mạng, website, domain, hosting, vps, server, email,… Chúc bạn thành công.
Mặc dù phân tích dữ liệu là phương pháp được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, đối với những người dùng mới thì đây vẫn là một thuật ngữ mới với nhiều thắc mắc. Dưới đây là một số câu hỏi liên quan đến phân tích dữ liệu mà chúng tôi thu thập được từ người dùng.
Phân tích dữ liệu có vai trò quan trọng trong hầu hết các lĩnh vực hiện nay. Cụ thể, nó được sử dụng để thu thập, lọc, thay thế và xử lý các dữ liệu gốc để chuyển đổi chúng thành các dữ liệu tốt nhất. Điều này hỗ trợ cho các doanh nghiệp có thể dễ dàng nắm bắt được mục tiêu hoạt động kinh doanh. Đồng thời, việc nắm bắt các dữ liệu tốt còn giúp cho doanh nghiệp thu hút được nhiều khách hàng tiềm năng, tiết kiệm chi phí, tăng doanh thu và có những phương pháp giải quyết vấn đề rủi ro hiệu quả.
Có 5 loại phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất đó là phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán, phân tích chỉ định, phân tích văn bản và phân tích thống kê. Trong đó, loại phân tích thống kê được chia thành hai phần chính đó là phân tích mô tả và phân tích suy luận.
Có 10 loại công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến đó là Sequentum Enterprise, Datapine, Looker, KNIME, Lexalytics, SAS Forecasting, RapidMiner, OpenRefine, Talend và NodeXL. Các công cụ hỗ trợ các quá trình phân tích dữ liệu khác nhau, từ thu thập dữ liệu đến phân loại và phân tích dữ liệu.
Đối với những lập trình viên hay chuyên gia nghiên cứu mới theo đuổi lĩnh vực phân tích dữ liệu. Sau này, họ có thể sẽ trở thành những chuyên gia phân tích cấp cao, trở thành quản lý phân tích, giám đốc phân tích và cao nhất là CDO – giám đốc dữ liệu.
Tất cả các doanh nghiệp đều cần tới phân tích dữ liệu. Đây là phương pháp cho phép họ có thể phân tích và nghiên cứu về người tiêu dùng một cách chính xác. Từ đó có thể điều chỉnh được mục tiêu kinh doanh của mình. Cụ thể đó là cải thiện doanh số bán hàng, thu hút khách hàng tiềm năng, giảm chi phí, định giá sản phẩm,…
Hiện nay, hầu hết các lĩnh vực từ công ty đến các doanh nghiệp lớn nhỏ đều sử dụng phân tích dữ liệu. Đối với các công ty và doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh, phân tích dữ liệu giúp họ hiểu hơn về khách hàng của mình. Từ đó có thể điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ theo xu hướng tốt hơn. Hoặc đối với các lĩnh vực khác như chăm sóc sức khỏe, du lịch, khách sạn hay trường học thì phân tích dữ liệu giúp họ quản lý kế hoạch và dự án hiệu quả và chính xác hơn.
Mua tên miền .VN tại BKHOST
Giá chỉ từ 750k/năm. Kiểm tra tên miền .VN đẹp và đăng ký ngay hôm nay!