Data Analysis là gì? Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu

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 (Data Analysis) là gì?

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.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu

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:

• Nắm bắt được các khách hàng tiềm năng nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, tiền bạc và tài nguyên của doanh nghiệp trong việc chạy quảng cáo quảng bá sản phẩm hay dịch vụ đến người dùng.
• Nắm bắt được nhu cầu sử dụng, thu nhập khả dụng và sở thích của khách hàng tiêu dùng. Từ đó giúp doanh nghiệp dễ dàng đưa ra các mức định giá phù hợp, xác định tiêu chí quảng cáo và dự đoán số lượng hàng hóa cung cấp cần thiết.
• Tiết kiệm chi phí và tài nguyên đối với các lĩnh vực không cần thiết hoặc các sản phẩm không đem lại hiệu quả cao đối với doanh thu.
• Đưa ra các phương pháp giải quyết vấn đề hiệu quả hơn giúp doanh nghiệp tránh được các rủi ro lớn trên thị trường hay các lỗ hổng bảo mật.
• Cung cấp các dữ liệu một cách chính xác hỗ trợ cho quá trình phát triển các chiến lược tiếp thị, kế hoạch kinh doanh và tầm nhìn xa của doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu được thực thi như thế nào?

Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện với 6 bước cơ bản sau đây:

• Thu thập yêu cầu dữ liệu cần thiết cho kế hoạch và mục tiêu phân tích.
• Thu thập và sắp xếp các dữ liệu từ quá trình nghiên cứu, khảo sát, phỏng vấn, đặt câu hỏi hay quan sát.
• Lọc và loại bỏ các dữ liệu bị lỗi, trùng lặp và không cần thiết giúp cho quá trình phân tích diễn ra dễ dàng hơn.
• Phân tích dữ liệu dựa trên các công cụ hỗ trợ như Excel, Python, R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash và Microsoft Power BI.
• Giải thích dữ liệu và áp dụng vào dự án kinh doanh. Điều này giúp các doanh nghiệp có thể lựa chọn được loại dữ liệu hiện đại nhất để áp dụng vào sản phẩm của mình.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng cách hiển thị các thông tin dưới dạng biểu đồ, đồ thị hay hình ảnh hóa giúp quá trình đọc hiểu trở nên dễ dàng hơn. Từ đó có thể rút ra được các thông tin so sánh dữ liệu chính xác hơn.

Tầm quan trọng của Data Analysis trong Research

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.

Có những loại phân tích dữ liệu nào hiện nay?

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:

• Phân tích dữ liệu chuẩn đoán được sử dụng để xác định các mô hình dữ liệu tốt nhất và đưa ra các giải pháp giải quyết những thách thức hiệu quả.
• Phân tích dữ liệu dự đoán dựa trên các mô hình được triển khai trước đó để lên kế hoạch cho dự án trong tương lai.
• Phân tích dữ liệu chỉ định được triển khai bằng cách thu thập tất cả các thông tin từ các loại phân tích dữ liệu khác và tiến hành phân tích theo các quy tắc được đặt sẵn.
• Phân tích dữ liệu thống kê được sử dụng để thu thập, phân tích, mô hình hóa, giải thích và trình bày các dữ liệu thông qua trang tổng quan. Loại phân tích này bao gồm hai phần chính đó là mô tả và suy luận. Trong đó, phần mô tả chịu trách nhiệm liệt kê hoạt động, minh họa các phương tiện và đưa ra các tỷ lệ phần trăm. Còn phần suy luận có nhiệm vụ chọn ra loại dữ liệu tốt nhất trong tất cả các mẫu dữ liệu được phân tích và nghiên cứu trước đó.
• Phân tích dữ liệu văn bản sử dụng cơ sở dữ liệu và các công cụ khai thác để tìm kiếm và thu thập các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Đây là phương pháp phân tích dữ liệu đơn giản và trực tiếp nhất được các nhà nghiên cứu ưa chuộng sử dụng.

Các phương pháp phân tích dữ liệu

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

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:

• Phân tích nội dung được sử dụng để phân tích các dữ liệu về hành vi và lời nói của người dùng.
• Phân tích tường thuật được sử dụng để thu thập các thông tin trực tiếp từ cuộc phỏng vấn, nhật ký hay khảo sát thực tiễn.
• Phân tích dựa trên lý thuyết cơ sở hỗ trợ quá trình triển khai các dự án bằng cách nghiên cứu và suy luận từ một hoặc nhiều trường hợp đã được áp dụng trước đó.

Phân tích dữ liệu định lượng

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:

• Kiểm tra độ chính xác của các giả thuyết của tập dữ liệu đã thu thập được.
• Xác định xu hướng tổng thể của một chủ đề bằng cách chia chúng thành nhiều phần khác nhau dưới dạng danh sách các số và mục.
• Xác định kích thước mẫu cần sử dụng để phân tích, kết quả phân tích đó sẽ là đại diện của cả quá trình.

Tổng kết

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.

Một số câu hỏi thường gặp về phân tích dữ liệu

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.

1. Vai trò của phân tích dữ liệu là gì?

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.

2. Các loại Data Analysis?

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.

3. Các công cụ phân tích được sử dụng trong phân tích dữ liệu là gì?

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.

4. Sự phát triển nghề nghiệp trong phân tích dữ liệu là gì?

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.

5. Tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng?

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,…

6. Đối tượng sử dụng phân tích dữ liệu?

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.