7 ĐIỀU CƠ BẢN CẦN BIẾT VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – KHÁI NIÊM & CÁC DẠNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYSIS)

5

Khái niệm phân tích dữ liệu (Data Analysis) đã có mặt rất lâu trên thế giới. Tuy nhiên, hiện có không ít doanh nghiệp Việt Nam gặp khó khăn khi tuyển dụng nhân sự cho bộ phận này.

Phân tích dữ liệu đã không còn là ngành mới

Khi khái niệm “big data” bắt đầu phổ biến, việc xử lý khối lượng thông tin này là rất quan trọng. Nó mang tính quyết định đến sự phát triển của doanh nghiệp, tối ưu hiệu quả hoạt động và tăng sức cạnh tranh. Nếu bạn quan tâm về lĩnh vực phân tích dữ liệu, hãy bắt đầu từ 7 điều cơ bản sau.

  1. Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích các dữ liệu thô để đi đến các kết luận hoặc đưa ra các quyết định. Bằng cách thu thập, chọn lọc và tìm kiếm những thông tin quan trọng từ tất cả thông tin, dữ liệu có được.

Bằng cách này, doanh nghiệp có thể tìm ra các xu hướng để tối ưu các quy trình làm việc hoặc đưa ra các quyết định quan trọng. Hiện nay, cùng với sự phát triển công nghệ, nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích được tự động hóa.

Dữ liệu được phân tích mang ý nghĩa thực tiễn cho doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu mang tính ứng dụng cao, có thể áp dụng cho bất kì loại thông tin nào.Ví dụ như xí nghiệp hay nhà máy cần phân tích khoảng thời gian chạy, thời gian chết và chờ đợi giữa các máy để tối ưu hoạt động sao cho đạt công suất cao nhất.

Một ví dụ khác về tính ứng dụng của phân tích dữ liệu trong thực tiễn, đó là giúp doanh nghiệp đánh giá, dự đoán để đưa ra các quyết định quan trọng. Ví dụ, phân tích dữ liệu khách truy cập website từ thông tin độ tuổi, giới tính, thời gian sử dụng, các sản phẩm đã truy cập trên trang web…. Từ đó, đưa ra đánh giá về hiệu quả và định hướng phát triển trong tương lai.

  1. Các dạng phân tích dữ liệu

Có nhiều dạng phân tích dữ liệu khác nhau

Còn rất nhiều trường hợp cần sử dụng phân tích dữ liệu, nó lý giải vì sao nhân lực của ngành đang ngày một khan hiếm. Dù có nhiều lĩnh vực, ngành nghề song có thể chia phân tích dữ liệu làm 4 loại cơ bản:

  • Phân tích mô tả: Phương pháp phân tích bằng cách mô tả lại những gì đã xảy ra, các hoạt động đã diễn ra. Ví dụ, số lượng khách truy cập website trong 1 tháng qua, doanh số bán hàng trong năm…
  • Phân tích chẩn đoán: Lý giải cho sự xảy ra của một hoặc nhiều hiện tượng nào đó, phương pháp này cần dữ liệu đầu vào đa dạng hơn và một số giả thuyết nhất định. Ví dụ, phân tích chẩn đoán vì sao doanh thu giảm trong tuần qua.
  • Phân tích dự đoán: Bằng cách kết hợp nhiều dữ liệu đầu vào, các nhà phân tích có thể đưa ra giả thuyết về các sự kiện có thể xảy ra. Ví dụ, dự báo ảnh hưởng của chiến lược marketing trong tháng tiếp theo.
  • Phân tích đề xuất: đi đến những hành động cụ thể nên thực hiện trong khoảng thời gian tiếp theo. Ví dụ, dự đoán ảnh hưởng của chiến lược marketing trong tháng tiếp theo cho kết quả khả quan, đề xuất doanh nghiệp nên bổ sung nhân lực và tăng thêm các hoạt động truyền thông.
3. Quy trình phân tích dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu gồm nhiều bước

Tùy vào loại dữ liệu và phong cách của các nhà phân tích mà họ có thể thực hiện quy trình theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, có một quy trình cơ bản mà bạn có thể áp dụng cho hầu hết mọi lĩnh vực và tùy biến theo từng nhu cầu.

  • Bước 1:Tìm ra mục tiêu bằng cách trả lời câu hỏi “bạn muốn khám phá điều gì?”. Thu thập tất cả những thông tin, dữ liệu cần thiết hoặc có liên quan đến câu hỏi này.
  • Bước 2:Sàn lọc thông tin, chắt lọc các nội dung quan trọng, cần thiết và loại bỏ các dữ liệu kém chất lượng. Đưa dữ liệu về đúng định dạng, sắp xếp theo thứ tự phù hợp với mục tiêu phân tích đã đề ra.
  • Bước 3:Xử lý dữ liệu bằng các công cụ như Excel, Google Sheets. Kết hợp nhiều thao tác bao gồm vẽ sơ đồ, lập bảng biểu…
  • Bước 4: Sử dụng các công cụ thống kê để phân tích và lý giải bằng cách tìm ra các mối tương quan hoặc xu hướng bên trong dữ liệu.
  • Bước 5:Trình bày, không chỉ phân tích mà quy trình chỉ kết thúc khi dữ liệu được xuất ra báo cáo cho người dùng cuối (ban quản lý, người phụ trách, người đưa ra quyết định…). Bạn có thể hiểu một cách đơn giản là dữ liệu sau phân tích vẫn là những con số. Nếu khối lượng thông tin ở quy mô lớn người dùng cuối sẽ mất rất nhiều thời gian để đọc, hiểu.

Chính vì vậy, các dữ liệu sau khi phân tích cần được trực quan, bằng cách biểu diễn dưới định dạng biểu đồ, đồ thị… Hình ảnh giúp tăng khả năng liên tưởng, truyền đạt thông tin giúp người dùng cuối có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định chính xác. Công việc này được gọi là trực quan dữ liệu, nó được xem là một phần quan trọng trong những năm gần đây.

4. Các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu

Đến đây hẳn bạn đã biết mình cần phải làm những gì phải không? BAC xin tổng hợp một số kỹ năng cần thiết dành cho nghề phân tích dữ liệu để bạn tham khảo:

  • Kỹ năng EXCEL:

Excel là công cụ hỗ trợ phân tích cực kì mạnh mẽ

Đúng vậy, bạn không nghe nhầm đâu, Excel có thể được xem là chương trình phổ biến nhất trong việc phân tích. Ứng dụng đến từ Microsoft chiếm một vị trí đặt biệt quan trọng nhờ khả năng trình bày các dữ liệu phân tích phức tạp.

Bên cạnh đó, Excel còn giúp người học rèn luyện các kỹ năng căn bản trong việc phân tích. Hiện nay, Excel được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bao gồm cả học tập và công việc. Hệ thống xử lý thông minh, được tích hợp nhiều tính năng tổng hợp, thống kê tiện lợi. Nếu có một kỹ năng chắc chắn không thể thiếu khi phân tích dữ liệu, đó hẳn phải là kỹ năng Excel.

  • Kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu – SQL:

SQL giúp bạn làm việc với cơ sở dữ liệu

Không kém phần quan trọng, khái niệm cơ sở dữ liệu được xem như linh hồn trong việc phân tích. SQL (Structured Query Language), ngôn ngữ cho phép tương tác trực tiếp với hệ thống cơ sở dữ liệu sẽ là điều mà bạn cần lưu ý.

Hãy hình dung tất cả dữ liệu trên website của bạn bao gồm thông tin khách hàng, sản phẩm ,đơn hàng, doanh số,…. Tất cả đều được lưu trong cơ sở dữ liệu, lên đến hàng triệu dòng dữ liệu. SQL sẽ là chìa khóa để bạn bóc tách từng dòng một và sử dụng cho phân tích của mình.

  • Kỹ năng lập trình:

Các ngôn ngữ lập trình như R hay Python sẽ là nền tảng cho việc học phân tích của bạn. Hiện có không ít các nhà phân tích, thống kê dữ liệu, người hoạt động trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, machine learning… đã và đang sử dụng.

  • Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu – Data Visualization:

Như đã chia sẻ, quy trình phân tích dữ liệu còn bao gồm bước trực quan hóa dữ liệu. Việc trực quan hóa sẽ giúp người xem, đặc biệt là các cấp lãnh đạo, ban quản lý hiểu được phân tích, nhận diện được xu hướng và đưa ra các quyết định chính xác.

Dữ liệu được trình bày dưới dạng hình ảnh là xu hướng

Đây cũng là nguyên nhân khiến các nhà tuyển dụng hiện nay đều đặt yêu cầu về kỹ năng trực quan dữ liệu. Dù vậy, bạn không cần quá lo lắng bởi công việc này hiện có thể thực hiện bằng các công cụ như Power BI, Tableau hay Google Data Studio….

Ngoài ra, khi đã xác định theo đuổi công việc phân tích dữ liệu, bạn nên bổ sung một số kiến thức chuyên ngành. Ví dụ Google Sheets (khá giống Excel nhưng sử dụng trực tuyến, hiện rất phổ biến), Google Analytics (công cụ theo dõi chuyển đổi trên ứng dụng web, app), một số kiến thức toán cao cấp, căn bản về machine learning…

Theo bacs.vn

Để lại một trả lời

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.