Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên số với nhu cầu lưu trữ và khai thác các nguồn dữ liệu (Big Data) ngày một lớn. Trở thành một nhà phân tích dữ liệu hoặc đảm nhiệm các vị trí liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu là công việc có ý nghĩa quan trọng với bất kì tổ chức, doanh nghiệp nào. Dưới đây là 5 phương pháp phân tích dữ liệu được ứng dụng trong kinh doanh phổ biến nhất.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phương pháp phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, mô hình hóa và phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc hỗ trợ việc ra quyết định. Có một số phương pháp và kỹ thuật để thực hiện phân tích tùy thuộc vào ngành và mục đích của phân tích.
Tất cả các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau này chủ yếu dựa trên hai lĩnh vực cốt lõi: phương pháp định lượng và phương pháp định tính trong nghiên cứu.
- Dữ liệu định lượng (quantitative data) là các thước đo giá trị hoặc số lượng và được biểu thị dưới dạng số. Dữ liệu định lượng là dữ liệu về các biến số, trả lời cho các câu hỏi về số lượng như bao nhiêu? hoặc tần suất bao nhiêu?
- Dữ liệu định tính (qualitative data) mô tả phẩm chất hoặc đặc điểm, nó có thể được biểu thị bằng tên, ký hiệu hoặc mã số. Dữ liệu định tính trả lời cho các câu hỏi về tính chất như loại gì? như thế nào?
5 Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Các kỹ năng phân tích dữ liệu thông qua các phương pháp cơ bản dưới đây.
1. Descriptive analysis (Phân tích miêu tả)
Phương pháp phân tích mô tả là điểm khởi đầu cho bất kỳ quá trình phân tích nào, và nó nhằm mục đích trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?” bằng cách sắp xếp, thao tác và diễn giải dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau để biến nó thành insights có giá trị cho doanh nghiệp của bạn.
Ví dụ phổ biến nhất của phân tích mô tả là các loại báo cáo tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình kinh doanh của công ty, ví dụ: thay đổi giá qua từng năm, tăng trưởng doanh số hàng tháng, số lượng người dùng hoặc tổng doanh thu trên mỗi người đăng ký. Các thước đo này đều mô tả những gì đã xảy ra trong một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định.
Mặc dù bản thân phân tích miêu tả sẽ không cho phép bạn dự đoán kết quả trong tương lai hoặc cho bạn biết câu trả lời cho những câu hỏi như tại sao điều gì đó đã xảy ra, nhưng nó sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra nguyên nhân của vấn đề để đưa ra hướng giải quyết chính xác hơn. Bên cạnh đó, trong lĩnh vực phân tích dữ liệu khác, phân tích mô tả cũng giúp dữ liệu của bạn được sắp xếp và sẵn sàng tiến hành phân tích thêm.
2. Exploratory analysis (Phân tích khám phá)
Sau khi dữ liệu được điều tra, phân tích khám phá cho phép bạn tìm ra các kết nối và đưa ra các giả thuyết và giải pháp cho các vấn đề cụ thể. Một lĩnh vực ứng dụng điển hình cho phân tích khám phá là khai thác dữ liệu.
Một số nhiệm vụ được thực hiện với phân tích dữ liệu khám phá là tìm lỗi, phát hiện dữ liệu, lập bản đồ cấu trúc dữ liệu, liệt kê các điểm bất thường và thiết lập các tham số. Do đó, phân tích dữ liệu khám phá là một bước quan trọng để đảm bảo bạn có tập dữ liệu hoàn hảo vì nó tạo tiền đề cho các phân tích nâng cao hơn, như máy học và mô hình dữ liệu.
3. Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán)
Một trong những loại hình phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất. Phân tích chẩn đoán là phương pháp nhằm để hỏi dữ liệu của mình: Tại sao điều này lại xảy ra? Phân tích chuẩn đoán tìm hiểu sâu vào dữ liệu của bạn để tìm kiếm thông tin chi tiết có giá trị.
Phân tích mô tả, bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu của hầu hết các công ty, là một quy trình đơn giản hơn ghi lại các dữ kiện về những gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán sẽ tiến thêm một bước nữa để khám phá ra lý do đằng sau 1 kết quả hoặc kết luận.
Phân tích chẩn đoán thường được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật như Exploratory analysis (khám phá dữ liệu), drill-down (xem chi tiết), data mining (khai thác dữ liệu), and correlations (các mối tương quan).
4. Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)
Phương pháp dự đoán cho phép bạn nhìn vào dữ liệu để trả lời câu hỏi: điều gì sẽ xảy ra? Để làm được điều này, phương pháp dự đoán sử dụng kết quả của phân tích mô tả, khám phá và chẩn đoán đã đề cập trước đó, bên cạnh học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Như vậy, bạn có thể phát hiện ra các xu hướng trong tương lai, các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu của bạn.
Trong lĩnh vực kinh doanh, bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng phân tích dự đoán để giảm rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu.
Ví dụ ngành tài chính từ lâu đã chấp nhận phân tích dự đoán để phát hiện và giảm gian lận, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội bán kèm / bán thêm và giữ chân khách hàng có giá trị. Ngân hàng Commonwealth sử dụng phân tích để dự đoán khả năng xảy ra hoạt động gian lận đối với bất kỳ giao dịch nhất định nào trước khi được phép – trong vòng 40 mili giây kể từ khi bắt đầu giao dịch.
5. Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất)
Một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất trong nghiên cứu. Phân tích đề xuất nhằm trả lời cho câu hỏi “Nó sẽ diễn ra như thế nào?” và “Nên làm gì tiếp theo?”. Phân tích đề xuất là một quy trình phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất tức thì về cách tối ưu hóa các phương thức kinh doanh để phù hợp với nhiều kết quả dự đoán.
Về bản chất, phân tích đề xuất lấy “những gì chúng ta biết” (dữ liệu), hiểu một cách toàn diện dữ liệu đó để dự đoán những gì có thể xảy ra và đề xuất các phương án tốt nhất dựa trên các kết quả phân tích mô phỏng.
Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và câu trả lời khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ.
Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khách hàng của bạn trong khi tăng cường giữ chân khách hàng. Đây là một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào.
Theo Vncrm
Những khóa học tại First & One giúp bạn marketing hiệu quả:
Ưu đãi học phí, áp dụng tới hết 31/12/2022.
- Ưu đãi 50% học phí dành cho Sinh viên/Mới tốt nghiệp các trường Đại học, Cao Đẳng, THCN.
- Ưu đãi 30% học phí cho học viên đăng ký theo nhóm từ 3 người trở lên.
- Ưu đãi 40% học phí cho công ty đăng ký cho nhân viên học tập từ 5 người trở lên.
