Với sự phát triển vượt bậc trong kỷ nguyên số hóa, việc hiểu rõ và tận dụng thông tin từ Data Analysis đã trở thành yếu tố quan trọng cho sự thành công của mọi doanh nghiệp. Nếu bạn đang muốn tìm hiểu Data Analysis là gì và muốn nâng cao kiến thức của mình về các bước thực hiện cũng như phân loại Data Analysis, cùng Make Forum đọc ngay bài viết dưới đây để giải đáp những câu hỏi trên và nắm được quy trình thực hiện phân tích dữ liệu từ A-Z nhé!
Khái niệm Data Analysis
Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình tối ưu hóa giá trị của dữ liệu bằng cách xử lý, phân loại và trích xuất thông tin hữu ích từ các nguồn dữ liệu thô. Quá trình này bao gồm làm sạch dữ liệu, áp dụng các phương pháp thống kê và công cụ phân tích để khám phá xu hướng và dự báo tương lai. Phân tích dữ liệu đảm nhận vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu thô, khó hiểu thành những thông tin có ý nghĩa và giá trị cao.
Ngành Data Analysis là gì? Ngành Data Analysis là tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích và mang tính quyết định. Mục tiêu của ngành này là khám phá thông tin ẩn sau dữ liệu để đưa ra các quyết định thông minh và hiệu quả cho doanh nghiệp và tổ chức.
Xem thêm: Top 9 các diễn đàn thiết kế ứng dụng di động dân IT nên biết
Các bước thực hiện Data Analysis
Sau khi hiểu được phân tích dữ liệu là gì, bạn sẽ cần một quy trình phân tích dữ liệu hiệu quả để tận dụng giá trị của dữ liệu. Dưới đây là quy trình 5 bước giúp bạn thực hiện Data Analysis từ A-Z hiệu quả:
Identify (Xác định)
Trong giai đoạn này, bạn xác định các câu hỏi kinh doanh quan trọng mà công ty cần giải quyết bằng cách phân tích dữ liệu. Bạn tìm hiểu về những khó khăn mà doanh nghiệp đang đối diện, những vấn đề cần được giải quyết và những thông tin cụ thể cần thu thập để đo lường mức độ vấn đề. Bạn cũng cần xem xét các phương pháp đo lường chính xác mà bạn sẽ sử dụng.
Collect (Thu thập)
Ở bước này, bạn tìm kiếm và thu thập dữ liệu liên quan đến vấn đề đã xác định ở bước trước. Dữ liệu có thể đến từ các nguồn nội bộ như hệ thống quản lý khách hàng (CRM) của công ty, hoặc từ các nguồn bên ngoài như hồ sơ chính phủ hoặc các giao diện lập trình ứng dụng (API). Mục tiêu là thu thập các tập dữ liệu thô cần thiết để giải quyết các câu hỏi kinh doanh đã xác định ở trên.
Clean (Làm sạch)
Bước này liên quan đến tiền xử lý dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích. Bạn loại bỏ dữ liệu trùng lặp, bất thường và xử lý các lỗi định dạng, cấu trúc và cú pháp. Mục tiêu là làm cho dữ liệu trở nên có cấu trúc, đồng nhất và dễ dàng sử dụng trong quá trình phân tích.
Xem thêm: Top 10 diễn đàn lập trình web – chia sẻ kiến thức lập trình
Analyze (Phân tích)
Bước phân tích dữ liệu là giai đoạn quan trọng trong quy trình Data Analysis, khi bạn khám phá sâu vào dữ liệu để tìm hiểu thông tin quan trọng và tạo ra câu chuyện từ những khía cạnh khác nhau. Bước này bắt đầu bằng việc xác định những mối quan tâm chính và xu hướng có thể tồn tại trong dữ liệu để biết điểm khởi đầu và tập trung phân tích.
Sau đó, bạn tìm kiếm các biến thể và ngoại lệ trong dữ liệu có thể cung cấp thông tin quý giá về các tình huống độc đáo hoặc những sự kiện không thường xuyên. Sử dụng các phương pháp thống kê, khai phá dữ liệu, machine learning và các kỹ thuật phân tích khác để khám phá thông tin quan trọng. Sau đó, sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để biểu đồ hóa, đồ họa thông tin để dễ dàng hình dung và hiểu thông tin từ dữ liệu một cách rõ ràng, triệt để.
Interpret (Diễn giải)
Sau khi phân tích dữ liệu, bạn diễn giải kết quả để trình bày cho doanh nghiệp. Bạn giải thích những thông tin quan trọng đã tìm thấy và cách chúng liên quan đến câu hỏi kinh doanh ban đầu. Bạn cũng nêu ra những hạn chế của các phân tích và đưa ra đề xuất dựa trên kết quả đó.
Phân loại Data Analysis
Trong quá trình tìm hiểu Data Analysis là gì, có nhiều phương pháp và loại phân tích khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu và loại dữ liệu bạn đang làm việc. Dưới đây là các loại phân tích chính:
Descriptive analysis (Phân tích mô tả)
Phân tích mô tả giúp bạn hiểu rõ về những gì đã xảy ra trong dữ liệu. Loại phân tích này dựa vào việc tóm tắt dữ liệu và thể hiện thông tin qua các số liệu thống kê, biểu đồ và biểu đồ hình học. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu. Ví dụ, phân tích mô tả có thể giúp bạn hiểu phân phối doanh số bán hàng trong một thời kỳ cụ thể.
Xem thêm: Top 10 diễn đàn khởi nghiệp kinh doanh quy mô lớn nhất hiện nay
Diagnostic analysis (Phân tích chẩn đoán)
Phân tích chẩn đoán tập trung vào việc tìm hiểu tại sao một sự kiện cụ thể đã xảy ra trong dữ liệu. Nó liên quan đến xác định nguyên nhân hoặc các yếu tố dẫn đến kết quả cụ thể. Ví dụ, phân tích chẩn đoán có thể giúp bạn tìm ra tại sao số lượng bệnh nhân nhiễm virus tăng lên trong một khoảng thời gian cụ thể.
Predictive analysis (Phân tích dự đoán)
Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu để tạo ra dự báo về tương lai dựa trên các mô hình và xu hướng đã quan sát. Loại phân tích này giúp bạn đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể dự đoán doanh số bán hàng dựa trên các mẫu bán hàng trong quá khứ.
Prescriptive analysis (Phân tích đề xuất)
Phân tích đề xuất kết hợp thông tin từ các loại phân tích khác nhau để đưa ra các đề xuất về chiến lược và hành động. Nó không chỉ định rõ tại sao sự kiện xảy ra, dự đoán tương lai, mà còn gợi ý cách xử lý hoặc tận dụng các tình huống. Ví dụ, phân tích đề xuất có thể đề xuất kế hoạch marketing dựa trên dữ liệu về doanh số bán hàng và các xu hướng.
Xem thêm: Top 14 diễn đàn an ninh mạng, bảo mật lập trình uy tín
Muốn học phân tích dữ liệu cần bắt đầu từ đâu?
Học sử dụng công cụ Excel, Power Query và Power BI
Muốn làm và học phân tích dữ liệu, đầu tiên bạn cần hiểu rõ Data Analysis là gì, sau đó phải thành thạo sử dụng các công cụ trích xuất và trực quan dữ liệu, nhất là Excel và Power BI. Trong đó:
- Excel là một công cụ bảng tính phổ biến cho phép bạn thực hiện nhiều thao tác tính toán và trích xuất dữ liệu. Trong đó, Power Query (một thành phần của Excel) sẽ giúp bạn kết nối và trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các biến đổi và tạo biểu đồ một cách tự động.
- Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ của Microsoft cho phép bạn kết nối và biểu đồ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo báo cáo tương tác, bảng điều khiển và các biểu đồ động.
Hiện nay bạn có thể tìm thấy rất nhiều tài liệu tự học miễn phí trên mạng hoặc tham gia vào những khóa học phân tích dữ liệu do các đơn vị đào tạo Business Analyst uy tín để nâng cao kỹ năng và trình độ chuyên môn của bản thân.
Trang bị kiến thức về ngôn ngữ lập trình
Trong lĩnh vực Data Analysis, việc quản trị dữ liệu là một phần quan trọng để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ, truy xuất và xử lý một cách hiệu quả. SQL vẫn là công cụ mạnh mẽ trong việc truy vấn và xử lý dữ liệu trong quá trình Data Analysis. Việc hiểu biết và sử dụng SQL giúp bạn trích xuất thông tin cần thiết từ cơ sở dữ liệu, thực hiện các tính toán và phân tích.
Bên cạnh đó, việc sử dụng và nắm vững một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình là một phần quan trọng của vai trò Data Analyst. Hiện nay, hai ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis là R và Python.
Trau dồi kỹ năng BI
Ngoài việc sử dụng thành thạo các công cụ trên, để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cũng nên tham gia các khóa học Business Intelligence để trau dồi thêm các kỹ năng như tư duy phản biện, khả năng giao tiếp, giải quyết vấn đề…
Rèn luyện kỹ năng Marketing Analytics
Bên cạnh đó, bạn cũng cần tìm hiểu các kiến thức về Marketing Analytics. Điều này sẽ giúp ích cho bạn trong việc đo lường, theo dõi và đánh giá hiệu suất các chiến dịch tiếp thị và hoạt động quảng cáo.
Bạn có thể tham khảo các tài liệu tự học hoặc tham gia khóa học Marketing Analytics tại MDA (Mastering Data Analytics) để nâng cao kỹ năng phân tích Marketing và trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Xem chi tiết khóa học tại https://mastering-da.com/mastering-marketing-analytics/.
Tiềm năng và cơ hội việc làm của ngành Data Analysis
Hiện nay, sinh viên tốt nghiệp ngành Data Analysis đang đứng trước một tương lai tươi sáng với nhiều cơ hội việc làm, tiềm năng tăng trưởng và thu nhập cao. Ngành Data Analysis đang đối diện với sự khan hiếm về nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu chất lượng. Yêu cầu kỹ năng và kiến thức cao về xử lý dữ liệu, thống kê, trực quan hóa dữ liệu là một lợi thế cho các sinh viên tốt nghiệp ngành này khi tìm kiếm việc làm.
Thực tế, ngành Data Analysis đang có tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ trong tương lai. Các doanh nghiệp và tổ chức ngày càng nhận thức về giá trị của dữ liệu trong việc đưa ra quyết định kinh doanh. Nhu cầu về phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quyết định kinh doanh, dự đoán xu hướng và tối ưu hoá hiệu suất ngày càng cao.
Xem thêm: Top 10 diễn đàn SEO uy tín nhất hiện nay
Ngoài ra, công việc trong lĩnh vực Data Analysis thường được trả lương khá cao. Đặc biệt, sinh viên tốt nghiệp ngành Data Analysis có lợi thế cạnh tranh khi họ có khả năng đặt câu hỏi phân tích sâu với dữ liệu. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, hiệu quả tạo nên sự cạnh tranh và thuận lợi trong việc xây dựng sự nghiệp.
Như vậy, bạn viết đã cung cấp những thông tin hữu ích cho bạn về Data Analysis là gì cũng như quy trình thực hiện Data Analysis từ A-Z. Hy vọng bài viết đã giúp bạn khám phá các khía cạnh thú vị của Data Analysis, từ đó, bạn có thể tìm ra hướng đi đúng đắn cho mình.