Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của quá trình quản lý dữ liệu và cung cấp thông tin hữu ích cho công việc được đưa ra quyết định. Từ phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản như Descriptive Statistics và Inferential Statistics đến phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao như Regression, Cluster Analysis và Association Analysis, bạn sẽ học được cách phân tích dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả.
Phương pháp phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao
1. Tầm quan trọng của phương pháp phân tích dữ liệu
1.1. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
- Giúp quản lý tài nguyên logic: Phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp nắm bắt và quản lý tài nguyên của mình một cách hiệu quả và thông minh hơn.
- Nâng cao hiệu quả kinh doanh: Phân tích dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp thông tin chính xác về khách hàng và thị trường, giúp doanh nghiệp quản lý kinh doanh một cách tối ưu hơn.
- Tối ưu hóa quy trình: Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin về quy trình của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí trong mọi hoạt động kinh doanh.
>>> Xem thêm: Làm Sao Để Trở Thành Nhà Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst)?
1.2. Mục đích của phân tích dữ liệu
Mục đích chính là giúp các doanh nghiệp và tổ chức nhận thức được mối quan hệ giữa các biến và suy ra các quyết định hợp lý. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, các nhà quản lý có thể đánh giá sức mạnh và điểm yếu của các chiến lược kinh doanh, định hướng phát triển cho tương lai và đưa ra các quyết định tốt nhất cho doanh nghiệp .
Phân tích dữ liệu còn giúp các doanh nghiệp tìm ra các cơ hội mới, nắm bắt được xu hướng thị trường và tìm ra các giải pháp cho các vấn đề kinh doanh. Nó còn giúp các tổ chức nhận thức được sự thay đổi trong cộng đồng, cải thiện các hoạt động tiếp thị và quảng cáo.
Mục đích của phân tích dữ liệu
1.3. Xác định đúng phương pháp phân tích dữ liệu để thu lại lợi ích gì?
- Hiểu sâu sắc về dữ liệu
Nhờ vào phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng đúng tiến độ, bạn sẽ hiểu sâu sắc dữ liệu của mình đang phân tích và tìm ra những mẫu mã, xu hướng và quan hệ giữa các biến.
- Data management
Định hình Phương pháp phân tích dữ liệu giúp các công việc quản lý dữ liệu như lưu trữ, sao chép, phân tích để truy vấn dữ liệu được thực hiện theo trình tự
- Đạt được kết quả tốt nhất
Cuối cùng, xác định phương pháp phân tích dữ liệu là bước quan trọng quyết định đến kết quả sau này của một chiến dịch, dự án,…
2. Phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản
2.1. Phân tích thống kê mô tả (Descriptive Statistics Analysis)
Mô tả thống kê là mô tả ngắn gọn hoặc tóm tắt một tệp dữ liệu được định rõ nhất, có thể là đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu nhỏ của một tổng thể.
Thống kê mô tả được chia thành 2 loại: đo lường xu hướng tập trung và đo lường biến động. Các yếu tố trong đo lường xu hướng tập trung bao gồm: giá trị trung bình, trung vị và yếu vị. Đo lường các biến động bao gồm có độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch và độ lệch.
2.2. Phân tích thống kê suy luận (Inferential Statistics Analysis)
Đây là một phương pháp phân tích dữ liệu mà sử dụng dữ liệu mẫu để dự đoán về thống kê của toàn cầu dữ liệu. Sử dụng các phương pháp thống kê để xác định mức độ tin cậy của các kết quả dự đoán này. Phân tích thống kê suy luận được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, y tế và khoa học dữ liệu.
Phương pháp Phân tích thống kê suy luận (Inferential Statistics Analysis)
Ví dụ về mẫu dữ liệu: Dân số:
Thống kê suy luận là tất cả về khái niệm hóa từ mẫu đến dân số, tức là kết quả phân tích mẫu có thể được suy ra cho dân số lớn hơn, từ đó mẫu được lấy. Đó là một cách thuận tiện để đưa ra kết luận về dân số khi không thể truy vấn từng người trong vũ trụ. Mẫu được chọn là đại diện của toàn bộ dân số; do đó, nó phải chứa các tính năng quan trọng của dân số.
Thống kê suy luận được sử dụng để xác định tính chất xác định của dân số dựa trên cơ sở tính chất của mẫu, bằng cách sử dụng lý thuyết xác minh. Các hệ thống thống kê suy luận dựa trên các mô hình thống kê như Phân tích phương sai, kiểm tra chi bình phương, phân phối của sinh viên, phân tích hồi quy,…
3. Phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao
3.1. Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
Đây là kỹ thuật thống kê kỹ thuật sử dụng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của các biến phụ thuộc và biến độc lập. Phân tích hồi quy cho phép đạt được kết quả ước lượng tốt nhất về mối quan hệ chân thực giữa các biến số. Từ phương pháp ước lượng được đưa ra này, người ta có thể dự báo về biến phụ thuộc (chưa biết) dựa trên giá trị cho trước của biến độc lập (đã biết).
3.2. Phân tích cụm (Cluster Analysis)
Đây là một kỹ thuật trong phân tích dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các nhóm dữ liệu tương tự nhau và gom các dữ liệu đó lại với nhau thành các nhóm (cụm) riêng biệt. Cụm phân tích được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như Marketing, Kiến trúc dữ liệu, Giáo dục, … để tìm ra các nhóm dữ liệu và các đặc trưng của nhóm đó.
Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis)
3.3. Phân tích kết hợp (Association Analysis)
Phân tích kết hợp là một phương pháp phân tích dữ liệu tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến và xác định các quy tắc quan hệ giữa các biến đó. Nó sử dụng cho các bộ dữ liệu có tính chất tập hợp và tìm kiếm các tập hợp các sản phẩm hoặc dịch vụ được mua cùng nhau. Kết quả của phân tích kết hợp được sử dụng để cải thiện quảng cáo và quản lý kinh doanh.
>>> Xem thêm: 5 lý do bạn nên tìm hiểu về Data Analytics
