Để phân tích dữ liệu ( Data Analysis ) nắm bắt tốt và không sai sót, nắm bắt quy trình thực hiện là điều đầu tiên quyết định nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực này. Tuân thủ theo quy trình 6 bước sau đó giúp bạn ra báo cáo hoàn thiện cuối cùng. 

Phân vùng dữ liệu là gì

1. Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện như thế nào?

Quá trình phân tích dữ liệu, hay còn gọi là các bước phân tích dữ liệu, bao gồm thu thập tất cả thông tin, lý, khám phá dữ liệu và sử dụng dữ liệu để tìm kiếm các mẫu và thông tin chi tiết khác . Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm:

• Yêu cầu phân tích dữ liệu: Hãy tự hỏi tại sao bạn lại thực hiện phân tích này, loại dữ liệu nào bạn muốn sử dụng và dữ liệu nào bạn định phân tích.
• Thu thập dữ liệu: Được hướng dẫn bởi các yêu cầu đã được xác định của bạn, đã đến lúc thu thập dữ liệu từ các nguồn của bạn. Các nguồn bao gồm nghiên cứu trường hợp, khảo sát, phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp và các nhóm tập trung. An ninh tổ chức dữ liệu thu thập được để phân tích.
• Dọn dẹp dữ liệu: Không phải tất cả dữ liệu bạn thu thập đều hữu ích, vì vậy đã đến lúc dọn dẹp dữ liệu đó. Quá trình này là nơi bạn xóa khoảng trắng, lặp lại bản ghi và các lỗi cơ bản. Làm sạch dữ liệu là bắt buộc trước khi gửi thông tin để phân tích.
• Phân tích dữ liệu: Đây là nơi bạn sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ khác để giúp bạn diễn giải và hiểu dữ liệu cũng như đưa ra kết luận. Các công cụ phân tích dữ liệu bao gồm Excel, Python, R, Looker, Rapidminer, Chartio, Metabase, Redash và Microsoft Power BI.

Quy trình phân tích dữ liệu

• Diễn giải dữ liệu: Bây giờ bạn đã có kết quả của mình, bạn cần giải thích chúng và đưa ra các hướng hành động tốt nhất dựa trên những phát hiện của bạn.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là một cách nói của hoa mỹ, “hiển thị thông tin của bạn bằng đồ họa theo cách mà mọi người đều có thể đọc và hiểu được”. Bạn có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ, dấu đầu dòng hoặc nhiều phương pháp khác. Hình ảnh hóa giúp bạn rút ra những hiểu biết có giá trị bằng cách giúp bạn so sánh các bộ dữ liệu và quan sát các mối quan hệ.

2. Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu

2.1. Phân vùng định tính

Phân chia tính chủ yếu trả lời các câu hỏi như ‘tại sao’, ‘cái gì’ hoặc ‘làm thế nào’. Mỗi câu hỏi này đều được giải quyết thông qua các kỹ thuật định lượng như bảng câu hỏi, thang đo trạng thái, kết quả tiêu chuẩn,… Phân tích như vậy thường ở dạng văn bản, âm thanh và video.

2.2. Phân vùng định lượng

Nói chung, phân tích này được đo lường bằng các con số. Dữ liệu có thể hiển thị dưới dạng thang đo lường và mở rộng bản thân để thao tác với hệ thống thống kê hơn. Các kỹ thuật khác bao gồm:

• Partition system

Thống kê liên quan đến thu thập, giải thích và xác nhận dữ liệu. Việc phân chia thống kê là việc sử dụng một số kỹ thuật thống kê để định lượng dữ liệu. Dữ liệu định lượng liên quan đến dữ liệu mô tả như khảo sát và dữ liệu quan sát. Các công cụ hỗ trợ phân tích thống kê như SAS, SPSS,…

•  Phân loại khả năng

Phân tích nghi ngờ là một bước xa hơn so với phân tích thống kê để cung cấp phân tích chuyên sâu hơn để trả lời các câu hỏi. Nó còn được gọi là phân tích nguyên nhân gốc vì nó bao gồm các quy trình như khám phá dữ liệu, khai thác và truy vấn. Phân tích nghi ngờ còn ứng dụng cung cấp phân tích chuyên sâu hơn để trả lời các câu hỏi.

• Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu đã chọn bộ lọc và đưa vào mô hình Machine Learning để tìm ra các mẫu và xu hướng quan trọng. Nhiều doanh nghiệp áp dụng phương thức này vì những lợi ích khác nhau của nó như khối lượng và loại dữ liệu, máy tính nhanh hơn và rẻ hơn, phần mềm dễ sử dụng, điều kiện kinh tế eo cơ sở hơn và nhu cầu tạo ra sự thật biệt trong Cạnh tranh.

• Phân vùng theo quy định

Phân tích vấn đề đưa ra các mô hình hành động khác nhau và phác thảo những tác động tiềm ẩn có thể đạt được sau khi phân tích dự đoán. Phân tích theo quy định tạo ra các quyết định từ các vấn đề xuất hiện tự động yêu cầu thuật toán cụ thể và duy nhất. 

Các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu

3. Kỹ năng phân tích dữ liệu quan trọng

Có rất nhiều kỹ năng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu, trong đó một số kỹ năng cơ bản bạn cần nắm vững như sau: 

• Lập kế hoạch phân tích dữ liệu: Khả năng tổng quan về mục tiêu của phân tích dữ liệu và các bước cần thực hiện để đạt được mục tiêu đó.
• Nắm bắt dữ liệu: Khả năng tổng quan và tìm hiểu về nguồn dữ liệu, định dạng dữ liệu và các yếu tố cần quan tâm trong phân tích dữ liệu.
• Xử lý dữ liệu: Biết cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật để phục vụ phân tích dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng chọn bộ lọc dữ liệu để báo cáo. Học cách sử dụng các biểu đồ và hình ảnh để trực quan hóa dữ liệu và tìm ra những mẫu dữ liệu quan trọng.
• Phân tích thống kê: Phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu và suy ra những kết luận hữu ích.
• Trình bày kết quả: Các kết quả đầu ra phải trình bày có hệ thống, chỉnh chu để lưu trữ và truyền đạt dễ hiểu nhất đến mọi người.