Data Analysis sử dụng các công cụ và phương pháp trực quan để giúp người dùng có thể hiểu và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. Thông qua quá trình phân tích và tổng hợp dữ liệu để xác định các mẫu, quan sát và biến đổi trong dữ liệu, người dùng có thể tìm ra các quan điểm và nhận định chính xác hơn về dữ liệu của họ, giúp quản lý và đưa ra các quyết định có hiệu quả hơn.
Tổng hợp thông tin về Data Analysis
1. Data Analysis là gì?
1.1. Định nghĩa Data Analysis
Mặc dù nhiều nhóm, tổ chức và chuyên gia có những cách khác nhau để định nghĩa Data Analysis, nhưng tất cả đều hướng đến một bản chất. Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình làm sạch, thay đổi và xử lý dữ liệu thô. Đồng thời trích xuất thông tin liên quan, có thể áp dụng để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Quy trình này giúp giảm rủi ro vốn có trong quá trình ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và số liệu thống kê hữu ích, thường được trình bày dưới dạng biểu đồ, hình ảnh, bảng và đồ thị.
Ví dụ đơn giản về Data Analysis: việc chúng ta đưa ra quyết định trong cuộc sống hàng ngày sẽ thông qua đánh giá những gì đã xảy ra trong quá khứ hoặc điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đưa ra quyết định đó. Về cơ bản, đây là quá trình phân tích quá khứ hoặc tương lai và đưa ra quyết định dựa trên phân tích đó.
Không có gì lạ khi nghe thuật ngữ “Big Data (Dữ liệu lớn)” được đưa ra trong các cuộc thảo luận về Data Analysis. Nguyên nhân vì Phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu lớn thành thông tin hữu ích.
1.2. Tầm quan trọng của Data Analysis
Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu
Dưới đây là danh sách các lý do tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng đối với mọi hoạt động kinh doanh ngày nay.
- Xác định mục tiêu khách hàng tốt hơn: Bạn không muốn lãng phí thời gian, nguồn lực và tiền bạc quý báu của doanh nghiệp mình để tập hợp các chiến dịch quảng cáo nhắm mục tiêu vào các nhóm nhân khẩu học có ít hoặc không quan tâm đến hàng hóa và dịch vụ mà bạn cung cấp. Phân tích dữ liệu giúp bạn biết bạn nên tập trung nỗ lực quảng cáo vào đâu.
- Hiểu rõ khách hàng mục tiêu của doanh nghiệp: Phân tích dữ liệu theo dõi mức độ hiệu quả của các sản phẩm và chiến dịch bạn đang thực hiện. Thông qua phân tích dữ liệu, doanh nghiệp của bạn có thể hiểu rõ hơn về thói quen chi tiêu, thu nhập khả dụng và các lĩnh vực có khả năng quan tâm nhất của khách hàng mục tiêu. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp định giá, xác định thời lượng của chiến dịch quảng cáo và thậm chí giúp dự đoán số lượng hàng hóa cần thiết.
- Giảm chi phí hoạt động: Phân tích dữ liệu cho bạn thấy khu vực nào trong doanh nghiệp của bạn cần nhiều nguồn lực và tiền hơn, và khu vực nào không hiệu quả. Nhờ vậy có thể đưa ra quyết định nên thu nhỏ lại hoặc loại bỏ hoàn toàn khu vực đó.
- Là phương pháp hỗ trợ giải quyết vấn đề: Dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp thông tin và thể hiện hoạt động kinh doanh đang dẫn đến đâu. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn đúng đắn và tránh những cạm bẫy tốn kém.
- Thu được dữ liệu chính xác hơn: Nếu bạn muốn đưa ra quyết định sáng suốt, bạn cần có dữ liệu là yếu tố quan trọng đầu tiên. Dữ liệu trong câu hỏi phải chính xác. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp có được thông tin phù hợp, chính xác để phát triển các chiến lược tiếp thị, kế hoạch kinh doanh trong tương lai. Hoặc Sắp xếp lại tầm nhìn hoặc sứ mệnh của công ty.
2. Để trở thành Data Analyst cần học gì?
Bạn muốn trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), hãy tham khảo ngay lộ trình và một số khóa học dưới đây để hỗ trợ quá trình học tập của bản thân.
Lộ trình học tập để trở thành Data Analyst
2.1. Lộ trình học Data Analysis
Lộ trình học Data Analysis là một quá trình học tập dài hạn và chi tiết, đòi hỏi nhiều kiến thức và kỹ năng. Để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này, cần phải làm qua các bước sau:
- Nắm vững các kiến thức cơ bản: trước tiên, bạn cần phải có kiến thức cơ bản về Toán học, Thống kê và máy tính. Điều này sẽ giúp bạn hiểu được cách tính toán và thống kê dữ liệu.
- Học cách Lập trình: Tiếp theo, bạn cần phải học một ngôn ngữ lập trình, như Python hoặc R, để thực hiện các phân tích dữ liệu. Hoặc hỗ trợ việc xây dựng mô hình giả thuyết cho dự án.
- Các thư viện phân tích dữ liệu: Bạn cần phải tìm hiểu và biết cách sử dụng các thư viện phân tích dữ liệu, như NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn.
- Phân tích dữ liệu:Học và và thực hành các kỹ thuật phân tích dữ liệu, như phân tích biểu đồ, phân tích hồi quy, phân tích thống kê và Machine Learning.
- Dự án: Cuối cùng, áp dụng tất cả những bước ở trên để bạn thực hành các dự án thực tế. Điều này đòi hỏi bạn phải hiểu sâu sắc được kiến thức và kỹ năng đã học. Dự án là sản phẩm của chính bản thân, giúp bạn tự tin hơn công việc phân tích dữ liệu trong tương lai.
Tóm lại, lộ trình học Data Analysis yêu cầu nhiều thời gian và áp dụng, nhưng sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia tốt trong lĩnh vực này. Để học tốt, bạn cần phải tìm hiểu và áp dụng kiến thức đã học để nhận được kinh nghiệm và kỹ năng thực tế trong việc phân tích dữ liệu.
>>> Xem thêm: Làm Sao Để Trở Thành Nhà Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst)?
2.2. Giới thiệu các khóa học về Data Analysis
Các khóa học miễn phí cho Data Analyst
Dưới đây là một số khóa học Data Analysis cơ bản nhất cho những ai đang quan tâm.
2.2.1. Khóa học Introduction to Data Analysis Using Excel
Khóa học này hướng dẫn sử dụng Excel để làm việc cơ bản cũng như hướng đến sử dụng các chủ đề nâng cao hơn trong ngành Thống kê kinh doanh. Nội dung học:
- Giới thiệu chung về bảng tính trong Excel
- Chức năng của bảng tính để tổ chức dữ liệu
- Giới thiệu về tính năng Lọc, Bảng Pivot và Biểu đồ
- Hướng dẫn vẽ đồ thị và biểu đồ nâng cao
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/excel-data-analysis?specialization=business-statistics-analysis
2.2.2. Khóa học Python Data Analysis
Khóa học cung cấp những kiến thức nền tảng về dữ liệu bảng trong Python (một ngôn ngữ lập trình). Bạn còn có thể học thêm các chuyên môn lập trình Python, viết lệnh với Python. Nội dung học:
- Từ điển về các thuật ngữ chuyên ngành
- Dữ liệu bảng và cấu trúc dữ liệu dạng lồng nhau
- Sắp xếp dữ liệu
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/python-analysis
2.2.3. Khóa học Python for Data Science and AI
Khóa học dành cho người mới bắt đầu học ngôn ngữ lập trình Python về khoa học dữ liệu cũng như lập trình cơ bản. Nội dung học:
- Khái niệm cơ bản về ngôn ngữ Python
- Cấu trúc dữ liệu của Python
- Các nguyên tắc cơ bản về lập trình Python
- Làm việc với dữ liệu trong Python
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science-ai
2.2.4. Khóa học Learning Python for Data Analysis and Visualization
Tiếp tục là khóa học cho Data Analysis tập trung vào ngôn ngữ Python, học cách sử dụng Python và cách đọc data. Tại khóa học này bạn có kiến thức thêm về nhiều code mẫu với những video hướng dẫn chất lượng. Nội dung học:
- Ngôn ngữ lập trình Python ở mức độ trung
- Làm thế nào để sử dụng môi trường Jupyter Notebook
- Dùng thư viện để tạo và điều khiển array
- Dùng Pandas module với Python để tạo và xây dựng dữ liệu
- Học cách làm việc với nhiều dạng data trong Python như JSON…
- Xây dựng hồ sơ cho bản thân với nhiều dự án phân tích dữ liệu
Link khóa học: https://www.udemy.com/learning-python-for-data-analysis-and-visualization/