Phân tích dữ liệu là gì?: Quy trình, Loại, Phương pháp và Kỹ thuật

Home

/

Kế Toán, Kiểm Toán

Kế Toán Minh Việt

Phân tích dữ liệu là gì?: Quy trình, Loại, Phương pháp và Kỹ thuật

Các doanh nghiệp ngày nay cần mọi lợi thế và lợi thế mà họ có thể có được. Nhờ những trở ngại như thị trường thay đổi nhanh chóng, sự bất ổn về kinh tế, bối cảnh chính trị đang thay đổi, thái độ khó tính của người tiêu dùng và thậm chí cả đại dịch toàn cầu , các doanh nghiệp ngày nay đang làm việc với tỷ lệ sai sót thấp hơn.

Các công ty muốn duy trì hoạt động kinh doanh và phát triển có thể cải thiện tỷ lệ thành công của mình bằng cách đưa ra những lựa chọn thông minh trong khi trả lời câu hỏi: “Phân tích dữ liệu là gì?” Và làm thế nào để một cá nhân hoặc tổ chức thực hiện những lựa chọn này? Họ thu thập càng nhiều thông tin hữu ích, có thể hành động càng tốt và sau đó sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định sáng suốt hơn!

Chiến lược này là lẽ thường tình, và nó áp dụng cho cuộc sống cá nhân cũng như công việc kinh doanh. Không ai đưa ra các quyết định quan trọng mà không tìm hiểu trước những gì đang bị đe dọa, những ưu và nhược điểm cũng như các kết quả có thể xảy ra. Tương tự như vậy, không công ty nào muốn thành công nên đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu xấu. Tổ chức cần thông tin; họ cần dữ liệu. Đây là nơi phân tích dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu đi vào bức tranh.

Công việc tìm hiểu dữ liệu hiện đang là một trong những ngành đang phát triển trong thời đại ngày nay, nơi mà dữ liệu được ví như “dầu mỏ mới” trên thị trường. Bây giờ, trước khi tìm hiểu chi tiết về các phương pháp phân tích dữ liệu , trước tiên chúng ta hãy trả lời câu hỏi, phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù nhiều nhóm, tổ chức và chuyên gia có những cách khác nhau để tiếp cận phân tích dữ liệu, nhưng hầu hết chúng có thể được chắt lọc thành một định nghĩa chung cho tất cả. 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 hành động 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.

Có thể thấy một ví dụ đơn giản về phân tích dữ liệu bất cứ khi nào chúng ta đưa ra quyết định trong cuộc sống hàng ngày bằng cách 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 “ dữ liệu lớn ” được đưa ra trong các cuộc thảo luận về phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu lớn thành thông tin hữu ích. Các nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề muốn tìm hiểu sâu hơn bằng cách xem lại các nguyên tắc cơ bản của dữ liệu lớn nên quay lại câu hỏi cơ bản, “ Dữ liệu là gì ?”

Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?

Dưới đây là danh sách các lý do tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng đối với hoạt động kinh doanh ngày nay.

Nhắm 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 được 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 và tiếp thị vào đâu.
Bạn sẽ biết rõ hơn về khách hàng mục tiêu của mình: Phân tích dữ liệu theo dõi mức độ hiệu quả của các sản phẩm và chiến dịch trong phạm vi nhân khẩu học mục tiêu của bạn. 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 đối tượng 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 và do đó nên được thu nhỏ lại hoặc loại bỏ hoàn toàn.
Phương pháp giải quyết vấn đề tốt hơn: Quyết định sáng suốt có nhiều khả năng là quyết định thành công. Dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp thông tin. Bạn có thể thấy quá trình này đang dẫn đến đâu. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn đúng đắn và tránh những cạm bẫy tốn kém.
Bạn nhận được nhiều dữ liệu chính xác hơn: Nếu muốn đưa ra quyết định sáng suốt, bạn cần có dữ liệu, nhưng dữ liệu còn nhiều hơn thế nữa. Dữ liệu trong câu hỏi phải chính xác. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp có được thông tin phù hợp, chính xác, phù hợp để phát triển các chiến lược tiếp thị, kế hoạch kinh doanh trong tương lai và sắp xếp lại tầm nhìn hoặc sứ mệnh của công ty.

Quá trình phân tích dữ liệu là gì?

Trả lời câu hỏi “phân tích dữ liệu là gì” chỉ là bước đầu tiên. Bây giờ chúng ta sẽ xem nó 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, xử lý, khám phá dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tìm các mẫu và thông tin chi tiết khác. Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm:

Thu thập yêu cầu 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 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. Đảm bảo tổ chức dữ liệu thu thập được để phân tích.

Dọn dẹp dữ liệu

Không phải tất cả dữ liệu bạn thu thập sẽ hữu ích, vì vậy đã đến lúc dọn sạch chúng. Quá trình này là nơi bạn xóa khoảng trắng, bản ghi trùng lặp 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, Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash và Microsoft Power BI.

Giải thích 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 hoa mỹ, “hiển thị thông tin của bạn bằng đồ họa theo cách mà mọi người 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.

Các loại phân tích dữ liệu

Ngày nay, có nửa tá loại phân tích dữ liệu phổ biến, thường được sử dụng trong thế giới công nghệ và kinh doanh. Họ đang: 

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả liên quan đến việc tóm tắt và mô tả các tính năng chính của tập dữ liệu. Nó tập trung vào việc tổ chức và trình bày dữ liệu theo cách có ý nghĩa, thường sử dụng các biện pháp như giá trị trung bình, trung bình, chế độ và độ lệch chuẩn. Nó cung cấp một cái nhìn tổng quan về dữ liệu và giúp xác định các mẫu hoặc xu hướng.

Phân tích suy luận

Phân tích suy luận nhằm đưa ra các suy luận hoặc dự đoán về một quần thể lớn hơn dựa trên dữ liệu mẫu. Nó liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật thống kê như kiểm tra giả thuyết, khoảng tin cậy và phân tích hồi quy. Nó giúp khái quát hóa các phát hiện từ một mẫu cho một quần thể lớn hơn.

Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)

EDA tập trung vào khám phá và hiểu dữ liệu mà không có giả thuyết định trước. Nó liên quan đến trực quan hóa, thống kê tóm tắt và kỹ thuật lập hồ sơ dữ liệu để khám phá các mẫu, mối quan hệ và các tính năng thú vị. Nó giúp tạo ra các giả thuyết để phân tích sâu hơn.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán nhằm mục đích hiểu các mối quan hệ nhân quả trong dữ liệu. Nó điều tra các yếu tố hoặc biến đóng góp vào kết quả hoặc hành vi cụ thể. Các kỹ thuật như phân tích hồi quy, ANOVA (Phân tích phương sai) hoặc phân tích tương quan thường được sử dụng trong phân tích chẩn đoán.

Phân tích tiên đoán

Phân tích dự đoán liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán hoặc dự báo về kết quả trong tương lai. Nó sử dụng các kỹ thuật lập mô hình thống kê, thuật toán học máy và phân tích chuỗi thời gian để xác định các mẫu và xây dựng các mô hình dự đoán. Nó thường được sử dụng để dự báo doanh số bán hàng, dự đoán hành vi của khách hàng hoặc ước tính rủi ro.

Phân tích theo quy định

Phân tích đề xuất vượt ra ngoài phân tích dự đoán bằng cách đề xuất các hành động hoặc quyết định dựa trên các dự đoán. Nó kết hợp dữ liệu lịch sử, thuật toán tối ưu hóa và quy tắc kinh doanh để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích và tối ưu hóa kết quả. Nó giúp trong việc ra quyết định và phân bổ nguồn lực.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Một số chuyên gia sử dụng thuật ngữ “phương pháp phân tích dữ liệu” và “kỹ thuật phân tích dữ liệu” thay thế cho nhau. Để làm phức tạp thêm vấn đề, đôi khi mọi người cũng ném “các loại phân tích dữ liệu” đã thảo luận trước đó vào cuộc chiến! Hy vọng của chúng tôi ở đây là thiết lập sự khác biệt giữa những loại phân tích dữ liệu tồn tại và những cách khác nhau mà nó được sử dụng.

Mặc dù có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu, nhưng tất cả chúng đều thuộc một trong hai loại chính: phân tích định tính và phân tích định lượng .

Phân tích dữ liệu định tính

Phương pháp phân tích dữ liệu định tính lấy dữ liệu thông qua các từ, biểu tượng, hình ảnh và quan sát. Phương pháp này không sử dụng số liệu thống kê. Các phương pháp định lượng phổ biến nhất bao gồm:

Phân tích nội dung, để phân tích dữ liệu hành vi và lời nói.

Phân tích tường thuật, để làm việc với dữ liệu được chọn lọc từ các cuộc phỏng vấn, nhật ký, khảo sát.
Lý thuyết có căn cứ, để phát triển các giải thích nhân quả của một sự kiện nhất định bằng cách nghiên cứu và ngoại suy từ một hoặc nhiều trường hợp trong quá khứ.

Phân tích dữ liệu định lượng

Còn được gọi là phương pháp phân tích dữ liệu thống kê thu thập dữ liệu thô và xử lý nó thành dữ liệu số. Các phương pháp phân tích định lượng bao gồm:

Kiểm tra giả thuyết, để đánh giá tính đúng đắn của một giả thuyết hoặc lý thuyết nhất định đối với một tập dữ liệu hoặc nhân khẩu học.
Giá trị trung bình hoặc trung bình xác định xu hướng chung của chủ đề bằng cách chia tổng của danh sách các số cho số mục trong danh sách.
Xác định cỡ mẫu sử dụng một mẫu nhỏ được lấy từ một nhóm người lớn hơn và được phân tích. Các kết quả thu được được coi là đại diện của toàn bộ cơ thể. 
Chúng ta có thể mở rộng hơn nữa cuộc thảo luận về phân tích dữ liệu bằng cách trình bày các kỹ thuật khác nhau, được chia nhỏ theo các khái niệm và công cụ khác nhau. 
phan-tich-du-lieu-la-gi

Làm thế nào để phân tích dữ liệu? Các kỹ thuật phân tích dữ liệu hàng đầu để áp dụng

Để phân tích dữ liệu hiệu quả, bạn có thể áp dụng nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau. Dưới đây là một số kỹ thuật hàng đầu để xem xét:

Xác định mục tiêu của bạn
Xác định rõ ràng các mục tiêu phân tích dữ liệu của bạn. Hiểu các câu hỏi bạn muốn trả lời hoặc thông tin chi tiết bạn muốn thu được từ dữ liệu. Điều này sẽ hướng dẫn quá trình phân tích của bạn.

Dọn dẹp dữ liệu
Bắt đầu bằng cách làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của nó. Xóa các giá trị trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và sửa bất kỳ lỗi hoặc điểm không nhất quán nào. Làm sạch dữ liệu là rất quan trọng để phân tích chính xác.

Thống kê mô tả
Tính toán thống kê mô tả để hiểu các đặc điểm chính của dữ liệu. Tính toán các biện pháp như giá trị trung bình, trung bình, chế độ, độ lệch chuẩn và phần trăm. Những số liệu thống kê này cung cấp thông tin chuyên sâu về xu hướng, mức độ lan truyền và phân phối chính của dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu
Tạo biểu diễn trực quan của dữ liệu bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị hoặc sơ đồ. Trực quan hóa giúp phát hiện các mẫu, xu hướng hoặc ngoại lệ có thể không rõ ràng ngay lập tức trong dữ liệu thô. Sử dụng hình ảnh trực quan phù hợp dựa trên loại dữ liệu và thông tin chi tiết bạn muốn truyền tải.

Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
Thực hiện các kỹ thuật EDA để khám phá dữ liệu một cách sâu sắc. Sử dụng hồ sơ dữ liệu, thống kê tóm tắt và khám phá trực quan để xác định các mẫu, mối quan hệ hoặc các tính năng thú vị trong dữ liệu. EDA giúp tạo ra các giả thuyết và hướng dẫn phân tích sâu hơn.

Thống kê suy luận
Áp dụng thống kê suy luận để kết luận tổng thể lớn hơn dựa trên dữ liệu mẫu. Sử dụng các kỹ thuật như kiểm tra giả thuyết, khoảng tin cậy và phân tích hồi quy để kiểm tra các mối quan hệ, đưa ra dự đoán hoặc đánh giá tầm quan trọng của các phát hiện.

thuật toán học máy
Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Chọn các thuật toán phù hợp dựa trên bản chất dữ liệu của bạn và vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. Huấn luyện các mô hình sử dụng dữ liệu lịch sử và đánh giá hiệu suất của chúng trên dữ liệu mới.

Phân cụm và phân đoạn
Sử dụng các kỹ thuật phân cụm để xác định các nhóm hoặc phân đoạn trong dữ liệu của bạn. Phân cụm giúp hiểu các mẫu hoặc điểm tương đồng giữa các điểm dữ liệu. Nó có thể hữu ích cho việc phân khúc khách hàng, phân tích thị trường hoặc phát hiện sự bất thường.

Phân tích chuỗi thời gian
Nếu dữ liệu của bạn được thu thập theo thời gian, hãy áp dụng các kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian. Nghiên cứu các xu hướng, tính thời vụ và các mẫu trong dữ liệu để dự báo các giá trị trong tương lai hoặc xác định các mẫu hoặc chu kỳ cơ bản.

Khai thác văn bản và NLP
Nếu làm việc với dữ liệu văn bản, hãy sử dụng kỹ thuật khai thác văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phân tích cảm tính, trích xuất chủ đề, phân loại văn bản hoặc tiến hành nhận dạng thực thể để rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc.

Hãy nhớ rằng việc lựa chọn các kỹ thuật phụ thuộc vào dữ liệu, mục tiêu cụ thể của bạn và những hiểu biết sâu sắc mà bạn tìm kiếm. Điều cần thiết là phải có cách tiếp cận có hệ thống và lặp đi lặp lại, sử dụng nhiều kỹ thuật để hiểu toàn diện về dữ liệu của bạn.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong nghiên cứu là gì?

Một phần lớn công việc của nhà nghiên cứu là sàng lọc dữ liệu. Đó thực sự là định nghĩa của “nghiên cứu”. Tuy nhiên, Thời đại Thông tin ngày nay thường xuyên tạo ra một làn sóng dữ liệu, đủ để áp đảo ngay cả những nhà nghiên cứu tận tụy nhất. Từ góc nhìn toàn cảnh, phân tích dữ liệu:

1. Đóng vai trò chính trong việc chắt lọc thông tin này thành một dạng chính xác và phù hợp hơn, giúp các nhà nghiên cứu thực hiện công việc của họ dễ dàng hơn.

2. Cung cấp cho các nhà nghiên cứu nhiều lựa chọn công cụ khác nhau, chẳng hạn như thống kê mô tả, phân tích suy luận và phân tích định lượng.

3. Cung cấp cho các nhà nghiên cứu dữ liệu tốt hơn và cách tốt hơn để phân tích và nghiên cứu dữ liệu nói trên.

Câu hỏi thường gặp

1. Vai trò của phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, làm sạch, sắp xếp và xử lý dữ liệu thô để trích xuất thông tin có giá trị và có liên quan để giúp doanh nghiệp. Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng, khả năng duy trì, nhắm mục tiêu, giảm chi phí hoạt động và phương pháp giải quyết vấn đề.

2. Các loại phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích chẩn đoán, Phân tích dự đoán, Phân tích đề xuất, Phân tích văn bản và Phân tích thống kê là các loại phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất. Phân tích thống kê có thể được chia nhỏ thành Phân tích mô tả và Phân tích suy luận.

3. Các công cụ phân tích được sử dụng trong phân tích dữ liệu là gì?
10 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu là Sequentum Enterprise, Datapine, Looker, KNIME, Lexalytics, SAS Forecasting, RapidMiner, OpenRefine, Talend và NodeXL. Các công cụ hỗ trợ các quy trình phân tích dữ liệu khác nhau, từ thu thập dữ liệu đến sắp xếp và phân tích dữ liệu. 

4. Cơ hội phát triển nghề nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là gì?
Bắt đầu với vai trò Phân tích dữ liệu, bạn có thể nhanh chóng chuyển sang Nhà phân tích cấp cao, sau đó là Người quản lý phân tích, Giám đốc phân tích hoặc thậm chí là Giám đốc dữ liệu (CDO).

5. Tại sao Phân tích Dữ liệu lại Quan trọng?
Phân tích dữ liệu là điều cần thiết vì nó giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng của họ hơn, cải thiện doanh số bán hàng, cải thiện việc nhắm mục tiêu khách hàng, giảm chi phí và cho phép tạo ra các chiến lược giải quyết vấn đề tốt hơn. 

6. Ai đang sử dụng Data Analytics?
Phân tích dữ liệu hiện đã được áp dụng hầu hết trên mọi ngành. Bất kể quy mô công ty hay mức độ phổ biến của ngành, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hiểu nhu cầu của khách hàng và sau đó sử dụng nó để điều chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ của họ tốt hơn. Phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến trong các ngành như Chăm sóc sức khỏe, Du lịch, Khách sạn và thậm chí cả các sản phẩm FMCG.

 
ĐẠI LÝ THUẾ MINH VIỆT

Công ty hàng đầu về đào tạo kế toán thực tế chuyên sâu - dịch vụ kế toán - dịch vụ kiểm toán - dịch vụ thành lập doanh nghiệp, thay đổi nội dung đăng ký doanh nghiệp..Tại Hà Nội, Bắc Ninh,Hải Phòng, Tp Hồ Chí Minh, vĩnh Phúc, Hưng Yên, Phú Thọ, Thái Nguyên..

LIÊN HỆ CHÚNG TÔI

ĐẠI LÝ THUẾ MINH VIỆT

Cs1: Khu đô thị Linh Đàm, Phường Hoàng Liệt, Quận Hoàng Mai, Tp Hà Nội

Cs2:198 Nguyễn Tuân - Thanh Xuân - Hà Nội

Cs3: Tòa Ruby CT1 - KĐT Việt Hưng - Long Biên - Hà Nội

Hotline: 0347612368

Email: info@ketoanminhviet.vn