Phân tích dữ liệu là gì? 10 phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản

Nội dung

Phân tích dữ liệu, trong tiếng Anh gọi là Data analyst. Nó được hiểu đơn giản là từ các nguồn dữ liệu phong phú, các nhà đầu tư sẽ lưu giữ lại thành một khối dữ liệu phù hợp với ngành. Và để khai thác được hiệu quả nhất những dữ liệu đó thì chúng cần được phân tích để được sử dụng tối đa tài nguyên từ dữ liệu đó.

Vậy phân tích dữ liệu bản chất là gì? Nó có những phương pháp nào để thực hiện? Hãy cùng Vega Fintech tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

I. Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu được hiểu là một quá trình bao gồm các thao tác kiểm tra, phân tích, và chuyển đổi, sau đó mô hinh hóa với mục tiêu làm rõ thông tin để đưa ra những kết luận và hỗ trợ cho việc đưa ra các quyết định.

Nghiệp vụ phân tích dữ liệu rất phổ biến hiện nay

Phân tích dữ liệu có nhiều cách để tiếp cận với nhiều kỹ thuật đa dạng với các tên gọi khác nhau, được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh khoa học.

Các phương pháp phân tích dữ liệu sẽ dựa trên hai điều cốt lõi là định lượng và định tính. Hiểu rõ hơn về hai lĩnh vực này sẽ giúp người phân tích có định hướng rõ ràng hơn, biết được hướng phân tích để dành thời gian nhiều vào kiến thức cụ thể. Ngoài ra, người phân tích cũng có thể tạo nên một báo cáo toàn diện cho phép quá trình phân tích của bạn được phát triển nhảy vọt.

Xem thêm: Dữ liệu thô là gì? Quy trình biến dữ liệu thô thành sản phẩm AI

II. Vai trò của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu có vai trò rất lớn trong tất cả các ngành nghề. Nó mang đến các tiềm năng lớn cho các tổ chức và doanh nghiệp.

Lợi ích thực tế của việc phân tích dữ liệu

Đầu tiên là việc phân tích khách hàng sẽ mang đến cho các doanh nghiệp hiểu được nhu cầu và mong muốn của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu các doanh nghiệp sẽ có thể biết được gần như tất cả các khía cạnh liên quan đến khách hàng của mình như: họ sử dụng kênh nào để tương tác với doanh nghiệp, sở thích, hành vi mua hàng, nhân khẩu học của họ, v.v.

Về tính lâu dài, phân tích dữ liệu sẽ là hành động thôi thúc cho các kế hoạch marketing, định vị người tiêu dùng. Hạn chế phí nguồn lực vào việc sản xuất không đúng với mong muốn hay không đúng thông điệp đến khách hàng. Việc nắm bắt phản hồi của khách hàng cũng được dễ dàng hơn.

Trong quản lý, việc thu thập phân tích thông tin cung mang đến nhiều lợi ích lớn. Nó mang đến cho bạn những lựa chọn kinh doanh dựa trên thực tế mà không phải dựa trên phán đoán.

Tìm hiểu chi tiết: Mã hoá thông tin thành dữ liệu là quá trình gì? Cách thức diễn ra?

III. 10 phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản

Dưới đây là 10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến được áp dụng hiện nay:

Các phương pháp phân tich được sử dụng nhiều nhất hiện nay

1. Phân tích cụm

Phân tích cụm được thực hiện dựa trên đặc điểm chung của nhóm phân tích dữ liệu. Phương pháp này thường được áp dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Nó cũng có thể được dùng để cung cấp ngữ cảnh cho tập dữ liệu.

Nhiều doanh nghiệp thường lựa chọn phương pháp phân tích dữ liệu này để đánh giá các tập khách hàng của mình dựa trên hành vi mua hàng, nhân khẩu học, tài chính,… với mục tiêu là mang đến trải nghiệm tốt nhất dựa vào nhu cầu và thị hiếu của khách hàng, tối ưu hóa nguồn lực vận hành.

2. Phân tích nhóm

Phương pháp này được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để tiến hành kiểm tra và đối chiếu một phân khúc xác định về thói quen và hành vi của người dùng. Sau đó sẽ nhóm lại với những phân khúc khác có những đặc điểm tương tự. Với phương pháp này, người phân tích có thể hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng, hoặc một nhóm đối tượng mục tiêu có số lượng lớn.

Về ứng dụng, phương pháp phân tích nhóm giúp sẽ giúp những người làm marketing hiểu được tác động của một chiến dịch trên từng nhóm khách hàng cụ thể.

Phân tích nhóm dữ liệu một cách nhanh chóng

3. Phân tích hồi quy

Hồi quy là phương pháp sử dụng dữ liệu lịch sử để có thể hiểu tác động đến giá trị của các biến phụ thuộc khi một hoặc nhiều biến độc lập thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu rõ hơn về mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển để có thể dự đoán các kết quả xảy ra và đưa ra quyết định trong tương lai.

4. Mạng nơron

Mạng nơ-ron là một nền tảng cho các thuật toán thông minh. Nó là dạng phân tích mà có sự can thiệp tối thiểu. Nó được dùng để hiểu cách mà bộ não con người tạo ra những hiểu biết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron phát triển theo thời gian.

Phân tích mạng nơ-ron thông minh, linh hoạt

5. Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố hay còn gọi là giảm chiều dữ liệu là phương pháp được dùng để mô tả sự biến thiên của các biến có tương quan quan sát bằng một nhân tố. Mục đích là để phát hiện ra những biến ẩn độc lập.

6. Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu là một phương pháp giúp trích xuất thông tin từ tập dữ liệu để xác định xu hướng và dữ liệu hữu ích. Phương pháp này là một nhánh của thống kê sử dụng những thuật toán phức tạp, không chỉ phân tích thô mà còn liên quan với cơ sở, quản lý, tiền xử lý dữ liệu, suy luận thống kê,…

7. Phân tích văn bản

Phân tích văn bản được thực hiện bằng cách lấy dữ liệu từ các bộ văn bản lớn và sắp xếp để dễ dàng quản lý hơn. Phương pháp này sẽ giúp trích xuất dữ liệu liên quan đến tổ chức và sử dụng nó nhằm phát triển những thông tin cho việc ra quyết định.

Nhờ sự kết hợp giữa học máy và các thuật toán nên việc phân tích văn bản còn cho phép phân tích nâng cao hơn như phân tích cảm xúc.

Phân tích dữ liệu văn bản một cách nhanh chóng và khoa học

8. Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian được dùng để phân tích tập hợp dữ liệu đã được thu thập trong một khoảng thời gian. Không những thế, nó còn cho phép các nhà phân tích biết được các biến liệu có thay đổi trong thời gian nghiên cứu hay không. Các biến phụ thuộc như thế nào và đạt được kết quả cuối cùng như thế nào?

Trong kinh doanh, phương pháp này được dùng để hiểu nguyên nhân của các xu hướng và mô hình, sau đó rút ra những dữ liệu có giá trị,

9. Cây quyết định

Phương pháp này quyết định hoạt động giống như một công cụ để hỗ trợ đưa ra các quyết định về chiến lược. Nó sẽ hiển thị trực quan kết quả, chi phí tiềm năng, hậu quả bằng mô hình cây.

Cây quyết định sẽ được dùng để phân tích định lượng, nó tác động tích cực đến quy trình ra quyết định bằng cách xác định các cơ hội, hạn chế chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động.

Phân tích dữ liệu theo phương pháp cây quyết định

10. Phân tích thuộc tính

Phân tích thuộc tính là phương pháp được sử dụng trong các khảo sát để hiểu cách mà người dùng sẽ thực hiện để đánh giá các thuộc tính của một dịch vụ, một sản phẩm.

Như vậy, các công ty, doanh nghiệp có thể xác định chiến lược về giá cả, tùy chọn những gói sản phẩm, dịch vụ hợp lý nhất. Mong rằng, những thông tin mà Vega Fintech mang đến sẽ hữu ích với bạn. Chúc bạn thành công!

Bài viết liên quan: Xử lý dữ liệu là gì? Vai trò của việc xử lý dữ liệu thời đại số