Quy trình dự án Data Analysis: xác định công cụ và kỹ thuật phân tích phù hợp

Ngày nay, kỹ năng phân tích và diễn giải dữ liệu là một kỹ năng quan trọng. Những doanh nghiệp biết khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu sẽ có lợi thế vượt trội trong việc thích ứng với những biến động của thị trường, đáp ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng và thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững. Đó chính là chìa khóa mở ra cánh cửa thành công trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt.

Tác động tích cực khi ứng dụng Data Analysis

>> Xem thêm: Data Analysis là gì?

Phân tích dữ liệu, dù ở quy mô nhỏ hay lớn, đều có thể có tác động sâu sắc đến hiệu suất kinh doanh.

Phân tích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt căn cứ trên trên sự kiện, số liệu và xu hướng, thay vì chỉ dựa vào phỏng đoán hoặc trực giác. Những phát hiện từ phân tích dữ liệu tạo nền tảng vững chắc cho kế hoạch chiến lược, đảm bảo rằng các nguồn lực được phân bổ đến các khía cạnh mang lại hiệu quả tối ưu. 

Đối với các doanh nghiệp nhỏ có thể ứng dụng phân tích dữ liệu vào các nhiệm vụ đơn giản như xác định sản phẩm bán chạy để điều chỉnh chiến lược tiếp thị, giá cả và quản lý tồn kho hợp lý, trực tiếp cải thiện doanh số và lợi nhuận. 

Đối với các doanh nghiệp lớn hơn, công tác phân tích dữ liệu bày bản sẽ mang lại hiệu quả rõ nét hơn. Với khối lượng dữ liệu lớn, họ có khả năng phát hiện những mô hình và xu hướng mới, giúp họ đón đầu thị trường, hình thành những ý tưởng đột phá và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Quy trình của một dự án Data Analysis

Bước 1: Xác định mục tiêu 

Bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu là xác định mục tiêu chung và xây dựng bộ câu hỏi cụ thể mà bạn muốn tìm ra câu trả lời. Đây là xây dựng nền tảng cho toàn bộ dự án, vì nó có vai trò điều hướng quá trình phân tích và ảnh hưởng đến các quyết định liên quan đến phương pháp, kỹ thuật và công cụ phân tích.

Để thực hiện bước này, bạn cần hiểu rõ vấn đề hoặc tình huống đang gặp phải, xác định loại dữ liệu cần thiết, và thiết lập chỉ số đo lường kết quả. Bản phác họa đầu tiên càng chi tiết, càng tránh được những hoạt động phân tán nguồn lực và tập trung giải quyết các khía cạnh dữ liệu thật sự giúp tháo gỡ vấn đề. 

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Dựa vào mục tiêu dự án và bộ câu hỏi, Bạn có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau như khảo sát, phỏng vấn, quan sát hoặc trích xuất từ các cơ sở dữ liệu có sẵn. Dữ liệu thu thập sẽ được chia thành hai loại: dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính, tùy thuộc vào phương pháp thu thập và định dạng dữ liệu.

Bước 3: Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là quá trình điều chỉnh hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, sai định dạng, trùng lặp, không liên quan,… để đảm bảo chất lượng và độ uy tín của dữ liệu và kết quả phân tích. Đây là bước then chốt để có được kết quả chính xác và có nghĩa.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, bước tiếp theo là tiến hành phân tích thực tế. Giai đoạn này phối hợp nhiều kỹ thuật thống kê và toán học nhằm khám phá các mô hình, mối quan hệ và xu hướng dữ liệu. Hiện nay, có nhiều công cụ và phần mềm hỗ trợ cho quá trình này, bao gồm Python, R, Excel, cũng như các phần mềm chuyên dụng như SPSS và SAS. Việc lựa chọn công cụ phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa quá trình phân tích.

Bước 5: Trực quan hóa dữ liệu

Sau khi có được kết quả phân tích, bước tiếp theo là trực quan hóa giúp kết quả trở nên dễ hiểu. Kết quả trực quan hiển thị thông qua biểu đồ, đồ thị hoặc hình ảnh biểu diễn. Kết quả trực quan cung cấp cái nhìn tổng quát và rõ ràng về những phát hiện quan trọng từ quá trình phân tích dữ liệu.

Bước 6: Diễn giải kết quả 

Bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là diễn giải kết quả. Giai đoạn này đòi hỏi kết quả phải được tường thuật một cách dễ hiểu và rõ ràng. Diễn giải dữ liệu là bước truyền đạt kết quả cho những cá nhân không phải là chuyên gia kỹ thuật, đồng thời hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu được chính xác hơn. 

Các loại phân tích dữ liệu

Phân tích mô tả là phương pháp mô tả hoặc tóm tắt dữ liệu thô thành thông tin có thể diễn giải được. Theo một cách đơn giản, phân tích mô ta sẽ phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu những gì đã diễn ra trong quá khứ. Loại phân tích này được sử dụng để xác định mô hình và xu hướng theo thời gian.

Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích mô tả để biết được doanh số bán hàng bình quân hàng tháng trong năm.

Phân tích chẩn đoán tiến xa hơn phân tích mô tả bằng cách xác định lý do tại sao một điều gì đó xảy ra. Nó bao gồm việc khám phá dữ liệu chi tiết hơn và so sánh các tập dữ liệu khác nhau để hiểu nguyên nhân của một kết quả cụ thể.

Có thể sử dụng phân tích dự đoán để hiểu lý do vì sao doanh số bị giảm đột ngột trong một tháng cụ thể.

Phân tích dự đoán sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo để phát hiện xu hướng và sự kiện có thể xảy ra trong tương lai. Căn cứ chủ yếu của phân tích  dự báo là dữ liệu từ quá khứ. Loại phân tích này thường được sử dụng trong hoạt động đánh giá rủi ro, tiếp thị và dự báo bán hàng.

Phân tích đề xuất là loại phân tích nhờ vào công nghệ tinh vi như machine và trí tuệ nhân tạo để gợi ý các quyết định hay hành động tối ưu dựa vào kết quả dự đoán sau khi phân tích. Trong marketing, phân tích đề xuất có thể được dùng để đưa ra các phương án chiến lược tiếp thị tiềm năng nhất để tăng doanh số bán hàng. 

>> Tham khảo thêm: AI và ML khác nhau như thế nào?

Kỹ thuật phân tích dữ liệu

Phân tích thăm dò

Phân tích thăm dò được sử dụng để hiểu các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Kỹ thuật này được sử dụng trong các bước phân tích dữ liệu ban đầu để tóm tắt các khía cạnh chính của dữ liệu, kiểm tra dữ liệu bị thiếu và kiểm tra các giả định. Kỹ thuật này bao gồm các phương pháp trực quan như biểu đồ phân tán, biểu đồ histogram và biểu đồ hộp.

Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là phương pháp thống kê được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phân tích hồi quy phù hợp để để dự báo, mô hình hóa chuỗi thời gian và tìm mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố là một kỹ thuật giúp đơn giản hóa một tập hợp các biến quan sát bằng cách nhóm chúng thành một số nhân tố có ý nghĩa hơn. Thay vì phải xem xét 20 đặc điểm riêng biệt, bạn có thể sử dụng phân tích nhân tố để chỉ cần tập trung vào 4 nhân tố lớn, mỗi nhân tố bao gồm 5 đặc điểm có liên quan với nhau. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong nghiên cứu thị trường, phân khúc khách hàng và nhận diện thương hiệu.

Mô phỏng Monte Carlo

Mô phỏng Monte Carlo là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để ước lượng và phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên thông qua việc sử dụng số liệu ngẫu nhiên. Phương pháp này dựa trên việc tạo ra hàng triệu mẫu ngẫu nhiên từ các phân phối xác suất khác nhau để mô phỏng các kết quả có thể xảy ra trong một hệ thống hoặc quy trình. Kỹ thuật này thường được sử dụng trong phân tích rủi ro và ra quyết định.

Phân tích cụm 

Phân tích cụm là một kỹ thuật dùng để nhóm các đối tượng lại với nhau dựa trên sự tương đồng. Điều này có nghĩa là các đối tượng trong cùng một cụm sẽ giống nhau hơn so với những đối tượng trong các nhóm khác. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong phân khúc thị trường, nhận diện thương hiệu và xây dựng hệ thống gợi ý. 

Phân tích nhóm

Phân tích nhóm là một phần của phân tích cụm, trong đó dữ liệu có đặc điểm chung trong một khoảng thời gian sẽ được nhóm lại với nhau để dễ dàng phân tích. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong hoạt động theo dõi tương tác người dùng và phân tích vòng đời khách hàng.

Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật thống kê xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hoặc phân tích xu hướng. Kỹ thuật này được sử dụng để phân tích chuỗi các điểm dữ liệu nhằm trích xuất các số liệu thống kê có ý nghĩa và các đặc điểm khác của dữ liệu. Kỹ thuật này thường được sử dụng trong dự báo bán hàng, dự báo kinh tế và dự báo thời tiết.

Phân tích quan điểm

Phân tích quan điểm là một kỹ thuật sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và ngôn ngữ học tính toán để xác định và trích xuất thông tin có tính chủ quan từ các tài liệu. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong việc giám sát các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, theo dõi thương hiệu (social listening) và hiểu phản hồi của khách hàng. Mục tiêu là giúp các doanh nghiệp nắm bắt được cảm nhận và ý kiến của người dùng về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.

Công cụ phân tích dữ liệu

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng hiện rất được ưa chuộng trong cộng đồng phân tích dữ liệu. Với cú pháp đơn giản và dễ đọc, cùng với sự hỗ trợ từ đa dạng thư viện như pandas, NumPy và Matplotlib, Python trở thành công cụ khá lý tưởng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.  

R

R là một ngôn ngữ lập trình miễn phí được thiết kế đặc biệt cho tính toán thống kê và đồ họa. Công cụ này cung cấp nhiều kỹ thuật thống kê và trực hóa, bao gồm mô hình tuyến tính và phi tuyến tính, kiểm tra thống kê cổ điển, và phân tích chuỗi thời gian, giúp người dùng thực hiện các phân tích phức tạp một cách dễ dàng.

SQL

SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng để quản lý và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ này cho phép người dùng truy xuất và thao tác với dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL là công cụ không thể thiếu cho các tác vụ liên quan đến quản lý dữ liệu, từ việc truy vấn thông tin đến việc cập nhật dữ liệu.

Power BI

Power BI là một công cụ phân tích kinh doanh do Microsoft phát triển. Nó giúp người dùng tạo ra các hình ảnh trực quan và báo cáo thông qua trích xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu.. Với Power BI, bạn có thể biến dữ liệu thô thành thông tin trực quan với các bảng điều khiển dễ hiểu, giúp bạn nắm bắt và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Tableau

Tableau nổi bật với tính năng trực quan hóa dữ liệu, thường được sử dụng trong lĩnh vực Business Intelligence. Nó cho phép người dùng tạo ra các bảng thông tin tương tác, dễ dàng chia sẻ và trình bày xu hướng, biến động và mật độ của dữ liệu thông qua các biểu đồ và đồ thị trực quan.

Excel

Microsoft Excel là một trong những công cụ đơn giản nhất để phân tích dữ liệu. Nó cung cấp nhiều tính năng cho phép bạn tương tác với dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê và tạo các hình ảnh trực quan. Nhờ vào sự đơn giản và linh hoạt, Excel trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho cả những tác vụ phân tích dữ liệu cơ bản. 

Kết

Học phân tích dữ liệu là một hành trình thú vị và đầy thách thức. Không chỉ dừng lại ở việc “sản xuất kết quả” từ dữ liệu, phân tích dữ liệu còn yêu cầu bạn có khả năng hiểu và ứng dụng những thông tin đó vào thực tiễn. Do đó, bên cạnh việc nắm vững các kỹ thuật phân tích, bạn cũng cần trang bị cho mình kiến thức về hoạt động doanh nghiệp và thị trường. Sự phối hợp giữa kỹ năng và tư duy sẽ giúp bạn có được những đánh giá chính xác mang lại giá trị thiết thực cho doanh nghiệp. 

>> Đọc thêm: Lời khuyên cho người mới học Data Analysis