Phân tích dữ liệu là gì? Những cách phân tích dữ liệu phổ biến

Dữ liệu lớn - Big Data là gì?

Dữ liệu lớn hay Big Data chính là một trong bốn nền tảng quan trọng, là sản phẩm của cuộc cách mạng công nghệ 4.0. Big Data được hiểu đơn giản là nguồn dữ liệu khổng lồ, là những tài sản thông tin có dung lượng lớn, đa dạng, không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường.

Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không chỉ nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, mà còn nằm ở việc chúng ta xử lý và sử dụng những dữ liệu đó như thế nào. Đa số các doanh nghiệp, tổ chức sẽ sử dụng nguồn dữ liệu lớn để phân tích và tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi quan trọng như: cách giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm dịch vụ tối ưu, đưa ra các quyết định thông minh.

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là gì chính là thắc mắc của rất nhiều người khi lần đầu tiếp cận với khái niệm này. Phân tích dữ liệu hay Data Analytics hiện nay là một chuyên ngành trong Công nghệ thông tin. Công việc phân tích dữ liệu sẽ tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu – các Big Data. Thông qua hàng loạt những hoạt động này để đưa ra các nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động của tương lai. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích dữ liệu định lượng và định tính, tập trung vào các dữ liệu quan trọng như video, hình ảnh và văn bản.

Phân tích dữ liệu hiện là công việc có ý nghĩa và có tầm quan trọng lớn đối với bất cứ đơn vị tổ chức hoặc cá nhân, doanh nghiệp nào. Đặc biệt là các doanh nghiệp, tổ chức hoạt động trong những lĩnh vực đặc thù như ngân hàng, đầu tư, bảo hiểm, du lịch, quốc phòng, hàng không vũ trụ và y học.

Ưu điểm khiến cho công việc phân tích dữ liệu trở nên quan trọng

Bên cạnh thắc mắc “Phân tích dữ liệu là gì”, những ưu điểm của phân tích dữ liệu cũng khiến nhiều người quan tâm. Bằng cách sử dụng nghiệp vụ phân tích dữ liệu, doanh nghiệp sẽ có được một cái nhìn tổng quan hơn, bao quát nhiều khía cạnh liên quan đến khách hàng như: sở thích, thói quen, nhân khẩu học cũng như hành vi tiêu dùng,... 

Về lâu dài, những thông tin có được này sẽ thúc đẩy thành công cho các chiến lược tiếp thị của doanh nghiệp, cho phép doanh nghiệp xác định khách hàng tiềm năng mới, tránh đưa ra những quyết định sai lầm gây lãng phí nguồn lực. Bên cạnh đó, dựa vào phân tích dữ liệu có được, doanh nghiệp cũng có thể theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng hoặc hiệu suất làm việc của bộ phận dịch vụ khách hàng.

Đối với vấn đề quản lý, phân tích dữ liệu cũng giúp cán bộ quản lý, người quản trị đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên thực tế dữ liệu, con số chứ không phải từ trực giác đơn giản mang tính cá nhân. Như vậy, khả năng thành công của những quyết định này cũng sẽ cao hơn so với việc tự quyết định theo cảm quan.

Tổng hợp 7 phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích cụm

Hành động nhóm một tập hợp các phần tử dữ liệu tương tự nhau nên được gọi là phân tích cụm. Do không có biến đích khi phân nhóm, phương pháp phân tích cụm thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu. 

Theo góc nhìn kinh doanh, khi các nhà tiếp thị có thể phân tích từng khách hàng riêng biệt và cung cấp cho họ dịch vụ được cá nhân hóa tốt nhất là điều vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, với số lượng tệp khách hàng quá lớn, việc phân tách từng khách hàng là vô cùng khó khăn. Đó là lý do mà phân tích cụm xuất hiện. Bằng cách nhóm khách hàng thành các cụm dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, hoặc bất kỳ yếu tố nào khác, doanh nghiệp ngay lập tức có thể tối ưu hóa các nỗ lực của mình và mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất.

Phân tích theo nhóm

Đây là phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng những dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân đoạn xác định về hành vi của người dùng, sau đó nhóm lại với những phân đoạn khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng cách thức phân tích dữ liệu này, doanh nghiệp có thể hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng.

Hãy tưởng tượng công ty bạn gửi một chiến dịch email với mong muốn khách hàng sẽ đăng ký vào trang web của doanh nghiệp. Để thực hiện điều này, doanh nghiệp sẽ tạo hai phiên bản chiến dịch với các thiết kế, kêu gọi hành động và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu hơn về nhu cầu của khách hàng cũng như biết được nội dung nào đang thực sự thu hút khách hàng tương tác.

Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn giá trị của biến phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào khi một hoặc nhiều biến độc lập thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng thay đổi, ảnh hưởng lẫn nhau, có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.

Mạng nơron

Mạng nơron là một dạng phân tích theo hướng dữ liệu cố gắng, với sự can thiệp tối thiểu, để hiểu được cách não bộ của con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mỗi và mọi giao dịch dữ liệu, nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.

Một trong những lĩnh vực ứng dụng điển hình của mạng nơ-ron là phân tích dữ liệu dự đoán. 

Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự thay đổi giữa các biến quan sát. Mục đích của phương pháp này là phát hiện ra các biến tiềm ẩn độc lập.

Một ví dụ điển hình về phương pháp phân tích nhân tố là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu của khách hàng sẽ dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, chất liệu, sự thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng,... Trong trường hợp này, phân tích nhân tố sẽ đưa ra bức tranh bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất.

Phân tích văn bản

Phân tích văn bản hay khai thác văn bản, là quá trình lấy một bộ dữ liệu văn bản lớn và sắp xếp nó theo cách giúp dễ dàng quản lý hơn. 

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát, doanh nghiệp sẽ có được những hiểu biết vô giá về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ. Điều này sẽ cho phép doanh nghiệp tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khách hàng và nâng cao khả năng giữ chân khách hàng.

Khai thác dữ liệu

Bằng cách sử dụng đánh giá thống kê khám phá, khai thác dữ liệu giúp xác định các yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mẫu dữ liệu và xu hướng để tạo ra và nâng cao kiến ​​thức. 

Một ví dụ về khai thác dữ liệu là cảnh báo dữ liệu thông minh datapine. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo và máy móc, chúng cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc lần xuất hiện cụ thể trong tập dữ liệu. Làm như vậy, bạn sẽ có thể đi sâu vào vấn đề và khắc phục nó một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Lời kết

Trên đây là những thông tin giải đáp cho câu hỏi “Phân tích dữ liệu là gì”. Có thể thấy, việc tổng hợp và phân tích dữ liệu chính là xu hướng mới mẻ mang tính tất yếu của thời đại công nghệ 4.0. Việc phân tích dữ liệu mang lại nhiều bổ ích cho cuộc sống cũng như vấn đề phát triển kinh doanh của các doanh nghiệp.