Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học xử lý dữ liệu thô cho con người.

Hiểu phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu đa dạng. Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và có thể được sử dụng để cải thiện mọi thứ. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng và số liệu mà nếu không sẽ bị mất trong khối lượng lớn thông tin. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc hệ thống.

Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho nhiều máy khác nhau, sau đó phân tích dữ liệu để lập kế hoạch khối lượng công việc tốt hơn để các máy hoạt động gần với công suất cao nhất.

Phân tích dữ liệu có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ ra những điểm nghẽn trong sản xuất. Các công ty trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho những người chơi giúp phần lớn người chơi hoạt động tích cực trong trò chơi. Các công ty nội dung sử dụng nhiều phân tích dữ liệu giống nhau để giữ cho bạn nhấp, xem hoặc sắp xếp lại nội dung để có được một chế độ xem khác hoặc một nhấp chuột khác.

Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Việc triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách thức kinh doanh hiệu quả hơn và bằng cách lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới — và tốt hơn —.

Các bước phân tích dữ liệu

Quá trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm một số bước khác nhau:

1. Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được chia theo danh mục.
2. Bước thứ hai trong phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, camera, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân viên.
3. Một khi dữ liệu được thu thập, nó phải được tổ chức để có thể phân tích. Điều này có thể diễn ra trên bảng tính hoặc dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.
4. Dữ liệu sau đó được làm sạch trước khi phân tích. Điều này có nghĩa là nó được làm sạch và kiểm tra để đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi, và nó không phải là không hoàn chỉnh. Bước này giúp sửa bất kỳ lỗi nào trước khi nó chuyển đến một nhà phân tích dữ liệu để phân tích.

Các loại phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản.

1. Phân tích mô tả: Phân tích này mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt xem có tăng lên không? Doanh số tháng này có mạnh hơn tháng trước không?
2. Phân tích chẩn đoán: Điều này tập trung nhiều hơn vào lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra. Điều này liên quan đến các đầu vào dữ liệu đa dạng hơn và một chút giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị mới nhất đó có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
3. Phân tích dự đoán: Điều này chuyển sang những gì có khả năng xảy ra trong thời gian tới. Điều gì đã xảy ra với doanh số bán hàng vào lần cuối cùng chúng ta trải qua một mùa hè nóng nực? Có bao nhiêu mô hình thời tiết dự đoán một mùa hè nóng bức trong năm nay?
4. Phân tích mô tả: Điều này gợi ý một quá trình hành động. Nếu khả năng xảy ra mùa hè nóng nực được đo lường là trung bình của năm mô hình thời tiết này là trên 58%, chúng ta nên thêm một ca làm việc buổi tối cho nhà máy bia và thuê thêm một bể chứa để tăng sản lượng.

Phân tích dữ liệu làm nền tảng cho nhiều hệ thống kiểm soát chất lượng trong thế giới tài chính, bao gồm cả chương trình Six Sigma ngày càng phổ biến. Nếu bạn không đo lường chính xác một thứ gì đó — cho dù đó là trọng lượng của bạn hay số lượng khuyết tật trên một triệu trong một dây chuyền sản xuất — thì gần như không thể tối ưu hóa nó.

Một số lĩnh vực đã áp dụng việc sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành du lịch và khách sạn, nơi mà việc thay đổi có thể nhanh chóng. Ngành công nghiệp này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra các vấn đề, nếu có, nằm ở đâu và cách khắc phục chúng.

Chăm sóc sức khỏe kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, đồng thời sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng. Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu phong phú để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua sắm. Thông tin mà các nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, giới thiệu sản phẩm và tăng lợi nhuận.