4 cấp độ phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp ra quyết định: mô tả, chẩn đoán, dự đoán, đề xuất

Tặng 45 phút tư vấn lộ trình ngành Tech cùng chuyên gia

Chỉ còn 7 suất cuối trong tháng này, hỗ trợ tư vấn ngoài giờ hành chính (Trị giá 500,000 VND)

Cám ơn bạn đã tin tưởng CoderSchool, các tư vấn viên sẽ liên lạc với bạn trong 24 giờ tới nên bạn nhớ chú ý điện thoại nhé.
Không thể gửi thông tin. Xin vui lòng kiểm tra và gửi lại.
coderschool-backgroud

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, việc hiểu được các sắc thái của phân tích là rất quan trọng. Hướng dẫn này sẽ đưa bạn vào hành trình phân biệt các phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và Phân tích đề xuất trong dữ liệu. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về ứng dụng, lợi ích và sự khác biệt của chúng. Cuối cùng, bạn sẽ có kiến thức để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên phân tích dữ liệu.

Phân biệt phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất trong dữ liệu

04 cấp độ của phân tích dữ liệu

Cùng điểm qua định nghĩa và ví dụ cụ thể trong thực tế của 4 loại phân tích dữ liệu sau nhé.

Descriptive Analytics (Phân tích mô tả)

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả giống như nền tảng của một tòa nhà. Nó đặt nền tảng cho những phân tích sâu hơn. Loại phân tích này liên quan đến việc tóm tắt và trình bày dữ liệu lịch sử. Nó trả lời câu hỏi "Chuyện gì đã xảy ra?" Phân tích mô tả sử dụng các công cụ như bảng và biểu đồ để cung cấp thông tin chuyên sâu về các sự kiện hoặc xu hướng trong quá khứ. Đây là một bước thiết yếu để các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Ví dụ: Phân tích mô tả doanh số bán hàng: Một nhân viên bán hàng muốn hiểu về xu hướng doanh số bán hàng trong tháng trước. Bằng cách sử dụng phân tích mô tả, người phân tích có thể xem tổng doanh số, doanh số trung bình, biểu đồ thể hiện sự biến động của doanh số theo thời gian để đưa ra các thông tin cụ thể về xu hướng và hiệu suất bán hàng.

Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán)

Sau khi biết điều gì đã xảy ra, chúng tôi chuyển sang phân tích chẩn đoán nhằm mục đích tìm ra lý do tại sao điều đó lại xảy ra. Nó giống như việc điều tra hiện trường vụ án để tìm ra nguyên nhân. 

Phân tích chẩn đoán đi sâu vào chi tiết của dữ liệu lịch sử, xác định các mô hình và mối tương quan. Bằng cách hỏi, “Tại sao chuyện đó lại xảy ra?” doanh nghiệp có thể khám phá ra nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện cụ thể. Kiến thức này rất quan trọng để ngăn ngừa các vấn đề tương tự trong tương lai.

Ví dụ: Phân tích chẩn đoán hành vi người dùng: Một công ty muốn hiểu về lý do tại sao người dùng không hoàn thành quá trình mua hàng trên trang web của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu từ trang web và hệ thống phân tích người dùng, người phân tích có thể xác định các bước cụ thể mà người dùng thường gặp khó khăn hoặc bỏ lỡ. Điều này giúp công ty hiểu rõ hơn về các rào cản trong quá trình mua hàng và đề xuất các cải tiến để tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)

3 kỹ thuật chính trong phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán thực hiện bước tiếp theo bằng cách dự báo những gì có thể xảy ra trong tương lai. Hãy coi nó như việc dự đoán thời tiết dựa trên dữ liệu lịch sử và điều kiện hiện tại. 

Loại phân tích này sử dụng các mô hình thống kê và học máy để đưa ra dự đoán. Đó là tất cả về việc dự đoán các xu hướng, rủi ro và cơ hội trong tương lai. 

Ví dụ: Dự đoán tỷ lệ churn (mất khách) khách hàng: Một công ty dịch vụ muốn dự đoán tỷ lệ churn, tức là tỷ lệ khách hàng chuyển sang dịch vụ của đối thủ hoặc hủy dịch vụ của công ty. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu, người phân tích có thể xây dựng mô hình dự đoán dựa trên các biến đầu vào như hành vi sử dụng dịch vụ, phản hồi khách hàng và các yếu tố khác. Kết quả dự đoán này giúp công ty đưa ra các biện pháp giữ chân khách hàng và tối ưu hóa chiến lược giữ chân.

Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất)

Phân tích đề xuất là cấp độ phân tích dữ liệu cuối cùng. Nó không chỉ cho bạn biết điều gì có thể xảy ra mà còn gợi ý bạn nên làm gì với nó. Nó giống như có một cố vấn cá nhân cho các quyết định kinh doanh của bạn. 

Phân tích đề xuất sử dụng các thuật toán nâng cao và kỹ thuật tối ưu hóa để đề xuất các hành động nhằm tối đa hóa kết quả mong muốn. Loại phân tích này rất có giá trị trong việc tối ưu hóa quy trình, phân bổ nguồn lực và ra quyết định.

Ví dụ:  Đề xuất giá cả và chiến lược giá: Một công ty bán lẻ muốn đề xuất giá cả phù hợp cho các sản phẩm của mình để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu, người phân tích có thể xây dựng mô hình đề xuất giá dựa trên các biến đầu vào như chi phí sản xuất, giá cả cạnh tranh, yếu tố thị trường và các yếu tố khác. Kết quả phân tích đề xuất giúp công ty đưa ra các giá cả cạnh tranh và chiến lược giá hợp lý để tối đa hóa lợi nhuận.

Ứng dụng trong thực tế của 04 cấp độ phân tích dữ liệu

Descriptive Analytics (phân tích mô tả): Thường được sử dụng để báo cáo tài chính, tóm tắt dữ liệu bán hàng và phân tích hiệu suất của các chiến dịch Marketing… 

Diagnostic Analytics (phân tích chẩn đoán): cực kỳ rất quan trọng trong y tế, chăm sóc sức khỏe để chẩn đoán bệnh dựa trên các triệu chứng và tiền sử bệnh nhân… 

Predictive Analytics ( Phân tích dự đoán): được sử dụng nhiều nhất trong thương mại điện tử để dự đoán hành vi của khách hàng và đề xuất sản phẩm… 

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics). Được ứng dụng nhiều trong Logistic, vận tải như đề xuất các tuyến đường giao hàng hiệu quả nhất…

Làm sao để chọn loại phân tích phù hợp

Để phân biệt giữa bốn loại phân tích này, bạn phải hiểu nhu cầu kinh doanh của mình trước tiên:

Descriptive Analytics (phân tích mô tả): giúp bạn nhìn thấy bức tranh toàn cảnh hơn

Diagnostic Analytics (phân tích chẩn đoán):  điều tra các vấn đề, phân tích dự đoán dự đoán tương lai

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): hướng dẫn Bạn những hành động nào cần thực hiện.

Bằng cách lựa chọn loại phân tích phù hợp với mục tiêu của mình, bạn có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu mà mình đang có

FAQ - Câu hỏi thường gặp

Tầm quan trọng của phân tích mô tả trong phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích mô tả là cần thiết vì nó cung cấp sự hiểu biết nền tảng về dữ liệu lịch sử, giúp doanh nghiệp xác định xu hướng và mô hình. Nó đóng vai trò là điểm khởi đầu cho các kỹ thuật phân tích nâng cao hơn.

Phân tích chẩn đoán có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp như thế nào?

Phân tích chẩn đoán cho phép các công ty xác định nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện hoặc vấn đề cụ thể. Nó giúp giải quyết vấn đề và ra quyết định, dẫn đến hoạt động hiệu quả hơn.

Tại sao phân tích dự đoán có giá trị cho doanh nghiệp?

Phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng, rủi ro và cơ hội trong tương lai. Kiến thức này rất quan trọng cho việc hoạch định chiến lược và dẫn đầu đối thủ cạnh tranh.

Phân tích đề xuất tối ưu hóa việc ra quyết định như thế nào?

Phân tích đề xuất đề xuất các hành động cụ thể để tối đa hóa kết quả mong muốn. Nó hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa quy trình và phân bổ nguồn lực.

Doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ việc sử dụng kết hợp các loại phân tích này không?

Tuyệt đối. Việc sử dụng kết hợp các phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và Phân tích đề xuất có thể cung cấp cách tiếp cận toàn diện để phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt.

Có công cụ hoặc phần mềm nào để triển khai các loại phân tích này không?

Có, hiện có nhiều công cụ và phần mềm khác nhau, chẳng hạn như Tableau cho phân tích mô tả, SPSS cho phân tích chẩn đoán và thư viện Python như scikit-learn cho phân tích dự đoán và Phân tích đề xuất.

Kết Luận

Phân biệt giữa phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất là một bước quan trọng để khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu. Bằng cách hiểu rõ các ứng dụng và sự khác biệt của chúng, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn và luôn dẫn đầu trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay.

Tóm lại, phân tích mô tả giúp bạn nhìn thấy quá khứ, chẩn đoán, khám phá lý do tại sao nó xảy ra, dự đoán tương lai và hướng dẫn hành động của bạn theo quy định. Để phân tích dữ liệu xuất sắc, hãy tận dụng điểm mạnh của từng loại và sử dụng chúng một cách hài hòa để khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của bạn.

Kiểm tra độ phù hợp trong ngành Tech

Bạn còn thắc mắc về chương trình học?

Tham gia ngay 45 phút định hướng cùng Mentor tại CoderSchool hoàn toàn miễn phí

Get a full refund within 7 days if you’re not happy with the course. If you don’t get a job within 6 months of completion, you’ll receive a full refund.

Đăng ký
/* ga4 user id */