8 loại Phân tích dữ liệu Data Analyst cần biết giúp doanh nghiệp ra quyết định hiệu quả

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 thời đại số, mỗi người trong chúng ta tạo ra một lượng lớn dữ liệu hàng năm mà không nhận ra - từ hồ sơ sức khỏe đến hoạt động trên mạng xã hội, thói quen mua sắm, và thậm chí cả sở thích xem Netflix của chúng ta. Nếu doanh nghiệp tận dụng tốt nguồn thông tin này qua việc phân tích dữ liệu thì có thể giúp cải thiện đáng kể việc lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định.

Phân tích dữ liệu có thể cung cấp cho các công ty cái nhìn từ quá khứ, tiết lộ "tại sao" đằng sau xu hướng tiêu dùng, cung cấp cái nhìn tương lai, và thậm chí đưa ra gợi ý hành động. Hãy cùng tìm hiểu qua 8 loại Phân tích dữ liệu phổ biến mà Data Analyst cần biết dưới đây

Tìm hiểu khóa học về Phân tích dữ liệu của CoderSchool TẠI ĐÂY

Bốn loại phân tích dữ liệu chính để ra quyết định

1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics):

Phân tích mô tả là bước đầu tiên và là nền tảng cho việc Phân tích dữ liệu. Loại phân tích này sử dụng dữ liệu trong quá khứ để trả lời cho câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”. Doanh nghiệp sử dụng Phân tích mô tả để tạo ra các bảng điều khiển (dashboard), báo cáo và biểu đồ dữ liệu nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu suất trong quá khứ. Bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử, người ra quyết định có thể nhận biết các mô hình, ngoại lệ và xu hướng lặp lại, là insight quý giá cho việc lập kế hoạch chiến lược và hành động trong tương lai.

2.Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Trong khi phân tích mô tả nhìn vào quá khứ, phân tích chẩn đoán đi sâu vào việc tìm hiểu lý do tại sao các sự kiện hoặc xu hướng cụ thể xảy ra, nhằm khám phá nguyên nhân gốc rễ của các kết quả hoặc vấn đề cụ thể. Bằng cách xác định các yếu tố dẫn đến một kết quả nhất định, các tổ chức có thể đưa ra hướng khắc phục và ra quyết định thông minh hơn trong tương lai.

Phân tích chẩn đoán thường sử dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao, kiểm định giả thuyết và khai thác dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa các biến số. Ví dụ, phân tích chẩn đoán có thể giúp xác định lý do doanh số bán hàng giảm trong một khu vực cụ thể, cho phép một công ty điều chỉnh chiến lược tiếp thị của mình. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và Power BI thường được sử dụng trong phân tích chẩn đoán để tạo ra các dashboard tương tác và biểu diễn trực quan của dữ liệu.

Phân tích chẩn đoán đặc biệt liên quan trong các lĩnh vực như tiếp thị, nơi hiểu rõ hành vi khách hàng là rất quan trọng.

3. Phân tích dự báo (Predictive Analytics)

Phân tích dự báo là một bước cao hơn trong việc phân tích dữ liệu bằng cách dự báo các sự kiện hoặc xu hướng tương lai, sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình có khả năng đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra. Loại phân tích này là công cụ thiết yếu cho việc ra quyết định chủ động. Mặc dù không ai có thể nhìn thấy tương lai, phân tích dự báo cung cấp cái nhìn gần nhất giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro trong việc lập kế hoạch.

Các thuật toán học máy và mô hình thống kê thường được sử dụng trong phân tích dự báo để dự đoán với một mức độ tin cậy tương đối. Các doanh nghiệp có thể tận dụng phân tích dự báo để dự đoán nhu cầu của khách hàng, dự báo sự chuyển dịch khách hàng, và thậm chí phát hiện gian lận. Điều này cho phép các tổ chức lên kế hoạch và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

4. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Phân tích đề xuất đi xa hơn việc dự báo các sự kiện tương lai. Nó đưa ra các khuyến nghị để đạt được kết quả cụ thể. Loại phân tích này rất có giá trị trong việc cải thiện hiệu quả vận hành hoạt động.

Phân tích đề xuất dựa vào các thuật toán tối ưu hóa và mô hình mô phỏng để đánh giá các kịch bản khác nhau và đưa ra khuyến nghị tốt nhất. Ví dụ, nó có thể đề xuất các chiến lược giá cả tối ưu cho một sản phẩm hoặc khuyến nghị các tuyến trong chuỗi cung ứng hiệu quả nhất. Bằng cách tự động hóa việc ra quyết định ở một mức độ nhất định, Phân tích đề xuất cho phép các tổ chức đưa ra lựa chọn nhanh hơn và sáng suốt hơn.

Các loại phân tích dữ liệu cụ thể để ra quyết định

Trong các loại phân tích, có nhiều cách để bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến nhất:

5. Phân tích văn bản (Text Analytics)

Phân tích văn bản, hay khai thác văn bản (text mining) hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), là một loại phân tích chuyên biệt tập trung vào dữ liệu văn bản không cấu trúc. Trong một thế giới chứa đựng lượng thông tin khổng lồ từ các văn bản, bài đăng trên mạng xã hội, email và đánh giá của khách hàng, phân tích văn bản có thể khai thác những thông tin giá trị từ những nguồn này.

Các kỹ thuật phân tích văn bản bao gồm phân tích cảm xúc, mô hình hóa chủ đề và nhận dạng thực thể có tên, ... Các doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích văn bản để hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng, cảm xúc trên mạng xã hội, hoặc xu hướng trong các báo cáo nghiên cứu thị trường. Loại phân tích này có thể cung cấp insight sâu sắc hơn về sở thích của khách hàng, nhận diện các vấn đề đang nổi lên và đề xuất chiến lược tạo nội dung.

6. Phân tích không gian (Spatial Analytics)

Phân tích không gian, còn được biết đến là phân tích không gian địa lý (geospatial analytics), giải quyết các dữ liệu dựa trên vị trí. Loại phân tích này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp và tổ chức dựa vào thông tin vị trí như bán lẻ, logistics và quy hoạch đô thị.

Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) là công cụ thường được sử dụng trong phân tích không gian, giúp các tổ chức hiểu cách mà vị trí ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, phân phối khách hàng và hơn thế nữa. Loại phân tích này có thể hỗ trợ quyết định liên quan đến việc chọn địa điểm, tối ưu hóa lộ trình và quản lý thiên tai, cùng nhiều ứng dụng khác.

7. Phân tích cụm (Cluster Analysis)

Phân tích cụm còn được gọi là Clustering hoặc Phân tích phân đoạn (Segmentation Analysis). Phương pháp này nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau dựa trên một số đặc trưng hoặc tính năng nhất định. Kỹ thuật này được sử dụng để khám phá các mô hình hoặc mối quan hệ ẩn trong một tập dữ liệu. Đây cũng như là một cách để tiết lộ các nhóm tự nhiên tồn tại trong dữ liệu thô mà không có các danh mục được xác định trước.

8. Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis)

Phân tích mạng xã hội tập trung vào việc hiểu các mối quan hệ, kết nối và ảnh hưởng trong các hệ sinh thái số kết nối như mạng xã hội. Loại phân tích này vô cùng quý giá cho các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của mạng xã hội cho tiếp thị, tương tác khách hàng và quản lý thương hiệu.

Phân tích mạng xã hội sử dụng lý thuyết đồ thị và các chỉ số mạng để trực quan hóa và phân tích các mối quan hệ giữa các cá nhân, tổ chức hoặc thực thể trong một mạng. Bằng cách xác định các nhân tố ảnh hưởng chính, phát hiện xu hướng cảm xúc và theo dõi nội dung viral, người ra quyết định có thể điều chỉnh chiến lược của mình để tương tác tốt hơn với đối tượng mục tiêu.

Lời kết

Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả, đạt được lợi thế cạnh tranh, giảm rủi ro và tận dụng các cơ hội trong tương lai. Bằng cách hiểu và xác định cách tốt nhất để khai thác và phân tích dữ liệu ngành, các công ty có thể cải thiện quy trình ra quyết định của họ và đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn trong một tương lai ngày càng phức tạp và nhiều dữ liệu.

Nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu hay đơn giản muốn trang bị thêm một kỹ năng thiết yếu trong thời đại số thì hãy tìm hiểu các khóa học dành cho người mới của CoderSchool TẠI ĐÂY

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