03 June 2021 /

Các kiến thức cơ bản về nghề Data Analysis và ứng dụng của phân tích dữ liệu

Data Science nói chung và Data Analysis nói riêng đang là những lĩnh vực có nhu cầu tìm kiếm cao nhất trong các tập đoàn lớn. Với việc số hóa thay đổi rất nhanh trong những năm gần đây, sự thiếu hụt lượng cung trong nhân sự về lĩnh vực khoa học dữ liệu đang là vấn đề đau đầu của các công ty lớn ngày nay. Hãy cùng Coder School tìm hiểu tại sao ngành dữ liệu lại mang tính đột phá như vậy nhé.

Data Analysis là gì?

Nhắc đến Data Analysis - phân tích dữ liệu chúng ta có thể hình dung ngành này như việc phân tích và sắp xếp các dữ liệu thô ( data raw) thành một hình thù để hiểu được ý nghĩa từ chúng.

Việc phân tích này đòi hỏi sự suy nghĩ logic và đọc hiểu được các con số để lấy được những dữ liệu chắt lọc mà trong nghề thường gọi là key insight. Từ những dữ liệu ấy chúng ta có thể định hình và đưa ra những quyết định chính xác hơn.

Vậy công việc hàng ngày mà một Data Analyzer đang làm là gì?

  • Ta đang cố gắng khám phá điều gì ?

Việc trả lời được câu hỏi này sẽ giúp bạn rõ hơn những dữ liệu cần thu thập cũng như lối suy nghĩ logic nào mình cần để mang lại đáp án chính xác nhất.

  • Ta sẽ sắp xếp dữ liệu như thế nào ?

Việc sắp xếp dữ liệu cũng như dọn dẹp một căn phòng bừa bộn, chúng ta phải loại bỏ những vật dụng thừa - đúng hơn là những data dư thừa không cần thiết, sau đó đưa chúng vào đúng vị trí mà chúng vốn dĩ nên ở. Công việc sắp xếp và loại bỏ sẽ giúp chúng ta tìm ra được những “viên ngọc quý” - key insight trong một mớ data hỗn độn.

Nhắc đến việc dọn dẹp thì chúng ta cũng cần những dụng cụ cơ bản như Excel, Google Sheet, các bảng sơ đồ và bảng biểu….

  • Ta sẽ trình bày dữ liệu như thế nào?

Việc dọn dẹp đã hoàn thành thì việc của chúng ta chỉ cần làm cho nó có một diện mạo hoàn chỉnh nhất và lấp lánh nhất. Những mô hình, bảng biểu và biểu đồ để người xem có cái nhìn khách quan nhất và tổng quát nhất về những key insight cũng như những logic mà chúng ta có được sau khi sắp xếp data raw lại,

Nghề phân tích dữ liệu thật chất không cần quá nhiều kinh nghiệm trước khi bắt đầu, chúng ta chỉ cần có đủ tư duy và suy nghĩ logic để có thể đọc hiểu được dữ liệu thô đúng cách. Tuy nhiên, việc có thêm kiến thức về các công cụ lọc và trình bày sẽ là một lợi thế rất lớn để có thể phát triển kỹ năng toàn vẹn nhất.

Học Data Analysis ra trường sẽ làm được nghề gì ?

Với khả năng áp dụng với hầu hết các công ty hiện nay, Data Analysis đang dần tạo được chỗ đứng trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề. Hãy cùng Coder School điểm qua những ngành nghề áp dụng Data Analysis tiêu biểu nhé

Phân tích dữ liệu – Data Analyst

Trước hết, hãy cùng xem thêm một chút về các vị trí phân tích dữ liệu thực sự.

Phân tích dữ liệu là công việc như thế nào ? Giống như đã nói ở phần trước, công việc của người phân tích dữ liệu là dọn dẹp và phân bổ dữ liệu thô để người đọc có một cái nhìn bao quát nhất những ý tưởng truyền đạt từ những dữ liệu ấy. Việc chọn lọc, xử lý dữ liệu sau đó vẽ biểu đồ, dựng chart sẽ là công việc hàng ngày của một nhân viên phân tích dữ liệu.

Một ví dụ dễ hiểu cho nhân viên phân tích dữ liệu như sau. Họ sẽ có dữ liệu khảo sát trên mười ngàn người đã mua sản phẩm của công ty trong một khoảng thời gian nhất định. Sau đó, để trả lời câu hỏi làm sao để phân loại mặt hàng nào có tiềm năng để quảng cáo và khuyến mãi, người phân tích dữ liệu sẽ sàng lọc lại các dữ liệu họ nhận được và trình bày những nhận định với các phòng ban liên quan thông qua những biểu đồ và bảng rút gọn để có thể đưa đến kết luận.

Vì vậy, việc phân tích dữ liệu có thể áp dụng được trong tất cả các công ty từ tài chính, dược, bán lẻ,...

Phân tích kinh doanh – Business Analyst

Khác với Data Analyst (DA), công việc của Business Analyst (BA) sẽ thiên hơn về phần đưa ra quyết định trong kinh doanh. Một BA sau khi nhận được dữ liệu đã chỉnh sửa và cắt tỉa từ DA sẽ đưa ra những dự báo, phân tích và tìm ra hướng đi tiếp theo để phát triển mô hình cũng như các bước tiếp theo để phát triển định hướng của công ty.

Với tầm quan trọng của BA, việc hiểu được dữ liệu đã được phân tích và đưa ra những câu hỏi để làm rõ dữ liệu là điều thiết yếu.

Quản lý sản phẩm – Product Manager (PM)

Công việc của người quản lý sản phẩm sẽ liên quan trực tiếp tới việc sản phẩm có phù hợp với khách hàng hay không? Sản phẩm có mang lại lợi ích cho khách hàng hay không? Vì vậy việc áp dụng Data Analysis vào phát triển sản phẩm cũng như tạo thêm nhiều sản phẩm phù hợp với nhu cầu và thị hiếu của khách hàng là một trong những công việc ưu tiên của các PM.

Digital Marketer – Tiếp thị số

Quảng cáo số những năm gần đây đang là một trong những yếu tố quan trọng để tiếp cận khách hàng và chuyển đổi. Tuy nhiên, việc cạnh tranh khốc liệt trên các khắp các mặt trận và nền tảng chạy quảng cáo đã khiến cho Digital Marketer phải càng ngày càng trau dồi thêm những kiến thức về dữ liệu để có thể đọc hiểu tốt hơn hành vi của người dùng mình muốn nhắm tới. Việc áp dụng Data Analysis vào ngành tiếp thị số sẽ giúp cho công ty tiết kiệm một khoảng tiền không nhỏ để tiếp cận đúng người hơn và tỉ lệ chuyển đổi tốt hơn.

Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)

Những nhà phân tích định lượng thường làm việc trong những môi trường liên quan tới tài chính và đầu tư. Họ sử dụng dữ liệu như một công cụ quan trọng để có thể quản trị rủi ro đầu tư, mở rộng mô hình, chọn mã cổ phiếu,...

Do hiểu được tầm quan trọng của Data Analysis trong áp dụng thực tiễn đối với nhiều ngành nghề hiện nay, Coder School có những khóa học về Data Analysis ngắn hạn cũng như khóa dài hạn về Machine Learning để giúp các bạn có thêm thể trau dồi những kỹ năng phục vụ cho công việc hoặc chuyển đổi qua lĩnh vực về dữ liệu.