Thế giới sở hữu lượng dữ liệu vô tận sẵn có để làm việc. Các công ty lớn như Google và Microsoft sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định, nhưng đây không phải là những nơi duy nhất thực hiện việc này. Cùng tìm hiểu về phân tích dữ liệu qua bài viết dưới đây nhé.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình đánh giá dữ liệu bằng các công cụ phân tích hoặc thống kê để khám phá thông tin hữu ích. Một vài công cụ trong số này là các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python. Microsoft Excel cũng phổ biến trong thế giới phân tích dữ liệu.
Khi dữ liệu được thu thập và sắp xếp bằng các công cụ này, kết quả sẽ được diễn giải để đưa ra quyết định. Kết quả cuối cùng có thể được phân phối dưới dạng tóm tắt hoặc dưới dạng trực quan như biểu đồ hoặc đồ thị.
>>>Xem thêm: Hướng dẫn cách tính phần trăm lợi nhuận mới nhất 2020
Quá trình trình bày phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu dưới dạng trực quan được gọi là trực quan hóa dữ liệu. Công cụ trực quan hóa dữ liệu làm cho công việc dễ dàng hơn. Các chương trình như Tableau hoặc Microsoft Power BI cung cấp cho bạn nhiều hình ảnh có thể mang lại dữ liệu sống động.
Có một số phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm khai phá dữ liệu (data mining), phân tích văn bản (text analytics) và kinh doanh thông minh/trí tuệ doanh nghiệp (business intelligence).
Phân tích dữ liệu được thực hiện như thế nào?
Phân tích dữ liệu là một chủ đề lớn và có thể bao gồm một số bước sau:
Xác định mục tiêu:
Bắt đầu bằng cách phác thảo một số mục tiêu được xác định rõ ràng. Để có được kết quả tốt nhất từ dữ liệu, các mục tiêu phải rõ ràng.
Đặt câu hỏi:
Tìm ra các câu hỏi bạn muốn trả lời bằng dữ liệu. Ví dụ, những chiếc xe thể thao màu đỏ có gặp tai nạn thường xuyên hơn những phương tiện khác không? Chỉ ra công cụ phân tích dữ
Thu thập dữ liệu:
Thu thập dữ liệu hữu ích để trả lời các câu hỏi. Trong ví dụ này, dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như DMV hoặc báo cáo tai nạn của cảnh sát, yêu cầu bảo hiểm và chi tiết nhập viện.
Data Scrubbing (“làm sạch” dữ liệu):
Dữ liệu thô có thể được thu thập ở một số định dạng khác nhau, với nhiều thứ không có giá trị và lộn xộn. Dữ liệu cần được “làm sạch” và chuyển đổi để các công cụ phân tích dữ liệu có thể nhập nó. Bước này rất quan trọng.
Phân tích dữ liệu:
Nhập dữ liệu “sạch” mới này vào các công cụ phân tích dữ liệu. Các công cụ này cho phép bạn khám phá dữ liệu, tìm mẫu và trả lời câu hỏi what-if (điều gì xảy ra, nếu…). Đây là nơi bạn tìm thấy kết quả!
Các loại dữ liệu trong nghiên cứu
Phân tích dữ liệu mỗi loại dữ liệu có một chất lượng hiếm có để mô tả mọi thứ sau khi gán một giá trị cụ thể cho nó. Để phân tích, bạn cần tổ chức các giá trị này, được xử lý và trình bày trong một bối cảnh nhất định, để làm cho nó hữu ích. Dữ liệu có thể ở các dạng khác nhau, đây là các loại dữ liệu chính
Dữ liệu định tính:
Khi dữ liệu được trình bày có từ ngữ và mô tả, chúng tôi gọi đó là dữ liệu định tính. Mặc dù bạn có thể quan sát này, nhưng nó chủ quan và do đó, khó trong nghiên cứu, đặc biệt là để so sánh.
Ví dụ: Dữ liệu chất lượng đại diện cho mọi thứ mô tả hương vị, kinh nghiệm, kết cấu hoặc ý kiến được coi là dữ liệu chất lượng. Loại dữ liệu này thường được thu thập thông qua các nhóm tập trung, phỏng vấn cá nhân hoặc sử dụng các câu hỏi mở trong các cuộc khảo sát.
Dữ liệu định lượng:
Bất kỳ dữ liệu nào được biểu thị bằng số lượng các số liệu được gọi là dữ liệu định lượng. Loại dữ liệu này có thể được phân biệt thành các loại, được nhóm, đo lường, tính toán hoặc xếp hạng.
Ví dụ: các câu hỏi như tuổi, thứ hạng, chi phí, chiều dài, cân nặng, điểm số, v.v … mọi thứ đều thuộc loại dữ liệu này. Bạn có thể trình bày đó ở định dạng đồ họa, biểu đồ hoặc bạn có thể áp dụng các phương pháp thống kê cho này. Bảng câu hỏi OMS (Hệ thống đo lường kết quả) trong các cuộc khảo sát là một nguồn thu thập dữ liệu số đáng kể.
Bài viết trên đã cho các bạn biết về Phân tích dữ liệu là gì. Cảm ơn các bạn đã xem qua bài viết của mình nhé.
>>Xem thêm: Những kinh nghiệm kinh doanh quần áo online không phải ai cũng biết
Lộc Đạt-tổng hợp
Tham khảo ( quantrimang, nordiccoder, … )
