Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là gì?

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.

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) còn được sử dụng bởi các doanh nghiệp nhỏ, các công ty bán lẻ, trong y học và thậm chí cả thế giới thể thao. Nó là một ngôn ngữ phổ quát và quan trọng hơn bao giờ hết.

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.

Quá trình trình bày 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 liệu nào sẽ nhận được kết quả tốt nhất cho câu hỏi của bạn.
• 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!
• Rút ra kết luận và đưa ra dự đoán: Hãy rút ra kết luận từ dữ liệu của bạn. Những kết luận này có thể được tóm tắt trong một báo cáo, biểu đồ trực quan hoặc cả hai để có được kết quả đúng.