Công việc phân tích dữ liệu (DA) gồm những gì ?

Công việc phân tích dữ liệu là thực hành làm việc với dữ liệu để thu thập thông tin hữu ích, sau đó có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định sáng suốt. Khi bạn làm việc với số liệu này là công việc nền tảng và quan trọng nhất nó sẽ là tiền đề cho bạn hiểu được Khoa học dữ liệu (DS)  làm gì và các chuyên gia phân tích nghiệp vụ kinh doanh (BA)  làm gì hay các chuyên gia tình báo kinh doanh (BI)  sẽ làm gì ?

CÔNG VIỆC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Tầm quan trọng của dữ liệu

Sherlock Holme tuyên bố trong cuốn sách A Scandal ở Bohemia của Sir Arthur Conan Doyle: “Thật là sai lầm khi đưa ra lý thuyết trước khi có dữ liệu.

Ý tưởng này nằm ở gốc rễ của phân tích dữ liệu. Khi chúng ta có thể trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu, nó cho phép chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn. Và chúng ta đang sống trong thời kỳ mà chúng ta có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết trong tầm tay.

Các công ty đang tận dụng lợi ích của việc tận dụng dữ liệu một cách khôn ngoan. Phân tích dữ liệu có thể giúp một ngân hàng cá nhân hóa các tương tác của khách hàng, một hệ thống chăm sóc sức khỏe để dự đoán nhu cầu sức khỏe trong tương lai hoặc một công ty giải trí tạo ra thành công lớn tiếp theo khi phát trực tuyến.

Báo cáo Tương lai Việc làm năm 2020 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã liệt kê các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học là công việc mới nổi hàng đầu, theo sau là các chuyên gia AI và máy học, và các chuyên gia dữ liệu lớn . Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về quy trình phân tích dữ liệu, các loại phân tích dữ liệu khác nhau và các khóa học được đề xuất để giúp bạn bắt đầu trong lĩnh vực thú vị này.

Nhiều người quan tâm:  Phân biệt phân tích nghiệp vụ: BA với phân tích kinh doanh thông minh: BI

Quy trình phân tích dữ liệu

Khi dữ liệu có sẵn cho các công ty tiếp tục phát triển cả về số lượng và độ phức tạp, do đó cũng cần có một quy trình hiệu quả và hiệu quả để khai thác giá trị của dữ liệu đó. Quá trình phân tích dữ liệu thường di chuyển qua một số giai đoạn lặp đi lặp lại. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn từng.

  • Xác định câu hỏi kinh doanh mà bạn muốn trả lời. Công ty đang cố gắng giải quyết vấn đề gì? Bạn cần đo lường cái gì, và bạn sẽ đo lường nó như thế nào?
  • Thu thập các tập dữ liệu thô mà bạn cần để giúp bạn trả lời câu hỏi đã xác định. Việc thu thập dữ liệu có thể đến từ các nguồn nội bộ, như phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của công ty hoặc từ các nguồn thứ cấp, như hồ sơ chính phủ hoặc giao diện lập trình ứng dụng truyền thông xã hội (API).
  • Làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích. Điều này thường liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp và bất thường, điều chỉnh sự không nhất quán, chuẩn hóa cấu trúc và định dạng dữ liệu cũng như xử lý khoảng trắng và các lỗi cú pháp khác.
  • Phân tích dữ liệu. Bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau, bạn có thể bắt đầu tìm ra các xu hướng, mối tương quan, ngoại lệ và các biến thể kể một câu chuyện. Trong giai đoạn này, bạn có thể sử dụng khai thác dữ liệu để khám phá các mẫu trong cơ sở dữ liệu hoặc phần mềm trực quan hóa dữ liệu để giúp chuyển đổi dữ liệu sang định dạng đồ họa dễ hiểu.
  • Giải thích kết quả phân tích của bạn để xem dữ liệu đã trả lời câu hỏi ban đầu của bạn tốt như thế nào. Bạn có thể đưa ra đề xuất nào dựa trên dữ liệu? Những hạn chế đối với kết luận của bạn là gì?
Nhiều người quan tâm:  Phân tích nghiệp vụ là gì (BA)?

Các loại phân tích dữ liệu (có ví dụ)

Dữ liệu có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ các quyết định theo nhiều cách khác nhau. Để xác định cách tốt nhất để phân tích ngày của bạn, bạn có thể tự làm quen với bốn loại phân tích dữ liệu thường được sử dụng trong lĩnh vực này.

Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét từng phương pháp phân tích dữ liệu này, cùng với ví dụ về cách mỗi phương pháp có thể được áp dụng trong thế giới thực.

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra. Loại phân tích này giúp mô tả hoặc tóm tắt dữ liệu định lượng bằng cách trình bày các số liệu thống kê. Ví dụ: phân tích thống kê mô tả có thể cho thấy sự phân bổ doanh số bán hàng trong một nhóm nhân viên và số liệu bán hàng trung bình trên mỗi nhân viên.

Phân tích mô tả trả lời câu hỏi, “điều gì đã xảy ra?”

Phân tích chẩn đoán

Nếu phân tích mô tả xác định “cái gì”, thì phân tích chẩn đoán xác định “tại sao”. Giả sử một phân tích mô tả cho thấy một lượng bệnh nhân bất thường trong bệnh viện. Đi sâu hơn vào dữ liệu có thể tiết lộ rằng nhiều bệnh nhân trong số này có chung các triệu chứng của một loại virus cụ thể. Phân tích chẩn đoán này có thể giúp bạn xác định rằng một tác nhân lây nhiễm — “lý do tại sao” — dẫn đến dòng bệnh nhân đông đúc.

Nhiều người quan tâm:  Khoa học dữ liệu (DS) khác với Phân tích dữ liệu (DA) ntn ?

Phân tích chẩn đoán trả lời câu hỏi, “tại sao nó lại xảy ra?”

Phân tích tiên đoán

Cho đến nay, chúng tôi đã xem xét các loại phân tích kiểm tra và đưa ra kết luận về quá khứ. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu để hình thành các dự báo về tương lai. Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể nhận thấy rằng một sản phẩm nhất định đã có doanh số bán hàng tốt nhất trong các tháng 9 và 10 hàng năm, dẫn đến việc bạn có thể dự đoán một mức cao tương tự trong năm sắp tới.

Phân tích dự đoán trả lời câu hỏi, “điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”

Phân tích theo quy định

Phân tích mô tả lấy tất cả những hiểu biết sâu sắc thu thập được từ ba loại phân tích đầu tiên và sử dụng chúng để hình thành các khuyến nghị về cách một công ty nên hành động. Sử dụng ví dụ trước của chúng tôi, loại phân tích này có thể đề xuất một kế hoạch thị trường để xây dựng dựa trên sự thành công của những tháng doanh thu cao và khai thác các cơ hội tăng trưởng mới trong những tháng chậm hơn.

Phân tích mô tả trả lời câu hỏi, “chúng ta nên làm gì với nó?”

Kết luận công việc phân tích dữ liệu

Với phần công việc được mô tả ở trên thì phân tích dữ liệu được dùng nhiều trong nghiên cứu  học thuật, nghiên cứu khoa học, dịch tễ, kinh tế, tài chính, thống kê …; Khi bạn hiểu rõ được công việc của phân tích dữ liệu là gì thì bạn cũng sẽ dễ dàng hiểu được công việc của các nhà khoa học dữ liệu, các nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh, các chuyên gia phân tích kinh doanh thông minh.

Có thể bạn cũng thích

2 thoughts on “Công việc phân tích dữ liệu (DA) gồm những gì ?

  1. Pingback: [Tất tần tật] Chương trình máy học là gì ? (Machine learning - ML) - Phân tích nghiệp vụ

  2. Pingback: tầm quan trọng của phân tích dữ liệu - Trang tin tin tức cần thiết

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.