Dịch vụ phân tích dữ liệu (DA) doanh nghiệp chuyên nghiệp nhất; Chúng tôi cung cấp dịch vụ hỗ trợ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và nhanh chóng; Nếu quý công ty của bạn cần phân tích dữ liệu đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn miễn phí và hỗ trợ nhanh chóng nhất.
DỊCH VỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?
Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách thức kinh doanh hiệu quả hơn. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới — và tốt hơn —.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học xử lý dữ liệu thô cho con người.
Lợi ích của DA
- Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó.
- Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất, hoạt động hiệu quả hơn, tối đa hóa lợi nhuận hoặc đưa ra các quyết định có định hướng chiến lược hơn.
- Các kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học xử lý dữ liệu thô cho con người.
- Các cách tiếp cận khác nhau đối với phân tích dữ liệu bao gồm xem xét điều gì đã xảy ra (phân tích mô tả), tại sao điều gì đó đã xảy ra (phân tích chẩn đoán), điều gì sẽ xảy ra (phân tích dự đoán) hoặc điều gì nên làm tiếp theo (phân tích mô tả).
- Phân tích dữ liệu dựa trên nhiều công cụ phần mềm khác nhau, từ bảng tính, trực quan hóa dữ liệu và công cụ báo cáo, chương trình khai thác dữ liệu hoặc ngôn ngữ nguồn mở để thao tác dữ liệu tốt nhất.
Các bước phân tích dữ liệu
Quá trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm một số bước khác nhau:
- Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được chia theo danh mục.
- Bước thứ hai trong phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, camera, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân viên.
- Một khi dữ liệu được thu thập, nó phải được tổ chức để có thể phân tích. Điều này có thể diễn ra trên bảng tính hoặc dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.
- Dữ liệu sau đó được làm sạch trước khi phân tích. Điều này có nghĩa là nó được làm sạch và kiểm tra để đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi, và nó không phải là không hoàn chỉnh. Bước này giúp sửa bất kỳ lỗi nào trước khi nó chuyển đến một nhà phân tích dữ liệu để phân tích.
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản.
- Phân tích mô tả: Phân tích này mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt xem có tăng lên không? Doanh số tháng này có mạnh hơn tháng trước không?
- Phân tích chẩn đoán: Điều này tập trung nhiều hơn vào lý do tại sao điều gì đó đã xảy ra. Điều này liên quan đến các đầu vào dữ liệu đa dạng hơn và một chút giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị mới nhất đó có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?
- Phân tích dự đoán: Điều này chuyển sang những gì có khả năng xảy ra trong thời gian tới. Điều gì đã xảy ra với doanh số bán hàng vào lần cuối cùng chúng ta trải qua một mùa hè nóng nực? Có bao nhiêu mô hình thời tiết dự đoán một mùa hè nóng bức trong năm nay?
- Phân tích mô tả: Điều này gợi ý một quá trình hành động. Nếu khả năng xảy ra mùa hè nóng nực được đo lường bằng mức trung bình của năm mô hình thời tiết này là trên 58%, chúng ta nên thêm một ca làm việc buổi tối cho nhà máy bia và thuê thêm một bể chứa để tăng sản lượng.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Có một số phương pháp và kỹ thuật phân tích khác nhau mà nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng để xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin. Một số phương pháp phổ biến nhất được liệt kê dưới đây.
- Phân tích hồi quy đòi hỏi phải phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc để xác định cách một thay đổi của một biến này có thể ảnh hưởng đến sự thay đổi của một biến khác.
- Phân tích nhân tố đòi hỏi phải lấy một tập dữ liệu lớn và thu nhỏ nó thành một tập dữ liệu nhỏ hơn. Mục tiêu của hoạt động này là cố gắng khám phá các xu hướng tiềm ẩn mà nếu không thì khó thấy hơn.
- Phân tích theo nhóm là quá trình chia nhỏ tập dữ liệu thành các nhóm dữ liệu giống nhau, thường được chia thành nhân khẩu học khách hàng. Điều này cho phép các nhà phân tích dữ liệu và những người sử dụng phân tích dữ liệu khác đi sâu hơn vào các con số liên quan đến một tập hợp con dữ liệu cụ thể.
- Mô phỏng Monte Carlo mô phỏng xác suất của các kết quả khác nhau xảy ra. Thường được sử dụng để giảm thiểu rủi ro và ngăn ngừa tổn thất, những mô phỏng này kết hợp nhiều giá trị và biến số và thường có khả năng dự báo lớn hơn so với các cách tiếp cận phân tích dữ liệu khác.
- Phân tích chuỗi thời gian theo dõi dữ liệu theo thời gian và củng cố mối quan hệ giữa giá trị của điểm dữ liệu và sự xuất hiện của điểm dữ liệu. Kỹ thuật phân tích dữ liệu này thường được sử dụng để phát hiện các xu hướng theo chu kỳ hoặc để lập các dự báo tài chính.
Hiểu đúng về phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu đa dạng. Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc có thể được sử dụng để cải thiện mọi thứ. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng và số liệu mà nếu không sẽ bị mất trong khối lượng lớn thông tin. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc hệ thống.
Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho nhiều máy khác nhau, sau đó phân tích dữ liệu để lập kế hoạch tốt hơn cho khối lượng công việc để các máy hoạt động gần với công suất cao nhất.
Phân tích dữ liệu có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ ra những điểm nghẽn trong sản xuất. Các công ty trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho những người chơi giúp phần lớn người chơi hoạt động tích cực trong trò chơi. Các công ty nội dung sử dụng nhiều phân tích dữ liệu giống nhau để giữ cho bạn nhấp, xem hoặc sắp xếp lại nội dung để có được một chế độ xem khác hoặc một nhấp chuột khác.
Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Việc triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách thức kinh doanh hiệu quả hơn và bằng cách lưu trữ một lượng lớn dữ liệu. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới — và tốt hơn —.
Pingback: Hướng dẫn mô hình dự báo thông dụng: AR MA ARIMA - Phân tích nghiệp vụ
Pingback: Thiết kế bộ câu hỏi khảo sát: hồi quy EFA CB-SEM PLS-SEM - Phân tích nghiệp vụ