Data Analytics là gì?
Là quá trình phân tích dữ liệu thô để tìm ra xu hướng và trả lời những câu hỏi, định nghĩa về phân tích dữ liệu bao gồm nhiều kỹ thuật với nhiều mục tiêu khác nhau.
Quá trình phân tích dữ liệu có thể cung cấp một bức tranh rõ ràng về vị trí hiện tại của bạn, bạn đã ở đâu và bạn sẽ nên đi đâu.
Nói chung, quá trình này bắt đầu với việc phân tích mô tả. Đây là quá trình mô tả các xu hướng lịch sử của dữ liệu. Phân tích mô tả nhằm mục đích trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?” Điều này thường liên quan đến việc đo lường các chỉ số truyền thống như lợi tức đầu tư (ROI). Các chỉ số được sử dụng sẽ khác nhau đối với từng ngành nghề kinh doanh. Phân tích mô tả không đưa ra dự đoán hoặc để có thể đưa ra các quyết định trực tiếp. Nó tập trung vào việc tóm tắt dữ liệu theo cách có ý nghĩa và mang tính mô tả.
Phần thiết yếu tiếp theo của phân tích dữ liệu là phân tích nâng cao . Phần này của khoa học dữ liệu tận dụng các công cụ tiên tiến để trích xuất dữ liệu, đưa ra dự đoán và khám phá xu hướng. Những công cụ này bao gồm thống kê cổ điển cũng như máy học. Các công nghệ máy học như mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc và hơn thế nữa cho phép phân tích nâng cao. Thông tin này cung cấp cái nhìn sâu sắc mới mẻ hơn từ dữ liệu hiện có. Phân tích nâng cao giải quyết các câu hỏi “điều gì xảy ra nếu?”.
Sự hoàn thiện của các kỹ thuật máy học, dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn với phi phí thấp đã cho phép sử dụng các kỹ thuật này trong nhiều ngành công nghiệp. Việc thu thập các bộ dữ liệu lớn là công cụ để thực hiện các kỹ thuật này. Phân tích dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp đưa ra kết luận có ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu đa dạng và phức tạp, điều này có thể thực hiện được nhờ những tiến bộ trong xử lý đồng thời và sức mạnh tính toán với chi phí thấp.
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn. Có bốn loại phân tích dữ liệu chính: phân tích mô tả (descriptive), phân tích chẩn đoán (diagnostic), phân tích tiên đoán (predictive) và phân tích quy luật (prescriptive). Mỗi loại có một mục tiêu khác nhau và một vị trí khác nhau trong quá trình phân tích dữ liệu. Đây cũng là những ứng dụng phân tích dữ liệu chính trong kinh doanh.
01. Phân tích mô tả (Descriptive analytics)
Giúp trả lời các câu hỏi về những gì đã xảy ra. Các kỹ thuật này tóm tắt các bộ dữ liệu lớn để mô tả kết quả cho các bên liên quan. Bằng cách phát triển các chỉ số hiệu suất chính (KPI), các chiến lược này có thể giúp theo dõi thành công hoặc thất bại. Các chỉ số như lợi tức đầu tư (ROI) được sử dụng trong nhiều ngành. Các thước đo chuyên biệt được phát triển để theo dõi hiệu suất trong các ngành cụ thể. Quá trình này yêu cầu thu thập dữ liệu liên quan, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Quá trình này cung cấp thông tin chi tiết cần thiết về hiệu suất trong quá khứ.
02. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics)
Giúp trả lời các câu hỏi về lý do tại sao sự việc lại xảy ra. Các kỹ thuật này bổ sung cho các phân tích mô tả cơ bản hơn. Nhà phân tích lấy những phát hiện từ phân tích mô tả và đào sâu hơn để tìm ra nguyên nhân. Các chỉ số hiệu suất được nghiên cứu thêm để tìm ra lý do tại sao chúng trở nên tốt hơn hoặc kém đi. Điều này thường xảy ra trong ba bước:
- Xác định các điểm bất thường trong dữ liệu. Đây có thể là những thay đổi bất ngờ trong một chỉ số hoặc một thị trường cụ thể.
- Dữ liệu có liên quan đến những bất thường đã xảy ra.
- Các kỹ thuật thống kê được sử dụng để tìm các mối quan hệ và xu hướng giải thích những bất thường này.
03. Phân tích dự đoán (Predictive analytics)
Giúp trả lời các câu hỏi về những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Các kỹ thuật này sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng và xác định xem chúng có khả năng tái diễn hay không. Các công cụ phân tích dự đoán cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về những gì có thể xảy ra trong tương lai và các kỹ thuật của nó bao gồm nhiều kỹ thuật thống kê và học máy, chẳng hạn như: mạng nơ-ron, cây quyết định và hồi quy.
04. Phân tích quy luật (Prescriptive analytics)
Giúp trả lời các câu hỏi về những việc nên làm. Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích dự đoán, bạn có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt khi đối mặt với sự không chắc chắn. Các kỹ thuật phân tích mô tả dựa trên các chiến lược học máy có thể tìm thấy các mẫu trong bộ dữ liệu lớn. Bằng cách phân tích các quyết định và sự kiện trong quá khứ, có thể ước tính khả năng xảy ra các kết quả khác nhau.
Những loại phân tích dữ liệu này cung cấp cái nhìn sâu sắc mà doanh nghiệp cần để đưa ra các quyết định hiệu quả và hiệu quả. Được sử dụng kết hợp, chúng cung cấp sự hiểu biết toàn diện về nhu cầu và cơ hội của công ty.
Vai trò của Phân tích dữ liệu là gì?
Các nhà phân tích dữ liệu tồn tại ở giao điểm của công nghệ thông tin, thống kê và kinh doanh. Họ kết hợp các lĩnh vực này để giúp các doanh nghiệp và tổ chức thành công. Mục tiêu chính của nhà phân tích dữ liệu là tăng hiệu quả và cải thiện hiệu suất bằng cách khám phá các mẫu trong dữ liệu.
Nhà phân tích dữ liệu làm việc với dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Các bước chính trong quy trình phân tích dữ liệu là
- Khai thác dữ liệu
- Quản lý dữ liệu
- Phân tích thống kê
- Trình bày dữ liệu.
Tầm quan trọng và sự cân bằng của các bước này phụ thuộc vào dữ liệu đang được sử dụng và mục tiêu của phân tích.
Khai thác dữ liệu (Data mining) là một quá trình cần thiết cho nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu.
Điều này liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Chúng có thể bao gồm văn bản viết, cơ sở dữ liệu phức tạp lớn hoặc dữ liệu cảm biến thô.
Các bước quan trọng trong quá trình này là
- trích xuất
- chuyển đổi
- tải dữ liệu (thường được gọi là ETL.- extract, transform, load data )
Các bước này chuyển đổi dữ liệu thô thành một định dạng hữu ích và có thể quản lý được.
Điều này chuẩn bị dữ liệu để lưu trữ và phân tích.
Khai thác dữ liệu nói chung là bước tốn nhiều thời gian nhất trong quy trình phân tích dữ liệu.
Quản lý dữ liệu hoặc lưu trữ dữ liệu là một khía cạnh quan trọng khác trong công việc của một nhà phân tích dữ liệu.
Kho dữ liệu liên quan đến việc thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu cho phép dễ dàng truy cập vào các kết quả của khai thác dữ liệu. Bước này thường liên quan đến việc tạo và quản lý cơ sở dữ liệu SQL. Cơ sở dữ liệu phi quan hệ và NoSQL cũng đang trở nên phổ biến hơn.
Phân tích thống kê cho phép các nhà phân tích tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. Cả thống kê và kỹ thuật học máy đều được sử dụng để phân tích dữ liệu. Dữ liệu lớn được sử dụng để tạo ra các mô hình thống kê tiết lộ các xu hướng trong dữ liệu. Sau đó, các mô hình này có thể được áp dụng cho dữ liệu mới để đưa ra dự đoán và thông báo cho việc ra quyết định. Các ngôn ngữ lập trình thống kê như R hoặc Python (với pandas ) là cần thiết cho quá trình này.
Ngoài ra, các thư viện và gói mã nguồn mở như TensorFlow cho phép phân tích nâng cao.
Bước cuối cùng trong hầu hết các quy trình phân tích dữ liệu là trình bày dữ liệu. Bước này cho phép chia sẻ thông tin chi tiết với các bên liên quan. Trực quan hóa dữ liệu thường là công cụ quan trọng nhất trong việc trình bày dữ liệu. Hình ảnh trực quan hấp dẫn có thể giúp kể câu chuyện trong dữ liệu có thể giúp các giám đốc điều hành và người quản lý hiểu được tầm quan trọng của những thông tin chi tiết này.
Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?
Các ứng dụng của phân tích dữ liệu rất rộng rãi. Phân tích dữ liệu lớn có thể tối ưu hóa hiệu quả trong nhiều ngành khác nhau. Cải thiện hiệu suất cho phép các doanh nghiệp thành công trong một thế giới ngày càng cạnh tranh.
Một trong những nơi áp dụng sớm nhất là lĩnh vực tài chính . Phân tích dữ liệu có một vai trò quan trọng trong ngành tài chính ngân hàng, được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro. Điểm tín dụng là một ví dụ về phân tích dữ liệu ảnh hưởng đến tất cả mọi người. Các điểm số này sử dụng nhiều điểm dữ liệu để xác định rủi ro cho vay. Phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận nhằm nâng cao hiệu quả và giảm rủi ro cho các tổ chức tài chính.
Tuy nhiên, việc sử dụng phân tích dữ liệu không chỉ là tối đa hóa lợi nhuận và ROI. Phân tích dữ liệu có thể cung cấp thông tin quan trọng cho chăm sóc sức khỏe (tin học sức khỏe), phòng chống tội phạm và bảo vệ môi trường. Các ứng dụng phân tích dữ liệu này sử dụng các kỹ thuật này để cải thiện thế giới của chúng ta.
Mặc dù thống kê và phân tích dữ liệu luôn được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, các kỹ thuật phân tích tiên tiến và dữ liệu lớn cho phép tạo ra nhiều hiểu biết mới. Các kỹ thuật này có thể tìm ra xu hướng trong các hệ thống phức tạp. Các nhà nghiên cứu hiện đang sử dụng máy học để bảo vệ động vật hoang dã .
Việc sử dụng phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe đã phổ biến. Dự đoán kết quả của bệnh nhân, phân bổ hiệu quả kinh phí và cải thiện kỹ thuật chẩn đoán chỉ là một vài ví dụ về cách phân tích dữ liệu đang cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe. Ngành công nghiệp dược phẩm cũng đang được cách mạng hóa bằng máy học. Khám phá ma túy là một nhiệm vụ phức tạp với nhiều biến số. Học máy có thể cải thiện đáng kể việc khám phá thuốc . Các công ty dược phẩm cũng sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu thị trường thuốc và dự đoán doanh số bán hàng của họ.
Internet vạn vật (IoT) là một lĩnh vực được sử dụng cùng với học máy. Những thiết bị này mang lại cơ hội tuyệt vời cho việc phân tích dữ liệu. Các thiết bị IoT thường chứa nhiều cảm biến thu thập các điểm dữ liệu có ý nghĩa cho hoạt động của chúng. Các thiết bị như bộ điều nhiệt Nest theo dõi chuyển động và nhiệt độ để điều chỉnh hệ thống sưởi và làm mát. Các thiết bị thông minh như thế này có thể sử dụng dữ liệu để học hỏi và dự đoán hành vi của bạn . Điều này sẽ cung cấp khả năng tự động hóa trước cho ngôi nhà có thể thích ứng với cách bạn sống.
Các ứng dụng của phân tích dữ liệu dường như là vô tận. Ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập mỗi ngày – điều này mang đến những cơ hội mới để áp dụng phân tích dữ liệu vào nhiều lĩnh vực khác của kinh doanh, khoa học và cuộc sống hàng ngày.
Câu hỏi thường gặp về Phân tích dữ liệu
Vai trò của phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu giúp các cá nhân và tổ chức hiểu được dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu thường phân tích dữ liệu thô để có thông tin chi tiết và xu hướng. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để giúp các tổ chức đưa ra quyết định và thành công.
Các loại phân tích dữ liệu là gì?
Có nhiều loại phân tích dữ liệu khác nhau bao gồm phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và quy luật. Mỗi loại được sử dụng cho các mục đích cụ thể tùy thuộc vào câu hỏi mà nhà phân tích dữ liệu đang cố gắng trả lời. Ví dụ: một nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng phân tích chẩn đoán để tìm ra lý do tại sao điều gì đó lại xảy ra.
Các công cụ phân tích được sử dụng trong phân tích dữ liệu là gì?
Có nhiều công cụ khác nhau được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Một số nhà phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm thông minh kinh doanh, chẳng hạn như Tableau . Những người khác có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình như SQL hoặc Python , có nhiều thư viện thống kê và hình ảnh hóa khác nhau.
Sự phát triển nghề nghiệp trong phân tích dữ liệu là gì?
Theo O * NET, mức tăng trưởng dự kiến cho các nhà phân tích dữ liệu là 15% trong giai đoạn 2020-2030. Trung bình, các nhà phân tích dữ liệu kiếm được 98.230 đô la vào năm 2020. Tuy nhiên, mức lương thưởng cho các nhà phân tích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào nơi họ làm việc và họ làm việc trong ngành gì.
Nguyễn Thế Đông
(theo https://www.mastersindatascience.org/learning/what-is-data-analytics)
