phan-tich-du-lieu-la-gi

Phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng của phân tích dữ liệu vào đời sống

Phân tích dữ liệu giúp người dùng khai thác và đào sâu khối lượng thông tin khổng lồ được cập nhật hằng ngày, hằng giờ. Đối với doanh nghiệp, phân tích dữ liệu là bước quan trọng để nhìn nhận mọi vấn đề một cách trực quan và toàn diện nhất.

Phân tích dữ liệu là gì?

Định nghĩa về phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu (Data analysis) được xem là quá trình cải thiện, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm khai phá thông tin hữu ích. Các doanh nghiệp sẽ tận dụng những thông tin này để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác nhất.

phan-tich-du-lieu-la-gi

Vì vậy, mục đích của việc phân tích dữ liệu là chắt lọc ra các thông tin cần thiết từ dữ liệu gốc. Một số tổ chức thực hiện phân tích dữ liệu để dự đoán, mô tả và tăng hiệu suất kinh doanh.

Tại sao cần phải thực hiện phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về mọi khía cạnh liên quan đến khách hàng của mình, chẳng hạn như: hành vi, sở thích mua sắm, nhân khẩu học, thói quen tiêu dùng,…

Ngoài ra, phân tích dữ liệu còn hỗ trợ cho công việc quản lý của các ban lãnh đạo, người đứng đầu trong tổ chức. Giải pháp này giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên thực tế chứ không phải đơn thuần là trực giác. Nhờ phân tích dữ liệu, hiệu suất làm việc của doanh nghiệp bạn sẽ tăng lên gấp nhiều lần.

Các phương pháp phân tích dữ liệu

Khai phá dữ liệu

Phương pháp này còn được gọi là phân tích văn bản. Khai phá dữ liệu giúp người dùng khám phá một mẫu trong tập dữ liệu lớn thông qua các công cụ khai thác hoặc cơ sở dữ liệu. Với phương pháp này, những dữ liệu dạng thô sẽ trở thành thông tin hữu ích trong kinh doanh.

Khai phá dữ liệu thường đi kèm với công cụ Business Intelligence trên thị trường. Sự kết hợp tạo ra tiền đề giúp đưa ra các quyết định kinh doanh chuẩn xác nhất.

phan-tich-du-lieu-la-gi

Phân tích thống kê

Phương pháp này giúp bạn giải đáp được thắc mắc “Vấn đề gì đang xảy ra?”. Phân tích thống kê sử dụng dữ liệu trong quá khứ trên trang tổng quan. Công việc của chúng là thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu. Đây là phương pháp phân tích một tập hoặc một mẫu dữ liệu.

Phân tích thống kê được chia thành hai phương pháp chính là:

  • Phân tích suy luận: Dựa trên một dữ liệu, người dùng có thể đưa ra nhiều kết luận thông qua các mẫu dữ liệu khác nhau.
  • Phân tích mô tả: Giúp người dùng thấy được giá trị trung bình và độ lệch của dữ liệu liên tục (continuous data), tỷ lệ phần trăm và tần suất của dữ liệu phân loại (categorical data).

Phân tích chẩn đoán

Đối với phương pháp này, bạn sẽ biết được “Vì sao vấn đề lại xảy ra?”. Phân tích chẩn đoán đặc biệt phù hợp cho việc xác định mẫu hành vi của dữ liệu, giúp bạn nhận diện được một vấn đề mới xuất hiện trong quy trình kinh doanh của mình. Phương pháp này giống như một “đơn thuốc” chẩn đoán giúp bạn khắc phục những “căn bệnh” mới hiệu quả.

phan-tich-du-lieu-la-gi

Phân tích dự đoán

Đúng như cái tên của nó, phân tích dự đoán sẽ giải đáp cho bạn “Những vấn đề có thể xảy ra?”. Tất nhiên, những vấn đề này nằm ở thì tương lai, hiện tại chúng vẫn chưa xuất hiện. Chúng sẽ dựa trên các dữ liệu trong quá khứ hoặc hiện tại để đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai. Tuy nhiên, tất cả dự đoán đều là ước tính, không thể đúng 100%. Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào lượng thông tin bạn có và khả năng khai thác chúng.

Phân tích quyết định

Đây là một trong các phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất trong nghiên cứu. Phân tích quyết định sử dụng dữ liệu thô để phân tích và đưa ra kết luận thiết thực nhất cho doanh nghiệp. Ngoài ra, các thông tin của phương pháp này khá dễ hiểu, dễ áp dụng. Thông qua phân tích quyết định, bạn sẽ biết được điểm yếu, điểm mạnh của doanh nghiệp để điều chỉnh chiến lược kinh doanh hợp lý hơn.

Ứng dụng của phân tích dữ liệu

Giao thông vận tải

Phân tích dữ liệu có khả năng đồng bộ hóa toàn bộ dữ liệu trong lĩnh vực giao thông vận tải. Việc này giúp người dùng thiết lập các kế hoạch và chiến lược cụ thể nhằm: giảm tắc nghẽn giao thông, hạn chế tai nạn, sự cố, thay đổi tuyến đường,…

phan-tich-du-lieu-la-gi

Bên cạnh đó, phân tích dữ liệu còn làm tăng trải nghiệm người dùng trong các chuyến du lịch nhờ vào khả năng ghi lại các thông tin thu thập từ phương tiện truyền thông xã hội. Dựa trên dữ liệu đó, những gói du lịch sẽ được cá nhân hóa, phù hợp với sở thích và nhu cầu của khách hàng.

Logistics

Nhờ phân tích dữ liệu, người dùng có thể chọn được các tuyến đường vận chuyển phù hợp nhất. Điều này không chỉ giúp nhân viên giao hàng tiết kiệm thời gian, mà còn giúp khách hàng hài lòng hơn.

Với thiết bị GPS, người dùng có thể theo dõi trạng thái thời gian thực của đơn hàng được gửi đi. Thế nên, ta không thể phủ nhận được tầm quan trọng của phân tích dữ liệu đối với việc mua sắm trực tuyến.

Sản xuất

Những công cụ như: phân tích dự đoán, phân tích mô tả, lập ngân sách,…, giúp ngành sản xuất duy trì hoạt động hiệu quả hơn. Với dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể biết được số lượng sản phẩm cần thiết để sản xuất. Ngoài ra, phân tích dữ liệu còn giúp hiệu quả sản xuất tăng, mang lại lợi nhuận cao chủ doanh nghiệp.

phan-tich-du-lieu-la-gi

Giáo dục

Trong bối cảnh hiện nay, phân tích dữ liệu là phương pháp cần thiết đối với lĩnh vực giáo dục. Công cụ này hỗ trợ nhà trường phân loại, ước tính, tra khảo,…, thông tin và hoàn cảnh cụ thể của học sinh. Phân tích dữ liệu giúp hợp lý hóa quá trình học tập và cải thiện công tác quản lý.

Tài chính ngân hàng

Đối với lĩnh vực ngân hàng, phân tích dữ liệu giúp người dùng quản lý tài nguyên hiệu quả hơn. Giải pháp này cũng hạn chế được các rủi ro, trục trặc từ dữ liệu khách hàng. Với phương pháp phân tích dữ liệu, ngân hàng sẽ định lượng được khách hàng mình mong muốn. Ngoài ra, thông qua các dữ liệu, ngân hàng có thể tìm ra hướng phát triển theo nhu cầu của thị trường.

Kinh doanh

Phân tích dữ liệu giúp các chuyên giá kinh doanh dễ dàng kiểm tra và đánh giá về: thị trường, sản phẩm, năng suất chung của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, họ có thể thiết lập và chắt lọc các phép đo chất lượng thông tin, đảm bảo đáp ứng nhu cầu chi tiết về thông tin kinh doanh.

phan-tich-du-lieu-la-gi

Phân tích dữ liệu mang lại giá trị thiết thực cho nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau. Giải pháp này đóng góp một vai trò to lớn trong việc định hình các chiến lược kinh doanh hiệu quả. Hy vọng qua bài viết trên, bạn đã tiếp thu thêm những kiến thức về phân tích dữ liệu. Chúc bạn thành công khi áp dụng phương pháp này!

Những câu hỏi thường gặp về phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu bao gồm mấy bước?

Một quy trình phân tích dữ liệu bao gồm 6 bước cơ bản: xác định mục tiêu, thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, diễn giải dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Có các công cụ phân tích dữ liệu nào?

Tableau
Python
SAS
Excel
KNIME
Lập trình R

Điểm khác nhau giữa dữ liệu liên tục và dữ liệu phân loại là gì?

Dữ liệu liên tục: Loại dữ liệu này không bị giới hạn ở các giá trị riêng biệt, chúng có thể là bất kỳ các giá trị nào trong phạm vi liên tục. Về cơ bản, dữ liệu liên tục luôn được định dạng là số.
Dữ liệu phân loại: Loại dữ liệu này có một giá trị cụ thể, chúng có thể được định dạng là số hoặc các đặc trưng mang tính khu biệt khác.

Big data là gì?

Big data hay còn được gọi là dữ liệu lớn. Đây chính là nguồn thông tin có dung lượng lớn và tốc độ cao. Chúng đòi hỏi người dùng phải có các phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất để đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình chính xác hơn.

Mọi thắc mắc và góp ý liên quan, xin vui lòng liên hệ ngay Tino Group để được tư vấn chi tiết hoặc Fanpage để cập nhật những thông tin mới nhất nhé!

Tinh gọn quy trình – chạm đỉnh doanh thu – Tino Group tự tin đồng hành cùng doanh nghiệp Việt trên hành trình chuyển đổi số!

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Tổng đài miễn phí: 1800 6734
  • Email: info@tino.org
  • Website: www.tino.org

Bình luận

Your email address will not be published.