Trong thời đại dữ liệu số hiện nay, việc thu thập và phân tích dữ liệu là rất quan trọng để đưa ra được những chiến lược, quyết định đúng đắn trong doanh nghiệp. Vậy phân tích dữ liệu là gì? Quy trình phân tích gồm bao nhiêu bước? Và có công cụ hỗ trợ nào không? Cùng khám phá bài viết dưới đây của HR Insider nhé!
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, xử lý và diễn giải các dữ liệu để tìm ra các thông tin, mẫu hình và xu hướng có ý nghĩa. Quá trình này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tình hình hiện tại, cũng như dự đoán và đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu không chỉ dựa trên các con số, mà còn cần kết hợp sự sáng tạo, trực giác và các kỹ năng phân tích để tìm ra những thông tin có giá trị.
Vai trò của việc phân tích dữ liệu
Việc phân tích dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong quá trình ra quyết định và quản lý doanh nghiệp hiệu quả. Với các thông tin thu được từ phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường và các hoạt động kinh doanh của mình. Từ đó, họ có thể đề ra các chiến lược, kế hoạch phù hợp nhằm tăng doanh thu, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Phân tích dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng
Ngoài ra, phân tích dữ liệu còn giúp doanh nghiệp phát hiện và khắc phục các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình kinh doanh. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi và nhu cầu của khách hàng, doanh nghiệp có thể cải thiện chất lượng sản phẩm/dịch vụ, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và xây dựng các chiến dịch marketing hiệu quả hơn. Việc phân tích dữ liệu cũng giúp các doanh nghiệp thích nghi nhanh chóng với những thay đổi trong thị trường và môi trường kinh doanh.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản
Có nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản mà các doanh nghiệp và chuyên gia SEO content có thể áp dụng, bao gồm:
Phân tích mô tả (Descriptive analysis)
Đây là kỹ thuật phân tích cơ bản nhất, nhằm mô tả và tóm tắt các đặc điểm của dữ liệu. Tuy nhiên, cách phân tích này sẽ không đưa ra dự đoán hoặc kết luận cho vấn đề đang mô tả. Các công cụ thường sử dụng cho kỹ thuật phân tích này gồm các biểu đồ, thống kê cơ bản như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn,…
Phân tích so sánh (Comparative analysis)
Kỹ thuật này sẽ giúp bạn so sánh các chỉ số, biểu đồ giữa các nhóm dữ liệu khác nhau để tìm ra sự khác biệt và mối quan hệ giữa chúng. Ví dụ rõ nét cho kỹ thuật phân tích này là sự so sánh lượng truy cập và chuyển đổi giữa các trang web, các chiến dịch quảng cáo,… trong marketing.
Có nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu
Phân tích tương quan (Correlation analysis)
Kỹ thuật này sẽ giúp bạn biết được mối quan hệ giữa các biến số và xác định xem chúng có liên quan với nhau như thế nào. Ví dụ như mối tương quan giữa lượng truy cập và số lượng đơn hàng.
Phân tích hồi quy (Regression analysis)
Kỹ thuật này xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Từ đó, nhà quản trị có thể dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập. Đồng thời, hiểu sâu sắc về mối liên kết giữa các yếu tố trong một trường hoặc một tệp thông tin.
Tham khảo thêm về các kỹ năng của nhà quản trị cần có giúp phát triển thuận lợi con đường sự nghiệp.
Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)
Phân tích chuỗi thời gian chính là phân tích các xu hướng, mẫu hình và biến động của dữ liệu theo thời gian. Ví dụ như việc phân tích lượng truy cập website theo từng tháng, quý để đánh giá các giải pháp SEO và tối ưu website liệu có hiệu quả.
Phân tích tổ hợp (Cohort analysis)
Đây là phương pháp chia các cá nhân, khách hàng hoặc đối tượng khác thành các nhóm (gọi là tổ hợp) dựa trên những đặc điểm tương đồng. Trong marketing, phân tích tổ hợp giúp doanh nghiệp theo dõi sự thay đổi của một nhóm khách hàng theo thời gian và xác định những yếu tố ảnh hưởng đến họ.
Phân tích nhân tố (Factor analysis)
Phương pháp này giúp tìm ra những nhân tố ẩn đằng sau các biến số, từ đó làm giảm số lượng biến số cần phải xem xét. Ví dụ, một công ty muốn hiểu mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng, uy tín doanh nghiệp và hiệu suất kinh doanh. Phân tích nhân tố có thể chỉ ra rằng chất lượng sản phẩm/dịch vụ là nhân tố chung ảnh hưởng đến cả 3 biến số này, vì vậy công ty có thể tập trung cải thiện chất lượng sản phẩm/dịch vụ.
Quy trình 4 bước phân tích dữ liệu
Quy trình phân tích dữ liệu thường bao gồm 4 bước chính:
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Giai đoạn này bao gồm việc xác định nguồn dữ liệu cần thu thập, thiết lập các quy trình và công cụ để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả.Để thu thập dữ liệu hiệu quả, bạn cần trả lời được các vấn đề như:
- Mục đích của việc phân tích dữ liệu là gì?
- Dữ liệu có thể thu thập từ những phòng ban nào trong doanh nghiệp?
- Báo cáo nào có thể cung cấp dữ liệu?
- Lưu trữ dữ liệu đã được phân tích ở đâu?
Quy trình phân tích dữ liệu gồm bao nhiêu bước?
Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, chúng cần được làm sạch, sắp xếp và tổ chức sao cho dễ dàng phân tích. Các bước bao gồm xử lý dữ liệu bị thiếu, loại bỏ dữ liệu nhiễu, chuyển đổi định dạng dữ liệu,…
Bước 3: Phân tích dữ liệu
Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình phân tích dữ liệu. Ở giai đoạn này, các kỹ thuật phân tích như mô tả, so sánh, tương quan, hồi quy… sẽ được áp dụng để tìm ra các thông tin, mẫu hình và xu hướng quan trọng từ dữ liệu.
Bước 4: Diễn giải và trình bày kết quả
Sau khi phân tích, kết quả cần được diễn giải và trình bày dưới dạng báo cáo, bảng biểu, đồ thị… sao cho dễ hiểu và có thể sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh. Trong trường hợp phát sinh các vấn đề mới, cần phải thu thập thêm dữ liệu và tiến hành các phân tích bổ sung.Quy trình này không phải là tuyến tính, mà thường là một vòng lặp liên tục. Sau khi trình bày kết quả, các doanh nghiệp có thể xác định thêm nhu cầu phân tích, quay lại giai đoạn thu thập dữ liệu và lặp lại quy trình.
Khám phá các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu
Power BI
Power BI là một ứng dụng phổ biến để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, được Microsoft phát triển với tính năng mạnh mẽ để thu thập, làm sạch, xử lý và trực quan hóa dữ liệu cho người dùng.Với Power BI, người dùng có thể tạo biểu đồ, bảng biểu, bảng điều khiển và các thành phần khác để hiển thị thông tin từ dữ liệu. Bên cạnh đó, tính năng chia sẻ dữ liệu trên công cụ này cũng hỗ trợ đáng kể trong việc cộng tác nội bộ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Power BI là một ứng dụng phổ biến để phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Excel
Excel là một phần mềm do Microsoft phát triển, cung cấp nhiều tính năng để phân tích dữ liệu trong bảng tính, bao gồm tính toán, sắp xếp, lọc dữ liệu, tạo biểu đồ và thậm chí áp dụng các công thức phức tạp để xử lý thông tin. Excel cũng hỗ trợ các tính năng như PivotTables và PivotCharts để trực quan hoá dữ liệu.Excel dễ cài đặt, giao diện dễ sử dụng và đã được phổ biến trong hầu hết các doanh nghiệp hiện nay. Tuy nhiên, đối với các tập dữ liệu lớn và phức tạp, Excel không đủ mạnh để xử lý như các công cụ Business Intelligence chuyên sâu.
Tham khảo thêm về cách sử dụng và các hàm phổ biến trong Excel để phân tích dữ liệu:
- 150 hàm excel thường dùng và ví dụ
- Công thức excel
- Cách đánh số thứ tự trong excel
- Cách tính trong excel
- Bỏ dấu trong excel
Python
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học, linh hoạt và có tính ứng dụng cao. Python cung cấp các thư viện và framework phổ biến như NumPy, Pandas và Matplotlib với khả năng làm sạch, chuyển đổi, phân tích và trực quan hoá dữ liệu.NumPy cung cấp mảng và tính toán số học nhanh chóng, trong khi Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu linh hoạt kết hợp với các công cụ phân tích khác. Matplotlib được sử dụng để tạo biểu đồ và đồ thị để trực quan hoá dữ liệu. Ba công cụ này kết hợp lại mang đến một công cụ hỗ trợ phân tích phức tạp và xây dựng mô hình dự đoán dữ liệu tương lai.
Một số lưu ý khi phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là công việc phức tạp và đòi hỏi người thực hiện phải có nhiều kỹ năng và kinh nghiệm. Để khai thác hết giá trị của dữ liệu và mang lại lợi ích tốt nhất, doanh nghiệp cần lưu ý một số vấn đề sau:
- Dữ liệu đầy đủ và chính xác: Dữ liệu không được thiếu sót hoặc sai lệch. Doanh nghiệp phải kiểm soát chặt chẽ quá trình thu thập dữ liệu và thường xuyên kiểm tra.
- Dữ liệu đáng tin cậy: Dữ liệu không đáng tin cậy có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, làm mất lòng tin của nhân viên và khách hàng, thậm chí là rủi ro pháp lý. Vì vậy, doanh nghiệp phải chắc chắn trong từng bước tính toán, phân tích và xác minh dữ liệu.
- Dữ liệu cần được cập nhật thường xuyên: Dữ liệu càng mới và được cập nhật thường xuyên thì càng phản ánh đúng tình hình kinh doanh và thị trường, giúp doanh nghiệp ra quyết định kịp thời hơn.
- Quản lý và bảo mật tốt dữ liệu: Trong suốt quá trình phân tích và chia sẻ dữ liệu, doanh nghiệp cần có các chính sách bảo mật rõ ràng và sử dụng các công cụ quản lý phù hợp, tránh trường hợp dữ liệu bị truy cập trái phép hoặc bị đánh cắp.
Xem thêm để hiểu rõ hơn về dữ liệu là gì?
Trong thời đại công nghệ hiện nay, việc phân tích dữ liệu đóng vai trò ngày càng quan trọng. Khả năng hiểu và trích xuất thông tin từ những dữ liệu, sau đó sử dụng chúng để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) chính là một lợi thế cạnh tranh. Do đó, doanh nghiệp cần tận dụng sức mạnh của dữ liệu để tạo ra những thay đổi mới. Thế giới của dữ liệu đang ở ngay trong tầm với của doanh nghiệp bạn và chờ đợi được khai thác và khám phá!
Nắm bắt thông tin tuyển dụng mới nhất và tham gia ứng tuyển tại VietnamWorks! Top các nhà tuyển dụng cùng việc làm tiềm năng đa dạng: PNJ tuyển dụng, tuyển dụng Con Cưng, J&T tuyển dụng, TTI tuyển dụng và Adecco tuyển dụng.
— HR Insider —
VietnamWorks – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam
THẢ GA HỌC E-LEARNING MIỄN PHÍ
|
ĐĂNG KÝ TÀI KHOẢN TÌM VIỆC VietnamWorks là nền tảng tuyển dụng trực tuyến lớn nhất Việt Nam, với hơn 20 năm kinh nghiệm và hàng triệu ứng viên tiềm năng. VietnamWorks kết nối hiệu quả người tìm việc với các nhà tuyển dụng uy tín trên mọi lĩnh vực, giúp người tìm việc nhanh chóng tìm được công việc mơ ước. Tại VietnamWorks, người tìm việc sẽ được truy cập hàng ngàn tin tuyển dụng mới nhất, cập nhật liên tục từ các doanh nghiệp hàng đầu, tìm kiếm việc làm phù hợp với năng lực, kinh nghiệm và sở thích. Ứng tuyển dễ dàng chỉ với vài thao tác đơn giản. Đặc biệt, người tìm việc làm có thể tạo CV trực tuyến miễn phí, chuyên nghiệp và thu hút nhà tuyển dụng và nhận gợi ý việc làm phù hợp dựa trên CV và kinh nghiệm, để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước. |
Bài viết dành riêng cho thành viên của HR Insider.
