Phân tích dữ liệu: Khái niệm, quy trình và ứng dụng

Phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng quan trọng trong thời đại số hóa hiện nay. Vậy phân tích dữ liệu là gì? Quy trình phân tích dữ liệu bao gồm những bước nào? Và phân tích dữ liệu có những ứng dụng gì trong thực tế? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết này!

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu (data analysis) là quá trình thu thập, xử lý, biến đổi, mô hình hóa và diễn giải dữ liệu để trả lời những câu hỏi cụ thể hoặc giải quyết những vấn đề cụ thể. Phân tích dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp thống kê, toán học, máy học, trí tuệ nhân tạo hoặc các công cụ phần mềm để phục vụ cho mục đích phân tích.

Phân tích dữ liệu có thể được chia thành các loại khác nhau theo mức độ phức tạp và mục tiêu của việc phân tích, ví dụ như:

• Phân tích dữ liệu mô tả (descriptive analysis): Mục tiêu là miêu tả và tổng hợp các đặc điểm của dữ liệu, ví dụ như số lượng, phân bố, trung bình, độ lệch chuẩn, tần suất, tỷ lệ phần trăm,…
• Phân tích dữ liệu giải thích (explanatory analysis): Mục tiêu là tìm ra các mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu, ví dụ như sự tương quan, hồi quy, kiểm định giả thuyết,…
• Phân tích dữ liệu dự báo (predictive analysis): Mục tiêu là sử dụng các mô hình học máy để dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên các biến đầu vào, ví dụ như phân loại, hồi quy, phân cụm,…
• Phân tích dữ liệu khuyến nghị (prescriptive analysis): Mục tiêu là sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa hoặc mô phỏng để đưa ra các khuyến nghị cho việc ra quyết định, ví dụ như lập kế hoạch, phân bổ nguồn lực, chọn chiến lược,…
•  

Quy trình phân tích dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu không có một chuẩn mực chung cho tất cả các trường hợp, mà có thể khác nhau tuỳ theo ngành nghề, loại dữ liệu và mục tiêu của việc phân tích. Tuy nhiên, có thể tổng quát hóa quy trình phân tích dữ liệu thành các bước cơ bản sau:

• Đặt câu hỏi: Là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu. Câu hỏi cần được đặt ra một cách rõ ràng, cụ thể và có thể đo lường được. Câu hỏi sẽ xác định mục tiêu, phạm vi và phương pháp của việc phân tích dữ liệu.
• Thu thập dữ liệu: Là bước tiếp theo, là quá trình tìm kiếm, lựa chọn và thu nhận các nguồn dữ liệu phù hợp với câu hỏi đã đặt ra. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều kênh khác nhau, ví dụ như cơ sở dữ liệu, bảng tính, khảo sát, thí nghiệm, mạng xã hội,…
• Xử lý dữ liệu: Là bước tiền xử lý dữ liệu để loại bỏ những dữ liệu không liên quan, thiếu sót hoặc sai lệch. Các công việc xử lý dữ liệu có thể bao gồm: làm sạch dữ liệu, kiểm tra chất lượng dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu, xử lý ngoại lệ, chuẩn hóa dữ liệu, biến đổi dữ liệu,…
• Phân tích dữ liệu: Là bước áp dụng các phương pháp thống kê, toán học, máy học hoặc trí tuệ nhân tạo để khám phá và trích xuất các thông tin có giá trị từ dữ liệu. Các công việc phân tích dữ liệu có thể bao gồm: mô tả dữ liệu, tìm quan hệ giữa các biến, xây dựng các mô hình học máy, kiểm tra các giả thuyết,…
• Trình bày kết quả: Là bước cuối cùng, là quá trình diễn giải và truyền đạt các kết quả phân tích dữ liệu cho người nhận thông qua các biểu đồ, bảng số, báo cáo hoặc trình chiếu. Các kết quả cần được trình bày một cách rõ ràng, ngắn gọn và có ý nghĩa cho người nhận.
•  

Ứng dụng của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu có rất nhiều ứng dụng trong thực tế, trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng của phân tích dữ liệu:

• Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu được thị trường và khách hàng của mình, từ đó có thể tăng doanh thu, giảm chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ: Phân tích xu hướng tìm kiếm để tối ưu hóa chiến lược SEO; Phân tích hành vi người dùng để tăng tỷ lệ chuyển đổi; Phân tích giỏ hàng để đưa ra các gợi ý sản phẩm; Phân tích độ hài lòng khách hàng để nâng cao chất lượng dịch vụ,…
• Phân tích dữ liệu giúp chính phủ và tổ chức xã hội có được cái nhìn tổng quan về các vấn đề kinh tế, chính trị, văn hóa và môi trường của đất nước hoặc khu vực.
• Phân tích dữ liệu giúp chính phủ và tổ chức xã hội có được cái nhìn tổng quan về các vấn đề kinh tế, chính trị, văn hóa và môi trường của đất nước hoặc khu vực. Từ đó có thể đưa ra các chính sách, quyết định và hành động phù hợp để cải thiện tình hình. Ví dụ: Phân tích dữ liệu dân số để lập kế hoạch phát triển; Phân tích dữ liệu y tế để phòng chống dịch bệnh; Phân tích dữ liệu giao thông để cải thiện hạ tầng; Phân tích dữ liệu khí hậu để bảo vệ môi trường,…
• Phân tích dữ liệu giúp giáo dục và nghiên cứu khoa học có được những kiến thức mới, những phát hiện mới và những giải pháp mới cho các vấn đề khoa học và công nghệ. Ví dụ: Phân tích dữ liệu sinh học để tìm ra các gen liên quan đến các bệnh lý; Phân tích dữ liệu vũ trụ để khám phá các thiên thể mới; Phân tích dữ liệu lịch sử để khôi phục lại quá khứ; Phân tích dữ liệu nghệ thuật để tạo ra các tác phẩm sáng tạo,…
• Phân tích dữ liệu giúp cá nhân có được những thông tin hữu ích, những kiến thức bổ ích và những kỹ năng cần thiết cho cuộc sống và công việc. Ví dụ: Phân tích dữ liệu tài chính để quản lý chi tiêu và đầu tư; Phân tích dữ liệu sức khỏe để theo dõi và cải thiện sức khỏe; Phân tích dữ liệu giải trí để tìm ra những nội dung thú vị và phù hợp; Phân tích dữ liệu học tập để nâng cao hiệu quả học tập,…

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin bổ ích về phân tích dữ liệu. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hay ý kiến nào, xin vui lòng để lại bình luận bên dưới. Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này!