Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, doanh nghiệp không chỉ cần thu thập thông tin mà quan trọng hơn là phải biết phân tích để biến dữ liệu thành tri thức và hành động. Từ những báo cáo doanh thu đơn giản cho đến mô hình dự báo nhu cầu phức tạp, mỗi kỹ thuật phân tích dữ liệu đều mang lại giá trị riêng.
Vấn đề là làm sao chọn đúng phương pháp để trả lời đúng câu hỏi kinh doanh? Bài viết này sẽ giới thiệu 10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến kèm ví dụ thực tế, đồng thời gợi ý cách lựa chọn công cụ phù hợp tùy mục tiêu, loại dữ liệu và nguồn lực của từng tổ chức.
10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến và cách áp dụng trong thực tế
Hiện tại, có 10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến sau:
1. Phân tích dữ liệu bằng cách mô tả (Descriptive Analysis)
Đây là bước đầu tiên và đơn giản nhất trong phân tích dữ liệu, giúp trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra?”. Phân tích mô tả tập trung vào việc tổng hợp dữ liệu hiện có thành các con số dễ hiểu như trung bình, trung vị, tỷ lệ phần trăm, hoặc tạo bảng thống kê và biểu đồ cơ bản. Nó giống như việc bạn mở báo cáo bán hàng để biết tháng vừa rồi doanh nghiệp bán được bao nhiêu sản phẩm, sản phẩm nào bán chạy nhất, và doanh thu trung bình mỗi ngày là bao nhiêu. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ dừng lại ở việc mô tả hiện trạng, chưa cho biết lý do tại sao sự việc diễn ra hoặc điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu suy luận (Inferential Analysis)
Khi dữ liệu đầy đủ quá lớn và khó thu thập toàn bộ, các nhà phân tích thường chỉ chọn một mẫu nhỏ và từ đó suy luận ra đặc điểm của cả tập dữ liệu lớn hơn. Đây chính là phân tích suy luận. Ví dụ, một công ty có 100.000 khách hàng nhưng chỉ cần khảo sát 1.000 người để dự đoán mức độ hài lòng trung bình. Nhờ các công cụ thống kê như kiểm định t, ANOVA hoặc khoảng tin cậy, doanh nghiệp có thể đưa ra kết luận mang tính tổng quát. Ưu điểm của phương pháp này là tiết kiệm chi phí và thời gian, nhưng nó cũng có hạn chế vì luôn tồn tại sai số do chọn mẫu.
3. Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
Phân tích hồi quy thường được dùng khi doanh nghiệp muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố. Ví dụ, doanh thu có phụ thuộc vào chi phí quảng cáo hay không? Hồi quy tuyến tính có thể cho thấy cứ tăng thêm 1 triệu đồng quảng cáo thì doanh thu trung bình tăng 3 triệu đồng. Ngoài hồi quy tuyến tính, còn có hồi quy logistic để phân tích xác suất xảy ra một sự kiện, chẳng hạn như xác suất khách hàng hủy hợp đồng. Đây là công cụ mạnh mẽ để dự đoán và đưa ra quyết định kinh doanh, nhưng cần lưu ý đến các giả định thống kê, nếu không kết quả dễ gây hiểu lầm.
4. Phân tích dữ liệu phân cụm (Cluster Analysis)
Phân tích phân cụm là phương pháp không cần biến mục tiêu, thay vào đó tìm cách nhóm những đối tượng có đặc điểm giống nhau vào cùng một cụm. Một ngân hàng có thể dùng phân cụm để chia khách hàng thành ba nhóm: nhóm thu nhập cao và gửi tiết kiệm lớn, nhóm thường xuyên vay tín dụng, và nhóm ít giao dịch. Việc chia cụm giúp doanh nghiệp cá nhân hóa chiến lược tiếp thị và dịch vụ, ví dụ gửi ưu đãi lãi suất cho nhóm vay nhiều, trong khi tư vấn đầu tư cho nhóm gửi tiết kiệm lớn.
5. Kỹ thuật phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
Khi dữ liệu được thu thập theo thời gian như doanh thu theo tháng, nhiệt độ theo ngày hay giá cổ phiếu theo giờ, phân tích chuỗi thời gian giúp nhận diện xu hướng, mùa vụ và dự báo tương lai. Ví dụ, công ty điện lực có thể dự báo nhu cầu sử dụng điện sẽ tăng 15% vào tháng 12 dựa trên dữ liệu của nhiều năm trước. Các mô hình như ARIMA hay Prophet thường được áp dụng để dự báo. Điểm mạnh của phương pháp này là khả năng dự báo tốt trong môi trường có tính lặp lại, nhưng nó không giải thích rõ nguyên nhân, chỉ cho biết xu hướng có khả năng xảy ra.
6. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
Trong thời đại mạng xã hội, doanh nghiệp cần biết khách hàng đang nghĩ gì về mình. Phân tích cảm xúc giúp phân loại ý kiến thành tích cực, tiêu cực hay trung lập dựa trên dữ liệu văn bản như bình luận Facebook, đánh giá sản phẩm hoặc tweet. Một công ty có thể phân tích 10.000 bình luận và phát hiện 70% phản hồi tích cực, 20% trung lập và 10% tiêu cực, từ đó điều chỉnh chiến lược marketing hoặc cải thiện sản phẩm. Đây là ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tuy nhiên nó gặp khó khăn với ngôn ngữ phức tạp, từ lóng hay mỉa mai.
7. Cách phân tích dữ liệu bằng giả thuyết (Hypothesis Testing)
Khi doanh nghiệp muốn biết liệu một thay đổi có thực sự mang lại kết quả khác biệt hay chỉ do ngẫu nhiên, họ thường dùng kiểm định giả thuyết. Ví dụ, một công ty tiến hành A/B testing với hai phiên bản trang web: phiên bản A có tỷ lệ chuyển đổi 3,5%, phiên bản B có 4,1%. Bằng cách tính p-value, nếu giá trị nhỏ hơn 0,05, có thể kết luận sự khác biệt này là có ý nghĩa thống kê và nên chọn trang B. Phương pháp này đem lại cơ sở khoa học để đưa ra quyết định thay vì dựa vào cảm tính.
8. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Khai phá dữ liệu thường được dùng với tập dữ liệu rất lớn nhằm phát hiện ra những mẫu, mối quan hệ hoặc luật kết hợp mà con người khó nhận ra. Một ví dụ kinh điển là trong siêu thị, phân tích giỏ hàng cho thấy 60% khách mua bia cũng thường mua bánh snack, từ đó doanh nghiệp bố trí hai sản phẩm này gần nhau để tăng doanh thu. Data mining kết hợp nhiều kỹ thuật như cây quyết định, luật kết hợp và thuật toán phân cụm. Tuy nhiên, kết quả khai phá chỉ có giá trị khi được kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế, nếu không dễ dẫn đến phát hiện “ảo”.
9. Phân tích dự báo (Predictive Analytics)
Nếu hồi quy và chuỗi thời gian cho ta một phần dự đoán, thì phân tích dự báo là sự tổng hợp và nâng cao. Phương pháp này sử dụng dữ liệu lịch sử cùng các mô hình machine learning như random forest hoặc mạng nơ-ron để dự báo xác suất sự kiện trong tương lai. Một công ty viễn thông có thể dự đoán khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ dịch vụ, từ đó đưa ra gói khuyến mãi giữ chân. Dù vậy, đây không phải sự thật tuyệt đối mà chỉ là dự đoán có xác suất, độ chính xác phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào.
10. Phân tích dữ liệu bằng kỹ thuật trực quan hóa (Data Visualization)
Cuối cùng, dù dữ liệu có được phân tích bằng phương pháp nào, kết quả vẫn cần được trình bày sao cho dễ hiểu. Đây là lúc trực quan hóa phát huy tác dụng. Một báo cáo doanh thu có thể chỉ là bảng số liệu khô khan trong Excel, nhưng khi chuyển thành dashboard với bản đồ địa lý, biểu đồ cột và filter tương tác, nhà quản lý có thể nhanh chóng nhận ra khu vực nào tăng trưởng, sản phẩm nào chậm bán. Trực quan hóa không chỉ làm báo cáo đẹp hơn, mà quan trọng hơn là giúp mọi người hiểu nhanh và ra quyết định chính xác.
Cách lựa chọn kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp
Không có một kỹ thuật phân tích nào là “tốt nhất cho mọi tình huống”. Giống như việc chọn công cụ để sửa chữa: bạn không thể dùng cùng một cái búa cho cả việc cắt gỗ hay vặn ốc vít. Phân tích dữ liệu cũng vậy, lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào mục tiêu, loại dữ liệu, quy mô và đối tượng sử dụng kết quả.
Bước 1: Xác định mục tiêu phân tích dữ liệu.
Nếu bạn chỉ muốn trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?”, phương pháp phân tích mô tả (Descriptive) kết hợp với trực quan hóa (Visualization) là đủ để tóm tắt dữ liệu hiện có thành báo cáo dễ hiểu. Nhưng nếu mục tiêu là tìm ra nguyên nhân – ví dụ, vì sao doanh số giảm, chiến dịch marketing nào kém hiệu quả – thì hồi quy (Regression) hoặc kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing) sẽ phù hợp hơn. Trong trường hợp cần dự báo tương lai, như nhu cầu điện năng tháng tới hoặc khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ, phân tích chuỗi thời gian (Time Series) và phân tích dự báo (Predictive) mới là lựa chọn tối ưu.
Bước 2: Hãy xem xét loại dữ liệu.
Dữ liệu dạng số, chẳng hạn doanh thu hay chi phí, thường phù hợp với thống kê mô tả, hồi quy hoặc dự báo. Nếu bạn có dữ liệu văn bản, như bình luận trên mạng xã hội, thì phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) là công cụ quan trọng để biết khách hàng nghĩ gì. Với dữ liệu có yếu tố thời gian, như log hệ thống hay giá cổ phiếu, chuỗi thời gian luôn là phương pháp nền tảng. Trong trường hợp tập dữ liệu cực lớn và phức tạp, doanh nghiệp thường cần tới khai phá dữ liệu (Data Mining) hoặc các mô hình machine learning.
Bước 3: Quy mô và tài nguyên cũng quyết định lựa chọn.
Một doanh nghiệp nhỏ với vài nghìn dòng dữ liệu hoàn toàn có thể dùng Excel hoặc Google Sheets để phân tích dữ liệu cơ bản. Nhưng với tập dữ liệu hàng triệu bản ghi, việc này gần như bất khả thi. Lúc đó, cần đến những nền tảng BI (Business Intelligence) như Power BI, Tableau, hoặc thậm chí các công cụ big data và machine learning để xử lý hiệu quả.
Bước 4: Cân nhắc đối tượng sử dụng kết quả.
Một báo cáo dành cho lãnh đạo thường cần trực quan, dễ đọc, tập trung vào xu hướng và chỉ số quan trọng. Trong khi đó, các nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà nghiên cứu cần đi sâu hơn vào thống kê, mô hình, và chi tiết dữ liệu. Vì vậy, cách trình bày và công cụ sử dụng cũng nên khác nhau.
Một vài gợi ý thực tế trong cách chọn phương pháp phân tích dữ liệu:
- Báo cáo cơ bản cho lãnh đạo: Kết hợp phân tích mô tả và trực quan hóa. Ví dụ: báo cáo doanh thu theo khu vực, biểu đồ sản phẩm bán chạy.
- Tối ưu marketing hoặc chiến dịch bán hàng: Dùng hồi quy để hiểu yếu tố nào ảnh hưởng đến kết quả, kết hợp với kiểm định giả thuyết/A-B Testing để thử nghiệm các phương án. Ví dụ: kiểm tra xem quảng cáo Facebook hay Google Ads mang lại chuyển đổi cao hơn.
- Phân khúc khách hàng: Kết hợp phân cụm (Cluster Analysis) để nhóm khách hàng và phân tích cảm xúc để hiểu rõ nhu cầu từng nhóm. Ví dụ: nhóm khách trẻ tuổi thích dịch vụ nhanh, nhóm khách lớn tuổi coi trọng sự tin cậy.
- Dự báo nhu cầu thị trường: Sử dụng chuỗi thời gian và phân tích dự báo. Ví dụ: dự đoán lượng khách du lịch trong mùa lễ hội hoặc lượng điện tiêu thụ mùa hè để chuẩn bị nguồn cung.
Kết luận: Thay vì tìm kiếm một công cụ “vạn năng”, doanh nghiệp nên tiếp cận theo hướng: xác định mục tiêu → xem loại dữ liệu → cân nhắc nguồn lực → chọn phương pháp phù hợp, hoặc kết hợp nhiều phương pháp. Khi áp dụng đúng cách, dữ liệu không chỉ còn là những con số khô khan, mà trở thành nền tảng cho các quyết định chính xác và chiến lược tăng trưởng dài hạn.
→ Có thể bạn quan tâm: Các phần mềm phân tích dữ liệu dễ ứng dụng cho doanh nghiệp hiện nay
Nhìn chung, dữ liệu ngày nay giống như “dầu mỏ mới” của thế kỷ 21, nhưng chỉ có giá trị khi được khai thác đúng cách. Không có phương pháp nào là tốt nhất cho mọi tình huống, mà điều quan trọng là doanh nghiệp biết xác định mục tiêu, hiểu loại dữ liệu mình đang có và lựa chọn công cụ phù hợp.
Dù là phân tích mô tả để tóm tắt hiện trạng, phân tích hồi quy để tìm nguyên nhân, hay dự báo để chuẩn bị cho tương lai, mỗi kỹ thuật đều góp phần biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh. Khi kết hợp linh hoạt nhiều phương pháp, dữ liệu sẽ không còn là những con số khô khan mà trở thành nền tảng giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng, chính xác và bền vững trong dài hạn.
→ Có thể bạn quan tâm: Nắm vững các công cụ chuyển đổi số cao cấp nhất với chương trình Thạc sĩ Chuyển đổi số hàng đầu châu Á
