Muốn bước chân vào thế giới data, trước tiên, các data analyst phải nắm rõ các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản. Chỉ khi nắm rõ được đặc trưng, ưu nhược của chúng, bạn mới vận dụng cách thức phù hợp cho từng bối cảnh và loại dữ liệu. Bài viết dưới đây sẽ giải thích khái quát về 8 kỹ thuật phân tích đang phổ biến nhất, hãy cùng tham khảo nhé!
1. Phân tích mô tả – cách thức phân tích dữ liệu cơ bản
Phân tích mô tả là quy trình nghiên cứu dữ liệu quá khứ để hiểu rõ những gì đã xảy ra trong các sự kiện và tình huống cụ thể. Kỹ thuật này thường là bước đầu tiên và là nền tảng cho các loại phân tích dữ liệu khác.
Khi thực hiện phân tích mô tả, data analyst thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nguồn có sẵn, sau đó sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu này và tạo ra các báo cáo, biểu đồ, hoặc bảng tổng kết để mô tả các xu hướng, mẫu số và biến động.
Việc nhìn lại vào hiệu suất trong quá khứ giúp cho các công ty có cơ hội đánh giá xem đã có gì diễn ra trước đó và dùng thông tin đó để áp dụng vào tương lai. Thông thường, phân tích mô tả được sử dụng trong các bài thuyết trình về kết quả kinh doanh cho các bên quan trọng. Chỉ số hiệu suất chính (KPIs) và tỷ suất sinh lợi (ROI) thường được sử dụng để đo lường hiệu quả trong phân tích mô tả.
Ví dụ, nếu chúng ta muốn hiểu hiệu suất kinh doanh của một cửa hàng trong 6 tháng qua, chúng ta có thể sử dụng phân tích mô tả để xem tổng doanh số bán hàng, lợi nhuận, số lượng khách hàng, và các chỉ số khác trong khoảng thời gian đó. Bằng cách này, chúng ta có thể nhận ra các mẫu số, sự thay đổi, và điều gì đã hoạt động tốt hoặc không tốt trong kinh doanh.
2. Diagnostic Analysis – Phân tích dữ liệu chuẩn đoán
Phân tích chuẩn đoán là bước tiến xa hơn so với phân tích mô tả. Nếu phân tích mô tả kể câu chuyện về những gì đã xảy ra, thì phân tích chuẩn đoán đi sâu hơn và cố gắng trả lời câu hỏi tại sao điều đó lại xảy ra. Phân tích chuẩn đoán sử dụng các kết quả từ phân tích mô tả để đào sâu vào các chỉ số và xác định nguyên nhân gây ra dữ liệu hiện tại.
Phân tích chuẩn đoán thường tập trung vào các biểu hiện bất thường trong phân tích mô tả và cố gắng hiểu rõ các sự khác thường trong một vài số liệu nhất định và nguyên nhân gây ra sự khác biệt đó.
Phân tích chuẩn đoán quan trọng đối với doanh nghiệp vì nó giúp các chuyên gia có cái nhìn sâu sắc về những gì đã xảy ra, và là cơ sở để suy ra hướng giải quyết vấn đề phù hợp. Tuy nhiên, cần nhớ rằng phân tích chuẩn đoán chỉ có thể thành công và hữu ích đối với các chuyên gia nếu phân tích mô tả đã được thực hiện một cách hiệu quả.
3. Predictive Analysis – Phân tích số liệu dự đoán
Nếu phân tích mô tả đã chỉ ra cho chúng ta điều gì đã xảy ra, phân tích chuẩn đoán giúp chúng ta hiểu rõ hơn về nguyên nhân của điền đó, thì phân tích dự đoán sẽ tổng hợp kết quả của 2 loại phân tích này để xác định những tình huống có thể xảy ra trong tương lai.
Để thực hiện phân tích dự đoán, các chuyên gia dữ liệu sử dụng các công cụ và mô hình phân tích như cây quyết định (decision tree), mạng nơ-ron, và phân tích hồi quy. Phân tích dự đoán thường được sử dụng khi doanh nghiệp đối mặt với những thách thức hoặc cần có một cái nhìn trước về các kết quả tiềm năng. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự báo doanh số bán hàng trong tương lai hoặc đánh giá rủi ro cho các quyết định kinh doanh.
Tuy nhiên, đôi khi phân tích dự đoán không phải lúc nào cũng chính xác. Để có kết quả tốt nhất, cần sử dụng một tập dữ liệu đa dạng, chính xác và giàu thông tin để có những dự đoán hiệu quả.
4. Prescriptive Analysis – Phân tích dữ liệu khuyến nghị
Phân tích khuyến nghị là bước tiếp theo sau khi ta đã dự đoán được những gì sẽ xảy ra. Nếu phân tích dự đoán đưa ra được những gì sẽ xảy ra trong tương lai, phân tích khuyến nghĩ vẽ ra cụ thể cách mà những điều đó xảy ra. Cũng chính vì mức độ cụ thể này mà phân tích khuyến nghị được coi là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất trong phân tích dữ liệu.
Tận dụng những dự đoán đề ra, phân tích khuyến nghị xây dựng một kế hoạch hành động mà doanh nghiệp có thể thực hiện để hưởng lợi từ những gì sẽ xảy ra. Kế hoạch hành động này có thể rất cụ thể và có chiến lược rõ ràng. Tuy nhiên, các chuyên gia đề xuất chiến lược cần nhớ rằng con đường tốt nhất không phải lúc nào cũng chỉ có một, vì nó không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn thay đổi tùy vào mục tiêu và ưu tiên của doanh nghiệp.
Google Maps là một ví dụ điển hình cho phân tích khuyến nghị. Công nghệ này không chỉ đưa ra lộ trình nhanh nhất mà còn cung cấp các lựa chọn khác nhau phù hợp với sở thích và nhu cầu của người dùng — tương tự như cách phân tích khuyến nghị giúp doanh nghiệp chọn con đường phù hợp nhất với mục tiêu của họ.
5. Exploratory Analysis – Phân tích khám phá
EDA (viết tắt của Exploratory Data Analyst) là một phương pháp khám phá dữ liệu, tìm ra các xu hướng, mẫu thử hoặc kiểm tra các giả định trong dữ liệu nhằm mục đích hiểu rõ về cấu trúc và tính chất của dữ liệu. Khi áp dụng các thuật toán học máy hoặc xây dựng các mô hình dự đoán, EDA góp phần quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu, giúp giải quyết các điều kiện ngoại lệ, giá trị thiếu và những vấn đề ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.
Phương pháp này cho phép khám phá ra những điều mà chúng ta nghĩ là không có và có thể tin là có. Nó yêu cầu sự sẵn sàng để thử nghiệm các giả thuyết và mở rộng sự hiểu biết về dữ liệu
Ví dụ: Một dự án nghiên cứu về tỷ lệ nhân viên rời công ty. Trước khi thực hiện mô hình nghiên cứu về tỷ lệ rời công ty của nhân viên, các nhà phân tích dữ liệu sẽ phân tích các thông tin khác trong tập dữ liệu chung như tiền lương của nhân viên, thời gian làm việc, các khoản thưởng,… so với nhóm chỉ định. Các quá trình phân tích này đều thuộc EDA.
6. Inferential Analysis – Phân tích suy luận
Phân tích suy luận sử dụng những gì đã làm trong phân tích mô tả và rút ra kết luận từ đó. Nó thường tìm kiếm các mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau, đưa ra nhận xét về một tập dữ liệu hoặc nhóm dân số cụ thể dựa trên thông tin thu thập trong giai đoạn phân tích mô tả.
Phân tích suy luận hữu ích cho các doanh nghiệp muốn thử nghiệm một lý thuyết hoặc giả thuyết cụ thể. Ví dụ, các A/B testing trong quá trình tối ưu quảng cáo trên các nền tảng kỹ thuật số có thể được tạo ra dựa trên phân tích suy luận. Dựa vào những dữ liệu báo cáo từ nền tảng, những người chạy quảng cáo sẽ suy luận để tìm ra vấn đề, hành vi, thói quen của đối tượng mục tiêu, và cách tối ưu nội dung quảng cáo
Trong phân tích suy luận, data analyst thường sử dụng các công cụ như phân tích hồi quy tuyến tính — một cách để đo mối quan hệ giữa hai biến. Họ cũng có thể thực hiện phân tích tương quan để kiểm tra mức độ mà hai biến liên quan đến nhau bằng cách so sánh tỷ lệ.
7. Causal Analysis – Phân tích dữ liệu kinh doanh theo nguyên nhân và kết quả
Phân tích này tập trung vào việc tìm ra sự tương quan của 2 vấn đề nào đó. Mối liên quan này sẽ được thể hiện dựa trên tỉ lệ hoặc sự tương quan giữa 2 tệp dữ liệu. Phân tích nguyên nhân và kết quả thường được thực hiện trong quá trình thí nghiệm, nơi các chuyên gia dữ liệu làm việc với các kết quả từ một lý thuyết cụ thể đang được cân nhắc mở rộng.
Ví dụ, phân tích nguyên nhân và kết quả có thể được thực hiện trong các nghiên cứu về thuốc để đo lường hiệu quả của một loại thuốc đối với tình trạng sức khỏe của một người, hoặc để xác định xem một loại chiến dịch quảng cáo có hiệu quả trong việc ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của một người hay không.
Phân tích nguyên nhân và kết quả cũng có thể được sử dụng để phủ nhận sự liên quan trong các tập dữ liệu. Ví dụ, chỉ vì tập A và tập B có mối tương quan với nhau không nhất thiết có nghĩa là tập A dẫn đến tập B (hoặc ngược lại).
8. Mechanistic Analysis – Phân tích số liệu theo cơ chế
Phân tích cơ chế giúp chúng ta hiểu rõ những thay đổi chính xác trong dữ liệu khi có sự thay đổi tương ứng trong dữ liệu khác. Đây là một phương pháp rất chính xác và được sử dụng trong các tình huống yêu cầu độ chính xác gần như tuyệt đối. Nó giúp chúng ta đánh giá dữ liệu một cách chính xác và hiểu rõ mối quan hệ giữa các tập dữ liệu khác nhau.
Phân tích cơ chế là một hình thức phân tích phổ biến được sử dụng trong ngành y vì lý do này. Khi kiểm tra tính hiệu quả của một thiết bị y tế, phân tích cơ chế có thể được sử dụng để đo lường sản lượng của máy cùng với hiệu ứng nó tạo ra đối với bệnh nhân đang sử dụng. Phương pháp phân tích này đã giúp thông tin về các phương pháp điều trị mới trong lĩnh vực y học và dẫn đến những tiến bộ khoa học.
Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học hoặc chăm sóc sức khỏe, hiểu biết về phân tích cơ chế và cách thực hiện nó một cách hiệu quả sẽ giúp bạn có lợi thế.
Có thể bạn quan tâm:
Phân tích dữ liệu không phải là quá trình “đọc số – suy luận” như nhiều người vẫn lầm tưởng. Những kết luận chính xác dựa trên dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kỹ thuật, kiến thức, và khả năng sử dụng công cụ thành thạo. Vì vậy, đừng vội bắt tay vào xào nấu các dữ liệu theo cảm tính. Để tiến xa trong lĩnh vực này, bạn cần trau dồi những kiến thức tổng quan cùng tư duy phân tích dữ liệu vững chắc nhất có thể. Chúc các bạn thành công!
→ Có thể bạn quan tâm: khóa học phân tích dữ liệu chuyên sâu hàng đầu khu vực
