Phân tích dữ liệu: Nó là gì, nó được sử dụng như thế nào và 4 kỹ thuật cơ bản
Investopedia / Joules Garcia
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tí
Phân tích dữ liệu: Nó là gì, nó được sử dụng như thế nào và 4 kỹ thuật cơ bản
Investopedia / Joules Garcia
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình máy móc và thuật toán hoạt động trên dữ liệu thô cho con người.
Hiểu về phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu khác nhau. Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được thông tin chi tiết có thể được sử dụng để cải thiện mọi thứ. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng và số liệu mà nếu không sẽ bị mất trong khối lượng thông tin. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc hệ thống.
Ví dụ: các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho nhiều loại máy và sau đó phân tích dữ liệu để lập kế hoạch khối lượng công việc tốt hơn để máy hoạt động gần với công suất tối đa.
Phân tích dữ liệu có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ ra điểm nghẽn trong quá trình sản xuất. Các công ty trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho những người chơi giúp giữ phần lớn người chơi hoạt động trong trò chơi. Các công ty nội dung sử dụng nhiều phân tích dữ liệu giống nhau để giữ cho bạn nhấp chuột, xem hoặc sắp xếp lại nội dung để có được một lượt xem khác hoặc một lượt nhấp khác.
Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Việc triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách kinh doanh hiệu quả hơn và bằng cách lưu trữ lượng lớn dữ liệu. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng cũng như sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới—và tốt hơn—.
Một số giai đoạn đầu của phân tích dữ liệu hiện đại là do SQL. Được tạo ra vào năm 1979, ngôn ngữ điện toán này cho phép truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ và tập hợp dữ liệu kết quả được phân tích dễ dàng hơn.SQL ngày nay vẫn được sử dụng rộng rãi.
Quy trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm một số bước khác nhau:
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản.
Phân tích dữ liệu củng cố nhiều hệ thống kiểm soát chất lượng trong thế giới tài chính, bao gồm cả Six Sigma chương trình. Nếu bạn không đo lường đúng thứ gì đó—cho dù đó là trọng lượng của bạn hay số lượng lỗi trên một triệu trong dây chuyền sản xuất—thì gần như không thể tối ưu hóa nó.
Một số lĩnh vực đã áp dụng việc sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành du lịch và khách sạn, nơi quay vòng có thể nhanh chóng. Ngành này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra vấn đề, nếu có, nằm ở đâu và cách khắc phục chúng.
Healthcare kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng. Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu phong phú để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua sắm. Thông tin mà các nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, giới thiệu sản phẩm và tăng lợi nhuận.
Tính đến tháng 12 năm 2021, tổng số tiền trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ là hơn 93.000 USD.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Có một số phương pháp và kỹ thuật phân tích khác nhau mà các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng để xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin. Một số phương pháp phổ biến nhất được liệt kê bên dưới.
Công cụ phân tích dữ liệu
Bên cạnh một loạt các phương pháp toán học và thống kê để xử lý các con số, phân tích dữ liệu đã phát triển nhanh chóng về khả năng công nghệ. Ngày nay, các nhà phân tích dữ liệu có nhiều loại công cụ phần mềm giúp thu thập dữ liệu, lưu trữ thông tin, xử lý dữ liệu và báo cáo kết quả.
Phân tích dữ liệu luôn có mối liên hệ lỏng lẻo với bảng tính và Microsoft Excel. Giờ đây, các nhà phân tích dữ liệu cũng thường tương tác với các ngôn ngữ lập trình thô để chuyển đổi và thao tác với cơ sở dữ liệu. Các ngôn ngữ nguồn mở như Python thường được sử dụng. Các công cụ cụ thể hơn để phân tích dữ liệu như R có thể được sử dụng để phân tích thống kê hoặc lập mô hình đồ họa.
Các nhà phân tích dữ liệu cũng có trợ giúp khi báo cáo hoặc truyền đạt các phát hiện. Cả Tableau và Power BI đều là các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu để biên soạn thông tin, thực hiện phân tích dữ liệu và phân phối kết quả thông qua bảng điều khiển và báo cáo.
Các công cụ khác cũng đang nổi lên để hỗ trợ các nhà phân tích dữ liệu. SAS là một nền tảng phân tích có thể hỗ trợ khai thác dữ liệu, trong khi Apache Spark là một nền tảng nguồn mở hữu ích để xử lý các tập dữ liệu lớn. Các nhà phân tích dữ liệu hiện có nhiều khả năng công nghệ để nâng cao hơn nữa giá trị mà họ mang lại cho công ty của mình.
Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?
Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Việc triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách kinh doanh hiệu quả hơn. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng cũng như sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới—và tốt hơn—.
4 loại phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản. Phân tích mô tả mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Phân tích chẩn đoán tập trung nhiều hơn vào lý do tại sao điều gì đó xảy ra. Phân tích dự đoán chuyển sang những gì có khả năng xảy ra trong thời gian tới. Cuối cùng, phân tích theo quy định đề xuất một quá trình hành động.
Ai đang sử dụng Data Analytics?
Phân tích dữ liệu đã được áp dụng trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như ngành du lịch và khách sạn, nơi mà việc quay vòng có thể diễn ra nhanh chóng. Ngành này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra vấn đề, nếu có, nằm ở đâu và cách khắc phục chúng. Chăm sóc sức khỏe là một lĩnh vực khác kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời phân tích dữ liệu có thể giúp đưa ra quyết định nhanh chóng. Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu phong phú để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua sắm.
Điểm mấu chốt
Trong một thế giới ngày càng trở nên phụ thuộc vào thông tin và thu thập số liệu thống kê, phân tích dữ liệu giúp các cá nhân và tổ chức đảm bảo dữ liệu của họ. Bằng cách sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau, một tập hợp số liệu thô có thể được chuyển đổi thành thông tin chi tiết mang tính giáo dục, cung cấp thông tin giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định và quản lý chu đáo.
Nhà tiên tri. “Tham chiếu SQL cơ sở dữ liệu.”
Cửa kính. “Mức lương của nhà phân tích dữ liệu.”
Công nghệ tài chính
Đầu tư tự động
Tư vấn nghề nghiệp
Giao dịch
Kỹ năng giao dịch
LươngPhân tích dữ liệu: Nó là gì, nó được sử dụng như thế nào và 4 kỹ thuật cơ bản
Investopedia / Joules Garcia
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tí
