Thảo Vân
Well-known member
Từ lâu, việc kinh doanh và thực hiện các quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu. Đã là định hướng quan trọng trong việc điều hành một doanh nghiệp, tổ chức. Các nhà điều hành có thể tự tin hơn về tiềm năng thành công của các kế hoạch. Vì có dữ liệu minh chứng và hỗ trợ cho họ. Việc phân tích dữ liệu (Data analysis) sẽ giúp các hoạt động được diễn ra hiệu quả. Và kịp thời có những thay đổi phù hợp với thị trường. Vậy Data analysis là gì? Cùng khám phá về công việc Data analysis ‘vạn người mê’ với mức thu nhập cực khủng thông qua bài viết dưới đây!
Bước 1: Xác định lý do tại sao bạn cần phân tích dữ liệu
Trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp sẽ cần xác định lý do tại sao cần tìm kiếm các dữ liệu đó. Nhu cầu này thường bắt nguồn từ một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh. Ví dụ như:
Bước 2: Thu thập dữ liệu
Sau khi đã xác định được mục tiêu, đã đến lúc bắt đầu thu thập dữ liệu sẽ được sử dụng trong quá trình phân tích. Bước này rất quan trọng vì nguồn dữ liệu được chọn sẽ quyết định mức độ sâu của quá trình phân tích.
Thu thập dữ liệu bắt đầu với các nguồn chính, còn được gọi là nguồn nội bộ. Đây thường là dữ liệu có cấu trúc được thu thập từ phần mềm CRM. Hệ thống ERP, các công cụ Marketing tự động hóa và các công cụ khác. Những nguồn này chứa thông tin về khách hàng, tài chính, khoảng cách trong bán hàng, v.v. Sau đó đến các nguồn thứ cấp, còn được gọi là nguồn bên ngoài. Đây là cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc có thể được thu thập từ nhiều nơi. Ví dụ: nếu bạn đang tìm cách thực hiện phân tích cảm xúc đối với thương hiệu của mình. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ các API cảu các trang web đánh giá hoặc phương tiện truyền thông xã hội.
Mặc dù thu thập dữ liệu từ các nguồn thứ cấp là không bắt buộc, nhưng chúng có thể thêm các góc nhìn khác vào phân tích dữ liệu của bạn. Điều này đang trở nên phổ biến hơn trong thời đại dữ liệu lớn hiện nay.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu
Khi dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn cần thiết. Nhóm của bạn sẽ được giao nhiệm vụ dọn dẹp và sắp xếp các dữ liệu đó. Làm sạch dữ liệu là vô cùng quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Vì không phải tất cả dữ liệu đều là dữ liệu tốt.
Để tạo ra kết quả chính xác, các nhà khoa học dữ liệu phải xác định và lọc dữ liệu trùng lặp. Dữ liệu dị thường và các mâu thuẫn khác có thể làm sai lệch phân tích. 60% các nhà khoa học dữ liệu nói rằng phần lớn thời gian của họ là dành cho việc làm sạch dữ liệu. Với những tiến bộ trong các phần mềm nền tảng AI, tự động hóa thông minh hơn. Sẽ giúp các nhóm dữ liệu tiết kiệm thời gian quý báu trong bước này.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Một trong những bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là, phân tích và vận dụng dữ liệu. Việc này có thể hoàn thành trong nhiều cách khác nhau. Một cách là thông qua khai thác dữ liệu (data mining) – nghĩa là khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu như phân tích phân phân cụm, phát hiện bất thường, khai thác quy tắc kết hợp và các kỹ thuật khác có thể tiết lộ các mẫu ẩn trong dữ liệu mà trước đây có thể không nhìn thấy.
Ngoài ra, còn có phần mềm kinh doanh thông minh và trực quan hóa dữ liệu. Cả hai dạng này đều được tối ưu hóa cho những nhà điều hành và người dùng doanh nghiệp. Các tùy chọn có thể tạo ra các báo cáo, bảng điều khiển, scorecard và biểu đồ đơn giản, dễ hiểu.
Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể áp dụng phân tích dự đoán để nhìn về tương lai, cố gắng dự báo những gì có thể xảy ra tiếp theo với một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh.
Bước 5: Diễn giải kết quả
Bước cuối cùng là diễn giải các kết quả từ phân tích dữ liệu. Phần này rất quan trọng bởi vì nó là bước giúp doanh nghiệp đạt được giá trị thực tế từ 4 bước trên. Việc diễn giải phân tích dữ liệu sẽ xác nhận lý do tại sao bạn tiến hành phân tích dữ liệu từ đầu, ngay cả khi nó không đưa ra kết luận cụ thể 100%. Ví dụ, “cả tùy chọn A và B có thể được khám phá và thử nghiệm để giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng.”
Các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp nên tìm cách hợp tác trong quá trình này. Ngoài ra, khi diễn giải kết quả, hãy xem xét bất kỳ thách thức hoặc giới hạn nào có thể chưa có trong dữ liệu. Điều này sẽ chỉ củng cố sự tự tin trong các bước tiếp theo của bạn.
MINARA– GIẢI PHÁP MARKETING HÀNG ĐẦU CHO DOANH NGHIỆP
Địa chỉ:
HCM: 182 Trần Bình Trọng, Phường 3, Quận 5, Hồ Chí Minh City
BÌNH DƯƠNG: 27 Đường số 16. Trung Tâm Hành Chính Dĩ An, Bình Dương.
Hotline: 09.7777.1060
Email: info@minara.vn
Website: https://www.minara.vn
Facebook
Liên lạc ngay với chúng tôi hoặc để lại thông tin của bạn. Bộ phận tư vấn của MINARA sẽ liên lạc lại ngay để giải đáp mọi thắc mắc!
www.minara.vn
Bước 1: Xác định lý do tại sao bạn cần phân tích dữ liệu
Trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp sẽ cần xác định lý do tại sao cần tìm kiếm các dữ liệu đó. Nhu cầu này thường bắt nguồn từ một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh. Ví dụ như:
- Làm thế nào chúng ta có thể giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng?
- Một số cách để tăng cơ hội bán hàng với các nguồn lực hiện tại là gì?
- Khách hàng có nhìn nhận thương hiệu của bạn một cách có cảm tình không?
Bước 2: Thu thập dữ liệu
Sau khi đã xác định được mục tiêu, đã đến lúc bắt đầu thu thập dữ liệu sẽ được sử dụng trong quá trình phân tích. Bước này rất quan trọng vì nguồn dữ liệu được chọn sẽ quyết định mức độ sâu của quá trình phân tích.
Thu thập dữ liệu bắt đầu với các nguồn chính, còn được gọi là nguồn nội bộ. Đây thường là dữ liệu có cấu trúc được thu thập từ phần mềm CRM. Hệ thống ERP, các công cụ Marketing tự động hóa và các công cụ khác. Những nguồn này chứa thông tin về khách hàng, tài chính, khoảng cách trong bán hàng, v.v. Sau đó đến các nguồn thứ cấp, còn được gọi là nguồn bên ngoài. Đây là cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc có thể được thu thập từ nhiều nơi. Ví dụ: nếu bạn đang tìm cách thực hiện phân tích cảm xúc đối với thương hiệu của mình. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ các API cảu các trang web đánh giá hoặc phương tiện truyền thông xã hội.
Mặc dù thu thập dữ liệu từ các nguồn thứ cấp là không bắt buộc, nhưng chúng có thể thêm các góc nhìn khác vào phân tích dữ liệu của bạn. Điều này đang trở nên phổ biến hơn trong thời đại dữ liệu lớn hiện nay.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu
Khi dữ liệu được thu thập từ tất cả các nguồn cần thiết. Nhóm của bạn sẽ được giao nhiệm vụ dọn dẹp và sắp xếp các dữ liệu đó. Làm sạch dữ liệu là vô cùng quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu. Vì không phải tất cả dữ liệu đều là dữ liệu tốt.
Để tạo ra kết quả chính xác, các nhà khoa học dữ liệu phải xác định và lọc dữ liệu trùng lặp. Dữ liệu dị thường và các mâu thuẫn khác có thể làm sai lệch phân tích. 60% các nhà khoa học dữ liệu nói rằng phần lớn thời gian của họ là dành cho việc làm sạch dữ liệu. Với những tiến bộ trong các phần mềm nền tảng AI, tự động hóa thông minh hơn. Sẽ giúp các nhóm dữ liệu tiết kiệm thời gian quý báu trong bước này.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Một trong những bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là, phân tích và vận dụng dữ liệu. Việc này có thể hoàn thành trong nhiều cách khác nhau. Một cách là thông qua khai thác dữ liệu (data mining) – nghĩa là khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu như phân tích phân phân cụm, phát hiện bất thường, khai thác quy tắc kết hợp và các kỹ thuật khác có thể tiết lộ các mẫu ẩn trong dữ liệu mà trước đây có thể không nhìn thấy.
Ngoài ra, còn có phần mềm kinh doanh thông minh và trực quan hóa dữ liệu. Cả hai dạng này đều được tối ưu hóa cho những nhà điều hành và người dùng doanh nghiệp. Các tùy chọn có thể tạo ra các báo cáo, bảng điều khiển, scorecard và biểu đồ đơn giản, dễ hiểu.
Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể áp dụng phân tích dự đoán để nhìn về tương lai, cố gắng dự báo những gì có thể xảy ra tiếp theo với một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh.
Bước 5: Diễn giải kết quả
Bước cuối cùng là diễn giải các kết quả từ phân tích dữ liệu. Phần này rất quan trọng bởi vì nó là bước giúp doanh nghiệp đạt được giá trị thực tế từ 4 bước trên. Việc diễn giải phân tích dữ liệu sẽ xác nhận lý do tại sao bạn tiến hành phân tích dữ liệu từ đầu, ngay cả khi nó không đưa ra kết luận cụ thể 100%. Ví dụ, “cả tùy chọn A và B có thể được khám phá và thử nghiệm để giảm chi phí sản xuất mà không làm giảm chất lượng.”
Các nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp nên tìm cách hợp tác trong quá trình này. Ngoài ra, khi diễn giải kết quả, hãy xem xét bất kỳ thách thức hoặc giới hạn nào có thể chưa có trong dữ liệu. Điều này sẽ chỉ củng cố sự tự tin trong các bước tiếp theo của bạn.
MINARA– GIẢI PHÁP MARKETING HÀNG ĐẦU CHO DOANH NGHIỆP Địa chỉ:HCM: 182 Trần Bình Trọng, Phường 3, Quận 5, Hồ Chí Minh City
BÌNH DƯƠNG: 27 Đường số 16. Trung Tâm Hành Chính Dĩ An, Bình Dương.
Hotline: 09.7777.1060 Email: info@minara.vn Website: https://www.minara.vn Facebook Liên lạc ngay với chúng tôi hoặc để lại thông tin của bạn. Bộ phận tư vấn của MINARA sẽ liên lạc lại ngay để giải đáp mọi thắc mắc!
www.minara.vn