Phân tích dữ liệu là gì? Nghiên cứu, Loại & Ví dụ
Evelyn Clarke
⚡ Tóm tắt thông minh
Phân tích dữ liệu là quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để một tổ chức có thể khai thác tối đa tiềm năng của nó.tracThu thập thông tin hữu ích và hành động dựa trên đó. Năm kỹ thuật và cấu trúc quy trình làm việc sáu giai đoạn định hình công việc.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu được định nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh. Mục đích của phân tích dữ liệu là để...tracThu thập thông tin hữu ích từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên phân tích đó.
Một ví dụ đơn giản về phân tích dữ liệu xảy ra mỗi khi chúng ta đưa ra quyết định trong cuộc sống hàng ngày bằng cách suy nghĩ về những gì đã xảy ra lần trước, hoặc điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta chọn một phương án cụ thể. Đó không gì khác ngoài việc phân tích quá khứ hoặc tương lai của chúng ta và đưa ra quyết định dựa trên đó, thu thập ký ức về quá khứ hoặc kỳ vọng về tương lai. Một nhà phân tích cũng làm điều tương tự cho mục đích kinh doanh, và đó được gọi là phân tích dữ liệu.
Phân tích dữ liệu nằm trong lĩnh vực rộng lớn hơn của... Khoa học dữ liệuNgoài ra, chương trình còn bao gồm kỹ thuật dữ liệu, học máy và triển khai.
Tại sao phân tích dữ liệu lại quan trọng?
Để phát triển doanh nghiệp, và thậm chí để phát triển trong cuộc sống, đôi khi tất cả những gì bạn cần làm là phân tích.
Nếu doanh nghiệp của bạn không phát triển, bạn cần nhìn lại, thừa nhận những sai lầm và lập kế hoạch lại mà không lặp lại chúng. Và ngay cả khi doanh nghiệp của bạn đang phát triển, bạn vẫn cần hướng tới tương lai để làm cho nó phát triển hơn nữa. Tất cả những gì bạn cần làm là phân tích dữ liệu kinh doanh và quy trình kinh doanh của mình.
Công cụ phân tích dữ liệu
Mỗi giai đoạn được mô tả bên dưới đều được thực hiện bằng phần mềm, và ảnh chụp màn hình bên dưới cho thấy loại giao diện mà một công cụ phân tích cung cấp.
Các công cụ phân tích dữ liệu giúp người dùng dễ dàng xử lý và thao tác dữ liệu, phân tích mối quan hệ và tương quan giữa các tập dữ liệu, cũng như xác định các mẫu và xu hướng để diễn giải. Bảng tính phù hợp với các tập dữ liệu nhỏ, trong khi truy vấn SQL xử lý kho dữ liệu lớn hơn. Python và R Xử lý số liệu thống kê và mô hình hóa, và các nền tảng Business Intelligence sẽ công bố kết quả lên bảng điều khiển. Dưới đây là danh sách đầy đủ các công cụ Được sử dụng trong nghiên cứu.
Các loại phân tích dữ liệu: Kỹ thuật và phương pháp
Có một số các loại phân tích dữ liệu Các kỹ thuật hiện có dựa trên kinh doanh và công nghệ. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích dữ liệu chính là:
- Phân tích văn bản
- Phân tích thống kê
- Phân tích chẩn đoán
- Phân tích tiên đoán
- Phân tích theo quy định
Năm phần này bổ sung cho nhau. Bảng dưới đây cho thấy câu hỏi mà mỗi phần trả lời trước khi các phần tiếp theo giải thích riêng từng phần.
| Kỹ thuật | Câu hỏi nó trả lời | Đầu ra điển hình |
|---|---|---|
| Phân tích văn bản | Những quy luật nào ẩn giấu trong văn bản không có cấu trúc? | Chủ đề, từ khóa, quy tắc khai thác |
| Phân tích thống kê | Chuyện gì đã xảy ra? | Bảng điều khiển, thống kê tóm tắt |
| Phân tích chẩn đoán | Tại sao nó lại xảy ra? | Nguyên nhân gốc rễ, mô hình hành vi |
| Phân tích tiên đoán | Điều gì có khả năng xảy ra? | Dự báo, điểm rủi ro |
| Phân tích theo quy định | Chúng ta nên làm gì với nó? | Các hành động được đề xuất |
Phân tích văn bản
Phân tích văn bản còn được gọi là khai thác dữ liệu. Đây là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng để tìm ra quy luật trong các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu hoặc công cụ khai thác dữ liệuNó chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh. Các công cụ phân tích kinh doanh hiện có trên thị trường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp một cách để...tracvà phân tích dữ liệu, tìm ra các quy luật và cuối cùng là giải thích dữ liệu.
Phân tích thống kê
Phân tích thống kê cho thấy “Điều gì đã xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng bảng điều khiển. Nó bao gồm việc thu thập, phân tích, diễn giải, trình bày và mô hình hóa dữ liệu, và hoạt động trên toàn bộ tập dữ liệu hoặc trên một mẫu. Có hai loại phân tích này — phân tích mô tả và phân tích suy luận.
Descriptphân tích thứ năm
DescriptPhân tích dữ liệu tóm tắt toàn bộ dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu số. Nó báo cáo giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho dữ liệu liên tục, và tỷ lệ phần trăm và tần suất cho dữ liệu phân loại.
Phân tích suy luận
Phân tích suy luận hoạt động trên một mẫu được rút ra từ toàn bộ dữ liệu. Trong loại phân tích này, bạn có thể đưa ra các kết luận khác nhau từ cùng một quần thể bằng cách chọn các mẫu khác nhau.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán cho thấy “Tại sao điều đó xảy ra?” bằng cách tìm ra nguyên nhân đằng sau những hiểu biết thu được từ phân tích thống kê. Phân tích này hữu ích cho việc xác định các mô hình hành vi trong dữ liệu. Nếu một vấn đề mới xuất hiện trong quy trình kinh doanh của bạn, bạn có thể xem xét phân tích này để tìm các mô hình tương tự, và rất có thể một giải pháp tương tự sẽ áp dụng được cho vấn đề mới đó.
Phân tích tiên đoán
Phân tích dự đoán cho thấy “Điều gì có khả năng xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó. Một ví dụ phân tích dữ liệu đơn giản: nếu năm ngoái tôi mua được hai chiếc váy bằng tiền tiết kiệm của mình, và năm nay lương của tôi tăng gấp đôi, thì tôi có thể mua được bốn chiếc váy. Tất nhiên, mọi chuyện không đơn giản như vậy, vì bạn phải nghĩ đến những hoàn cảnh khác — giá quần áo có thể đã tăng trong năm nay, hoặc thay vì váy, bạn có thể muốn một chiếc xe đạp mới, hoặc bạn có thể cần mua nhà.
Vì vậy, phân tích này đưa ra dự đoán về kết quả tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ. Dự báo chỉ là một ước tính; độ chính xác của nó phụ thuộc vào lượng thông tin chi tiết bạn có và mức độ bạn phân tích sâu đến đâu.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo hướng đề xuất kết hợp những hiểu biết từ tất cả các phân tích trước đó để xác định hành động cần thực hiện đối với một vấn đề hoặc quyết định hiện tại. Hầu hết các công ty dựa trên dữ liệu đều sử dụng phân tích theo hướng đề xuất vì phân tích dự đoán và phân tích mô tả đơn thuần là không đủ để cải thiện hiệu suất dữ liệu. Dựa trên tình hình và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.
Quy trình phân tích dữ liệu
Việc lựa chọn kỹ thuật sẽ trả lời câu hỏi bạn muốn biết; quy trình dưới đây sẽ trả lời cách thức thực hiện công việc. quá trình phân tích dữ liệu Đó là việc thu thập thông tin bằng cách sử dụng một ứng dụng hoặc công cụ phù hợp cho phép bạn khám phá dữ liệu và tìm ra quy luật trong đó. Dựa trên thông tin đó, bạn có thể đưa ra quyết định hoặc kết luận.
Phân tích dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:
- Thu thập yêu cầu dữ liệu
- Thu thập dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Diễn giải dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
Thu thập yêu cầu dữ liệu
Trước hết, hãy suy nghĩ về lý do tại sao bạn muốn thực hiện phân tích dữ liệu này. Bạn cần tìm ra mục đích hoặc mục tiêu của việc phân tích dữ liệu và quyết định loại phân tích dữ liệu nào bạn muốn thực hiện. Ở giai đoạn này, bạn quyết định phân tích cái gì và đo lường nó như thế nào, đồng thời làm rõ lý do tại sao bạn đang nghiên cứu và những chỉ số nào sẽ được sử dụng trong phân tích.
Thu Thập Dữ Liệu
Sau khi thu thập yêu cầu, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng về những gì cần đo lường và kết quả cần đạt được. Giờ là lúc thu thập dữ liệu dựa trên những yêu cầu đó. Sau khi thu thập, dữ liệu cần được xử lý hoặc sắp xếp để phân tích. Vì dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, hãy ghi chép lại ngày thu thập và nguồn gốc của mỗi tập dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu thu thập được có thể không hữu ích hoặc không liên quan đến mục tiêu của bạn, vì vậy cần phải được làm sạch. Dữ liệu thu thập được có thể chứa các bản ghi trùng lặp, khoảng trắng thừa hoặc lỗi. Dữ liệu phải sạch và không có lỗi. Giai đoạn này phải được thực hiện trước khi phân tích, vì chất lượng của việc làm sạch quyết định mức độ chính xác của kết quả đầu ra so với kết quả mong muốn.
Phân tích dữ liệu
Sau khi dữ liệu được thu thập, làm sạch và xử lý, nó đã sẵn sàng để phân tích. Khi bạn thao tác với dữ liệu, bạn có thể thấy mình đã có chính xác thông tin cần thiết, hoặc có thể cần thu thập thêm thông tin. Trong giai đoạn này, bạn sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu để hiểu, diễn giải và rút ra kết luận dựa trên các yêu cầu.
Diễn giải dữ liệu
Sau khi phân tích dữ liệu, cuối cùng đã đến lúc diễn giải kết quả. Bạn có thể chọn cách thể hiện hoặc truyền đạt kết quả phân tích — bằng lời nói đơn giản, hoặc dưới dạng bảng hoặc biểu đồ. Sau đó, sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu để quyết định hướng hành động tốt nhất.
Data Visualization
Trực quan hóa dữ liệu rất phổ biến trong cuộc sống hàng ngày và thường xuất hiện dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nói cách khác, dữ liệu được hiển thị bằng hình ảnh để bộ não con người dễ hiểu và xử lý hơn. Trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng để khám phá những sự thật và xu hướng chưa biết. Bằng cách quan sát các mối quan hệ và so sánh các tập dữ liệu, bạn có thể tìm ra thông tin có ý nghĩa.
