Data Analysis - Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu phân tích dữ liệu là gì, các kỹ thuật, phương pháp và quy trình phân tích.
Phân tích dữ liệu là gì?
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 trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu.
Một ví dụ đơn giản về Phân tích dữ liệu là bất cứ khi nào
chúng ta đưa ra bất kỳ quyết định nào trong cuộc sống hàng ngày của mình là suy
nghĩ về những gì đã xảy ra lần trước hoặc những gì sẽ xảy ra bằng cách chọn quyết
định cụ thể đó. Đây không phải là điều gì khác ngoài việc phân tích quá khứ hoặc
tương lai của chúng ta và đưa ra quyết định dựa trên nó. Để làm được điều đó,
chúng tôi thu thập những ký ức về quá khứ hoặc ước mơ về tương lai của chúng
tôi. Vì vậy, đó không là gì khác ngoài phân tích dữ liệu. Bây giờ công việc
tương tự mà nhà phân tích làm cho mục đích kinh doanh, được gọi là Phân tích dữ
liệu.
Tại sao phải phân tích dữ liệu
Để phát triển doanh nghiệp của bạn thậm chí phát triển trong
cuộc sống của bạn, đôi khi tất cả những gì bạn cần làm là Phân tích!
Nếu công việc kinh doanh của bạn không phát triển, thì bạn
phải nhìn lại và thừa nhận những sai lầm của mình và lập kế hoạch một lần nữa để
không lặp lại những sai lầm đó. Và ngay cả khi doanh nghiệp của bạn đang phát
triển, thì bạn phải mong muốn làm cho doanh nghiệp 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.
Các công cụ phân tích dữ liệu
Các công cụ phân tích dữ liệu giúp người dùng xử lý và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn, phân tích mối quan hệ và tương quan giữa các tập dữ liệu và nó cũng giúp xác định các mẫu và xu hướng để diễn giải. Dưới đây là danh sách đầy đủ các công cụ được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu.
Các loại phân tích dữ liệu: Kỹ thuật và phương pháp
Có một số loại kỹ thuật Phân tích dữ liệu tồn tại 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 dự báo
- Phân tích tiên đoán
Phân tích văn bản
Phân tích văn bản còn được gọi là Khai phá dữ liệu. Đây là một
trong những phương pháp phân tích dữ liệu để khám phá một mẫu trong tập dữ liệu
lớn bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu hoặc các công cụ khai thác dữ liệu. Nó được
sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh. Các công cụ
Business Intelligence có mặt trên thị trường được sử dụng để đưa ra các quyết định
kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp một cách để trích xuất và kiểm
tra dữ liệu và lấy ra các mẫu và cuối cùng là giải thích dữ liệu.
Phân tích thống kê
Phân tích thống kê cho thấy "Điều gì xảy ra?" bằng
cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ ở dạng trang tổng quan. Phân tích thống kê
bao gồm thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu. Nó
phân tích một tập hợp dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích kiểu
này - Phân tích mô tả và Phân tích suy diễn.
Phân tích mô tả
Phân tích dữ liệu hoàn chỉnh hoặc một mẫu dữ liệu số tóm tắt.
Nó cho thấy giá trị trung bình và độ lệch đối với dữ liệu liên tục trong khi tỷ
lệ phần trăm và tần suất đối với dữ liệu phân loại.
Phân tích suy luận
Phân tích mẫu từ dữ liệu hoàn chỉnh. Trong loại Phân tích
này, bạn có thể tìm thấy các kết luận khác nhau từ cùng một dữ liệu bằng cách
chọn các mẫu khác nhau.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán cho thấy "Tại sao nó lại xảy
ra?" bằng cách tìm ra nguyên nhân từ cái nhìn sâu sắc được tìm thấy trong
Phân tích thống kê. Phân tích này rất hữu ích để xác định các mẫu hành vi của dữ
liệu. Nếu một vấn đề mới xuất hiện trong quy trình kinh doanh của bạn, thì bạn
có thể xem xét Phân tích này để tìm ra các mẫu tương tự của vấn đề đó. Và nó có
thể có cơ hội sử dụng các đơn thuốc tương tự cho các vấn đề mới.
Phân tích tiên đoán
Phân tích Dự đoán cho thấy "những gì có thể xảy ra" bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó. Ví dụ phân tích dữ liệu đơn giản nhất là nếu năm ngoái tôi mua hai chiếc váy dựa trên số tiền tiết kiệm của mình và nếu năm nay lương của tôi tăng gấp đôi thì tôi có thể mua bốn chiếc váy. Nhưng tất nhiên nó không dễ dàng như thế này vì bạn phải nghĩ đến những trường hợp khác như khả năng giá quần áo tăng trong năm nay hoặc có thể thay vì váy bạn muốn mua một chiếc xe đạp mới, hoặc bạn cần mua một ngôi nhà!
Vì vậy, ở đây, Phân tích này đưa ra dự đoán về kết quả trong
tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ. Dự báo chỉ là ước tính. Độ
chính xác của nó dựa trên lượng thông tin chi tiết bạn có và mức độ bạn đào sâu
trong đó.
Phân tích theo quy định
Phân tích theo mô tả kết hợp cái nhìn sâu sắc từ tất cả các
Phân tích trước đó để xác định hành động nào cần thực hiện trong một vấn đề hoặc
quyết định hiện tại. Hầu hết các công ty dựa trên dữ liệu đang sử dụng Phân
tích mô tả vì Phân tích mô tả và dự đoán không đủ để cải thiện hiệu suất dữ liệu.
Dựa trên các tình huống và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết
định.
Quy trình phân tích dữ liệu
Quy trình Phân tích Dữ liệu không là gì khác ngoài việc thu
thập thông tin bằng cách sử dụng một ứng dụng hoặc công cụ thích hợp cho phép bạn
khám phá dữ liệu và tìm ra một mẫu trong đó. Dựa trên thông tin và dữ liệu đó,
bạn có thể đưa ra quyết định hoặc có thể đưa ra kết luận cuối cùng.
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, bạn phải nghĩ xem tại sao bạn lại muốn thực hiện phân tích dữ liệu này? Tất cả những gì bạn cần để tìm ra mục đích hoặc mục đích của việc phân tích dữ liệu. Bạn phải quyết định loại phân tích dữ liệu nào bạn muốn thực hiện! Trong giai đoạn này, bạn phải quyết định những gì cần phân tích và làm thế nào để đo lường nó, bạn phải hiểu lý do tại sao bạn đang điều tra và những biện pháp bạn phải sử dụng để thực hiện Phân tích này.
Thu thập dữ liệu
Sau khi thu thập yêu cầu, bạn sẽ có một ý tưởng rõ ràng về những thứ bạn phải đo lường và những gì nên là kết quả của bạn. Bây giờ đã đến lúc thu thập dữ liệu của bạn dựa trên các yêu cầu. Khi bạn thu thập dữ liệu của mình, hãy nhớ rằng dữ liệu đã thu thập phải được xử lý hoặc tổ chức để Phân tích. Khi bạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bạn phải ghi nhật ký với ngày thu thập và nguồn dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu
Giờ đây, bất kỳ dữ liệu nào được thu thập có thể không hữu ích hoặc không liên quan đến mục đích Phân tích của bạn, do đó, nó cần được làm sạch. Dữ liệu được thu thập có thể chứa các bản ghi trùng lặp, khoảng trắng hoặc lỗi. Dữ liệu phải được làm sạch và không có lỗi. Giai đoạn này phải được thực hiện trước khi Phân tích vì dựa trên việc làm sạch dữ liệu, kết quả Phân tích của bạn sẽ gần hơn với kết quả mong đợi của bạn.
Phân tích dữ liệu
Sau khi dữ liệu được thu thập, làm sạch và xử lý, dữ liệu đã sẵn sàng để Phân tích. Khi thao tác dữ liệu, bạn có thể thấy mình có thông tin chính xác cần thiết hoặc bạn có thể cần thu thập thêm dữ liệu. Trong giai đoạn này, bạn có thể sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu, diễn giải và đưa ra kết luận dựa trên các yêu cầu.
Diễn giải dữ liệu
Sau khi phân tích dữ liệu của bạn, cuối cùng đã đến lúc diễn giải kết quả của bạn. Bạn có thể chọn cách diễn đạt hoặc truyền đạt phân tích dữ liệu của mình hoặc bạn có thể sử dụng đơn giản bằng từ ngữ hoặc có thể là bảng hoặc biểu đồ. Sau đó, sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu của bạn để quyết định hướng hành động tốt nhất của bạn.
Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu rất phổ biến trong cuộc sống hàng ngày
của bạn; chúng thường xuất hiện dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nói cách khác, dữ
liệu được hiển thị dưới dạng đồ thị để não người hiểu và xử lý nó dễ dàng hơn.
Trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng để khám phá các sự kiện 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 cách để tìm ra thông tin có ý nghĩa.
Tóm tắt
Phân tích dữ liệu có 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.
Các loại Phân tích Dữ liệu là Phân tích Văn bản, Thống kê, Chẩn đoán, Dự đoán, Mô tả
Phân tích dữ liệu bao gồm 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.
- What is Data Analysis? Research | Types | Methods | Techniques https://www.guru99.com/what-is-data-analysis.html