Dữ liệu là một khái niệm thường gặp trong nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống, đặc biệt là lĩnh vực công nghệ thông tin. Vậy định nghĩa chính xác về dữ liệu mà bạn đã biết là gì? Tìm hiểu về các khái niệm dữ liệu là gì trong bài viết sau của sonesteve.com nhé!
I. Dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (tên tiếng Anh: Data Analytics) là ngành chuyển đổi dữ liệu từ định dạng thô thành dữ liệu có thể sử dụng được. Điều này liên quan đến nhiều quy trình tương đối phức tạp, chẳng hạn như thu thập, sắp xếp, phân tích, phân loại và tổng hợp dữ liệu thành các danh mục dễ sử dụng.
Kỹ thuật phân tích sử dụng dữ liệu lịch sử để giải thích điều gì đã xảy ra, giải thích tại sao và dự đoán xu hướng.
II. Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng trong các quy trình kinh doanh. Bất kể lĩnh vực hay ngành nghề nào, việc lập kế hoạch và hoạch định chiến lược đều cần đến phân tích dữ liệu.
Phân tích dữ liệu có thể giúp dự đoán xu hướng và hành vi của khách hàng tiềm năng. Bằng cách phân tích dữ liệu thu thập được về hành vi của người tiêu dùng, các công ty xây dựng một kế hoạch phát triển chiến lược. Phân tích, diễn giải và cung cấp dữ liệu có ý nghĩa đối với doanh nghiệp.
Dữ liệu thu thập được ở dạng thô và không thể được sử dụng ngay lập tức. Vì vậy, phân tích là cần thiết để đưa ra đánh giá và có được cái nhìn sâu sắc về vấn đề. Cải thiện hiệu suất và khả năng cạnh tranh: Các công ty hiện đang sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu tự động để cải thiện hiệu suất kinh doanh.
III. Quy trình phân tích dữ liệu
1. Đặt ra vấn đề
Bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu tiêu chuẩn là xác định vấn đề mà doanh nghiệp của bạn đang giải quyết. Cụ thể, các công ty nên tiến hành một cuộc điều tra chi tiết về vấn đề này trước khi họ bắt đầu thu thập dữ liệu.
Cách tốt nhất là hỏi về các chỉ số chính mà doanh nghiệp của bạn cần theo dõi và đưa ra chiến lược, mục tiêu và ngân sách. Những KPI tiêu chuẩn nào được đưa ra làm cơ sở để thực hiện chiến lược? Dữ liệu thu thập được từ những nguồn cụ thể nào?
2. Cá nhân hoá dữ liệu
Bước thứ hai trong quy trình phân tích dữ liệu là cá nhân hóa dữ liệu, giúp kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách hiệu quả. Tại thời điểm này, các công ty cần tạo một luồng dữ liệu và kéo nó vào một tệp lưu trữ để đánh giá và truy xuất thông tin chi tiết một cách hiệu quả hơn.
3. Phân tích dữ liệu
Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định mang tính quyết định. Sau khi thu thập và tổng hợp, lượng thông tin chúng tôi nhận được là rất lớn và đa dạng. Đầu tiên, bạn cần dọn dẹp dữ liệu của mình để phù hợp với hướng đi của doanh nghiệp.
Bước tiếp theo là bỏ qua những dữ liệu vô ích dựa trên các mục tiêu chiến lược và KPI mà bạn đã đặt ra trước đó. Cuối cùng, trực quan hóa dữ liệu của bạn với các bản tóm tắt thông tin để giúp bạn xác định các mẫu và xu hướng nhanh hơn. Nếu không có trực quan, thật khó cho các nhà phân tích dữ liệu để tìm hiểu thông tin chi tiết về khách hàng và truyền đạt ý nghĩa cho khách hàng.
4. Diễn giải kết quả
Sau khi phân tích dữ liệu được thực hiện, dữ liệu được diễn giải theo cách dễ hiểu. Nó có thể được giải thích bằng cách sử dụng ngôn ngữ, sơ đồ và bảng. Đồng thời, kết quả phân tích được sử dụng để xác định hướng hành động tốt nhất.
Đặc biệt, khi xem xét và đánh giá dữ liệu, bằng mọi giá tránh ba điều sau: Mối tương quan và quan hệ nhân quả không đi đôi với nhau. Nếu bạn không thể tìm thấy bằng chứng khách quan về quan hệ nhân quả, bạn cần đặt nó trong mối tương quan.
Và ngược lại. Bỏ qua dữ liệu ít liên quan hơn hoặc bác bỏ các giả thuyết đã tạo trước đó. Kết luận Vấn đề này không có ý nghĩa thống kê, nó trở nên không chính xác và khả năng tồn tại của chiến lược bị giảm.
IV. Một số phương pháp phân tích dữ liệu
1. Phân tích văn bản
Phân tích dữ liệu văn bản là một nhánh của khai thác dữ liệu nhằm mục đích tìm và trích xuất thông tin trong văn bản. Dữ liệu thô được chuyển thành thông tin kinh doanh và thông tin kinh doanh được sử dụng để thông báo chiến lược kinh doanh. Nó được sử dụng để lọc thư rác, đối sánh hồ sơ, phân tích tình cảm và phân tích tài liệu.
2. Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất kết hợp dữ liệu từ các phân tích trước đó để xác định hành động tức thì cần thực hiện. Bởi vì dự báo không cải thiện hiệu quả hiệu suất của dữ liệu, các công ty đang sử dụng nhiều phương pháp được đề xuất này.
Mong rằng bài viết trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm dữ liệu là gì. Đừng quên ghé thăm website của chúng tôi thường xuyên để không bỏ lỡ những bài viết mới nhất nhé!
