7 Loại Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cơ bản
1. Phân tích cụm
Hành động nhóm một tập hợp các phần tử dữ liệu theo cách cho biết các phần tử giống nhau hơn (theo một nghĩa cụ thể) với nhau hơn là các phần tử trong các nhóm khác - do đó có thuật ngữ 'cụm'. Vì không có biến đích khi phân nhóm, phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này cũng được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu.
Hãy nhìn nó dưới góc độ kinh doanh. Trong một thế giới hoàn hảo, các nhà tiếp thị có thể phân tích từng khách hàng riêng biệt và cung cấp cho họ dịch vụ được cá nhân hóa tốt nhất, nhưng hãy đối mặt với điều đó, với một lượng lớn khách hàng, không thể làm được điều đó đúng lúc.
Đó là nơi xuất hiện của tính năng phân nhóm. Bằng cách nhóm khách hàng thành các cụm dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, giá trị tiền tệ hoặc bất kỳ yếu tố nào khác có thể liên quan đến công ty của bạn, bạn sẽ có thể tối ưu hóa ngay các nỗ lực của mình và mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất dựa trên về nhu cầu của họ.
2. Phân tích theo nhóm
Loại phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân đoạn xác định về hành vi của người dùng, sau đó có thể được nhóm lại với những phân đoạn khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu này, bạn có thể có được nhiều hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng hoặc hiểu biết chắc chắn về một nhóm mục tiêu rộng lớn hơn.
Phân tích theo nhóm có thể thực sự hữu ích để thực hiện phân tích trong tiếp thị vì nó sẽ cho phép bạn hiểu tác động của các chiến dịch của mình đối với các nhóm khách hàng cụ thể. Để làm ví dụ, hãy tưởng tượng bạn gửi một chiến dịch email khuyến khích khách hàng đăng ký vào trang web của bạn.
Đối với điều này, bạn tạo hai phiên bản chiến dịch với các thiết kế, CTA và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng của bạn đăng ký, mua lại hoặc tương tác theo những cách khác.
Một công cụ hữu ích để bắt đầu thực hiện phương pháp phân tích theo nhóm là Google Analytics. Bạn có thể tìm hiểu thêm về những lợi ích và hạn chế của việc sử dụng nhóm thuần tập trong GA trong hướng dẫn hữu ích này. Trong hình dưới cùng, bạn thấy một ví dụ về cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm trong công cụ này. Các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) được chia thành các nhóm thuần tập theo ngày (sử dụng thiết bị) và sau đó được phân tích theo tuần để trích xuất thông tin chi tiết về hiệu suất.
3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu giá trị của biến phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào khi một (hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.
Hãy đưa nó xuống với một ví dụ. Hãy tưởng tượng bạn đã thực hiện phân tích hồi quy về doanh số bán hàng của mình vào năm 2019 và phát hiện ra rằng các biến số như chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị và kênh bán hàng ảnh hưởng đến kết quả chung. Bây giờ, bạn muốn sử dụng hồi quy để phân tích biến nào trong số những biến này đã thay đổi hoặc có biến nào mới xuất hiện trong năm 2020. Ví dụ: bạn không thể bán được nhiều trong cửa hàng thực của mình do COVID bị khóa. Do đó, doanh số bán hàng của bạn nói chung có thể giảm hoặc tăng trong các kênh trực tuyến của bạn. Như vậy, bạn có thể hiểu biến độc lập nào ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của biến phụ thuộc, doanh số hàng năm.
Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào loại phân tích này, hãy xem bài viết này và tìm hiểu thêm về cách bạn có thể hưởng lợi từ hồi quy.
4. Mạng nơron
Mạng nơ-ron tạo nền tảng cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích theo hướng dữ liệu cố gắng, với sự can thiệp tối thiểu, để hiểu cách bộ não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mỗi và mọi giao dịch dữ liệu, nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.
Một lĩnh vực ứng dụng điển hình của mạng nơ-ron là phân tích dữ liệu dự đoán. Có các công cụ báo cáo BI có tính năng này được triển khai bên trong chúng, chẳng hạn như Công cụ phân tích dự đoán từ datapine. Công cụ này cho phép người dùng tạo ra tất cả các loại dự đoán một cách nhanh chóng và dễ dàng. Tất cả những gì bạn phải làm là chọn dữ liệu sẽ được xử lý dựa trên KPI của bạn và phần mềm sẽ tự động tính toán dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại. Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể quản lý nó; không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu tiên tiến.
Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng công cụ phân tích dự đoán từ datapine
5. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố, còn được gọi là "giảm thứ nguyên", là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự thay đổi giữa các biến quan sát, tương quan về số lượng các biến không được quan sát có khả năng thấp hơn được gọi là nhân tố. Mục đích ở đây là phát hiện ra các biến tiềm ẩn độc lập, một phương pháp phân tích lý tưởng để hợp lý hóa các phân đoạn dữ liệu cụ thể.
Một ví dụ điển hình để hiểu phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, khả năng mặc, xu hướng hiện tại, chất liệu, sự thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng. Như thế này, danh sách có thể dài vô tận, tùy thuộc vào những gì bạn muốn theo dõi. Trong trường hợp này, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu sắc, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một biến tiềm ẩn của thiết kế.
Nếu bạn muốn bắt đầu phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích nhân tố, chúng tôi khuyên bạn nên xem hướng dẫn thực tế này từ UCLA.
6. Khai thác dữ liệu
Một phương pháp phân tích là thuật ngữ chung cho các chỉ số kỹ thuật và thông tin chi tiết để có thêm giá trị, hướng và ngữ cảnh. Bằng cách sử dụng đánh giá thống kê khám phá, khai thác dữ liệu nhằm xác định các yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mẫu dữ liệu và xu hướng để tạo ra và nâng cao kiến thức. Khi xem xét cách phân tích dữ liệu, áp dụng tư duy khai thác dữ liệu là điều cần thiết để thành công - như vậy, đó là một lĩnh vực đáng để khám phá chi tiết hơn.
Một ví dụ tuyệt vời về khai thác dữ liệu là cảnh báo dữ liệu thông minh datapine. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo và máy học, chúng cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc lần xuất hiện cụ thể trong tập dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn đang theo dõi KPI của chuỗi cung ứng, bạn có thể đặt một cảnh báo thông minh để kích hoạt khi dữ liệu không hợp lệ hoặc chất lượng thấp xuất hiện. Làm như vậy, bạn sẽ có thể đi sâu vào vấn đề và khắc phục nó một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Trong hình sau, bạn có thể thấy một ví dụ về cách thức hoạt động của các cảnh báo thông minh từ datapine. Bằng cách thiết lập phạm vi đơn đặt hàng, phiên và doanh thu hàng ngày, các cảnh báo sẽ thông báo cho bạn nếu mục tiêu không được hoàn thành hoặc nếu mục tiêu vượt quá mong đợi.
7. Phân tích văn bản
Phân tích văn bản, còn được gọi trong ngành là khai thác văn bản, là quá trình lấy một bộ dữ liệu văn bản lớn và sắp xếp nó theo cách giúp dễ quản lý hơn. Bằng cách thực hiện quá trình làm sạch này một cách chi tiết nghiêm ngặt, bạn sẽ có thể trích xuất dữ liệu thực sự có liên quan đến doanh nghiệp của mình và sử dụng dữ liệu đó để phát triển những thông tin chi tiết hữu ích giúp thúc đẩy bạn tiến lên phía trước.
Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại đẩy nhanh quá trình phân tích văn bản. Nhờ sự kết hợp của máy học và các thuật toán thông minh, bạn có thể thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm tính. Kỹ thuật này cho phép bạn hiểu ý định và cảm xúc của văn bản, chẳng hạn như văn bản tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, sau đó cho điểm tùy thuộc vào các yếu tố và danh mục nhất định có liên quan đến thương hiệu của bạn. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ thành công của trải nghiệm khách hàng của bạn. Để tìm hiểu thêm về chủ đề, hãy xem bài viết sâu sắc này.
Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết vô giá về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ. Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khán giả của bạn trong khi tăng cường giữ chân khách hàng. Một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào.
Làm thế nào để phân tích dữ liệu? 15 kỹ thuật phân tích dữ liệu hàng đầu để áp dụng
Bây giờ chúng tôi đã trả lời các câu hỏi “phân tích dữ liệu là gì”, tại sao nó lại quan trọng và bao gồm các loại phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, đã đến lúc tìm hiểu sâu hơn về cách thực hiện phân tích của bạn bằng cách thực hiện qua 15 kỹ thuật thiết yếu này.
1. Phối hợp các nhu cầu của bạn
Trước khi bạn bắt đầu phân tích dữ liệu của mình hoặc đi sâu vào bất kỳ kỹ thuật phân tích nào, điều quan trọng là phải cộng tác ngồi xuống với tất cả các bên liên quan chính trong tổ chức của bạn, quyết định về chiến dịch chính hoặc mục tiêu chiến lược của bạn và có được sự hiểu biết cơ bản về các loại thông tin chi tiết phù hợp nhất mang lại lợi ích cho sự tiến bộ của bạn hoặc cung cấp cho bạn tầm nhìn cần thiết để phát triển tổ chức của mình.
2. Đặt câu hỏi của bạn
Khi bạn đã vạch ra các mục tiêu cốt lõi của mình, bạn nên cân nhắc những câu hỏi nào cần trả lời để giúp bạn đạt được sứ mệnh của mình. Đây là một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu quan trọng nhất vì nó sẽ định hình nền tảng thành công của bạn.
Để giúp bạn hỏi những điều phù hợp và đảm bảo dữ liệu của bạn phù hợp với bạn, bạn phải đặt những câu hỏi phân tích dữ liệu phù hợp.
3. Dân chủ hóa dữ liệu
Sau khi đưa ra một số phương pháp luận phân tích dữ liệu và biết câu hỏi nào cần trả lời để chiết xuất giá trị tối ưu từ thông tin có sẵn cho tổ chức của bạn, bạn nên tiếp tục dân chủ hóa dữ liệu.
Dân chủ hóa dữ liệu là một quá trình nhằm mục đích kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả và nhanh chóng để bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể truy cập dữ liệu vào bất kỳ thời điểm nào. Bạn có thể trích xuất dữ liệu ở dạng văn bản, hình ảnh, video, số hoặc bất kỳ định dạng nào khác. Và sau đó thực hiện phân tích cơ sở dữ liệu chéo để đạt được thông tin chi tiết nâng cao hơn để chia sẻ tương tác với phần còn lại của công ty.
Khi bạn đã quyết định các nguồn dữ liệu có giá trị nhất của mình, bạn cần đưa tất cả thông tin này vào một định dạng có cấu trúc để bắt đầu thu thập thông tin chi tiết của mình. Với mục đích này, datapine cung cấp tính năng kết nối dữ liệu tất cả trong một dễ dàng để tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài của bạn và quản lý chúng theo ý muốn của bạn. Ngoài ra, giải pháp end-to-end của datapine tự động cập nhật dữ liệu của bạn, cho phép bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc thực hiện phân tích phù hợp để phát triển doanh nghiệp của mình.
4. Làm sạch dữ liệu của bạn
Sau khi thu thập từ rất nhiều nguồn, bạn sẽ có một lượng lớn thông tin có thể khiến bạn choáng ngợp. Đồng thời, bạn có thể phải đối mặt với dữ liệu không chính xác có thể gây hiểu lầm cho phân tích của bạn. Điều thông minh nhất bạn có thể làm để tránh phải đối mặt với vấn đề này trong tương lai là làm sạch dữ liệu. Quá trình này là cơ bản trước khi hình dung nó, vì nó sẽ đảm bảo rằng những thông tin chi tiết bạn trích xuất từ nó là chính xác.
Có nhiều thứ bạn cần tìm trong khi làm sạch dữ liệu của mình. Điều quan trọng nhất là loại bỏ bất kỳ quan sát trùng lặp nào; điều này thường xuất hiện khi sử dụng nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài. Bạn cũng có thể thêm bất kỳ mã nào bị thiếu, sửa các trường trống và loại bỏ dữ liệu được định dạng không chính xác.
Một hình thức dọn dẹp thông thường khác được thực hiện với dữ liệu văn bản. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, hầu hết các công ty ngày nay đều phân tích đánh giá của khách hàng, nhận xét trên mạng xã hội, bảng câu hỏi và một số đầu vào văn bản khác. Để các thuật toán phát hiện các mẫu, dữ liệu văn bản cần được sửa đổi để tránh các ký tự không hợp lệ hoặc bất kỳ lỗi cú pháp hoặc chính tả nào.
Quan trọng nhất, mục đích của việc làm sạch dữ liệu của bạn là để ngăn bạn đưa ra những kết luận sai lầm có thể gây thiệt hại cho doanh nghiệp của bạn về lâu dài. Bằng cách sử dụng dữ liệu sạch, bạn cũng sẽ giúp các công cụ thông minh của doanh nghiệp tương tác tốt hơn với thông tin của bạn và tạo báo cáo tốt hơn cho tổ chức của bạn.
5. Đặt KPI của bạn
Khi bạn đã thiết lập các nguồn dữ liệu, làm sạch dữ liệu và thiết lập các câu hỏi rõ ràng mà bạn muốn thông tin chi tiết của mình trả lời, bạn cần đặt một loạt các chỉ số hiệu suất chính (KPI) sẽ giúp bạn theo dõi, đo lường và định hình tiến bộ trên một số lĩnh vực chủ yếu.
KPI rất quan trọng đối với cả phương pháp phân tích trong nghiên cứu định tính và định lượng. Đây là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu chính mà bạn không nên bỏ qua.
Để giúp bạn đặt KPI tốt nhất có thể cho các sáng kiến và hoạt động của mình, đây là ví dụ về KPI hậu cần có liên quan: chi phí liên quan đến vận tải. Nếu bạn muốn xem thêm, hãy khám phá bộ sưu tập các ví dụ về chỉ báo hiệu suất chính của chúng tôi.
chi phí vận chuyển hậu cần kpis
6. Bỏ qua dữ liệu vô ích
Sau khi ban cho các kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu với mục đích thực sự và xác định sứ mệnh của mình, bạn nên khám phá dữ liệu thô mà bạn đã thu thập từ tất cả các nguồn và sử dụng KPI của bạn làm tài liệu tham khảo để loại bỏ bất kỳ thông tin nào bạn cho là vô ích.
Cắt bỏ chất béo thông tin là một trong những phương pháp phân tích quan trọng nhất vì nó sẽ cho phép bạn tập trung nỗ lực phân tích và chắt lọc từng giọt giá trị từ thông tin "nạc" còn lại.
Bất kỳ số liệu thống kê, dữ kiện, số liệu hoặc chỉ số nào không phù hợp với mục tiêu kinh doanh hoặc không phù hợp với chiến lược quản lý KPI của bạn sẽ bị loại khỏi phương trình.
7. Xây dựng lộ trình quản lý dữ liệu
Mặc dù, tại thời điểm này, bước cụ thể này là tùy chọn (bạn đã có được nhiều thông tin chi tiết và hình thành một chiến lược khá hợp lý ngay từ bây giờ), việc tạo ra một lộ trình quản trị dữ liệu sẽ giúp các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu của bạn trở nên thành công và bền vững hơn nền tảng. Các lộ trình này, nếu được phát triển đúng cách, cũng được xây dựng để chúng có thể được điều chỉnh và mở rộng theo thời gian.
Đầu tư nhiều thời gian vào việc phát triển một lộ trình sẽ giúp bạn lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu của mình trong nội bộ và bạn sẽ làm cho các kỹ thuật phân tích của mình trở nên linh hoạt và hoạt động hơn - một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất hiện nay.
8. Tích hợp công nghệ
Có nhiều cách để phân tích dữ liệu, nhưng một trong những khía cạnh quan trọng nhất của sự thành công trong phân tích trong bối cảnh kinh doanh là tích hợp phần mềm và công nghệ hỗ trợ ra quyết định phù hợp.
Các nền tảng phân tích mạnh mẽ sẽ không chỉ cho phép bạn lấy dữ liệu quan trọng từ các nguồn có giá trị nhất trong khi làm việc với các KPI động sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết hữu ích; nó cũng sẽ trình bày thông tin ở định dạng dễ tiêu hóa, trực quan, tương tác từ một bảng điều khiển trung tâm, trực tiếp. Một phương pháp phân tích dữ liệu mà bạn có thể tin tưởng.
Bằng cách tích hợp công nghệ phù hợp cho phân tích dữ liệu theo phương pháp thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu cốt lõi, bạn sẽ tránh phân mảnh thông tin chi tiết của mình, tiết kiệm thời gian và công sức đồng thời cho phép bạn tận hưởng giá trị tối đa từ những thông tin chi tiết có giá trị nhất của doanh nghiệp.
Để có cái nhìn về sức mạnh của phần mềm cho mục đích phân tích và để nâng cao phương pháp phân tích dữ liệu của bạn, hãy xem qua lựa chọn các ví dụ về bảng điều khiển của chúng tôi.
9. Trả lời câu hỏi của bạn
Bằng cách xem xét từng nỗ lực ở trên, làm việc với công nghệ phù hợp và nuôi dưỡng văn hóa nội bộ gắn kết, nơi mọi người đều mua vào các cách khác nhau để phân tích dữ liệu cũng như sức mạnh của trí thông minh kỹ thuật số, bạn sẽ nhanh chóng bắt đầu trả lời các câu hỏi kinh doanh nóng bỏng nhất của mình . Có thể cho rằng, cách tốt nhất để làm cho các khái niệm dữ liệu của bạn có thể truy cập được trong toàn tổ chức là thông qua trực quan hóa dữ liệu.
10. Trực quan hóa dữ liệu của bạn
Trực quan hóa dữ liệu trực tuyến là một công cụ mạnh mẽ vì nó cho phép bạn kể một câu chuyện bằng các chỉ số của mình, cho phép người dùng trong toàn doanh nghiệp trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp - và nó bao gồm tất cả các cách khác nhau để phân tích dữ liệu.
Mục đích của việc phân tích dữ liệu của bạn là làm cho toàn bộ tổ chức của bạn được thông báo và thông minh hơn, và với nền tảng hoặc trang tổng quan phù hợp, điều này đơn giản hơn bạn nghĩ, như đã được minh chứng bằng trang tổng quan tiếp thị của chúng tôi.
Một ví dụ về bảng điều hành trình bày các KPI tiếp thị cấp cao như chi phí cho mỗi khách hàng tiềm năng, MQL, SQL và chi phí cho mỗi khách hàng.
KPI chính:
Trang tổng quan trực tuyến trực quan, năng động và tương tác này được thiết kế để cung cấp cho Giám đốc Tiếp thị (CMO) tổng quan về các chỉ số liên quan để giúp họ hiểu liệu họ có đạt được mục tiêu hàng tháng hay không.
Về chi tiết, bảng điều khiển này hiển thị các biểu đồ tương tác cho doanh thu hàng tháng, chi phí, thu nhập ròng và thu nhập ròng trên mỗi khách hàng; tất cả đều được so sánh với tháng trước để bạn có thể hiểu dữ liệu biến động như thế nào. Ngoài ra, nó còn hiển thị bản tóm tắt chi tiết về số lượng người dùng, khách hàng, SQL và MQL mỗi tháng để trực quan hóa bức tranh toàn cảnh và trích xuất thông tin chi tiết hoặc xu hướng có liên quan cho các báo cáo tiếp thị của bạn.
Bảng điều khiển CMO hoàn hảo cho quản lý cấp c vì nó có thể giúp họ theo dõi kết quả chiến lược của các nỗ lực tiếp thị và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo cấp số nhân.
11. Diễn giải dữ liệu
Chúng tôi đã dành toàn bộ bài đăng để giải thích dữ liệu vì nó là một phần cơ bản của quá trình phân tích dữ liệu. Nó cung cấp ý nghĩa cho thông tin phân tích và nhằm mục đích đưa ra kết luận ngắn gọn từ kết quả phân tích. Vì hầu hết thời gian các công ty xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giai đoạn giải thích cần phải được thực hiện cẩn thận và đúng cách để tránh hiểu sai.
Để giúp bạn trong quá trình giải thích dữ liệu, sau đây chúng tôi liệt kê ba phương pháp phổ biến mà bạn cần phải tránh bằng mọi giá khi xem dữ liệu của mình:
Tương quan so với nhân quả: Bộ não con người được định dạng để tìm ra các mẫu. Hành vi này dẫn đến một trong những sai lầm phổ biến nhất khi thực hiện giải thích dữ liệu: gây nhầm lẫn giữa mối tương quan với quan hệ nhân quả. Mặc dù hai khía cạnh này có thể tồn tại đồng thời, nhưng sẽ không đúng nếu cho rằng vì hai sự việc xảy ra cùng nhau nên cái này kích động cái kia. Một lời khuyên để tránh rơi vào sai lầm này là đừng bao giờ chỉ tin vào trực giác, hãy tin vào dữ liệu. Nếu không có bằng chứng khách quan về nhân quả, thì hãy luôn gắn bó với mối tương quan.
Sự thiên lệch xác nhận: Hiện tượng này mô tả xu hướng chỉ chọn và giải thích dữ liệu cần thiết để chứng minh một giả thuyết, thường bỏ qua các yếu tố có thể bác bỏ nó. Ngay cả khi nó không được thực hiện có chủ đích, sai lệch xác nhận có thể đại diện cho một vấn đề thực sự đối với một doanh nghiệp, vì việc loại trừ thông tin liên quan có thể dẫn đến kết luận sai và do đó, dẫn đến các quyết định kinh doanh tồi. Để tránh điều đó, hãy luôn cố gắng bác bỏ giả thuyết của bạn thay vì chứng minh nó, chia sẻ phân tích của bạn với các thành viên khác trong nhóm và tránh đưa ra bất kỳ kết luận nào trước khi toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu được hoàn thành.
Ý nghĩa thống kê: Nói một cách ngắn gọn, ý nghĩa thống kê giúp các nhà phân tích hiểu được liệu một kết quả có thực sự chính xác hay nó xảy ra do lỗi lấy mẫu hay do cơ hội thuần túy. Mức độ ý nghĩa thống kê cần thiết có thể phụ thuộc vào cỡ mẫu và ngành được phân tích. Trong mọi trường hợp, bỏ qua tầm quan trọng của một kết quả khi nó có thể ảnh hưởng đến việc ra quyết định có thể là một sai lầm lớn.
12. Xây dựng câu chuyện
Bây giờ chúng ta đã thảo luận và khám phá các ứng dụng kỹ thuật của phân tích theo hướng dữ liệu, chúng ta sẽ xem xét cách bạn có thể kết hợp tất cả các yếu tố này lại với nhau theo cách có lợi cho doanh nghiệp của bạn - bắt đầu bằng một thứ gọi là kể chuyện dữ liệu .
Bộ não con người phản ứng cực kỳ tốt với những câu chuyện hoặc câu chuyện mạnh mẽ. Sau khi đã làm sạch, định hình và hình dung dữ liệu vô giá nhất của mình bằng các công cụ bảng điều khiển BI khác nhau, bạn nên cố gắng kể một câu chuyện - một câu chuyện có phần đầu, phần giữa và phần cuối rõ ràng.
Bằng cách đó, bạn sẽ làm cho các nỗ lực phân tích của mình trở nên dễ tiếp cận, dễ hiểu và phổ biến hơn, trao quyền cho nhiều người hơn trong tổ chức của bạn sử dụng khám phá của bạn để làm lợi thế có thể hành động của họ.
13. Xem xét công nghệ tự trị
Các công nghệ tự chủ, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hiểu biết về cách phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.
Gartner dự đoán rằng vào cuối năm nay, 80% công nghệ mới nổi sẽ được phát triển với nền tảng AI. Đây là minh chứng cho sức mạnh và giá trị ngày càng tăng của các công nghệ tự hành.
Hiện tại, những công nghệ này đang cách mạng hóa ngành phân tích dữ liệu. Một số ví dụ mà chúng tôi đã đề cập trước đó là mạng thần kinh, cảnh báo thông minh và phân tích cảm xúc.
14. Chia sẻ tải
Nếu bạn làm việc với các công cụ và trang tổng quan phù hợp, bạn sẽ có thể trình bày các chỉ số của mình ở định dạng dễ tiêu hóa, định hướng giá trị, cho phép hầu hết mọi người trong tổ chức kết nối và sử dụng dữ liệu có liên quan để có lợi cho họ.
Bảng điều khiển dữ liệu hiện đại hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp quyền truy cập vào vô số thông tin chi tiết tại một vị trí tập trung, bất kể bạn cần theo dõi các chỉ số tuyển dụng hay tạo báo cáo cần được gửi qua nhiều phòng ban. Hơn nữa, những công cụ tiên tiến này cung cấp quyền truy cập vào trang tổng quan từ vô số thiết bị, có nghĩa là mọi người trong doanh nghiệp có thể kết nối từ xa với những thông tin chi tiết thực tế - và chia sẻ tải.
Một khi tất cả mọi người đều có thể làm việc với tư duy dựa trên dữ liệu, bạn sẽ thúc đẩy sự thành công của doanh nghiệp mình theo những cách mà bạn không bao giờ nghĩ có thể. Và khi biết cách phân tích dữ liệu, thì loại phương pháp hợp tác này là rất cần thiết.
15. Các công cụ phân tích dữ liệu
Để thực hiện phân tích dữ liệu chất lượng cao, điều cơ bản là sử dụng các công cụ và phần mềm sẽ đảm bảo kết quả tốt nhất. Khi ngành công nghiệp phân tích phát triển, ưu đãi cho các dịch vụ và tính năng mà bạn có thể khai thác cũng vậy. Ở đây, chúng tôi để lại cho bạn một bản tóm tắt nhỏ về bốn loại công cụ phân tích dữ liệu cơ bản cho tổ chức của bạn.
-
Business Intelligence: Các công cụ BI cho phép bạn xử lý lượng dữ liệu đáng kể từ một số nguồn ở bất kỳ định dạng nào. Như vậy, bạn không chỉ có thể phân tích và theo dõi dữ liệu của mình để trích xuất thông tin chi tiết có liên quan mà còn tạo các báo cáo và trang tổng quan tương tác để trực quan hóa KPI và sử dụng chúng cho lợi ích của công ty bạn. datapine là một phần mềm BI trực tuyến tuyệt vời tập trung vào việc cung cấp các tính năng phân tích trực tuyến mạnh mẽ có thể truy cập được cho người mới bắt đầu và người dùng nâng cao. Như vậy, nó cung cấp một giải pháp đầy đủ dịch vụ bao gồm phân tích dữ liệu tiên tiến, trực quan hóa KPI, bảng điều khiển trực tiếp và báo cáo, cũng như các công nghệ trí tuệ nhân tạo để dự đoán xu hướng và giảm thiểu rủi ro.
-
Phân tích thống kê: Các công cụ này thường được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà thống kê, nhà nghiên cứu thị trường và nhà toán học, vì chúng cho phép họ thực hiện các phân tích thống kê phức tạp với các phương pháp như phân tích hồi quy, phân tích dự đoán và mô hình thống kê. Một công cụ tốt để thực hiện loại phân tích này là R-Studio vì nó cung cấp tính năng kiểm tra giả thuyết và mô hình hóa dữ liệu mạnh mẽ có thể bao gồm cả phân tích dữ liệu học thuật và tổng hợp. Công cụ này là một trong những công cụ được yêu thích trong ngành phân tích, do khả năng làm sạch dữ liệu, giảm dữ liệu và thực hiện phân tích nâng cao với một số phương pháp thống kê. Một công cụ liên quan khác cần đề cập là SPSS của IBM. Phần mềm cung cấp phân tích thống kê nâng cao cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng. Nhờ có một thư viện rộng lớn gồm các thuật toán học máy, phân tích văn bản và phương pháp kiểm tra giả thuyết, nó có thể giúp công ty của bạn tìm thấy thông tin chi tiết phù hợp để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. SPSS cũng hoạt động như một dịch vụ đám mây cho phép bạn thực hiện phân tích ở bất cứ đâu.
-
Bảng điều khiển SQL: SQL là một ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng để xử lý dữ liệu có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Các công cụ như những công cụ này rất phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu vì chúng cực kỳ hiệu quả để mở khóa giá trị của thông tin trong các cơ sở dữ liệu này. Không nghi ngờ gì nữa, một trong những phần mềm SQL được sử dụng nhiều nhất trên thị trường là MySQL Workbench Công cụ này cung cấp một số tính năng như một công cụ trực quan để mô hình hóa và giám sát cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa SQL hoàn chỉnh, cùng với các công cụ quản trị và bảng điều khiển hiệu suất trực quan để theo dõi các KPI.
-
Trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để trình bày dữ liệu của bạn thông qua biểu đồ, đồ thị và bản đồ cho phép bạn tìm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Nền tảng BI đã được đề cập của datapine cũng cung cấp vô số công cụ trực quan hóa dữ liệu trực tuyến mạnh mẽ với một số lợi ích cho mục đích kinh doanh. Một số trong số đó bao gồm: cung cấp các bản trình bày theo hướng dữ liệu hấp dẫn để chia sẻ với toàn bộ công ty của bạn, khả năng xem dữ liệu của bạn trực tuyến với bất kỳ thiết bị nào cho dù bạn ở đâu, tính năng thiết kế bảng điều khiển tương tác cho phép bạn hiển thị kết quả của mình một cách tương tác và dễ hiểu và để thực hiện các báo cáo tự phục vụ trực tuyến có thể được sử dụng đồng thời với nhiều người khác để nâng cao năng suất của nhóm.
Phân tích dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là vô giá đối với các doanh nghiệp ngày nay và bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu, bạn có thể xem dữ liệu của mình theo cách có thể giúp bạn biến cái nhìn sâu sắc thành hành động tích cực.
Để truyền cảm hứng cho những nỗ lực của bạn và đặt tầm quan trọng của dữ liệu lớn vào ngữ cảnh, dưới đây là một số thông tin chi tiết mà bạn nên biết - những thông tin thực tế sẽ giúp hình thành kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn của bạn.
Đến năm 2023, ngành công nghiệp dữ liệu lớn dự kiến sẽ có giá trị khoảng 77 tỷ USD.
94% doanh nghiệp nói rằng phân tích dữ liệu là quan trọng đối với tăng trưởng kinh doanh và chuyển đổi kỹ thuật số của họ.
Các công ty khai thác hết tiềm năng dữ liệu của họ có thể tăng tỷ suất lợi nhuận hoạt động của họ lên 60%.
Chúng tôi đã cho bạn biết những lợi ích của Trí tuệ nhân tạo thông qua bài viết này. Tác động tài chính của ngành công nghiệp này dự kiến sẽ tăng lên đến 40 tỷ đô la vào năm 2025.
Các khái niệm phân tích dữ liệu có thể có nhiều dạng, nhưng về cơ bản, bất kỳ phương pháp luận vững chắc nào cũng sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tinh gọn, gắn kết, sâu sắc và thành công hơn bao giờ hết.