Trong thời đại bùng nổ dữ liệu ngày nay, việc nắm bắt và phân tích dữ liệu hiệu quả đóng vai trò then chốt cho sự thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào. Dữ liệu là nguồn tài nguyên quý giá giúp bạn hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường và chính hoạt động kinh doanh của mình, từ đó đưa ra những quyết định sáng suốt và đề xuất chiến lược phát triển cho doanh nghiệp.
Vậy làm thế nào để phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn chỉ trong 5 bước? Hãy cùng UniTrain tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé.
1. Xác định các câu hỏi kinh doanh
Bước đầu tiên để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết là xác định một bộ mục tiêu và câu hỏi rõ ràng. Dưới đây bạn có thể tìm thấy danh sách các ví dụ:
- Công ty cần gì?
- Chúng ta đang cố gắng giải quyết loại vấn đề gì?
- Dữ liệu có thể giúp giải quyết vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh như thế nào? Loại dữ liệu nào được yêu cầu?
- Chúng ta sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình và công nghệ nào?
- Chúng ta sẽ sử dụng phương pháp hoặc kỹ thuật nào trong quá trình phân tích dữ liệu?
- Chúng ta sẽ đo lường kết quả như thế nào?
- Các nhiệm vụ dữ liệu sẽ được chia sẻ giữa các nhóm như thế nào?
2. Thu thập và lưu trữ dữ liệu
Trong xã hội dựa trên dữ liệu của chúng ta, một lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi giây. Ba nguồn dữ liệu chính là:
Dữ liệu công ty: Nó được tạo ra bởi các công ty trong hoạt động hàng ngày của họ. Đó có thể là sự kiện web, dữ liệu khách hàng… Dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Dữ liệu máy: Với những tiến bộ gần đây về độ nhạy và công nghệ IoT, ngày càng có nhiều thiết bị điện tử tạo ra dữ liệu. Chúng bao gồm từ máy ảnh và đồng hồ thông minh đến nhà thông minh và vệ tinh.
Mở dữ liệu: Với tiềm năng của dữ liệu trong việc tạo ra giá trị cho nền kinh tế, các chính phủ và công ty đang công bố những dữ liệu có thể được sử dụng tự do. Điều này có thể được thực hiện thông qua cổng dữ liệu mở và API (Giao diện lập trình ứng dụng).
3. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để phân tích. Đánh giá chất lượng dữ liệu là điều cần thiết để tìm và sửa lỗi trong dữ liệu của bạn. Quá trình này bao gồm việc sửa các lỗi như:
- Loại bỏ các hàng, cột hoặc ô trùng lặp. Loại bỏ các hàng và cột không cần thiết trong quá trình phân tích.
- Điều này đặc biệt quan trọng nếu bạn đang xử lý các tập dữ liệu lớn tiêu tốn nhiều bộ nhớ.
- Xử lý khoảng trắng trong tập dữ liệu, còn được gọi là giá trị null.
- Quản lý các giá trị dị thường và cực trị, còn được gọi là giá trị ngoại lệ.
- Chuẩn hóa cấu trúc và loại dữ liệu để tất cả dữ liệu được thể hiện theo cùng một cách.
4. Phân tích dữ liệu
Bây giờ dữ liệu của bạn trông đã rõ ràng, bạn đã sẵn sàng phân tích dữ liệu. Tìm kiếm các mô hình, kết nối, hiểu biết sâu sắc và dự đoán thường là phần hài lòng nhất trong công việc của nhà khoa học dữ liệu.
Tùy thuộc vào mục tiêu phân tích và loại dữ liệu, các kỹ thuật khác nhau có sẵn. Trong những năm qua, các kỹ thuật và phương pháp mới đã xuất hiện để xử lý tất cả các loại dữ liệu. Chúng bao gồm từ hồi quy tuyến tính đơn giản đến các kỹ thuật nâng cao từ các lĩnh vực tiên tiến, chẳng hạn như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.
Dưới đây bạn có thể tìm thấy danh sách một số phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến nhất để đi sâu hơn vào phân tích của mình:
- Machine learning
- Deep learning
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Computer vision
5. Trực quan hóa và truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu:
Bước cuối cùng của quy trình khoa học dữ liệu là trực quan hóa và truyền đạt kết quả phân tích để đảm bảo khán giả và các bên liên quan hiểu được công việc của bạn.
Dưới đây là danh sách các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất:
- Python
- R
- Các công cụ nguồn mở không cần mã
- Công nghệ Business Intelligence
Trên đây là bài viết của UniTrain về “Cách phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp trong 5 bước”. Hi vọng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan để phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả nhé.
Xem thêm:
Thống kê trong Phân tích Dữ liệu