Tiếp nối phần một với Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng và định tính. Đến với phần hai, UniTrain sẽ giới thiệu thêm những kỹ thuật phân tích dữ liệu mới và vô cùng hiệu quả được sử dụng trong nhiều báo cáo phân tích kinh doanh tại doanh nghiệp!
#3. Descriptive Analytics (Phân tích mô tả)
Phân tích mô tả cho phép người phân tích dữ liệu trích ra các nội dung chính từ dữ liệu thô và mô tả ngắn gọn chúng, giúp người đọc nắm bắt thông tin quá khứ một cách khái quát. Kỹ thuật này kết hợp trình bày các biểu đồ, Dashboard, tạo hiệu quả trực quan cao cho người đọc.
Phân tích mô tả trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”
Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn đang phân tích dữ liệu của công ty mình và nhận thấy doanh số bán hàng của một trong các sản phẩm tăng đột biến. Phân tích mô tả cho bạn biết chính xác sự tăng đột biến đó diễn ra vào thời điểm nào? “Sản phẩm này có doanh số bán hàng tăng vào tháng 10, tháng 11 và đầu tháng 12 hàng năm.”
Tất tần tật về Trực quan hóa dữ liệu và sử dụng Dashboard trong việc ra quyết định
#4. Diagnostic Analytics (Phân tích chuẩn đoán)
Khác với phân tích mô tả, phân tích chuẩn đoán trả lời câu hỏi “Tại sao điều này lại xảy ra?”
Sau khi đã xác định “bệnh”, các nhà phân tích dữ liệu sẽ thực hiện “chuẩn đoán”. Cụ thể là họ sẽ phân tích các chuyển động của thị trường, khám phá mối tương quan giữa các biến và xác định mối quan hệ giữa chúng, để tìm ra lý do tại sao tình huống này lại xảy ra.
Tiếp nối ví dụ trên: Sau khi đã rõ tình hình doanh thu, nhà phân tích tiếp tục tìm hiểu dữ liệu nhân khẩu học của người dùng sản phẩm và thấy rằng họ ở độ tuổi từ 8 đến 18. Tuy nhiên, khách hàng mua sản phẩm lại nằm ở độ tuổi từ 35 đến 55, vì họ chính là người mua sản phẩm để tặng cho con cái của họ. Doanh số bán hàng tăng đột biến vào các tháng mùa thu và đầu mùa đông có thể là do các ngày lễ bao gồm tặng quà.
#5. Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)
Thay vì trả lời câu hỏi cho các tình huống đã xảy ra ở quá khứ và hiện tại như phân tích mô tả và chuẩn đoán. Kỹ thuật phân tích dữ liệu dự đoán sử dụng các dữ liệu trong quá khứ và hiện tại, để dự đoán về các xu hướng trong tương lai, trả lời câu hỏi “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”.
Các doanh nghiệp thường sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu này để dự đoán hoặc lập kế hoạch kinh doanh, ngân sách,…
Ví dụ: Dữ liệu về doanh số bán máy chơi game tăng đột biến vào tháng 10, tháng 11 và đầu tháng 12 trong năm qua, sẽ cung cấp cho bạn nhiều thông tin để dự đoán rằng xu hướng tương tự sẽ xảy ra vào năm tới. Được hỗ trợ bởi các xu hướng đi lên trong toàn bộ ngành công nghiệp trò chơi điện tử, đây là một dự đoán hợp lý để đưa ra.
#6. Prescriptive Analytics (Phân tích theo nhận thức)
Phân tích theo quy định trả lời câu hỏi “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?” Loại phân tích này tính đến tất cả các yếu tố có thể xảy ra trong một tình huống và đề xuất các biện pháp có thể thực hiện được, đặc biệt hữu ích khi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Ví dụ: Công ty nên đưa ra quyết định gì sau khi đã xác định xu hướng doanh thu máy chơi game sẽ xảy ra vào mùa đông? Doanh nghiệp có thể chạy thử hai quảng cáo: một dành cho người dùng cuối của sản phẩm (trẻ em) và một dành cho khách hàng (cha mẹ của họ). Dữ liệu từ thử nghiệm đó có thể cho biết cách tận dụng mức tăng đột biến theo mùa. Hoặc, quyết định tăng cường nỗ lực tiếp thị vào tháng 9 bằng tin nhắn theo chủ đề ngày lễ, để cố gắng kéo dài mức tăng đột biến sang một tháng khác.
Xem thêm
Real-time Data Analytics là gì? Một số trường hợp thực tế ứng dụng
Real-Time Analytics (Phân tích thời gian thực)
