Theo nghiên cứu của Tableau, đến năm 2025, 80% công việc của nhân sự sẽ được thực hiện dựa trên dữ liệu. Hay nói cách khác, thay vì đưa ra quyết định “cảm tính”, giờ đây nhân sự sẽ đưa ra quyết định logic hơn, dựa trên số liệu cụ thể. Vậy nó sẽ được diễn ra như thế nào?
Cơ sở của điều này là kỹ thuật phân tích dữ liệu! Để biết hơn chi tiết hơn, hãy cùng UniTrain tìm hiểu 6 kỹ thuật này trong bài viết hôm nay nhé!
Kỹ thuật phân tích dữ liệu là gì?
Hiểu một cách đơn giản, đây chính là kỹ thuật dùng để phân tích dữ liệu. Hay nói cụ thể hơn, là từ những dữ liệu “thô sơ, cứng cáp”, nhân sự tiến hành lọc và làm sạch ra một tệp dữ liệu có ích, rồi thực hiện phân tích chuyên sâu những dữ liệu này, để ra được những insights, phục vụ cho quyết định cuối cùng của lãnh đạo.
Ví dụ: Dựa trên những hành vi, góc nhìn của khách hàng đối với chiến dịch quảng cáo vừa ra mắt, người lãnh đạo doanh nghiệp có thể hiểu rõ những sở thích, nhu cầu, cách tiếp cận quảng cáo của khách hàng, từ đó điều chỉnh phương hướng tiếp thị hợp lý hơn.
Những kỹ thuật phân tích dữ liệu nào được doanh nghiệp ứng dụng phổ biến?
#1. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng
Bản chất của kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng là SỐ – bao gồm số liệu thống kê, tỷ lệ phần trăm, phép tính, phép đo, thuật toán,… giúp thao tác và khám phá dữ liệu, tìm ra thông tin giá trị cho hoạt động kinh doanh.
Ví dụ: Nhà phân tích dữ liệu tài chính có thể thay đổi một hoặc nhiều biến số trên bảng cân đối kế toán Excel để dự đoán hiệu quả tài chính trong tương lai – khi xu hướng thay đổi.
“Bức tranh” về kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng bao gồm nhiều chi tiết nhỏ, góp phần tạo nên sự đặc sắc tổng thể. Hai đại diện chính của các chi tiết là:
Phân tích hồi quy: Là phương pháp phân tích thống kê, nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Trong tài chính, hồi quy được định nghĩa là một phương pháp giúp các nhà quản lý tài chính và đầu tư định giá tài sản, xác định các mối quan hệ biến đổi trong giá cả hàng hóa và cổ phiếu. Phân tích hồi quy còn được chia thành 2 loại:
– Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản: Loại phân tích này bao gồm một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Biểu diễn toán học của phụ thuộc là Y, X đại diện cho độc lập.
– Nhiều phân tích hồi quy tuyến tính: Bao gồm một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập khác nhau, tạo nên một công thức phân tích những tác vụ phức tạp hơn.
Phân tích giả thuyết: Là kỹ thuật phân tích dữ liệu sử dụng mẫu để kiểm tra giả thuyết. Xác thực một giả thiết xác định xem nó có hợp lý hay thực tế hay không. Tương tự hồi quy, phân tích giả thuyết cũng được chia thành 2 loại:
– Giả thuyết không: Có nghĩa là không có sự khác biệt giữa hai nhóm được trình bày trong dữ liệu. Ví dụ, một giả thuyết vô hiệu sẽ cho rằng, không có sự khác biệt về thành tích học tập giữa các học sinh từ cộng đồng có thu nhập cao và thu nhập thấp. Khi thực hiện phân tích, mục tiêu của các nhà phân tích là chứng minh rằng có tồn tại sự khác biệt đấy không, từ đó bác bỏ hoặc chấp nhận giả thuyết.
– Giả thuyết thay thế: Để hiểu hơn về giả thuyết thay thế, ta đến với một ví dụ: Giả sử mức tăng trưởng doanh thu hàng năm của một sản phẩm trong 15 năm là 25%. Trong trường hợp này, nhà phân tích dữ liệu có 2 hướng đi, 1 – theo giả thuyết không, 2 – theo giả thuyết thay thế. Nếu chọn 1, nhà phân tích dữ liệu sẽ kiểm tra xem giả thuyết có đúng không và chỉ dừng lại ở đó. Nếu chọn 2, nhà phân tích còn phải làm thêm một bước, là thay thế con số giả thuyết bằng con số đúng hơn. Trong trường hợp này là thay thế 15 năm thành 5 năm hoặc 10 năm.
#2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính
Hai loại kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính được sử dụng phổ biến là phân tích nội dung và phân tích diễn ngôn.
Phân tích nội dung: Hiểu đơn giản, người phân tích dữ liệu sẽ tổng hợp nhiều nội dung với các từ khóa liên quan khác nhau, rồi từ đó phân tích và nghiên cứu mối quan hệ giữa chúng để khám phá ra thông điệp đằng sau. Ví dụ: Nhà phân tích dữ liệu tổng hợp các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội với từ khóa “việc làm”, “nền kinh tế”, “kinh doanh”,… để tìm hiểu và rút ra ý định của 1 chiến dịch chính trị đối với tình hình kinh tế trong nước. Quá trình này sẽ bao gồm các bước:
1 – Xác định nguồn dữ liệu
2 – Xác định tiêu chí dữ liệu
3 – Phát triển mã hóa cho dữ liệu
4 – Phân tích kết quả
Phân tích diễn ngôn: Thay vì tìm hiểu những nội dung đã có sẵn và rõ nghĩa như phân tích nội dung. Phân tích diễn ngôn khám phá những mặt ý nghĩa khác, đằng sau những nội dung mơ hồ, không rõ nghĩa. Bởi vì cùng 1 ý nghĩa, người này có thể có 1 cách truyền đạt khác người kia, bao hàm ngôn ngữ và phi ngôn ngữ, dẫn đến ý nghĩa gốc bị hiểu sai lệch. Phân tích diễn ngôn được sử dụng để “dịch” ý nghĩa thực sự và chỉ rõ mục đích của cuộc giao tiếp.
Ví dụ: Phân tích bài trình bày của Business Analyst để tìm hiểu tường tận những mong cầu của khách hàng đối với dự án.
Các bước phân tích diễn ngôn bao gồm:
1 – Xác định câu hỏi nghiên cứu
2 – Chọn các loại nội dung
3 – Thu thập dữ liệu
4 – Phân tích nội dung
Trên đây là 2 kỹ thuật phân tích dữ liệu được nhiều nhà phân tích tiếp thụ và tin dùng, bạn hãy áp dụng chúng vào công việc thường ngày nhé. Bài viết vẫn còn phần 2, trong bài kế chúng ta sẽ tìm hiểu thêm 4 kỹ thuật hay khác, nhấn vào đường dẫn bên dưới để xem chi tiết!
Kỹ thuật phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định (P2)
Xem thêm
Combo 3 khóa học Data Analytics for Professionals
TOP 10 cuốn sách trực quan hóa dữ liệu hàng đầu
5 nguồn dữ liệu miễn phí mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng
Làm thế nào để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu
