Tình huống: Kể từ khi thành lập vào năm 2013, Bellabeat đã phát triển nhanh chóng và định vị mình là một công ty chăm sóc sức khỏe với công nghệ hàng đầu. Bellabeat là một công ty nhỏ nhưng họ có tiềm năng trở thành một người chơi lớn hơn trên thị trường ứng dụng thông minh toàn cầu. Data Analyst được yêu cầu phân tích dữ liệu của ứng dụng thông minh FitBit để có được thông tin chi tiết về cách người dùng sử dụng sản phẩm này của Bellabeat. Từ đó, doanh nghiệp này sẽ có định hướng chiến lược tiếp thị cho công ty của họ. 

Hãy cùng UniTrain giải case study với hướng dẫn ở bài viết này nhé!

Bạn có thể tải dữ liệu và thực hành cùng UniTrain tại đây: https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/fitbit

Bước 1: Đặt câu hỏi 

Nhiệm vụ kinh doanh: Phân tích dữ liệu theo dõi sức khỏe của ứng dụng FitBit để hiểu người dùng đang sử dụng FitBit như thế nào và khám phá các xu hướng cho chiến lược tiếp thị của Bellabeat. 

Bước 2: Chuẩn bị 

Thông tin về bộ dữ liệu: 

– Dữ liệu theo dõi sức khỏe của ứng dụng FitBit được lưu trữ trong 18 tệp csv. 
– Dữ liệu được thu thập bao gồm các hoạt động thể chất được ghi lại theo phút, nhịp tim, theo dõi giấc ngủ, hoạt động hàng ngày và số bước chân. 
Lựa chọn dữ liệu: tệp dailyActivity_merged.csv được chọn và sao chép để phân tích. 

Công cụ: Sử dụng Excel để làm sạch và phân tích cơ bản. 

Bước 3: Xử lý dữ liệu 

Đây là dữ liệu ban đầu từ file dailyActivity_merged:  

Caseex1

*Đây chỉ là một phần của bảng 

1. Kiểm tra các giá trị null 

Trước tiên, chúng ta hãy tạo một bảng tính có tên là “Fitness” cho toàn bộ dữ liệu. Để xác định bất kỳ giá trị null nào trong bảng tính Fitness, chúng ta có thể sử dụng một công thức đơn giản dựa trên hàm COUNTIF với hàm IF: 

=IF(COUNTIF(Fitness,””)>1,”YES”,”NO”) 

Caseex2

2. Thay đổi định dạng ngày tháng cho phù hợp

Ở cột ActivityDate, định dạng ngày tháng đang là “mm-dd-yy” (tháng-ngày-năm) và chúng ta cần đổi sang “dd-mm-yyyy” bằng cách: Chọn cả cột, click chuột trái chọn Format Cells, chọn cách định dạng như hình, sau đó click OK

Casee

Kết quả:

Caseexc3

3. Tạo cột “Days_of_Week”

Chúng ta hãy tạo một cột mới có tên “Days_of_Week” bên cạnh ActivityDate (Ngày Hoạt động). Để lấy ngày trong tuần, chúng ta sử dụng công thức như sau 

=TEXT([@ActivityDate],”dddd”)

Caseexc6

4. Tạo cột “total_minutes”

Chúng ta sẽ tạo một cột mới có tên “total_minutes” là tổng thời gian được ghi lại bằng cách sử dụng công thức: 

= [@VeryActiveMinutes]+[@FairlyActiveMinutes]+[@LightlyActiveMinutes]+[@SedentaryMinutes] 

Caseexc7

Bước 4: Phân tích 

Chúng ta sẽ tạo một bảng Pivot như bao gồm:  

– Rows: Day_of_Week 
– Values: Average of Calories, Sum of total_minutes, Average of TotalSteps, Sum of SedentaryMinutes, Sum of LightlyActiveMinutes, Sum of FairlyActiveMinutes, Sum of VeryActiveMinutes 
Caseexc8
Có thể thấy rằng:  

– Trung bình, người dùng ghi lại được 7.637 bước chân hoặc 5,4km, điều này là không đủ. Theo khuyến cáo của CDC, phụ nữ trưởng thành cần đặt mục tiêu ít nhất 10.000 bước chân hoặc 8km mỗi ngày để cải thiện sức khỏe tổng thể, giảm cân và nâng cao thể lực. Nguồn: Bài báo của Medical News Today

– Người dùng ít vận động chiếm đa số, trung bình ghi nhận 991 phút hay 20 giờ, chiếm 81% tổng số phút trung bình. 

– Lượng calo trung bình được đốt cháy là 2.303 calo, tương đương với 0,3 kg (0.6 pound).  

– Mọi người dành nhiều thời gian đi bộ hơn và đốt cháy nhiều calo hơn vào thứ Ba. 

Bước 5: Chia sẻ 

1. Chúng ta tạo 1 PivotChart để trực quan hóa số lần sử dụng app theo các ngày trong tuần:

Caseexc9

Có thể thấy rằng, tần suất sử dụng giảm vào Thứ Sáu và tiếp tục giảm vào cuối tuần và Thứ Hai. 

2. Chúng ta tạo tiếp 1 biểu đồ tròn để quan sát các hoạt động của người dùng

Caseexc10

Có thể thấy rằng, phần lớn thời gian người dùng chỉ ngồi và không hoạt động.   

Bước 6: Hành động 

Những xu hướng nào đã được xác định? 

– Phần lớn người dùng (81,3%) đang sử dụng ứng dụng FitBit đang có lối sống thụ động. 
– Người dùng thích theo dõi hoạt động của họ vào các ngày trong tuần hơn là cuối tuần – có lẽ vì họ dành nhiều thời gian ở ngoài trời hơn vào các ngày trong tuần và ở nhà vào cuối tuần. 

Bellabeat có thể làm gì với những xu hướng nêu trên? 

– Xây dựng chiến dịch giáo dục về phong cách sống lành mạnh có thể kết hợp với hệ thống điểm thưởng. Người dùng hoàn thành bài tập hàng tuần sẽ nhận được điểm Bellabeat để đổi lấy sản phẩm/gói thành viên. 
– Vào cuối tuần, ứng dụng Bellabeat cũng có thể gửi thông báo nhắc nhở để khuyến khích người dùng tập thể dục. 

 Xem thêm: 

Cập nhật tính năng mới trong Excel – tháng 03/2024

Phân tích dữ liệu bằng PivotTable

Làm sạch dữ liệu với Microsoft Excel

Khóa học Ứng dụng Excel trong Xử lý dữ liệu

Tags