Quá trình phân tích dữ liệu diễn ra như thế nào?

Phân tích dữ liệu là một quá trình quan trọng trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Cùng UniTrain tìm hiểu chi tiết các bước của quá trình này qua bài viết bên dưới.

1. Xác định mục tiêu và bố cục 

Trước tiên, cần xác định rõ mục tiêu và đối tượng sử dụng báo cáo, các chỉ tiêu và mức độ chi tiết của báo cáo. Việc xác định mục tiêu giúp định hướng quá trình phân tích và đảm bảo rằng mọi nỗ lực đều tập trung vào việc đạt được kết quả mong muốn. 

2. Thu thập dữ liệu 

Bước tiếp theo là xác định nguồn dữ liệu,​ cách thu thập cập nhật dữ liệu mới từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu, tệp tin CSV, API, hoặc thậm chí thông qua khảo sát và phỏng vấn. Quan trọng là đảm bảo dữ liệu thu thập được đủ phong phú, chính xác cập nhật thời gian thực (real-time) để phục vụ cho mục tiêu phân tích.

3. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu thô thường chứa nhiều lỗi và thiếu thông tin. Do đó, cần phải làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích. Quá trình này bao gồm việc loại bỏ các dữ liệu trùng lặp không liên quan, xử lý các dữ liệu thiếu và chuẩn hóa dữ liệu. Một dữ liệu sạch sẽ và nhất quán là nền tảng cho việc tự động hóa và phân tích chính xác. 

4. Phân tích dữ liệu 

Bước này kết hợp giữa kỹ thuật sử dụng các công cụ như: Power Pivot, Pivot Table, SQL, Python các thuật toán, mô hình dự báo đphân tích dữ liệu theo nhiều tầng: Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive. 

5. Trực quan hóa và kể chuyện (data storytelling) bằng dữ liệu

Theo nghiên cứu thì bộ não con người có thể xử lý thông tin và ra quyết định dựa trên hình ảnh nhanh hơn dựa trên con số và chữ khoảng 60.000 lần. Vì vậy, việc lựa chọn biểu đồ phù hợp, bố cục các biểu đồ một cách trực quan, kể chuyện với dữ liệu và làm nổi bật những thông tin quan trọng sẽ giúp nhà người đọc báo cáo dễ dàng tìm kiếm insight và ra quyết định kịp thời, chính xác.

Các công cụ trực quan hóa phổ biến như Dashboard in Excel, Power BI, Python thường được sử dụng trong bước này. 

6. Đưa ra kết luận và đề xuất

Dựa trên kết quả phân tích, cần đưa ra các kết luận và đề xuất hành động. Điều này có thể bao gồm việc đề xuất các biện pháp cải thiện quy trình, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, hoặc xác định các cơ hội mới. Kết luận và đề xuất nên được dựa trên dữ liệu và có tính khả thi cao. 

7. Theo dõi và đánh giá

Cuối cùng, cần theo dõi và đánh giá hiệu quả của các đề xuất đã thực hiện. Điều này bao gồm việc so sánh kết quả thực tế với kế hoạch và điều chỉnh mô hình nếu cần thiết. Quá trình theo dõi và đánh giá liên tục giúp cải thiện độ chính xác của phân tích và đảm bảo rằng các quyết định dựa trên dữ liệu luôn được cập nhật và hiệu quả. 

Quá trình phân tích dữ liệu là một chuỗi các bước từ việc xác định mục tiêu đến theo dõi và đánh giá kết quả. Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng các quyết định dựa trên dữ liệu được thực hiện một cách chính xác và hiệu quả. 

Xem thêm:

Thống kê trong Phân tích Dữ liệu

Khoá học Data Analysis For Professionals

Workshop Online Data Analytics For Everyone

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

1 + 1 = ? (Nhập Haii để trả lời đúng)

Bài viết liên quan
[HOẠT ĐỘNG CỘNG ĐỒNG] Cuộc thi Financial Student Contest (FSC) mùa 13 – CLB Tài chính – Chứng khoán (SeSC) – Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Chiều tối ngày 13/06/2025, Chung kết cuộc thi Financial Student Contest (FSC) mùa 13 do CLB Tài chính – Chứng khoán (SeSC) thuộc Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Xem thêm
[HOẠT ĐỘNG CỘNG ĐỒNG] Cuộc thi myInsight – MDS Datathon Challenge 2025 – CLB Toán ứng dụng & Khoa học dữ liệu (MDS) – CSII Đại học Ngoại Thương TP. HCM (FTU2)

Chiều ngày 08/06/2025 vừa qua, cuộc thi myInsight – MDS Datarthon Challenge 2025 đã chính thức tiến đến vòng chung kết dưới sự góp mặt của top 5 đội thi xuất

Xem thêm
Cảm nhận học viên khóa Excel for Analysts

“Mình rất hài lòng về tính ứng dụng thực tế và khả năng nâng cao hiệu quả công việc của khóa học.” Anh Nguyễn Trung Hòa – nhân sự ngành Kế

Xem thêm
Một số hàm sắp xếp (Sort) phổ biến trong Numpy

Sắp xếp (Sort) là một thao tác phổ biến trong phân tích dữ liệu và lập trình. Nó liên quan đến việc sắp xếp các phần tử trong một tập hợp theo

Xem thêm