Phân tích dữ liệu là quá trình khai thác những thông tin hữu ích từ những con số, dữ liệu nhằm hỗ trợ việc đưa ra quyết định và trả lời cho những câu hỏi. Việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp các doanh nghiệp tìm ra cơ hội cho sự tăng trưởng và phát triển trong mọi lĩnh vực kinh doanh và nghiên cứu.
Tuy nhiên, các nhà phân tích đôi lúc sẽ gặp khó khăn trong việc quyết định liệu dữ liệu có phù hợp với mục tiêu của mình không và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu đó như thế nào. Điều cần thiết cho các nhà phân tích lúc này là thiết lập một quy trình phân tích dữ liệu phù hợp giúp biến lượng thông tin khổng lồ thành những insight hữu ích.
Hãy cùng MDS khám phá ngay 5 bước hiệu quả trong một quy trình phân tích dữ liệu thông qua bài viết này nhé!
1. Xác định câu hỏi
Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong mọi quy trình phân tích dữ liệu là việc xác định rõ ràng mục tiêu hoặc câu hỏi mà bạn muốn trả lời thông qua việc phân tích. Mục tiêu càng rõ ràng và cụ thể, quá trình phân tích sẽ càng trở nên hiệu quả và mang lại kết quả tốt hơn.
Việc xác định này giúp bạn nắm rõ vấn đề hiện tại, tập trung vào việc thu thập và phân tích thông tin cần thiết để đạt được mục tiêu đề ra. Ngoài ra, bạn cũng có thể phát triển các giả thuyết về cách giải quyết một vấn đề. Sau đó, bạn có thể sử dụng các số liệu được tính toán để xác minh hoặc bác bỏ giả thuyết của mình. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên, đồng thời giúp bạn tránh những rủi ro có thể xảy ra với dữ liệu trong tương lai.
2. Thu thập dữ liệu
Sau khi đã xác định được các câu hỏi liên quan, bước tiếp theo là tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp. Bạn có thể thu nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như từ các bài nghiên cứu, khảo sát, phỏng vấn hay các bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp. Cùng với đó, bạn cũng cần quản lý và sắp xếp các dữ liệu thu thập được để tiện cho việc phân tích.
Trước khi thu thập dữ liệu mới, hãy xem xét thông tin có sẵn từ cơ sở dữ liệu hiện có. Thiết kế mẫu phỏng vấn trước cũng giúp đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm thời gian. Cuối cùng, hãy sắp xếp dữ liệu thu thập được theo ngày tháng và nguồn gốc để hỗ trợ việc xác nhận kết quả.
3. Xử lí dữ liệu
Công việc của các Data Analyst thông thường sẽ bắt đầu ở bước này. Trong quá trình thu nhập dữ liệu, không phải tất cả dữ liệu bạn thu thập được đều có thể sử dụng, bạn cần xem xét và làm sạch các dữ liệu đó bởi chúng có thể gây ra sai lệch trong kết quả.
Quá trình này giúp bạn loại bỏ các dữ liệu bị thiếu, các bản ghi trùng lặp và các dữ liệu không chính xác. Mircrosoft Excel chính là công cụ hữu ích nhất cho khâu làm sạch dữ liệu này. Đây cũng là khâu bắt buộc trước khi tiến đến bước phân tích.
4. Phân tích dữ liệu
Trải qua nhiều bước bên trên, dữ liệu đã sẵn sàng, giờ là lúc ta cần phân tích dữ liệu sâu hơn. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm sử dụng các phương pháp thống kê, khai phá dữ liệu, học máy, hoặc các kỹ thuật khác tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu phân tích của bạn. Mục tiêu ở đây là tìm ra thông tin, mẫu số, hoặc mối quan hệ từ dữ liệu.
Bạn có thể sử dụng các phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ khác để giúp bạn giải thích, hiểu dữ liệu và đi đến kết luận. Ngày nay các công cụ phân tích dữ liệu thường được sử dụng gồm có Microsoft Excel, SQL, Python hay R, …
5. Trực quan hóa
Phân tích thôi là chưa đủ, bạn cần hiểu và trình bày kết quả của mình một cách rõ ràng và logic để mọi người đều có thể đọc và hiểu nó. Bạn cần giải thích ý nghĩa của những xu hướng hay insight, đồng thời đảm bảo rằng kết quả có thể được áp dụng vào việc quyết định hoặc hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược.
Ta có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ, hoặc một loạt các phương pháp khác. Power BI hiện được đánh giá là công cụ tối ưu nhất trong quy trình trực quan hóa dữ liệu này.
