Phân tích dữ liệu

Trong thời đại số hóa ngày nay, dữ liệu đã trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá. Tuy nhiên, dữ liệu mà chúng ta thu thập hàng ngày chỉ có ý nghĩa khi chúng được biến đổi thành thông tin hữu ích và giá trị. Hãy cùng Insight Data Academy tìm hiểu về lĩnh vực phân tích dữ liệu qua bài viết sau!

1. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình tìm hiểu, khám phá và tách biệt các mẫu, thông tin và kiến thức có giá trị từ dữ liệu thu thập được. Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về xu hướng, mối quan hệ và thông tin ẩn chứa trong dữ liệu. Qua quá trình phân tích, chúng ta có thể tạo ra những thông tin và kiến thức hữu ích để hỗ trợ ra quyết định. Từ đó, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra giá trị.

2. Vai trò quan trọng của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu có vai trò quan trọng trong việc giúp chúng ta:

2.1. Hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường 

Xử lý các dữ liệu giúp chúng ta phân loại, đặc trưng. Từ đó hiểu hơn về hành vi, nhu cầu và ưu thích của khách hàng. Điều này giúp các doanh nghiệp tạo ra các chiến lược tiếp thị. Cùng với đó là bán hàng hiệu quả hơn và tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường.

2.2. Dự đoán và đưa ra kịp thời các quyết định

Phân tích dữ liệu cung cấp cái nhìn sâu sắc và dự báo về các xu hướng tương lai. Điều này giúp chúng ta đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Từ việc dự đoán doanh thu và nhu cầu của sản phẩm đến việc phân tích rủi ro. Từ đó tối ưu hóa quy trình sản xuất.

2.3. Tối ưu hóa hoạt động và hiệu suất

Xử lý dữ liệu giúp chúng ta tìm hiểu về các yếu tố ảnh hưởng và tìm ra những cách để tối ưu hoá hiệu suất. Từ việc tìm hiểu dữ liệu về quy trình sản xuất để cải thiện năng suất và chất lượng, đến việc phân tích dữ liệu về chiến dịch tiếp thị để tối ưu hóa chi phí và hiệu quả.

3. Các phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả

Có nhiều phương pháp phân tích số liệu khác nhau, mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

3.1 Phân tích thống kê

Phân tích thống kê là một phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên các kỹ thuật thống kê. Nó giúp chúng ta hiểu và mô tả các mẫu, mối quan hệ và biến đổi trong dữ liệu. Các phương pháp thống kê bao gồm:

• Phân tích miền tần số: Phân tích tần số cho phép chúng ta đo lường mức độ xuất hiện của các giá trị dữ liệu trong một tập hợp. Ví dụ: biểu đồ cột, biểu đồ tròn.
• Phân tích tương quan: Phân tích tương quan giúp chúng ta xác định mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu. Ví dụ: hệ số tương quan Pearson, biểu đồ scatter.
• Kiểm định giả thuyết: Kiểm định giả thuyết giúp chúng ta xác định sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm dữ liệu hoặc giữa dữ liệu thực tế và dữ liệu dự đoán. Ví dụ: kiểm định t-Student, kiểm định chi-square.

3.2 Khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu (data mining) là quá trình khám phá thông tin ẩn chứa trong dữ liệu và tìm ra các mẫu, quy luật và kiến thức mới. Các phương pháp khai phá dữ liệu bao gồm:

• Phân cụm (clustering): Phân cụm giúp chúng ta nhóm các đối tượng dữ liệu có tính chất tương đồng lại với nhau. Ví dụ: k-means, hierarchical clustering.
• Phân loại (classification): Phân loại dùng để xây dựng mô hình để dự đoán và phân loại các đối tượng dữ liệu vào các nhóm đã biết trước. Ví dụ: cây quyết định, mạng nơ-ron.
• Kỹ thuật kỹ nghệ dựa trên quy tắc (rule-based techniques): Kỹ thuật này tìm ra các quy tắc và luật liên quan giữa các biến trong dữ liệu. Ví dụ: quy tắc kết hợp (association rules), quy tắc tuần tự (sequential rules).

3.3 Máy học (Machine Learning)

Máy học là một phần của trí tuệ nhân tạo. Nó tập trung vào việc xây dựng mô hình và học từ dữ liệu. Các thuật toán máy học có khả năng tự động học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất dự đoán. Các phương pháp máy học bao gồm:

• Học có giám sát (supervised learning): Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để xây dựng mô hình dự đoán cho dữ liệu chưa được gán nhãn. Ví dụ: hồi quy tuyến tính, máy vector hỗ trợ (SVM), mạng nơ-ron nhân tạo.
• Học không giám sát (unsupervised learning): Học không giám sát không yêu cầu dữ liệu được gán nhãn, nó tìm cách phân loại và khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Ví dụ: phân cụm (clustering), giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction).
• Học tăng cường (reinforcement learning): Học tăng cường là quá trình học thông qua tương tác của một hệ thống với môi trường và nhận phần thưởng (hoặc hình phạt) từ môi trường đó. Ví dụ: Q-learning, thuật toán gen di truyền (genetic algorithm).

3.4 Khoảng cách và gom nhóm

Khoảng cách và gom nhóm là các phương pháp dựa trên tính toán khoảng cách giữa các điểm dữ liệu để tìm ra sự tương đồng và gom nhóm chúng lại với nhau. Các phương pháp này bao gồm:

• Đo khoảng cách: Đo khoảng cách giữa các điểm dữ liệu để đánh giá mức độ tương đồng hoặc khác biệt giữa chúng. Ví dụ: khoảng cách Euclid, khoảng cách cosine.
• Gom nhóm: Gom nhóm là quá trình nhóm các điểm dữ liệu có tính chất tương tự lại với nhau. Ví dụ: k-means, gom nhóm phân cấp.

3.5 Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến việc hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng máy tính. Các phương pháp NLP có thể áp dụng trong phân tích dữ liệu bao gồm:

• Phân loại văn bản: Xác định và phân loại văn bản theo các nhãn hoặc chủ đề khác nhau. Ví dụ: phân loại tin tức, phân loại tình cảm.
• Phân tích ý kiến: Phân tích ý kiến trong văn bản để xác định thái độ, cảm xúc hoặc ý kiến của người viết. Ví dụ: phân tích bình luận trên mạng xã hội, phân tích đánh giá sản phẩm.

4. Công cụ phân tích dữ liệu

Phần này sẽ giới thiệu một số công cụ phân tích phổ biến và mạnh mẽ mà các chuyên gia dữ liệu thường sử dụng để xử lý dữ liệu. Các công cụ này cung cấp các tính năng và chức năng đa dạng để thực hiện các phương pháp phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ phổ biến:

4.1 Python và các thư viện liên quan

Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Nó cung cấp một loạt các thư viện và framework mạnh mẽ để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu. Các thư viện phổ biến bao gồm:

• NumPy: Thư viện xử lý mảng và ma trận số học trong Python.
• Pandas: Thư viện cung cấp cấu trúc dữ liệu và công cụ phân tích mạnh mẽ.
• Matplotlib và Seaborn: Cung cấp các công cụ để tạo và hiển thị biểu đồ và đồ thị.
• Scikit-learn: Thư viện máy học phổ biến với các thuật toán học máy tiêu chuẩn và công cụ xử lý dữ liệu.
• TensorFlow và PyTorch: Frameworks máy học và học sâu để xây dựng và huấn luyện mô hình.

4.2 R và RStudio

R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán mạnh mẽ. R cung cấp một loạt các gói (packages) được phát triển bởi cộng đồng người dùng. Nó giúp thực hiện các phương pháp phân tích dữ liệu phức tạp. RStudio là một môi trường tích hợp cho R. Nó cung cấp các công cụ hỗ trợ, viết mã và hiển thị kết quả.

4.3 Tableau

Tableau là một công cụ dữ liệu mạnh mẽ và dễ sử dụng. Nó cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ, bảng điều khiển và báo cáo tương tác từ dữ liệu. Tableau cung cấp các tính năng trực quan hóa dữ liệu. Từ đó kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và công cụ trực quan hóa mạnh mẽ.

4.4 Apache Spark

Apache Spark là một framework phân tán và mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu lớn. Spark cung cấp khả năng xử lý dữ liệu song song và tính toán phân tán. Nó cho phép xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng và hiệu quả. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Scala, Java và Python.

4.5 Microsoft Excel

Microsoft Excel là một công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và rất được sử dụng. Excel cung cấp nhiều chức năng tính toán, tổ chức dữ liệu và tạo biểu đồ. Nó cho phép người dùng thực hiện các phép tính cơ bản và phức tạp trên dữ liệu và thực hiện các phân tích cơ bản.

5. Làm thế nào để lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp?

Phần này sẽ giúp bạn chọn công cụ phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu của mình. Khi chọn công cụ, cần xem xét các yếu tố sau:

• Tính năng và chức năng: Đảm bảo công cụ cung cấp các tính năng và chức năng cần thiết để thực hiện các công việc liên quan đến dữ liệu mong muốn.
• Khả năng mở rộng: Công cụ có hỗ trợ mở rộng để xử lý dữ liệu lớn và phức tạp không?
• Sự dễ sử dụng: Công cụ có giao diện thân thiện và dễ sử dụng không?
• Tính tương thích: Công cụ có tương thích với các nguồn dữ liệu và các công nghệ khác mà bạn sử dụng không?
• Tài liệu hỗ trợ: Có sẵn tài liệu hướng dẫn và tài nguyên hỗ trợ để giúp bạn sử dụng công cụ một cách hiệu quả không?

Việc chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp là quan trọng. Việc này để đảm bảo rằng bạn có thể thực hiện phân tích một cách hiệu quả. Từ đó đạt được kết quả mong muốn. Tùy thuộc vào yêu cầu và mục tiêu của bạn. Bạn có thể sử dụng một hoặc nhiều công cụ khác nhau để thực hiện công việc.

Tóm lại, có rất nhiều thông tin xung quanh ngành phân tích dữ liệu mà chúng ta cần tìm hiểu. Do đó, các chuyên gia của INDA Academy sẽ giúp bạn lựa chọn khóa học. Ngoài ra chúng tôi còn hỗ trợ lộ trình tốt nhất cho người học.

>>Tìm hiểu thêm các khóa học tại đây!

• Lộ trình đào tạo Data Engineer
• SQL – Truy vấn và thao tác với dữ liệu
• POWER BI – Phân tích & trực quan hóa dữ liệu
• DWH / ETL – Xây dựng kho dữ liệu
• DATA MODEL – Thiết kế mô hình dữ liệu
• BIGQUERY FOR DATA ANALYTICS & MACHINE LEARNING