Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, “Phân tích dữ liệu” đóng vai trò quan trọng trong việc mở khóa thông tin và đưa ra quyết định có căn cứ. Thuật ngữ tiếng Việt này dịch sang tiếng Anh là “data analysis” và bao gồm một loạt các phương pháp và kỹ thuật được sử dụng để khám phá, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để rút ra thông tin ý nghĩa. Trong thế giới hiện nay dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau phụ thuộc vào phân tích dữ liệu để có lợi thế cạnh tranh, tối ưu hóa quy trình và đưa ra quyết định chiến lược.
Phân tích dữ liệu liên quan đến một phương pháp hệ thống để khám phá, giải thích và trực quan hóa dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị. Nó có thể được phân loại rộng rãi thành phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán và phân tích chỉ đạo, mỗi loại phục vụ một mục đích duy nhất trong việc hiểu và tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
Phân tích mô tả tập trung vào tóm tắt và mô tả các đặc tính của một tập dữ liệu, cung cấp cái nhìn về mẫu, xu hướng và phân phối trong dữ liệu. Giai đoạn ban đầu này tạo nền tảng cho việc phân tích tiếp theo bằng cách cho phép các bên liên quan hiểu về các đặc tính cơ bản của dữ liệu.
Phân tích chẩn đoán đi sâu hơn vào việc hiểu các mối quan hệ và phụ thuộc trong dữ liệu để xác định nguyên nhân gốc rễ của một số kết quả hoặc hành vi cụ thể. Bằng cách khám phá các mối tương quan và mối quan hệ nguyên nhân, các tổ chức có thể khám phá ra các yếu tố thúc đẩy các xu hướng cụ thể hoặc các biến thể trong dữ liệu.
Phân tích dự đoán sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để dự báo kết quả tương lai dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử. Bằng cách xây dựng các mô hình dự đoán, các doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng, xác định rủi ro tiềm năng và đưa ra quyết định chủ động để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu không chắc chắn.
Phân tích chỉ đạo đưa phân tích dữ liệu một bước tiến xa hơn bằng cung cấp các khuyến nghị và thông tin hành động để hướng dẫn quyết định. Bằng cách mô phỏng các kịch bản khác nhau và đánh giá các kết quả tiềm năng, các tổ chức có thể xác định hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu của họ và tối đa hóa kết quả.
Để thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả, các tổ chức cần kết hợp các công cụ, công nghệ và phương pháp để trích xuất, chuyển đổi và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI và các thư viện Python như Matplotlib và Seaborn giúp các nhà phân tích tạo ra các trực quan hóa tương tác để dễ dàng khám phá và truyền thông dữ liệu.
Hơn nữa, các kỹ thuật thống kê như phân tích hồi quy, phân cụm và các thuật toán phân loại thường được sử dụng để khám phá các mẫu, mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu. Các thuật toán học máy, bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron và máy vector hỗ trợ, giúp các tổ chức xây dựng các mô hình dự đoán và trích xuất thông tin có giá trị từ các bộ dữ liệu phức tạp.
Tóm lại, “Phân tích dữ liệu” là quá trình cơ bản trong vòng đời khoa học dữ liệu và phân tích, giúp các tổ chức khai thác sức mạnh của dữ liệu để đưa ra quyết định có căn cứ và đạt được các mục tiêu chiến lược. Bằng cách chấp nhận các kỹ thuật phân tích dữ liệu và tận dụng các công cụ và công nghệ tiên tiến, các doanh nghiệp có thể mở khóa toàn bộ tiềm năng của tài
