I. Giới thiệu Dữ liệu là tất cả mọi thứ. Trong thế giới ngày càng số hóa của chúng ta, loại tiền tệ lớn nhất là dữ liệu. Đã có vàng, sau đó là dầu và bây giờ chúng ta có dữ liệu. Sự tồn tại hàng ngày đòi hỏi phải ra quyết định ở nhiều thời điểm khác nhau và để đưa ra những quyết định tốt nhất, chúng ta cần tận dụng dữ liệu. Bạn có thể yêu cầu chúng tôi tận dụng dữ liệu này như thế nào? Đó là lúc phân tích dữ liệu xuất hiện. Trong một số đoạn tiếp theo, tôi sẽ trả lời câu hỏi đó khi hướng dẫn bạn về phân tích dữ liệu. II. Phân tích dữ liệu là gì? Xác định bất cứ điều gì là khó khăn. Trước khi tôi nói Phân tích dữ liệu là gì, trước tiên hãy để tôi nói nó không phải là gì: Khoa học dữ liệu. Mặc dù có liên quan nhưng đây là hai quá trình khác nhau. Việc tôi kết hợp cả hai điều này là lý do tại sao tôi phải mất nhiều thời gian để đi sâu vào thế giới phân tích. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu, nhưng phạm vi của nó cũng mở rộng sang học máy và mô hình dự đoán, cũng như sử dụng các kỹ thuật thống kê - điều này đảm bảo tôi giữ được khoảng cách lành mạnh! Mặt khác, Phân tích dữ liệu tập trung hơn vào việc kiểm tra dữ liệu để hỗ trợ các quyết định chiến thuật và cải thiện hoạt động hàng ngày. Cả hai lĩnh vực đều cần thiết để tận dụng dữ liệu nhằm thúc đẩy thành công trong kinh doanh, nhưng chúng không giống nhau. Kiểm tra dữ liệu và rút ra kết luận từ đó là nội dung của phân tích. Những kết luận này có xu hướng tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất, hiệu quả và lợi nhuận kinh doanh. Thực tế, bất cứ khi nào bạn diễn giải dữ liệu để đưa ra các quyết định mang tính chiến lược, bạn đã khoác lên mình chiếc mũ của một nhà phân tích dữ liệu. Để vẽ một bức tranh đơn giản cho dễ hiểu, hãy coi nó như một công thức bí mật mà Netflix sử dụng để khiến chúng ta không thể ngủ trọn một đêm. Nhìn chung, có nhiều cách tiếp cận khác nhau đối với Phân tích dữ liệu, có 4 loại Phân tích dữ liệu bao gồm xem xét điều gì đã xảy ra (Phân tích mô tả), tại sao điều gì đó xảy ra (Phân tích chẩn đoán), điều gì sẽ xảy ra (Phân tích dự đoán) và điều gì nên làm tiếp theo (Phân tích theo quy định). Ngoài ra, với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ sử dụng một số phương pháp và kỹ thuật phân tích để xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin. Một phương pháp phổ biến là Phân tích hồi quy bao gồm việc kiểm tra mối liên hệ giữa các biến phụ thuộc lẫn nhau để xác định xem sự thay đổi của một biến có thể ảnh hưởng đến biến khác như thế nào. Đối với tất cả các cuộc thảo luận về dữ liệu trong công nghệ ngày nay, bạn có thể nghĩ rằng đây là điều hoàn toàn mới, nhưng Phân tích dữ liệu đã không bắt đầu tồn tại từ ngày hôm qua, mặc dù phần lớn lĩnh vực này tập trung vào sự phát triển hiện đại. Có bối cảnh lịch sử phong phú đã phát triển từ thế kỷ 18 và 19 với Phân tích thống kê ban đầu. Nhìn vào quá trình phát triển lịch sử từ Thời kỳ đầu của Máy tính vào giữa thế kỷ 20, thông qua sự ra đời của phần mềm bảng tính như Microsoft Excel vào những năm 1980 cho đến vụ nổ lớn là Internet và Dữ liệu lớn vào đầu thiên niên kỷ, suốt chặng đường đến Phân tích dự đoán ngày nay thông qua các món quà của Khoa học dữ liệu, Học máy và Trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta thấy sự chuyển đổi do những tiến bộ công nghệ mang lại và cách lĩnh vực này đã được tăng cường đáng kể. III. Khái niệm cơ bản về dữ liệu Dữ liệu là một tập hợp các sự kiện. Chất lượng dữ liệu là một khía cạnh quan trọng khi làm việc với dữ liệu và tất cả là về mức độ chính xác, nhất quán, đầy đủ, đáng tin cậy và liên quan của dữ liệu của chúng tôi đối với nhiệm vụ hiện tại. Hãy tưởng tượng dữ liệu là nền tảng cho quá trình ra quyết định của chúng ta. Khi dữ liệu của chúng tôi có chất lượng cao – nghĩa là không có lỗi, nhất quán theo thời gian, không có lỗ hổng và đến từ các nguồn đáng tin cậy – dữ liệu đó sẽ tạo nền tảng vững chắc cho các quyết định sáng suốt và quy trình hiệu quả. Hãy coi nó như việc có một GPS đáng tin cậy cho hành trình kinh doanh của bạn. Dữ liệu sạch không chỉ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc làm sạch dữ liệu mà còn tạo dựng niềm tin giữa nhóm của bạn và các bên liên quan, khiến mọi người tự tin hơn vào những hiểu biết sâu sắc và quyết định mà dữ liệu có thể cung cấp. Ngoài ra, đây còn là công cụ tiết kiệm tiền, ngăn ngừa những sai lầm tốn kém trong đầu tư, tiếp thị và vận hành. Hơn nữa, việc có dữ liệu sạch cũng giống như mài giũa các công cụ phân tích của bạn, nó đảm bảo rằng các mô hình và dự đoán của bạn là chính xác và đáng tin cậy. Ngoài ra, trong một số ngành, điều bắt buộc là phải đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và duy trì các biện pháp thực hành dữ liệu có đạo đức. IV. Quy trình phân tích dữ liệu Vòng đời phân tích dữ liệu thể hiện một loạt các giai đoạn và hoạt động liên quan đến một dự án phân tích dữ liệu điển hình. Nó phác thảo các bước từ xác định vấn đề đến cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Khóa học phân tích dữ liệu của Google đưa ra 6 bước: Hỏi, Chuẩn bị, Xử lý, Phân tích, Chia sẻ và Hành động. V. Công cụ và Công nghệ Một cách để phân biệt các trường là với các công cụ của chúng. Các bác sĩ có ống nghe, dao mổ và nhiệt kế, trong khi các nhà phân tích có bảng tính, SQL và các công cụ trực quan. Đây là một số công cụ phân tích dữ liệu phổ biến. Bảng tính là phần mềm dùng để tính toán và tổ chức dữ liệu. Excel là ứng dụng bảng tính phổ biến nhất. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc - SQL (phát âm là 'phần tiếp theo') là ngôn ngữ lập trình được xây dựng để quản lý cơ sở dữ liệu. R là ngôn ngữ lập trình được thiết kế để tính toán thống kê cũng có khả năng trực quan hóa dữ liệu. Python là một giải pháp thay thế phổ biến cho R vì ngoài tính toán thống kê, nó còn có nhiều ứng dụng khác. Hơn nữa, có các công cụ trực quan giúp việc hiểu các tập dữ liệu phức tạp, tạo điều kiện tương tác dữ liệu và khám phá những hiểu biết sâu sắc thuận tiện hơn nhiều so với trước đây. Trực quan hóa dữ liệu liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các biểu diễn trực quan, vì vậy các công cụ chuyên dụng như Tableau và Power BI là rất cần thiết. VI. Nghiên cứu điển hình Tôi muốn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu trong thị trường nội dung bằng cách sử dụng Netflix. Hãy xem xét cách kiểm tra giả này: Khi bạn nhập “Game of Thrones” vào thanh tìm kiếm của Netflix, nó sẽ điền các từ trước khi bạn nhập xong, mặc dù chúng không có chương trình nhưng Netflix vẫn tiếp tục trả lại chương trình của họ. Đối với tôi, kết quả đầu tiên là “The Witcher”. Sao bạn lại nghĩ như vậy? Tại sao lại đề xuất một chương trình giả tưởng khác, dựa trên một bộ sách hư cấu khác, lấy bối cảnh trong một thế giới ma thuật và kiếm lấy cảm hứng từ thời Trung cổ? Tại sao không đề xuất “Màu cam là màu đen mới?” Đó là phân tích dữ liệu đang chơi. Ngoài đề xuất nội dung, có một giả định an toàn là các nhà sản xuất và giám đốc điều hành tại Los Gatos đã dự đoán trước sự chồng chéo giữa người xem GOT và những người sẽ tung đồng xu cho The Witcher trước khi họ ký hợp đồng hàng triệu đô la để sản xuất bản gốc Netflix. Có dữ liệu, nó được phân tích và quyết định được đưa ra dựa trên đó. VII. Quyền riêng tư và đạo đức dữ liệu Với nền tảng pháp lý của tôi, những cân nhắc về xử lý và phân tích dữ liệu có đạo đức đặc biệt thú vị đối với tôi, nhưng hôm nay tôi chỉ cố gắng giới thiệu phân tích dữ liệu và tầm quan trọng của quyền riêng tư dữ liệu cần được đề cập sâu hơn vào một ngày khác, đặc biệt là kể từ họ có thể nghe thấy mọi điều chúng tôi nói! VIII. Bắt đầu với phân tích dữ liệu Đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về Phân tích dữ liệu hoặc mới bắt đầu, bạn có thể xem các tài nguyên thú vị sau: : Đây là khóa học tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu để xây dựng nền tảng về những gì bạn cần trong hành trình Phân tích dữ liệu của mình. Chứng chỉ chuyên nghiệp về phân tích dữ liệu của Google : WiDA đang giúp phụ nữ xây dựng các kỹ năng dựa trên dữ liệu cho sự nghiệp dựa trên dữ liệu. Cộng đồng Phụ nữ ở Châu Phi Dữ liệu (WiDA) : Một bài viết của Investopedia nói thêm một chút về chi tiết kỹ thuật của Phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu: Nó là gì, nó được sử dụng như thế nào và 4 kỹ thuật cơ bản IX. Phần kết luận Mọi doanh nghiệp đều có mục tiêu của mình và con đường đạt được những mục tiêu đó thường nằm ở dữ liệu; đó là lý do tại sao dữ liệu của chúng tôi ngày nay rất quan trọng vì thông qua phân tích tốt, bạn có thể biến số liệu thống kê thành kết quả. Tôi là Jason và tôi bị hấp dẫn bởi thế giới dữ liệu. Tôi hy vọng tôi đã giúp bạn hiểu được phần nào về lĩnh vực này. Nếu bạn thấy bài viết này hấp dẫn hoặc nếu bạn chỉ mới bắt đầu, chúc may mắn khi bạn khám phá sâu hơn và rèn luyện các kỹ năng của mình. Để tìm hiểu thêm, bạn có thể đọc các bài viết dành riêng cho bất kỳ loại nào trong số bốn loại Phân tích dữ liệu –Tôi hơi quan tâm đến Phân tích dự đoán! Cuối cùng, đừng quên suy nghĩ như một nhà phân tích dữ liệu mỗi khi bạn phải đưa ra quyết định; Tôi chúc bạn có nhiều hiểu biết sâu sắc tuyệt vời phía trước!
