Cách Phân Tích Dữ Liệu Cho Doanh Nghiệp Của Bạn Trong 5 Bước

Dữ liệu lớn là cuộc chơi lớn. Quá trình số hóa nhanh chóng của xã hội đã dẫn đến sự bùng nổ dữ liệu chưa từng có. Và với sự xuất hiện của các công nghệ và hạ tầng mới, như thực tế ảo, metaverse, Internet vạn vật (IoT) và 5G, xu hướng này nhiều khả năng sẽ tiếp diễn trong tương lai. Do đó, hiểu cách phân tích dữ liệu là điều tối quan trọng. 

Dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quý giá nhất của nền kinh tế thế kỷ 21. Chính phủ, doanh nghiệp và cá nhân sử dụng dữ liệu để cải thiện quy trình ra quyết định. Điều này đã dẫn đến nhu cầu khổng lồ về các chuyên gia đủ năng lực để xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ.

Tuy nhiên, nhiều công ty vẫn gặp khó khăn trong việc quản lý và hiểu dữ liệu. Theo khảo sát của Splunk, 55% tổng dữ liệu mà các công ty thu thập được coi là “dữ liệu tối” – tức dữ liệu được thu thập trong hoạt động kinh doanh thường nhật nhưng không được sử dụng. Đôi khi các công ty đơn giản là không biết dữ liệu đó tồn tại, nhưng phần lớn trường hợp họ không phân tích vì thiếu nhân sự phù hợp.

Đào tạo nhân viên thông qua các chương trình khoa học dữ liệu nội bộ là một trong những chiến lược tốt nhất để giải quyết tình trạng thiếu hụt nhà khoa học dữ liệu. Trái với suy nghĩ phổ biến, bạn không cần bằng cấp cao về Thống kê hay tiến sĩ Khoa học Máy tính để bắt đầu phân tích dữ liệu. Thị trường có rất nhiều lựa chọn cho mọi đối tượng và tình huống. Chẳng hạn, tại DataCamp, chúng tôi cung cấp chương trình đào tạo dữ liệu toàn diện cho cá nhân và tổ chức. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu. Chúng tôi trình bày một khung đơn giản, quy trình làm việc khoa học dữ liệu, với các bước dễ thực hiện để bạn đi từ dữ liệu thô đến insight giá trị.

Cách Phân Tích Dữ Liệu Với Quy Trình Làm Việc Khoa Học Dữ Liệu

Khi các chuyên gia dữ liệu bắt đầu một dự án phân tích, họ thường tuân theo quy trình 5 bước. Chúng tôi gọi đó là quy trình làm việc khoa học dữ liệu, gồm các phần như sau:

1. Xác định câu hỏi kinh doanh
2. Thu thập và lưu trữ dữ liệu
3. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
4. Phân tích dữ liệu
5. Trực quan hóa và truyền đạt dữ liệu

Quy trình làm việc khoa học dữ liệu

Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem chi tiết từng bước.

Mặc dù có thể có khác biệt tùy nhiệm vụ, việc bám sát một khung mạch lạc và được xác định rõ mỗi khi bắt đầu dự án dữ liệu là rất quan trọng. Điều đó giúp bạn lập kế hoạch, triển khai và tối ưu công việc.

1. Xác Định Câu Hỏi Kinh Doanh

Dữ liệu chỉ có giá trị khi bạn đặt đúng câu hỏi. Nhiều tổ chức chi hàng triệu để thu thập đủ loại dữ liệu từ nhiều nguồn, nhưng không tạo được giá trị từ đó. Sự thật là, bất kể công ty bạn có bao nhiêu dữ liệu hay đội ngũ dữ liệu đông đến đâu, dữ liệu chỉ thực sự tạo đột phá khi bạn xác định đúng câu hỏi kinh doanh. 

Bước đầu tiên để biến dữ liệu thành insight là xác định bộ mục tiêu và câu hỏi rõ ràng. Dưới đây là một số ví dụ:

• Công ty cần gì? 
• Chúng ta đang cố giải quyết vấn đề loại nào? 
• Dữ liệu có thể giúp giải quyết một vấn đề hoặc câu hỏi kinh doanh như thế nào? 
• Cần loại dữ liệu nào?
• Chúng ta sẽ dùng ngôn ngữ lập trình và công nghệ nào? 
• Chúng ta sẽ dùng phương pháp hoặc kỹ thuật nào trong quá trình phân tích dữ liệu?
• Chúng ta sẽ đo lường kết quả như thế nào? 
• Các tác vụ dữ liệu sẽ được phân chia trong nhóm ra sao?

Kết thúc bước đầu tiên của quy trình, bạn nên có một ý tưởng rõ ràng và xác định tốt về cách tiến hành. Bản phác thảo này sẽ giúp bạn điều hướng sự phức tạp của dữ liệu và đạt mục tiêu.

Đừng lo lắng nếu cần dành thêm thời gian cho bước này. Việc xác định đúng câu hỏi kinh doanh là chìa khóa để nâng cao hiệu quả và cuối cùng sẽ tiết kiệm thời gian cùng các nguồn lực khác cho công ty.

2. Thu Thập Và Lưu Trữ Dữ Liệu

Giờ bạn đã có bộ câu hỏi rõ ràng, đến lúc bắt tay vào việc. Trước hết, bạn cần thu thập và lưu trữ dữ liệu ở nơi an toàn để phân tích.

Trong xã hội hướng dữ liệu, một lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra từng giây. Ba nguồn dữ liệu chính gồm: 

• Dữ liệu doanh nghiệp. Được tạo ra trong hoạt động thường ngày của công ty. Có thể là sự kiện web, dữ liệu khách hàng, giao dịch tài chính hoặc dữ liệu khảo sát. Dữ liệu này thường được lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Dữ liệu máy móc. Với tiến bộ gần đây trong công nghệ cảm biến và IoT, ngày càng nhiều thiết bị điện tử tạo ra dữ liệu. Từ camera, đồng hồ thông minh đến nhà thông minh và vệ tinh. 
• Dữ liệu mở. Do tiềm năng tạo giá trị cho nền kinh tế, chính phủ và doanh nghiệp phát hành dữ liệu có thể sử dụng tự do. Việc này có thể thực hiện qua cổng dữ liệu mở và API (Giao diện Lập trình Ứng dụng).

Sau đó ta có thể phân loại dữ liệu thành hai loại:

• Dữ liệu định lượng. Là thông tin có thể đếm hoặc đo bằng giá trị số. Thông thường được cấu trúc trong bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu SQL. 
• Dữ liệu định tính.  Phần lớn dữ liệu được tạo hiện nay là định tính. Ví dụ phổ biến gồm văn bản, âm thanh, video, hình ảnh hoặc dữ liệu mạng xã hội. Dữ liệu định tính thường không có cấu trúc, gây khó khăn khi lưu trữ và xử lý trong bảng tính tiêu chuẩn hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ.

Tùy theo câu hỏi kinh doanh bạn muốn trả lời, sẽ sử dụng các loại dữ liệu và kỹ thuật khác nhau. Nói chung, thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu định tính đòi hỏi phương pháp nâng cao hơn so với dữ liệu định lượng.

3. Làm Sạch Và Chuẩn Bị Dữ Liệu 

Sau khi đã thu thập và lưu trữ dữ liệu, bước tiếp theo là đánh giá chất lượng của nó. Hãy nhớ rằng thành công của phân tích phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu. Insight của bạn sẽ sai lệch hoặc gây hiểu lầm nếu thông tin không chính xác, thiếu hoặc không nhất quán. Vì vậy, đầu tư thời gian làm sạch và chuẩn bị là bắt buộc. Xem bài viết của chúng tôi về dấu hiệu dữ liệu kém chất lượng để biết thêm. 

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng để phân tích. Đánh giá chất lượng dữ liệu là thiết yếu để tìm và sửa lỗi. Quá trình này bao gồm khắc phục các lỗi như:

• Loại bỏ các hàng, cột hoặc ô trùng lặp. 
• Loại bỏ các hàng và cột không cần thiết cho phân tích. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với bộ dữ liệu lớn tốn nhiều bộ nhớ. 
• Xử lý khoảng trắng trong tập dữ liệu, còn gọi là giá trị null
• Xử lý các giá trị bất thường và cực đoan, còn gọi là ngoại lệ
• Chuẩn hóa cấu trúc và kiểu dữ liệu để toàn bộ dữ liệu được biểu đạt thống nhất.

Phát hiện lỗi và bất thường trong dữ liệu tự thân là một dạng phân tích dữ liệu, thường được gọi là phân tích khám phá dữ liệu.

Phân Tích Khám Phá Dữ Liệu

Mục tiêu là nghiên cứu và tóm lược đặc trưng của dữ liệu. Hai phương pháp chính là thống kê và trực quan hóa dữ liệu: 

• Thống kê cung cấp các hệ số thông tin ngắn gọn để tóm tắt dữ liệu. Một số thống kê phổ biến gồm trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và hệ số tương quan. 
• Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa. Tùy loại dữ liệu, một số biểu đồ hữu ích hơn. Ví dụ, boxplot rất phù hợp để trực quan hóa phân phối dữ liệu và tách các giá trị cực đoan.  

Thời gian đầu tư cho giai đoạn này phụ thuộc lớn vào khối lượng và chất lượng dữ liệu bạn muốn phân tích. Tuy vậy, làm sạch dữ liệu thường là bước tốn thời gian nhất trong quy trình. Thực tế, các nhà khoa học dữ liệu dành 80% thời gian ở giai đoạn này.

Nếu bạn làm ở công ty mà phân tích dữ liệu là hoạt động thường nhật, một chiến lược tuyệt vời để tăng hiệu quả giai đoạn này là triển khai chiến lược quản trị dữ liệu. Với quy tắc và chính sách rõ ràng về cách làm sạch và xử lý dữ liệu, công ty sẽ sẵn sàng hơn và giảm thời gian cần cho làm sạch dữ liệu.

Nếu bạn quan tâm quy trình làm sạch dữ liệu hoạt động thế nào và các loại vấn đề dữ liệu chính, hãy xem khóa Làm Sạch Dữ Liệu bằng Python và khóa Làm Sạch Dữ Liệu bằng R. Ngoài ra, nếu muốn học cách phân tích khám phá dữ liệu trong thực tế, khóa Phân Tích Khám Phá Dữ Liệu bằng SQL sẽ giúp bạn bắt đầu. 

4. Phân Tích Dữ Liệu

Giờ dữ liệu đã sạch, bạn sẵn sàng phân tích. Việc tìm mẫu, mối liên hệ, insight và dự đoán thường là phần thỏa mãn nhất trong công việc của nhà khoa học dữ liệu. 

Tùy theo mục tiêu phân tích và loại dữ liệu, có nhiều kỹ thuật khác nhau. Qua nhiều năm, các kỹ thuật và phương pháp mới đã xuất hiện để xử lý mọi loại dữ liệu. Từ hồi quy tuyến tính đơn giản đến các kỹ thuật tiên tiến thuộc các lĩnh vực mũi nhọn như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính.

Dưới đây là một số phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến để bạn đào sâu hơn:

Học máy

Nhánh của trí tuệ nhân tạo này cung cấp tập thuật toán giúp máy học các mẫu và xu hướng từ dữ liệu lịch sử. Sau khi được huấn luyện, các thuật toán có thể đưa ra dự đoán tổng quát với độ chính xác ngày càng cao. Có ba loại học máy, tùy theo loại vấn đề cần giải:

• Học có giám sát liên quan đến việc huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu gán nhãn từ đó học quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra. Sau đó, mô hình ước lượng độ chính xác dự đoán trên tập kiểm thử có giá trị đầu ra đã biết trước để có thể dùng dự đoán trên dữ liệu chưa biết. Để tìm hiểu thêm, hãy học khóa Học Có Giám Sát với scikit-learn của Datacamp. 
• Học không giám sát tập trung nhận diện cấu trúc nội tại của dữ liệu khi không có biến phụ thuộc, phát hiện mẫu chung, phân loại điểm dữ liệu dựa trên thuộc tính và từ đó đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới. Nếu muốn mở rộng kiến thức, hãy xem khóa Học Không Giám Sát bằng Python. 
• Học tăng cường có nghĩa là thuật toán học dần bằng cách tương tác với môi trường, quyết định hành động nào đưa nó gần lời giải hơn, nhận diện hành động nào khiến nó đi chệch dựa trên kinh nghiệm quá khứ, rồi thực hiện hành động tốt nhất ở bước đó. Nguyên lý là thuật toán nhận phạt cho hành động sai và thưởng cho hành động đúng để tìm ra chiến lược tối ưu. Sẵn sàng tìm hiểu thêm? Xem hướng dẫn Nhập môn Học Tăng Cường này.