8 loại phân tích dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định

Bài viết này là đóng góp quý giá từ cộng đồng của chúng tôi và đã được DataCamp biên tập để rõ ràng và chính xác hơn.

Bạn muốn chia sẻ chuyên môn của mình? Chúng tôi rất mong nhận được! Hãy gửi bài viết hoặc ý tưởng của bạn qua Biểu mẫu Đóng góp Cộng đồng.

Các tổ chức hiện đại không ngừng tìm kiếm cách thức cải thiện công tác hoạch định chiến lược và quy trình ra quyết định. Kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích đã nổi lên như những nhân tố then chốt, chuyển hoá dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu và cung cấp tri thức để hỗ trợ các lựa chọn sáng suốt ở cấp lãnh đạo.

Lĩnh vực phân tích dữ liệu rất rộng, bao gồm nhiều ứng dụng phù hợp với từng ngành hoặc từng trường hợp sử dụng. Mỗi người chúng ta tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi năm, thường là vô thức — từ hồ sơ sức khỏe đến hoạt động trên mạng xã hội, thói quen mua sắm, thậm chí cả sở thích xem Netflix. Phân tích dữ liệu này có thể mang đến cho doanh nghiệp góc nhìn lịch sử, làm sáng tỏ “vì sao” đằng sau các xu hướng tiêu dùng, phác hoạ tương lai và thậm chí gợi ý con đường tối ưu để tiến lên.

Cần có sự am hiểu kinh doanh nhất định để biết chỉ số nào sẽ hé lộ thông tin hữu ích nhất. Ở đây, chúng ta khám phá tám loại phân tích dữ liệu và cách kỹ sư dữ liệu có thể tận dụng chúng để cung cấp thông tin cho các quyết định của lãnh đạo.

Để bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu, hãy xem hướng dẫn của DataCamp về cách trở thành nhà phân tích dữ liệu và bắt đầu lộ trình kỹ năng Data Analyst with Python.

Bốn loại phân tích dữ liệu chính cho việc ra quyết định

Bạn có thể tìm phần giải thích chi tiết hơn về bốn loại phân tích dữ liệu trong một bài viết khác. Tại đây, chúng tôi tóm tắt cách chúng được sử dụng.

1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Hình ảnh được tạo bằng DALL-E 3

Phân tích mô tả đóng vai trò là lớp nền tảng của phân tích dữ liệu. Loại phân tích này xem xét dữ liệu lịch sử để hiểu các sự kiện đã xảy ra. Nó trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?” nhằm phục vụ việc lập kế hoạch cho tương lai. Phân tích mô tả giúp tóm tắt và trực quan hóa xu hướng dữ liệu, cung cấp ngữ cảnh cần thiết để đánh giá hiện trạng và xác định các khu vực cần lưu ý hoặc có cơ hội.

Tổ chức sử dụng phân tích mô tả để tạo bảng điều khiển, báo cáo và trực quan hóa dữ liệu mang đến cái nhìn tổng quan rõ ràng về hiệu suất trong quá khứ. Bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử, người ra quyết định có thể nhận diện các mẫu, ngoại lệ và xu hướng lặp lại, qua đó cung cấp dữ liệu đầu vào giá trị cho hoạch định chiến lược và hành động tương lai.

2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Trong khi phân tích mô tả nhìn về quá khứ, phân tích chẩn đoán đi sâu tìm hiểu lý do tại sao các sự kiện hoặc xu hướng cụ thể xảy ra, nhằm khám phá nguyên nhân gốc rễ của những kết quả hay vấn đề nhất định. Bằng cách xác định các yếu tố dẫn đến một kết quả cụ thể, tổ chức có thể đưa ra hành động khắc phục và ra quyết định sáng suốt hơn trong tương lai.

Phân tích chẩn đoán thường sử dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao, kiểm định giả thuyết và khai phá dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ, phân tích chẩn đoán có thể giúp tìm ra lý do doanh số suy giảm ở một khu vực cụ thể, từ đó doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị tương ứng. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và Power BI thường được dùng trong phân tích chẩn đoán để tạo bảng điều khiển tương tác và biểu diễn trực quan dữ liệu.

Phân tích chẩn đoán đặc biệt phù hợp trong các lĩnh vực như tiếp thị, nơi việc thấu hiểu hành vi khách hàng là tối quan trọng.

3. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán đưa phân tích dữ liệu tiến thêm một bước bằng cách dự báo các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai, tận dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng mô hình đưa ra dự đoán về những gì có khả năng xảy ra. Đây là công cụ thiết yếu cho quyết định chủ động — dù không ai có thể nhìn thấu tương lai, phân tích dự đoán tiệm cận điều đó.

Thuật toán học máy và mô hình thống kê thường được sử dụng trong phân tích dự đoán để dự báo với mức độ tin cậy tương đối. Doanh nghiệp có thể tận dụng phân tích dự đoán để dự đoán nhu cầu khách hàng, dự báo rời bỏ (churn), và thậm chí phát hiện gian lận. Điều này giúp tổ chức lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

Tìm hiểu thêm về phân tích dự đoán trong khóa học của DataCamp, Introduction to Predictive Analytics in Python.

4. Phân tích kê đơn (Prescriptive Analytics)

Phân tích kê đơn vượt ra ngoài việc dự đoán sự kiện tương lai và đưa ra khuyến nghị về các hành động sẽ đạt được kết quả cụ thể. Loại phân tích này đặc biệt giá trị trong việc nâng cao hiệu quả vận hành.

Phân tích kê đơn dựa vào các thuật toán tối ưu hóa và mô hình mô phỏng để đánh giá nhiều kịch bản và đề xuất phương án hành động tối ưu. Ví dụ, nó có thể gợi ý chiến lược định giá tối ưu cho một sản phẩm hoặc đề xuất các tuyến chuỗi cung ứng hiệu quả nhất. Bằng cách tự động hóa một phần việc ra quyết định, phân tích kê đơn giúp tổ chức đưa ra lựa chọn nhanh hơn và thông minh hơn.

Các loại phân tích dữ liệu cụ thể cho việc ra quyết định

Bên trong các loại phân tích nói trên, có nhiều cách để bạn ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

5. Phân tích văn bản (Text Analytics)

Phân tích văn bản, còn gọi là khai phá văn bản hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), là loại phân tích chuyên sâu tập trung vào dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Trong một thế giới nơi lượng lớn thông tin nằm trong tài liệu văn bản, bài đăng mạng xã hội, email và đánh giá của khách hàng, phân tích văn bản có thể khai thác thông tin giá trị từ các nguồn này.

Các kỹ thuật phân tích văn bản bao gồm phân tích cảm xúc, mô hình chủ đề và nhận dạng thực thể có tên, cùng những kỹ thuật khác. Doanh nghiệp có thể dùng phân tích văn bản để hiểu phản hồi khách hàng, cảm xúc trên mạng xã hội hoặc xu hướng trong các báo cáo nghiên cứu thị trường. Loại phân tích này có thể mang lại hiểu biết sâu hơn về sở thích của khách hàng, xác định vấn đề mới nổi và định hướng chiến lược sáng tạo nội dung.

6. Phân tích không gian (Spatial Analytics)

Phân tích không gian, còn gọi là phân tích địa không gian, xử lý dữ liệu dựa trên vị trí. Nó đặc biệt quan trọng với những doanh nghiệp và tổ chức phụ thuộc vào thông tin vị trí, như bán lẻ, logistics và quy hoạch đô thị.

Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) là công cụ thường dùng trong phân tích không gian, giúp tổ chức hiểu cách vị trí ảnh hưởng đến hoạt động, phân bố khách hàng và hơn thế nữa. Loại phân tích này hỗ trợ các quyết định liên quan đến chọn địa điểm, tối ưu hóa tuyến đường và quản lý thiên tai, cùng nhiều ứng dụng khác.

7. Phân tích phân cụm (Cluster Analysis)

Còn được gọi là phân cụm hoặc phân tích phân khúc, phân tích phân cụm nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau dựa trên những đặc trưng hoặc thuộc tính nhất định. Kỹ thuật này được dùng để khám phá các mẫu ẩn hoặc mối quan hệ trong một tập dữ liệu. Hãy xem phân tích phân cụm như cách phát hiện các nhóm tự nhiên tồn tại trong dữ liệu thô mà không có danh mục định sẵn. Tìm hiểu thêm trong khóa học của DataCamp về Cluster Analysis in R.

8. Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis)

Phân tích mạng xã hội tập trung vào việc hiểu các mối quan hệ, kết nối và ảnh hưởng trong những hệ sinh thái số kết nối lẫn nhau như mạng xã hội. Loại phân tích này vô giá đối với các doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của mạng xã hội cho tiếp thị, tương tác khách hàng và quản trị thương hiệu.

Phân tích mạng xã hội sử dụng lý thuyết đồ thị và các thước đo mạng để trực quan hóa và phân tích mối quan hệ giữa cá nhân, tổ chức hoặc thực thể trong một mạng lưới. Bằng cách xác định những người ảnh hưởng chính, phát hiện xu hướng cảm xúc và theo dõi nội dung lan truyền, người ra quyết định có thể điều chỉnh chiến lược để gắn kết tốt hơn với đối tượng mục tiêu.

Kết luận

Với vô vàn cách thu thập, phân loại và diễn giải dữ liệu thô, các tổ chức ngày càng dựa vào đội ngũ kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu lành nghề để giúp họ nâng cao hiệu quả, tạo lợi thế cạnh tranh, giảm rủi ro và nắm bắt cơ hội tương lai.

Bằng cách hiểu và xác định cách tốt nhất để khai thác và phân tích dữ liệu trong ngành, tổ chức có thể cải thiện quy trình ra quyết định và đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn trong một tương lai ngày càng phức tạp và giàu dữ liệu.

Nếu bạn háo hức bắt đầu sự nghiệp trong phân tích dữ liệu, DataCamp cung cấp nhiều khóa học và lộ trình nghề nghiệp để bạn khởi đầu, bao gồm lộ trình nghề nghiệp Data Analyst in SQL.