Các phương pháp phân tích dữ liệu update 2024

1. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis):

• Mô tả dữ liệu theo các số đo tóm tắt như giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, tần suất, tỷ lệ.
• Trình bày kết quả phân tích dữ liệu dưới dạng bảng, biểu đồ, đồ thị.

2. Phân tích suy diễn (Inferential Analysis):

• Suy luận và đưa ra kết luận chung cho toàn bộ dữ liệu từ dữ liệu mẫu được nghiên cứu.
• Kiểm tra các giả thuyết đã được đặt ra.
• Ước tính giá trị các tham số của mô hình thông qua các phương pháp thống kê như kiểm định, ước lượng điểm và ước lượng khoảng.

3. Phân tích đa biến (Multivariate Analysis):

• Kiểm tra mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc.
• Phát hiện các mối quan hệ ẩn và các yếu tố có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

4. Phân tích kinh tế lượng (Econometric Analysis):

• Ứng dụng các phương pháp thống kê vào các dữ liệu kinh tế để ước lượng các mô hình kinh tế, dự báo và đưa ra các chính sách phù hợp.

5. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis):

• Phân tích các dữ liệu theo thời gian để dự đoán tương lai.
• Ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh tế, tài chính, sản xuất.

6. Phân tích khai thác dữ liệu (Data Mining):

• Xử lý và phân tích dữ liệu lớn (big data) để khám phá các thông tin ẩn sâu, các mối quan hệ không được biết đến.
• Sử dụng các thuật toán machine learning, text mining, clustering.

7. Phân tích mạng (Network Analysis):

• Nghiên cứu các mối quan hệ giữa các cá nhân, tổ chức, đối tượng tạo thành một mạng lưới.
• Phân tích các thuộc tính và đặc điểm của mạng lưới để hiểu và dự đoán hành vi, sự tương tác giữa các thành viên.

8. Phân tích văn bản (Text Analysis):

• Xử lý, tóm tắt và trích xuất thông tin từ các văn bản như tài liệu, email, tin nhắn, báo chí.
• Sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) như TF-IDF, Word2vec, LDA.

9. Phân tích giọng nói (Speech Analysis):

• Nhận dạng và xử lý giọng nói để trích xuất thông tin.
• Ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống thông minh như trợ lý ảo, nhận dạng giọng nói.

10. Phân tích hình ảnh (Image Analysis):

• Nhận dạng và xử lý hình ảnh để trích xuất thông tin.
• Ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực y tế, bảo mật, phương tiện truyền thông.

11. Phân tích đa phương tiện (Multimedia Analysis):

• Phân tích kết hợp nhiều loại phương tiện như âm thanh, hình ảnh, video, văn bản.
• Ứng dụng trong giải trí, truyền thông, giám sát, ...

Các doanh nghiệp thu thập số liệu thống kê, dữ liệu định lượng và thông tin từ nhiều kênh có tương tác với khách hàng và nội bộ. Tuy nhiên, việc tìm hiểu thông tin chuyên sâu chính đòi hỏi phải phân tích cẩn thận một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc. Điều này không hề đơn giản. Cùng xem một số ví dụ về cách mà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu có thể giúp tăng giá trị cho doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu cải thiện thông tin chuyên sâu về khách hàng

Phân tích dữ liệu có thể được tiến hành trên các tập dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khách hàng khác nhau như sau:

• Khảo sát khách hàng của bên thứ ba
• Bản ghi mua hàng của khách hàng
• Hoạt động truyền thông xã hội
• Cookie trên máy tính
• Số liệu thống kê trên trang web hoặc ứng dụng

Phân tích có thể tiết lộ thông tin ẩn như sở thích của khách hàng, trang phổ biến trên trang web, thời lượng khách hàng dành để duyệt xem thông tin, phản hồi từ khách hàng và hoạt động tương tác với các biểu mẫu trên trang web. Qua đó, các doanh nghiệp có thể phản hồi các nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả và tăng mức độ hài lòng của khách hàng.

Nghiên cứu điển hình: Cách Nextdoor sử dụng phân tích dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng

Nextdoor là một trung tâm cộng đồng dành cho các kết nối đáng tin cậy và nhằm trao đổi thông tin, hàng hóa và dịch vụ hữu ích. Nhờ sử dụng sức mạnh của cộng đồng địa phương, Nextdoor giúp mọi người có một cuộc sống hạnh phúc và ý nghĩa hơn. Nextdoor sử dụng giải pháp phân tích Amazon để đo lường mức độ tương tác của khách hàng và hiệu quả từ đề xuất của mình. Phân tích dữ liệu cho phép họ giúp khách hàng xây dựng kết nối tốt hơn và xem thêm nội dung liên quan theo thời gian thực.

Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cho các chiến dịch tiếp thị hiệu quả

Nhờ phân tích dữ liệu, bạn không cần phỏng đoán khi thực hiện tiếp thị, phát triển sản phẩm, sáng tạo nội dung và dịch vụ khách hàng. Phân tích dữ liệu cho phép các công ty ra mắt nội dung mục tiêu và tinh chỉnh nội dung bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu cũng cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Mục tiêu cần nhắm tới, thông điệp và nội dung quảng cáo đều có thể được chỉnh sửa dựa trên phân tích theo thời gian thực. Phân tích có thể tối ưu hóa tiếp thị để tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm lãng phí vào quảng cáo.

Nghiên cứu điển hình: Cách Zynga sử dụng phân tích dữ liệu để nâng cao các chiến dịch tiếp thị

Zynga là một trong những công ty trò chơi trên di động thành công nhất thế giới với những trò chơi nổi đình đám bao gồm Words With Friends, Zynga Poker và FarmVille. Đã có hơn một tỷ người dùng trên khắp thế giới cài đặt những trò chơi này. Doanh thu của Zynga đến từ các giao dịch mua hàng trong ứng dụng, nên họ phân tích hành động của người chơi trong ứng dụng theo thời gian thực bằng cách sử dụng Phân tích dữ liệu Amazon Kinesis để lên kế hoạch cho các chiến dịch tiếp thị trong trò chơi hiệu quả hơn.

Phân tích dữ liệu tăng hiệu quả hoạt động

Phân tích dữ liệu có thể giúp các công ty tinh giản quá trình, giảm thất thoát và tăng doanh thu. Lịch trình bảo trì dự đoán, bảng phân công nhân viên được tối ưu hóa và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh theo cấp số nhân.

Nghiên cứu điển hình: Cách BT Group sử dụng phân tích dữ liệu để tinh giản hoạt động

BT Group là nhà cung cấp mạng và viễn thông hàng đầu tại Vương quốc Anh, phục vụ khách hàng ở 180 quốc gia. Nhóm hỗ trợ mạng của BT Group sử dụng Phân tích dữ liệu Amazon Kinesis để xem các cuộc gọi theo thời gian thực được thực hiện qua mạng của họ trên khắp Vương quốc Anh. Các kỹ sư hỗ trợ mạng và nhà phân tích lỗi sử dụng hệ thống phân tích đó để phát hiện, phản ứng và giải quyết thành công các vấn đề mạng.

Nghiên cứu điển hình: Cách Flutter sử dụng phân tích dữ liệu để tăng tốc hoạt động trò chơi

Flutter Entertainment là một trong những nhà cung cấp trò chơi và thể thao trực tuyến lớn nhất thế giới. Họ mang trên mình sứ mệnh mang niềm vui giải trí đến với hơn 14 triệu khách hàng một cách an toàn, có trách nhiệm và bền vững. Trong vài năm qua, Flutter đã thu được ngày càng nhiều dữ liệu từ hầu hết các hệ thống nguồn. Thách thức hiện tại mà họ gặp phải bắt nguồn từ yếu tố khối lượng kết hợp với độ trễ. Amazon Redshift giúp Flutter điều chỉnh quy mô theo kịp nhu cầu ngày càng tăng nhưng vẫn mang lại trải nghiệm người dùng cuối nhất quán.

Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cho quá trình phát triển sản phẩm

Các tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu cho việc xác định và ưu tiên các tính năng mới để phát triển sản phẩm. Họ có thể phân tích các yêu cầu từ khách hàng, phân phối nhiều tính năng hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn và ra mắt các sản phẩm mới nhanh hơn.

Nghiên cứu điển hình: Cách GE sử dụng phân tích dữ liệu để tăng tốc quá trình phân phối sản phẩm

GE Digital là công ty con của General Electric. GE Digital có nhiều sản phẩm và dịch vụ phần mềm trong một số ngành dọc khác nhau. Một sản phẩm có tên là Proficy Manufacturing Data Cloud.

Amazon Redshift tiếp lực cho GE Digital cải thiện mạnh mẽ quá trình chuyển đổi dữ liệu và độ trễ dữ liệu để họ có thể phân phối nhiều tính năng hơn cho khách hàng của mình.

Phân tích dữ liệu hỗ trợ điều chỉnh quy mô hoạt động dữ liệu

Phân tích dữ liệu đưa khả năng tự động hóa vào một số tác vụ dữ liệu như di chuyển, chuẩn bị, báo cáo và tích hợp. Nhờ đó, các tác vụ thủ công kém hiệu quả bị loại bỏ, đồng thời giảm thời gian cũng như số giờ làm việc cần thiết để hoàn thành hoạt động dữ liệu. Điều này hỗ trợ quá trình điều chỉnh quy mô và cho phép bạn mở rộng ý tưởng mới một cách nhanh chóng.

top5 các phương pháp phân tích dữ liệu

1. Phân tích mô tả: Là phương pháp đơn giản nhất để phân tích dữ liệu, dùng để tóm tắt và trình bày các dữ liệu thô thành những thông tin có ý nghĩa hơn, giải thích được rõ ý nghĩa của dữ liệu. Các phương pháp thường được sử dụng trong phân tích mô tả bao gồm:

• Bảng tần số: Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần, sau đó đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị.
• Biểu đồ: Biểu đồ có nhiều loại khác nhau, tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu mà có thể chọn loại biểu đồ phù hợp để thể hiện dữ liệu một cách trực quan nhất.
• Số liệu thống kê tóm tắt: Các số liệu thống kê tóm tắt như giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị mô đan, phương sai, độ lệch chuẩn,... giúp người dùng có thể hiểu rõ hơn về các đặc điểm của dữ liệu.
  2. Phân tích khám phá dữ liệu (EDA): Là một phương pháp phân tích dữ liệu có mục đích tìm ra các mẫu, mối quan hệ và cấu trúc ẩn trong dữ liệu. EDA là bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu và xác định các hướng phân tích tiếp theo. Các phương pháp thường được sử dụng trong EDA bao gồm:
• Kiểm tra loại dữ liệu: Kiểm tra xem dữ liệu thuộc loại nào (số, chuỗi, ngày tháng, v.v.) để lựa chọn các phương pháp phân tích phù hợp.
• Xử lý dữ liệu thiếu và lỗi: Xử lý dữ liệu thiếu và lỗi bằng các phương pháp thích hợp để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.
• Biểu đồ scatterplot: Biểu đồ scatterplot giúp người dùng hình dung mối quan hệ giữa hai biến trong dữ liệu.
• Biểu đồ boxplot: Biểu đồ boxplot giúp người dùng hình dung sự phân bố của dữ liệu và phát hiện các giá trị ngoại lệ.
• Biểu đồ biểu đồ mật độ: Biểu đồ mật độ cho thấy sự phân bố của dữ liệu so với các giá trị có thể có của biến.
  3. Phân tích hồi quy: Là một phương pháp phân tích dữ liệu dùng để mô tả mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phân tích hồi quy cho phép người dùng dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của các biến độc lập. Các phương pháp phân tích hồi quy thường được sử dụng bao gồm:
• Hồi quy tuyến tính: Là phương pháp phân tích hồi quy đơn giản nhất, dùng để mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
• Hồi quy logistic: Là phương pháp phân tích hồi quy được sử dụng khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (có hai giá trị có thể là 0 hoặc 1).
• Hồi quy cây quyết định: Là phương pháp phân tích hồi quy sử dụng một cây quyết định để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của các biến độc lập.
  4. Phân tích nhóm: Là một phương pháp phân tích dữ liệu dùng để nhóm các đối tượng dựa trên các đặc điểm tương tự của chúng. Phân tích nhóm giúp người dùng hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu và xác định các mẫu, mối quan hệ và cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Các phương pháp phân tích nhóm thường được sử dụng bao gồm:
• Phân tích thành phần chính (PCA): Là phương pháp phân tích nhóm được sử dụng để giảm số lượng biến trong dữ liệu bằng cách tìm ra các thành phần chính (PC) biểu thị phần lớn các thông tin trong dữ liệu.
• Phân tích nhóm theo lớp (K-means clustering): Là phương pháp phân tích nhóm được sử dụng để chia dữ liệu thành K nhóm, sao cho các đối tượng trong mỗi nhóm có độ tương đồng cao nhất và các đối tượng trong các nhóm khác nhau có độ tương đồng thấp nhất.
• Phân tích nhóm theo hệ thống phân cấp (hierarchical clustering): Là phương pháp phân tích nhóm được sử dụng để tạo ra một cây phân cấp, trong đó các đối tượng được nhóm thành các nhóm nhỏ hơn cho đến khi tất cả các đối tượng được nhóm thành một nhóm duy nhất.
  5. Phân tích mạng: Là một phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu các mối quan hệ giữa các đối tượng trong một mạng lưới. Phân tích mạng giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách thức các đối tượng tương tác với nhau và xác định các mẫu, mối quan hệ và cấu trúc ẩn trong mạng lưới. Các phương pháp phân tích mạng thường được sử dụng bao gồm:
• Phân tích mạng xã hội: Là phương pháp phân tích mạng được sử dụng để nghiên cứu các mối quan hệ xã hội giữa các cá nhân trong một mạng xã hội.
• Phân tích mạng thông tin: Là phương pháp phân tích mạng được sử dụng để nghiên cứu các mối quan hệ thông tin giữa các máy tính trong một mạng thông tin.
• Phân tích mạng sinh học: Là phương pháp phân tích mạng được sử dụng để nghiên cứu các mối quan hệ sinh học giữa các gen, protein và các phân tử khác trong một tế bào.

Nghiên cứu điển hình: Cách FactSet sử dụng phân tích dữ liệu để tinh giản quá trình tích hợp với khách hàng

FactSet mang trên mình sứ mệnh trở thành nền tảng mở hàng đầu cho cả nội dung và phân tích. Hoạt động di chuyển dữ liệu liên quan đến các quá trình đồ sộ, một số thành viên trong nhóm khác nhau từ phía khách hàng và một số cá nhân ở phía FactSet. Bất cứ khi nào nảy sinh vấn đề, rất khó để tìm ra giai đoạn nào của quá trình di chuyển dữ liệu đã gặp trục trặc. Amazon Redshift đã giúp tinh giản quá trình đó và trợ lực cho khách hàng của FactSet để điều chỉnh quy mô nhanh hơn, thu về nhiều dữ liệu hơn để đáp ứng nhu cầu của họ.