Quy trình phân tích dữ liệu – 7 bước phân tích hiệu quả

Áp dụng quy trình phân tích dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho các vấn đề đặt ra trong quá trình hoạt động là điều các doanh nghiệp hiện nay đang áp dụng ngày một nhiều. Việc thiết lập một quy trình để tối đa hóa hiệu quả dữ liệu trong việc giải quyết vấn đề kinh doanh trước mắt là mục tiêu mà bất cứ doanh nghiệp nào cũng hướng đến. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn 7 bước cụ thể của một quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh. 

Bước 1: Tìm hiểu vấn đề kinh doanh

Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình này đó là tìm hiểu rõ hơn về vấn đề. Trong thuật ngữ phân tích dữ liệu, điều này thường được gọi là ‘problem statement’. Tại đây, bạn tìm kiếm một cái nhìn rõ ràng về những gì bạn đang tìm kiếm và hiểu biết tổng thể về vấn đề cốt lõi của kinh doanh. Điều quan trọng là phải xác định rõ ràng câu hỏi ngay từ đầu và cả dữ liệu tương ứng vì nó sẽ dẫn dắt phần còn lại của quy trình phân tích dữ liệu.

Đạt được sự hiểu biết về kinh doanh bắt đầu bằng việc xác định mục đích hoặc mục đích của câu hỏi. Khi đã nắm rõ vấn đề, bạn có thể bắt đầu phát triển các giả thuyết về cách giải quyết nó. Sau đó, bạn có thể sử dụng các số liệu được tính toán để xác minh hoặc bác bỏ giả thuyết của mình.

Một chiến lược xác định rõ ràng mục tiêu của doanh nghiệp là vô cùng quan trọng. Nó tiết kiệm thời gian và tài nguyên, đồng thời giúp bạn tránh mọi cạm bẫy với dữ liệu trong tương lai.

Tìm hiểu về problem statement

Bước 2: Phân tích data requirement

Sau khi áp dụng phương pháp phân tích, bây giờ ta cần đánh giá loại dữ liệu sẽ cần để thực hiện các quy trình phân tích dữ liệu tiếp theo. Điều này bao gồm việc xác định các định dạng, nguồn và nội dung dữ liệu để bắt đầu thu thập.

Nếu bạn so sánh nó với việc nấu một món ăn, hãy coi bước này như việc liệt kê nguyên liệu. Chúng ta cần tất cả nguyên liệu (data) trước khi nấu.

Quá trình phân tích data requirement thường có bốn bước chính:

• Xác định bối cảnh kinh doanh 
• Tiến hành phỏng vấn các bên liên quan 
• Tổng hợp các yêu cầu kỳ vọng 
• Xây dựng sơ đồ source-to-target

Thử thách và giải pháp cho quy trình phân tích data requirement

Bước 3: Data understanding và Data collection

Khi biết rõ các data requirements khác nhau trong quy trình của mình, ta đã có thể thu thập dữ liệu. Mặc dù điều này có vẻ đơn giản nhưng bạn phải cẩn thận trong giai đoạn này vì việc thiếu một số bộ dữ liệu cần thiết có thể gây ra sự cố sau này. Vì vậy, bạn nên hiểu rõ về data sets – tập dữ liệu. Nó sẽ giúp bạn làm quen với tập dữ liệu và giúp bạn nắm quyền kiểm soát. 

Quy trình Data collection

Bước 4: Data Preparation

Bước tiếp theo là chuyển đổi dữ liệu đã thu thập sang định dạng cần thiết để tiến hành phân tích dữ liệu chuyên sâu. Data preparation là việc chuyển đổi dữ liệu sang trạng thái dễ làm việc hơn. 

Nói một cách dễ hiểu hơn, dữ liệu thường bao gồm các giá trị bị thiếu, không chính xác và các lỗi khác. Do đó, việc sửa lỗi, xác minh chất lượng dữ liệu và nối các tập dữ liệu lại với nhau là một phần quan trọng của quá trình chuẩn bị dữ liệu. Đây có thể coi là bước mất nhiều thời gian nhất trong quy trình phân tích dữ liệu. Chuyên viên phân tích sẽ cần thực hiện 2 việc:

• Chuyển đổi dữ liệu đã thu thập sang định dạng có cấu trúc với tất cả các thành phần bắt buộc. 
• Làm sạch dữ liệu để loại bỏ các yếu tố không mong muốn. Giờ đây, ta đã có một bộ dữ liệu được thiết kế hoàn chỉnh để sử dụng. Tuy nhiên, trước khi bắt đầu phân tích, chúng ta phải trực quan hóa dữ liệu của mình giúp việc phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng.

Quy trình Data preparation

>>Xem thêm công cụ phân tích dữ liệu để bạn áp dụng cho 3 ngành nghề Data

Bước 5: Data visualization

Trực quan hóa dữ liệu là bước trình bày dữ liệu một cách trực quan để có thể phân tích dễ dàng và chính xác hơn. Bạn phải chọn cách trình bày dữ liệu của mình để trình bày các cấu trúc và mẫu cung cấp cho bạn thông tin trong lĩnh vực bạn quan tâm. 

Có nhiều kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như biểu đồ, bảng, bản đồ địa lý,… giúp dễ dàng phân tích. Nó dẫn chúng ta đến những hiểu biết có ý nghĩa và kiến ​​thức chuyên sâu.

Trực quan hóa dữ liệu

Bước 6: Data analysis

Ở bước này, ta sẽ phân tích tập dữ liệu của mình để khai thác thông tin cần thiết. Bạn phải xem tất cả các mô hình và xu hướng để suy luận và tìm ra câu trả lời cho câu hỏi ban đầu. 

Bạn cũng có thể tạo nhiều dashboards tổng quan khác nhau để tập hợp dữ liệu và phân tích một cách thường xuyên.

Phân tích dữ liệu qua dashboards

Bước 7: Đưa vào triển khai 

Bước cuối cùng là tạo và triển khai toàn bộ quy trình cho dữ liệu mới đến. Mục đích của phân tích dữ liệu là giúp chúng ta sẵn sàng cho các hoạt động trong tương lai. Điều tối quan trọng là ta cần phải áp dụng quy trình trên vào thực tế cho mọi tập dữ liệu mới có liên quan đến phân tích kinh doanh.

Khi các bước này đã được thực hiện, sẽ rất dễ dàng để các bên liên quan:

• Theo dõi sai lệch hiệu suất
• Phân tích dữ liệu 
• Thực hiện các bước cần thiết để công ty luôn phát triển

Triển khai toàn bộ quy trình cho dữ liệu mới

Bằng cách hiểu dữ liệu của mình, bạn có thể cải thiện chiến lược kinh doanh và tiếp thị của doanh nghiệp. Làm việc với dữ liệu và thực hiện quy trình phân tích dữ liệu thường xuyên sẽ giúp bạn trở thành một senior data analyst với tư duy phân tích và tìm ra insights một cách chuyên nghiệp. Theo dõi Cole.vn với khoá học đào tạo data analyst uy tín hàng đầu Việt Nam.

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo ứng dụng quy trình trong khóa học data analysis cùng các dashboard, bài làm của học viên để hiểu thêm về quy trình phân tích dữ liệu. Nếu hứng thú, bạn cũng không nên bỏ qua khóa học business analyst.