Các phương thức phân tích dữ liệu và ứng dụng trong kinh doanh

Phân tích dữ liệu là gì?

Phương pháp phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, mô hình hóa và phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc hỗ trợ việc ra quyết định. Có một số phương pháp và kỹ thuật để thực hiện phân tích tùy thuộc vào ngành và mục đích của phân tích.

Tất cả các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau này chủ yếu dựa trên hai lĩnh vực cốt lõi: phương pháp định lượng  và phương pháp định tính  trong nghiên cứu.

• Dữ liệu định lượng (quantitative data) là các thước đo giá trị hoặc số lượng và được biểu thị dưới dạng số. Dữ liệu định lượng là dữ liệu về các biến số, trả lời cho các câu hỏi về số lượng như bao nhiêu? hoặc tần suất bao nhiêu?
• Dữ liệu định tính (qualitative data) mô tả phẩm chất hoặc đặc điểm, nó có thể được biểu thị bằng tên, ký hiệu hoặc mã số. Dữ liệu định tính trả lời cho các câu hỏi về tính chất như loại gì? như thế nào?

7 Loại Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cơ bản

Ở phần này, điều kiện cần là nhân viên đã được đào tạo qua khóa học phân tích dữ liệu từ A-Z .Sau khi hoàn thành hóa học data analyst, học viên có đủ kiến thức xây dựng báo báo quản trị, kỹ năng phân tích dữ liệu thông qua các phương pháp cơ bản dưới đây.

1. Descriptive analysis (Phân tích miêu tả) 

Phương pháp phân tích mô tả là điểm khởi đầu cho bất kỳ quá trình phân tích nào, và nó nhằm mục đích trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?” bằng cách sắp xếp, thao tác và diễn giải dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau để biến nó thành insights có giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Ví dụ phổ biến nhất của phân tích mô tả là các loại báo cáo tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình kinh doanh của công ty, ví dụ: thay đổi giá qua từng năm, tăng trưởng doanh số hàng tháng, số lượng người dùng hoặc tổng doanh thu trên mỗi người đăng ký. Các thước đo này đều mô tả những gì đã xảy ra trong một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định.

Mặc dù bản thân phân tích miêu tả sẽ không cho phép bạn dự đoán kết quả trong tương lai hoặc cho bạn biết câu trả lời cho những câu hỏi như tại sao điều gì đó đã xảy ra, nhưng nó sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra nguyên nhân của vấn đề để đưa ra hướng giải quyết chính xác hơn. Bên cạnh đó, trong lĩnh vực phân tích dữ liệu khác, phân tích mô tả cũng giúp dữ liệu của bạn được sắp xếp và sẵn sàng tiến hành phân tích thêm.

2. Exploratory analysis (Phân tích khám phá) 

Sau khi dữ liệu được điều tra, phân tích khám phá cho phép bạn tìm ra các kết nối và đưa ra các giả thuyết và giải pháp cho các vấn đề cụ thể. Một lĩnh vực ứng dụng điển hình cho phân tích khám phá là khai thác dữ liệu.

Một số  nhiệm vụ được thực hiện với phân tích dữ liệu khám phá là tìm lỗi, phát hiện dữ liệu, lập bản đồ cấu trúc dữ liệu, liệt kê các điểm bất thường và thiết lập các tham số. Do đó, phân tích dữ liệu khám phá là một bước quan trọng để đảm bảo bạn có tập dữ liệu hoàn hảo vì nó tạo tiền đề cho các phân tích nâng cao hơn, như máy học và mô hình dữ liệu.

3. Diagnostic Analysis (Phân tích chẩn đoán)

Một trong những loại hình phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất. Phân tích chẩn đoán là phương pháp nhằm để hỏi dữ liệu của mình: Tại sao điều này lại xảy ra? Phân tích chuẩn đoán tìm hiểu sâu vào dữ liệu của bạn để tìm kiếm thông tin chi tiết có giá trị.

Phân tích mô tả, bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu của hầu hết các công ty, là một quy trình đơn giản hơn ghi lại các dữ kiện về những gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán sẽ tiến thêm một bước nữa để khám phá ra lý do đằng sau 1 kết quả hoặc kết luận.

Phân tích chẩn đoán thường được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật như  Exploratory analysis (khám phá dữ liệu), drill-down (xem chi tiết), data mining (khai thác dữ liệu), and correlations (các mối tương quan). 

4. Predictive Analysis (Phân tích dự đoán)

Phương pháp dự đoán cho phép bạn nhìn vào dữ liệu để trả lời câu hỏi: điều gì sẽ xảy ra? Để làm được điều này, phương pháp dự đoán sử dụng kết quả của phân tích mô tả, khám phá và chẩn đoán đã đề cập trước đó, bên cạnh học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Như vậy, bạn có thể phát hiện ra các xu hướng trong tương lai, các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu của bạn.

Trong lĩnh vực kinh doanh, bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng phân tích dự đoán để giảm rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu.

Ví dụ ngành tài chính từ lâu đã chấp nhận phân tích dự đoán để phát hiện và giảm gian lận, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội bán kèm / bán thêm và giữ chân khách hàng có giá trị. Ngân hàng Commonwealth sử dụng phân tích để dự đoán khả năng xảy ra hoạt động gian lận đối với bất kỳ giao dịch nhất định nào trước khi được phép – trong vòng 40 mili giây kể từ khi bắt đầu giao dịch.

5. Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất) 

Một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả nhất trong nghiên cứu. Phân tích đề xuất nhằm trả lời cho câu hỏi “Nó sẽ diễn ra như thế nào?” và “Nên làm gì tiếp theo?”. Phân tích đề xuất là một quy trình phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất tức thì về cách tối ưu hóa các phương thức kinh doanh để phù hợp với nhiều kết quả dự đoán.

Về bản chất, phân tích đề xuất lấy “những gì chúng ta biết” (dữ liệu), hiểu một cách toàn diện dữ liệu đó để dự đoán những gì có thể xảy ra và đề xuất các phương án tốt nhất dựa trên các kết quả phân tích mô phỏng.

Dưới đây là bảy loại phương pháp phân tích dữ liệu thiết yếu được sử dụng trong kinh doanh:

1. Cluster analysis (Phân tích cụm)

Phân tích cụm là kỹ thuật nhóm một tập hợp các phần tử dữ liệu giống nhau với nhau. Vì không có dữ liệu mục tiêu khi phân nhóm, phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mô hình ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này cũng được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu.

Ví dụ về phân tích cụm dưới góc độ kinh doanh. Các nhà tiếp thị luôn mong muốn có thể phân tích từng khách hàng một cách riêng biệt và cung cấp cho họ dịch vụ được cá nhân hóa tốt nhất, tuy nhiên trong kinh doanh thực tế, với một lượng lớn khách hàng lên đến hàng trăm nghìn người, không thể nào phân tích từng khách riêng biệt cùng 1 lúc được. Đó là lý do phân tích cụm xuất hiện.

Bằng cách nhóm khách hàng thành các cụm dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, giá trị tiền tệ hoặc bất kỳ yếu tố nào khác có thể liên quan đến công ty của bạn, bạn sẽ có thể ngay lập tức tối ưu hóa nỗ lực của mình và mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất dựa trên về nhu cầu của họ.

2. Cohort analysis (Phân tích theo nhóm)

Loại phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân đoạn đã xác định về hành vi của người dùng, sau đó có thể được nhóm lại với những phân đoạn khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu này, bạn có thể có được nhiều hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng.

Phân tích theo nhóm có thể áp dụng trong việc tiếp thị vì nó sẽ cho phép bạn hiểu tác động của các chiến dịch của mình đối với các nhóm khách hàng cụ thể. Để làm ví dụ, hãy tưởng tượng bạn thực hiện một chiến dịch email marketing khuyến khích khách hàng đăng ký vào trang web của bạn.

Bạn có thể tạo nhiều phiên bản khác nhau cho chiến dịch với các thiết kế, CTA và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng của bạn đăng ký, mua lại hoặc tương tác theo những cách khác.

Một công cụ hữu ích để bắt đầu thực hiện phương pháp phân tích theo nhóm là Google Analytics. Trong hình dưới cùng, bạn thấy một ví dụ về cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm trong công cụ này. Các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) được chia thành các nhóm thuần tập theo ngày (sử dụng thiết bị) và sau đó được phân tích từng tuần để trích xuất thông tin chi tiết về hiệu suất.

3. Regression analysis (Phân tích hồi quy)

Phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu giá trị của dữ liệu phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào khi một (linear regression – hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội – multiple regression) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng dữ liệu và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai.

Ví dụ hãy tưởng tượng bạn đã thực hiện phân tích hồi quy về doanh số bán hàng của mình vào năm 2019 và phát hiện ra rằng các dữ liệu như chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị và kênh bán hàng ảnh hưởng đến kết quả chung.

Bây giờ, bạn muốn sử dụng hồi quy để phân tích xem dữ liệu nào trong số này đã thay đổi hoặc có dữ liệu nào mới xuất hiện trong năm 2020.

Ví dụ: bạn không thể bán được nhiều trong cửa hàng bán lẻ của mình do phong tỏa COVID. Do đó, doanh số bán hàng của bạn nói chung có thể giảm hoặc tăng trong các kênh trực tuyến của bạn. Như vậy, bạn có thể hiểu dữ liệu độc lập nào ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của dữ liệu phụ thuộc, doanh số hàng năm.

4. Neural networks (Mạng nơron)

Mạng nơ-ron tạo cơ sở cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích theo hướng dữ liệu để hiểu cách bộ não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mỗi và mọi giao dịch dữ liệu, có nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.

Một lĩnh vực ứng dụng điển hình của mạng nơ-ron là phân tích dữ liệu dự đoán. Có 1 số công cụ báo cáo BI triển khai tính năng này, chẳng hạn như Predictive Analytics Tool (Công cụ phân tích dự đoán) từ datapine. Công cụ này cho phép người dùng nhanh chóng và dễ dàng tạo ra tất cả các loại dự đoán. T

ất cả những gì bạn phải làm là chọn dữ liệu sẽ được xử lý dựa trên KPI của bạn và phần mềm sẽ tự động tính toán dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại. Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể quản lý nó; không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu tiên tiến.

Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng công cụ phân tích dự đoán từ datapine:

5. Factor analysis (Phân tích nhân tố)

Phân tích nhân tố, còn được gọi là “dimension reduction“, là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự thay đổi giữa các dữ liệu quan sát, tương quan về số lượng các dữ liệu không được quan sát có khả năng thấp hơn được gọi là nhân tố. Mục đích ở đây là phát hiện ra các dữ liệu tiềm ẩn độc lập, một phương pháp phân tích lý tưởng để hợp lý hóa các phân đoạn dữ liệu cụ thể.

Một ví dụ điển hình để hiểu phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, khả năng mặc, xu hướng hiện tại, chất liệu, sự thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng.

Như vậy, danh sách có thể dài vô tận, tùy thuộc vào những gì bạn muốn theo dõi. Trong trường hợp này, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một dữ liệu tiềm ẩn của thiết kế.

6. Data mining (Khai thác dữ liệu)

Phương pháp phân tích này là thuật ngữ chung cho các chỉ số kỹ thuật và insights để có thêm giá trị, hướng và ngữ cảnh. Bằng cách sử dụng exploratory statistical evaluation (đánh giá thống kê khám phá), khai thác dữ liệu nhằm xác định các yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mô hình dữ liệu và xu hướng để có thêm hiểu biết. 

Một ví dụ tiêu biểu về khai thác dữ liệu là cảnh báo dữ liệu thông minh datapine. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo và máy học, chúng cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc lần xuất hiện cụ thể trong tập dữ liệu.

Ví dụ: nếu bạn đang theo dõi KPI của chuỗi cung ứng, bạn có thể đặt một cảnh báo thông minh để kích hoạt khi dữ liệu không hợp lệ hoặc chất lượng thấp xuất hiện. Làm như vậy, bạn sẽ có thể đi sâu vào vấn đề và khắc phục nó một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trong hình sau, bạn có thể thấy một ví dụ về cách thức hoạt động của các cảnh báo thông minh từ datapine. Bằng cách thiết lập phạm vi về đơn đặt hàng, phiên và doanh thu hàng ngày, các cảnh báo sẽ thông báo cho bạn nếu mục tiêu không được hoàn thành hoặc nếu nó vượt quá mong đợi.

7. Text analysis (Phân tích văn bản)

Phân tích văn bản, còn được gọi là khai thác văn bản (Text mining), là quá trình lấy một lượng lớn dữ liệu văn bản và sắp xếp nó theo cách giúp dễ quản lý hơn. Bằng cách thực hiện quá trình phân tích văn bản, bạn có thể làm sạch văn bản một cách chi tiết để trích xuất dữ liệu thực sự có liên quan đến doanh nghiệp của mình và sử dụng dữ liệu đó để phát triển thành những thông tin hữu ích. 

Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại đẩy nhanh quá trình phân tích văn bản. Nhờ sự kết hợp của máy học và các thuật toán thông minh, bạn có thể thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm tính. Kỹ thuật này cho phép bạn hiểu ý định và cảm xúc của một văn bản,

ví dụ: nếu nó tích cực, tiêu cực hoặc trung tính và sau đó đánh giá bằng điểm số tùy thuộc vào các tiêu chí nhất định. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ hài lòng của  khách hàng khi trải nghiệm sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và câu trả lời khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ.

Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khách hàng của bạn trong khi tăng cường giữ chân khách hàng. Đây là một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào.