PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ NHỮNG ĐIỀU PHẢI BIẾT VỀ QUY TRÌNH THỰC HIỆN NÓ

Phân tích dữ liệu (𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒊𝒔) là gì?

Data Analysis được hiểu là quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm mục đích khám phá thông tin hữu ích phục vụ cho việc ra quyết định trong tổ chức kinh doanh.  Bằng cách sử dụng các dữ liệu trong quá khứ (historical data) để giải thích những gì đã xảy ra, tại sao và bằng cách nào doanh nghiệp đạt được những kết quả đó, dựa vào những thông tin đó, business owner vẫn có thể dự đoán được xu hướng sẽ xảy ra tương lai, hoặc truy lại trách nhiệm các phòng ban khi có vấn đề xảy ra.

Quy trình phân tích dữ liệu

1️⃣ Đặt câu hỏi

Trước hết, chúng ta cần xác định được các chỉ số quan trọng cần theo dõi và biết mình sẽ làm gì với những insight có được. Nên bắt đầu từ những vấn đề cần đào sâu tìm hiểu của doanh nghiệp, trước khi thực hiện thu thập dữ liệu. Dựa vào chiến lược, mục tiêu, ngân sách và đối tượng khách hàng của doanh nghiệp, bạn sẽ chuẩn bị được danh sách câu hỏi của mình, đặt nền móng cho quá trình phân tích dữ liệu và phát hiện những insight liên quan trực tiếp tới vấn đề cốt lõi. Một số câu hỏi có thể đặt ra, ví dụ như:

– Những KPI tiêu chuẩn nào sẽ giúp thực hiện điều đó?

– Dữ liệu của sẽ đến từ đâu?

– Làm sao để đảm bảo chất lượng của dữ liệu?

– Cấn áp dụng kỹ thuật phân tích thống kê nào

– Ai là người xem cuối cùng của những kết quả phân tích này?

– Phần mềm nào có thể hỗ trợ ?

2️⃣ Dân chủ hóa dữ liệu (𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑚𝑜𝑐𝑟𝑎𝑡𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛)

Là quy trình kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách hiệu quả và nhanh chóng, từ đó mọi người trong tổ chức đều có thể truy cập, sử dụng dữ liệu bất cứ lúc nào mà không bị vướng rào cản tiếp cận để thuận tiện cho việc đánh giá và tìm ra insight.

3️⃣ Làm sạch dữ liệu

Đây là khâu khá quan trọng, là bước đặt nền móng đảm bảo sự chính xác và đáng tin cậy của những insight đúc rút được.

Một số việc cần để ý khi làm sạch dữ liệu:

Loại bỏ những quan sát trùng lặp (duplicate observations)

Thêm những đoạn mã bị thiếu

Chỉnh sửa trường dữ liệu bị bỏ trống

Xóa những dữ liệu đang có định dạng sai

Với dữ liệu dạng chữ: cần được sửa đổi để tránh các ký tự không hợp lệ hoặc bất kỳ lỗi cú pháp hoặc chính tả nào

4️⃣ Bỏ qua các dữ liệu không cần thiết

Việc bám sát vào mục tiêu và kinh doanh và KPI chiến lược đã đặt ra ban đầu để loại bỏ những vần dữ liệu dư thừa, không quan trọng, tập trung tối đa vào phân tích và tìm ra insight đắt từ phần tinh gọn của dữ liệu.

5️⃣ Trực quan hóa dữ liệu

Thể hiện dưới dạng một bảng tóm tắt thông tin trực quan để giúp dễ dàng trong việc truyền đạt ý nghĩa.

6️⃣ Diễn giải dữ liệu

Sau khi phân tích dữ liệu, đây là lúc diễn giải kết quả. Có thể chọn cách diễn đạt việc phân tích dữ liệu của mình bằng từ ngữ hoặc có thể là bảng, biểu đồ. Sau đó sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu để quyết định hướng hành động tốt nhất.

7️⃣ Xây dựng câu chuyện dữ liệu (𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑡𝑜𝑟𝑦𝑡𝑒𝑙𝑙𝑖𝑛𝑔)

Data Storytelling  là một cách tiếp cận có cấu trúc để truyền đạt data insight, nó bao gồm sự kết hợp của ba yếu tố chính: data, visuals, và narrative. Khi narrative kết hợp với data, nó sẽ giúp giải thích data đang nói gì, điều gì đã xảy ra và tại sao insight này quan trọng. Một câu chuyện có bối cảnh và các bình luận bổ sung, sẽ giúp cho insight dễ được hiểu hơn. Khi visual kết hợp với data, chúng giúp người xem “giác ngộ” những insight mới, những insight mà không thể nào thấy được nếu không có charts hay graphs. Rất nhiều patterns và trường hợp ngoại lệ thú vị của data sẽ bị ẩn đi trong các hàng, cột của bảng dữ liệu, nếu không có sự trợ giúp của data visualization.

____________________________________

Link template: https://bit.ly/3j8axI2

0 Points


Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *