Tại sao phải phân phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu đã minh chứng được vai trò to lớn trong hoạt động kinh doanh ở đa lĩnh vực. Với sức mạnh của phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể:Những lợi ích điển hình bên trên đã khiến cho cuộc đua dữ liệu trở nên “nóng” hơn bao giờ hết. Vậy doanh nghiệp nếu không muốn “lỡ nhịp” nên tận dụng dữ liệu ra sao? Cụ thể thì các bước phân tích dữ liệu sẽ bao gồm những công việc gì?

Quy trình 7 bước phân tích dữ liệu kinh doanh

Mục tiêu của phân tích dữ liệu là sàng lọc và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin có nghĩa. 7 bước phân tích dữ liệu dưới đây là công thức tổng quan nhất mà doanh nghiệp có thể áp dụng trong phần lớn các trường hợp.

1.Xác định mục tiêu kinh doanh

Mục tiêu kinh doanh là kim chỉ Nam cho toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu. Nhưng để phân tích dữ liệu hiệu quả, mục tiêu phải được xác định rất cụ thể và chi tiết. Ví dụ doanh nghiệp muốn gia tăng doanh thu thì nên phân bổ thành các mục tiêu nhỏ như: xá...

2.Tìm kiếm và thu thập dữ liệu

Bước tiếp theo là tìm kiếm nguồn và thu thập dữ liệu tương thích với mục tiêu đã đề ra. Dữ liệu có thể tìm thấy bằng cách truy vấn dữ liệu cũ, trích xuất dữ liệu ở thời điểm hiện tại, gửi yêu cầu đến các bộ phận liên đới hoặc mua dữ liệu từ bên thứ ba...

3.Xử lý và làm sạch dữ liệu

Dữ liệu sẽ được kiểm tra về tình khả dụng ở bước thứ ba. Dữ liệu thô sẽ được điều chỉnh thành định dạng có thể sử dụng. Tức là, chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ phân tích, chuyển đổi và mã hóa dữ liệu về cùng 1 định dạng. Ở bước này, các dữ liệu lỗi, thiếu tính xác minh, có độ liên quan thấp hoặc có giá trị ngoại lệ lớn sẽ được loại bỏ. Thông thường các doanh nghiệp sẽ lọc dữ liệu theo các tiêu chí cơ bản. Khi phân tích dữ liệu kinh doanh thường xuyên, mỗi doanh nghiệp sẽ hình thành tiêu chí lọc riêng, mang đến hiệu quả cuối cùng cao hơn.Dữ liệu được sàng lọc càng cẩn thận thì kết quả đầu ra càng chất lượng. Thế nên, bước xử lý và làm sạch dữ liệu thường được lặp lại nhiều lần.

4. Trình bày phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Phân tích dữ liệu thăm dò nhằm nhận dạng tính chất, đặc điểm của những dữ liệu đã chọn lọc. Thông qua đó, các dữ liệu cùng đặc tính, liên đới hoặc có mối quan hệ ẩn sẽ được nhóm lại cùng với nhau.Giai đoạn EDA đòi hỏi chuyên môn cao để “đãi cát tìm v...

5. Chọn, thiết lập và thử nghiệm các mô hình

Trong bước này, các phương pháp phân tích sẽ được vận dụng cùng lúc nhằm thử nghiệm và hướng đến kết quả trả ra chuẩn xác nhất. Những điểm cần cân nhắc để chọn ra các mô hình phân tích phù hợp là:Việc kế tiếp là xây dựng mô hình. Những mô hình vượt đáp ứng được các yếu tố trên sẽ được định cấu hình, xác thực, tinh chỉnh để có độ chính xác cao nhất.Cách để xác thực tính hiệu quả của các mô hình là thử nghiệm trên 1 bộ dữ liệu riêng. Chuyên viên sẽ lập ra 1 bộ dữ liệu và cho mô hình phù hợp chạy thử, thông qua đó, đánh giá khả năng phân loại, dự đoán của mô hình đã chọn. Bằng cách thử nghiệm này, mô hình hay dữ liệu lỗi sẽ được phát hiện ngay từ đầu thay vì tốn công sức vận hành trên toàn bộ dữ liệu.

6. Triển khai mô hình

Sau khi lựa chọn, cấu hình và điều chỉnh, các mô hình sẽ chính thức được triển khai. Và kết quả của bước này chính là cơ sở cho các quyết định kinh doanh. Nếu như mục tiêu phân tích ban đầu của doanh nghiệp là tìm ra phương án để gia tăng doanh số thì sau bước này, nhà điều hành sẽ nhận lại 1 số giải pháp như tăng giá bán, tung chương trình khuyến mãi, thay đổi chính sách… Với mỗi phương án, mô hình sẽ dẫn chứng bằng số liệu và đánh giá tính khả thi.Tuy nhiên, những phương án này chỉ có thể được đọc hiểu bởi người có chuyên môn. Vì ngoài những đề xuất của hệ thống, các chuyên viên có kinh nghiệm có thể điều chỉnh, bổ sung thêm góc nhìn cá nhân để doanh nghiệp có cơ sở quyết định đúng đắn hơn.

7. Giám sát và xác thực

Bước cuối cùng của quy trình phân tích dữ liệu kinh doanh là giám sát kết quả trong thực tế và xác thực tính chính xác. Khi đã quyết định hoặc triển khai các hoạt động theo gợi ý của các mô hình, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi và đánh giá hiệu qu...