CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

Phân tích dữ liệu (Data analyst) là gì? Phân tích dữ liệu trong Tiếng Anh là gì? Các phương thức phân tích dữ liệu? Quy trình phân tích dữ liệu?


Các nguồn dữ liệu trong thời buổi hiện tại rất phong phú. Những dữ liệu đó được các nhà đầu tư lưu giữ lại thành một khối dữ liệu. Để khai thác tối đa những dữ liệu đó thì chúng ta cần Phân tích chúng và sử dụng chúng một cách hiệu quả. Chính vì thế ngành Phân tích dữ liệu ra đời. Vậy Phân tích dữ liệu là gì? Các phương thức phân tích dữ liệu? Hãy cùng Luật Dương Gia tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

*
*

Luật sư tư vấn pháp luật miễn phí qua điện thoại 24/7: 1900.6568


1. Phân tích dữ liệu là gì?

1.1. Định nghĩa về phân tích dữ liệu:

Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, phân tích, chuyển đổi và mô hinh hóa dữ liệu vơi mục tiêu tìm hiểu, làm rõ thông tin hữu ích để đưa ra kết luận và hỗ trợ việc đưa ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và nhiều cách tiếp cân, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên gọi khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh khoa học va khoa học xã hội khác nhau.

Bạn đang xem: Các phương pháp phân tích số liệu

Tất cả các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau này đều dựa trên hai lĩnh vực cốt lõi: phương pháp định lượng và định tính trong nghiên cứu. Hiểu rõ hơn về các kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau trong nghiên cứu định lượng, cũng như những hiểu biết định tính sẽ giúp bạn có định hướng rõ ràng hơn cho công việc phân tích thông tin của mình, vì vậy bạn nên dành thời gian để hiểu sâu hơn về những kiến ​​thức cụ thể này. Ngoài ra, bạn sẽ có thể tạo một báo cáo phân tích toàn diện cho phép quá trình phân tích của bạn phát triển nhảy vọt.

1.2. Tại sao cần phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu được ứng dụng vào tất cả các ngành nghề trong hiện tại. Việc này rất quan trọng và mang lại tiềm năng lớn cho doanh nghiệp hoặc tổ chức. Đầu tiên với khách hàng là yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ doanh nghiệp nào. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để có được tất cả các khía cạnh liên quan đến khách hàng của bạn, bạn có thể hiểu họ sử dụng kênh nào để giao tiếp với bạn, nhân khẩu học, sở thích, thói quen, hành vi mua hàng của họ, v.v.

Về lâu dài , nó sẽ thôi thúc thành công cho các kế hoạch marketing của bạn , định vị người tiêu dùng mục tiêu mới và tránh uổng phí nguồn lực vào việc sản xuất sai mong muốn hoặc gửi sai thông điệp tới khách hàng. Bạn cũng nhiều khả năng giám soát độ vừa ý của khách hàng bằng phương pháp nhận định các nhận xét của khách hoặc kết quả của bộ phận chăm sóc khách hàng của bạn.Trong quản lý, bạn cũng có khả năng hưởng lợi ích từ việc thu thập và đánh giá thông tin của bản thân vì nó khiến bạn đưa ra những lựa chọn kinh doanh dựa trên thực tế chứ không phải trực giác .

2. Phân tích dữ liệu trong Tiếng Anh là gì?

Thuật ngữ phân tích dữ liệu trong tiếng anh được goi là “Data analyst”.

3. Các phương thức phân tích dữ liệu: 

3.1. Phương thức phân tích dữ liệu:

Phân tích văn bản(Text analyst) : Phân tích văn bản là hình thức phân tích, khai thác, trích xuất thông tin nằm trong văn bản. Việc chuyển dữ liệu văn bản thô thành thông tin kinh doanh. Các công cụ phân tích giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Các công cụ phân tích

Phân tích văn bản còn được gọi là khai thác dữ liệu . Đây là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra một mẫu trong tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu hoặc các phương pháp khác. công cụ khai thác dữ liệu. Nó được sử dụng để biến dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh. .Các công cụ phân tích giao dịchsẵn trên thị trường được sử dụng để đưa ra các quyết định giao dịch chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp một cách để trích xuất và kiểm tra dữ liệu, suy ra các mẫu và cuối cùng là diễn giải dữ liệu.

Phân tích thống kê: Phân tích thống kê cho thấy “Điều gì xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ ở dạng trang tổng quan. Phân tích thống kê bao gồm thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu. Nó phân tích một tập dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích kiểu này – Phân tích mô tả và Phân tích suy luận.

Phân tích mô tả : Phân tích dữ liệu hoàn chỉnh hoặc một mẫu dữ liệu số tóm tắt. Nó cho thấy giá trị trung bình và độ lệch đối với dữ liệu liên tục trong khi tỷ lệ phần trăm và tần suất đối với dữ liệu phân loại.

Phân tích suy luận: Phân tích mẫu từ dữ liệu hoàn chỉnh. Trong loại Phân tích này, bạn có thể tìm thấy các kết luận khác nhau từ cùng một dữ liệu bằng cách chọn các mẫu khác nhau

Phân tích tiên đoán : Phân tích dự đoán cho thấy “điều gì có thể xảy ra” bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó. Ví dụ phân tích dữ liệu đơn giản nhất là nếu năm ngoái tôi mua hai chiếc váy dựa trên số tiền tiết kiệm của mình và nếu năm nay lương của tôi tăng gấp đôi thì tôi có thể mua bốn chiếc váy. Nhưng tất nhiên điều đó không dễ dàng như vậy vì bạn phải nghĩ đến những trường hợp khác như khả năng giá quần áo tăng trong năm nay hoặc có thể thay vì váy bạn muốn mua một chiếc xe đạp mới hoặc bạn cần mua một ngôi nhà. Vì vậy, ở đây, Phân tích này đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ. Dự báo chỉ là ước tính. Độ chính xác của nó dựa trên lượng thông tin chi tiết bạn có và mức độ bạn đào sâu trong đó.

Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Làm Chuồng Gà 2 Tầng Đơn Giản, Chắc Chắn, Cách Làm Chuồng Gà Bằng Lưới B40

Phân tích theo quy định : Phân tích theo mô tả kết hợp cái nhìn sâu sắc từ tất cả các Phân tích trước đó để xác định hành động nào cần thực hiện trong một vấn đề hoặc quyết định hiện tại. Hầu hết các công ty dựa trên dữ liệu đang sử dụng Phân tích mô tả bởi vì Phân tích mô tả và dự đoán không đủ để cải thiện hiệu suất dữ liệu. Dựa trên các tình huống và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

3.2. Quy trình phân tích dữ liệu: 

Quy trình Phân tích Dữ liệu không là gì khác ngoài việc thu thập thông tin bằng cách sử dụng một ứng dụng hoặc công cụ thích hợp cho phép bạn khám phá dữ liệu và tìm ra một mẫu trong đó. Dựa trên thông tin và dữ liệu đó, bạn có thể đưa ra quyết định hoặc có thể đưa ra kết luận cuối cùng.

Phân tích Dữ liệu bao gồm 6 giai đoạn:

Giai đoạn 1: Thu thập yêu cầu dữ liệu

Trước hết, bạn phải nghĩ xem tại sao bạn lại muốn thực hiện phân tích dữ liệu này? Tất cả những gì bạn cần để tìm ra mục đích hoặc mục đích của việc thực hiện Phân tích dữ liệu. Bạn phải quyết định loại phân tích dữ liệu nào bạn muốn thực hiện! Trong giai đoạn này, bạn phải quyết định những gì cần phân tích và làm thế nào để đo lường nó, bạn phải hiểu lý do tại sao bạn đang điều tra và những biện pháp bạn phải sử dụng để thực hiện Phân tích này.

Giai đoạn 2: Thu thập dữ liệu

Sau khi thu thập yêu cầu, bạn sẽ có một ý tưởng rõ ràng về những thứ bạn phải đo lường và những gì nên là kết quả của bạn. Bây giờ đã đến lúc thu thập dữ liệu của bạn dựa trên các yêu cầu. Khi bạn thu thập dữ liệu của mình, hãy nhớ rằng dữ liệu đã thu thập phải được xử lý hoặc tổ chức để Phân tích. Khi bạn thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bạn phải ghi nhật ký với ngày thu thập và nguồn dữ liệu.

Giai đoạn 3: Làm sạch dữ liệu

Giờ đây, bất kỳ dữ liệu nào được thu thập có thể không hữu ích hoặc không liên quan đến mục đích Phân tích của bạn, do đó, nó cần được làm sạch. Dữ liệu được thu thập có thể chứa các bản ghi trùng lặp, khoảng trắng hoặc lỗi. Dữ liệu phải được làm sạch và không có lỗi. Giai đoạn này phải được thực hiện trước khi Phân tích vì dựa trên việc làm sạch dữ liệu, kết quả Phân tích của bạn sẽ gần hơn với kết quả mong đợi của bạn.

Giai đoạn 4: Phân tích dữ liệu

Sau khi dữ liệu được thu thập, làm sạch và xử lý, dữ liệu đã sẵn sàng để Phân tích. Khi thao tác dữ liệu, bạn có thể thấy mình có thông tin chính xác cần thiết hoặc bạn có thể cần thu thập thêm dữ liệu. Trong giai đoạn này, bạn có thể sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu, diễn giải và đưa ra kết luận dựa trên các yêu cầu.

Giai đoạn 5: Diễn giải dữ liệu

Sau khi phân tích dữ liệu, cuối cùng đã đến lúc giải thích kết quả của bạn. Bạn có thể chọn cách diễn đạt hoặc truyền đạt phân tích dữ liệu của mình hoặc bạn có thể sử dụng đơn giản bằng từ ngữ hoặc có thể là bảng hoặc biểu đồ. Sau đó, sử dụng kết quả của quá trình phân tích dữ liệu của bạn để quyết định hướng hành động tốt nhất của bạn.

Giai đoạn 6: Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu rất phổ biến trong cuộc sống hàng ngày của bạn; chúng thường xuất hiện dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nói cách khác, dữ liệu được hiển thị dưới dạng đồ thị để não người hiểu và xử lý nó dễ dàng hơn. Trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng để khám phá các sự kiện và xu hướng chưa biết. Bằng cách quan sát các mối quan hệ và so sánh các tập dữ liệu, bạn có thể tìm ra cách để tìm ra thông tin có ý nghĩa.

Tóm lại phân tích dữ liệu có nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh. Các loại Phân tích Dữ liệu là Văn bản, Thống kê, Chẩn đoán, Dự đoán, Phân tích theo mô tả. Phân tích dữ liệu bao gồm Thu thập yêu cầu dữ liệu, Thu thập dữ liệu, Làm sạch dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Diễn giải dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu.

Trên đây là thông tin do công ty Luật Dương Gia chúng tôi cung cấp về nội dung “Phân tích dữ liệu là gì? Các phương thức phân tích dữ liệu? “ và các thông tin kinh tế tài chính khác có liên quan, hi vọng những thông tin trên đây chúng tôi đưa ra sẽ hữu ích đối với bạn đọc.

table('setting')->where("{$db->web}")->select('code_footer');if($oh->code_footer){# nếu có code header tùy chỉnh$code_footer = htmlspecialchars_decode($oh->code_footer);$code_footer = str_replace('[home_link]', $home, $code_footer);$code_footer = str_replace('[home_name]', $h, $code_footer);$code_footer = str_replace('[link]', $link, $code_footer);$code_footer = str_replace('[title]', $head->tit, $code_footer);$code_footer = str_replace('[des]', $head->des, $code_footer);$code_footer = str_replace('[key]', $head->key, $code_footer);$code_footer = str_replace('[image]', $head->img, $code_footer);$code_footer = str_replace('[link]', $link, $code_footer);$code_footer = str_replace('[date_Y]', date('Y'), $code_footer);echo $code_footer;}?>