8 phương pháp phân tích dữ liệu từ cơ bản đến phức tạp

Các doanh nghiệp hiện đại luôn tìm kiếm những cách mới để nâng cao hiệu quả lập chiến lược và ra quyết định. Trong bối cảnh đó, data engineer và data analyst trở thành những nhân tố vô cùng quan trọng – họ biến dữ liệu thô thành những insight giá trị, cung cấp “dữ liệu” giúp ban lãnh đạo đưa ra lựa chọn chính xác hơn.

Data analytics là một lĩnh vực rất rộng, bao gồm nhiều ứng dụng khác nhau tùy theo ngành nghề hoặc mục tiêu sử dụng. Nhưng nhìn chung để khai thác tối đa tài nguyên dữ liệu, người làm phân tích dữ liệu nên có tư duy kinh doanh để chọn đúng những chỉ số quan trọng nhất. Bài viết này sẽ giới thiệu về 8 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến và cách data engineer hay data analyst có thể tận dụng chúng để hỗ trợ doanh nghiệp

4 phương pháp phân tích dữ liệu thiên về hỗ trợ ra quyết định

1. Descriptive Analytics – Phương pháp phân tích mô tả

Phân tích mô tả là nền tảng cơ bản của toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu. Đây là bước xem lại dữ liệu trong quá khứ để trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra?” Mục tiêu là hiểu rõ bức tranh tổng thể, từ đó đưa ra định hướng cho các bước tiếp theo.

Phân tích mô tả giúp tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu, cho bạn cái nhìn rõ ràng về các xu hướng, điểm bất thường hoặc những mô hình lặp lại theo thời gian.

Doanh nghiệp thường sử dụng phân tích mô tả để xây dựng dashboard, báo cáo, và biểu đồ dữ liệu nhằm theo dõi hiệu suất trong quá khứ. Khi nắm rõ những gì đã xảy ra, người ra quyết định có thể nhận diện cơ hội, điểm yếu và xây dựng chiến lược phù hợp cho tương lai.

2. Diagnostic Analytics – Phương pháp phân tích chẩn đoán

Nếu phân tích mô tả cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra, thì phân tích chẩn đoán lại đi sâu hơn để trả lời câu hỏi: “Vì sao nó xảy ra?”

Mục tiêu của loại phân tích này là tìm ra nguyên nhân gốc rễ của một sự kiện hay xu hướng cụ thể, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra biện pháp cải thiện và ra quyết định tốt hơn.

Phân tích chẩn đoán thường sử dụng các kỹ thuật nâng cao như thống kê, kiểm định giả thuyết, data mining để tìm ra mối quan hệ giữa các biến số.

Ví dụ: nếu doanh số bất ngờ giảm tại một khu vực, phân tích chẩn đoán sẽ giúp phát hiện nguyên nhân – có thể do giảm ngân sách marketing, đối thủ tung khuyến mãi mạnh, hoặc thay đổi hành vi tiêu dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược phù hợp.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Power BI thường được dùng để tạo dashboard tương tác, giúp người dùng dễ dàng truy vết và phân tích dữ liệu theo nhiều góc nhìn.

Phân tích dữ liệu theo dạng chẩn đoán đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như marketing, nơi việc hiểu rõ hành vi khách hàng đóng vai trò cực kỳ quan trọng.

3. Predictive Analytics – Phương pháp phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán đưa dữ liệu đi xa hơn một bước bằng cách dự báo những sự kiện hoặc xu hướng có thể xảy ra trong tương lai. Dựa trên dữ liệu lịch sử, các mô hình phân tích sẽ đưa ra dự đoán về những gì nhiều khả năng sẽ diễn ra tiếp theo.

Dù không ai có thể nhìn thấy tương lai, nhưng predictive analytics giúp chúng ta tiếp cận gần nhất với điều đó.

Các mô hình machine learning và thống kê thường được sử dụng để xây dựng dự báo với độ tin cậy tương đối cao. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể:

• Dự đoán nhu cầu của khách hàng
• Nhận diện khả năng khách hàng rời bỏ (churn)
• Phát hiện gian lận
• Lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn

Predictive analytics giúp doanh nghiệp chủ động thay vì chỉ phản ứng thụ động trước các biến động thị trường.

4. Prescriptive Analytics – Phân tích đề xuất hành động

Phân tích dữ liệu dạng đề xuất không chỉ dừng lại ở việc dự đoán điều gì sẽ xảy ra, mà còn đề xuất những hành động cụ thể giúp doanh nghiệp đạt được kết quả mong muốn. Đây là loại phân tích có giá trị rất cao trong việc tối ưu hóa vận hành và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Prescriptive analytics sử dụng các thuật toán tối ưu hóa và mô hình mô phỏng để đánh giá nhiều kịch bản khác nhau, từ đó đưa ra lựa chọn tối ưu nhất. Ví dụ, hệ thống có thể đề xuất mức giá bán tối ưu, hoặc xác định tuyến chuỗi cung ứng hiệu quả nhất, giúp giảm chi phí và tăng lợi nhuận.

Bằng cách tự động hóa một phần quá trình ra quyết định, kỹ thuật phân tích dữ liệu dạng này sẽ giúp tổ chức đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và có căn cứ dữ liệu hơn.

Các cách phân tích dữ liệu chuyên sâu đòi hỏi kỹ thuật cao

Có rất nhiều phương pháp giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên “loại data” đang có. Dưới đây là một số cách phân tích dữ liệu phổ biến nhất, đồng thời cũng đòi hỏi kỹ năng về IT cao hơn:

1. Text Analytics – Kỹ thuật phân tích dữ liệu qua văn bản

Text analytics còn được gọi là text mining hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là một dạng phân tích chuyên biệt tập trung vào dữ liệu văn bản không có cấu trúc. Trong thời đại mà phần lớn thông tin nằm trong tài liệu, email, bài đăng mạng xã hội, bình luận, review của khách hàng, phân tích văn bản giúp doanh nghiệp khai thác insight giá trị từ những nguồn dữ liệu này.

Các kỹ thuật phổ biến trong text analytics bao gồm:

• Phân tích cảm xúc (sentiment analysis)
• Phân nhóm chủ đề (topic modeling)
• Nhận diện thực thể (named entity recognition – NER)

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về phản hồi khách hàng, cảm xúc trên mạng xã hội, hoặc các xu hướng trong báo cáo nghiên cứu thị trường.

Text analytics đặc biệt hữu ích để:

• Nắm bắt sở thích và nhu cầu khách hàng
• Phát hiện sớm các vấn đề hoặc xu hướng mới nổi
• Tối ưu hóa chiến lược nội dung, chăm sóc khách hàng và marketing

Tuy nhiên dạng phân tích dữ liệu này thường chỉ áp dụng phổ biến nhất cho các đơn vị nghiên cứu thị trường bởi tính đòi hỏi chuyên sâu, thu thập dữ liệu lớn, và ứng dụng tối ưu nhất cho đo lường, đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing lớn.

2. Spatial Analytics – kỹ thuật phân tích dữ liệu theo địa lý

Spatial analytics  hay còn gọi là geospatial analytics là dạng phân tích tập trung vào dữ liệu có yếu tố vị trí địa lý. Đây là phương pháp cực kỳ quan trọng đối với các lĩnh vực như bán lẻ, logistics, bất động sản, quy hoạch đô thị hay giao thông.

Các công cụ GIS (Geographic Information Systems) được sử dụng phổ biến để giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách vị trí ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, phân bố khách hàng hoặc hiệu quả vận hành.

Nhờ phân tích dữ liệu dạng này, doanh nghiệp có thể:

• Chọn vị trí cửa hàng tối ưu
• Tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển
• Lập kế hoạch phòng chống và ứng phó thiên tai
• Hiểu rõ phân bố dân cư hoặc dòng di chuyển của khách hàng

Nói cách khác, phân tích không gian giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có tính chiến lược dựa trên “bản đồ dữ liệu”.

3. Cluster Analysis  – Kỹ thuật phân tích dữ liệu theo phân nhóm

Cluster analysis hay còn gọi là clustering hoặc phân tích liệu theo nhóm là kỹ thuật nhóm những điểm dữ liệu có đặc điểm tương tự lại với nhau. Điều thú vị là các nhóm này không được xác định trước, mà được chính dữ liệu tự “bộc lộ”.

Phân cụm giúp doanh nghiệp khám phá các mô hình ẩn hoặc mối quan hệ trong dữ liệu mà mắt thường khó nhìn thấy.

Một số ứng dụng phổ biến:

• Phân nhóm khách hàng theo hành vi hoặc nhu cầu
• Nhận diện phân khúc thị trường
• Phát hiện điểm bất thường
• Tối ưu hóa chiến lược marketing cá nhân hóa

4. Social Network Analysis – Kỹ thuật phân tích dữ liệu mạng xã hội

Đây là dạng phân tích dữ liệu tập trung vào việc tìm hiểu mối quan hệ, sự kết nối và mức độ ảnh hưởng trong hệ sinh thái số – đặc biệt là các nền tảng mạng xã hội. Phương pháp phân tích này cực kỳ hữu ích cho doanh nghiệp muốn khai thác sức mạnh của social media trong marketing, chăm sóc khách hàng và quản lý thương hiệu.

Social network analysis sử dụng lý thuyết đồ thị (graph theory) và các chỉ số mạng để trực quan hóa, phân tích cách các cá nhân, tổ chức hoặc thực thể tương tác với nhau. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể:

• Xác định key influencers
• Theo dõi xu hướng cảm xúc (sentiment trends)
• Phát hiện nội dung đang lan truyền mạnh (viral content)
• Tối ưu hóa chiến lược tương tác với nhóm khách hàng mục tiêu

Nói cách khác, phân tích mạng xã hội giúp thương hiệu hiểu rõ mình đang đứng ở đâu trong “bản đồ kết nối” online, từ đó đưa ra các chiến lược truyền thông hiệu quả hơn.

Nếu bạn quan tâm đến các khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh hoặc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp, tìm hiểu ngay 2 chương trình thạc sĩ quốc tế tại Việt Nam dưới đây:

• Khóa học khoa học dữ liệu & AI