Data Analysis là gì? Có mấy bước chính? Đâu là các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất hiện nay

Data Analysis là gì? Đây là quá trình phân tích dữ liệu bao gồm từ kiểm tra, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm khám phá thông tin có giá trị để đưa ra kết luận phù hợp và hỗ trợ ra quyết định kịp thời. Đây là quá trình đa bước, sử dụng nhiều kỹ thuật và phương pháp khác nhau để kết nối, diễn giải dữ liệu từ nhiều nguồn, cả những dạng có cấu trúc và phi cấu trúc.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ data analysis là gì, tại sao nó quan trọng, các bước phân tích dữ liệu, các loại phân tích phổ biến và những công cụ bạn cần để bắt đầu.

Data Analysis là gì?

Data analysis (phân tích dữ liệu) là quá trình thu thập, làm sạch, xử lý và diễn giải dữ liệu để rút ra thông tin hữu ích, hỗ trợ doanh nghiệp hoặc cá nhân đưa ra quyết định chính xác. Nói đơn giản, data analysis là quá trình biến dữ liệu thô thành thông tin và cơ sở ra quyết định (actionable insights).

Phân tích dữ liệu không chỉ là một quy trình đơn thuần; nó là một công cụ mạnh mẽ giúp các tổ chức đưa ra quyết định chính xác, dự đoán xu hướng và cải thiện hiệu quả vận hành. Đây chính là “xương sống” của hoạch định chiến lược trong doanh nghiệp, cơ quan nhà nước và nhiều tổ chức khác.

Dưới đây là 3 ví dụ cụ thể về ứng dụng của Data analysis:

1. Doanh nghiệp thương mại điện tử

Với data analytics, các công ty e-commerce có thể hiểu rõ hành vi mua sắm, sở thích và xu hướng tiêu dùng của khách hàng. Từ đó, họ cá nhân hóa trải nghiệm mua hàng, dự báo doanh số và tối ưu các chiến dịch marketing. Kết quả mang lại là tốc độ tăng trưởng cao hơn và mức độ hài lòng của khách hàng tốt hơn.

2. Ngành chăm sóc sức khỏe

Nhờ phân tích dữ liệu, các đơn vị y tế có thể dự đoán dịch bệnh, nâng cao chất lượng điều trị và ra quyết định chính xác trong phác đồ điều trị. AI trong y tế cũng đang tạo ra tác động lớn, cho thấy môi trường thay đổi liên tục và nhu cầu phân tích dữ liệu ngày càng mạnh mẽ.

3. Lĩnh vực tài chính – ngân hàng

Data analytics giúp đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận và hỗ trợ đưa ra các quyết định đầu tư quan trọng. Các ngân hàng và tổ chức tài chính dựa vào dữ liệu để tối ưu lợi nhuận và đảm bảo an toàn hệ thống.

Data analysis gồm những bước nào?

Thông thường, phân tích dữ liệu bao gồm 6 bước chính:

Bước 1: Xác định mục tiêu và câu hỏi khi phân tích dữ liệu

Bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu là xác định mục tiêu và xây dựng các câu hỏi rõ ràng, cụ thể mà quá trình phân tích cần trả lời. Đây là bước quan trọng vì nó định hướng cho toàn bộ quy trình tiếp theo. Bạn cần hiểu rõ vấn đề đang gặp phải, xác định loại dữ liệu cần thu thập và lựa chọn các chỉ số (metrics) phù hợp để đo lường kết quả.

Bước 2: Thu thập dữ liệu (Data collection)

Sau khi đã có mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu liên quan. Dữ liệu có thể được thu thập bằng nhiều phương pháp như khảo sát, phỏng vấn, quan sát hoặc trích xuất từ các hệ thống và cơ sở dữ liệu hiện có. Nguồn dữ liệu có thể là định lượng (số liệu) hoặc định tính (văn bản, mô tả), tùy thuộc vào vấn đề và câu hỏi cần giải quyết.

Bước 3: Làm sạch dữ liệu (Data cleaning)

Làm sạch dữ liệu là bước cực kỳ quan trọng trong phân tích dữ liệu. Nó bao gồm việc kiểm tra lỗi, phát hiện dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng hoặc không hợp lệ để chỉnh sửa hoặc loại bỏ. Chất lượng dữ liệu được đảm bảo thì kết quả phân tích mới chính xác và đáng tin cậy. 80% thời gian phân tích thường nằm ở bước này, đặc biệt là khi mới bắt đầu xây dựng hệ thống.

Bước 4: Phân tích dữ liệu (Data analysis)

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, đây là giai đoạn tiến hành phân tích thực sự. Bạn áp dụng các kỹ thuật thống kê hoặc toán học để tìm ra các mô hình, mối quan hệ hoặc xu hướng trong dữ liệu. Các công cụ thường dùng gồm Python, R, Excel, SPSS, SAS và nhiều phần mềm chuyên dụng khác.

Bước 5: Diễn giải và trực quan hóa dữ liệu (Data interpretation & visualization)

Khi dữ liệu đã được phân tích, bước tiếp theo là diễn giải kết quả và trực quan hóa chúng sao cho dễ hiểu. Việc này thường được thực hiện thông qua biểu đồ, đồ thị, dashboard hoặc các hình ảnh trực quan khác. Trực quan hóa dữ liệu giúp người xem nhanh chóng nắm được ý nghĩa và thông điệp chính.

Bước 6: Kể chuyện bằng dữ liệu (Data storytelling)

Bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là kể chuyện bằng dữ liệu. Đây là quá trình trình bày kết quả bằng một câu chuyện mạch lạc, hấp dẫn và dễ hiểu, kể cả với những người không có kiến thức kỹ thuật. Data storytelling giúp truyền tải thông tin hiệu quả và hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4 phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản 

Phân tích dữ liệu thường được chia thành 4 loại chính, mỗi loại phục vụ một mục đích khác nhau và mang lại những góc nhìn riêng biệt. Bốn loại phân tích này bao gồm: phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán và phân tích đề xuất.

1. Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)

Phân tích mô tả dùng để mô tả hoặc tóm tắt dữ liệu thô và giúp dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn. Phương pháp này tập trung vào việc phân tích dữ liệu quá khứ để hiểu điều gì đã xảy ra. Nó giúp nhận diện các khuôn mẫu (patterns) và xu hướng (trends) theo thời gian.

Ví dụ:

Một doanh nghiệp sử dụng phân tích mô tả để xem doanh số trung bình mỗi tháng trong năm vừa qua.

2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis)

Phân tích chẩn đoán đi sâu hơn phân tích mô tả bằng cách tìm hiểu vì sao một sự việc xảy ra. Nó yêu cầu khám phá dữ liệu ở mức chi tiết hơn và so sánh giữa nhiều tập dữ liệu để tìm ra nguyên nhân của kết quả.

Ví dụ:

Nếu doanh số giảm trong một tháng nhất định, phân tích chẩn đoán có thể giúp tìm ra nguyên nhân (giảm nhu cầu, tăng cạnh tranh, lỗi chiến dịch marketing,…).

3. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)

Phân tích dự đoán sử dụng mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo để dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Đây là loại phân tích phổ biến trong đánh giá rủi ro, marketing và dự báo doanh số.

Ví dụ:

Một công ty dùng phân tích dự đoán để ước tính doanh số quý tới dựa trên dữ liệu quá khứ.

4. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Phân tích đề xuất là cấp độ cao nhất trong phân tích dữ liệu. Nó không chỉ dự đoán kết quả tương lai mà còn gợi ý những hành động tối ưu dựa trên các dự đoán đó. Phân tích này thường sử dụng các công nghệ tiên tiến như machine learning và AI.

Ví dụ:

Hệ thống phân tích đề xuất có thể đưa ra khuyến nghị về chiến lược marketing hiệu quả nhất để tăng doanh số trong tương lai.

8 kỹ thuật phân tích dữ liệu từ cơ bản tới chuyên sâu

Có rất nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong data analysis, mỗi kỹ thuật có mục đích và ứng dụng riêng. Trong đó các kỹ thuật phổ biến nhất gồm: phân tích khám phá (exploratory analysis), phân tích hồi quy (regression analysis), phân tích nhân tố (factor analysis), và các kỹ thuật khác.

1. Phân tích khám phá (Exploratory analysis)

Phân tích khám phá được sử dụng để hiểu các đặc điểm chính của một tập dữ liệu. Đây thường là bước đầu tiên trong quá trình phân tích dữ liệu nhằm tóm tắt những khía cạnh quan trọng, kiểm tra dữ liệu bị thiếu, và kiểm tra các giả định.

Kỹ thuật này sử dụng các phương pháp trực quan như biểu đồ phân tán (scatter plot), biểu đồ histogram, và biểu đồ hộp (box plot).

Bạn có thể tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu khám phá trong khóa học data visualization hoặc Python.

2. Phân tích hồi quy (Regression analysis)

Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (dependent variable) và một hoặc nhiều biến độc lập (independent variables). Kỹ thuật này thường được dùng để dự báo (forecasting), mô hình chuỗi thời gian (time series modeling), và tìm ra mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

Trong đó hồi quy tuyến tính là kỹ thuật rất đáng để tìm hiểu chi tiết vì nó là một trong những phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất để hiểu mối quan hệ giữa các biến và đưa ra dự đoán.

3. Phân tích nhân tố (Factor analysis)

Phân tích nhân tố là một kỹ thuật được sử dụng để rút gọn số lượng lớn các biến thành một số nhân tố (factors) ít hơn. Các nhân tố này được xây dựng sao cho thu giữ được lượng thông tin lớn nhất có thể từ các biến ban đầu. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong nghiên cứu thị trường, phân khúc khách hàng, và nhận diện hình ảnh.

4. Monte Carlo simulation

Monte Carlo simulation là kỹ thuật sử dụng phân phối xác suất và lấy mẫu ngẫu nhiên để ước tính kết quả số học. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong phân tích rủi ro và ra quyết định trong những tình huống có nhiều bất định, giúp ước tính dải kết quả cho các sự kiện không chắc chắn.

5. Phân tích phân cụm (Cluster analysis)

Phân tích phân cụm là kỹ thuật dùng để nhóm một tập hợp các đối tượng sao cho các đối tượng trong cùng một nhóm (gọi là cụm) giống nhau hơn so với các đối tượng ở các nhóm khác. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong phân khúc thị trường, phân đoạn hình ảnh, và hệ thống gợi ý (recommendation systems).

6. Phân tích Cohort (Cohort analysis)

Phân tích cohort là một nhánh của phân tích hành vi (behavioral analytics), trong đó dữ liệu từ một tập hợp được chia thành các nhóm liên quan (cohorts) để phân tích. Các nhóm này thường có đặc điểm chung trong một khoảng thời gian xác định.

Kỹ thuật này thường được áp dụng trong:

• Marketing (chiến dịch tiếp thị),
• Tương tác người dùng (user engagement),
• Phân tích vòng đời khách hàng (customer lifecycle analysis).

7. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)

Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật thống kê chuyên xử lý dữ liệu theo trình tự thời gian, hay còn gọi là phân tích xu hướng (trend analysis). Kỹ thuật này được sử dụng để phân tích chuỗi các điểm dữ liệu nhằm rút ra các thống kê có ý nghĩa và các đặc trưng khác của dữ liệu.

Phân tích chuỗi thời gian thường được áp dụng trong:

• Dự báo doanh số (sales forecasting),
• Dự báo kinh tế (economic forecasting),
• Dự báo thời tiết (weather forecasting).

8. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Phân tích cảm xúc, còn được gọi là khai thác ý kiến (opinion mining), sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích văn bản, và ngôn ngữ học tính toán để xác định và trích xuất thông tin mang tính chủ quan từ các nguồn dữ liệu.

Kỹ thuật này thường được áp dụng trong:

• Theo dõi mạng xã hội (social media monitoring),
• Theo dõi thương hiệu (brand monitoring),
• Hiểu phản hồi của khách hàng (customer feedback analysis).

Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến cho doanh nghiệp

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, có nhiều công cụ khác nhau đáp ứng các nhu cầu, độ phức tạp và trình độ chuyên môn khác nhau. Các công cụ này bao gồm từ ngôn ngữ lập trình như Python và R đến các phần mềm trực quan hóa dữ liệu như Power BI và Tableau. Dưới đây là các công cụ phổ biến nhất!

1. Python – Công cụ phân tích dữ liệu đa dụng cho mọi nhu cầu

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, đa mục đích và đã trở thành lựa chọn yêu thích của nhiều data analyst và data scientist. Với ưu điểm đơn giản, dễ đọc, cùng với hệ sinh thái thư viện phong phú như pandas, NumPy, và Matplotlib, Python là một công cụ tuyệt vời cho phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

2. R – Công cụ phân tích dữ liệu phổ biến tại doanh nghiệp quốc tế

R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí được thiết kế đặc biệt cho tính toán thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê và data miners để phát triển phần mềm thống kê và thực hiện phân tích dữ liệu.

R cung cấp một loạt kỹ thuật thống kê và trực quan hóa phong phú, bao gồm:

• Mô hình tuyến tính và phi tuyến (linear and nonlinear modeling)
• Các kiểm định thống kê cổ điển (classical statistical tests)
• Phân tích chuỗi thời gian (time-series analysis) và nhiều kỹ thuật khác

3. SQL – Công cụ phân tích dữ liệu lớn cho các doanh nghiệp có đầu tư hệ thống

SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ chuẩn dùng để quản lý và thao tác cơ sở dữ liệu. Nó được sử dụng để truy xuất và xử lý dữ liệu lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases).

SQL là công cụ cần thiết cho các nhiệm vụ liên quan đến quản lý hoặc thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

4. Power BI – Data analysis tool phổ biến cho doanh nghiệp Việt

Power BI là một công cụ phân tích doanh nghiệp (business analytics tool) do Microsoft phát triển. Nó cung cấp các trực quan hóa dữ liệu tương tác cùng khả năng business intelligence tự phục vụ.

Power BI được sử dụng để biến dữ liệu thô thành các insight có giá trị thông qua các bảng điều khiển (dashboard) và báo cáo dễ hiểu.

5. Tableau – Công cụ phân tích dữ liệu phù hợp cho phân tích nhanh và báo cáo đẹp

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ được sử dụng trong ngành Business Intelligence. Nó cho phép bạn tạo các bảng điều khiển (dashboard) tương tác và có thể chia sẻ, thể hiện xu hướng, biến động và mật độ dữ liệu dưới dạng các biểu đồ và đồ thị.

4 Tác động của ứng dụng phân tích dữ liệu tới doanh nghiệp

Phân tích dữ liệu, dù ở quy mô nhỏ hay lớn, đều có thể tạo ra tác động sâu sắc đến hiệu quả kinh doanh. Nó có thể thúc đẩy những thay đổi đáng kể, dẫn đến tăng hiệu suất, tăng lợi nhuận, và hiểu sâu hơn về xu hướng thị trường cũng như hành vi khách hàng.

1. Ra quyết định dựa trên dữ liệu 

Phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên sự thật, số liệu và xu hướng, thay vì dựa vào đoán mò hay trực giác. Nó cung cấp nền tảng vững chắc cho việc lập kế hoạch chiến lược và xây dựng chính sách, đảm bảo nguồn lực được phân bổ hiệu quả và các nỗ lực được tập trung vào những lĩnh vực mang lại lợi ích cao nhất.

2. Tác động đối với các doanh nghiệp nhỏ 

Đối với các doanh nghiệp nhỏ, ngay cả phân tích dữ liệu đơn giản cũng có thể mang lại cải thiện đáng kể. Ví dụ, việc phân tích dữ liệu bán hàng có thể giúp xác định sản phẩm nào bán chạy và sản phẩm nào không. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để điều chỉnh chiến lược marketing, giá cả và quản lý tồn kho, dẫn đến tăng doanh số và lợi nhuận.

3. Tác động đối với các doanh nghiệp lớn 

Đối với các doanh nghiệp lớn, tác động của phân tích dữ liệu còn sâu rộng hơn. Phân tích Big Data có thể khám phá ra những mẫu và xu hướng phức tạp mà nếu không sẽ khó phát hiện. Điều này có thể dẫn đến insight đột phá, thúc đẩy đổi mới và mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Ví dụ: một nhà bán lẻ lớn có thể sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giảm chi phí và tăng hiệu suất. Hoặc một công ty công nghệ có thể dùng dữ liệu để hiểu hành vi người dùng, từ đó cải thiện thiết kế sản phẩm và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu là một kỹ năng quan trọng. Các doanh nghiệp biết khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu sẽ thích ứng tốt hơn với biến động thị trường, đáp ứng nhu cầu khách hàng, và thúc đẩy tăng trưởng cũng như lợi nhuận.

→ Xem thêm các khóa học thực chiến về phân tích dữ liệu trong kinh doanh và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên chuyển đổi số.