Hiểu về Phân tích dữ liệu: Quy trình, Tác động, Phương pháp, Công cụ

Hầu hết mọi thứ bạn làm trực tuyến đều tạo ra dữ liệu, từ tìm kiếm nhanh trên Google đến thích một TikTok—một thực tế chỉ trở nên trầm trọng hơn bởi sự phổ biến của điện thoại thông minh và thiết bị nhà thông minh. Các doanh nghiệp học cách phân tích dữ liệu này và sử dụng nó để đưa ra các quyết định chiến lược sẽ nắm giữ những lợi thế khác biệt so với đối thủ cạnh tranh của họ. Phân tích dữ liệu có thể cải thiện hiệu quả và năng suất, khả năng ra quyết định dài hạn, khả năng giữ chân và lòng trung thành của khách hàng, đo lường ROI của chiến dịch, v.v.

Bước đầu tiên để gặt hái những lợi ích này là tìm hiểu về quy trình phân tích dữ liệu. Đây là nơi để bắt đầu.

Phân tích dữ liệu là gì?

Trong kinh doanh, phân tích dữ liệu là việc thu thập và giải thích các sự kiện, thông tin có thể định lượng và phản hồi để giúp công ty đưa ra các quyết định chiến lược. Các tổ chức áp dụng phân tích dữ liệu một cách có hệ thống có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn, khám phá các mẫu và xu hướng, xác định các lĩnh vực cần cải thiện, tối ưu hóa quy trình và cuối cùng là đạt được lợi thế cạnh tranh.

Bằng cách phân tích dữ liệu, những người ra quyết định có thể dựa vào những con số chắc chắn để sao lưu, thông báo, bổ sung và kiểm tra xu hướng dựa vào trực giác của con người. Phân tích dữ liệu không tự động hóa việc ra quyết định hoặc thậm chí không cho các nhà quản lý doanh nghiệp biết nên đưa ra quyết định gì. Thay vào đó, nó bổ sung và định hình quá trình đưa ra quyết định bằng thông tin thực, đáng tin cậy.

Cách phân tích dữ liệu có thể tác động đến doanh nghiệp của bạn

Các doanh nghiệp đầu tư vào phân tích dữ liệu có thể sử dụng dữ liệu để:

• Đưa ra quyết định chiến lược. Phân tích dữ liệu có thể giúp dự đoán thu nhập, xác định nơi đầu tư vốn và phát hiện các cơ hội tăng trưởng. Ví dụ: dữ liệu tìm kiếm không phải trả tiền có thể đề xuất nhu cầu cao đối với một sản phẩm mới, làm tăng ước tính doanh số bán hàng.
• Giảm chi phí. Phân tích dữ liệu có thể giúp phát hiện các cơ hội cải tiến và hợp lý hóa trong toàn tổ chức. Chẳng hạn, nếu sáng kiến ​​sản xuất video của một công ty không đạt được các số liệu mong muốn, thì việc phân tích dữ liệu có thể chỉ ra nhu cầu phân bổ lại nguồn lực cho các dự án hứa hẹn hơn.
• Đối tượng khách hàng. Phân tích dữ liệu có thể cho phép hiểu sâu hơn về hành vi, tùy chọn kênh, nhân khẩu học và sở thích rộng hơn của khách hàng. Bạn có thể tận dụng thông tin này để tinh chỉnh các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ: nếu phân tích cho thấy cơ sở khách hàng trẻ hơn dự kiến, kiến ​​thức này có thể hướng dẫn thiết kế sản phẩm và cung cấp thông tin cho việc lựa chọn các kênh tiếp thị phù hợp.

Quá trình phân tích dữ liệu

1. Nhận dạng
2. Sưu tầm
3. Lau dọn
4. phân tích
5. Thông dịch

Hiểu quy trình phân tích dữ liệu chung có thể giúp quản lý kỳ vọng về những gì nó có thể làm. Quy trình năm giai đoạn tiêu chuẩn để phân tích dữ liệu là:

1. Xác định

Bước đầu tiên là xác định dữ liệu sẽ giúp bạn trả lời (những) câu hỏi nào. Giả sử bạn điều hành một cửa hàng giày trực tuyến đang phát triển. Có lẽ bạn muốn trả lời các câu hỏi liên quan đến khách hàng—họ là ai, họ mua hàng thường xuyên như thế nào, họ chi tiêu bao nhiêu, họ sống ở đâu và bao nhiêu tuổi?

2. Thu thập

Thu thập dữ liệu có liên quan trong một khoảng thời gian nhất định. Nó có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu, phương tiện truyền thông xã hội và phân tích trang web hoặc kết quả khảo sát. Đối với cửa hàng giày của bạn, giả sử việc thu thập dữ liệu tập trung vào dữ liệu mua hàng cộng với một cuộc khảo sát mới được triển khai trên trang web của bạn.

3. Sạch sẽ

Trong một thế giới lý tưởng, mọi người sẽ trả lời các câu hỏi theo cùng một cách và máy tính sẽ hiểu ngay ý định của câu trả lời. Chúng ta vẫn chưa sống trong thế giới này. Do đó, cần phải loại bỏ các mục nhập trùng lặp và bất thường, điều chỉnh sự không nhất quán và đảm bảo dữ liệu thu thập được cấu trúc và định dạng thống nhất. Đối với cửa hàng giày của bạn, việc làm sạch dữ liệu có thể có nghĩa là thay đổi các mục khảo sát trong trường “tuổi” để tất cả chúng đều ở dạng số.

4. Phân tích

Dữ liệu đã làm sạch sau đó được phân tích và thao tác bằng các kỹ thuật khác nhau để khám phá những hiểu biết có giá trị. Điều này bao gồm từ phân tích mô tả đơn giản, chẳng hạn như tiết lộ xu hướng hiệu suất gần đây như doanh số bán hàng tăng trong tháng qua, đến phân tích dự đoán nâng cao bằng cách sử dụng thuật toán máy học để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.

Ví dụ: khi bạn muốn hiểu rõ hơn về cơ sở khách hàng của mình, bạn có thể nhóm dữ liệu theo nhóm tuổi để tiết lộ các mẫu nhân khẩu học hoặc xử lý và chuyển đổi dữ liệu thô về vị trí thành biểu đồ thanh, cho phép bạn trực quan hóa phân phối địa lý của khách hàng.

5. Thông dịch

Xác định các mẫu, suy luận và rút ra kết luận. Bạn có thể sử dụng trực quan hóa dữ liệu và các kỹ thuật trình bày khác để truyền đạt những phát hiện. Sau đó, đưa ra các đề xuất (“Thu hút thế hệ thiên niên kỷ ở vùng ngoại ô”), thảo luận về các hạn chế (“Đây chỉ là dữ liệu của một tháng”) và sắp xếp các bước tiếp theo (“Hãy tìm hiểu kỹ phân tích xã hội để tìm hiểu thêm về bản giới thiệu này”) .

Dữ liệu định tính và định lượng

Tất cả dữ liệu thuộc một trong hai loại: dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Bạn nên tìm hiểu cả hai điều này trước khi đi sâu vào các phương pháp phân tích cụ thể.

• Dữ liệu định lượng. Dữ liệu định lượng là dữ liệu số, có thể đo lường được, thường được thu thập thông qua các câu hỏi khảo sát đóng và các công cụ phân tích dữ liệu. Nó tập trung vào việc trả lời các câu hỏi liên quan đến “bao nhiêu” hoặc “bao nhiêu”. Ví dụ về dữ liệu định lượng trong thương mại điện tử bao gồm tỷ lệ chuyển đổi, giá sản phẩm và khối lượng bán hàng.
• Dữ liệu định tính. Dữ liệu định tính mang tính mô tả và xử lý các phẩm chất và thuộc tính không thể dễ dàng đo lường bằng số. Nó thường được thu thập thông qua các cuộc phỏng vấn và khảo sát mở và giúp trả lời các câu hỏi như tại sao và như thế nào. Trong thương mại điện tử, điều này có thể liên quan đến việc thu thập phản hồi về một trang web. Dữ liệu định tính có thể được phân tích trên quy mô lớn thông qua học máy và chuyển thành dữ liệu cảm tính.

phương pháp phân tích dữ liệu

Bạn có thể phân tích dữ liệu định tính và định lượng bằng bất kỳ phương pháp nào trong một số phương pháp. Các phương pháp này mô tả các loại câu hỏi mà dữ liệu đang được sử dụng để trả lời:

• Phân tích dữ liệu mô tả. Phân tích dữ liệu mô tả liên quan đến việc tóm tắt và trình bày dữ liệu để cung cấp một bản tóm tắt rõ ràng và ngắn gọn về các đặc điểm chính của tập dữ liệu. Ví dụ: thu thập số liệu bán hàng và trình bày chúng dưới dạng biểu đồ xếp chồng lên nhau giúp trả lời các câu hỏi như “Tháng trước chúng tôi đã bán được bao nhiêu?”
• Phân tích dữ liệu thăm dò. Phân tích dữ liệu khám phá thường là bước đầu tiên trong phân tích rộng hơn và tập trung vào việc khám phá các mẫu, mối quan hệ và các ngoại lệ tiềm năng trong dữ liệu. Ví dụ: kiểm tra dữ liệu bán hàng trong nhiều năm có thể tiết lộ các xu hướng theo mùa không lường trước được về mức độ phổ biến của sản phẩm, thúc đẩy nghiên cứu thêm. Sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu khác nhau, phân tích dữ liệu khám phá giúp trả lời các câu hỏi như: “Có bất kỳ xu hướng đáng chú ý nào theo mùa về mức độ phổ biến của sản phẩm có thể quan sát được từ dữ liệu bán hàng trong nhiều năm không?” hoặc “Có bất kỳ ngoại lệ hoặc mẫu bất thường nào trong dữ liệu lưu lượng truy cập trang web trùng với xu hướng theo mùa được quan sát thấy trong dữ liệu bán hàng không?” Người dùng Shopify Plus có thể thực hiện nhiều công việc này tại một chỗ thông qua ShopifyQL Notebooks, một công cụ phân tích và khám phá dữ liệu mạnh mẽ có thể được sử dụng trực tiếp từ trang quản trị.
• Phân tích dữ liệu chẩn đoán. Phân tích dữ liệu chẩn đoán nhằm mục đích hiểu lý do đằng sau các kết quả hoặc sự kiện cụ thể. Nó giúp trả lời các câu hỏi như “Tại sao doanh số bán hàng của chúng tôi giảm trong quý trước?”
• Phân tích dữ liệu dự đoán. Phân tích dữ liệu dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng mô hình và dự đoán kết quả trong tương lai. Nó trả lời các câu hỏi như “Liệu doanh số bán hàng của quý tiếp theo sẽ tăng hay giảm?” Phân tích dữ liệu dự đoán thường tận dụng các thuật toán học máy.
• Phân tích dữ liệu theo quy định. Phân tích dữ liệu theo quy định vượt ra ngoài việc dự đoán kết quả trong tương lai bằng cách đề xuất các hướng hành động tối ưu. Nó giúp trả lời các câu hỏi như “Chúng ta nên sử dụng chiến lược tiếp thị nào để tăng tỷ lệ chuyển đổi?”

Công cụ phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các công cụ khác nhau. Bao gồm các:

• Các chương trình bảng tính. Các chương trình bảng tính như Microsoft Excel và Google Trang tính được sử dụng rộng rãi để ghi, thao tác và hiểu dữ liệu ở định dạng bảng.
• Ngôn ngữ lập trình. Các ngôn ngữ lập trình như R và Python thường được sử dụng cho mô hình thống kê.
• Nền tảng phân tích dựa trên đám mây. Các nền tảng phân tích dữ liệu dựa trên đám mây như Google Analytics và Adobe Analytics có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về phân tích trang web và lộ trình của người dùng.
• Trực quan hóa dữ liệu. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và Power BI giúp tạo bảng điều khiển và trực quan hóa hỗ trợ diễn giải và trình bày phân tích.
• Phần mềm thống kê tiên tiến. Phần mềm thống kê tiên tiến hỗ trợ một số khía cạnh tính toán phức tạp của phân tích. Phần mềm phân tích dữ liệu áp dụng bao gồm SAS (Hệ thống phân tích thống kê), SPSS (Gói thống kê cho khoa học xã hội), KNIME (Công cụ khai thác thông tin Konstanz) và MATLAB (Phòng thí nghiệm ma trận).