Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất từ chuyên gia

• Vai trò của chất lượng dữ liệu trong chuyển đổi kinh doanh dựa trên AI
• So sánh giữa DataOps và Quản lý dữ liệu truyền thống
• Cấu trúc dữ liệu là gì? Những điều cần biết về cấu trúc dữ liệu
• Mẹo học phân tích dữ liệu nhanh và hiệu quả nhất
• Quản lý dữ liệu: Khái niệm, tầm quan trọng của quản lý dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực khá phức tạp và đòi hỏi sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau. Những kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm học máy, học cụ thể, học thống kê, học đồ thị, học trực quan và học cộng tác.

1. Chu trình phân tích dữ liệu

Sau khi đã làm quen với các kỹ năng tiên quyết cũng như các công cụ và công nghệ thiết yếu, bạn đã sẵn sàng để đi sâu vào quy trình phân tích dữ liệu. 

Có một số bước liên quan, nhưng chúng tôi sẽ chia chúng thành ba loại lớn:

• Khám phá và làm sạch dữ liệu: Về cơ bản, điều này liên quan đến việc khám phá các bộ dữ liệu khác nhau và làm sạch thông tin để chuẩn bị cho bước tiếp theo trong chu trình: phân tích. Là một nhà phân tích, bạn thường sẽ dành hơn một nửa thời gian của mình cho bước này.
• Phân tích dữ liệu: Sau khi làm sạch dữ liệu của bạn, phần tiếp theo là phân tích thực tế. Đây là lúc bạn cần áp dụng kiến ​​thức toán học của mình. Bạn sẽ chủ yếu dựa vào đại số tuyến tính, thống kê và xác suất để hiểu dữ liệu.
• Trình bày & Trực quan hóa Dữ liệu: Bước cuối cùng và có lẽ là bước quan trọng nhất là chuẩn bị dữ liệu của bạn để trình bày. Nếu bạn không thực hiện đúng bước này, người dùng (thường là những người ra quyết định trong công ty) dữ liệu của bạn sẽ gặp khó khăn trong việc hiểu dữ liệu đó và nỗ lực bạn bỏ ra trong hai bước đầu tiên sẽ vô ích.
• Để trình bày dữ liệu hấp dẫn và dễ hiểu nhất, hãy sử dụng biểu đồ, bảng, biểu đồ, màu sắc và các mục thích hợp khác để nâng cao nhận thức trực quan về dữ liệu của bạn.

>>> Xem thêm: Phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng của nghề phần tích dữ liệu data Analyst

2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu

Mặc dù loại kỹ thuật phân tích dữ liệu chính xác mà bạn cần học sẽ phụ thuộc vào lĩnh vực chuyên môn mong muốn của bạn (sẽ nói thêm về điều này sau), có một số kỹ thuật cơ bản mà mọi nhà phân tích dữ liệu mong muốn phải làm quen. 

• Phân tích mô tả: Điều này liên quan đến việc tóm tắt hoặc mô tả các tính năng từ dữ liệu lịch sử để có được ý tưởng về phân phối của nó, phát hiện bất kỳ lỗi chính tả và ngoại lệ nào cũng như xác định mối quan hệ giữa các biến có thể hữu ích khi tiến hành phân tích sâu hơn. Trong loại phân tích này, bạn sẽ sử dụng nhiều biện pháp khác nhau như xu hướng trung tâm, độ lệch, độ lan truyền và độ nhọn để hiểu các tập dữ liệu.
• Phân tích suy luận: Điều này có nghĩa là sử dụng tập hợp dữ liệu mẫu để dự đoán kết quả trong tương lai trong một nhóm dân số lớn hơn. Đây là một kỹ thuật thường được sử dụng trong thống kê để suy ra các đặc điểm của phân phối xác suất cơ bản, thường là trong tập dữ liệu được lấy mẫu từ một tập hợp lớn hơn.
• Phân tích dự đoán: Có lẽ là phổ biến nhất trong ba loại, phân tích dự đoán liên quan đến việc trích xuất thông tin từ bộ dữ liệu có sẵn để xác định các mẫu và sử dụng chúng để dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai. Trái ngược với suy nghĩ thông thường, phân tích dự đoán không cho bạn biết chính xác điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Thay vào đó, nó cung cấp dự báo về những gì có thể xảy ra với mức độ tin cậy có thể chấp nhận được, thường sử dụng đánh giá rủi ro, kịch bản giả định và khoảng tin cậy.

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc