Phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng của nghề phần tích dữ liệu data Analyst

Chia sẻ kiến thức 12/09/2022

Phân tích dữ liệu là gì? Những ứng dụng của nghề phân tích dữ liệu trong thực tế các ngành nghề và những kỹ năng cần có của một nhà phân tích dữ liệu bạn cần biết.

Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, xử lý và thực hiện các phân tích thống kê trên tập dữ liệu lớn. Họ khám phá cách dữ liệu có thể được sử dụng để trả lời câu hỏi và giải quyết vấn đề. Với sự phát triển của máy tính và ngày càng gia tăng tiến tới sự đan xen công nghệ, phân tích dữ liệu đã phát triển. Sự phát triển của cơ sở dữ liệu quan hệ đã mang lại một hơi thở mới cho các nhà phân tích dữ liệu, cho phép các nhà phân tích sử dụng SQL để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu
Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu

1. Phân tích dữ liệu là gì?

Quá trình làm sạch, phân tích, diễn giải và hiển thị dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận khác nhau và các công cụ kinh doanh thông minh được gọi là phân tích dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ bạn khám phá những hiểu biết quan trọng giúp đưa ra quyết định thành công và có hiểu biết tốt hơn. Nó liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô thành số liệu thống kê, thông tin và giải thích có ý nghĩa.

>>> Xem thêm bài viết: Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

2. Ứng dụng của phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là gì
Phân tích dữ liệu là gì

Một số ứng dụng phân tích dữ liệu là gì trong các ngành?

2.1 Phân tích y tế và chăm sóc sức khỏe

Như tên của nó, các nhà phân tích dữ liệu y tế và chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu từ một số nguồn để hỗ trợ cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe. Họ thường tập trung vào khía cạnh kinh doanh của y học, tăng cường chăm sóc bệnh nhân hoặc đơn giản hóa hoạt động.

2.2 Nghiên cứu thị trường

Các nhà phân tích nghiên cứu thị trường thu thập và đánh giá dữ liệu người tiêu dùng và đối thủ cạnh tranh. Các nhà phân tích nghiên cứu thị trường điều tra hoàn cảnh thị trường để đánh giá doanh số bán sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai. Chúng hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc xác định những mặt hàng mà khách hàng mong muốn, ai sẽ mua chúng và ở mức giá nào.

2.3 Phân tích kinh doanh

Dữ liệu được các nhà phân tích kinh doanh sử dụng để tạo thông tin chi tiết về doanh nghiệp và ủng hộ các cải tiến trong các tập đoàn và tổ chức khác. Các nhà phân tích kinh doanh có thể phát hiện các vấn đề trong hầu hết các khía cạnh của doanh nghiệp, bao gồm các quy trình CNTT, cơ cấu tổ chức và sự phát triển của nhân viên. Khi các công ty không ngừng nỗ lực để cải thiện hiệu quả tổng thể và tiết kiệm chi phí, phân tích kinh doanh đang dần trở thành một phần thiết yếu trong hoạt động của họ.

2.4 Nhà phân tích tình báo kinh doanh

Một nhà phân tích tình báo kinh doanh phân tích dữ liệu và thông tin khác để hỗ trợ các công ty đưa ra các lựa chọn kinh doanh hiệu quả. Họ có thể thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu như doanh thu, doanh số bán hàng, thông tin thị trường hoặc các chỉ số tương tác của người tiêu dùng của một công ty. Các nhà phân tích BI cũng có thể được yêu cầu tạo các công cụ và mô hình dữ liệu để hỗ trợ trực quan hóa hoặc giám sát dữ liệu.

2.5 Nhà phân tích nghiên cứu hoạt động

Các nhà phân tích nghiên cứu hoạt động là những người giải quyết vấn đề cấp cao sử dụng các phương pháp giải quyết vấn đề phức tạp như tối ưu hóa, khai thác dữ liệu, phân tích thống kê và mô hình toán học để cung cấp các giải pháp giúp các công ty và tổ chức hoạt động hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

2.6 Nhà phân tích tình báo

Các nhà phân tích tình báo kiểm tra thông tin và dữ liệu để xác định và giảm thiểu các mối lo ngại về bảo mật. Số liệu thống kê nội bộ và bên ngoài, cơ sở dữ liệu và báo cáo hiện trường là những ví dụ về nguồn thông tin. Để tổng hợp thông tin và lập kế hoạch hành động, người phân tích phải có khả năng nghiên cứu, hiểu và phân tích tốt.

>>> Xem thêm bài viết: 5 Điểm mới tương lai phân tích dữ liệu bạn nên biết

3. Các kỹ năng chính cho một nhà phân tích dữ liệu

Nghề phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào?
Các kỹ năng chính cho một nhà phân tích dữ liệu
  • Kỹ năng toán học vững chắc để giúp thu thập, đo lường, sắp xếp và phân tích dữ liệu 
  • Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như SQL, Oracle, R, MATLAB và Python
  • Thành thạo kỹ thuật liên quan đến phát triển thiết kế cơ sở dữ liệu, mô hình dữ liệu, kỹ thuật khai thác dữ liệu và phân đoạn.
  • Có kinh nghiệm xử lý các gói báo cáo như Đối tượng nghiệp vụ, lập trình ( khung Javascript , XML hoặc ETL), cơ sở dữ liệu
  • Thành thạo thống kê và các gói thống kê như Excel, SPSS, SAS được sử dụng để phân tích tập dữ liệu
  • Thành thạo trong việc sử dụng các nền tảng xử lý dữ liệu như Hadoop và Apache Spark
  • Kiến thức về phần mềm trực quan hóa dữ liệu như Tableau , Qlik
  • Kiến thức về cách tạo và áp dụng các thuật toán chính xác nhất cho tập dữ liệu để tìm ra giải pháp 
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề
  • Độ chính xác và chú ý đến từng chi tiết
  • Thông thạo các truy vấn, viết báo cáo và thuyết trình
  • Kỹ năng làm việc nhóm
  • Kỹ năng giao tiếp bằng lời nói và văn bản
  • Kinh nghiệm làm việc đã được chứng minh trong phân tích dữ liệu

Nếu bạn đang có nhu cầu tìm hiểu khóa học lập trình phân tích dữ liệu, vui lòng xem thêm tại đây:

Học lập trình phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là gì? học lập trình Data Analyst tại FUNiX

>>> Xem thêm chuỗi 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?

Nghề phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào? Kiến thức cho dân IT cần phải biết

Nguyễn Cúc

Bình luận (
0
)

Graphic Noti Complete Course

Chúc mừng học viên

Hoàng Lê Tuấn Nam

Đã xuất sắc hoàn thành

Kỹ sư phần mềm cơ bản - Basic Software Engineer đạt học bổng 5%

Bài liên quan

  • Tầng 0, tòa nhà FPT, 17 Duy Tân, Q. Cầu Giấy, Hà Nội
  • info@funix.edu.vn
  • 0782313602 (Zalo, Viber)        

yêu cầu gọi lại

error: Content is protected !!