Quy trình phân tích dữ liệu diễn ra như thế nào?

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Cấu trúc dữ liệu là gì? Những điều cần biết về cấu trúc dữ liệu
• 6 Công việc IT lương cao bạn có thể làm tại nhà
• 4 con đường sự nghiệp cho các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
• Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất từ chuyên gia

Quy trình phân tích dữ liệu của một chuyên gia dữ liệu cần làm những gì? Tìm hiểu về tầm quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu trong bài viết dưới đây:

1. Quy trình phân tích dữ liệu là gì?

Trả lời câu hỏi “phân tích dữ liệu là gì” chỉ là bước đầu tiên. Bây giờ chúng ta sẽ xem nó được thực hiện như thế nào. Quá trình phân tích dữ liệu, hay còn gọi là các bước phân tích dữ liệu, bao gồm thu thập tất cả thông tin, xử lý, khám phá dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tìm các mẫu và thông tin chi tiết khác. Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm:

• Thu thập yêu cầu dữ liệu: Hãy tự hỏi tại sao bạn lại thực hiện phân tích này, loại dữ liệu nào bạn muốn sử dụng và dữ liệu nào bạn dự định phân tích.
• Thu thập dữ liệu : Được hướng dẫn bởi các yêu cầu đã xác định của bạn, đã đến lúc thu thập dữ liệu từ các nguồn của bạn. Các nguồn bao gồm nghiên cứu trường hợp, khảo sát, phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp và các nhóm tập trung. Đảm bảo tổ chức dữ liệu thu thập được để phân tích.
• Dọn dẹp dữ liệu : Không phải tất cả dữ liệu bạn thu thập đều hữu ích, vì vậy đã đến lúc dọn dẹp nó. Quá trình này là nơi bạn xóa khoảng trắng, bản ghi trùng lặp và các lỗi cơ bản. Làm sạch dữ liệu là bắt buộc trước khi gửi thông tin để phân tích.
• Phân tích dữ liệu: Đây là nơi bạn sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ khác để giúp bạn diễn giải và hiểu dữ liệu cũng như đưa ra kết luận. Các công cụ phân tích dữ liệu bao gồm Excel, Python , R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash và Microsoft Power BI.
• Giải thích dữ liệu: Bây giờ bạn đã có kết quả của mình, bạn cần giải thích chúng và đưa ra các hướng hành động tốt nhất dựa trên những phát hiện của bạn.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là một cách nói hoa mỹ, “hiển thị thông tin của bạn bằng đồ họa theo cách mà mọi người có thể đọc và hiểu được”. Bạn có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ, dấu đầu dòng hoặc nhiều phương pháp khác. Hình ảnh hóa giúp bạn rút ra những hiểu biết có giá trị bằng cách giúp bạn so sánh các bộ dữ liệu và quan sát các mối quan hệ.

2. Tầm quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu là gì?

Một phần lớn công việc của nhà nghiên cứu là sàng lọc dữ liệu. Đó thực sự là định nghĩa của “nghiên cứu”. Tuy nhiên, Thời đại Thông tin ngày nay thường xuyên tạo ra một làn sóng dữ liệu, đủ để áp đảo ngay cả những nhà nghiên cứu tận tụy nhất.

Do đó, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc chắt lọc thông tin này thành một dạng chính xác và phù hợp hơn, giúp các nhà nghiên cứu thực hiện công việc của họ dễ dàng hơn.

Phân tích dữ liệu cũng cung cấp cho các nhà nghiên cứu nhiều lựa chọn công cụ khác nhau, chẳng hạn như thống kê mô tả, phân tích suy luận và phân tích định lượng.

Vì vậy, tóm lại, phân tích dữ liệu cung cấp cho các nhà nghiên cứu dữ liệu tốt hơn và những cách tốt hơn để phân tích và nghiên cứu dữ liệu nói trên.

>>> 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
• Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
• 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