Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học hoạt động trên dữ liệu thô cho tiêu dùng của con người.
Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể tiết lộ các xu hướng và số liệu mà nếu không sẽ bị mất trong khối thông tin. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình để tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc hệ thống.
Hiểu phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu đa dạng. Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để có cái nhìn sâu sắc có thể được sử dụng để cải thiện mọi thứ.
Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian chết và hàng đợi công việc cho các máy khác nhau và sau đó phân tích dữ liệu để lên kế hoạch tốt hơn cho khối lượng công việc để máy hoạt động gần với công suất cao nhất.
Phân tích dữ liệu có thể làm nhiều hơn là chỉ ra các nút thắt trong sản xuất. Các công ty trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho người chơi giúp phần lớn người chơi hoạt động trong trò chơi. Các công ty nội dung sử dụng nhiều phân tích dữ liệu giống nhau để giữ cho bạn nhấp, xem hoặc sắp xếp lại nội dung để có chế độ xem khác hoặc nhấp chuột khác.
Quá trình liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm một số bước khác nhau:
- Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm lại. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Các giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được chia theo danh mục. Bước thứ hai trong phân tích dữ liệu là quá trình thu thập nó. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, máy ảnh, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân sự. Một khi dữ liệu được thu thập, nó phải được tổ chức để có thể phân tích. Tổ chức có thể diễn ra trên bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê. Dữ liệu sau đó được xóa sạch trước khi phân tích. Điều này có nghĩa là nó được kiểm tra và kiểm tra để đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi và nó không đầy đủ. Bước này giúp sửa bất kỳ lỗi nào trước khi phân tích dữ liệu để phân tích.
Chìa khóa chính
- Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Các kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học hoạt động trên dữ liệu thô cho tiêu dùng của con người. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của nó.
Tại sao vấn đề phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất của họ. Triển khai nó vào mô hình kinh doanh có nghĩa là các công ty có thể giúp giảm chi phí bằng cách xác định các cách kinh doanh hiệu quả hơn và bằng cách lưu trữ một lượng lớn dữ liệu.
Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và giúp phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng, điều này có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ mới của LINE và tốt hơn.
Các loại phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại cơ bản.
- Phân tích mô tả mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt xem đã tăng lên chưa? Doanh số tháng này có mạnh hơn tháng trước không? Phân tích chẩn đoán tập trung nhiều hơn vào lý do tại sao một cái gì đó xảy ra. Điều này liên quan đến đầu vào dữ liệu đa dạng hơn và một chút giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị mới nhất đó có ảnh hưởng đến doanh số không? Phân tích dự đoán di chuyển đến những gì có thể sẽ xảy ra trong thời gian tới. Điều gì đã xảy ra với doanh số lần cuối cùng chúng tôi có một mùa hè nóng? Có bao nhiêu mô hình thời tiết dự đoán một mùa hè nóng trong năm nay? Phân tích theo toa cho thấy một quá trình hành động. Nếu khả năng của một mùa hè nóng được đo bằng mức trung bình của năm mô hình thời tiết này là trên 58%, chúng ta nên thêm một ca tối vào nhà máy bia và thuê một bể bổ sung để tăng sản lượng.
Phân tích dữ liệu củng cố nhiều hệ thống kiểm soát chất lượng trong thế giới tài chính, bao gồm chương trình Six Sigma rất phổ biến. Nếu bạn không đo lường chính xác một thứ gì đó cho dù đó là trọng lượng của bạn hay số lượng khuyết tật trên một triệu trong một dây chuyền sản xuất thì gần như không thể tối ưu hóa nó.
Cân nhắc đặc biệt: Ai đang sử dụng phân tích dữ liệu?
Một số lĩnh vực đã áp dụng việc sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành du lịch và khách sạn, nơi việc quay vòng có thể nhanh chóng. Ngành công nghiệp này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra các vấn đề, nếu có, nói dối và cách khắc phục chúng.
Chăm sóc sức khỏe kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc và sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng. Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu dồi dào để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua hàng. Các nhà bán lẻ thông tin thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, giới thiệu sản phẩm và tăng lợi nhuận.
