7 kỹ thuật thiết yếu mà các nhà phân tích dữ liệu cần nắm vững

Trong vai trò một nhà phân tích dữ liệu hay Business Analyst, bạn sẽ cần trang bị nhiều kỹ thuật khác nhau. Điều đó chắc chắn sẽ rất giá trị trong bối cảnh dữ liệu lên ngôi như hiện nay. Bài viết này sẽ tổng hợp những kỹ thuật thiết yếu mà một nhà phân tích cần nắm vững.

1. Hiểu về phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu được định nghĩa là quá trình kiểm tra, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô. Mục tiêu của quá trình này là khám phá những thông tin hữu ích, có giá trị nhằm rút ​​ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định.

Phân tích dữ liệu là quy trình gồm nhiều bước

Trong suốt quá trình này các nhà phân tích sẽ phải thực hiện nhiều kỹ thuật và phương pháp khác nhau cho những mục đích riêng. Các kỹ thuật này giúp các nhà phân tích hiểu được các tập dữ liệu phức tạp và trích xuất những hiểu biết có giá trị.

2. Vai trò của phân tích dữ liệu trong việc ra quyết định

Phân tích dữ liệu cung cấp nền tảng vững chắc để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nhờ có phân tích dữ liệu mà các tổ chức có thể xác định xu hướng, mô hình và rút ra những hiểu biết sâu sắc. Các phát hiện này hướng dẫn các quy trình lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định.

3. Phân tích định lượng so với định tính

Kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể được phân loại thành định lượng và định tính. Phân tích định lượng xử lý dữ liệu số và dùng các phương pháp thống kê cùng toán học để đưa ra kết quả.

Phân tích dữ liệu được chia thành định lượng và định tính

Trong khi đó, phân tích định tính sẽ tập trung vào dữ liệu phi số (không phải con số). Nó tìm cách hiểu các lý do, ý kiến ​​và động cơ cơ bản. Cả hai loại phân tích đều rất quan trọng để hiểu toàn diện về dữ liệu.

4. Kỹ thuật phân tích dữ liệu cốt lõi

Kỹ thuật phân tích dữ liệu là các phương pháp để phân tích và diễn giải dữ liệu. Các nhà phân tích sử dụng những kỹ thuật này để hiểu dữ liệu, xác định các mô hình và đưa ra quyết định. Chúng có thể đơn giản hoặc phức tạp, tùy bản chất của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Một số kỹ thuật cốt lõi bao gồm:

• Thống kê mô tả: Tóm tắt dữ liệu

Thống kê mô tả là một kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản. Kỹ thuật này sẽ cung cấp bản tóm tắt dữ liệu để giải thích các tính năng chính của dữ liệu.

Những biện pháp thường dùng như trung bình, trung vị, và độ lệch chuẩn. Các biện pháp này cung cấp thông tin chi tiết về phân phối và tính biến động của dữ liệu.

• Thống kê suy luận: Đưa ra dự đoán

Thống kê suy luận là một kỹ thuật quan trọng. Nó sẽ giúp các nhà phân tích đưa ra dự đoán hoặc suy luận về một tập hợp dựa trên một mẫu.

Kỹ thuật thống kê suy luận sẽ gồm những kỹ thuật như kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy. Đây là các phương pháp giúp rút ra kết luận và dự đoán về dữ liệu.

• Phân tích hồi quy: Hiểu các mối quan hệ

Kỹ thuật phân tích hồi quy giúp nhà phân tích hiểu các mối quan hệ giữa các biến. Nó còn xác định cách giá trị của biến phụ thuộc thay đổi khi bất kỳ biến độc lập nào thay đổi.

Nó được sử dụng rộng rãi trong dự báo, mô hình hóa chuỗi thời gian và tìm mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

• Kiểm định giả thuyết: Xác thực các giả định

Một phương pháp thống kê được sử dụng để xác thực các giả định được đưa ra về một quần thể. Kỹ thuật này sẽ cung cấp một khuôn khổ để đưa ra các quyết định liên quan đến quần thể.

Giả thuyết không và giả thuyết thay thế sẽ được đưa ra, chọn mức ý nghĩa và xác định xem dữ liệu quan sát được có nằm trong vùng chấp nhận hay không.

5. Các kỹ thuật phân tích nâng cao

Để khám phá chi tiết về dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu sẽ cần đến các kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn. Đây là những phương pháp khám phá các mô hình và mối quan hệ phức tạp mà các kỹ thuật đơn giản hơn có thể bỏ sót.

Chúng thường liên quan đến học máy, phân tích chuỗi thời gian, phân tích cụm và phân tích thành phần chính. Những kỹ thuật thường gặp:

• Học máy: Sức mạnh dự đoán

Kỹ thuật đầu tiên là học máy, nó bao gồm việc đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu và sau đó sử dụng mô hình đó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng để làm điều đó.

Đây là kỹ thuật thường dùng để dự đoán xu hướng tương lai, phân loại dữ liệu hoặc nhận dạng các mẫu trong các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

• Phân tích chuỗi thời gian: Dự báo xu hướng

Phân tích chuỗi thời gian sẽ xử lý các điểm dữ liệu được sắp xếp theo thời gian. Kỹ thuật này được dùng để phân tích xu hướng, tính theo mùa và chu kỳ trong dữ liệu. Các lĩnh vực mà dữ liệu được ghi chú theo thời gian như kinh tế, tài chính và dự báo thời tiết sẽ thường xuyên ứng dụng kỹ thuật phân tích này.

• Phân tích cụm: Phân đoạn dữ liệu

Phân tích cụm là được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự. Đây là một cách phân đoạn dữ liệu thành các danh mục riêng biệt mà không cần bất kỳ kiến ​​thức nào về các danh mục này. Đây là phương pháp thường dùng trong phân khúc thị trường, nhận dạng hình ảnh và phát hiện bất thường.

• Phân tích thành phần chính (PCA): Giảm chiều

Phân tích thành phần chính, hay PCA, là kỹ thuật để giảm chiều của các tập dữ liệu lớn. Nó sẽ chuyển đổi dữ liệu thành một hệ tọa độ mới sao cho phương sai lớn nhất nằm trên tọa độ đầu tiên, phương sai lớn thứ hai nằm trên tọa độ thứ hai,....

Đây là phương pháp phổ biến khi xử lý các tập dữ liệu có nhiều biến. Nó đơn giản hóa dữ liệu mà không làm mất nhiều thông tin, giúp dễ hình dung và phân tích hơn.

6. Chuẩn bị dữ liệu

Trước khi phân tích, dữ liệu cần được chuẩn bị. Đây là bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu. Quá trình chuẩn bị dữ liệu sẽ bao gồm nhiều bước như làm sạch và trực quan hóa dữ liệu. Cả hai bước sẽ giúp đảm bảo kết quả chính xác và có ý nghĩa.

• Làm sạch dữ liệu: Nhằm đảm bảo độ chính xác

Làm sạch dữ liệu là quá trình phát hiện và sửa lỗi đồng thời đảm bảo sự nhất quán trong dữ liệu. Nếu không được làm sạch đúng cách, kết quả phân tích dữ liệu có thể bị hiểu lầm hoặc không chính xác. Quá trình này có thể tốn nhiều thời gian nhưng rất đáng công sức.

• Trực quan hóa dữ liệu: Nâng cao khả năng diễn giải

Hình ảnh hóa dữ liệu là phương pháp biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa hoặc hình ảnh. Việc này này giúp dữ liệu phức tạp trở nên dễ hiểu hơn và có thể tiết lộ các mô hình cùng mối tương quan có thể không được chú ý trong dữ liệu dạng văn bản.

7. Công cụ và kỹ năng phân tích dữ liệu hiệu quả

Các nhà phân tích sẽ cần phải thành thạo một số công cụ và kỹ năng nhất định để phân tích dữ liệu. Trong đó, những công cụ kỹ thuật như SQL, R và Python và các kỹ năng mềm như giao tiếp và tư duy phản biện là vô cùng quan trọng.

• SQL, R và Python: Các công cụ thiết yếu

SQL, R và Python là một trong những công cụ quan trọng nhất đối với một nhà phân tích dữ liệu. SQL được sử dụng để trích xuất và xử lý dữ liệu, trong khi R và Python được sử dụng để phân tích thống kê và lập mô hình.

• Giao tiếp và tư duy phản biện: Trình bày kết quả dữ liệu

Bên cạnh các kỹ năng kỹ thuật, giao tiếp hiệu quả và tư duy phản biện cũng rất cần thiết. Đây là những kỹ năng mềm cho phép nhà phân tích diễn giải và trình bày kết quả theo cách dễ hiểu nhất đối với các bên liên quan không phải là chuyên gia kỹ thuật. Trong khi, tư duy phản biện sẽ giúp nhà phân tích đặt câu hỏi về dữ liệu và kết quả, đảm bảo phân tích mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Trong lĩnh vực liên tục cập nhật và phát triển như phân tích dữ liệu thì các nhà phân tích cần phải nỗ lực không ngừng. Một trong những yêu cầu hàng đầu là cập nhật những phương pháp và kỹ thuật mới. Trên đây là các kỹ thuật thiết yếu mà nhà phân tích cần nắm vững. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.adaptiveus.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp