[Phần 02] – 7 điều cơ bản cần biết về phân tích dữ liệu – Kỹ năng & Quy trình của phân tích dữ liệu (Data Analysis)

Ở phần này BAC sẽ giới thiệu về kỹ năng & Quy trình của phân tích dữ liệu

1. Quy trình phân tích dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu gồm nhiều bước

Tùy vào loại dữ liệu và phong cách của các nhà phân tích mà họ có thể thực hiện quy trình theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, có một quy trình cơ bản mà bạn có thể áp dụng cho hầu hết mọi lĩnh vực và tùy biến theo từng nhu cầu.

• Bước 1: Tìm ra mục tiêu bằng cách trả lời câu hỏi “bạn muốn khám phá điều gì?”. Thu thập tất cả những thông tin, dữ liệu cần thiết hoặc có liên quan đến câu hỏi này.
• Bước 2: Sàn lọc thông tin, chắt lọc các nội dung quan trọng, cần thiết và loại bỏ các dữ liệu kém chất lượng. Đưa dữ liệu về đúng định dạng, sắp xếp theo thứ tự phù hợp với mục tiêu phân tích đã đề ra.
• Bước 3: Xử lý dữ liệu bằng các công cụ như Excel, Google Sheets. Kết hợp nhiều thao tác bao gồm vẽ sơ đồ, lập bảng biểu…
• Bước 4: Sử dụng các công cụ thống kê để phân tích và lý giải bằng cách tìm ra các mối tương quan hoặc xu hướng bên trong dữ liệu.
• Bước 5: Trình bày, không chỉ phân tích mà quy trình chỉ kết thúc khi dữ liệu được xuất ra báo cáo cho người dùng cuối (ban quản lý, người phụ trách, người đưa ra quyết định…). Bạn có thể hiểu một cách đơn giản là dữ liệu sau phân tích vẫn là những con số. Nếu khối lượng thông tin ở quy mô lớn người dùng cuối sẽ mất rất nhiều thời gian để đọc, hiểu.

Chính vì vậy, các dữ liệu sau khi phân tích cần được trực quan, bằng cách biểu diễn dưới định dạng biểu đồ, đồ thị… Hình ảnh giúp tăng khả năng liên tưởng, truyền đạt thông tin giúp người dùng cuối có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin và đưa ra quyết định chính xác. Công việc này được gọi là trực quan dữ liệu, nó được xem là một phần quan trọng trong những năm gần đây.

Tham khảo: Trực quan dữ liệu là gì?

2. Các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu

Đến đây hẳn bạn đã biết mình cần phải làm những gì phải không? BAC xin tổng hợp một số kỹ năng cần thiết dành cho nghề phân tích dữ liệu để bạn tham khảo:

• Kỹ năng EXCEL:

Excel là công cụ hỗ trợ phân tích cực kì mạnh mẽ

Đúng vậy, bạn không nghe nhầm đâu, Excel có thể được xem là chương trình phổ biến nhất trong việc phân tích. Ứng dụng đến từ Microsoft chiếm một vị trí đặt biệt quan trọng nhờ khả năng trình bày các dữ liệu phân tích phức tạp.

Bên cạnh đó, Excel còn giúp người học rèn luyện các kỹ năng căn bản trong việc phân tích. Hiện nay, Excel được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bao gồm cả học tập và công việc. Hệ thống xử lý thông minh, được tích hợp nhiều tính năng tổng hợp, thống kê tiện lợi. Nếu có một kỹ năng chắc chắn không thể thiếu khi phân tích dữ liệu, đó hẳn phải là kỹ năng Excel.

• Kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu – SQL:

SQL giúp bạn làm việc với cơ sở dữ liệu

Không kém phần quan trọng, khái niệm cơ sở dữ liệu được xem như linh hồn trong việc phân tích. SQL (Structured Query Language), ngôn ngữ cho phép tương tác trực tiếp với hệ thống cơ sở dữ liệu sẽ là điều mà bạn cần lưu ý.

Hãy hình dung tất cả dữ liệu trên website của bạn bao gồm thông tin khách hàng, sản phẩm ,đơn hàng, doanh số,…. Tất cả đều được lưu trong cơ sở dữ liệu, lên đến hàng triệu dòng dữ liệu. SQL sẽ là chìa khóa để bạn bóc tách từng dòng một và sử dụng cho phân tích của mình.

• Kỹ năng lập trình:

Các ngôn ngữ lập trình như R hay Python sẽ là nền tảng cho việc học phân tích của bạn. Hiện có không ít các nhà phân tích, thống kê dữ liệu, người hoạt động trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, machine learning… đã và đang sử dụng.

• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu – Data Visualization:

Như đã chia sẻ, quy trình phân tích dữ liệu còn bao gồm bước trực quan hóa dữ liệu. Việc trực quan hóa sẽ giúp người xem, đặc biệt là các cấp lãnh đạo, ban quản lý hiểu được phân tích, nhận diện được xu hướng và đưa ra các quyết định chính xác.

Dữ liệu được trình bày dưới dạng hình ảnh là xu hướng

Đây cũng là nguyên nhân khiến các nhà tuyển dụng hiện nay đều đặt yêu cầu về kỹ năng trực quan dữ liệu. Dù vậy, bạn không cần quá lo lắng bởi công việc này hiện có thể thực hiện bằng các công cụ như Power BI, Tableau hay Google Data Studio….

Ngoài ra, khi đã xác định theo đuổi công việc phân tích dữ liệu, bạn nên bổ sung một số kiến thức chuyên ngành. Ví dụ Google Sheets (khá giống Excel nhưng sử dụng trực tuyến, hiện rất phổ biến), Google Analytics (công cụ theo dõi chuyển đổi trên ứng dụng web, app), một số kiến thức toán cao cấp, căn bản về machine learning…

Tiếp theo 2 bài viết trước: 

• [Phần 01] – 7 điều cơ bản cần biết về – khái niêm & các dạng phân tích dữ liệu (Data Analysis)
• [Phần 03] – 7 điều cơ bản cần biết về phân tích dữ liệu – ai học, học gì và làm gì? (Data Analysis)

• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Tableau
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI

Các bài viết liên quan Power BI: 

• Power BI cơ bản cho người mới bắt đầu
• Chỉnh sửa và định hình dữ liệu trong Power BI Desktop
• Kết hợp dữ liệu trong Power BI Desktop
• Hướng dẫn kết nối dữ liệu trong Power BI Desktop
• Hướng dẫn tải & cài đặt Power BI trên máy tính
• Khóa học Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI
• Power BI là gì ?

Các bài viết liên quan: 

• TABLEAU – Giải pháp BUSINESS INTELLIGENCE (BI) – click vào đây
• Hướng dẫn cài đặt và Sử dụng TABLEAU – click vào đây
• Tính năng mới trên tableau – verion 2019.1 – click vào đây

BAC – Biên soạn và tổng hợp nội dung