Các phương thức phân tích dữ liệu và ứng dụng trong kinh doanh

Các phương thức phân tích liệu ứng dụng kinh doanh Phân tích liệu gì? Phương pháp phân tích liệu q trình thu thập, mơ hình hóa phân tích liệu để rút hiểu biết sâu sắc hỗ trợ việc định Có số phương pháp kỹ thuật để thực phân tích tùy thuộc vào ngành mục đích phân tích Tất phương pháp phân tích d ữ liệu khác chủ yếu dựa hai lĩnh vực cốt lõi: phương pháp đ ịnh lượng phương pháp đ ịnh tính nghiên c ứu • Dữ liệu định lượng (quantitative data) thư ớc đo giá trị số lượng biểu thị dạng số Dữ liệu định lượng liệu biến số, trả lời cho câu hỏi số lượng bao nhiêu? tần suất bao nhiêu? • Dữ liệu định tính (qualitative data) mơ t ả phẩm chất đặc điểm, biểu thị tên, ký hiệu mã số Dữ liệu định tính trả lời cho câu hỏi tính chất loại gì? nào? Loại Phương pháp Phân tích D ữ liệu Cơ Ở phần này, điều kiện cần nhân viên đư ợc đào tạo qua khóa học phân tích liệu từ A-Z Sau hồn thành hóa h ọc data analyst, học viên có đủ kiến thức xây dựng báo báo quản trị, kỹ phân tích liệu thông qua phương pháp Descriptive analysis (Phân tích miêu t ả) Phương pháp phân tích mơ tả điểm khởi đầu cho q trình phân tích nào, nh ằm mục đích trả lời câu hỏi “điều xảy ra?” cách xếp, thao tác diễn giải liệu thô từ nhiều nguồn khác để biến thành insights có giá tr ị cho doanh nghiệp bạn Ví dụ phổ biến phân tích mơ tả loại báo cáo tài chính, báo cáo doanh thu, tình hình kinh doanh c cơng ty, ví dụ: thay đổi giá qua năm, tăng trư ởng doanh số hàng tháng, số lượng người dùng tổng doanh thu người đăng ký Các thư ớc đo mơ tả xảy doanh nghiệp khoảng thời gian định Mặc dù thân phân tích miêu t ả không cho phép b ạn dự đoán kết tương lai cho bạn biết câu trả lời cho câu hỏi điều xảy ra, giúp doanh nghi ệp tìm nguyên nhân vấn đề để đưa hướng giải xác Bên cạnh đó, lĩnh vực phân tích liệu khác, phân tích mơ tả giúp liệu bạn xếp sẵn sàng tiến hành phân tích thêm Exploratory analysis (Phân tích khám phá) Sau liệu điều tra, phân tích khám phá cho phép bạn tìm kết nối đưa gi ả thuyết giải pháp cho vấn đề cụ thể Một lĩnh vực ứng dụng điển hình cho phân tích khám phá khai thác d ữ liệu Một số nhiệm vụ thực với phân tích liệu khám phá tìm lỗi, phát liệu, lập đồ cấu trúc liệu, liệt kê điểm bất thường thiết lập tham số Do đó, phân tích liệu khám phá bước quan trọng để đảm bảo bạn có tập liệu hồn hảo tạo tiền đề cho phân tích nâng cao hơn, máy h ọc mơ hình liệu Diagnostic Analysis (Phân tích ch ẩn đốn) Một loại hình phân tích d ữ liệu mạnh mẽ Phân tích chẩn đốn phương pháp nh ằm để hỏi liệu mình: Tại điều lại xảy ra? Phân tích chuẩn đốn tìm hiểu sâu vào liệu bạn để tìm kiếm thơng tin chi tiết có giá trị Phân tích mơ tả, bước phân tích liệu hầu hết công ty, quy trình đơn gi ản ghi lại kiện xảy Phân tích chẩn đoán tiến thêm bước để khám phá lý đ ằng sau kết kết luận Phân tích chẩn đốn thường thực cách sử dụng kỹ thuật Exploratory analysis (khám phá liệu), drill-down (xem chi ti ết), data mining (khai thác liệu), and correlations (các m ối tương quan) Predictive Analysis (Phân tích d ự đốn) Phương pháp dự đốn cho phép bạn nhìn vào liệu để trả lời câu hỏi: điều xảy ra? Để làm điều này, phương pháp dự đoán sử dụng kết phân tích mơ tả, khám phá ch ẩn đốn đề cập trước đó, bên cạnh học máy (ML) trí tuệ nhân tạo (AI) Như vậy, bạn phát xu hướng tương lai, v ấn đề tiềm ẩn liệu bạn Trong lĩnh vực kinh doanh, ngành sử dụng phân tích dự đốn để giảm rủi ro, tối ưu hóa hoạt động tăng doanh thu Ví dụ ngành tài từ lâu chấp nhận phân tích dự đoán để phát giảm gian lận, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa hội bán kèm / bán thêm giữ chân khách hàng có giá tr ị Ngân hàng Commonwealth s dụng phân tích để dự đốn khả xảy hoạt động gian lận giao dịch định trư ớc phép – vòng 40 mili giây kể từ bắt đầu giao dịch Prescriptive Analysis (Phân tích đ ề xuất) Một loại phương pháp phân tích d ữ liệu hiệu nghiên cứu Phân tích đề xuất nhằm trả lời cho câu hỏi “Nó diễn nào?” “Nên làm tiếp theo?” Phân tích đề xuất quy trình phân tích liệu đưa đề xuất tức cách tối ưu hóa phương thức kinh doanh để phù hợp với nhiều kết dự đoán Về chất, phân tích đề xuất lấy “những biết” (dữ liệu), hiểu cách tồn diện liệu để dự đốn xảy đề xuất phương án tốt dựa kết phân tích mơ Dưới bảy loại phương pháp phân tích liệu thiết yếu sử dụng kinh doanh: Cluster analysis (Phân tích c ụm) Phân tích cụm kỹ thuật nhóm tập hợp phần tử liệu giống với Vì khơng có liệu mục tiêu phân nhóm, phương pháp thường sử dụng để tìm mơ hình ẩn liệu Phương pháp đư ợc sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho xu hướng tập liệu Ví dụ phân tích cụm góc độ kinh doanh Các nhà tiếp thị ln mong muốn phân tích khách hàng cách riêng biệt cung cấp cho họ dịch vụ cá nhân hóa tốt nhất, nhiên kinh doanh thực tế, với lượng lớn khách hàng lên đến hàng trăm nghìn ngư ời, khơng thể phân tích khách riêng bi ệt lúc Đó lý phân tích cụm xuất Bằng cách nhóm khách hàng thành c ụm dựa nhân học, hành vi mua hàng, giá trị tiền tệ yếu tố khác liên quan đến cơng ty bạn, bạn tối ưu hóa nỗ lực mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt dựa nhu cầu họ Cohort analysis (Phân tích theo nhóm) Loại phương pháp phân tích d ữ liệu sử dụng liệu lịch sử để kiểm tra so sánh phân đoạn xác định hành vi người dùng, sau nhóm lại với phân đoạn khác có đặc điểm tương tự Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích d ữ liệu này, bạn có nhiều hiểu biết sâu sắc nhu cầu người tiêu dùng Phân tích theo nhóm có th ể áp dụng việc tiếp thị cho phép bạn hiểu tác động chiến dịch nhóm khách hàng cụ thể Để làm ví dụ, tưởng tượng bạn thực chiến dịch email marketing khuyến khích khách hàng đăng ký vào trang web c bạn Bạn tạo nhiều phiên khác cho chiến dịch với thiết kế, CTA nội dung quảng cáo khác Sau đó, b ạn sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất chiến dịch khoảng thời gian dài hi ểu loại nội dung thúc đẩy khách hàng bạn đăng ký, mua lại tương tác theo cách khác Một công cụ hữu ích để bắt đầu thực phương pháp phân tích theo nhóm Google Analytics Trong hình dư ới cùng, bạn thấy ví dụ cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm cơng c ụ Các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) chia thành nhóm thu ần tập theo ngày (sử dụng thiết bị) sau phân tích tuần để trích xuất thơng tin chi tiết hiệu suất 3 Regression analysis (Phân tích h ồi quy) Phân tích hồi quy sử dụng liệu lịch sử để hiểu giá trị liệu phụ thuộc bị ảnh hưởng (linear regression – hồi quy tuyến tính) nhiều biến độc lập (hồi quy bội – multiple regression) thay đ ổi giữ nguyên Bằng cách hiểu mối quan hệ liệu cách chúng phát triển khứ, bạn dự đốn kết xảy đưa định kinh doanh tốt tương lai Ví dụ tưởng tượng bạn thực phân tích hồi quy doanh số bán hàng vào năm 2019 phát hi ện liệu chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị kênh bán hàng ảnh hưởng đến kết chung Bây giờ, bạn muốn sử dụng hồi quy để phân tích xem liệu số thay đổi có liệu xuất năm 2020 Ví dụ: bạn khơng thể bán nhiều cửa hàng bán lẻ phong tỏa COVID Do đó, doanh s ố bán hàng bạn nói chung có th ể giảm tăng kênh tr ực tuyến bạn Như vậy, bạn hiểu liệu độc lập ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể liệu phụ thuộc, doanh số hàng năm Neural networks (Mạng nơron) Mạng nơ-ron tạo sở cho thuật tốn thơng minh c học máy Nó dạng phân tích theo hư ớng liệu để hiểu cách não ngư ời xử lý thông tin chi tiết dự đoán giá trị Mạng nơ-ron học hỏi từ giao dịch liệu, có nghĩa ng phát triển tiến theo thời gian Một lĩnh vực ứng dụng điển hình mạng nơ-ron phân tích liệu dự đốn Có số cơng cụ báo cáo BI triển khai tính này, ch ẳng hạn Predictive Analytics Tool ( Công cụ phân tích dự đốn) từ datapine Cơng cụ cho phép ngư ời dùng nhanh chóng d ễ dàng tạo tất loại dự đoán T ất bạn phải làm chọn liệu xử lý dựa KPI bạn phần mềm tự động tính tốn dự báo dựa liệu lịch sử Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, tổ chức bạn quản lý nó; không c ần phải nhà khoa học liệu tiên tiến Dưới ví dụ cách bạn sử dụng cơng cụ phân tích dự đốn từ datapine: Factor analysis (Phân tích nhân t ố) Phân tích nhân tố, cịn gọi “dimension reduction “, loại phân tích liệu sử dụng để mô tả thay đổi liệu quan sát, tương quan số lượng liệu khơng quan sát có kh ả thấp gọi nhân tố Mục đích phát liệu tiềm ẩn độc lập, phương pháp phân tích lý tư ởng để hợp lý hóa phân đoạn liệu cụ thể Một ví dụ điển hình để hiểu phương pháp phân tích d ữ liệu đánh giá khách hàng sản phẩm Đánh giá ban đầu dựa biến số khác màu sắc, hình dạng, khả mặc, xu hướng tại, chất liệu, thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng Như vậy, danh sách dài vơ tận, tùy thuộc vào bạn muốn theo dõi Trong trư ờng hợp này, phân tích nhân tố đưa tranh cách tóm tắt tất biến thành nhóm đồng nhất, ví dụ, cách nhóm biến màu, vật liệu, chất lượng xu hướng thành liệu tiềm ẩn thiết kế Data mining (Khai thác d ữ liệu) Phương pháp phân tích thu ật ngữ chung cho số kỹ thuật insights để có thêm giá trị, hướng ngữ cảnh Bằng cách sử dụng exploratory statistical evaluation ( đánh giá thống kê khám phá), khai thác liệu nhằm xác định yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mơ hình liệu xu hướng để có thêm hiểu biết Một ví dụ tiêu biểu khai thác liệu cảnh báo liệu thông minh datapine Với trợ giúp trí tuệ nhân tạo máy học, chúng cung c ấp tín hiệu tự động dựa lệnh lần xuất cụ thể tập liệu Ví dụ: bạn theo dõi KPI c chuỗi cung ứng, bạn đặt cảnh báo thơng minh đ ể kích hoạt liệu khơng hợp lệ chất lượng thấp xuất Làm vậy, bạn sâu vào vấn đề khắc phục cách nhanh chóng hi ệu Trong hình sau, bạn thấy ví dụ cách thức hoạt động cảnh báo thông minh từ datapine Bằng cách thiết lập phạm vi đơn đặt hàng, phiên doanh thu hàng ngày, c ảnh báo thông báo cho b ạn mục tiêu khơng đư ợc hồn thành vượt mong đợi 7 Text analysis (Phân tích văn b ản) Phân tích văn bản, cịn gọi khai thác văn b ản (Text mining), trình lấy lượng lớn liệu văn xếp theo cách giúp dễ quản lý Bằng cách thực q trình phân tích văn b ản, bạn làm văn cách chi tiết để trích xuất liệu thực có liên quan đến doanh nghiệp sử dụng liệu để phát triển thành thơng tin hữu ích Các cơng cụ kỹ thuật phân tích liệu đại đẩy nhanh q trình phân tích văn Nhờ kết hợp máy học thuật tốn thơng minh, bạn thực quy trình phân tích nâng cao phân tích cảm tính Kỹ thuật cho phép bạn hiểu ý định cảm xúc văn bản, ví dụ: tích cực, tiêu cực trung tính sau đánh giá b ằng điểm số tùy thuộc vào tiêu chí định Phân tích cảm xúc thường sử dụng để theo dõi danh ti ếng thương hiệu sản phẩm để hiểu mức độ hài lòng khách hàng trải nghiệm sản phẩm dịch vụ bạn Bằng cách phân tích liệu từ nguồn dựa từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, báo, thông tin liên lạc mạng xã hội câu trả lời khảo sát, bạn có hiểu biết đối tượng mình, nhu cầu, sở thích điểm khó họ Điều cho phép bạn tạo chiến dịch, dịch vụ thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu khách hàng tiềm cấp độ cá nhân, tăng lư ợng khách hàng bạn tăng cường giữ chân khách hàng Đây m ột cơng cụ kỹ thuật phân tích liệu hiệu mà bạn đầu tư vào  ... loại phương pháp phân tích liệu thiết yếu sử dụng kinh doanh: Cluster analysis (Phân tích c ụm) Phân tích cụm kỹ thuật nhóm tập hợp phần tử liệu giống với Vì khơng có liệu mục tiêu phân nhóm, phương. .. sử dụng để tìm mơ hình ẩn liệu Phương pháp đư ợc sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho xu hướng tập liệu Ví dụ phân tích cụm góc độ kinh doanh Các nhà tiếp thị ln mong muốn phân tích khách hàng cách... học liệu tiên tiến Dưới ví dụ cách bạn sử dụng cơng cụ phân tích dự đốn từ datapine: Factor analysis (Phân tích nhân t ố) Phân tích nhân tố, gọi “dimension reduction “, loại phân tích liệu sử dụng