Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là gì
Phân tích dữ liệu được định nghĩa là một quá trình làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh.
Để hiểu rõ hơn về điều gì đó hoặc ai đó hoặc để giải quyết một vấn đề phức tạp, bạn cần thu thập dữ liệu. Điều này sẽ mang lại sự hiểu biết chính xác hơn hoặc sâu sắc hơn về vấn đề hoặc con người. Cái nhìn sâu sắc là sự hiểu biết, được nhận biết thông qua dữ liệu đã được thu thập và phân tích.
100
-
Phân tích và báo cáo dữ liệu nhanh hơn lần
20%
-
Tăng doanh thu
Quá trình phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm việc 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.
Chúng tôi sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ khác để giúp bạn diễn giải và hiểu dữ liệu và 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.
Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm:
Phân tích chẩn đoán
Phân tích mô tả
Phân tích tiên đoán
Tại sao chúng ta cần chọn phân tích dữ liệu
Tối ưu phân tích dữ liệu để đạt được:
80%
-
Giảm chi phí vận hành
25%
-
Giảm tỷ lệ rời bỏ
Dữ liệu có thể được lấy từ đâu
Dữ liệu là tập hợp các sự kiện tạo nên nền tảng của cái nhìn sâu sắc
Dữ liệu hình thành các mẫu số và hình ảnh cho chúng ta biết khoảng cách, ví dụ, thị trường nào đang được phục vụ quá mức hay chưa được phục vụ đầy đủ và những thay đổi trong doanh nghiệp ảnh hưởng đến khách hàng, thị trường và lợi nhuận như thế nào.
Các nguồn bao gồm các nghiên cứu tình huống, khảo sát, phỏng vấn, bảng câu hỏi, quan sát trực tiếp và nhóm tập trung. Hai loại dữ liệu khác nhau này cung cấp những hiểu biết khác nhau thông qua các hình thức diễn giải khác nhau: Dữ liệu định lượng & Dữ liệu định tính
Trực quan hóa và giải thích dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là sự thể hiện bằng đồ họa hoặc hình ảnh của dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu giúp chúng tôi làm nổi bật những hiểu biết hữu ích nhất từ tập dữ liệu, giúp dễ dàng phát hiện các xu hướng, mô hình, ngoại lệ và mối tương quan.
Hai loại trực quan hóa dữ liệu mà chúng tôi sử dụng là trực quan hóa dữ liệu khám phá và giải thích.