Thời đại thông tin bùng nổ đang kéo theo sự phát triển của ngành phân tích dữ liệu. Vậy, phân tích dữ liệu là gì, có những phương pháp phân tích dữ liệu nào? Hãy cùng TopviecIT.vn tìm hiểu ngay trong bài viết chi tiết sau đây nhé.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (Data Analyst) là quá trình làm sạch, thay đổi và xử lý dữ liệu thô để trích xuất thông tin hữu ích, có liên quan giúp các cá nhân hoặc tổ chức đưa ra quyết định có căn cứ. Quy trình này giúp giảm thiểu các rủi ro tồn tại trong khi ra quyết định bằng cách cung cấp các thông tin và thống kê hữu ích, thường được trình bày dưới dạng biểu đồ, hình ảnh, bảng và đồ thị.
Một ví dụ đơn giản về phân tích dữ liệu có thể thấy mỗi khi chúng ta ra quyết định trong cuộc sống hàng ngày bằng cách đánh giá những gì đã xảy ra trong quá khứ hoặc những gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đưa ra quyết định đó. Theo cách đó, đây là quá trình phân tích quá khứ hoặc tương lai và đưa ra quyết định dựa trên phân tích đó.
Hiện nay, có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu đang được áp dụng. Tuy nhiên, có 10 phương pháp phân tích dữ liệu đang được sử dụng phổ biến hiện nay. Cụ thể như sau:
Xem thêm: Data Analyst Là Gì? Mô Tả Công Việc Data Analyst
10 các phương pháp phân tích dữ liệu hàng đầu hiện nay
Dưới đây sẽ là giải thích chi tiết về 10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến để bạn có thể hiểu hơn về vấn đề này:
Phân tích mô tả – Descriptive Analysis
Phân tích mô tả là một kỹ thuật thống kê để nghiên cứu về quá khứ. Chính xác như tên gọi, phương pháp này được sử dụng để mô tả dữ liệu và phân tích những sự kiện và tình huống đã xảy ra trong quá khứ để có được ý tưởng về cách tiếp cận trong tương lai.
Phân tích mô tả nhìn vào hiệu suất quá khứ để hiểu nguyên nhân của sự thành công hay thất bại trong quá khứ. Phương pháp phân tích dữ liệu này cho phép bạn học hỏi từ hành vi quá khứ và tìm ra cách chúng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất trong tương lai. Từ đó đưa ra những quyết định đúng đắn hơn.
Phân tích hồi quy – Regression Analysis
Phân tích hồi quy là một phương pháp phân tích dữ liệu cho phép xây dựng mô hình về mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phương pháp này được sử dụng trong khai thác dữ liệu để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên cơ sở dữ liệu đã có. Ví dụ như, phân tích quy hồi có thể được sử dụng để dự đoán giá của một sản phẩm khi xem xét các biến độc lập khác.
Tìm hiểu thêm: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là gì và có những hệ nào phổ biến?
Phân tích hồi quy là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng trong kinh doanh, tiếp thị dựa trên dữ liệu, dự báo tài chính và nhiều lĩnh vực khác. Có rất nhiều loại mô hình quy hồi khác nhau như mô hình quy hồi tuyến tính, quy hồi đa biến, quy hồi logistic, quy hồi ridge, quy hồi phi tuyến, quy hồi dữ liệu thời gian và rất nhiều loại khác.
Phân tích nhân tố – Factor Analysis
Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên hồi quy, được sử dụng để tìm kiếm một cấu trúc cơ bản trong một tập hợp các biến. Nó giúp tìm ra các yếu tố độc lập mới (biến) mô tả các mô hình và mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc ban đầu.
Phân tích nhân tố là một công cụ phổ biến để nghiên cứu mối quan hệ biến cho các chủ đề phức tạp như thang đo tâm lý học và trạng thái kinh tế xã hội. Phân tích nhân tố cũng là một bước cơ bản để thực hiện các thủ tục phân nhóm và phân loại hiệu quả.
Phân tích phân tán – Dispersion Analysis
Phân tích phân tán là một kỹ thuật không quá phổ biến trong khai thác dữ liệu nhưng vẫn có vai trò đáng kể. Phân tán ở đây được sử dụng để biểu thị cho sự lan rộng của một tập dữ liệu. Đó là một kỹ thuật để mô tả mức độ mở rộng của một tập dữ liệu.
Đo lường phân tán giúp các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu về sự biến động của các đối tượng. Nhìn chung, phương pháp phân tích dữ liệu phân tán có đặc điểm chính như sau:
- Đại diện cho sự khác biệt giữa các đối tượng.
- Đại diện cho sự khác biệt xung quanh giá trị trung bình.
Nếu sự khác biệt giữa giá trị và giá trị trung bình đáng kể, thì sự phân tán là cao. Nếu không, thì sự phân tán được đánh giá là thấp.
Phân tích biệt thức – Discriminant Analysis
Phân tích biệt thức là một trong những kỹ thuật phân loại mạnh mẽ nhất trong khai thác dữ liệu. Phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng đo lường biến trên các nhóm đối tượng khác nhau để làm nổi bật điểm khác biệt giữa các nhóm. Các đo lường này được sử dụng để phân loại các đối tượng mới.
Ví dụ, phân tích biệt thức có thể được sử dụng để phân loại đơn xin thẻ tín dụng thành các nhóm rủi ro thấp và rủi ro cao, phân loại khách hàng của sản phẩm mới thành các nhóm khác nhau, các nghiên cứu y học liên quan đến những người nghiện rượu và không nghiện rượu,…
Phân tích chuỗi thời gian – Time Series Analysis
Phân tích chuỗi thời gian là quá trình mô hình hóa và giải thích các chuỗi dữ liệu phụ thuộc vào thời gian. Mục tiêu là tìm ra tất cả các thông tin có ý nghĩa (thống kê, quy tắc và mẫu) từ dữ liệu. Sau đó, thông tin này được sử dụng để tạo và mô hình hóa dự báo có thể dự đoán sự phát triển trong tương lai.
Kết quả của phân tích chuỗi thời gian thường được biểu thị bằng biểu đồ chuỗi thời gian, biểu đồ đường thời gian hoặc biểu đồ điểm trong thời gian. Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian phổ biến bao gồm mô hình ARIMA, mô hình GARCH và mô hình Holt-Winters.
Mạng thần kinh nhân tạo – Artificial Neural Networks
Mạng thần kinh nhân tạo là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại và được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Mô hình này lấy cảm hứng từ cách hoạt động của não bộ sinh học và sử dụng một số lượng lớn các “neuron” nhân tạo để xử lý thông tin. Các neuron này được kết nối với nhau để tạo thành một mạng lưới phức tạp, và thông tin sẽ được xử lý thông qua các kết nối này.
Phương pháp này cho phép học máy (machine learning) từ dữ liệu quan sát được, tức là nó có khả năng tự động học và cải thiện mô hình dự đoán của mình khi được cung cấp thêm dữ liệu mới. Nó cũng có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu số và dữ liệu văn bản.
Các phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên mạng thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm dự báo tài chính, phân loại dữ liệu, nhận dạng hình ảnh và giọng nói, và nhiều hơn nữa. Bên cạnh đó, phương pháp này cũng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kinh tế, y tế, và công nghệ thông tin.
Xem thêm: Tổng Quan Về Trí Tuệ Nhân Tạo Và Những Ứng Dụng Phổ Biến
Phân tích cây quyết định – Decision Trees
Cây quyết định (Decision Trees) là một trong những thuật toán phân loại phổ biến và hiện đại trong khai thác dữ liệu và học máy. Phương pháp này là một biểu đồ hình cây thể hiện một mô hình phân loại hoặc hồi quy.
Decision Trees sẽ chia tập dữ liệu thành các tập dữ liệu con nhỏ và nhỏ hơn (chứa các trường hợp với các giá trị tương tự), trong khi đói cũng đồng thời phát triển liên tục một cây quyết định liên quan. Cây được xây dựng để hiển thị cách và tại sao một lựa chọn có thể dẫn đến lựa chọn tiếp theo, với sự giúp đỡ của các nhánh.
Một trong những lợi ích của việc sử dụng Decision Trees là không yêu cầu kiến thức chuyên môn, rất dễ hiểu, các bước phân loại của cây quyết định rất đơn giản và nhanh chóng.
Tìm hiểu thêm: Data center là gì? Cấu tạo và chức năng như thế nào?
Phân tích lập trình tiến hóa – Evolutionary Programming
Lập trình tiến hóa trong khai thác dữ liệu là một khái niệm phổ biến kết hợp nhiều loại phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau sử dụng thuật toán tiến hóa. Các phương pháp phổ biến nhất bao gồm giải thuật di truyền, lập trình di truyền và giải thuật đồng tiến hóa.
Thực tế, nhiều tổ chức quản lý dữ liệu áp dụng các thuật toán tiến hóa để giải quyết một số thách thức Big Data lớn nhất của thế giới. Một số lợi ích của các phương pháp tiến hóa là:
- Là các kỹ thuật độc lập với lĩnh vực.
- Có khả năng khám phá không gian tìm kiếm lớn để tìm ra các giải pháp tốt.
- Có độ nhạy cảm tương đối thấp với nhiễu.
- Có thể quản lý tương tác thuộc tính một cách tuyệt vời.
Các phương pháp tiến hóa có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm dự báo tài chính, phân loại dữ liệu, nhận dạng hình ảnh và giọng nói, và nhiều hơn nữa.
Phân tích theo logic mờ – Fuzzy Logic
Phương pháp phân tích dữ liệu theo Fuzzy Logic được sử dụng để xử lý các vấn đề không chắc chắn trong khai thác dữ liệu. Đây là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu dựa trên xác suất và kỹ thuật mới nhất.
Fuzzy Logic là một loại hình logic nhiều giá trị khác nhau, trong đó giá trị chân lý của các biến là một số thực trong khoảng từ 0 đến 1. Trong thuật ngữ này, giá trị chân lý có thể dao động từ hoàn toàn đúng đến hoàn toàn sai.
Phương pháp này được áp dụng khi mô hình chứa các tham số mà giá trị của chúng không thể được xác định chính xác hoặc giá trị này chứa quá nhiều nhiễu. Fuzzy Logic có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các bộ dữ liệu khác nhau và giúp trích xuất thông tin có giá trị.
Hy vọng bài viết trong chuyên mục Chia sẻ kinh nghiệm này đã giúp bạn tìm hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu và top 10 phương pháp phân tích dữ liệu cần biết. Việc áp dụng các phương pháp này phù hợp sẽ giúp cho các doanh nghiệp và tổ chức có thể đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả.
Bên cạnh đó, nếu bạn cũng đang tìm kiếm những cơ hội việc làm liên quan đến vị trí phân tích, bạn cũng có thể truy cập ngay vào TopCV để tiếp cận nhanh chóng những tin tuyển dụng hấp dẫn hiện nay dễ dàng hơn nhé.
Có thể bạn quan tâm: Lương Data Analyst Hiện Nay Là Bao Nhiêu? Tips Để Có Lương Cao
