Trong thế giới kinh doanh ngày nay, các doanh nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào phân tích dữ liệu vì nó giúp ban quản lý đưa ra quyết định sáng suốt hơn, cải thiện các nỗ lực tiếp thị và tăng hiệu quả. Sử dụng phân tích dữ liệu mang lại lợi thế cho doanh nghiệp vì nó cho phép họ thực hiện các thay đổi nhanh hơn, từ đó giúp tăng lợi nhuận, giảm chi phí và khuyến khích sự sáng tạo. Ngoài ra, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và phát triển chiến lược dựa trên phân tích là điều cần thiết trong thế giới kỹ thuật số ngày nay đối với các nhà lãnh đạo trong bất kỳ lĩnh vực nào. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về dữ liệu né tránh và phân tích.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (DA) là hành động đánh giá các bộ sưu tập dữ liệu để xác định xu hướng và đưa ra kết luận về thông tin chứa trong chúng. Phân tích dữ liệu hiện nay thường sử dụng phần cứng và phần mềm phù hợp. Các doanh nghiệp trong tất cả các lĩnh vực đang ngày càng dựa vào các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu để giúp họ đưa ra các quyết định tiếp thị chiến lược hơn, thông minh hơn. Các công cụ phân tích cũng được các nhà khoa học và nhà nghiên cứu sử dụng để kiểm tra tính hợp lệ của các giả thuyết, lý thuyết và mô hình.
Hơn nữa, phân tích dữ liệu là một cụm từ rộng bao gồm nhiều lĩnh vực và kỹ thuật, từ kinh doanh thông minh (BI) truyền thống và báo cáo đến OLAP nâng cao và các loại xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) khác. Phân tích kinh doanh, một thuật ngữ chung khác cho các phương pháp phân tích dữ liệu, tương tự về mặt này. Cái sau tập trung vào các ứng dụng kinh doanh, trong khi phân tích dữ liệu tổng quát hơn. Tuy nhiên, không phải ai cũng chia sẻ định nghĩa rộng rãi này; trong các bối cảnh khác, "phân tích dữ liệu" chỉ đề cập đến "phân tích nâng cao", trong khi "kinh doanh thông minh" được coi là một thực thể riêng biệt.
Các doanh nghiệp có thể tăng lợi nhuận, hiệu quả cũng như hoạt động tiếp thị và dịch vụ khách hàng với sự trợ giúp của các sáng kiến phân tích dữ liệu. Ngoài ra, phân tích giúp các doanh nghiệp dự đoán và phản ứng tốt hơn với những phát triển mới trong ngành của họ. Phân tích dữ liệu có thể liên quan đến việc xem xét thông tin đã thu thập trước đó hoặc dữ liệu hoàn toàn mới đã được xử lý trong thời gian thực. Và nó có thể đến từ nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài.
Phân tích dữ liệu hoạt động như thế nào?
Để đi đến một kết luận đáng tin cậy, việc phân tích dữ liệu đòi hỏi một quy trình gồm nhiều bước. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu, những người làm việc với các nhà phân tích dữ liệu để xây dựng đường dẫn dữ liệu và hỗ trợ thiết lập mô hình, thực hiện các tác vụ này. Trong các đoạn sau, chúng ta sẽ xem xét các quy trình liên quan đến phân tích dữ liệu:
# 1. Thu thập dữ liệu
Có hai phương pháp để đưa việc thu thập dữ liệu vào thực tế. Bước đầu tiên là thu thập tất cả thông tin bạn cần cho các phân tích của mình ở một nơi. Nếu dữ liệu đến từ nhiều hệ thống, nhà phân tích sẽ cần sử dụng quy trình tích hợp dữ liệu để kết hợp chúng lại với nhau.
Tuy nhiên, một phần nhỏ của tập dữ liệu lớn hơn có thể là tất cả những gì cần thiết trong một số trường hợp nhất định. Là một phần trong phân tích của họ, các nhà khoa học dữ liệu sẽ đưa ra một kế hoạch để phân chia tập hợp con dữ liệu có liên quan. Điều này cho phép kiểm tra chuyên sâu tập hợp con mà không yêu cầu bất kỳ thay đổi nào đối với tập dữ liệu đầy đủ.
#2. Điều chỉnh chất lượng dữ liệu
Bước tiếp theo là điều tra và khắc phục mọi sự cố với chất lượng của dữ liệu được thu thập. Dữ liệu cho mô hình phân tích cũng phải được chuẩn bị theo chính sách của công ty đã thiết lập. Sự không nhất quán, sai lầm và trùng lặp đều là những ví dụ về chất lượng dữ liệu kém. Lập hồ sơ dữ liệu và quy trình làm sạch dữ liệu giúp khắc phục các sự cố này.
Sau đó, các nhà phân tích dữ liệu định hình và sắp xếp thông tin theo các thông số kỹ thuật của mô hình phân tích mà anh ta dự định sử dụng. Thực hiện chính sách quản trị dữ liệu là bước cuối cùng trong quy trình chất lượng dữ liệu. Các quy định này đảm bảo rằng thông tin được sử dụng đúng cách và phù hợp với các thủ tục đã được thiết lập.
#3. Xây dựng mô hình phân tích
Sau đó, nhà phân tích dữ liệu hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu để phát triển các mô hình phân tích có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy. Các chương trình phân tích như công cụ lập mô hình dự đoán và ngôn ngữ lập trình như Python, Scala, R và Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) được sử dụng để xây dựng các mô hình này.
Sau khi xây dựng, mô hình được đưa vào thử nghiệm bằng cách sử dụng thông tin trong thế giới thực. Dữ liệu thử nghiệm được phân tích và điều chỉnh mô hình được thực hiện. Mô hình được thử nghiệm lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Cuối cùng, trong chế độ sản xuất, mô hình được thử nghiệm trên dữ liệu thực.
# 4. Bài thuyết trình
Giai đoạn cuối cùng của phân tích dữ liệu là chia sẻ những phát hiện của mô hình với khách hàng và quản lý cấp trên. Các bài thuyết trình nên sử dụng các phương tiện trực quan như biểu đồ và đồ họa thông tin. Chúng đơn giản để hiểu và truyền đạt hiệu quả những phát hiện.
Các loại phân tích dữ liệu
Có năm loại phân tích dữ liệu khác nhau. Việc phân tích dữ liệu hoàn chỉnh có thể bắt buộc phải sử dụng tất cả chúng, tùy thuộc vào vấn đề hiện tại, nhưng điều này hiếm khi cần thiết. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải làm quen với tất cả các loại phân tích dữ liệu.
#1. Phân tích dữ liệu mô tả
Loại phân tích dữ liệu này xem xét các sự kiện trong quá khứ để xác định nguyên nhân của chúng. Đó là phương pháp đơn giản nhất để phân tích một lượng lớn dữ liệu. Phân tích mô tả được một số nhà phân tích dữ liệu nhất định sử dụng làm bản tóm tắt để sao lưu các cuộc điều tra và phân tích từ các hình thức phân tích khác, tùy thuộc vào tình huống. Chúng ta có thể gọi đây là “phương pháp hay nhất” vì nó làm rõ những phát hiện của các phân tích trước đây về dữ liệu trong quá khứ.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu mô tả thường được thực hiện bởi các doanh nghiệp sử dụng các phương pháp thống kê. Bằng cách phân tích dữ liệu theo cách này, họ có thể thấy mọi thứ đã thay đổi như thế nào theo thời gian, phát hiện ra những điểm khác biệt, so sánh và đối chiếu những điểm mạnh và điểm yếu, v.v. Các doanh nghiệp thường sử dụng phân tích mô tả để tìm ra nguồn gốc của vấn đề.
#2. Phân tích dữ liệu chẩn đoán
Mục tiêu của phân tích dữ liệu chẩn đoán là khám phá điều gì đã dẫn đến sự cố không mong muốn trong quá khứ. Sử dụng kết quả từ phân tích mô tả, phương pháp này cố gắng giải thích “tại sao điều này lại xảy ra?”
Phân tích dữ liệu chẩn đoán sử dụng các phương pháp truy sâu, khám phá, khai thác và tương quan. Phương pháp khám phá dữ liệu được các nhà phân tích sử dụng để xác định vị trí thông tin có thể được sử dụng để suy ra ý nghĩa từ quan sát. Thông tin được “khai thác” từ một kho dữ liệu thô khổng lồ bằng các phương pháp tính toán. Phân tích chẩn đoán nhằm mục đích đưa ra kết luận bằng cách xác định các mối quan hệ hoặc mẫu trong dữ liệu.
Ngoài ra, các công ty có thể sử dụng thông tin chuyên sâu thu thập được từ các phân tích này để xây dựng các phương pháp tiếp cận có mục tiêu đối với các thách thức, thay vì phụ thuộc vào việc phỏng đoán.
#3. Phân tích dữ liệu dự đoán
Dữ liệu từ hiện tại hoặc quá khứ được phân tích để đưa ra dự đoán về tương lai. Phân tích dự đoán được thực hiện bởi các cá nhân và doanh nghiệp bằng cách sử dụng kết hợp máy học, khai thác dữ liệu và mô hình thống kê trên cơ sở dữ liệu hiện có về thông tin trong quá khứ. Những điều này hỗ trợ họ trong việc xác định các xu hướng và thấy trước các vấn đề hoặc khả năng tiềm ẩn.
Ngoài ra, các thuật toán và phương pháp (chẳng hạn như mô hình hồi quy tuyến tính hoặc logistic) là những công cụ của loại phân tích này. Có một số thuật toán được thiết kế cho các ngữ cảnh khác nhau và sử dụng sai thuật toán sẽ tạo ra kết quả không chính xác. Nếu không áp dụng chúng cho một vấn đề, các bit dữ liệu bên ngoài và khách hàng là vô nghĩa. Các công ty sẽ có nguy cơ mắc lỗi mà họ sẽ không bao giờ khắc phục được nếu không có các phân tích dự đoán.
#4. Phân tích dữ liệu theo quy định
Mục tiêu của phân tích dữ liệu theo quy định là xác định và quy định phản ứng tối ưu cho một vấn đề. Phân tích dữ liệu này có tính đến kết quả của các phân tích trước đó và cung cấp hướng đi để đi đến kết luận mong muốn.
Các công cụ như công cụ đề xuất, công cụ phê duyệt khoản vay, mô hình định giá động và lịch sửa chữa máy sử dụng phân tích dữ liệu theo quy định để phân tích tất cả các kết quả tiềm năng và điều chỉnh quy trình cho phù hợp với nhu cầu của từng người dùng. Chúng có thể được trình bày dưới dạng một cặp có/không hoặc một danh sách có dấu đầu dòng. Những tài nguyên này nêu chi tiết kết quả của từng lựa chọn và đề xuất cải tiến. Phân tích theo quy định cho phép doanh nghiệp hợp lý hóa quy trình phê duyệt và tự động hóa quá trình ra quyết định.
#5. Phân tích dữ liệu thời gian thực
Trong phân tích dữ liệu thời gian thực, thông tin được xử lý ngay khi được nhập vào cơ sở dữ liệu. Dữ liệu mới từ người tiêu dùng hoặc các nguồn bên ngoài được phân tích theo thời gian thực, trái ngược với các phương pháp phân tích dữ liệu khác dựa trên thông tin từ quá khứ (dữ liệu lịch sử).
Điện toán cạnh, phân tích trong cơ sở dữ liệu, phân tích trong bộ nhớ, thiết bị cho kho dữ liệu, lập trình song song, v.v. đều là những công nghệ được sử dụng trong phân tích dữ liệu thời gian thực. Trường hợp sử dụng tốt nhất cho loại phân tích dữ liệu này là trong các ứng dụng yêu cầu cả tính sẵn sàng cao và thời gian phản hồi ngắn. Nó giúp các doanh nghiệp phát hiện các xu hướng và chỉ số hiệu suất trước các đối thủ của họ. Các hoạt động của đối thủ cạnh tranh có thể được theo dõi và phân tích trong thời gian thực.
Vai trò của dữ liệu và phân tích trong kinh doanh là gì?
Mục đích của dữ liệu và phân tích là giúp các doanh nghiệp, nhân viên và giám đốc điều hành của họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và nâng cao chất lượng của các phán đoán mà họ đưa ra. Tất cả các quyết định — dù lớn hay nhỏ, được đưa ra trước hay trong thời điểm hiện tại, theo chu kỳ hay cách khác, chiến lược, chiến thuật hay hoạt động — đều bị ảnh hưởng. D&A cũng có thể tiết lộ những vấn đề chưa từng được hỏi trước đây, cùng với những câu trả lời sáng tạo và những cơ hội mà các nhà điều hành công ty có thể đã bỏ qua.
Để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn, các doanh nghiệp hiện đại chủ yếu dựa vào dữ liệu và dữ liệu này thường đến từ các nguồn bên ngoài phạm vi ảnh hưởng trực tiếp của tổ chức.
Khả năng đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn, kịp thời hơn trong các môi trường năng động, phức tạp là động lực chính của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số.
Quyết định mua sản phẩm hoặc dịch vụ được đưa ra bởi một cá nhân, trong khi quyết định cung cấp dịch vụ tốt nhất có thể cho khách hàng hoặc công dân được đưa ra bởi một nhóm trong một tổ chức.
Tuy nhiên, thuật ngữ “ra quyết định dựa trên dữ liệu” đề cập đến việc thực hành phân tích dữ liệu để xác định cách đưa ra lựa chọn tốt hơn. Điều này dẫn đến khái niệm về một mô hình quyết định, mô hình này có thể kết hợp các phương pháp phân tích theo quy tắc để tạo ra các kết quả quy định các bước cần thực hiện. Ngoài các mô hình được làm sáng tỏ, còn có các mô hình chẩn đoán và kê đơn. Mỗi cái đều hữu ích để đưa ra một số loại lựa chọn.
Điều quan trọng là các quyết định không chỉ xác định khi nào nên hành động mà còn khi nào nên kiềm chế hành động.
Kết quả kinh doanh đang được đo lường và truyền đạt, đồng thời các cải tiến kinh doanh dựa trên dữ liệu đang được thúc đẩy khi các công ty có tư duy tiến bộ đưa dữ liệu và phân tích vào chiến lược kinh doanh và chuyển đổi kỹ thuật số của họ.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu
Các nhà phân tích dữ liệu có thể xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin bằng nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích. Dưới đây là một số cách tiếp cận phổ biến nhất.
- Monte Carlo. Xác suất của các sự kiện được mô hình hóa bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. Những mô phỏng này mang lại nhiều khả năng dự đoán hơn so với các phương pháp phân tích dữ liệu khác vì chúng tính đến nhiều giá trị và yếu tố hơn, rất hữu ích để giảm rủi ro và ngăn ngừa tổn thất.
- Phân tích hồi quy. Mục tiêu của phân tích hồi quy là xác định tác động tiềm ẩn của sự thay đổi trong một biến phụ thuộc đối với các biến phụ thuộc khác.
- Phân tích chuỗi thời gian. Phân tích chuỗi thời gian là một phương pháp nghiên cứu dữ liệu trong một khoảng thời gian và thiết lập mối liên hệ nhân quả giữa giá trị của một điểm dữ liệu và tần suất xuất hiện của nó. Thị trường tài chính và chu kỳ kinh doanh là những ứng dụng phổ biến của phương pháp phân tích dữ liệu này.
- Phân tích nhân tố. Sử dụng phân tích nhân tố, bạn có thể giảm một tập dữ liệu lớn xuống kích thước dễ quản lý hơn. Người ta hy vọng rằng bằng cách sử dụng chiến lược này, các xu hướng bị che khuất trước đây có thể được khám phá.
- Phân tích đoàn hệ. Phân tích theo nhóm là quá trình phân đoạn tập dữ liệu thành các tập hợp con với các đặc điểm có thể so sánh được, thường dựa trên hồ sơ khách hàng. Điều này mở đường cho việc kiểm tra thống kê chuyên sâu hơn nữa đối với một mẫu dữ liệu được chọn bởi các nhà phân tích dữ liệu và những người dùng phân tích dữ liệu khác.
Công cụ phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu đã nhanh chóng nâng cao khả năng công nghệ và nó sử dụng nhiều phương pháp toán học và thống kê khác nhau để xử lý số. Ngày nay, các nhà phân tích dữ liệu có thể chọn từ rất nhiều chương trình hỗ trợ thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu và trình bày kết quả.
Phân tích dữ liệu chưa bao giờ phụ thuộc đặc biệt vào bảng tính hoặc chương trình như Microsoft Excel. Các nhà phân tích dữ liệu ngày nay thường xuyên sử dụng các ngôn ngữ lập trình chưa được lọc để thay đổi và thao tác cơ sở dữ liệu. Python, một ngôn ngữ lập trình nguồn mở, được sử dụng rất nhiều. Để phân tích thống kê hoặc lập mô hình đồ họa, có thể sử dụng các chương trình phân tích dữ liệu chuyên biệt hơn, chẳng hạn như R.
Khi báo cáo hoặc truyền đạt kết luận, các nhà phân tích dữ liệu cũng có hỗ trợ. Tableau và Power BI đều là các ứng dụng phân tích và trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để thu thập dữ liệu, tiến hành phân tích và chia sẻ kết quả thông qua bảng điều khiển và báo cáo.
Ngoài ra còn có các công cụ mới có thể giúp ích cho các nhà phân tích dữ liệu. Mặc dù Apache Spark là một nền tảng nguồn mở hữu ích để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng SAS là một công cụ phân tích có thể hỗ trợ khai thác dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu ngày nay có quyền truy cập vào nhiều công cụ công nghệ khác nhau, cho phép họ tăng giá trị mà họ mang lại cho tổ chức của mình. Ngoài ra, đọc Công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất: Đã cập nhật
Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?
Hầu hết các bộ phận trong các doanh nghiệp hiện đại đều dựa vào phân tích dữ liệu để phân tích các sự kiện hiện tại và lập kế hoạch cho tương lai. Nhiều kết quả tích cực có thể là kết quả của việc thực hiện các biện pháp này. Trong số những lợi thế này là:
#1. Giảm chi phí hoạt động
Bất chấp những lo ngại về chi phí ban đầu, việc đầu tư vào một nhà phân tích dữ liệu cuối cùng cũng có ý nghĩa tài chính. Tiết kiệm tiền có thể đạt được thông qua việc tránh rủi ro tài chính, tăng cường bảo mật dữ liệu và các biện pháp khác có thể thực hiện được thông qua phân tích dữ liệu kỹ lưỡng. Phân tích dữ liệu cũng được các doanh nghiệp sử dụng để xem bộ phận nào đang chi quá nhiều tiền và bộ phận nào cần nhiều tiền mặt hơn. Điều này dẫn đến tiết kiệm, đặc biệt là trong các lĩnh vực hoạt động và sản xuất, và cuối cùng là giảm nhu cầu về lao động của con người.
#2. Cải thiện khả năng đưa ra quyết định của bạn
Phân tích dữ liệu cũng cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn, khôn ngoan hơn, tiết kiệm thời gian và tiền bạc nếu không sẽ bị lãng phí vào các chiến thuật lãng phí, quy trình không hiệu quả, quảng cáo sai lầm và ý tưởng chưa được chứng minh cho các sản phẩm và dịch vụ mới. Các nhà lãnh đạo áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để ra quyết định trao quyền cho nhóm của họ chủ động hơn trong việc nhìn thấy các khả năng, vì họ có thể hành động dựa trên bằng chứng thực nghiệm thay vì sở thích cá nhân của họ hoặc ý kiến của những người xung quanh. Một lỗi trong phương pháp phân tích hoặc thu thập có khả năng khiến dữ liệu bị sai lệch hoặc gây hiểu nhầm, nhưng điều quan trọng đối với những người ra quyết định là phải nhận ra rằng dữ liệu có thể tiết lộ một xu hướng nhất định hoặc dự đoán một kết quả.
Ngoài ra, bạn nên học DATA 2100: Phân tích dữ liệu trung cấp sau khi hoàn thành khóa học cơ bản về phân tích dữ liệu. Khóa học này sẽ dạy bạn cách tiến hành cả khảo sát và nghiên cứu thử nghiệm. Bạn sẽ tìm hiểu thông tin chi tiết về việc thực hiện nghiên cứu khảo sát, từ thiết kế bảng câu hỏi đến chọn mẫu cho đến phân tích và diễn giải dữ liệu. Khóa học trực tuyến theo nhịp độ riêng này sẽ trau dồi khả năng lập trình R của bạn đồng thời hướng dẫn bạn cách thiết kế và phân tích một thử nghiệm ngẫu nhiên.
#3. Giảm sự kém hiệu quả và tăng cường an toàn trong hoạt động
Khả năng áp dụng những hiểu biết sâu sắc để cải thiện hiệu quả hoạt động là một lợi thế quan trọng khác của phân tích dữ liệu. Các công ty có thể cải thiện dịch vụ của họ bằng cách học hỏi từ nhận xét của khách hàng và dữ liệu họ thu thập được với số lượng lớn. Cơ hội hợp lý hóa các quy trình, cắt giảm chi phí hoặc tăng doanh thu có thể được phát hiện khi sử dụng phân tích dữ liệu. Sử dụng phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định quy trình nào tạo ra kết quả tốt nhất và quy trình nào đang hoạt động kém. Sau đó, những người ra quyết định có thể điều chỉnh các chiến thuật của họ để dự đoán và ngăn chặn các vấn đề tốt hơn, cũng như quản lý rủi ro và thực hiện các thay đổi.
Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm về lập mô hình dự đoán đang có nhu cầu cao vì kiến thức chuyên môn này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chiến lược kinh doanh và phi lợi nhuận đến lập kế hoạch chiến dịch chính trị. Bắt đầu với cái nhìn sâu về phân tích hồi quy đơn giản, DATA 4010: Chủ đề nâng cao trong Phân tích dữ liệu từ Penn LPS Online tiếp tục đề cập đến các chủ đề phức tạp hơn trong R như lập bản đồ, phân tích văn bản, quét web và làm việc với các biến chuỗi. Ngoài các nguyên tắc cơ bản về trực quan hóa dữ liệu, bạn cũng sẽ học các kỹ thuật nâng cao, chẳng hạn như sử dụng gói Shiny R để xây dựng các biểu diễn dữ liệu tương tác.
#4. Tìm cơ hội sản phẩm/dịch vụ mới
Bằng cách hiểu rõ hơn về cơ sở khách hàng hiện tại của họ bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu, các công ty có thể đổi mới tốt hơn bằng cách lấp đầy bất kỳ khoảng trống nào trên thị trường cho các sản phẩm và dịch vụ mà họ đã cung cấp. Sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp có thể theo dõi không chỉ sản phẩm của họ bán chạy như thế nào và mức độ hài lòng của khách hàng mà còn cả tình hình hoạt động của các đối thủ cạnh tranh. Các tổ chức có thể sử dụng thông tin chi tiết thu được từ phân tích dữ liệu để cải thiện dịch vụ khách hàng, điều chỉnh chiến lược tiếp thị của họ để đáp ứng nhu cầu của nhóm nhân khẩu học mục tiêu và cập nhật các dòng sản phẩm của họ để đáp ứng sở thích ngày càng tăng của nhóm khách hàng. Thành công hay thất bại của một công ty có thể xoay quanh khả năng tận dụng những hiểu biết sâu sắc do dữ liệu lớn ngày càng linh hoạt mang lại.
#5. Có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về các thị trường cụ thể
Các doanh nghiệp có thể thu được nhiều thông tin chi tiết về thị hiếu, mong muốn và thói quen duyệt/mua của khách hàng bằng cách phân tích dấu chân kỹ thuật số của họ. Các công ty có thể nhanh chóng khám phá các xu hướng và mô hình trong các khu vực mục tiêu bằng cách phân tích dữ liệu thu được từ các thị trường này và điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ của họ cho phù hợp. Doanh nghiệp càng biết nhiều về khách hàng của mình là ai và họ muốn gì thì càng có thể phát triển lòng trung thành của khách hàng, đảm bảo họ hài lòng và nâng cao doanh số bán hàng. Nếu các nhà lãnh đạo không chú ý, họ có thể thấy khách hàng của mình bỏ rơi đối thủ.
Ngày càng rõ ràng rằng khả năng đánh giá dữ liệu và giải thích các phát hiện theo cách dễ hiểu là rất quan trọng để thành công trong thị trường việc làm ngày nay, cho dù bạn đang tìm kiếm một vị trí cấp thấp hay vị trí lãnh đạo. Penn LPS Online's DATA 1010, Introduction to Data Analytics, sẽ dạy cho bạn các nguyên tắc cơ bản về phân tích dữ liệu trên một số miền bằng ngôn ngữ lập trình R. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể sử dụng dữ liệu định lượng để chẩn đoán các vấn đề một cách nhanh chóng và chính xác, đưa ra kết luận hợp lý và thiết kế các giải pháp hiệu quả.
Những kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Để bắt đầu, điều quan trọng là phải nắm bắt được vai trò của một nhà phân tích dữ liệu. Tất cả các nhà phân tích dữ liệu đều quan tâm đến dữ liệu. Họ sử dụng các công cụ công nghệ phức tạp để sàng lọc một lượng lớn dữ liệu chưa được xử lý và đưa ra kết luận hữu ích. Nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm dọn dẹp thông tin xấu, đánh giá chất lượng dữ liệu và viết báo cáo cho ban quản lý.
Tất cả những nhiệm vụ này, như bạn có thể đã nhận ra, yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu phải có bộ công cụ kỹ năng kỹ thuật được phát triển tốt. Hãy xem xét một vài lựa chọn sau đây.
# 1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Theo các nghiên cứu, những người dọn dẹp và chuẩn bị dữ liệu sẽ dành khoảng 80% thời gian của họ cho những nhiệm vụ này. Do đó, khả năng này là rất quan trọng.
Một phần không thể thiếu trong công việc của nhà phân tích dữ liệu là thu thập thông tin từ nhiều nguồn và định dạng thông tin đó để kiểm tra thống kê và logic. Nó cũng là một phần của quá trình làm sạch dữ liệu để điền vào bất kỳ khoảng trống nào và giải quyết mọi điểm không nhất quán có thể làm hỏng phân tích.
Mặc dù chuẩn bị dữ liệu không nhất thiết phải là phần hấp dẫn nhất của phân tích dữ liệu, nhưng nó có thể hấp dẫn nếu bạn tiếp cận nó như một hoạt động giải quyết vấn đề thú vị và đầy thử thách.
# 2. Kiến thức thống kê
Các nhà phân tích dữ liệu cần phải nắm vững xác suất và thống kê. Sự hiểu biết này sẽ định hướng cuộc điều tra và phân tích của bạn, cho phép bạn hiểu ý nghĩa của những phát hiện.
Ngoài ra, việc hiểu số liệu thống kê cũng sẽ giúp bạn đảm bảo phân tích của mình hợp lệ và nó sẽ giúp bạn tránh được những sai lầm và lỗi logic phổ biến.
Công việc cụ thể của bạn và dữ liệu liên quan của nó sẽ xác định bản chất chính xác và chiều sâu của các yêu cầu chuyên môn thống kê của bạn.
Ví dụ, trong trường hợp một công ty sử dụng phân tích xác suất, thì cần phải làm quen sâu hơn với các lĩnh vực liên quan.
#3. Viết và Giao tiếp
Một kỹ năng quan trọng đối với nhà phân tích dữ liệu là khả năng trình bày thông tin theo nhiều cách khác nhau. Thành công ở bất kỳ vị trí phân tích dữ liệu nào đều yêu cầu kỹ năng giao tiếp xuất sắc, bao gồm viết, nói, giải thích và lắng nghe.
Khi làm việc với người khác, giao tiếp là điều cần thiết. Ví dụ, trong một cuộc họp khởi động với các bên liên quan trong kinh doanh, việc chú ý lắng nghe có thể giúp bạn nắm bắt được các loại phân tích mà họ cần.
Theo cách tương tự, điều quan trọng là có thể truyền đạt những ý tưởng khó cho đồng nghiệp không phải là chuyên gia trong lĩnh vực bạn đang làm việc.
Thể hiện bản thân bằng văn bản, cho dù đó là bản tóm tắt nghiên cứu của bạn hay giải thích về phát hiện từ quá trình khám phá dữ liệu của bạn, đều quan trọng không kém.
Nếu bạn muốn thăng tiến trong thế giới kỹ thuật số, hãy học cách giao tiếp rõ ràng và trực tiếp. Đó là một kỹ năng “mềm”, nhưng đừng coi thường nó chỉ vì điều đó.
Khả năng truyền đạt tầm quan trọng của những phát hiện của bạn và thuyết phục người khác thực hiện các khuyến nghị của bạn cũng quan trọng như năng lực phân tích của bạn.
#4. Giải quyết vấn đề
Mỗi ngày với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải đối mặt với những thách thức như trục trặc, lỗi và sự cố. Một kỹ năng quan trọng khác mà nhà phân tích dữ liệu cần có là khả năng xác định vấn đề và đưa ra các giải pháp sáng tạo.
Một số kết quả có thể được liệt kê dưới đây:
- Có thể bạn sẽ cần tìm hiểu về một điểm đặc biệt trong chương trình hoặc ngôn ngữ lập trình mà bạn đang sử dụng.
- Đôi khi bạn cần phải suy nghĩ sáng tạo vì những hạn chế về nguồn lực của công ty bạn.
- Có thể dữ liệu của bạn bị thiếu một số phần quan trọng.
- Nếu thời gian không còn nhiều, bạn có thể cần thực hiện phân tích “đủ tốt”.
Trong mọi tình huống, kỹ năng suy nghĩ sáng tạo và giải quyết vấn đề của một nhà phân tích dữ liệu sẽ là vô giá.
#5. Tạo trực quan hóa dữ liệu
Các xu hướng và mẫu trong dữ liệu có thể được hiểu rõ hơn khi được trực quan hóa. Vì hầu hết mọi người đều quan tâm đến các dấu hiệu trực quan hơn là các con số, nên có lý do để họ hiểu biểu đồ hoặc đồ thị hơn là bảng tính.
Điều quan trọng là tạo các biểu đồ dễ nhìn để đảm bảo rằng những phát hiện của bạn được truyền đạt một cách hiệu quả. Ngoài ra, hãy tránh xa bất kỳ thứ gì có thể đánh lừa người đọc, chẳng hạn như biểu đồ hình tròn hoặc sửa chữa các giá trị trục.
Hình ảnh hóa cũng có thể là một khía cạnh quan trọng trong quá trình khám phá dữ liệu của bạn. Nếu bạn chỉ nhìn vào các con số, bạn có thể bỏ lỡ những thứ bất ngờ xuất hiện khi bạn trực quan hóa dữ liệu.
Rất khó để tìm một chức năng khoa học dữ liệu không cần trực quan hóa dữ liệu, điều này khiến nó trở thành một kỹ năng phân tích dữ liệu quan trọng.
#6. Phân tích và khám phá dữ liệu
Trong danh sách các kỹ năng quan trọng đối với nhà phân tích dữ liệu, “phân tích dữ liệu” có vẻ không phù hợp, nhưng trên thực tế, đây là một kỹ năng thiết yếu.
Phân tích dữ liệu để trả lời câu hỏi kinh doanh hoặc đáp ứng yêu cầu là chức năng cốt lõi của phân tích dữ liệu.
Phân tích thăm dò là một phương pháp khác để xem xét dữ liệu. Khám phá dữ liệu là quá trình đào sâu dữ liệu để tìm các mẫu hoặc mối tương quan ẩn có thể giúp ích cho một công ty.
Thăm dò có thể được định hướng bởi một câu hỏi kinh doanh, hoặc nó có thể hoàn toàn không được định hướng. Bạn có thể tiết kiệm tiền hoặc mở ra thị trường mới cho công ty của mình nếu bạn dành thời gian để tìm kiếm các xu hướng trong dữ liệu.
Dữ liệu tiếp thị và phân tích
Việc áp dụng phân tích dữ liệu trong tiếp thị đang phát triển thành một vai trò ngày càng quan trọng. Khi bạn chạy các chiến dịch, luôn có những điều bạn có thể tìm hiểu về khách hàng của mình từ các nhấp chuột họ thực hiện, cũng như các lượt thích, mở và chia sẻ.
Dữ liệu là vua. Tuy nhiên, sức mạnh thực sự nằm ở khả năng xử lý và phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc, điều này cuối cùng sẽ dẫn đến những đánh giá được cải thiện về các sáng kiến trong tương lai.
Tiếp thị không phải lúc nào cũng dễ dàng. Sẽ khó khăn hơn nhiều nếu bạn mới bắt đầu với chiến dịch quảng cáo mới của mình hoặc nếu bạn đang thử nghiệm nhiều phương pháp khác nhau để tiếp cận khách hàng tiềm năng.
Nếu bạn không có phân tích, bạn sẽ không biết các chiến lược tiếp thị của mình đang hoạt động tốt như thế nào về những gì hiệu quả và những gì không. Điều này có thể không hiệu quả và có thể dẫn đến những ảnh hưởng nghiêm trọng.
Có thể một số doanh nghiệp nhất định có thể đạt được kết quả đáng chú ý mà không cần sử dụng phân tích. Họ có thể không giải thích được sự thành công của các sáng kiến của mình và có thể chỉ đơn giản nói: “Chúng tôi thật may mắn”. Trong khi đó, khi các nỗ lực tiếp thị hoàn toàn bùng nổ, không ai có thể xác định chính xác nguyên nhân.
Phân tích dữ liệu tiếp thị là gì?
Phân tích dữ liệu tiếp thị là thực hành nghiên cứu dữ liệu tiếp thị để có được những hiểu biết có ý nghĩa. Điều này bao gồm thiết lập các chỉ số tiếp thị quan trọng, thu thập dữ liệu đáng tin cậy, theo dõi các số liệu theo thời gian và áp dụng kết quả cho các chiến thuật tốt hơn trong tương lai.
“Phân tích tiếp thị” nghe có vẻ giống như số liệu thống kê, nhưng nó còn hơn thế nữa. Để đạt được các mục tiêu tiếp thị, đó là một quá trình kết hợp con người, công cụ và công nghệ.
Phân tích dữ liệu tiếp thị cung cấp cho bạn khả năng khám phá những gì hiệu quả và tại sao. Quy trình này sẽ hỗ trợ bạn tận dụng tối đa khả năng của nó.
Tại sao phân tích dữ liệu trong tiếp thị quan trọng?
Phân tích dữ liệu tiếp thị được các doanh nghiệp sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Hãy xem xét một số ví dụ thường gặp:
#1. Dự đoán kết quả tiềm năng
Sử dụng dữ liệu hiện tại và lịch sử, người ta có thể xây dựng mô hình dự báo bằng các phân tích dự đoán. Hơn nữa, bằng cách sử dụng loại phân tích này, bạn có thể xác định mức độ quan tâm đến một phần nội dung hoặc hoạt động tiếp thị nhất định, cũng như khung thời gian mà bạn có thể mong đợi việc mua hàng từ một khách hàng tiềm năng nhất định. Bạn có thể tối đa hóa lợi nhuận, tiếp cận đối tượng nhân khẩu học rộng hơn và thu hút người tiêu dùng mới thông qua quảng cáo tập trung hơn nếu bạn nắm vững cách các nhóm nhân khẩu học khác nhau nhận được chiết khấu và ưu đãi đặc biệt, chẳng hạn như những nhóm được xác định theo độ tuổi.
#2. Xu hướng và sở thích của khách hàng
Nếu bạn hiểu xu hướng và sở thích của khách hàng, bạn sẽ có thể thay đổi cách tiếp thị hỗn hợp sao cho hấp dẫn hơn đối với nhóm dân số mà bạn đang cố gắng tiếp cận.
Dữ liệu này cũng có thể giúp bạn chia cơ sở người tiêu dùng của mình thành các phần dễ quản lý hơn để nỗ lực quảng cáo tập trung hơn.
#3. Phát sóng và gửi tin nhắn
Sử dụng phân tích dữ liệu, bạn có thể xác định kênh và phương tiện nào hiệu quả nhất về mặt tiếp cận và chuyển đổi đối tượng mục tiêu của mình. Có thể thực hiện các chiến dịch tiếp thị chính xác và thành công hơn với dữ liệu này.
# 4. Hỗ trợ khách hàng
Việc sử dụng phân tích cho phép cải thiện hỗ trợ khách hàng bằng cách cho phép xác định các lĩnh vực mà người tiêu dùng đang gặp khó khăn hoặc cần hỗ trợ. Thông tin này có thể được sử dụng trong việc tạo tài liệu đào tạo cũng như cải thiện các lựa chọn thay thế cho dịch vụ tự phục vụ.
Ưu và nhược điểm của phân tích dữ liệu trong tiếp thị
Phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh kinh tế ngày nay. Tôi sẽ cho bạn một vài ví dụ về lý do tại sao.
Ưu điểm
#1.Chiến lược tiếp thị tốt hơn
Phân tích dữ liệu cung cấp cho bạn cái nhìn trung lập về các nỗ lực tiếp thị của bạn. Điều này sẽ cho phép bạn đưa ra những lựa chọn sáng suốt hơn thay vì dựa vào phỏng đoán. Áp dụng phân tích cả trước và sau khi đưa ra quyết định có thể giúp bạn đạt được kết quả tối ưu. Điều này sẽ hỗ trợ theo dõi kết quả của các chiến dịch của bạn và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
#2. Tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc
Phân tích dữ liệu cho phép một người xác định phương pháp tiếp thị nào hiệu quả nhất trong việc tạo ra kết quả và chọn các chiến lược đó cho phù hợp. Điều này không chỉ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các sáng kiến trong tương lai mà còn đảm bảo rằng tiền không được chi cho các hoạt động không mang lại kết quả.
#3. Tác động đến các lĩnh vực khác
Việc áp dụng phân tích tiếp thị có thể có ảnh hưởng đến các lĩnh vực khác. Chẳng hạn, nó có thể tăng cường đáng kể khả năng nhận diện thương hiệu cũng như chất lượng nội dung, khả năng tối ưu hóa các kênh và sự hiểu biết của bạn về khách hàng.
Nhược điểm
Nhiều doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc thiết lập một quy trình phân tích để đo lường và theo dõi các KPI quan trọng một cách đáng tin cậy. Việc phát triển một phương pháp phân tích đáng tin cậy gây ra nhiều khó khăn. Dưới đây là một số trở ngại chính mà chúng ta cần phải vượt qua.
#1. Dữ liệu tiếp thị vừa rộng vừa đa dạng
Môi trường tiếp thị ngày nay rất rộng lớn và phức tạp. Hầu hết việc phân phối hiện diễn ra trực tuyến và thông tin mà các chiến dịch tạo ra được đọc trên nhiều nền tảng khác nhau. Mặc dù lượng thông tin phong phú này rất hữu ích, nhưng nó thường dẫn đến tình trạng quá tải dữ liệu cho các bộ phận tiếp thị.
#2. phương tiện không đầy đủ
Một khó khăn điển hình khác là các công ty cần nhiều nguồn lực hơn để sử dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đây sẽ là trọng tâm hàng đầu để tăng số lượng nhân viên có chuyên môn về phân tích. Nhiều công ty thiếu nguồn lực để dành cho phân tích dữ liệu và thậm chí ít công ty có thời gian dành cho phân tích dữ liệu tiếp thị.
#3. Giáo dục và Đào tạo không đầy đủ
Nhiều công ty tiếp thị còn thiếu chuyên môn trong việc sử dụng phân tích dữ liệu. Phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu và chuyên môn kỹ thuật đều cần thiết để phân tích dữ liệu tiếp thị hiệu quả. Điều quan trọng là phải nắm vững thị trường và các sản phẩm được cung cấp. Những khả năng này được yêu cầu để giải thích dữ liệu và rút ra kết luận hữu ích.
Phân tích dữ liệu có thể trợ giúp chiến lược tiếp thị như thế nào?
Ngay cả khi không có chiến lược tiếp thị hoặc quy trình phân tích rõ ràng, doanh nghiệp vẫn có thể tham gia vào các hoạt động tiếp thị. Analytics có thể không nằm trong ngân sách tiếp thị của các công ty mới thành lập và doanh nghiệp nhỏ hơn. Họ có thể làm cho nó mà không có nó? Có lẽ là không, bởi vì phân tích tiếp thị giúp giữ cho cách tiếp cận của bạn thống nhất. Nếu không có quy trình phân tích, bạn cũng có thể lái xe trong bóng tối.
Với cách tiếp cận phân tích dữ liệu phù hợp, bạn có thể thấy hoạt động tiếp thị của mình hiện đang hoạt động như thế nào và tìm ra cách cải thiện nó. Ngoài ra, đọc DỊCH VỤ PHÂN TÍCH: Hướng dẫn về Dịch vụ Phân tích Dữ liệu
Phân tích cũng giúp bạn biết chiến lược của mình đang hoạt động tốt như thế nào để bạn có thể điều chỉnh chiến lược nếu cần. Bạn sẽ có thể tập trung vào nhiệm vụ đang làm và do đó cải thiện năng suất.
Cách sử dụng phân tích dữ liệu trong tiếp thị
Có nhiều cách tiếp cận hiệu quả để kết hợp phân tích dữ liệu vào tiếp thị có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu của khách hàng hoặc công ty của bạn và ngành mà họ hoạt động. Một số nguyên tắc cơ bản để tận dụng tối đa phân tích dữ liệu tiếp thị như sau:
#1. Nghĩ về những nỗ lực tiếp thị của bạn trong quá khứ
Xác định xem công ty hoặc khách hàng của bạn trước đây đã sử dụng phân tích dữ liệu để hướng dẫn các quyết định tiếp thị hay chưa là bước quan trọng đầu tiên. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải tìm hiểu mức độ thành công của các chiến dịch tiếp thị của họ. Biểu đồ và các biểu diễn dữ liệu trực quan khác có thể tiết lộ xu hướng bán hàng và hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị.
#2. Kiểm tra quỹ đạo gần đây của thị trường
Kiểm tra sức khỏe của thị trường có thể tiết lộ thông tin chi tiết hữu ích về những người bạn muốn tiếp cận bằng nỗ lực tiếp thị của mình. Quan trọng nhất, nó cho phép bạn xem liệu có cơ hội khả thi nào cho những người mới tham gia thị trường hay không. Một phương pháp phổ biến để làm như vậy là kiểm tra thị phần của các sản phẩm cạnh tranh.
Bằng cách nghiên cứu đối thủ cạnh tranh của họ và theo dõi sự thay đổi của thị trường, bạn có thể giúp khách hàng của mình quảng cáo doanh nghiệp của họ. Đối với các doanh nghiệp như những doanh nghiệp sản xuất đồ dùng văn phòng, quảng cáo cho những người làm việc từ xa là một lựa chọn khả thi. Khi nhiều công ty áp dụng chính sách làm việc từ xa, nhân viên đang tìm kiếm những cách thoải mái để tiến hành kinh doanh tại nhà.
#3. Theo dõi các mô hình thị trường mới nổi
Đôi khi, với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu, có thể thấy trước các chuyển động thị trường thay đổi cuộc chơi. Bạn có thể cải thiện các nỗ lực tiếp thị và sự hài lòng của đối tượng mục tiêu bằng cách sử dụng thông tin chuyên sâu thu được từ việc phân tích dữ liệu tiếp thị của bạn. Dự đoán xu hướng tiếp thị, cả ngắn hạn và dài hạn, đòi hỏi sự hiểu biết về các yếu tố tạo ra sự quan tâm của khách hàng.
#4. Thúc đẩy thay đổi tiếp thị bằng cách sử dụng dữ liệu
Việc xem thị hiếu của người tiêu dùng thay đổi như thế nào theo thời gian sẽ đơn giản hơn nhiều nếu bạn theo dõi hoạt động hiện tại của họ với một thương hiệu nhất định. Chẳng hạn, bạn có thể muốn đưa nhiều nội dung video hơn vào chiến lược tiếp thị của mình khi thấy rằng có ít người xem tài liệu bằng văn bản của khách hàng của bạn hơn. Các công ty thường có thể giữ thị phần của mình và thậm chí phát triển nó bằng cách nhanh chóng thích ứng với những thay đổi nhỏ trong hành vi của khách hàng, dẫn đến tăng doanh thu và thu hút khách hàng mới.
Né tránh dữ liệu và phân tích
Dodge Construction Network (DCN) là một công ty công nghệ giải pháp cung cấp một bộ dữ liệu, phân tích và mối quan hệ toàn diện vượt qua lĩnh vực xây dựng thương mại để tạo ra nguồn thông tin, kiến thức, hiểu biết sâu sắc và kết nối mạnh mẽ nhất trong lĩnh vực này. Ngoài ra, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS và Principia chỉ là một số giải pháp trong ngành do tổ chức này cung cấp. Những giải pháp này đã có từ lâu và đã giành được sự tin tưởng của ngành xây dựng thương mại.
Nói chung, các tùy chọn này mở ra những triển vọng khác biệt và khả thi cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, từ các đội có trụ sở tại địa phương đến các tập đoàn đa quốc gia. Trong hơn một thế kỷ, Dodge Construction Network đã cung cấp cho ngành dữ liệu cần thiết để tiếp tục phát triển và thịnh vượng.
Vai trò của Dodge Data và Analytics
Để hiểu rõ hơn và tận dụng các triển vọng và mối quan hệ quan trọng của dự án, họ hỗ trợ các bên liên quan trong ngành xây dựng bao gồm các nhà sản xuất và phân phối vật liệu xây dựng, tổng thầu, nhà thầu phụ và các ngành nghề chuyên môn, kiến trúc sư, chuyên gia thiết kế và nhà cung cấp dịch vụ xây dựng. Chúng tôi cung cấp dịch vụ nghiên cứu thị trường để hỗ trợ các doanh nghiệp lập kế hoạch mở rộng cả ngắn hạn và dài hạn, cũng như các giải pháp tích hợp quy trình công việc tiên tiến để đẩy nhanh giai đoạn tiền xây dựng. Bài viết liên quan: CÁC CÔNG TY PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Các công ty phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2023
Các tùy chọn này cung cấp cho các chuyên gia xây dựng dữ liệu họ cần để phát triển doanh nghiệp của mình và làm cho các nhu cầu phức tạp của các dự án xây dựng trở nên dễ quản lý hơn đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Dodge Construction Network là động lực đằng sau việc xây dựng thương mại ngày nay vì có hàng thế kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực này.
Phân tích dữ liệu có yêu cầu mã hóa không?
Đúng. Khi theo đuổi bằng cấp về phân tích dữ liệu qua Internet, mã hóa là điều bắt buộc. Tuy nhiên, nó không đòi hỏi kỹ năng lập trình cao cấp. Tuy nhiên, cần phải có hiểu biết cơ bản về R và Python. Ngoài ra, cần phải hiểu biết toàn diện về các ngôn ngữ truy vấn như SQL.
Một Fresher có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Đúng. Ngày nay, các nhà tuyển dụng tìm kiếm những người đã hoàn thành các khóa học phân tích dữ liệu hoặc chương trình đào tạo. Danh mục công việc trước đây của bạn cũng hữu ích khi ứng tuyển vào các vị trí nhà phân tích dữ liệu cấp đầu vào.
Kết luận
Ngày nay, phân tích dữ liệu là một trong những lĩnh vực nghiên cứu được đầu tư nhiều nhất. Gartner cho biết đến năm 2025, các phương pháp phân tích truyền thống sẽ không còn tồn tại bởi các phương pháp mới hơn như phân tích theo ngữ cảnh và trí tuệ nhân tạo. Gartner cũng dự đoán những phát triển quan trọng trong quản trị được kết nối, chia sẻ dữ liệu và phổ biến kết cấu dữ liệu.
Tuy nhiên, các công ty phải thành thạo trong phân tích dữ liệu cũng như nhiều hình thức và cách sử dụng dữ liệu nếu họ muốn nhận ra đầy đủ tiềm năng của những công cụ này. Ngay cả trong một ngành cạnh tranh, việc triển khai phân tích được thực hiện đúng cách có thể thúc đẩy thành công của công ty và tăng tốc kết quả.
Câu hỏi thường gặp
Các nhà phân tích dữ liệu có được trả lương cao không?
Đúng. Mức lương cho các nhà phân tích dữ liệu cao. Cục Thống kê Lao động (BLS) báo cáo rằng mức lương trung bình hàng năm ở Hoa Kỳ là 58,260 USD. Mức lương thông thường của một nhà phân tích dữ liệu cao hơn nhiều.
Các nhà phân tích dữ liệu làm việc bao nhiêu giờ?
Nhà phân tích dữ liệu thường làm việc từ 40 đến 60 giờ mỗi tuần, từ thứ Hai đến thứ Sáu. Lịch trình này phụ thuộc vào số giờ mà công ty có thể kinh doanh. Nó thường đòi hỏi phải làm việc vào các ngày trong tuần từ 9 giờ sáng đến 5 giờ chiều hoặc 8 giờ sáng đến 6 giờ chiều.
Phân tích dữ liệu có phải là một nghề tốt không?
Đúng. Các nhà phân tích dữ liệu có năng lực là một trong những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất trên thế giới. Các nhà phân tích dữ liệu, ngay cả ở cấp độ đầu vào, có thể mong đợi mức lương và lợi ích trên mức trung bình do nhu cầu cao và ít ứng viên có năng lực.
Bài viết tương tự
- 37 NGHỀ NGHIỆP THÚ VỊ NHẤT CÓ LƯƠNG HẤP DẪN vào năm 2023, đã được tiết lộ!!
- Cần có những kỹ năng gì để thăng tiến trong vai trò quản lý?
- CÁCH TRỞ THÀNH NHÀ TUYỂN DỤNG: Hoàn thành các bước đơn giản để làm theo
- PHÂN TÍCH HÀNH TRÌNH KHÁCH HÀNG: Hướng dẫn & Tất cả những điều cần biết
Tài liệu tham khảo
