QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Phương pháp, Quy trình và Loại

Hàng ngày, các công ty sản xuất và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu, nhưng điều gì sẽ xảy ra sau đó? Dữ liệu có thể giúp tổng hợp thông tin hữu ích và có giá trị về người đăng ký, mạng khách hàng cũng như doanh nghiệp. Vấn đề không phải lúc nào cũng thiếu số lượng dữ liệu sẵn có; thay vào đó, vấn đề là không rõ cách xử lý và sử dụng dữ liệu một cách chính xác. Phân tích dữ liệu, giống như bất kỳ lĩnh vực khoa học nào khác, là một quá trình có phương pháp được chia thành các bước. Ở mỗi giai đoạn, cần có những khả năng và kiến ​​thức nền tảng khác nhau. Tuy nhiên, để có được những hiểu biết liên quan, cần phải hiểu biết toàn diện về quy trình. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giải thích các bước chính của quy trình phân tích dữ liệu định tính và vòng đời dữ liệu.

Dữ liệu cũng có thể giúp các công ty tìm ra triển vọng sản phẩm mới, phân khúc tiếp thị, quy trình xử lý công việc và nhiều thứ khác, đặc biệt khi được liên kết với phần mềm phân tích. Khi nói đến việc phát triển các kết quả có thể chịu được sự kiểm tra chặt chẽ, có một cấu trúc nền tảng là khá hữu ích. Và đây có thể là cấu trúc nền tảng mà bạn yêu cầu.

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình làm sạch, sửa đổi và xử lý dữ liệu thô để thu được thông tin hữu ích, thích hợp. Thông tin này hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng và thông minh. Kỹ thuật này góp phần giảm thiểu rủi ro vốn có liên quan đến việc ra quyết định vì nó cung cấp thông tin và số liệu thống kê hữu ích và quan trọng. Chúng thường ở dạng biểu đồ, đồ thị, ảnh và bảng.

Khái niệm “dữ liệu lớn” là khái niệm thường xuyên xuất hiện trong các cuộc trò chuyện liên quan đến phân tích dữ liệu. Việc chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu thành thông tin hữu ích chủ yếu dựa vào quá trình và phân tích dữ liệu.

Quy trình phân tích dữ liệu là gì?

Quá trình phân tích dữ liệu là quá trình nghiên cứu và phân tích dữ liệu để nhận ra xu hướng dữ liệu hoặc để đi đến các quyết định kinh doanh. Quá trình phân tích dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp, quy trình và công nghệ. Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu là một bước rất quan trọng trong cả việc hiểu rõ doanh nghiệp hiện đang hoạt động như thế nào và xác định những cải tiến tiềm năng đối với hiệu suất đó có thể dẫn đến tăng lợi nhuận. 

Khi thực hiện phân tích dữ liệu thông qua quy trình, cần phải trải qua một số giai đoạn. Chúng bao gồm xây dựng tuyên bố vấn đề cho dự án; thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau; làm sạch nó; thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò; xác định và loại bỏ các ngoại lệ; chuyển đổi nó thành các biểu diễn trực quan như sơ đồ và đồ thị; áp dụng phân tích thống kê; và xây dựng mô hình học máy.

Các bước của quy trình phân tích dữ liệu

Quá trình phân tích dữ liệu là một tập hợp các bước mà người ta cần phải hoàn thành để hiểu và hiểu hợp lý của dữ liệu có sẵn. Thông thường, thật dễ dàng để biết và tìm ra phần nào của phân tích dữ liệu là quan trọng nhất. Tuy nhiên, mỗi bước cũng quan trọng như bước tiếp theo để đảm bảo rằng bạn đánh giá dữ liệu một cách chính xác và kết quả là hữu ích và có thể được thực hiện. Hãy cùng tìm hiểu các bước cơ bản tạo nên quy trình phân tích dữ liệu tổng thể.

# 1. Hiểu doanh nghiệp

Để kinh doanh, chúng ta cần có kiến ​​thức vững chắc và ý tưởng đầy đủ về các hoạt động của nó. Nó sẽ đưa ra những quyết định nào, nó sẽ phân tích dữ liệu gì và cho mục đích gì? Nhiều người tin rằng sự sẵn có của tập dữ liệu là đủ để phân tích bất kỳ loại mẫu nào, nhưng điều này không chính xác; Theo như chúng tôi có thể nói, không có tập dữ liệu đơn lẻ nào được thiết kế để phân tích dữ liệu. Tất cả những gì chúng ta cần là cho phép những câu hỏi này tự xác định các tập dữ liệu.

# 2.Xác định câu hỏi

Xác định mục tiêu của bạn là điều tiếp theo trong các bước của bất kỳ quy trình phân tích dữ liệu nào. Đây được gọi là “câu lệnh vấn đề” trong cách nói của phân tích dữ liệu.

Thiết lập mục tiêu của bạn đồng nghĩa với việc hình thành một giả thuyết và đề ra một chiến lược để kiểm tra nó. Tự hỏi bản thân "tôi đang cố gắng đưa ra giải pháp cho loại vấn đề kinh doanh nào?" là một nơi tốt để bắt đầu. Do đó, hãy quyết định mục tiêu của bạn bằng cách trả lời câu hỏi này. Đây có vẻ là một nhiệm vụ đơn giản, nhưng nó có thể khó hơn những gì nó xuất hiện. Ví dụ, ban quản lý công ty của bạn sẽ hỏi, "Tại sao chúng tôi mất khách hàng?" và "Điều gì đang xảy ra với cơ sở khách hàng của chúng tôi?" Tuy nhiên, những câu hỏi này không đi vào gốc rễ của vấn đề là điều có thể xảy ra. Vai trò của một nhà phân tích dữ liệu là hiểu doanh nghiệp và mục tiêu của nó đến mức họ có thể hình thành vấn đề theo cách hiệu quả nhất.

# 3. Thu thập dữ liệu

Tiếp theo là giai đoạn thu thập dữ liệu. Đây là nơi bạn nhận được thông tin cụ thể về thông tin bạn cần thu thập để đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi của bạn. Có nhiều cách khác nhau để thu thập và kết hợp dữ liệu khi bạn đã xác định được mục tiêu của mình. Bất kể, điều cần thiết là bạn phải tìm ra dữ liệu bạn cần. Để bắt đầu, hãy kiểm tra xem công ty của bạn đã có dữ liệu bạn cần chưa. Đó có thể là số bán hàng, đánh giá của khách hàng hoặc kết quả khảo sát từ các nhân viên khác và trước đó.

Bây giờ bạn có thể suy nghĩ và đánh giá nếu bạn đã có tất cả những gì bạn yêu cầu hay bạn sẽ phải tìm kiếm ở nơi khác. Ngoài ra, bạn có thể chọn thực hiện một thử nghiệm hoặc một cuộc khảo sát khác nếu trường hợp sau là đúng. Dù bạn chọn phương pháp nào, mục đích cuối cùng của giai đoạn này là có được ý tưởng hoặc đánh giá đầy đủ, toàn diện và đầy đủ về vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết.

#4. Làm sạch dữ liệu

Giai đoạn tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích sau khi bạn đã thu thập được. Bạn đã thực hiện rất tốt việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và kết hợp chúng. Tuy nhiên, vẫn chưa đến lúc bạn mặc quần áo đi làm và bắt đầu. Lý do cho điều này là dữ liệu thô hiếm khi hữu ích ở dạng hiện tại của nó. Việc tìm thấy lỗi, chẳng hạn như giá trị bị thiếu, trong đó là điều phổ biến. Ngay cả những sai lầm đơn giản nhất cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả của bạn, ngay cả khi chúng có vẻ vô hại.

Trong phần này, bạn sẽ dành một chút thời gian để đảm bảo dữ liệu ở trạng thái tuyệt vời. Thuật ngữ “làm sạch dữ liệu” đề cập đến hành động xác định và sửa chữa bất kỳ dữ liệu sai hoặc dư thừa nào, cũng như kiểm tra bất kỳ sự khác biệt hoặc thiếu sót nào. Một số ví dụ bao gồm loại bỏ các khoảng trống không cần thiết giữa các chữ cái hoặc ký hiệu và loại bỏ bất kỳ sự trùng lặp nào.

Đây là một giai đoạn quan trọng, vì chất lượng dữ liệu của bạn cuối cùng sẽ quyết định tính đúng đắn của nghiên cứu của bạn.

# 5. Phân tích dữ liệu

Giai đoạn tiếp theo của các bước quy trình phân tích dữ liệu là phân tích dữ liệu của bạn sau khi làm sạch nó. Sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bạn sẽ bắt đầu quá trình phân loại và cắt dữ liệu của mình để có được thông tin chi tiết hữu ích. Bạn sẽ khám phá ra các mẫu và kết nối với lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu về cơ bản phụ thuộc vào mục đích của dự án của bạn. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng một loạt các phương pháp. Một số loại phân tích phổ biến hơn bao gồm phân tích đơn biến hoặc lưỡng biến, phân tích chuỗi thời gian và phân tích hồi quy. Điều quan trọng nhất là cách bạn sử dụng các loại khác nhau, không phải bản thân các loại. Tất cả phụ thuộc vào những gì bạn đang mong đợi để học hỏi từ kinh nghiệm.

# 6. Diễn giải và chia sẻ kết quả của bạn

Bạn đã hoàn thành nghiên cứu của mình. Bây giờ bạn có tập hợp thông tin chi tiết độc đáo của riêng mình. Sau khi phân tích dữ liệu của mình, bạn sẽ cần thông báo những phát hiện của mình với công chúng hoặc các bên liên quan của tổ chức bạn. Thay vì chỉ cung cấp kết quả thô của nghiên cứu của bạn, điều này đòi hỏi phải diễn giải và trình bày theo cách dễ hiểu đối với nhiều người. Bởi vì bạn sẽ thường xuyên trình bày thông tin cho những người ra quyết định, điều quan trọng là các kết luận bạn rút ra phải rõ ràng. Vì vậy, không đủ để có những hình ảnh đại diện hấp dẫn trực quan trong bối cảnh này. Bạn bắt buộc phải trình bày những phát hiện của mình với những người ra quyết định và các bên liên quan một cách thuyết phục và dễ hiểu nếu bạn muốn chúng được áp dụng vào thực tế. 

Để hỗ trợ kết luận của họ, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các báo cáo, trang tổng quan và các đại diện tương tác khác. Bạn có thể xây dựng các biểu diễn trực quan bằng cách chọn các biểu đồ và đồ thị thích hợp nhất tùy thuộc vào cách diễn giải và quan sát của bạn. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng cái được gọi là "dữ liệu kể chuyện" và biến dữ liệu của bạn thành một câu chuyện hấp dẫn mà bạn có thể chia sẻ với khán giả của mình.

Cách bạn diễn giải và trình bày kết quả của mình thường ảnh hưởng đến hướng đi của công ty bạn. Công ty của bạn có thể quyết định tái cấu trúc, giới thiệu một sản phẩm mới hoặc thậm chí đóng cửa toàn bộ một bộ phận dựa trên thông tin bạn cung cấp. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải trình bày tất cả các sự kiện mà bạn đã thu được theo cách của chúng chứ không ưu tiên hoặc tập trung vào một phần. Trình bày rõ ràng và ngắn gọn về những phát hiện của bạn sẽ cho thấy rằng kết luận của bạn dựa trên sự thật thuần túy và có giá trị khoa học. Điều quan trọng là chỉ ra bất kỳ lỗ hổng hoặc diễn giải dữ liệu nào cần được làm rõ.

# 7. Chấp nhận Flaws của bạn

Chấp nhận sai lầm là bước cuối cùng trong phân tích dữ liệu. Bởi vì phân tích dữ liệu rất khó dự đoán, không có hai dự án nào giống nhau. Sắp xếp thông qua dữ liệu có thể dẫn đến các câu hỏi mới. Bạn có thể cần phải bắt đầu lại. Một cuộc điều tra để tìm hiểu thêm có thể đưa ra những sự thật mới. Phân tích chính của bạn có thể sai hoặc cung cấp cho bạn ý tưởng sai. Và tất cả những điều này có thể là do sự cố với dữ liệu hoặc quy trình.

Đừng để những thất vọng làm bạn nản lòng. Điều rất quan trọng là phải tìm ra những sai lầm và sửa chữa chúng. Phân tích dữ liệu sẽ không thú vị nếu nó dễ dàng. Sai lầm chắc chắn sẽ xảy ra, nhưng hãy học từ chúng. Về cơ bản, đó là cách bạn tiến bộ từ trở thành một người có năng lực phân tích dữ liệu đến một điểm nổi bật.

Quy trình phân tích dữ liệu định tính

Quá trình phân tích dữ liệu định tính chỉ đơn giản là hành động thu thập, tổ chức và giải thích dữ liệu định tính để hiểu được những gì dữ liệu đó đại diện.

Dữ liệu được cho là định tính không phải là số và không được tổ chức theo bất kỳ cách cụ thể nào. Loại dữ liệu định tính phổ biến nhất là văn bản và nó có thể chứa các câu trả lời mở cho các câu hỏi khảo sát hoặc phỏng vấn người dùng. Trong khi đó, dữ liệu định tính cũng có thể bao gồm âm thanh, những bức ảnh, và video.

Đầu vào của phản hồi từ khách hàng thường xuyên được phân tích dữ liệu định tính trong các doanh nghiệp. Và trong giới hạn của cuộc thảo luận này, thuật ngữ “dữ liệu định tính” thường đề cập đến dữ liệu văn bản nguyên văn đến từ các nguồn như lời chứng thực, khiếu nại, tin nhắn trò chuyện, cuộc gặp gỡ với trung tâm hỗ trợ, phỏng vấn khách hàng, ghi chú trường hợp hoặc nhận xét trên mạng xã hội.

Các phương pháp của một quá trình phân tích dữ liệu định tính?

Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu cá nhân của bạn và dữ liệu bạn đã thu thập, bạn có thể chọn từ nhiều phương pháp phân tích dữ liệu sau khi bạn lấy và lưu trữ thông tin. Sau đây là các phương pháp phổ biến nhất mà bạn có thể chọn:

• Phân tích nội dung
• Phân tích tường thuật
• Phân tích diễn ngôn
• Phân tích chuyên đề
• Lý thuyết có cơ sở

Các bước cho Quy trình Phân tích Dữ liệu Định tính

Có năm bước cơ bản đối với quá trình phân tích dữ liệu định tính;

# 1. Thu thập dữ liệu định tính và tiến hành nghiên cứu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong nghiên cứu định tính. Thu thập dữ liệu chỉ là hành động thu thập tất cả dữ liệu của bạn để chuẩn bị cho phân tích. Một tình huống phổ biến là khi chất lượng được phân phối cho một số nguồn

# 2. Kết nối và tổ chức dữ liệu định tính của bạn

Khi hoàn thành bước đầu tiên, bạn đã có tất cả dữ liệu định tính mà mình cần. Tuy nhiên, vẫn còn một vấn đề, và vấn đề đó là cấu trúc dữ liệu. Dữ liệu không có cấu trúc. Cần phải tập hợp tất cả các phản hồi vào một nơi duy nhất trước khi nó có thể được kiểm tra và đưa ra bất kỳ loại giá trị nào.

Bạn sẽ có thể tóm tắt và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu này nhanh hơn nếu tất cả ở cùng một nơi và được đánh giá theo cách nhất quán xuyên suốt.

# 3. Mã hóa các phát hiện nghiên cứu định tính của bạn

Tất cả dữ liệu phản hồi của bạn hiện nằm ở một chỗ. Bảng tính, CAQDAS, kho lưu trữ phản hồi hoặc công cụ phân tích phản hồi mà bạn có thể sử dụng để lưu trữ và phân tích phản hồi. Ở một bước tiếp theo, sau khi cung cấp phản hồi của bạn, bạn sẽ cần viết mã phản hồi để trích xuất thông tin chi tiết hữu ích.

Mã hóa là hành động gắn nhãn và sắp xếp dữ liệu của bạn theo cách mà bạn có thể tìm thấy các chủ đề trong dữ liệu cũng như mối quan hệ giữa các chủ đề này. Phần lớn quy trình này có thể được tự động hóa và hoàn thành cho bạn nếu bạn sử dụng công cụ phân tích phản hồi.

#4. Phân tích dữ liệu của bạn

Phân tích dữ liệu của bạn sẽ dẫn bạn đến những thông tin chi tiết mới. Phần này là nơi bạn bắt đầu giải quyết và trả lời các câu hỏi nghiên cứu mà bạn có. 

Nó liên quan đến việc hiểu dữ liệu. Và đây là tất cả về việc sàng lọc các mã và tìm ra các kết nối quan trọng giữa chúng. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng mỗi thông tin chi tiết là khác nhau và được hỗ trợ bởi bằng chứng đầy đủ.

Nghiên cứu bao gồm việc xác định mức độ mà mỗi mã kết nối với các hồ sơ nhân khẩu học và khách hàng khác nhau, cũng như xác định xem các điểm dữ liệu này có được kết nối theo bất kỳ cách nào hay không.

# 5. Mô tả những phát hiện của bạn trong một báo cáo

Kể câu chuyện là giai đoạn cuối cùng để đánh giá dữ liệu định tính của bạn. Đã đến lúc tập trung kể câu chuyện cho khán giả khi các mã của bạn đã hoàn tất.

Các bên liên quan phải hiểu rõ về nghiên cứu định tính, các phát hiện và thông tin chi tiết trước khi họ có thể đưa ra một lộ trình hành động phù hợp.

Kết luận

Một yếu tố quan trọng của những gì mà hầu hết các nhà nghiên cứu phải trải qua là sắp xếp dữ liệu. Tuy nhiên, thời đại thông tin ngày nay đang khiến ngay cả những nhà nghiên cứu siêng năng nhất cũng phải đối mặt với sự tấn công dữ dội của dữ liệu lấn át mọi nỗ lực.

Quá trình phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm thông tin này thành một dạng chính xác và phù hợp hơn. Nó giúp các nhà nghiên cứu hoàn thành nhiệm vụ của mình dễ dàng hơn.

Quá trình phân tích dữ liệu cũng cung cấp cho các nhà học thuật cả dữ liệu tốt hơn và một phương tiện tốt hơn để kiểm tra và nghiên cứu dữ liệu này.

Câu hỏi thường gặp về quy trình phân tích dữ liệu

Bài viết liên quan

1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG: Top 10 Phương pháp Nghiên cứu Hiệu quả Cho Mọi Doanh nghiệp
2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO: Hướng dẫn Cuối cùng để Dự báo
3. Định nghĩa Dự báo Kinh doanh, Phương pháp, Ví dụ, Loại (Cập nhật)
4. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO: Hướng dẫn Cuối cùng để Dự báo