Phân tích dữ liệu trong sản xuất và công nghiệp sẽ giúp công ty chọn kênh phân phối tốt nhất, dự đoán doanh số bán hàng hoặc hao mòn thiết bị. Hiện nay, có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu và bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn những công cụ phân tích dữ liệu hữu hiệu mà sinh viên cần biết.
Dữ liệu rất quan trọng đối với các lĩnh vực kinh doanh, khoa học, giáo dục và y học khác nhau, nó giúp đưa ra quyết định và lập kế hoạch kinh doanh. Ví dụ, trong thương mại, phân tích dữ liệu giúp hiểu sản phẩm nào sẽ phổ biến, cách sắp xếp sản phẩm để khơi dậy sự quan tâm lớn nhất của khách hàng. Tùy thuộc vào mục tiêu cần đạt được trong quá trình phân tích dữ liệu, có một số loại phân tích chính.
Phân tích sản phẩm
Phân tích sản phẩm thu thập dữ liệu giúp nghiên cứu hành vi của người dùng trong quá trình tương tác của họ với sản phẩm. Ví dụ, điều quan trọng là nhà sản xuất phải biết tần suất sản phẩm của mình được sử dụng, những vấn đề phát sinh trong quy trình này và những lợi ích mà khách hàng nhận được từ nó. Khi thu thập và phân tích dữ liệu này, nhà sản xuất sẽ có cái nhìn tổng quan về cách người dùng tương tác với sản phẩm, từ đó có thể điều chỉnh, cải tiến và tối ưu hóa để đáp ứng nhu cầu và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
Phân tích tiếp thị
Đây là điều cần thiết để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo. Các phân tích tiếp thụ thu thập dữ liệu từ các kênh quảng cáo và CRM. Nó được sử dụng để xác định người dùng đến từ chiến dịch quảng cáo nào, có mua sản phẩm hay không, v.v. Công việc này, giúp tiếp cận lý do mua hoặc không mua sản phẩm, ngân sách cần thiết cho một chiến dịch quảng cáo, những gì cần phải được thay đổi trên trang web, trong công việc của bộ phận bán hàng hoặc hậu cần.
Phân tích BI (Business Intelligence Analytics)
Nó là cần thiết để thu thập, lưu trữ, phân tích, xử lý và trực quan hóa tất cả các dữ liệu mà công ty có. Phân tích BI giúp thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, phát triển và xác nhận các giả thuyết và mô hình hóa các giải pháp khả thi. Các công ty sử dụng phân tích BI có thể phân tích chi phí hoạt động, dự báo doanh thu, phân khúc đối tượng mục tiêu theo các tiêu chí khác nhau, v.v. Dữ liệu được sử dụng để phân tích không thể được thu thập, lưu trữ và xử lý thủ công, vì vậy các nhà phân tích sử dụng các công cụ đặc biệt.
Đối với từng dạng phân tích dữ liệu, người phân tích sẽ lựa chọn những công cụ đặc thù, chịu trách nhiệm cho việc xử lý dữ liệu theo cách riêng biệt
Công cụ dùng thu thập và lưu trữ dữ liệu
Công cụ sử dụng để thu thập và lưu trữ dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của mọi công ty, mỗi công ty đều có cơ sở dữ liệu riêng. Trong một, nó có thể là bảng tính Excel, Oracle hoặc MySQL. Mục đích của các công cụ kinh doanh thông minh này là lưu trữ một lượng lớn dữ liệu và truy xuất nó một cách nhanh chóng. Các cơ sở dữ liệu mạnh mẽ này có khả năng xử lý và lưu trữ lượng lớn bản ghi, hiệu suất cao và khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Công cụ dùng phân tích dữ liệu
Để dữ liệu được thu thập hiệu quả, các dữ liệu cần được đưa ra khỏi cơ sở dữ liệu và phân tích theo các tiêu chí nhất định bằng các chương trình khác nhau. Một trong những công cụ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu là Jupyter Notebook. Đây là một môi trường làm việc tích hợp, cho phép người dùng kết hợp mã lập trình, văn bản mô tả và kết quả của mã vào cùng một tài liệu tương tác. Điều này tạo điều kiện thuận lợi để thực hiện phân tích dữ liệu từ việc trực quan hóa đến xử lý số liệu phức tạp.
Công cụ dùng trực quan hóa dữ liệu
Thông tin thu được sau khi phân tích dữ liệu nên được trình bày dưới dạng thuận tiện và dễ hiểu. Để tạo biểu đồ và báo cáo trực quan, các chương trình và dịch vụ trực quan hóa được sử dụng. Những cái đơn giản bao gồm Power Point hoặc Miro. Điểm mạnh của Miro là khả năng làm việc nhóm, cho phép đồng thời tương tác và chia sẻ ý tưởng trên cùng một bảng. Mặc dù không phải công cụ phân tích dữ liệu chính, nhưng Miro cung cấp một nền tảng linh hoạt để làm việc và hiển thị dữ liệu một cách trực quan. Các công cụ phân tích phức tạp hơn bao gồm Tableau và Power BI.
Công cụ dùng dự đoán dữ liệu
Những công cụ như vậy là cần thiết để dựa trên kinh nghiệm đã và đang có, các công ty có thể đưa ra quyết định thành công trong tương lai, tạo ra các mô hình hành vi của khách hàng, đưa ra dự báo nhu cầu hàng ngày cho một nhóm hàng hóa nhất định, v.v. Để tạo ra các dự báo đáng tin cậy, các chuyên gia sử dụng các công cụ phân tích chính: ngôn ngữ lập trình Python, R và các ngôn ngữ khác.
Bên cạnh đó, còn có các công cụ phân tích dữ liệu miễn phí: Máy tính xách tay Jupyter, SQL, R, Dbeaver, Tableau, Power BI, Excel, SAS, Python và các thư viện (Matplotlib, Pandas, Keras, Numpy),…v.v. Việc phân loại và ứng dụng những công cụ tương ứng sẽ giúp tối ưu hoá quá trình phân tích dữ liệu, đạt hiệu quả cao trong công việc.
Giảng viên Chu Thị Ngân
Bộ môn Công nghệ thông tin
Trường Cao đẳng FPT Mạng cá cược bóng đá cơ sở Hà Nội
