Cách phân tích dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng để giúp các nhà phân tích nghiên cứu, khám phá sâu sắc nguồn dữ liệu thô. Đối mặt với khối lượng lớn dữ liệu hiện nay, khả năng biến đổi thông tin này thành những kết luận hữu ích đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về các phương pháp và kỹ thuật phân tích. Tham khảo bài viết dưới đây để được cung cấp chi tiết các phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.
Nếu bạn gặp khó khăn trong việc áp dụng các cách phân tích dữ liệu trong công việc và đôi khi xảy ra những lỗi sai trong quá trình phân tích. Đừng lo lắng hãy liên hệ với các chuyên gia Data Analyst giàu kinh nghiệm tại ứng dụng Askany để được hỗ trợ tư vấn toàn diện nhất.
Phân tích cụm
Phân tích cụm (Cluster analysis) là quá trình nhóm các phần dữ liệu có đặc điểm tương đồng với nhau. Vì không có biến đích cụ thể khi phân nhóm, phương pháp này thường được áp dụng để khám phá các mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu hoặc cung cấp bối cảnh bổ sung cho một tập dữ liệu.
Trong lĩnh vực kinh doanh và marketing, các doanh nghiệp thường sử dụng phân tích cụm để nhóm các đối tượng khách hàng dựa trên các yếu tố như nhân khẩu học, hành vi mua hàng, và khả năng tài chính. Mục tiêu là mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng dựa trên nhu cầu và sở thích của họ, đồng thời đảm bảo tối ưu hóa nguồn lực vận hành của doanh nghiệp.
>> Tham khảo thêm: RFM là gì? Vai trò của phân tích RFM đối với doanh nghiệp
Phân tích nhóm
Phương pháp này sử dụng dữ liệu lịch sử để so sánh và kiểm tra một phân khúc cụ thể về hành vi của người dùng, sau đó nhóm chúng lại với những phân khúc khác có đặc điểm tương đồng. Bằng cách này, bạn có thể hiểu rõ nhu cầu của người tiêu dùng, thậm chí là nhóm đối tượng mục tiêu có quy mô lớn hơn.
Ứng dụng của phân tích nhóm giúp các Marketers hiểu rõ tác động của chiến dịch đối với các nhóm khách hàng cụ thể. Ví dụ, nếu bạn triển khai một chiến dịch email để khuyến khích khách hàng đăng ký trang web và tạo hai phiên bản chiến dịch với các thiết kế, CTA (Call to action), và nội dung quảng cáo khác nhau, bạn có thể sử dụng phân tích nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong thời gian dài và hiểu rõ loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng đăng ký, mua hàng hoặc tương tác theo các cách khác nhau.
Phân tích hồi quy
Hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để đánh giá tác động đến giá trị của biến phụ thuộc khi một (hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội) thay đổi hoặc duy trì. Thông qua sự hiểu biết về mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán kết quả có thể xảy ra để đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.
>> Tham khảo thêm: Percentile là gì? Cách tính Percentile chính xác, chi tiết
Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố, còn được biết đến như “giảm chiều dữ liệu” (dimension reduction), mô tả sự biến thiên của những biến tương quan thông qua việc quan sát chúng thông qua một số biến nhân tố ít hơn được gọi là nhân tố. Mục đích là phát hiện các biến tiềm ẩn độc lập.
Ví dụ về phương pháp này có thể là đánh giá của khách hàng về một sản phẩm. Ban đầu, đánh giá được xác định dựa trên nhiều biến như màu sắc, hình dạng, chất liệu, thoải mái, cửa hàng, và tần suất sử dụng. Trong trường hợp này, danh sách các biến có thể rất dài tùy thuộc vào những yếu tố bạn quan tâm. Do đó, phân tích nhân tố tạo ra một hình dung tổng quan bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, chẳng hạn như việc nhóm các biến màu sắc, chất liệu, chất lượng và xu hướng thành một biến tiềm ẩn về thiết kế.
Phân tích thuộc tính
Phân tích thuộc tính thường được áp dụng trong các cuộc khảo sát để hiểu cách người dùng đánh giá các đặc tính khác nhau của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ, khi nói đến quá trình mua sắm, một số khách hàng có thể chú ý đến giá cả, trong khi những người khác có thể quan tâm đến tính năng hoặc tính bền vững của sản phẩm. Bằng cách sử dụng phân tích thuộc tính, các doanh nghiệp có thể xác định chiến lược về giá cả, các tùy chọn đóng gói sản phẩm, dịch vụ, và nhiều yếu tố khác để đáp ứng mong muốn và ưu tiên của đối tượng khách hàng.
>> Tham khảo thêm: Data Cleaning là gì? 5 bước làm sạch dữ liệu đơn giản, hiệu quả
Trên đây là 5 cách phân tích dữ liệu được áp dụng phổ biến trong lĩnh vực Data Analyst. Hy vọng bài viết đã giúp bạn có thêm nhiều thông tin hữu ích liên quan đến ngành này. Ngoài ra, bạn cùng có thể trực tiếp tìm đến các chuyên gia Data Analyst đã có nhiều năm kinh nghiệm tại Askany để hỗ trợ tư vấn thêm các phương pháp phân tích khác hoặc giải đáp bất kỳ thắc mắc liên quan nào.
