Theo một nghiên cứu của NewVantage Partners năm 2023, 91,9% các công ty hàng đầu thế giới khẳng định rằng phân tích dữ liệu là kỹ năng quan trọng hàng đầu. Tuy nhiên, nhiều người cho rằng đây là một kỹ năng phức tạp, đòi hỏi kỹ thuật cao. Trên thực tế, với một góc nhìn dễ tiếp cận hơn, bất kỳ ai cũng có thể ứng dụng hiệu quả phân tích dữ liệu vào công việc của mình. Bài viết này sẽ giới thiệu 4 phương pháp phân tích dữ liệu một cách đơn giản, dễ hiểu, dễ áp dụng và phù hợp với mọi ngành nghề.

Phân tích mô tả giúp tóm tắt lại những gì đã xảy ra trong quá khứ. Mục tiêu của phương pháp phân tích dữ liệu này là làm rõ bức tranh tổng quan, giúp bạn hiểu rõ tình hình hiện tại trước khi tiến hành phân tích chi tiết hơn.

Vì sao phương pháp phân tích dữ liệu này quan trọng?

(1) Phát hiện những điểm bất thường hoặc xu hướng đáng chú ý.

(2) Là bước nền tảng để tiến hành các phân tích sâu hơn.

Ví dụ: Một chủ cửa hàng có thể phân tích lượng khách hàng tuần để biết giờ cao điểm trong ngày. Chẳng hạn như quán cà phê nhận ra thời gian đông khách nhất là từ 8h-10h sáng, họ sẽ tăng cường nhân viên pha chế trong khung giờ này để phục vụ nhanh hơn.

Phân tích chẩn đoán là bước tiếp theo sau khi bạn đã có cái nhìn tổng quan từ phân tích mô tả. Phương pháp phân tích dữ liệu này nhằm đào sâu vào dữ liệu để xác định nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện hoặc hiện tượng bất thường.

Vì sao phương pháp phân tích dữ liệu này quan trọng?

(1) Tìm kiếm cơ hội để khai thác từ các yếu tố tích cực.

(2) Đưa ra cơ sở dữ liệu đáng tin cậy để xây dựng giải pháp phù hợp.

Ví dụ: Doanh số của một cửa hàng giảm 20% trong một tháng. Qua phân tích chẩn đoán, chủ cửa hàng nhận ra khách hàng gặp khó khăn khi điền biểu mẫu địa chỉ giao hàng trên website, dẫn đến việc hủy đơn hàng. Sau khi sửa lỗi, doanh số bắt đầu tăng trở lại.

Phân tích dự báo là phương pháp sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các sự kiện hoặc kết quả có thể xảy ra trong tương lai. Phương pháp phân tích dữ liệu này giúp xác định các xu hướng, nhu cầu, hoặc rủi ro tiềm năng giúp người phân tích ra quyết định hiệu quả hơn.

Vì sao phương pháp phân tích dữ liệu này quan trọng?

(1) Hỗ trợ lập kế hoạch dài hạn, giảm thiểu rủi ro.

(2) Tiết kiệm thời gian và nguồn lực nhờ các dự báo chính xác.

Ví dụ: Ngân hàng dự đoán khách hàng nào có khả năng chậm thanh toán dựa trên lịch sử tín dụng và hành vi chi tiêu. Từ đó ngân hàng có các biện pháp nhắc nhở hoặc điều chỉnh hạn mức tín dụng.

Phân tích khuyến nghị được xem là phương pháp phức tạp nhất, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để đưa ra các hành động tối ưu. Phương pháp phân tích dữ liệu này kết hợp dữ liệu hiện tại và các dự đoán về tương lai để người phân tích đưa ra các hành động cụ thể để đạt được kết quả tốt nhất.

Vì sao phương pháp phân tích dữ liệu này quan trọng?

(1) Tăng khả năng cạnh tranh bằng quyết định nhanh chóng và tối ưu.

(2) Chuyển đổi dữ liệu thành giá trị thực tế, tạo lợi thế kinh doanh.

Ví dụ: Các trang web bán hàng đề xuất sản phẩm phù hợp nhất dựa trên hành vi mua sắm của khách hàng, tăng khả năng chốt đơn.

Để hiểu rõ hơn về các phương pháp phân tích dữ liệu, chúng ta có thể so sánh chúng theo các yếu tố cơ bản: câu hỏi trọng tâm mà mỗi phương pháp hướng đến và ứng dụng thực tế trong công việc. Mỗi phương pháp đóng vai trò khác nhau trong việc giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định chính xác và lập kế hoạch hiệu quả. Dưới đây là bảng so sánh 4 phương pháp:

"Chúng ta đang sống trong thời đại dữ liệu, và khả năng phân tích sẽ là ngôn ngữ của tương lai" - Stephen Hawking

Phân tích dữ liệu không chỉ là công cụ, mà còn là nghệ thuật giúp bạn hiểu quá khứ, làm sáng tỏ hiện tại, và định hình tương lai. Sức mạnh thực sự của dữ liệu không nằm ở những con số khô khan mà ở cách bạn khai thác và ứng dụng chúng để tạo ra giá trị. Đừng chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu - đã đến lúc biến dữ liệu thành những hành động thật sự.

Dù bạn đang là nhân viên, quản lý một doanh nghiệp nhỏ hay một tập đoàn lớn, 4 phương pháp phân tích dữ liệu được trình bày phía trên sẽ trở thành trợ thủ đắc lực, giúp bạn xử lý công việc hiệu quả hơn.