Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì? Các dạng phân tích dữ liệu
Hình minh họa. Nguồn: intellipaat.com
Phân tích dữ liệu
Khái niệm
Phân tích dữ liệu trong tiếng Anh là Data Analytics.
Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra được kết luận về thông tin đó. Nhiều kĩ thuật và qui trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các qui trình cơ học và thuật toán để xử lí dữ liệu thô về hoạt động tiêu dùng của con người.
Phân tích dữ liệu có thể tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật này. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các qui trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.
Bất kì loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kĩ thuật phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết giúp cải thiện vấn đề. Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian chết và thời gian chờ đợi công việc của các máy để phân tích dữ liệu để lên kế hoạch tốt hơn cho khối lượng công việc để máy có thể hoạt động gần với công suất tối ưu.
Phân tích dữ liệu có nhiều tác dụng ngoài việc chỉ ra các nút thắt và vấn đề trong sản xuất. Ví dụ, các công ty game sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho người chơi để giữ người chơi luôn gắn vào game.
Các dạng phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu được chia thành 4 loại cơ bản:
Phân tích mô tả: Miêu tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt xem trang web đã tăng lên chưa? Doanh số tháng này có lớn hơn tháng trước không?
Phân tích chẩn đoán: Tập trung nhiều hơn vào lí do tại sao một hiện tượng nào đó xảy ra. Điều này yêu cầu dữ liệu đầu vào đa dạng hơn và cần một vài giả thuyết. Thời tiết có tác động đến doanh số bán bia không? Chiến dịch marketing mới nhất có ảnh hưởng đến doanh số không?
Phân tích dự đoán: Cho biết những gì có thể sẽ xảy ra trong thời gian tới. Trong mùa hè nóng lần trước doanh số của chúng ta là bao nhiêu? Có bao nhiêu mô hình thời tiết dự đoán mùa hè năm nay sẽ nóng?
Phân tích đề xuất: Đề xuất những hành động nên thực hiện. Ví dụ, nếu xác suất rằng mùa hè năm nay là nóng được đo theo các mô hình thời tiết mà công ty sử dụng là trên 58%, công ty nên tăng thêm ca tối tại nhà máy bia và thuê thêm một bể bổ sung để tăng sản lượng.
Những đối tượng sử dụng phân tích dữ liệu
Một số lĩnh vực sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành du lịch và khách sạn, các ngành này có lượng khách quay vòng nhanh chóng. Hai ngành này có thể thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra liệu có vấn đề phát sinh không, nếu có thì chúng phát sinh ở đâu và cách khắc phục chúng.
Chăm sóc sức khỏe sử dụng kết hợp khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không cấu trúc rồi sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh chóng.
Tương tự, ngành bán lẻ sử dụng lượng dữ liệu lớn để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua hàng. Các thông tin mà nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, đề xuất sản phẩm và tăng lợi nhuận.
(Theo investopedia)
Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2026 - Summer Summit
Thời gian: 11/06/2026
Địa điểm: L7 West Lake Hanoi by Lotte Hotels, Ballroom tầng 4, 683 Lạc Long Quân, Tây Hồ, Hà Nội
Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit quy tụ đại diện cơ quan quản lý, lãnh đạo ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư, giám đốc phân tích và các chuyên gia kinh tế độc lập, tập trung vào bức tranh vĩ mô, AI & Big Data và chiến lược tìm kiếm Alpha trong nửa cuối năm 2026.
Ba phiên thảo luận chính:
Phiên thảo luận 1: Vĩ mô 2026 - Việt Nam trước các cú sốc từ bên ngoài và cơ hội từ bên trong
Phiên thảo luận 2: AI & Big Data - Từ lợi thế ra quyết định đến thế hệ sản phẩm đầu tư mới
Phiên thảo luận 3: Cơ hội tìm kiếm Alpha trên thị trường chứng khoán và các kênh tài sản phổ biến
Tìm hiểu chương trình tại VIF 2026 Summer Summit.
Tham gia khảo sát "Dự báo của bạn về nửa cuối năm 2026" để có cơ hội nhận vé mời đặc biệt từ Ban Tổ chức.
