Phân tích dữ liệu là gì? Quy trình và ứng dụng của Data Analytics

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và số hóa, việc xử lý và phân tích dữ liệu là quy trình không thể thiếu giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác, nhanh chóng. Phân tích dữ liệu không chỉ là một khái niệm trừu tượng mà đã trở thành công cụ mạnh mẽ trong việc khai thác thông tin từ các nguồn dữ liệu phong phú. Vậy phân tích dữ liệu là gì? Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu sâu hơn về quá trình và ứng dụng của nó trong bài viết dưới đây.

Phân tích dữ liệu là gì?

Data Analytics hay Phân tích dữ liệu là quá trình khai thác và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và đưa ra quyết định chính xác hơn. Quá trình này bao gồm nhiều bước từ tiếp nhận, phân loại, sàng lọc cho đến xử lý dữ liệu. Dữ liệu khi mới thu thập thường rời rạc và khó sử dụng nhưng khi được phân tích đúng cách, nó có thể cung cấp cái nhìn toàn diện về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và hiệu quả vận hành.

Phân tích dữ liệu giờ đây không chỉ là một lợi thế cạnh tranh, mà còn là chìa khóa để doanh nghiệp thích nghi và dẫn đầu trong môi trường kinh doanh đầy biến động.

Ngoài ra, khi tìm hiểu về khái niệm phân tích dữ liệu là gì, bạn sẽ bắt gặp khai khái niệm con: Data Analytics và Data Analysis. Trong đó, Data Analysis được hiểu là hoạt động phân tích dữ liệu cơ bản, dựa trên những tập dữ liệu có sẵn, từ đó tìm ra các mẫu, xu hướng,... 

Vậy Data Analytics là gì? Và nó có điểm gì khác biệt so với Data Analysis. Trên thực tế thì Data Analytics (Khoa học phân tích dữ liệu) là một lĩnh vực rộng hơn, sử dụng các công cụ, công nghệ, và kỹ thuật phức tạp hơn như AI, Machine Learning, Big Data để xử lý một lượng lớn dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán, đề xuất. Như vậy, có thể tạm hiểu Data Analysis là một tập con nằm trong Data Analytics.

Các phương pháp phân tích dữ liệu

Doanh nghiệp có thể chọn các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và loại dữ liệu đang xử lý:

Phân tích mô tả hay Prescriptive Analytics

Phân tích mô tả là giai đoạn đầu tiên và cơ bản nhất của phân tích dữ liệu, tập trung vào tóm tắt và diễn giải dữ liệu để làm rõ bức tranh tổng quan về những gì đã xảy ra. Cụ thể, phương pháp sẽ sử dụng thống kê để mô tả lại dữ liệu cũ, từ đó giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về sự việc xảy ra và khắc phục chúng trong tương lai. Các doanh nghiệp thường sử dụng phương pháp này để lập các báo cáo hàng ngày, tuần hoặc tháng, từ đó nắm bắt các xu hướng và hiệu suất hoạt động. 

Chẳng hạn, việc theo dõi doanh thu hàng tháng hay số lượng sản phẩm bán ra giúp doanh nghiệp nhận biết đâu là giai đoạn tăng trưởng hoặc suy thoái. Phân tích mô tả tuy không đưa ra giải pháp cụ thể nhưng là nền tảng để xây dựng các bước phân tích sâu hơn, giúp doanh nghiệp nắm bắt được tình hình kinh doanh hiện tại và dễ dàng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Phân tích chẩn đoán hay Diagnostic Analytics

Khi tìm hiểu về Data analysis là gì, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp khái niệm Phân tích chẩn đoán. Phương pháp phân tích này không chỉ đơn thuần mô tả dữ liệu mà còn đi sâu vào việc tìm hiểu nguyên nhân đằng sau mỗi kết quả. Bằng cách áp dụng thống kê và các mô hình phân tích, phương pháp này không chỉ giúp phát hiện các yếu tố quan trọng mà còn giúp xác định những sự cố hay biến động bất thường. 

Phân tích chẩn đoán thường sử dụng một số mô hình phân tích sau: 

• Phân tích biểu đồ (Chart analysis): Giúp trực quan hóa dữ liệu để nhận diện sự phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến số 
• Phân tích nguyên nhân (Root cause analysis): Đi sâu vào các yếu tố tác động chính, giúp doanh nghiệp tìm ra các biện pháp khắc phục vấn đề  
• Phân tích biểu hiện (Pattern analysis): Nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó dự đoán trước các biến động trong tương lai
• Phân tích biến thiên (Variance analysis): Đánh giá sự khác biệt và biến thiên giữa các yếu tố trong dữ liệu, từ đó điều chỉnh chiến lược phù hợp 

Ví dụ, nếu một chiến dịch marketing không mang lại kết quả như mong đợi, phân tích chẩn đoán sẽ giúp doanh nghiệp “chẩn đoán” các nguyên nhân có thể khiến cho chiến dịch thất bại. Bạn có thể bắt đầu từ việc so sánh với các chiến dịch trước đó, lắng nghe phản hồi từ khách hàng hoặc đánh giá tác động của đối thủ cạnh tranh. 

Hoặc khi một bệnh viện nhận thấy nhiều bệnh nhân mắc cùng một triệu chứng hơn bình thường. Bằng cách xem xét sâu hơn dữ liệu, bệnh viện có thể thấy rằng nhiều người trong số họ có cùng triệu chứng, từ đó bệnh viện có thể phân tích và chẩn đoán nguyên nhân dẫn tới bệnh. Nhìn chung, phân tích chẩn đoán chính là chìa khóa kết nối giữa dữ liệu cũ và những giải pháp cải thiện trong tương lai.

Phân tích dự đoán hay Predictive Analytics

Phân tích dự đoán tập trung vào việc sử dụng các mô hình thống kê, học máy (machine learning) và thuật toán để dự đoán xu hướng hoặc kết quả trong tương lai. Các doanh nghiệp thường áp dụng phương pháp này để dự đoán nhu cầu thị trường, hành vi khách hàng hoặc xác định rủi ro tiềm ẩn. 

Trong thực tế, các công ty thương mại điện tử có thể phân tích dữ liệu mua sắm để dự đoán sản phẩm nào sẽ bán chạy trong mùa lễ hội sắp tới. Bằng cách dự đoán trước, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch tồn kho, chiến lược quảng cáo và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, đồng thời gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Phân tích khám phá hay Exploratory Analytics

Phân tích khám phá dữ liệu giúp làm rõ cấu trúc dữ liệu, tìm ra các mối liên hệ và phát hiện lỗi hoặc điểm bất thường. Quá trình này cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu, từ đó đưa ra các giả thuyết và giải pháp cho những vấn đề cụ thể. 

Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho các bước phân tích nâng cao như máy học và mô hình dự báo. Việc phát hiện sớm các lỗi và xác định tham số quan trọng giúp giảm thiểu rủi ro sai sót, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả cho các mô hình. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu, đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng hơn.

Phân tích đề xuất hay Prescriptive Analytics

Phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp không chỉ dự đoán điều gì có thể xảy ra mà còn đưa ra các khuyến nghị cụ thể về hành động nên thực hiện để đạt được kết quả mong muốn. Phương pháp này sử dụng các mô hình toán học, mô phỏng và thuật toán tối ưu hóa để cung cấp giải pháp cho các vấn đề phức tạp.

Một số kĩ thuật phân tích dữ liệu cơ bản

Để hiểu rõ hơn về Phân tích dữ liệu là gì, cùng VNPT AI điểm qua một số kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản mà doanh nghiệp thường sử dụng dưới đây:

Phân tích hồi quy hay Regression analysis

Phân tích hồi quy được dùng để xác định mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập và biến phụ thuộc. Kỹ thuật này giúp dự đoán xu hướng và tìm hiểu tác động của các yếu tố khác nhau đến kết quả, như ảnh hưởng của giá cả đến doanh số bán hàng.

Phân tích nhân tố hay Factor analysis

Phân tích nhân tố là phương pháp giúp xác định và làm rõ mối quan hệ giữa các biến dữ liệu bằng cách tìm ra những nhân tố chung ẩn sau các biến này. Phương pháp này giúp giảm bớt số lượng biến cần phân tích, từ đó đơn giản hóa dữ liệu và làm rõ các yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.

Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Kỹ thuật này tập trung vào việc phân tích dữ liệu theo thời gian để nhận diện xu hướng, mùa vụ và các mô hình thay đổi trong tương lai. Đây là công cụ quan trọng để dự đoán doanh số, quản lý hàng tồn kho và lên kế hoạch dài hạn cho doanh nghiệp.

Thống kê mô tả (Descriptive statistics)

Thống kê mô tả là phương pháp phân tích dữ liệu nhằm tóm tắt, sắp xếp và diễn giải thông tin từ tập dữ liệu. Thay vì đưa ra dự đoán hay suy luận, thống kê mô tả tập trung vào việc phản ánh bức tranh tổng quan về dữ liệu thông qua các con số, bảng biểu và đồ thị trực quan.

Suy luận thống kê còn được gọi là Inferential statistics

Phương pháp suy luận thống kê được triển khai nhằm rút ra kết luận hoặc dự đoán về một tổng thể lớn dựa trên dữ liệu mẫu. Khác với thống kê mô tả chỉ tóm tắt và trình bày dữ liệu hiện có, suy luận thống kê cho phép doanh nghiệp ước lượng, kiểm định giả thuyết và đưa ra quyết định mang tính khái quát.

Phân tích cụm hay Clustering analysis

Phân tích cụm là kỹ thuật phân tích dữ liệu dùng để nhóm các đối tượng hoặc điểm dữ liệu có đặc điểm tương đồng vào cùng một cụm. Mục tiêu của phương pháp này là khám phá các cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu và phân loại các đối tượng mà không cần thông tin trước về nhãn hoặc nhóm cụ thể.

Phân tích phân loại (Classification analysis)

Phân tích phân loại là phương pháp trong học máy (machine learning) dùng để phân loại các đối tượng vào các nhóm hoặc lớp khác nhau dựa trên các đặc điểm hoặc thuộc tính của chúng. Mục tiêu của phân tích phân loại là xây dựng một mô hình có khả năng phân loại dữ liệu mới vào các nhóm đã được xác định trước, dựa trên các dữ liệu huấn luyện có sẵn.

Phân tích văn bản (Text analysis)

Kỹ thuật phân tích văn bản là một phần quan trọng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp trích xuất thông tin chi tiết và giá trị từ dữ liệu văn bản. Phương pháp này không chỉ giúp phân loại văn bản mà còn cung cấp những hiểu biết sâu sắc về nội dung và thể hiện cảm xúc ẩn sau các văn bản.

Phân tích thành phần chính (Principal component analysis)

Phân tích thành phần chính là kỹ thuật giúp giảm bớt số lượng biến trong dữ liệu mà vẫn giữ lại những thông tin quan trọng. Nó chuyển các biến có mối quan hệ với nhau thành những biến mới, không còn tương quan, gọi là thành phần chính. Phương pháp này giúp làm đơn giản hóa dữ liệu, đồng thời cải thiện khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp dễ dàng tìm ra các mẫu và xu hướng quan trọng.

Phát hiện bất thường (Anomaly detection)

Anomaly detection cũng là một phương pháp phân tích dữ liệu quan trọng. Phát hiện bất thường là quá trình xác định các mẫu hoặc điểm dữ liệu không phù hợp hoặc khác biệt so với phần còn lại của dữ liệu. Những điểm dữ liệu này có thể là kết quả của các sự kiện hiếm gặp, lỗi trong dữ liệu, hoặc những sự thay đổi đáng chú ý trong hệ thống. Phát hiện bất thường được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như bảo mật mạng, giám sát hệ thống, kiểm tra chất lượng sản phẩm và tài chính.

Khai phá dữ liệu (Data mining)

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá những mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ một tập hợp dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy và cơ sở dữ liệu. Mục tiêu của khai phá dữ liệu là tìm ra những mối quan hệ ẩn giữa các dữ liệu, giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định, dự đoán xu hướng trong tương lai và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Học máy và học sâu (Machine learning and Deep learning)

Các thuật toán học máy và học sâu ngày càng trở nên quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và mô hình hóa dự đoán, phân loại và hồi quy. Các phương pháp này không chỉ giúp phân tích dữ liệu mà còn tạo ra các mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác và nhanh chóng. Những thuật toán này đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành công nghiệp.

Geographic Information Systems (GIS) analysis

Phương pháp này là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu có liên quan đến vị trí, nhằm giúp đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề về không gian. Hệ thống GIS kết hợp thông tin vị trí, bản đồ và các dữ liệu khác để tạo ra các mô hình và phân tích giúp hiểu rõ hơn về các hiện tượng và xu hướng liên quan đến không gian.

Quy trình phân tích dữ liệu

Để hiểu rõ hơn về Phân tích dữ liệu là gì và nó hoạt động như thế nào, bạn đọc cần nắm được những bước phân tích dữ liệu chính sau đây:

Xác định vấn đề

Xác định mục tiêu phân tích là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình phân tích dữ liệu. Trước khi bắt đầu, bạn cần hiểu rõ vấn đề mình muốn giải quyết và câu hỏi nghiên cứu cụ thể. Việc xác định câu hỏi sẽ giúp bạn thu hẹp phạm vi phân tích và tập trung vào các yếu tố quan trọng, từ đó có thể lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp. 

Bên cạnh đó, bạn cũng cần xác định mục đích cuối cùng của phân tích, chẳng hạn như tối ưu hóa chiến lược marketing, dự đoán xu hướng hay cải thiện quy trình kinh doanh.

Thu thập dữ liệu

Doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu nội bộ, khảo sát khách hàng, dữ liệu từ mạng xã hội, hoặc các công cụ phân tích trực tuyến. Việc xác định nguồn dữ liệu đúng đắn giúp đảm bảo tính liên quan và độ chính xác của dữ liệu thu thập. Khi thu thập dữ liệu, bạn cũng cần lưu ý đến các yêu cầu cụ thể của vấn đề nghiên cứu để đảm bảo dữ liệu phục vụ tốt nhất cho mục đích phân tích.

Xử lý và Làm sạch dữ liệu

Làm sạch và xử lý dữ liệu là bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu bạn sử dụng trong các bước phân tích sau là chính xác, hợp lệ và sẵn sàng cho các mô hình phân tích. Dữ liệu thô thường chứa nhiều vấn đề như thiếu sót, sai lệch, hoặc dữ liệu không hợp lệ. Vì vậy, bước làm sạch và tiền xử lý giúp loại bỏ các vấn đề này và chuẩn bị dữ liệu một cách hiệu quả.

Quá trình xử lý dữ liệu bao gồm các bước sau:

• Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo các giá trị dữ liệu có định dạng và đơn vị đo lường nhất quán.
• Biến đổi dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu dạng văn bản thành số hoặc các dạng dễ hiểu khác.
• Làm sạch dữ liệu không nhất quán: Sửa chữa các lỗi dữ liệu và đồng nhất hóa các giá trị.
• Loại bỏ dữ liệu dư thừa: Loại bỏ các phần dữ liệu không liên quan hoặc không cần thiết cho phân tích.
• Kiểm tra tính nhất quán và phạm vi dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu không có mâu thuẫn giữa các trường thông tin.

Phân tích dữ liệu

Tùy thuộc vào mục tiêu và dữ liệu, bạn sẽ chọn các phương pháp phân tích phù hợp, chẳng hạn như học máy, phân tích thống kê, phân tích hồi quy, phân tích phân loại,... 

Trực quan hoá dữ liệu và đưa ra kết luận

Trực quan hóa dữ liệu giúp biến các thông tin phức tạp thành những biểu đồ, đồ thị dễ nhìn, từ đó giúp người xem nhận ra các xu hướng và mối quan hệ giữa các yếu tố. Ví dụ như biểu đồ cột, đồ thị phân tán hay bản đồ nhiệt có thể làm rõ các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. 

Sau khi trực quan hóa, bước tiếp theo là rút ra kết luận từ những gì đã phân tích nhằm trả lời các câu hỏi đã đặt ra từ đầu và hỗ trợ ra quyết định. Kết hợp trực quan hóa và kết luận giúp dữ liệu trở nên dễ hiểu và có giá trị thực tiễn trong việc hỗ trợ các quyết định chiến lược.

Các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu

Khi tìm hiểu về phân tích dữ liệu là gì trên các công cụ tìm kiếm hiện nay, bạn sẽ thấy có rất nhiều công cụ để hỗ trợ cho hoạt động này. Cụ thể, một số công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất hiện nay có thể kể đến như:

Power BI

Là công cụ do Microsoft phát triển, Power BI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu chỉ với một vài thao tác đơn giản. Với công cụ này, người dùng có thể kết nối và sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra các báo cáo và dashboard trực quan để hỗ trợ ra quyết định. Power BI cung cấp các tính năng mạnh mẽ như tạo biểu đồ, bảng điều khiển tương tác, và khả năng khám phá dữ liệu chi tiết. 

Công cụ này rất dễ sử dụng, có thể tích hợp với các sản phẩm khác của Microsoft như Excel và Azure, giúp tổ chức quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn. Power BI phù hợp với nhiều doanh nghiệp, từ nhỏ đến lớn, và hỗ trợ người dùng truy cập thông tin dựa trên dữ liệu nhanh chóng và chính xác.

Excel

Là một phần mềm bảng tính thuộc bộ Microsoft Office, Excel được sử dụng phổ biến trong các tác vụ tính toán, phân tích dữ liệu và trực quan hóa thông tin. Excel cho phép người dùng tạo và làm việc với bảng tính, thực hiện các phép toán, tính toán phức tạp, và phân tích dữ liệu thông qua các công thức, hàm, và công cụ thống kê. 

Ngoài ra, Excel cũng cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, đồ thị và bảng pivot, giúp người dùng dễ dàng trình bày và phân tích dữ liệu. Đây là công cụ rất hữu ích cho các doanh nghiệp và cá nhân trong việc quản lý thông tin và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, được biết đến bởi cú pháp đơn giản, dễ học và áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ phát triển phần mềm đến phân tích dữ liệu và học máy. Python có cú pháp đơn giản và dễ hiểu, giúp người lập trình nhanh chóng tạo ra các ứng dụng, script tự động và giải quyết các bài toán phức tạp.

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, Python rất mạnh mẽ nhờ vào các thư viện hỗ trợ như Pandas, NumPy, Matplotlib và Scikit-learn. Các thư viện này cung cấp các công cụ để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như triển khai các mô hình học máy. Python cũng được sử dụng nhiều trong phát triển web, trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa và khoa học dữ liệu.

Zoho Analytics

Zoho Analytics là một công cụ phân tích dữ liệu và báo cáo trực tuyến được phát triển bởi Zoho. Nó cho phép người dùng dễ dàng kết nối và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu, ứng dụng web, hoặc các tệp dữ liệu, để tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển (dashboard) trực quan và tương tác. Zoho Analytics cung cấp nhiều tính năng mạnh mẽ như phân tích dữ liệu, trực quan hóa, lập báo cáo tự động, và chia sẻ thông tin trong tổ chức.

Tableau

Tableau là một trong các phần mềm phân tích dữ liệu và trực quan hóa thông tin mạnh mẽ, giúp người dùng dễ dàng chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các báo cáo và biểu đồ trực quan, dễ hiểu. Với giao diện kéo và thả, Tableau giúp người dùng không cần phải có kỹ năng lập trình vẫn có thể tạo ra các báo cáo chi tiết và biểu đồ đẹp mắt. Tableau được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp như tài chính, marketing, y tế và giáo dục, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

Ứng dụng thực tế của phân tích xử lý dữ liệu

Phân tích và xử lý dữ liệu có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, ví dụ như:

• Marketing: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và thói quen của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược marketing phù hợp, phân đoạn khách hàng hiệu quả và dự đoán được xu hướng tiêu dùng.
• Quản lý tài chính: Phân tích tài chính giúp theo dõi tình hình tài chính của doanh nghiệp, từ doanh thu, chi phí đến lợi nhuận. Điều này giúp phát hiện các cơ hội đầu tư, quản lý rủi ro và tối ưu hóa ngân sách.
• Dự báo và lập kế hoạch: Phân tích dữ liệu giúp dự báo các xu hướng trong tương lai như nhu cầu thị trường hoặc sự thay đổi của nền kinh tế. Việc này giúp các tổ chức chuẩn bị kế hoạch dài hạn và ra quyết định chiến lược.
• Quản lý chuỗi cung ứng: Phân tích dữ liệu trong chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình vận hành, từ quản lý kho bãi đến tối ưu hóa lộ trình giao hàng, từ đó giảm chi phí và nâng cao hiệu quả công việc.
• Chăm sóc sức khỏe: Phân tích dữ liệu y tế giúp các tổ chức cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân và nghiên cứu thuốc mới. Các công cụ phân tích cũng giúp dự đoán các dịch bệnh và tối ưu hóa các hoạt động trong bệnh viện.
• Phát triển sản phẩm và dịch vụ: Dữ liệu từ khách hàng giúp doanh nghiệp phát triển các sản phẩm mới, cải thiện dịch vụ và điều chỉnh các chiến lược phát triển để đáp ứng nhu cầu người tiêu dùng.

Lời kết:

Bài viết trên của VNPT AI đã giải thích “Phân tích dữ liệu là gì?”, đồng thời giải đáp về quy trình và phương pháp hỗ trợ doanh nghiệp xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Tóm lại, phân tích dữ liệu là một công cụ không thể thiếu trong việc ra quyết định, tối ưu hóa quy trình công việc và phát triển chiến lược trong các lĩnh vực khác nhau. Việc hiểu và áp dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả sẽ giúp tổ chức hoặc cá nhân khai thác tối đa giá trị từ những nguồn thông tin hiện có. Trong tương lai, phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của mọi ngành nghề và lĩnh vực.