Statistical Analysis là gì? Phương pháp và ứng dụng phổ biến

Trong bối cảnh khối lượng dữ liệu toàn cầu ngày càng đồ sộ và có thể lên tới 175 zettabyte vào năm 2025, Statistical analysis (phân tích thống kê) trở thành một công cụ quan trọng để biến kho dữ liệu khổng lồ đó thành thông tin có giá trị. Vậy statistical analysis là gì và tại sao nó lại được ví như chìa khóa của các quyết định kinh doanh hiện nay? Trong bài viết này VNPT AI sẽ giúp bạn hiểu rõ về khái niệm phân tích thống kê, các phương pháp phổ biến cũng như cách mà chúng ta có thể tận dụng chúng để đưa ra quyết định chính xác hơn, nhanh chóng hơn.

Statistical Analysis là gì?

Statistical Analysis (phân tích thống kê) là quá trình sử dụng các phương pháp toán học và thống kê để tổ chức, phân tích và diễn giải dữ liệu. Mục tiêu của phân tích thống kê là giúp rút ra những kết luận hợp lý từ dữ liệu thu thập được, qua đó hỗ trợ người dùng ra quyết định chính xác, có căn cứ hơn. 

Phân tích thống kê là quá trình thu thập, tổ chức, phân tích và diễn giải dữ liệu bằng các phương pháp thống kê để rút ra những kết luận và xu hướng có ý nghĩa. Mục tiêu của phân tích thống kê giúp rút ra kết luận hợp lý từ dữ liệu, hỗ trợ người dùng ra quyết định chính xác, có căn cứ.

Các phương pháp chính trong Statistical Analysis

Trong statistical analysis thường sử dụng một số phương pháp phân tích như:

ANOVA (Phân tích phương sai)

ANOVA (Analysis of Variance) là một phương pháp phân tích thống kê được sử dụng để so sánh trung bình giữa hai hoặc nhiều nhóm dữ liệu khác nhau. Phương pháp này giúp chúng ta kiểm tra xem liệu có sự khác biệt đáng kể về giá trị trung bình giữa các nhóm hay không. Cụ thể, ANOVA phân tích sự biến thiên trong dữ liệu và so sánh mức biến thiên giữa các nhóm với mức biến thiên trong mỗi nhóm. Nếu sự khác biệt giữa các nhóm lớn hơn sự biến thiên trong nhóm thì sự khác biệt đó cần được lưu ý. ANOVA thường được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học và thử nghiệm sản phẩm.

Kiểm định giả thuyết

Đây là phương pháp giúp kiểm tra xem một sự khác biệt trong dữ liệu có thật sự đáng kể hay chỉ là do ngẫu nhiên. Ví dụ: Doanh số có tăng lên nhờ chiến dịch quảng cáo không? Người dùng có thích phiên bản mới của ứng dụng hơn hay không?... 

Kiểm định giả thuyết sẽ tiến hành so sánh hai giả thuyết: giả thuyết gốc (cho rằng không có sự thay đổi) và giả thuyết đối (cho rằng có sự thay đổi). Dựa trên dữ liệu thu thập, ta sẽ tính toán để xác định xem sự khác biệt có đủ lớn để bác bỏ giả thuyết gốc hay không. Nếu sự khác biệt đủ lớn, ta sẽ bác bỏ giả thuyết gốc và kết luận rằng có sự thay đổi. Nếu không, ta sẽ giữ nguyên giả thuyết ban đầu và cần thêm dữ liệu để kiểm tra lại.

Kiểm định giả thuyết thường được sử dụng trong các trường hợp như đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing, nghiên cứu y tế, thử nghiệm sản phẩm mới, phân tích dữ liệu xã hội và nghiên cứu khoa học. 

Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian là phương pháp thống kê dùng để phân tích dữ liệu được thu thập theo các khoảng thời gian liên tiếp. Mục tiêu của phương pháp này là tìm ra các mô hình, xu hướng và sự thay đổi theo mùa trong dữ liệu. Phương pháp phân tích chuỗi thời gian thường sử dụng các kỹ thuật phổ biến như: 

• Phân tích xu hướng: Xác định các xu hướng dài hạn trong dữ liệu.
• Phân tích mùa vụ: Chia dữ liệu thành các thành phần mùa vụ, xu hướng và phần dư (phần dư là biến động ngẫu nhiên, phần còn lại sau khi loại bỏ yếu tố xu hướng và mùa vụ)
• Dự báo: Sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và xu hướng có thể xảy ra, từ đó đưa dự đoán trong tương lai.

Regression Analysis (Phân tích hồi quy)

Phân tích hồi quy - Regression Analysis dùng phân tích dữ liệu sử dụng toán học để xác định mối quan hệ giữa một yếu tố kết quả (như "có" hoặc "không") và các yếu tố đầu vào. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong các mô hình dự đoán. Một số loại phân tích hồi quy phổ biến bao gồm:

• Hồi quy tuyến tính đơn: Xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc. 
• Hồi quy tuyến tính đa biến: Phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập và một biến phụ thuộc. 
• Hồi quy logistic: Là phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng toán học để xác định mối quan hệ giữa một yếu tố kết quả (thường là một biến nhị phân) và các yếu tố đầu vào. Yếu tố kết quả trong hồi quy logistic chỉ có hai giá trị duy nhất, như "có" và "không", "đúng" và "sai", "1" và "0", "thành công" và "thất bại" 

Survival Analysis (Phân tích sống sót )

Là phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu thời gian cho đến khi một sự kiện quan trọng xảy ra, chẳng hạn như thời gian cho đến khi một thiết bị hỏng. Mục tiêu của phương pháp này là ước tính xác suất xảy ra sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự kiện đó. Vì vậy, nó thường được sử dụng trong nghiên cứu y tế, kỹ thuật và các ngành khoa học xã hội,... Phân tích sống sót sẽ sử dụng một số kỹ thuật như: Phương pháp Kaplan-Meier, Mô hình Cox,...

Phân loại các Statistical Analysis

Statistical analysis gồm hai loại hình chính là: Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistical analysis) và Phân tích thống kê suy luận (Inferential statistical analysis).

Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistical analysis)

Phương pháp phân tích thống kê mô tả dùng để thể hiện thông tin trong một tập dữ liệu mà không đưa ra kết luận hay giả thuyết cụ thể nào. Khi thực hiện phân tích thống kê mô tả, bạn có thể sử dụng các công cụ trực quan như biểu đồ, bảng hay đồ thị để truyền tải thông tin một cách dễ hiểu giúp người xem dễ dàng nắm bắt các thông tin quan trọng. Các kỹ thuật quan trọng của phân tích thống kê mô là các chỉ số thống kê cơ bản như trung bình (mean), trung vị (median), mốt (mode),...

Phân tích thống kê suy luận (Inferential statistical analysis)

Phân tích thống kê suy luận dùng để rút ra các kết luận, dự đoán và khuyến nghị từ dữ liệu. Ví dụ, thay vì chỉ tóm tắt chi phí của doanh nghiệp, phân tích thống kê suy luận giúp xác định xu hướng trong dữ liệu, từ đó đánh giá hiệu quả của các giải pháp cắt giảm chi phí và giúp doanh nghiệp lựa chọn phương án hợp lý. Phân tích thống kê suy luận thường được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học và nghiên cứu thị trường để tìm ra các mối quan hệ giữa các biến số và làm cơ sở cho các quyết định trong kinh doanh. Các kỹ thuật phổ biến của phân tích thống kê suy luận gồm: hồi quy, ANOVA,...

Các bước tiến hành một nghiên cứu Statistical Analysis

Statistical Analysis được tiến hành theo mô hình PPDAC (Problem – Plan – Data – Analysis – Conclusion), cụ thể:

Xác định vấn đề (Problem)

Trong bước đầu tiên trong quá trình statistical analysis là làm rõ vấn đề cần giải quyết.

Lập kế hoạch (Plan)

Giai đoạn này bao gồm:

• Xác định mục tiêu nghiên cứu rõ ràng
• Chọn phương pháp phân tích thích hợp
• Xác định các biến số cần thiết
• Chuẩn bị dữ liệu, xác định các nguồn dữ liệu hiện có hoặc cần thu thập mới. 

Thu thập dữ liệu (Data)

Tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp, đồng thời kiểm tra tính đầy đủ và độ tin cậy của dữ liệu. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu sẽ giúp giảm thiểu sai sót và đảm bảo độ chính xác của kết quả trong phân tích.

Phân tích dữ liệu (Analysis)

Dữ liệu sẽ được xử lý, kiểm định giả thuyết, phân tích mối quan hệ giữa các biến số và trực quan hóa dưới dạng bảng biểu, đồ thị. Từ đó phát triển và kiểm tra các giả thuyết, thử nghiệm các mối quan hệ giữa các biến số và đưa ra các kết luận ban đầu về dữ liệu. 

Kết luận (Conclusion)

Giai đoạn cuối cùng là đưa ra kết luận từ các kết quả phân tích. Các nhà phân tích sẽ giải thích điều mà họ phát hiện ra và đưa các khuyến nghị hoặc ý tưởng cho hướng nghiên cứu tiếp theo. 

Ứng dụng của Statistical Analysis

Statistical analysis có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ nghiên cứu khoa học, y tế, giáo dục đến kinh doanh và tiếp thị,… Cùng tìm hiểu những ứng dụng phổ biến nhất của statistical analysis là gì nhé: 

• Lĩnh vực kinh doanh: Phân tích thống kê giúp doanh nghiệp hiểu về thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động. Ví dụ, trong nghiên cứu thị trường, phân tích thống kê được sử dụng để khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng. Trong lĩnh vực tài chính, doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng cổ phiếu, phân tích rủi ro và tính toán các chỉ số tài chính. Hoặc trong kinh tế, phân tích thống kê giúp mô hình hóa quan hệ giữa các yếu tố kinh tế như cung cầu và tăng trưởng GDP.
• Y tế và Dược phẩm: Trong lĩnh vực y tế, phân tích thống kê đóng vai trò quan trọng trong các thử nghiệm lâm sàng, nghiên cứu dịch tễ học, nghiên cứu kết quả chăm sóc sức khỏe và giám sát dịch bệnh. 
• Khoa học Xã hội: Phân tích thống kê được áp dụng trong nghiên cứu khảo sát, phân tích nhân khẩu học, thí nghiệm tâm lý học và các cuộc khảo sát ý kiến công chúng. 
• Kỹ thuật: Phân tích thống kê giúp phát hiện các máy móc, quy trình hoạt động kém hiệu quả, làm mất nhiều chi phí trong sản xuất. Hoặc xác định các yếu tố ảnh hưởng tới chất lượng sản phẩm như loại vật liệu, quy trình bảo quản vật liệu,.... 
• Môi trường & Thời tiết: Phân tích thống kê hỗ trợ nhận diện xu hướng biến đổi khí hậu, dự báo thời tiết, theo dõi chất lượng nước, không khí, đất và đánh giá mức độ ô nhiễm,.... Phương pháp này cũng dùng để đánh giá, dự đoán tác động của các yếu tố tự nhiên và con người đến hệ sinh thái.
• Giáo dục: Phân tích thống kê giúp đánh giá hiệu quả chương trình giảng dạy, phân tích kết quả học tập của học sinh và sinh viên. Thông qua việc phân tích điểm số, tỉ lệ hoàn thành khóa học, và các yếu tố khác, thống kê có thể xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả học tập, từ đó đưa ra các chiến lược cải thiện phương pháp giảng dạy và nâng cao chất lượng giáo dục.
• Công nghệ và Khoa học Dữ liệu: Phân tích thống kê đóng vai trò quan trọng trong học máy, trí tuệ nhân tạo, khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán. Các kỹ thuật này giúp phát triển các mô hình dự đoán và ứng dụng vào các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích hành vi người dùng.

>>> Có thể bạn quan tâm: Data Science là gì? Những xu hướng phát triển nổi bật của khoa học dữ liệu

Các lợi ích của Statistical Analysis

Phân tích & xác định mức độ cạnh tranh trên thị trường

Phân tích thống kê giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác hiệu suất hoạt động của mình, đồng thời so sánh với các đối thủ để nắm được thực trạng của doanh nghiệp và thị trường. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng phân tích thống kê để phát hiện điểm mạnh và yếu trong các lĩnh vực như marketing, sản phẩm và dịch vụ,... từ đó có chiến lược điều chỉnh để tối ưu hóa vị thế trên thị trường.

Đánh giá hiệu quả của từng hoạt động kinh doanh, tiếp thị

Trong một doanh nghiệp thường có rất nhiều hoạt động marketing, bán hàng được phối hợp triển khai song song hằng ngày. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đánh giá hiệu quả hoặc tác động cụ thể của từng hoạt động lên doanh số. 

Vì vậy, nhiều doanh nghiệp đã sử dụng phân tích thống kê để đo lường mối quan hệ giữa các hoạt động và kết quả kinh doanh theo thời gian. Nhờ vậy nhà quản trị sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về hiệu quả thực tế của các hoạt động tiếp thị và bán hàng. 

Dự đoán xu hướng có thể xảy ra trong tương lai

Phân tích thống kê giúp doanh nghiệp phát hiện các xu hướng từ dữ liệu lịch sử, qua đó dự đoán tương lai và điều chỉnh các lĩnh vực cần cải thiện hiệu suất. Ví dụ, doanh nghiệp có thể dự đoán doanh số bán hàng trong quý tới dựa trên xu hướng tiêu dùng hiện tại, từ đó điều chỉnh chiến lược tiếp thị và sản xuất phù hợp.

Phân tích dự đoán cũng giúp dự báo rủi ro tài chính dựa trên biến động kinh tế và yếu tố ngoại cảnh, dự đoán nhu cầu hàng hóa theo mùa vụ hoặc hành vi khách hàng, giúp tối ưu hóa chiến lược cung ứng.

Đánh giá và quản lý rủi ro

Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo, doanh nghiệp có thể nhận diện những cơ hội và nguy cơ tiềm ẩn, từ đó có các biện pháp giảm thiểu rủi ro. 

Ví dụ nếu doanh nghiệp nhận thấy doanh số bán hàng giảm vào những tháng mùa thấp điểm, họ có thể chuẩn bị kế hoạch giảm thiểu thiệt hại trong giai đoạn đó. Hoặc bằng cách theo dõi các biến động kinh tế, doanh nghiệp có thể dự đoán và chuẩn bị đối phó với các rủi ro tài chính như sự thay đổi tỷ giá hối đoái.

Tối ưu hóa nguồn lực 

Phân tích thống kê giúp nhận diện các lĩnh vực kém hiệu quả thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại để xác định những khu vực có hiệu suất thấp. Đồng thời thông qua việc xác định mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu, phân tích thống kê sẽ chỉ ra những hoạt động nào đang tiêu tốn nhiều nguồn lực mà không mang lại kết quả tương xứng. 

Ví dụ, phân tích doanh thu, chi phí và các chỉ số hoạt động có thể chỉ ra những sản phẩm hoặc dịch vụ không đạt được doanh thu như kỳ vọng, hoặc những bộ phận nào có chi phí cao nhưng hiệu quả thấp. 

Các phần mềm Statistical Analysis phổ biến

Hiện nay, nhiều phần mềm phân tích thống kê đang được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp và lĩnh vực khác nhau như SPSS, SAS, R, Python,.. Cụ thể: 

• R: R là phần mềm mã nguồn mở miễn phí, được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ tính toán thống kê và đồ họa. R hỗ trợ các phương pháp thống kê từ cơ bản đến nâng cao, bao gồm phân tích hồi quy, kiểm định giả thuyết, phân tích chuỗi thời gian,.... Phần mềm này cung cấp nhiều gói công cụ giúp người dùng xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ và phân tích thống kê.
• Python: Python là một ngôn ngữ lập trình đa dụng với các thư viện mạnh mẽ như NumPy, SciPy, pandas, chuyên dụng cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học. Python được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt, dễ học và khả năng hỗ trợ đa dạng các tác vụ phân tích dữ liệu. 
• SPSS: Statistical Package for the Social Sciences được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu khoa học xã hội, marketing và y tế. SPSS có giao diện dễ sử dụng và cung cấp nhiều quy trình thống kê cho việc phân tích và báo cáo dữ liệu.
• SAS: Statistical Analysis System là hệ thống phân tích thống kế tích hợp nhiều tính năng như quản lý dữ liệu, phân tích nâng cao, dự báo mô hình,... SAS thường được ứng dụng trong các ngành như y tế, tài chính và chính phủ để hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu.
• Stata: Đây là phần mềm thống kê cung cấp công cụ phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Stata rất phổ biến trong nghiên cứu học thuật, kinh tế học và khoa học xã hội nhờ khả năng phân tích mạnh mẽ và dễ sử dụng.
• MATLAB: MATLAB là ngôn ngữ lập trình cấp cao dùng để tính toán số học, hỗ trợ phân tích thống kê, học máy và xử lý tín hiệu. MATLAB cung cấp các hàm và toolbox tích hợp sẵn cho các ứng dụng phân tích thống kê và khoa học dữ liệu.

Thách thức và rủi ro khi sử dụng phân tích thống kê

Tuy nhiên, khi ứng dụng phân tích thống kê doanh nghiệp cũng cần nắm rõ một số thách thức và rủi ro của phương pháp này:

• Hiểu sai về mối quan hệ giữa hai dữ liệu: Một trong những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê là cho rằng nếu hai biến có mối tương quan, thì một biến sẽ gây ra sự thay đổi của biến kia. Tuy nhiên, tương quan chỉ cho thấy rằng hai biến có xu hướng thay đổi cùng nhau, chứ không chứng minh được mối quan hệ nhân quả. Nhiều trường hợp nghiên cứu có các biến ẩn, là những yếu tố không được đưa vào phân tích nhưng lại tác động đến cả hai biến đang phân tích, dẫn đến kết luận sai lầm. Ví dụ, nghiên cứu có thể chỉ ra rằng có mối tương quan giữa số lượng kem bán ra và số vụ đuối nước vào mùa hè. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là việc bán kem gây ra đuối nước. Thực tế, yếu tố mùa hè (nhiệt độ cao) có thể là yếu tố ẩn gây ra cả hai hiện tượng trên. Một ví dụ khác là việc có thể thấy sự tương quan giữa lượng quảng cáo của một sản phẩm và doanh thu tăng lên. Nhưng điều này không có nghĩa là quảng cáo trực tiếp tạo ra doanh thu, mà có thể còn nhiều yếu tố khác, như sự thay đổi trong nhu cầu thị trường, hành vi người tiêu dùng hoặc sự thay đổi trong chiến lược giá cả.
• Thiên lệch mẫu: Việc chọn mẫu dữ liệu không mang tính khái quát, không đủ để đại diện cho toàn bộ quần thể sẽ dẫn tới những kết quả phân tích thiếu chính xác, sai lệch. 
• Lệ thuộc quá mức vào mô hình: Các mô hình thống kê chỉ là sự đơn giản hóa của các diễn biến thực tế và nó không thể phản ánh đầy đủ mọi yếu tố phức tạp khác của môi trường xung quanh. Vì vậy, không nên đưa ra quyết định chỉ dựa vào kết quả mô hình. 
• Bỏ quên đi yếu tố sai số trong phân tích: Phân tích thống kê luôn có một mức độ sai số nhất định, kết quả không thể chắc chắn 100%. Vì vậy, khi sử dụng phân tích thống kê bạn phải hiểu được độ sai lệch hay biên độ sai số.

Kết luận

Hi vọng bài viết của VNPT đã giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm “statistical analysis là gì”. Từ việc dự báo xu hướng thị trường, tối ưu hóa chiến lược marketing, đến việc cải thiện chất lượng sản phẩm trong ngành công nghiệp, phân tích thống kê đã và đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp và tổ chức. Mặc dù vẫn còn một số thách thức như hiểu sai dữ liệu, thiên lệch mẫu hay quá phụ thuộc vào mô hình, nhưng với sự phát triển của công nghệ và các phương pháp phân tích hiện đại, statistical analysis sẽ ngày càng được tối ưu, giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu chính xác hơn và đưa ra quyết định hiệu quả hơn nữa.