Tìm hiểu về phân tích dữ liệu: Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu

Phân tích mô tả đề cập đến quá trình phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu các xu hướng và mô hình. Ví dụ, thành công hay thất bại trong việc đạt được các chỉ số đánh giá hiệu suất chính như lợi tức đầu tư.

Một ví dụ về phân tích mô tả là tạo báo cáo để cung cấp tổng quan về dữ liệu tài chính và bán hàng của một tổ chức, đưa ra những thông tin chi tiết có giá trị về các hoạt động và kết quả trong quá khứ.

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để giúp dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai, chẳng hạn như xác định xu hướng dữ liệu trong quá khứ để xác định xem các xu hướng đó có khả năng tái diễn hay không.

Các phương pháp bao gồm một loạt các kỹ thuật thống kê và máy học, trong đó có mạng nơ-ron, cây quyết định và phân tích hồi quy.

Phân tích chẩn đoán giúp trả lời các câu hỏi về nguyên nhân gây ra một số sự kiện nhất định bằng cách xem xét các chỉ số hiệu suất. Các kỹ thuật phân tích chẩn đoán bổ sung cho phân tích mô tả cơ bản.

Nhìn chung, phân tích chẩn đoán bao gồm việc phát hiện các điểm bất thường trong dữ liệu (như sự thay đổi bất ngờ trong số liệu), thu thập dữ liệu liên quan đến các điểm bất thường này và sử dụng các kỹ thuật thống kê để xác định các giải thích tiềm năng.

Phân tích nhận thức là một hình thức phân tích dữ liệu phức tạp vượt xa các phương pháp truyền thống. Phương pháp này sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu, lý luận và học hỏi từ dữ liệu theo cách tương tự như quá trình suy nghĩ của con người.

Mục tiêu của phân tích nhận thức là mô phỏng tư duy giống con người để cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn, nhận ra các mô hình và đưa ra dự đoán.

Phân tích đề xuất giúp trả lời các câu hỏi về những việc cần phải làm tiếp theo để đạt được mục tiêu hoặc mục đích nhất định. Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ phân tích đề xuất, các tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu khi đối mặt với sự không chắc chắn.

Các nhà phân tích dữ liệu thực hiện phân tích đề xuất thường dựa vào máy học để tìm ra các mẫu trong các mô hình ngữ nghĩa lớn và ước tính khả năng xảy ra nhiều kết quả khác nhau.

Phân tích văn bản là một cách dạy máy tính hiểu ngôn ngữ của con người. Phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán và các kỹ thuật khác để trích xuất thông tin từ lượng lớn dữ liệu văn bản, chẳng hạn như bài đăng trên mạng xã hội hoặc bản xem trước của khách hàng.

Phân tích văn bản giúp các nhà phân tích dữ liệu hiểu được những gì mọi người đang nói, tìm ra các mô hình và có được thông tin chi tiết có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn trong các lĩnh vực như kinh doanh, tiếp thị và nghiên cứu.