Cẩm Nang Phân Tích Dữ Liệu Từ A - Z Chi Tiết

Phân tích dữ liệu là phương pháp tối ưu nhất để giúp các doanh nghiệp duy trì và phát triển. Vậy phân tích dữ liệu là gì? Luận văn 1080 sẽ tổng hợp các khái niệm, vai trò, phương pháp và cách phân tích mới nhất. Hãy tham khảo!

1. Định nghĩa phân tích dữ liệu

• Phân tích dữ liệu là kỹ thuật làm sạch và phân tích, xử lý các dữ liệu thô, đồng thời chiết xuất thông tin các dữ liệu theo yêu cầu, mã hóa dữ liệu dưới dạng các số liệu bằng hình ảnh, số liệu bảng, đồ thị và dựa trên dữ liệu đã phân tích được để dự báo các kết quả trong tương lai. 

2. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong nghiên cứu

2.1. Đối với doanh nghiệp 

• Phân tích dữ liệu là có vai trò quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp hiểu nhiều hơn về khách hàng của họ hơn, giúp cải thiện doanh thu khi bán hàng, tối đa hóa chi phí và giúp hoạch định các chiến lược nhằm giải quyết những khó khăn tốt hơn.

2.2. Đối với lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe

• Sử dụng các nguồn số liệu thu thập được để cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe. Họ thường dùng dữ liệu tập trung vào các khía cạnh y học, cải thiện chăm sóc sức khỏe và đơn giản hóa các hoạt động trong y tế.

2.5. Đối với phân tích về nghiên cứu hoạt động

• Sẽ giải quyết được những vấn đề cao cấp về tối ưu hóa, khai thác dữ liệu và phân tích kết quả thống kê, các mô hình toán học để giúp công ty hoạt động thuận lợi, tiết kiệm chi phí và đạt năng suất cao.

Bên cạnh việc phân tích dữ liệu thì việc hiểu rõ về dữ liệu sẽ giúp ta dễ dàng phân tích một cách hiệu quả về nó. Vậy dữ liệu là gì? Luận văn 1080 sẽ chia sẻ khái niệm cũng như bản chất của dữ liệu cho các bạn ở bài viết này. Hãy tham khảo!

3. 4 loại phân tích dữ liệu

3.1. Phân tích dữ liệu mô tả

• Các nhà phân tích dữ liệu có thể nắm bắt, hiểu rõ được những sự kiện đã hoặc đang diễn ra trong môi trường dữ liệu đó. 
• Chức năng: là sự tối ưu hóa dữ liệu, ví dụ như bằng các biểu đồ hình tròn, biểu đồ cột, các dạng đồ thị đường, biểu bảng hoặc dưới dạng các văn bản thuyết minh.

3.2. Phân tích dữ liệu chuẩn đoán

• Phân tích dữ liệu chuẩn đoán là một kỹ thuật phân tích mang tính chuyên sâu hoặc chi tiết về dữ liệu hơn nhằm giúp chúng ta hiểu rõ được nguyên nhân diễn ra một sự kiện nào đó. 
• Chức năng: dùng các kỹ thuật phân tích như chuyên sâu, khám phá mô hình dữ liệu, khai thác dữ liệu thứ cấp và so sánh. Trong mỗi kỹ thuật này, bao gồm nhiều hoạt động và thao tác phân tích, xử lý, thay đổi dữ liệu được dùng để phân tích các dữ liệu thô.

3.3. Phân tích dữ liệu dự đoán

• Phân tích dữ liệu dự đoán dùng dữ liệu trong lịch sử để hoạch định ra các dự báo, định hướng chính xác về những xu hướng trong tương lai. 
• Chức năng: dùng các kỹ thuật như máy học, dự báo tương lai, tách mẫu và kiến nghị lập mô hình dự báo. Trong từng kỹ thuật này, các máy tính xử lý dữ liệu được thiết kế ngược với các kết quả xảy ra trong dữ liệu.

3.4. Phân tích dữ liệu theo kê đơn.

• Phân tích dữ liệu theo kê đơn là kỹ thuật đưa các dữ liệu dùng để dự đoán lên thành một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ giúp chúng ta dự đoán được những sự kiện sắp xảy ra mà còn đề xuất, kiến nghị một số giải pháp tối ưu cho kết quả đó.
• Nó có thể phân tích những tác động tiềm ẩn về các lựa chọn khác nhau và đề xuất định hướng hành động tốt nhất trong tương lai. 
• Chức năng: dùng phân tích các đồ thị, mô phỏng mô hình, đánh giá các sự kiện phức tạp, mạng lưới nơron và các công cụ được đề xuất.

4. 2 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến nhất

4.1. Phương pháp phân tích dữ liệu định tính

4.1.1. Khái niệm phân tích dữ liệu định tính

• Phân tích dữ liệu định tính là một kỹ thuật nghiên cứu nhằm tìm kiếm dữ liệu mô tả và phân tích của các đặc điểm về văn hóa, xã hội, hành vi của con người, từ quan điểm của các nhà khoa học. 
• Phương pháp này cung cấp những thông tin chính xác về những đặc điểm về môi trường và xã hội - nơi khảo sát thực tế. Đời sống xã hội cũng được xem xét như là một trong những chuỗi sự kiện có sự liên kết chặt chẽ với nhau, mà chúng sẽ được mô tả một cách chi tiết, cụ thể nhằm phản ánh được tốt nhất sự kiện thực tế diễn ra hàng ngày.
• Phân tích dữ liệu định tính dựa trên một kế hoạch nghiên cứu khá linh động và mang tính biện chứng. Kỹ thuật này cũng cho phép chúng ta phát hiện ra những đối tượng quan trọng mà những nhà khoa học chưa nghiên cứu ra trước đó. 
• Trong phân tích dữ liệu định tính: có các câu hỏi nghiên cứu và kỹ thuật dùng để khai thác thông tin cũng được chuẩn bị trước đó, nhưng chúng cũng có thể được dùng để điều chỉnh lại sao cho phù hợp với những thông tin mới xuất hiện trong quá trình thu thập thông tin. Đây là một điểm khác biệt quan trọng giữa phương pháp phân tích dữ liệu định tính và phương pháp phân tích dữ liệu định lượng.

4.1.2. Các phương pháp định tính phổ biến

• Phỏng vấn không dựa vào cấu trúc
  • Khi dùng phương pháp này, nghiên cứu viên phải ghi nhớ một số các chủ đề khi cần phỏng vấn và có thể dùng một danh sách danh mục chủ đề để lưu lại tránh bỏ sót các thông tin quan trọng trong khi phỏng vấn. 
• Phỏng vấn dựa vào bán cấu trúc
  • Phỏng vấn dựa vào bán cấu trúc là phỏng vấn dựa theo danh sách danh mục các bảng câu hỏi hoặc danh sách các chủ đề cần thiết để phỏng vấn.
• Phỏng vấn dựa vào hệ thống cấu trúc
  • Đây là phương pháp dùng để phỏng vấn tất cả đối tượng bằng những câu hỏi trong bảng khảo sát giống nhau.
  • Các thông tin khai thác được bằng phương pháp phỏng vấn này bao gồm cả nhiều dữ liệu số và có thể đo lường được.. 
• Phương pháp thảo luận nhóm
  • Thảo luận một nhóm tập trung thường bao gồm từ 6 đến 8 người có những đặc điểm tương tự phù hợp với nhau và có chung chủ đề trong cuộc khảo sát, ví dụ như cùng một sở thích, cùng một độ tuổi nhất định, cùng một quan điểm chung…
  • Phương pháp thảo luận nhóm tập trung thường được dùng để nghiên cứu các xu hướng, các phương pháp thử nghiệm, các sáng kiến hoặc ý tưởng mới, cải tiến hơn ý tưởng hiện tại và khai thác các thông tin thành một đề tài nào đó giúp đóng góp cho việc triển khai bộ câu hỏi phỏng vấn có cấu trúc… 
• Phương pháp thảo luận nhóm
  • Ví dụ phỏng vấn các nhóm tự nhiên như nhóm thành viên gia đình, nhóm đàn ông uống trà trong quán, nhóm phụ nữ đi khám bệnh …
• Phương pháp phỏng vấn quan sát
  • Phương pháp này cung cấp các thông tin về quan niệm, thái độ, giá trị và hành vi tự thuật của đối tượng. 
  • Chúng ta có thể phỏng vấn quan sát trực tiếp các hành vi thực tế hay có thể phỏng vấn quan sát các dấu hiệu nhận biết của hành vi đó. 

4.2. Phương pháp dùng để phân tích dữ liệu định lượng

4.2.1. Khái niệm và mục đích

• Phân tích dữ liệu định lượng là kỹ thuật thuật khai thác, phân tích thông tin dữ liệu dựa trên cơ sở các dữ liệu đã được thu thập được từ trước đó. 
• Mục đích: Đưa ra các kết luận tổng quan về thị trường thông qua việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để mã hóa và xử lý số liệu.
• Thích hợp trong việc nghiên cứu về hành vi, thái độ, kiến nghị của đối tượng được khảo sát. 
• Thường có hệ thống cấu trúc lớn hơn so với phương pháp thu thập dữ liệu định tính bao gồm nhiều chủ đề, nội dung khảo sát khác nhau như khảo sát online, khảo sát trên sách, khảo sát qua điện thoại, khảo sát qua thư điện tử…
• Thường đi đôi với việc dựa vào các ứng dụng về lý thuyết, tư duy để trừu tượng hóa, đo lường các nhân tố khi nghiên cứu, đánh giá các mối liên hệ qua lại giữa các biến với nhau dưới dạng các thang đo và số liệu thống kê.

4.2.2. Phương pháp phân tích dữ liệu định lượng 

• Phương pháp thống kê mô tả: giúp cung cấp cho các bạn bảng hệ thống tóm tắt dữ liệu và bao gồm các thang đo về giá trị trung bình và mức độ ảnh hưởng. Bạn cũng có thể dùng các đồ thị, các biểu đồ phân tán và bảng tần suất để mã hóa dữ liệu của mình và kiểm tra, đánh giá bất kỳ định hướng hay ngoại lệ nào đó.
• Phương pháp thống kê suy luận: giúp bạn có thể tự đưa ra các dự đoán hoặc tổng quan dựa trên các dữ liệu đã thu thập của mình. Các bạn có thể kiểm nghiệm được giả thuyết của mình hoặc dùng các dữ liệu mẫu để ước lượng tham số tổng thể.

5. Hướng dẫn các bước phân tích dữ liệu

5.1. Xác định câu hỏi

5.1.1. Xác định câu hỏi là làm gì?

• Xác định mục tiêu của bạn có nghĩa là đưa ra một giả thuyết và tìm ra cách kiểm tra nó. 
• Sau đó, bạn cần xác định nguồn dữ liệu nào sẽ giúp bạn giải quyết nó tốt nhất. Đây là lúc sự nhạy bén trong kinh doanh của bạn lại xuất hiện. 
• Ví dụ, có lẽ bạn đã nhận thấy rằng quy trình bán hàng cho khách hàng mới rất trơn tru, nhưng đội ngũ sản xuất không hiệu quả. Biết được điều này, bạn có thể đưa ra giả thuyết rằng quy trình bán hàng giành được rất nhiều khách hàng mới, nhưng trải nghiệm khách hàng tiếp theo còn thiếu. Đây có thể là lý do tại sao khách hàng không quay lại? Những nguồn dữ liệu nào sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi này?

5.1.2. Các công cụ giúp xác định câu hỏi

• Xác định mục tiêu của bạn chủ yếu là về kỹ năng mềm, kiến thức kinh doanh và tư duy bên. Nhưng bạn cũng sẽ cần theo dõi các số liệu kinh doanh và các chỉ số hiệu suất chính (KPI). Báo cáo hàng tháng có thể cho phép bạn theo dõi các điểm có vấn đề trong doanh nghiệp. 
• Một số bảng điều khiển KPI đi kèm với một khoản phí, như Databox và DashThis. Tuy nhiên, bạn cũng sẽ tìm thấy phần mềm mã nguồn mở như Grafana, Freeboard và Dashbuilder. Đây là những điều tuyệt vời để tạo bảng điều khiển đơn giản, cả ở đầu và cuối quá trình phân tích dữ liệu.

5.2. Thu thập dữ liệu

5.2.1. Tổng quan về lý thuyết thu thập dữ liệu

• Dữ liệu của bên thứ nhất là gì?
  • Dữ liệu của bên thứ nhất là dữ liệu mà bạn hoặc công ty của bạn đã thu thập trực tiếp từ khách hàng. Nó có thể đến dưới dạng dữ liệu theo dõi giao dịch hoặc thông tin từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của công ty bạn. 
  • Các nguồn dữ liệu khác của bên thứ nhất có thể bao gồm khảo sát sự hài lòng của khách hàng, nhóm tập trung, phỏng vấn hoặc quan sát trực tiếp.
• Dữ liệu của bên thứ hai là gì?
  • Dữ liệu của bên thứ hai là dữ liệu của bên thứ nhất của các tổ chức khác. Điều này có thể có sẵn trực tiếp từ công ty hoặc thông qua một thị trường tư nhân. 
  • Chúng thường sẽ ít liên quan hơn dữ liệu của bên thứ nhất, nhưng chúng cũng có xu hướng khá đáng tin cậy. 
  • Ví dụ về dữ liệu của bên thứ hai bao gồm trang web, ứng dụng hoặc hoạt động truyền thông xã hội, như lịch sử mua hàng trực tuyến hoặc dữ liệu vận chuyển.
• Dữ liệu của bên thứ ba là gì?
  • Dữ liệu của bên thứ ba là dữ liệu đã được thu thập và tổng hợp từ nhiều nguồn bởi một tổ chức bên thứ ba. Thông thường dữ liệu của bên thứ ba chứa một lượng lớn các điểm dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu lớn). 
  • Nhiều tổ chức thu thập dữ liệu lớn để tạo báo cáo ngành hoặc tiến hành nghiên cứu thị trường.

5.2.2. Các công cụ giúp thu thập dữ liệu

• Một điều bạn cần, bất kể ngành hoặc lĩnh vực chuyên môn, là nền tảng quản lý dữ liệu (DMP). DMP là một phần mềm cho phép bạn xác định và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, trước khi thao tác với chúng, phân đoạn chúng, v.v. Có rất nhiều DMP có sẵn. 
• Một số DMP doanh nghiệp nổi tiếng bao gồm Salesforce DMP, SAS và nền tảng tích hợp dữ liệu, Xplenty. Nếu bạn muốn chơi xung quanh, bạn cũng có thể thử một số nền tảng mã nguồn mở như Pimcore hoặc D: Swarm.

5.3. Làm sạch dữ liệu

5.3.1. Tổng quan về làm sạch dữ liệu

Bước tiếp theo là làm sạch, hoặc mã hóa nó, và là rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng bạn đang làm việc với dữ liệu chất lượng cao. Các tác vụ làm sạch dữ liệu chính bao gồm:

• Loại bỏ các lỗi lớn, trùng lặp và ngoại lệ: Tất cả đều là những vấn đề không thể tránh khỏi khi tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
• Loại bỏ các điểm dữ liệu không mong muốn: Trích xuất các quan sát không liên quan không ảnh hưởng đến phân tích dự định của bạn.
• Mang lại cấu trúc cho dữ liệu của bạn: Tức là sửa lỗi chính tả hoặc các vấn đề về bố cục, điều này sẽ giúp bạn lập bản đồ và thao tác dữ liệu của mình dễ dàng hơn.
• Lấp đầy những chỗ còn thiếu khi đang làm sạch dữ liệu: Bạn có thể nhận thấy rằng dữ liệu quan trọng bị thiếu. Khi bạn đã xác định được những khoảng trống, bạn có thể lấp đầy chúng.

=> Một nhà phân tích dữ liệu giỏi sẽ dành khoảng 70-90% thời gian để làm sạch dữ liệu của họ. Nhưng tập trung vào các điểm dữ liệu sai (hoặc phân tích dữ liệu sai) sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả của bạn. Vì vậy, đừng quá vội vàng!

5.3.2. Các công cụ giúp làm sạch dữ liệu

• Các công cụ mã nguồn mở, chẳng hạn như OpenRefine, Python (ví dụ: Pandas) và một số gói R phù hợp hơn để lọc dữ liệu nặng. Tất nhiên, bạn sẽ cần phải làm quen với các ngôn ngữ. 
• Ngoài ra, các công cụ doanh nghiệp cũng có sẵn. Ví dụ: Data Ladder, một trong những công cụ khớp dữ liệu được đánh giá cao nhất trong ngành. Còn nhiều nữa. 

5.4. Phân tích dữ liệu

Cuối cùng, bạn đã làm sạch dữ liệu của mình. Bây giờ đến một chút thú vị - phân tích nó! Loại phân tích dữ liệu bạn thực hiện phần lớn phụ thuộc vào mục tiêu của bạn là gì. Nói chung, tất cả các loại phân tích dữ liệu phù hợp với một trong bốn loại sau:

• Phân tích mô tả:
  • Phân tích mô tả trong phân tích dữ liệu (Descriptive analysis in data analysis) là quá trình tóm tắt và mô tả các thuộc tính của một tập dữ liệu nhằm giải thích và hiểu rõ hơn về chúng. 
  • Phân tích mô tả giúp cho người phân tích dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu, bao gồm các đặc điểm chính như trung bình, phương sai, trung vị, phân bố tần số, hàm mật độ xác suất, các giá trị cực đại, cực tiểu, outlier, cùng với đó là một số biểu đồ như biểu đồ tần số, biểu đồ hộp và râu, biểu đồ phân phối tần số, để hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
  • Các phương pháp phân tích khác như phân tích hồi quy, phân tích phân tích biến đổi và phân tích chuỗi thời gian có thể được áp dụng sau đó để phát triển các mô hình dự đoán và giải thích trong dữ liệu.

• Phân tích chẩn đoán:
  • Phân tích chẩn đoán trong phân tích dữ liệu (Diagnostic analysis in data analysis) là quá trình xác định các vấn đề trong tập dữ liệu và tìm ra nguyên nhân của chúng. 
  • Nó thường được sử dụng để xác định các lỗi, thiếu sót, ngoại lệ (outliers), hoặc các giá trị bất thường khác trong tập dữ liệu.
  • Quá trình phân tích chẩn đoán thường bao gồm việc sử dụng các biểu đồ, bảng dữ liệu và các kỹ thuật thống kê để phát hiện các vấn đề trong tập dữ liệu.
  • Các vấn đề phát hiện được trong quá trình phân tích chẩn đoán thường được sửa chữa hoặc loại bỏ để cải thiện chất lượng của dữ liệu. 
  • Quá trình phân tích chẩn đoán thường được thực hiện song song với các quá trình phân tích khác như phân tích mô tả và phân tích dự đoán để đảm bảo rằng các kết quả phân tích là chính xác và có giá trị thực tiễn.

• Phân tích dự đoán:
  • Phân tích dự đoán trong phân tích dữ liệu (Predictive analysis in data analysis) là quá trình sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp và tổ chức dự đoán xu hướng, biến động thị trường, đưa ra quyết định kinh doanh và cải thiện hiệu suất hoạt động.
  • Phân tích dự đoán thường bao gồm việc xây dựng mô hình dự đoán bằng cách sử dụng các thuật toán máy học như mạng nơ-ron (neural networks), cây quyết định (decision trees), mô hình tuyến tính (linear regression), và hồi quy logistic (logistic regression). Sau đó, mô hình được đào tạo (trained) bằng dữ liệu đã được thu thập trước đó và được kiểm tra để đảm bảo rằng nó có thể dự đoán đúng các giá trị trong tương lai.
  • Các quá trình phân tích dự đoán được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tài chính, kinh doanh, y tế, marketing và khoa học xã hội. 

• Phân tích đề xuất:
  • Phân tích đề xuất trong phân tích dữ liệu (Prescriptive analysis in data analysis) là quá trình sử dụng các mô hình dự đoán để đưa ra các quyết định và đề xuất cho tương lai. 
  • Điều này đòi hỏi người phân tích dữ liệu phải có kiến thức về các mô hình dự đoán, các giải pháp tối ưu (optimal solutions), và các kỹ thuật tối ưu hoá (optimization techniques).
  • Phân tích đề xuất thường được sử dụng để:
  • Tìm kiếm các giải pháp tối ưu cho các vấn đề kinh doanh như tối ưu hóa chi phí, tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, tối ưu hóa định tuyến vận chuyển và quản lý kho. 
  • Đưa ra các quyết định về lịch trình sản xuất, quản lý rủi ro tài chính và đầu tư.
  • Phân tích đề xuất thường bao gồm các kỹ thuật tối ưu hoá, như tối ưu hóa đường cong, tối ưu hóa nguyên (integer optimization), và tối ưu hóa ràng buộc (constraint optimization).

5.5. Đọc kết quả phân tích

• Bước đọc kết quả phân tích (Readout step in data analysis) là quá trình đọc và hiểu kết quả phân tích dữ liệu được thực hiện trước đó. Kết quả phân tích này có thể được đưa ra dưới dạng bảng biểu, biểu đồ hoặc báo cáo.

5.6. Kết luận

• 'Bước' cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu là phần kết luận.
• Phân tích dữ liệu vốn đã hỗn loạn và có nhiều rủi ro xảy ra. Điều quan trọng là trau dồi khả năng phát hiện và sửa lỗi. Nếu phân tích dữ liệu đơn giản, nó có thể dễ dàng hơn, nhưng chắc chắn nó sẽ không thú vị bằng. 

6. 10 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất

• Excel: Phần mềm này giúp chúng tạo ra các bảng tính, cùng với các tính năng, công cụ hỗ trợ người dùng tính toán phân tích dữ liệu nhanh chóng, chính xác với số lượng rất lớn đến hàng triệu ô tính.
• Phần mềm R: Đây là ngôn ngữ lập trình phổ biến được dùng cho phân tích dữ liệu, có rất nhiều thư viện hỗ trợ việc phân tích và mã hóa dữ liệu.
• Tableau Public: Là công cụ giúp tiến hành các nghiệp vụ phân tích chuyên sâu một cách nhanh chóng, hiệu quả và dễ dàng dành cho tất cả người dùng.
• RapidMiner: Các nhà nghiên cứu về thị trường, các công ty lớn thường áp dụng RapidMiner vào xử lý công việc, vì nó tiện lợi, dễ sử dụng, không cần biết đến kết quả mà cũng có thể cho ra khuôn mẫu theo thẻ Label hoặc thẻ Target.
• Apache Spark: là framework dùng để xử lý dữ liệu mã nguồn mở trên một quy mô lớn. Spark giúp người dùng thiết lập nhanh các mô hình dự đoán và có thể cùng lúc thực hiện tính toán, phân tích dữ liệu trên nhiều máy tính hoặc tập tin dữ liệu nào đó mà không cần lấy mẫu thử nghiệm.
• SAS: Rất mạnh trong lĩnh vực quản lý, phân tích dữ liệu, cho phép người dùng thao tác dữ liệu với tất cả các cách có thể. SAS cũng đã được đưa vào thủ tục Proc sql cho phép người dùng thực hiện mọi câu hỏi Sql (Structured query language) trên file dữ liệu của mình.
• Orange: là công cụ dùng mã nguồn mở. Giúp tổng hợp dữ liệu và đem lại cái nhìn tổng quan hóa dữ liệu. Hỗ trợ tạo ra những bảng có dạng biểu đồ, đồ thị… giúp người dùng mới có thể dễ dàng sử dụng chúng.
• Python: Đây là ngôn ngữ lập trình cũng được dùng cho phân tích dữ liệu, có nhiều thư viện mạnh mẽ, đa dạng như Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn.
• Tableau: Phần mềm mã hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp tạo ra biểu đồ và báo cáo thông tin dữ liệu một cách dễ dàng.
• SPSS: Là phần mềm dùng để phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học và ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học xã hội và đời sống. Hiện nay, SPSS đang được sử dụng phổ biến hơn trong các các nghiên cứu về điều tra xã hội học và phân tích kinh tế lượng.

7. Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi?

Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu tốt, chúng ta cần phải:

• Học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu: Để hiểu rõ được mục tiêu của phân tích dữ liệu. Từ đó, đánh giá được những nguồn lực có sẵn, hiểu rõ về phương thức kinh doanh và dữ liệu cần thu thập sao cho phù hợp với chiến lược của mình.
• Thực hành các dự án thực tế: Việc thực hành sẽ giúp bạn rèn luyện kỹ năng và phát triển kinh nghiệm thực tiễn
• Luôn cập nhật các kiến thức và kỹ năng mới: Phát triển kỹ năng tư duy phân tích và giải quyết vấn đề: Một nhà phân tích dữ liệu giỏi cần có kỹ năng tư duy phân tích và giải quyết vấn đề tốt. Để phát triển kỹ năng này, bạn có thể thực hành giải các bài toán logic và bài toán tư duy khác.
• Kĩ năng làm việc với người khác: các nhà phân tích dữ liệu cần phải tương tác với nhóm phát triển, nhóm quản lý, các chuyên gia khác như chuyên gia ngành, kỹ sư phần mềm, nhà thiết kế đồ họa và các chuyên gia về dữ liệu,... để hiểu rõ hơn về các yêu cầu và đặc thù của dự án cũng như giúp bạn học hỏi kinh nghiệm từ các chuyên gia khác.
• Tư duy kinh doanh và tư duy sáng tạo và linh hoạt: Trong phân tích dữ liệu, bạn cần có tư duy sáng tạo và linh hoạt để giải quyết các vấn đề phức tạp và khó khăn và để hiểu rõ hơn về mục đích và mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu. 
• Biết cách giải thích kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng: để các bên liên quan có thể hiểu và đưa ra quyết định chính xác. Việc giải thích kết quả phân tích dữ liệu cũng đòi hỏi khả năng giao tiếp tốt.

Như vậy bài biết trên đã nêu lên khái niệm, tầm quan trọng, các bước tiến hành phân tích dữ liệu kèm theo trình bày các công cụ hữu ích để các bạn dễ dàng tham khảo, áp dụng. Hy vọng sẽ giúp ích thêm kiến thức nhanh nhất cho các bạn. Chúc các bạn trở thành nhà phân tích dữ liệu thành công nhất!