Trong thế giới kinh doanh hiện đại, dữ liệu là một nguồn tài nguyên vô giá. Tuy nhiên, để biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, doanh nghiệp cần phải biết cách phân tích và hiểu rõ chúng. Phân tích mô tả là bước đầu tiên và quan trọng trong hành trình Data-Driven, giúp doanh nghiệp khám phá, tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu. Bài viết này sẽ giới thiệu các kỹ thuật phân tích mô tả cơ bản, cùng với các ví dụ thực tế, để giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc hơn về dữ liệu của mình.
Phân tích mô tả là gì?
Phân tích mô tả là quá trình khám phá và tóm tắt dữ liệu bằng cách sử dụng các chỉ số thống kê, biểu đồ và bảng biểu. Mục tiêu của phân tích mô tả là trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?” bằng cách cung cấp một bức tranh tổng quan về dữ liệu, bao gồm các đặc điểm như trung tâm, phân tán, hình dạng và mối quan hệ giữa các biến.
Các kỹ thuật phân tích mô tả cơ bản
-
Đo lường xu hướng trung tâm:
- Trung bình (Mean): Tổng giá trị của tất cả các quan sát chia cho số lượng quan sát. Trung bình thường được sử dụng khi dữ liệu có phân phối đối xứng và không có giá trị ngoại lệ.
- Trung vị (Median): Giá trị nằm ở giữa khi dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự tăng dần. Trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ, do đó thường được sử dụng khi dữ liệu có phân phối lệch hoặc có giá trị ngoại lệ.
- Mode (Yếu vị): Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu. Mode có thể được sử dụng cho cả dữ liệu định lượng và định tính.
-
Đo lường sự phân tán:
- Khoảng biến thiên (Range): Hiệu giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu. Khoảng biến thiên cho biết mức độ phân tán của dữ liệu.
- Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): Đo lường mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn càng lớn, dữ liệu càng phân tán.
- Phân vị (Quantiles): Chia dữ liệu thành các phần bằng nhau. Các phân vị thường được sử dụng là tứ phân vị (quartiles) và phân vị thứ 10 và 90 (deciles).
-
Phân tích hình dạng phân phối:
- Histogram: Biểu đồ cột thể hiện tần suất xuất hiện của các giá trị trong tập dữ liệu. Histogram giúp bạn hình dung về hình dạng phân phối của dữ liệu, chẳng hạn như phân phối chuẩn, phân phối lệch phải hoặc lệch trái.
- Box plot: Biểu đồ hộp thể hiện các thông tin quan trọng về phân phối của dữ liệu như trung vị, tứ phân vị, giá trị ngoại lệ. Box plot giúp bạn so sánh phân phối của dữ liệu giữa các nhóm khác nhau.
-
Phân tích mối quan hệ giữa các biến:
- Scatter plot: Biểu đồ phân tán thể hiện mối quan hệ giữa hai biến số. Scatter plot giúp bạn phát hiện các mối quan hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa các biến.
- Hệ số tương quan (Correlation Coefficient): Đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến số. Hệ số tương quan nằm trong khoảng từ -1 đến 1, trong đó -1 biểu thị mối tương quan âm hoàn hảo, 0 biểu thị không có tương quan và 1 biểu thị mối tương quan dương hoàn hảo.
Ví dụ minh họa
- Một công ty bán lẻ muốn hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng. Họ có thể sử dụng phân tích mô tả để:
- Tính toán giá trị đơn hàng trung bình để biết khách hàng thường chi tiêu bao nhiêu cho mỗi lần mua hàng.
- Tìm ra sản phẩm bán chạy nhất để tập trung vào việc quảng bá và tiếp thị các sản phẩm này.
- Xác định các kênh tiếp thị hiệu quả nhất để thu hút khách hàng mới.
- Phân tích mối quan hệ giữa độ tuổi khách hàng và giá trị đơn hàng để hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của các nhóm khách hàng khác nhau.
Kết luận
Phân tích mô tả là bước đầu tiên và quan trọng trong hành trình Data-Driven. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích mô tả cơ bản, doanh nghiệp có thể khám phá, tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu, từ đó có cái nhìn sâu sắc hơn về hoạt động kinh doanh, khách hàng và thị trường. Đây là nền tảng vững chắc để thực hiện các phân tích nâng cao hơn như phân tích chẩn đoán, dự đoán và hướng dẫn, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động.
Xin chào! Tôi là Bình Nguyễn, chuyên gia về Data-Driven Business với hơn 10 năm kinh nghiệm trong việc kết hợp dữ liệu và kinh doanh để đưa ra các chiến lược tối ưu hóa hiệu quả. Tôi tin rằng: Dữ liệu là nền tảng quan trọng giúp thúc đẩy các quyết định sáng suốt và cải thiện hiệu suất kinh doanh. Các bạn yêu mến mình hãy kết bạn cùng giao lưu và học hỏi.
