tầm quan trọng của phân tích dữ liệu

Tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu; Phân tích dữ liệu giúp các cá nhân và tổ chức hiểu được dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu thường phân tích dữ liệu thô để có thông tin chi tiết và xu hướng. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để giúp các tổ chức đưa ra quyết định và thành công.

TẦM QUAN TRỌNG CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Vài câu hỏi liên quan

Các loại phân tích dữ liệu là gì?

Có nhiều loại phân tích dữ liệu khác nhau bao gồm phân tích mô tả, chẩn đoán, mô tả và dự đoán. Mỗi loại được sử dụng cho các mục đích cụ thể tùy thuộc vào câu hỏi mà nhà phân tích dữ liệu đang cố gắng trả lời. Ví dụ: một nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng phân tích chẩn đoán để tìm ra lý do tại sao điều gì đó lại xảy ra.

Các công cụ phân tích được sử dụng trong phân tích dữ liệu là gì?

Có nhiều công cụ khác nhau được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Một số nhà phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm thông minh kinh doanh, chẳng hạn như Tableau . Những người khác có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình như SQL hoặc Python , có nhiều thư viện thống kê và hình ảnh hóa khác nhau.

Sự phát triển nghề nghiệp trong phân tích dữ liệu là gì?

Theo O * NET, mức tăng trưởng dự kiến ​​cho các nhà phân tích dữ liệu là 15% giai đoạn 2020-2030. Trung bình, các nhà phân tích dữ liệu kiếm được 98.230 đô la vào năm 2020. Tuy nhiên, mức lương thưởng cho các nhà phân tích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào nơi họ làm việc và họ làm việc trong ngành gì.

Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?

Các ứng dụng của phân tích dữ liệu rất rộng rãi. Phân tích dữ liệu lớn có thể tối ưu hóa hiệu quả trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Cải thiện hiệu suất cho phép các doanh nghiệp thành công trong một thế giới ngày càng cạnh tranh.

Một trong những người áp dụng sớm nhất là lĩnh vực tài chính Liên . Phân tích dữ liệu có một vai trò quan trọng trong ngành tài chính ngân hàng, được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro. Điểm tín dụng là một ví dụ về phân tích dữ liệu ảnh hưởng đến tất cả mọi người. Các điểm số này sử dụng nhiều điểm dữ liệu để xác định rủi ro cho vay. Phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn gian lận nhằm nâng cao hiệu quả và giảm rủi ro cho các tổ chức tài chính.

Tuy nhiên, việc sử dụng phân tích dữ liệu không chỉ là tối đa hóa lợi nhuận và ROI. Phân tích dữ liệu có thể cung cấp thông tin quan trọng cho chăm sóc sức khỏe (tin học sức khỏe), phòng chống tội phạm và bảo vệ môi trường. Các ứng dụng phân tích dữ liệu này sử dụng các kỹ thuật này để cải thiện thế giới của chúng ta.

Mặc dù thống kê và phân tích dữ liệu luôn được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, các kỹ thuật phân tích tiên tiến và dữ liệu lớn cho phép tạo ra nhiều hiểu biết mới. Những kỹ thuật này có thể tìm ra xu hướng trong các hệ thống phức tạp. Các nhà nghiên cứu hiện đang sử dụng máy học để bảo vệ động vật hoang dã.

Việc sử dụng phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe  đã phổ biến. Dự đoán kết quả của bệnh nhân, phân bổ hiệu quả kinh phí và cải thiện kỹ thuật chẩn đoán chỉ là một vài ví dụ về cách phân tích dữ liệu đang cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe. Ngành công nghiệp dược phẩm cũng đang được cách mạng hóa bằng máy học. Khám phá ma túy là một nhiệm vụ phức tạp với nhiều biến số. Học máy có thể cải thiện đáng kể việc khám phá thuốc. Các công ty dược phẩm cũng sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu thị trường thuốc và dự đoán doanh số bán hàng của họ.

Internet vạn vật (IoT) là một lĩnh vực được sử dụng cùng với học máy. Những thiết bị này mang lại cơ hội tuyệt vời cho việc phân tích dữ liệu. Các thiết bị IoT thường chứa nhiều cảm biến thu thập các điểm dữ liệu có ý nghĩa cho hoạt động của chúng. Các thiết bị như bộ điều nhiệt Nest theo dõi chuyển động và nhiệt độ để điều chỉnh hệ thống sưởi và làm mát. Các thiết bị thông minh như thế này có thể sử dụng dữ liệu để học hỏi và dự đoán hành vi của bạn. Điều này sẽ cung cấp khả năng tự động hóa trước cho ngôi nhà có thể thích ứng với cách bạn sống.

Các ứng dụng của phân tích dữ liệu dường như là vô tận. Ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập mỗi ngày – điều này mang đến cơ hội mới để áp dụng phân tích dữ liệu vào nhiều lĩnh vực khác của kinh doanh, khoa học và cuộc sống hàng ngày.

Nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu và đang cân nhắc việc lấy bằng, bạn có thể kiểm tra và so sánh danh sách thạc sĩ trực tuyến về khoa học dữ liệu hoặc thạc sĩ trực tuyến về phân tích kinh doanh của chúng tôi .

Phân tích dữ liệu là gì?

Là quá trình phân tích dữ liệu thô để tìm ra xu hướng và trả lời các câu hỏi, định nghĩa của phân tích dữ liệu nắm bắt được phạm vi rộng lớn của lĩnh vực này. Tuy nhiên, nó bao gồm nhiều kỹ thuật với nhiều mục tiêu khác nhau.

Quy trình phân tích dữ liệu có một số thành phần có thể giúp ích cho nhiều sáng kiến. Bằng cách kết hợp các thành phần này, một sáng kiến ​​phân tích dữ liệu thành công sẽ cung cấp một bức tranh rõ ràng về vị trí của bạn, bạn đã ở đâu và bạn nên đi đâu.

  • Nói chung, quá trình này bắt đầu với  phân tích mô tả . Đây là quá trình mô tả các xu hướng lịch sử trong dữ liệu. Phân tích mô tả nhằm mục đích trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra?” Điều này thường liên quan đến việc đo lường các chỉ số truyền thống như lợi tức đầu tư (ROI). Các chỉ số được sử dụng sẽ khác nhau đối với từng ngành. Phân tích mô tả không đưa ra dự đoán hoặc thông báo trực tiếp các quyết định. Nó tập trung vào việc tóm tắt dữ liệu một cách có ý nghĩa và mang tính mô tả.
  • Phần thiết yếu tiếp theo của phân tích dữ liệu là phân tích  nâng cao . Phần này của khoa học dữ liệu tận dụng các công cụ tiên tiến để trích xuất dữ liệu, đưa ra dự đoán và khám phá xu hướng. Những công cụ này bao gồm thống kê cổ điển cũng như học máy. Các công nghệ học máy như mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc và hơn thế nữa cho phép phân tích nâng cao. Thông tin này cung cấp cái nhìn sâu sắc mới từ dữ liệu. Phân tích nâng cao giải quyết “điều gì xảy ra nếu?” các câu hỏi.
  • Sự sẵn có của các kỹ thuật máy học, bộ dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán rẻ đã cho phép sử dụng các kỹ thuật này trong nhiều ngành công nghiệp. Việc thu thập các tập dữ liệu lớn là công cụ để thực hiện các kỹ thuật này. Phân tích dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp đưa ra kết luận có ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu đa dạng và phức tạp, điều này có thể thực hiện được nhờ những tiến bộ trong xử lý song song và sức mạnh tính toán rẻ tiền.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *