10 công cụ dữ liệu lớn hàng đầu năm 2022

Ở bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu bao quát về quy trình, phân loại và công cụ để phân tích dữ liệu lớn. Vậy thì ứng với bốn loại phân tích gồm mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất, đâu sẽ là những phương pháp phân tích phù hợp? Bài viết này mang đến “bộ sưu tập” 10 phương pháp phân tích dữ liệu lớn cho bạn tham khảo và lựa chọn cho những trường hợp sử dụng khác nhau.

Tổng hợp các phương pháp phân tích dữ liệu lớn

1. Phân tích cụm (Cluster analysis)

Phân tích cụm (Cluster analysis) được thực hiện dựa trên việc nhóm các phần dữ liệu có đặc điểm chung với nhau. Vì không có biến đích khi phân nhóm, phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu hoặc cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho một tập dữ liệu. 

Trong kinh doanh, marketing, các doanh nghiệp vẫn thường áp dụng phương pháp phân tích cụm nhằm nhóm các tập khách hàng dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, khả năng tài chính,… Mục tiêu là mang đến những trải nghiệm tốt nhất dựa trên nhu cầu, thị hiếu của một lượng lớn khách hàng, trong khi vẫn đảm bảo tối ưu hóa nguồn lực vận hành. 

2. Phân tích theo nhóm (Cohort analysis)

Phương pháp này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và đối chiếu một phân khúc xác định về hành vi của người dùng, sau đó nhóm chúng lại với những phân khúc khác có đặc điểm tương tự. Bằng phương pháp này, bạn có thể hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng, thậm chí là một nhóm đối tượng mục tiêu số lượng lớn hơn. 

Về ứng dụng, phân tích nhóm giúp các Marketers hiểu được tác động của chiến dịch trên các nhóm khách hàng cụ thể. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn gửi một chiến dịch email khuyến khích khách hàng đăng ký trang web. Bạn tạo hai phiên bản của chiến dịch với các thiết kế, CTA (Call to action) và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng đăng ký, mua hàng hoặc tương tác theo những cách khác.

3. Phân tích hồi quy (Regression analysis)

Hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu tác động đến giá trị của biến phụ thuộc khi một (hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.

4. Mạng nơron

Mạng nơ-ron là nền tảng cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích có sự can thiệp tối thiểu, để hiểu cách bộ não con người tạo ra những hiểu biết sâu sắc và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mọi dữ liệu, nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.

5. Phân tích nhân tố (Factor analysis)

Phân tích nhân tố còn được gọi là “giảm chiều dữ liệu” (dimension reduction) mô tả sự biến thiên của những biến có tương quan được quan sát bằng một số nhỏ hơn các biến không quan sát được gọi là nhân tố. Mục đích ở đây là phát hiện ra các biến tiềm ẩn độc lập.

Một ví dụ về phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, chất liệu, sự thoải mái, cửa hàng, tần suất sử dụng. Trong trường hợp này, danh sách các biến số có thể rất dài, tùy thuộc vào những gì bạn muốn theo dõi. Do đó, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh tổng quát bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu sắc, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một biến tiềm ẩn của thiết kế.

6. Khai thác dữ liệu (Data mining)

Khai thác dữ liệu là phương pháp phân tích dữ liệu giúp trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu nhằm xác định xu hướng, mẫu và dữ liệu hữu ích. Cùng với phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu là một nhánh của khoa học thống kê sử dụng các thuật toán phức tạp, không chỉ bao hàm bước phân tích thô, mà còn liên quan tới cơ sở dữ liệu, quản lý dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, suy luận thống kê,…

7. Phân tích văn bản (Text analysis)

Phân tích văn bản, còn được gọi là khai thác văn bản, hoạt động bằng cách lấy các bộ dữ liệu văn bản lớn và sắp xếp chúng nhằm dễ quản lý hơn. Phương pháp này giúp bạn trích xuất dữ liệu thực sự liên quan đến tổ chức của mình và sử dụng dữ liệu đó nhằm phát triển những thông tin hữu ích phục vụ việc ra quyết định. Ví dụ: việc phân tích dữ liệu từ nhiều  nguồn văn bản khác nhau như bài viết đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội hoặc phản hồi khảo sát giúp hiểu sâu sắc hơn về đối tượng mục tiêu, từ đó cho phép xây dựng các chiến dịch, dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng.

Nhờ sự kết hợp của học máy và các thuật toán thông minh, phân tích văn bản hiện nay còn cho phép thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm xúc. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ thành công của trải nghiệm khách hàng. 

8. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Như đúng tên gọi, phân tích chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích một tập hợp dữ liệu thu thập trong một khoảng thời gian xác định. Ngoài ra, nó còn cho phép các nhà nghiên cứu biết được liệu các biến có thay đổi trong suốt thời gian nghiên cứu hay không, các biến khác nhau phụ thuộc như thế nào và nó đạt được kết quả cuối cùng ra sao.

Trong kinh doanh, phương pháp này được sử dụng để hiểu nguyên nhân của các xu hướng và mô hình khác nhau, từ đó rút ra những hiểu biết có giá trị. Đồng thời, phương pháp này cũng có thể kết hợp với dự báo chuỗi thời gian nhằm dự báo sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.

9. Cây quyết định (Decision Trees)

Phân tích dựa trên cây quyết định hoạt động như một công cụ hỗ trợ để đưa ra các quyết định chiến lược và thông minh. Bằng cách hiển thị trực quan các kết quả, hậu quả và chi phí tiềm năng trong mô hình dạng cây, các nhà nghiên cứu và người dùng doanh nghiệp có thể dễ dàng đánh giá tất cả các yếu tố liên quan và chọn cách hành động tốt nhất. Cây quyết định thường được dùng để phân tích dữ liệu định lượng, nó cho phép cải thiện quy trình ra quyết định bằng cách giúp bạn xác định các cơ hội cải tiến, giảm chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động và sản xuất.

Cụ thể, phương pháp này hoạt động giống như một sơ đồ bắt đầu với quyết định chính mà bạn cần đưa ra và phân nhánh dựa trên các kết quả và hậu quả khác nhau của mỗi quyết định. Mỗi kết quả sẽ nêu ra những hậu quả, chi phí và lợi ích của riêng nó và khi kết thúc phân tích, bạn có thể so sánh từng kết quả và đưa ra quyết định thông minh nhất.

10. Phân tích thuộc tính (Conjoint analysis)

Phân tích thuộc tính thường được sử dụng trong các cuộc khảo sát để hiểu cách người dùng đánh giá các thuộc tính khác nhau của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ, khi nói đến việc mua hàng, một số khách hàng có thể tập trung vào giá, những người khác tập trung vào tính năng, hay tính bền vững của sản phẩm. Bạn có thể tìm thấy các thuộc tính này bằng phân tích kết hợp. Như vậy, các công ty có thể xác định chiến lược giá cả, tùy chọn gói sản phẩm, dịch vụ,….