Làm thế nào để cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu

Cốt lõi thực sự của phân tích dữ liệu nằm ở cách trích xuất những kết luận có giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tác giả của bài viết này sẽ giúp bạn cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu bằng cách xác định mục tiêu phân tích, nâng cao nhận thức về doanh nghiệp cũng như học tập và đánh giá liên tục. Chúng ta hãy cùng xem nhé!

Một người bạn đã hỏi tôi một câu hỏi: Làm thế nào để cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu không chỉ là việc thu thập dữ liệu, vẽ biểu đồ và lập báo cáo. Cốt lõi thực sự của phân tích dữ liệu nằm ở cách trích xuất những kết luận có giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Vì vậy, hôm nay tôi sẽ chia sẻ với bạn ba phương pháp giúp bạn cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu.

1. Xác định mục tiêu phân tích

Đầu tiên, chúng ta cần làm rõ mục tiêu của phân tích dữ liệu.

Mục tiêu của phân tích dữ liệu là gì? Nhằm giải quyết các vấn đề thực tế. Nếu bạn không phân tích dựa trên mục tiêu của mình, bạn có thể rút ra một số kết luận, nhưng những kết luận này có tác dụng gì?

Ngay cả mục đích của câu hỏi cũng sai. Người kinh doanh muốn sử dụng phân tích của bạn để đổ lỗi cho anh ta. Loại yêu cầu này sẽ tiêu tốn năng lượng của bạn, kết luận thì vô ích, nên tự nhiên bạn không thể tiến bộ được.

Vậy, chúng ta nên xác định mục tiêu phân tích như thế nào?

Trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu, chúng ta cần hiểu rõ vấn đề mình đang cố gắng giải quyết. Cụ thể, vấn đề có thể được nhận diện từ các khía cạnh sau:

Bối cảnh kinh doanh : Mục đích của phân tích kinh doanh là gì? Hiểu được tình hình phát triển của doanh nghiệp và làm rõ giá trị của phân tích dữ liệu.

Nhu cầu của người dùng : Người dùng muốn gì? Hiểu nhu cầu của người dùng và tìm điểm khởi đầu cho việc phân tích dữ liệu.

Đặc điểm dữ liệu : Có thể làm gì bây giờ? Hiểu được đặc điểm của dữ liệu và xác định phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu.

Nhiều khi, khả năng phân tích dữ liệu không thể được cải thiện vì người ta không biết mục đích phân tích là gì. Nếu bạn không biết mình đang làm gì, bạn tự nhiên không thể ổn định và cải thiện được.

Tư duy hướng đến mục tiêu là một trong những phong cách tư duy quan trọng nhất đối với các nhà phân tích dữ liệu và chúng ta phải phát triển thói quen tư duy phản xạ có điều kiện.

Những người bạn quen biết tôi đều biết rằng nếu ai đó hỏi tôi một câu hỏi, câu trả lời đầu tiên của tôi thường giống nhau: "Mục tiêu của bạn là gì?"

2. Nâng cao nhận thức kinh doanh

Phương pháp thứ hai là nâng cao nhận thức kinh doanh .

Một sự phản ánh rất quan trọng về khả năng phân tích dữ liệu là liệu bạn có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra những đánh giá có giá trị về doanh nghiệp hay không.

Nếu bạn không hiểu về kinh doanh, thì bạn chỉ có thể nói về con số, một trò chơi con số thuần túy, và kết luận bạn sẽ rút ra là tỷ lệ chuyển đổi quá thấp và cần phải tăng lên, hoặc tiến độ GMV đang chậm hơn mục tiêu và bạn cần kiếm thêm 10 triệu nữa.

Kết luận như vậy còn lâu mới có thể được thực hiện trên thực tế.

Một khả năng khác là bạn không hiểu rõ về doanh nghiệp và đưa ra một số kết luận hoàn toàn sai lầm.

Ví dụ, nếu tỷ lệ chuyển đổi của một kênh nào đó đặc biệt cao, nhà phân tích dữ liệu có thể đề xuất tăng cường phân phối kênh đó. Tình hình thực tế có thể là kênh này rất hẹp và đã đạt đến giới hạn. Hoặc họ có thể dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử mà không biết tác động của các mô hình theo mùa và có thể đưa ra những kết quả hoàn toàn không thực tế.

Vậy, chúng ta nên nâng cao nhận thức kinh doanh như thế nào?

Hiểu sâu sắc về ngành : Hiểu rõ lịch sử phát triển của ngành, bối cảnh cạnh tranh, quy mô thị trường, v.v. sẽ giúp chúng ta hiểu được bức tranh tổng thể về doanh nghiệp.

Chú ý đến nhu cầu của người dùng : Việc chú ý đến những thay đổi trong nhu cầu của người dùng và hiểu được những điểm khó khăn cũng như nhu cầu của họ sẽ giúp chúng ta tìm ra điểm khởi đầu cho việc phân tích dữ liệu.

Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh : Nghiên cứu điểm mạnh, điểm yếu của đối thủ cạnh tranh và hiểu được chiến lược cũng như động thái của họ sẽ giúp chúng ta đưa ra kết luận chính xác.

Thật khó để nâng cao nhận thức kinh doanh. Bởi vì các nhà phân tích dữ liệu thường không có liên hệ trực tiếp với doanh nghiệp và kiến ​​thức kinh doanh của họ cũng tương đối mơ hồ.

Nên tìm hiểu thêm kiến ​​thức kinh doanh và tốt hơn hết là có sự hướng dẫn lý thuyết kết hợp với thực hành hơn là tự mình tóm tắt.

3. Học tập và ôn tập liên tục

Cách thứ ba để cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu là không ngừng học hỏi và cải thiện. Phân tích dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó chúng ta cần liên tục học hỏi kiến ​​thức, kỹ năng và phương pháp mới để nâng cao khả năng của mình.

Khả năng học tập là năng lực cốt lõi giúp thu hẹp khoảng cách giữa mọi người tại nơi làm việc. Các phương pháp học tập sau đây được khuyến nghị.

1. Học tập có hệ thống

Mặc dù việc học phân mảnh được khuyến khích ở nhiều nơi làm việc hiện nay, nhưng nó chỉ có thể mang lại kết quả học tập hời hợt. Bạn có thể học một số kỹ năng và công cụ theo cách rời rạc và có thể sử dụng chúng ngay sau khi học.

Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu cần có khả năng suy nghĩ sâu sắc và họ cần dành đủ thời gian để tiếp thu kiến ​​thức nhiều lần sau khi học, vì vậy việc học có hệ thống trở nên quan trọng hơn.

Vì vậy, tôi khuyên bạn nên cố gắng chọn các khóa học hoặc nguồn tài liệu có hệ thống để học, để bạn có thể nắm vững hệ thống kiến ​​thức tốt hơn.

2. Ghi chú

Trong quá trình học, hãy phát triển thói quen ghi chép.

Mặc dù thói quen này có vẻ như là một kỹ năng mà chỉ học sinh mới cần thành thạo, nhưng mọi người đều được khuyến khích phát triển thói quen ghi chép. Dù sao thì ghi chú điện tử hiện nay rất tiện lợi và bạn thậm chí có thể sử dụng nhập liệu bằng giọng nói.

Yêu cầu về kỹ năng đối với nhà phân tích dữ liệu rất phân tán, bao gồm kiến ​​thức trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, công cụ, phương pháp, công nghệ, tư duy, kinh doanh, v.v. Thật khó để nhớ tất cả nếu không có sự trợ giúp của ghi chú.

Sau khi gặp một bài toán, tôi thường nghĩ về những kiến ​​thức cần có để giải quyết bài toán đó, rồi quay lại xem các ghi chú tương ứng.

3. Xem lại

Nếu bạn học mà không suy nghĩ, bạn sẽ bị bối rối; nếu bạn suy nghĩ mà không học, bạn sẽ gặp nguy hiểm. Khi làm công việc hằng ngày, chúng ta thường nghĩ đến việc làm sao để làm tốt công việc này, thường được gọi là “cúi đầu kéo xe” . Ngoài việc cúi đầu kéo xe, chúng ta còn phải ngước nhìn lên để quan sát đường đi. Sau khi phân tích một số trường hợp, cần kịp thời tổng kết những kinh nghiệm này, kết hợp với kiến ​​thức đã học và rút ra những điều của riêng mình.

4. Giao tiếp với người khác

Tham gia tích cực vào các hoạt động trao đổi trong ngành để chia sẻ kinh nghiệm và hiểu biết với đồng nghiệp. Điều này không chỉ mở rộng kiến ​​thức của bạn mà còn giúp xây dựng các mối quan hệ và cải thiện kỹ năng giao tiếp. Tôi đã tham gia một số buổi họp mặt ngoại tuyến và những quan điểm được chia sẻ bởi những người đến từ nhiều ngành, vị trí và cấp bậc khác nhau đã cho tôi nhiều suy nghĩ mới về đặc điểm công việc và giá trị của nhà phân tích dữ liệu.

IV. Bản tóm tắt

Tóm lại, để cải thiện khả năng rút ra kết luận từ phân tích dữ liệu, chúng ta cần thực hiện ba điều sau: xác định mục tiêu phân tích, nâng cao nhận thức về doanh nghiệp và tiếp tục học hỏi và xem xét.

Cuối cùng, đôi khi bạn thấy ba điểm này khó đạt được. Vì sếp của bạn không bao giờ giải thích lý do đằng sau nhiệm vụ được giao nên bạn chỉ là một công cụ thu thập dữ liệu, khối lượng công việc quá chậm và bạn không có thời gian để suy nghĩ. Tình huống này thực sự khó giải quyết.

Các nhà phân tích dữ liệu rất kén chọn về môi trường. Một môi trường tốt sẽ dẫn đến vòng tuần hoàn phát triển lành mạnh, trong khi một môi trường xấu sẽ dẫn đến vòng tuần hoàn luẩn quẩn liên tục.

Trong tình huống này, rất khó để thay đổi môi trường. Nếu mức lương khá, bạn có thể chọn môi trường này để sinh tồn. Nếu công việc của bạn không lý tưởng, đừng nghĩ đến việc thay đổi môi trường; nó quá khó. Bạn có thể đến một môi trường mới và tốt hơn.

Tác giả: Jason

Nguồn: Tài khoản công khai WeChat "Sanyuanfangcha (ID: sanyuanfangcha)"