Tôi đã làm việc trong lĩnh vực dữ liệu trong mười năm và đây là lần đầu tiên tôi thấy một phương pháp phân tích dữ liệu tuyệt vời như vậy

Trong thời đại bùng nổ thông tin này, chúng ta tiếp nhận tin tức từ mọi hướng mỗi ngày. Nhưng đôi khi, thông tin thực sự có giá trị đòi hỏi chúng ta phải đào sâu hơn và phân tích. Hôm nay, chúng tôi sẽ đưa bạn đến với một bài viết chuyên sâu sẽ tiết lộ cho chúng ta những bí mật ẩn sau cuộc sống hối hả hàng ngày, cho phép chúng ta cùng nhau khám phá, học hỏi và tìm cảm hứng.

Nhiều sinh viên bối rối: Phương pháp phân tích dữ liệu thực chất là gì? Bởi vì một số mô tả về phương pháp phân tích dữ liệu trên Internet là sao chép từ các sách tiếp thị, chẳng hạn như 4P và PEST; một số là sao chép từ sách thống kê, chẳng hạn như phân tích tương quan và phân tích hồi quy. Nhưng khi đi vào phân tích thực tế, tôi lại thấy bối rối: Tôi nên sử dụng P hay hồi quy để giải quyết vấn đề trước mắt?

Nếu bạn thực sự muốn hiểu và nắm vững các phương pháp phân tích dữ liệu, bạn chắc chắn không thể chỉ “tìm đinh bằng búa”. Phân tích dữ liệu tại nơi làm việc phải được tích hợp chặt chẽ với doanh nghiệp và phục vụ nhu cầu kinh doanh. Do đó, chỉ bằng cách hiểu nhu cầu kinh doanh và tìm ra câu trả lời cho các vấn đề, chúng ta mới có thể hiểu được công dụng của các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau và cách sử dụng chúng.

6 nhu cầu kinh doanh điển hình

Một hoạt động kinh doanh hoàn chỉnh được chia thành sáu bước: hiểu tình hình hiện tại → đặt mục tiêu → lập kế hoạch → theo dõi xu hướng → chẩn đoán vấn đề → xem xét kết quả. Ở mỗi giai đoạn, thông tin doanh nghiệp có và các vấn đề doanh nghiệp muốn giải quyết đều khác nhau nên nhu cầu về dữ liệu cũng sẽ khác nhau (như hình bên dưới).

Nếu các nhà phân tích dữ liệu tham gia vào công việc bắt đầu từ việc xây dựng kế hoạch kinh doanh hàng năm, họ sẽ trải qua tất cả sáu bước.

Tuy nhiên, nhiều sinh viên lại đi làm vào giữa chừng sự nghiệp. Những loại phổ biến nhất là:

1. Bắt đầu bằng việc giám sát, đầu tiên là báo cáo hàng ngày, sau đó tìm ra vấn đề

2. Trực tiếp nhận nhiệm vụ phân tích và đưa ra báo cáo về XX vấn đề

3. Công việc đã hoàn thành và báo cáo đánh giá sẽ được thực hiện sau đó

Vào thời điểm này, rất có thể các nhà phân tích dữ liệu chưa quen với doanh nghiệp và đang vội vã lao vào làm, và chắc chắn họ không biết phải làm gì. Đến thời điểm này, bạn phải hoàn thành ít nhất bước 1: hiểu rõ tình hình kinh doanh hiện tại, sau đó đưa ra phương án khắc phục phù hợp.

Làm thế nào để hiểu được tình hình hiện tại

Ở giai đoạn hiểu được tình hình hiện tại, các chỉ số dữ liệu được trình bày một cách có hệ thống hơn để doanh nghiệp có thể thấy rõ tình hình. Bản thân hệ thống chỉ số dữ liệu có ba cấu trúc: song song, quy trình và tổng điểm. có

Một số phương pháp phân tích phổ biến tương ứng với ba hình thức này. Ví dụ:

Phương pháp phân tích DuPont tương ứng với hệ thống chỉ số điểm tổng thể. Nó chủ yếu được sử dụng để đánh giá hiệu suất kinh doanh, phân tích các chỉ số tài chính và theo dõi kết quả của các hoạt động kinh doanh.

Phương pháp UJM tương ứng với hệ thống chỉ số dựa trên quy trình. Nó chủ yếu được sử dụng để phân loại các đường dẫn hành vi của người dùng (đặc biệt được các công ty Internet sử dụng) và xem rõ cách người dùng chuyển đổi.

Phương pháp RFM tương ứng với hệ thống chỉ báo song song, chủ yếu dùng để phân loại hành vi tiêu dùng của người dùng và phân biệt mức tiêu dùng cao, trung bình, thấp + mức độ cấp thiết của sự thức tỉnh.

(Như hình dưới đây)

Cần lưu ý rằng việc chỉ hiển thị các chỉ số không thể đưa đến bất kỳ kết luận phân tích nào. Ít nhất hãy đưa ra các chỉ số + so sánh các cá nhân khác nhau.

Ví dụ:

1. Phân tích DuPont: so sánh hai công ty trong cùng một ngành

2. Phương pháp UJM: so sánh hai đường dẫn khác nhau

3. Phương pháp RFM: so sánh giữa hai nhóm người dùng

Do đó, khi hiểu được tình hình hiện tại, đừng chỉ nghĩ đến việc liệt kê một loạt các chỉ số, mà hãy nghĩ đến: nên chọn ai để so sánh nhằm khám phá rõ hơn sự khác biệt giữa các doanh nghiệp và truyền cảm hứng cho bộ phận kinh doanh suy nghĩ.

Các cách để đặt mục tiêu

Trong giai đoạn thiết lập mục tiêu, doanh nghiệp có thể muốn biết:

1. Nếu không có sự thay đổi thì doanh nghiệp sẽ phát triển tự nhiên như thế nào?

2. Hoạt động kinh doanh sẽ phát triển như thế nào nếu đầu tư một nguồn lực nhất định tăng/giảm?

3. Nếu bạn thay đổi phương thức kinh doanh, doanh nghiệp sẽ phát triển như thế nào?

Đây chính là lúc vấn đề dự đoán xuất hiện. Để dự đoán xu hướng phát triển tự nhiên, người ta thường sử dụng phương pháp chuỗi thời gian. Tùy thuộc vào xu hướng dữ liệu, có thể sử dụng phương pháp làm mịn, hồi quy tự động, hồi quy theo mùa, hồi quy theo xu hướng theo mùa và các phương pháp khác. Nếu bạn cân nhắc việc thay đổi nguồn lực đầu vào, bạn có thể cân nhắc hồi quy theo quan hệ nhân quả. Vì thường có mối quan hệ chức năng giữa đầu vào và đầu ra nên đường cong đầu vào-đầu ra có thể được điều chỉnh thông qua dữ liệu để mô phỏng kết quả điều chỉnh.

Nếu bạn muốn thay đổi hoạt động kinh doanh, trước tiên bạn nên kiểm tra xem các doanh nghiệp khác có đang áp dụng biện pháp tương tự hay không. Nếu đã có những hoạt động tương tự, bạn có thể thực hiện tính toán dựa trên tình hình đầu vào-đầu ra của các hoạt động tương tự. Nếu bạn chưa từng làm điều này trước đây, bạn phải thử nghiệm trước, nếu không, bạn chỉ đang đoán mà không có dữ liệu.

Cần lưu ý rằng khi đặt ra mục tiêu, ý tưởng của ban lãnh đạo thường phải được phản ánh và dữ liệu chỉ mang tính chất tham khảo. Do đó, rất có thể sau khi hoàn thành dự báo tình hình tự nhiên, bộ phận kinh doanh sẽ bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên ý tưởng của riêng mình. Vào thời điểm này, bạn có thể không cần đến những phương pháp phân tích phức tạp. Thay vào đó, bạn có thể sử dụng hệ thống chỉ số dữ liệu để phân tích các chỉ số KPI, sau đó tăng hoặc giảm các chỉ số liên quan theo yêu cầu của lãnh đạo và mô phỏng các kết quả có thể xảy ra.

Làm thế nào để lập kế hoạch

Trong giai đoạn lập kế hoạch, rất có thể doanh nghiệp muốn chia nhỏ mục tiêu lớn và triển khai thành các công việc thực hiện cụ thể. Lúc này, bạn có thể sử dụng phương pháp OGSM, đây là phương pháp chuẩn để triển khai các mục tiêu định tính thành các mục tiêu định lượng, chia nhỏ các mục tiêu định lượng thành các bước thực hiện, sau đó theo dõi quá trình thực hiện (như minh họa trong hình bên dưới).

Cũng có khả năng doanh nghiệp không muốn tự mình tháo dỡ trước mà muốn xem giải pháp tối ưu về mặt lý thuyết ở mức đầu vào-đầu ra hiện tại là gì. Tại thời điểm này, bạn có thể xây dựng hàm chi phí đầu vào và sử dụng phương pháp phân tích chi phí-khối lượng-lợi nhuận/lập trình tuyến tính để tính toán giải pháp tối ưu về mặt lý thuyết để tham khảo cho doanh nghiệp (như minh họa bên dưới).

Giống như việc đặt mục tiêu, khi lập kế hoạch, rất có thể bạn sẽ hoàn toàn dựa vào kinh nghiệm, ước tính con số và bắt đầu thực hiện. Một kế hoạch quá sơ sài sẽ dẫn đến việc sắp xếp thực hiện không hợp lý, điều chỉnh tạm thời và thiếu phương án dự phòng, tất cả đều sẽ gây ra vấn đề trong quá trình thực hiện.

Nếu các nhà phân tích dữ liệu có thể hiểu trước tình hình, họ sẽ dễ dàng theo dõi xu hướng ở bước tiếp theo hơn.

Cách theo dõi xu hướng

Trong giai đoạn theo dõi xu hướng, nhiệm vụ cốt lõi là quan sát xem doanh nghiệp có phát triển như mong đợi hay không và có bất kỳ biến động bất thường nào không. Do đó, cần có phương pháp phân tích dữ liệu để xác định hoạt động kinh doanh có bình thường hay không.

Hiện nay, có năm phương pháp khả dụng: phân tích chu kỳ, phân tích đầu vào-đầu ra, phân tích cấu trúc, phân tích phân cấp và phân tích ma trận.

Phương pháp phân tích theo chu kỳ là phân tích các mô hình phát triển kinh doanh xảy ra theo những thay đổi theo mùa/thay đổi vòng đời/thay đổi đầu vào-đầu ra dựa trên đặc điểm kinh doanh. Xác định vấn đề bằng cách so sánh với xu hướng bình thường.

Phân tích đầu vào-đầu ra nhằm dự đoán tác động có thể xảy ra dựa trên cường độ đầu tư của các hoạt động kinh doanh + kinh nghiệm dữ liệu trong quá khứ. Nếu bạn muốn kiểm tra: Sự bất thường của dữ liệu có phải do việc thực hiện kém của doanh nghiệp này không?

Phân tích cấu trúc, phân tích phân cấp và phân tích ma trận so sánh nhiều doanh nghiệp để phát hiện ra các vấn đề ẩn giấu bởi giá trị trung bình. Ngoài ra còn có một số thuật ngữ phổ biến, chẳng hạn như phân loại ABC và phân loại 80/20, thực chất là các dạng phân tích phân tầng đặc biệt (như được hiển thị bên dưới)

Khi theo dõi xu hướng, các phương pháp thông thường này có thể được kết hợp với các chỉ số theo dõi để tạo thành bảng dữ liệu theo dõi giống nhau. Sau khi quan sát những bất thường ở các chỉ số chính, bạn có thể trực tiếp xem dữ liệu từ tổng thể đến chi tiết để xem bộ phận nào có vấn đề, qua đó cải thiện đáng kể hiệu quả phát hiện vấn đề.

Phương pháp chẩn đoán vấn đề

Trong quá trình chẩn đoán vấn đề, việc có giả thuyết kinh doanh hay không là điều quan trọng nhất.

1. Nếu không có gì trong doanh nghiệp, bạn chỉ có thể xây dựng một cây logic phân tích để khắc phục sự cố theo từng lớp.

2. Nếu doanh nghiệp có giả thuyết rõ ràng, bạn có thể trực tiếp sử dụng phương pháp loại trừ để xác minh xem giả thuyết đó có hợp lệ hay không.

3. Nếu doanh nghiệp đã có kế hoạch ứng phó, bạn có thể trực tiếp tiến hành thử nghiệm để kiểm tra tính khả thi của kế hoạch

Mặc dù khi nói đến chẩn đoán vấn đề, mọi người sẽ theo bản năng nghĩ đến: xây dựng một cây logic. Tuy nhiên, việc xây dựng một cây logic hoàn chỉnh rất tốn thời gian và công sức, và nhiều giả định đòi hỏi phải thu thập dữ liệu bên ngoài để xác minh. Trong công việc thực tế, không phải lúc nào cũng có đủ dữ liệu cung cấp. Do đó, khi chẩn đoán vấn đề, trước tiên hãy cố gắng tìm ra những giả định kinh doanh và nhanh chóng đưa ra kết luận.

Khi xác thực các giả thuyết kinh doanh, việc có nên tiến hành thử nghiệm hay không là sự khác biệt quan trọng nhất:

1. Nếu hoàn toàn không thể tiến hành thử nghiệm, thì cách duy nhất để đưa ra kết luận phân tích là thông qua phân tích chuẩn (so sánh các cá nhân tốt/xấu) và chẩn đoán quy trình (phân tích các liên kết tệ nhất trong quy trình kinh doanh).

2. Nếu bạn có thể tiến hành thí nghiệm nhưng không thể thực hiện thử nghiệm lấy mẫu, thì bạn chỉ có thể thực hiện phân tích so sánh trước và sau khi cải tiến.

3. Nếu bạn có thể tiến hành thí nghiệm và kiểm tra mẫu, bạn có thể sử dụng phương pháp thống kê để kiểm tra kết quả thí nghiệm.

Phương pháp phát lại kết quả

Nếu thực hiện tốt năm bước đầu tiên, việc xem xét kết quả sẽ rất dễ dàng:

1. So sánh mục tiêu và khoảng cách thực tế, rồi đưa ra đánh giá: Mục tiêu đã được thực hiện tốt chưa?

2. Truy xuất dữ liệu giám sát quy trình để xem có vấn đề nào trong quá trình thực hiện không

3. Truy xuất dữ liệu chẩn đoán sự cố để xem nguyên nhân của sự cố và kết quả xử lý

Một đánh giá toàn diện như vậy về kết quả là rất toàn diện, bao gồm cả tuyên bố về kết quả và tóm tắt kinh nghiệm.

Nhiều học sinh cảm thấy việc xem lại rất khó khăn vì họ không tham gia vào toàn bộ quá trình và chỉ được giao nhiệm vụ xem lại sau khi hoạt động kết thúc. Lúc này, bạn chưa hiểu mục tiêu và quy trình, nên đương nhiên bạn phải sắp xếp mọi thứ từ đầu đến cuối trước khi có thể đạt được kết quả. Nếu bản thân doanh nghiệp không đặt ra mục tiêu rõ ràng và không theo dõi dữ liệu quy trình thì doanh nghiệp sẽ hoàn toàn mù mờ.