Khởi đầu với Phân tích dữ liệu
Khám phá thế giới dữ liệu và cách chúng ta có thể sử dụng nó để đưa ra những quyết định thông minh hơn.
Giới thiệu tổng quan về khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học các tính năng và chức năng cơ bản của phân tích dữ liệu, cách dữ liệu được thu thập và lưu trữ ở đâu, cách dữ liệu hỗ trợ trí tuệ nhân tạo và máy học, và bạn sẽ bắt đầu hành trình trở thành một chuyên gia dữ liệu. Bạn sẽ có rất nhiều cơ hội để thúc đẩy sự đổi mới này với vai trò là nhà phân tích, nhà khoa học, và kỹ sư dữ liệu. Đây là một nghề nghiệp đầy hứa hẹn với tiềm năng thực sự tạo nên sự khác biệt. Hãy cùng chúng tôi khám phá những điều có thể.
Dữ liệu là gì và đến từ đâu?
Tự nguyện
Dữ liệu được cung cấp một cách tự nguyện, chẳng hạn như khi bạn điền vào biểu mẫu, đăng nhập vào mạng xã hội hoặc đồng ý với chính sách của trang web.
Quan sát
Các tổ chức thu thập dữ liệu thông qua quan sát, chẳng hạn như vị trí của bạn, các cửa hàng bạn thường xuyên ghé thăm và các trang web bạn truy cập.
Dự đoán
Dữ liệu có thể được dự đoán từ hành vi của chúng ta để hiểu rõ hơn về tính cách, sở thích và thói quen của chúng ta.
Dữ liệu thường nhật
Mọi nơi bạn đến và mọi việc bạn làm trong không gian mạng đều trở thành nguồn dữ liệu mới. Dữ liệu đang được tạo ra từ các cảm biến, thiết bị, video, âm thanh, mạng, tệp nhật ký, ứng dụng giao dịch, web và mạng xã hội. Dữ liệu thường được truyền trực tiếp qua các mạng lưới và có nhiều kích cỡ và định dạng khác nhau.
Quyết định thông minh
Cải thiện quy trình
Theo dõi và dự đoán
Hiểu biết hành vi
Từ các đề xuất sản phẩm mà chúng ta thấy trên các trang mua sắm đến số liệu thống kê về hiệu suất của các vận động viên cho đến việc chọn hàng hóa nào nên được giữ trong siêu thị, các quyết định của chúng ta bị ảnh hưởng bởi kết quả của số liệu và trí tuệ nhân tạo.
Quyết định thông minh
Thông qua khả năng sử dụng dữ liệu thu thập từ các đánh giá và xếp hạng sản phẩm, các nhà sản xuất có thể sửa đổi thiết kế hoặc thay đổi quy trình để sản xuất và cung cấp các sản phẩm tốt hơn cho người tiêu dùng.
Cải thiện quy trình
Một trong những lợi ích lớn nhất mà chúng ta có thể đạt được từ phân tích dữ liệu là khả năng theo dõi, cô lập và thậm chí dự đoán các sự kiện. Một kỹ sư mạng có thể sử dụng bảng điều khiển để xác định các khu vực bị chậm tải và phản ứng ngay lập tức để đảm bảo không gây khó khăn cho người dùng. Các nhà phân tích khí tượng có thể dự đoán chính xác các tác động của thời tiết lên mọi khía cạnh của nền kinh tế. Xe tự lái có thể nhận diện các mối nguy hiểm và thực hiện các hành động để tránh tai nạn.
Theo dõi và dự đoán
Các tổ chức hiện nay có khả năng quảng bá tốt hơn về cách sản phẩm của họ được sử dụng, sơ đồ mua hàng của khách hàng và cập nhật thông tin logistics để quản lý thời gian giao hàng. Khả năng nhận biết này cho phép các nhà quản lý đảm bảo rằng các sản phẩm phù hợp luôn sẵn có cho khách hàng trong thời gian ngắn nhất có thể.
Hiểu biết hành vi
Lựa chọn biểu đồ phù hợp
1
Số lượng biến
Số lượng đặc điểm đo lường.
2
3
4
Số lượng điểm dữ liệu
Số lượng đơn vị thông tin cho mỗi biến.
Thay đổi theo thời gian
Dữ liệu có thể hiện sự thay đổi theo thời gian hay không (giờ, ngày, tuần).
So sánh và mối quan hệ
Cần so sánh hoặc xác định mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau hay không.
Các loại biểu đồ trực quan
Biểu đồ đường
Hiển thị xu hướng theo thời gian.
Biểu đồ cột
So sánh các giá trị giữa các điểm dữ liệu.
Biểu đồ tròn
Minh họa tỷ lệ trong một tổng thể.
Biểu đồ phân tán
Thể hiện mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu trong một tập dữ liệu lớn.
Dữ liệu rời rạc và dữ liệu liên tục
Dữ liệu rời rạc
Dữ liệu rời rạc là những giá trị cố định, thường là số nguyên. Ví dụ: số lượng học sinh trong một lớp học, số lượng xe hơi trong một bãi đậu xe.
Dữ liệu liên tục
Dữ liệu liên tục có thể được đo lường và đại diện cho một phạm vi giá trị. Ví dụ: chiều cao của một người, nhiệt độ của một căn phòng.
Các kiểu dữ liệu
Chuỗi
Dữ liệu văn bản.
Số nguyên
Số nguyên.
Số thực
Số có dấu thập phân.
Ngày và giờ
Điểm thời gian cụ thể.
Boolean
Đúng/Sai.
Chuỗi
Kiểu dữ liệu chuỗi là một trong những kiểu dữ liệu cơ bản và được sử dụng rất phổ biến, một từ hay một văn bản đều là dữ liệu chuỗi.
Ví dụ:
- Tên một người
- Địa chỉ email
- Một đoạn văn bản
…
Số nguyên
Số nguyên là những số không có phần thập phân, bao gồm cả số dương, số âm và số 0.
Ví dụ:
- 10
- 150
- (-12)
…
Số thực
Số thực là những số có phần thập phân, bao gồm cả số dương, số âm và số 0. Số thực thường được sử dụng khi cần đại diện cho giá trị có độ chính xác cao hơn số nguyên, chẳng hạn như phép đo hoặc số liệu có phần lẻ.
Ví dụ:
- 0.1
- (- 0.3)
- 12.57
…
Ngày và giờ
Kiểu dữ liệu ngày giờ rất quan trọng khi xử lý các tác vụ liên quan đến lịch, hẹn giờ, hoặc tính toán khoảng thời gian giữa các sự kiện.
Ví dụ:
- Giờ: 14:30
- Ngày: 16-10-2024
…
Boolean
Kiểu dữ liệu Boolean chỉ có hai giá trị: Đúng (True) hoặc Sai (False). Nó được sử dụng để biểu diễn các điều kiện hoặc trạng thái logic trong lập trình.
Ví dụ:
- 3 = 5 (FALSE)
- 5 > 3 (TRUE)
…
Sự đa dạng của dữ liệu
Sự phát triển của dung lượng lưu trữ
Đa dạng về định dạng dữ liệu:
Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc:
Dữ liệu có cấu trúc
Được tổ chức thành các hàng và cột, dễ dàng phân tích (ví dụ: dữ liệu trong SQL hoặc Excel)
Dữ liệu không có cấu trúc
Không thể sắp xếp thành hàng và cột, khó xử lý hơn (ví dụ: hình ảnh, bài đăng trên mạng xã hội).
Chọn dữ liệu có liên quan
Khi phân tích, việc lựa chọn dữ liệu cần phải tập trung vào các câu hỏi nghiên cứu để đảm bảo các trường dữ liệu liên quan và hỗ trợ phân tích vấn đề mong muốn.
Ví dụ, giả sử bạn đang nghiên cứu các yếu tố góp phần vào sức khỏe tổng thể của lực lượng lao động. Bạn có thể bắt đầu bằng cách xem dữ liệu có sẵn và xác định trường hoặc phép đo nào có liên quan đến câu hỏi của bạn
Sự đa dạng của dữ liệu
Video
Dữ liệu video bao gồm các đoạn phim, phim ảnh và các nội dung trực quan khác.
Hình ảnh
Dữ liệu hình ảnh bao gồm ảnh chụp, đồ họa và các hình ảnh khác.
Âm thanh
Dữ liệu âm thanh bao gồm các bản ghi âm, nhạc và các tệp âm thanh khác.
Văn bản
Dữ liệu văn bản bao gồm các tài liệu, bài viết và các tệp văn bản khác.
Vai trò của dữ liệu trong kinh doanh
Cải thiện hiệu suất
Dữ liệu giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất, xác định điểm yếu và cải thiện quy trình.
Điều chỉnh sản phẩm
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu khách hàng và điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp.
Giảm thiểu rủi ro
Dữ liệu giúp doanh nghiệp dự đoán rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa.
Ứng dụng dữ liệu trong thế giới thực
1
Nông nghiệp
Phân tích dữ liệu giúp nông dân đưa ra quyết định về trồng trọt, thu hoạch và bán hàng.
2
Y tế
Phân tích dữ liệu được sử dụng để phát hiện bệnh sớm, quản lý bệnh nhân và phát triển thuốc mới.
3
Tài chính
Phân tích dữ liệu giúp các tổ chức tài chính quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và đưa ra quyết định đầu tư.
4
Giáo dục
Phân tích dữ liệu giúp giáo viên hiểu rõ học sinh, cá nhân hóa giáo dục và cải thiện kết quả học tập.
Quy trình phân tích dữ liệu
1
Xác định vấn đề
Hiểu rõ mục tiêu và câu hỏi cần giải đáp.
2
Thu thập dữ liệu
Lấy dữ liệu từ các nguồn phù hợp.
3
Làm sạch dữ liệu
Xử lý dữ liệu thiếu, sai sót và trùng lặp.
4
Phân tích dữ liệu
Áp dụng các kỹ thuật thống kê và mô hình hóa.
5
Trực quan hóa dữ liệu
Biểu diễn dữ liệu bằng các biểu đồ và hình ảnh.
TỔNG KẾT
Dữ liệu là gì và đến từ đâu?
Xác định ứng dụng của dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày.
Dữ liệu ở khắp mọi nơi
So sánh và đối chiếu các loại dữ liệu khác nhau.
Vai trò của dữ liệu trong kinh doanh
Đánh giá giá trị thu được thông qua phân tích.
TO BE CONTINUED...