Nội dung bài viết:
Phân biệt Data Analysis và Data Analytics
| Data Analysis – Phân tích dữ liệu | Data Analytics – Phân tích dữ liệu chuyên sâu | |
|---|---|---|
| – Ý nghĩa | Nhìn lại để hiểu dữ liệu | Nhìn về phía trước để tạo ra insight & hành động |
| – Mục tiêu chính | Hiểu điều gì đã xảy ra | Sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề hoặc ra quyết định |
| – Phạm vi | Một phần của quy trình phân tích | Toàn bộ quy trình từ dữ liệu đến hành động |
| – Trọng tâm | Diễn giải, xu hướng, mẫu hình | Giá trị kinh doanh, dự đoán, chiến lược |
| – Bao gồm | Làm sạch, EDA, thống kê mô tả | Phân tích dữ liệu + mô hình hóa + báo cáo + hành động |
| – Vai trò công việc | Data Analyst, Business Analyst | Data Analyst, Data Scientist, Người ra quyết định |
| – Ví dụ | “Doanh số giảm 10% trong tháng trước” | “Hãy dự đoán doanh số tháng tới & đề xuất cải thiện” |
Hiểu một cách đơn giản hơn…
Data Analysis là một bước nhỏ trong Data Analytics.
- Data Analysis = “Dữ liệu cho thấy điều gì?”
- Data Analytics = “Tôi có thể dùng điều dữ liệu cho thấy để ra quyết định hoặc hành động như thế nào?”
Ví dụ
- Data Analysis giống như kiểm tra chi tiêu hàng tháng của bạn.
- Data Analytics là sử dụng các khoản chi đó để lập ngân sách, dự đoán chi phí tháng sau và lên kế hoạch tốt hơn.
Ví dụ thực tế so sánh Data Analysis và Data Analytics trong kinh doanh thương mại điện tử
Tình huống
Sếp bảo: “Doanh số tháng 3 giảm. Điều gì đã xảy ra và chúng ta nên làm gì tiếp theo?”
Nếu làm về Data Analysis (Tập trung vào: Điều gì đã xảy ra?)
Bạn sẽ xem xét dữ liệu quá khứ:
- So sánh doanh số tháng 3 với tháng 2
- Kiểm tra sản phẩm nào giảm mạnh nhất
- Vẽ biểu đồ xu hướng doanh thu theo thời gian
- Tóm tắt:
- “Doanh số giảm 18% trong tháng 3.”
- “80% sự sụt giảm đến từ danh mục ‘Trang trí nhà cửa’.”
- “Lượng truy cập giảm 22%.”
Kết luận của Data Analysis
“Doanh số giảm do lượng khách truy cập giảm, đặc biệt vào cuối tuần.”
Nếu làm về Data Analytics (Tập trung vào: Làm gì tiếp theo?)
Bạn sẽ cần làm nhiều hơn để hỗ trợ ra quyết định:
- Sử dụng kết quả phân tích
- Kiểm tra giả thuyết (ví dụ: có phải quảng cáo bị dừng không?)
- Dùng mô hình dự đoán doanh số tháng 4
- Đề xuất giải pháp:
- Tăng ngân sách quảng cáo cho danh mục ‘Trang trí nhà cửa’
- Chạy khuyến mãi vào cuối tuần
- Tối ưu SEO cho các trang sản phẩm có hiệu suất kém
Kết luận của Data Analytics
“Để phục hồi doanh số, chúng ta nên chạy chiến dịch Google Ads nhắm vào sản phẩm Trang trí nhà cửa trong tháng này, tập trung vào cuối tuần. Dự báo cho thấy chúng ta có thể phục hồi 12–15% doanh thu nếu hành động ngay.”
Tổng kết
| Data Analysis | Data Analytics | |
|---|---|---|
| Mục tiêu | Hiểu lý do doanh số tháng 3 giảm | Quyết định hành động để cải thiện doanh số |
| Kết quả | Báo cáo điều đã xảy ra | Kế hoạch & hành động dựa trên dữ liệu |
Nếu có thắc mắc, đừng ngần ngại, cứ thoải mái để lại bình luận bên dưới nhé Bạn. data tadaa rất vui khi được kết nối và thảo luận cùng Bạn!
data tadaa mến chúc Bạn có một ngày vui ^_^