Phân tích dữ liệu có đơn giản chỉ là lên Facebook, TikTok hoặc Google Analytics,… tải dữ liệu xuống là xong? Hehe! Nếu dễ vậy thì “quê tui đầy”. 7 bước phân tích data dưới đây sẽ giúp bạn hoàn thiện công việc của mình nhiều hơn!
1. Xác định rõ mục tiêu
Xác định mục tiêu rõ ràng sẽ giúp cho quá trình thu thập data tinh gọn hơn. Để làm trơn tru bước này, điều đầu tiên, bạn nên xác định rõ với cấp trên rằng họ cần các loại thông tin nào. Nhưng như thế chưa đủ, bạn còn phải thống nhất các định nghĩa về data, chẳng hạn như với bạn, performance của social media là các kênh như Facebook, Instagram, TikTok,… nhưng với sếp, performance này có có cả Google Ads, adtima,… Như thế, nếu bạn không thống nhất rõ, bạn sẽ mất thời gian làm và “đổ sông đổ bể”
2. Thu thập các data liên quan
Sau khi thống nhất về mục đích thì bạn tiến hành thu thập data. Từ mục tiêu ở mục 1, bạn sẽ biết mình sẽ thu thập các data nào để xử lý. Câu hỏi đặt ra lúc này là, bạn nên thu thập rất nhiều loại, “dọn sẵn” và chọn lựa sau hay nên thu thập đúng cái mình cần thôi?
Câu trả lời từ trainer của AIM đó là thu thập đúng thứ bạn cần vì những lý do sau:
- Nếu có quá nhiều data, bạn sẽ rơi vào tình trạng suy diễn.
- Khi bày ra quá nhiều thứ thì bạn sẽ bị hỏi rất nhiều, không đi vào nội dung chính dẫn đến vấn đề không đi được vào trọng tâm.
- Nếu data có các định dạng khác nhau, bạn sẽ phải đi cân chỉnh lại data cho đồng bộ, làm tốn rất nhiều thời gian.
3. Xác thực và làm “sạch” data
Công đoạn này yêu cầu bạn sẽ xác thực xem data có lỗi gì không, bỏ các phần không cần thiết và đồng bộ hóa data. Về phần đồng bộ hoá, chẳng hạn như bạn có một file excel data từ Facebook, nhưng file lại không thống nhất, có đôi lúc là “Facebook” nhưng có đôi lúc là “facebook” hoặc “face book”, điều này rất khó khăn khi bạn filter dữ liệu. Vì thế, bạn phải thực hiện bước đồng bộ data.
4. Chọn cách thể hiện data phù hợp
Sau khi đồng bộ hoá, bạn sẽ chọn các cách thể hiện data cho phù hợp, chẳng hạn như đó là biểu đồ đường, cột hay tròn để bạn dễ dàng phân tích, so sánh.
Đọc ngay: 10 nhóm biểu đồ trực quan hoá dữ liệu khi phân tích data mà bạn cần nhớ
5. Tiến hành phân tích data
- Descriptive: thể loại này được xem là bước cơ bản, đơn giản nhất, có gì tả đó.
- Với bước này, bạn sẽ trả lời một số câu hỏi như what, when, where, who, how, how many,… để tìm ra hiện trạng đơn giản nhất của data. Diagnose: bước tiếp theo, bạn sẽ “thăm khám” xem dữ liệu thể hiện như vậy thì nói lên điều gì.
- Thường bạn sẽ trả lời 2 câu hỏi sau: Data nói lên những chuyện gì đã xảy ra? Bạn mong đợi điều gì từ data? Predictive: với những gì đã xảy ra, bạn có thể chẩn đoán xem tương lai sẽ có điều gì xảy ra.
- Prescriptive: Và cuối cùng với việc bạn mong đợi ở bước “thăm khám”, bạn sẽ “điều trị” như thế nào? . Để giải quyết, bạn có thể chọn ra 3 giải pháp khả thi để cấp trên lựa chọn và thực thi.
Khi “điều trị” bạn có thể “lận lưng” 2 câu hỏi sau: Những giải pháp nào bạn có thể sử dụng? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn áp dụng giải pháp này?
6. Giải thích ý nghĩa của thông tin
Sau khi phân tích data từ A – Z, bạn có thể giải thích ý nghĩa của thông tin vì không phải ai cũng là dân chuyên ngành. Nhất là khi bạn trình bày với sếp và phòng sale, việc không nắm bắt rõ thông tin sẽ dễ gây bất đồng quan điểm.
7. Kể chuyện hấp dẫn từ thông tin
Và bước cuối cùng và hấp dẫn nhất nằm ở đây. Với tất cả thông tin được phân tích và giải thích cặn kẽ, bạn có thể kể câu chuyện nào với nó. Câu chuyện này là mấu chốt giúp bạn giảm bớt tính khô khan của dữ liệu và “cuốn” người nghe nhiều hơn.
Đào sâu hơn với ngôn ngữ hệ “data” cùng khoá học DATA ANALYTICS FOR MARKETERS ngay bây giờ.
Điền form đăng ký ngay để AIM tư vấn chi tiết hơn cho bạn!
