Quy trình làm việc của một Data Analyst

Trong thời đại số hóa và thông tin ngày càng trở nên quan trọng, vai trò của Data Analyst đã trở thành một trong những nghề nghiệp đặc biệt quan trọng và hấp dẫn. Họ không chỉ là những chuyên gia về dữ liệu, mà còn là những nhà phân tích của câu chuyện được kể bằng con số và thống kê. Bài viết này sẽ tìm hiểu về quy trình làm việc của một Data Analyst, những công việc mà họ phải trải qua để biến những dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. 

I. Quy trình làm việc của Data Analyst

1. Thu thập dữ liệu

• Xác định và hiểu rõ mục tiêu và yêu cầu dữ liệu cần thu thập.

• Tìm các nguồn dữ liệu phù hợp, bao gồm cơ sở dữ liệu, tệp Excel, API, log files, và nhiều nguồn dữ liệu khác.

• Thu thập dữ liệu và lưu trữ chúng một cách an toàn và có tổ chức.
   

2. Tiền xử lý dữ liệu

• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp và dữ liệu không cần thiết.

• Xử lý các giá trị thiếu hoặc không hợp lệ trong dữ liệu.

• Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích (ví dụ: chuyển đổi ngày tháng, mã hóa dữ liệu, chia tách dữ liệu).

• Thực hiện phân tích cơ bản để hiểu cấu trúc của dữ liệu.
   

3. Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

• Sử dụng các biểu đồ và thống kê mô tả để khám phá dữ liệu và tìm hiểu về các đặc điểm quan trọng của nó.

• Xác định xu hướng, biểu đồ, và sự phân phối của dữ liệu.

• Tạo các biểu đồ trực quan để giúp hiểu sâu hơn về dữ liệu.
   

4. Xây dựng mô hình

• Dựa vào mục tiêu cụ thể, xây dựng các mô hình phân tích dựa trên mục tiêu.

• Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu, bao gồm hồi quy, phân tích phân phối, phân tích nhân tố, và các kỹ thuật khác.

• Đánh giá kết quả và tạo báo cáo hoặc trình bày thông tin bằng cách sử dụng biểu đồ, đồ thị, và bảng tổng hợp.
   

5. Trình bày kết quả

 

• Chuẩn bị báo cáo hoặc tài liệu trình bày kết quả phân tích dưới dạng dễ hiểu cho người không chuyên.

• Trình bày các phát hiện quan trọng và hướng dẫn về quyết định dựa trên dữ liệu.

• Gợi ý các hành động hoặc chiến lược dựa trên phân tích.
   

6. Theo dõi và cập nhật

• Theo dõi hiệu suất của các mô hình hoặc phân tích theo thời gian và cập nhật chúng khi cần thiết.

• Đảm bảo tính liên tục của quá trình phân tích dữ liệu và sẵn sàng thích nghi với thay đổi trong yêu cầu hoặc dữ liệu mới.

Quy trình làm việc của Data Analyst có thể linh hoạt và thay đổi tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án và tổ chức. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý, phân tích, trực quan hóa và báo cáo thường là các bước chính trong quy trình làm việc của một Data Analyst.

II. Các công cụ giúp ích cho một Data Analyst

Data Analysts sử dụng nhiều công cụ để thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ quan trọng mà một Data Analyst thường sử dụng:

Ngôn ngữ lập trình

• Python: Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Có nhiều thư viện mạnh mẽ như pandas, NumPy, matplotlib và seaborn để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

• R: R cũng là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ dành cho phân tích thống kê và dữ liệu. Có rất nhiều gói mở rộng cho R giúp thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu

• SQL: Các Data Analyst thường sử dụng SQL để truy vấn, trích xuất và biến đổi dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ.

• NoSQL databases: Đôi khi, bạn cũng cần làm việc với cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.

Công cụ xử lý dữ liệu

• Excel: Excel vẫn là công cụ phổ biến cho việc xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản.

• OpenRefine: Được sử dụng để làm sạch và biến đổi dữ liệu không cấu trúc.

Công cụ trực quan hóa

• Tableau: Giúp tạo biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng.

• Power BI: Tương tự như Tableau, Power BI là một công cụ mạnh mẽ cho trực quan hóa dữ liệu.

Công cụ Machine Learning

• Scikit-Learn: Thư viện Python cho machine learning, hỗ trợ xây dựng và đánh giá các mô hình.

• TensorFlow và PyTorch: Sử dụng cho việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy sâu (deep learning).

Công cụ tạo báo cáo và tài liệu

• Jupyter Notebook: Sử dụng cho việc tạo báo cáo tương tác bằng mã Python hoặc R.

• LaTeX: Cho việc tạo các tài liệu khoa học và báo cáo chuyên nghiệp.

Công cụ quản lý dự án: Git và GitHub/GitLab/Bitbucket: Dùng để quản lý mã nguồn và phiên bản dự án.

Công cụ lưu trữ dữ liệu: Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage: Sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn.

Công cụ thống kê: SPSS, SAS: Đặc biệt phổ biến trong các lĩnh vực y tế và khoa học xã hội.

Công cụ truyền thông và biểu đồ: Adobe Illustrator, Photoshop: Được sử dụng để tạo biểu đồ và biểu đồ tùy chỉnh cho báo cáo và trình bày.

Công cụ tạo dashboard: Tableau, Power BI, Dash: Cho việc tạo dashboard tương tác để trình bày dữ liệu một cách hiệu quả.

Công cụ quản lý quy trình làm việc: Apache Airflow: Sử dụng để quy hoạch và tự động hóa các quy trình xử lý dữ liệu.

Công cụ lập kế hoạch và quản lý dự án: Trello, Asana, Jira: Dùng để quản lý dự án và lên lịch công việc.

Sự lựa chọn các công cụ sẽ phụ thuộc vào mục tiêu cụ thể của dự án và nguồn lực có sẵn. Data Analyst có thể sử dụng một hoặc nhiều trong số các công cụ này để thực hiện công việc của mình một cách hiệu quả.

III. Data Analyst sử dụng báo cáo Business intelligence

Người làm Data Analyst thường sử dụng báo cáo Business Intelligence (BI) trong quá trình công việc của họ. Dưới đây là cách mà Data Analyst sử dụng báo cáo BI:

• Truy cập và Sử Dụng Báo Cáo BI: Data Analyst sử dụng nền tảng BI (như Tableau, Power BI, QlikView) để truy cập các báo cáo đã được xây dựng. Các báo cáo này thường bao gồm thông tin về hiệu suất kinh doanh, chỉ số chất lượng, và các dự đoán dựa trên dữ liệu.

• Xem và Đánh Giá Kết Quả: Data Analyst sử dụng báo cáo BI để xem kết quả của các hoạt động kinh doanh và phân tích dữ liệu. Họ đánh giá các biểu đồ, đồ thị, và số liệu trong báo cáo để hiểu tình hình hiện tại.

• So Sánh Dữ Liệu: Data Analyst thường sử dụng kỹ thuật so sánh dữ liệu để đối chiếu dữ liệu trong báo cáo BI với dữ liệu gốc hoặc dữ liệu từ các nguồn khác. Điều này giúp họ xác định sự khác biệt và tạo ra các phân tích sâu hơn.

• Phân Tích Thêm (Ad Hoc Analysis): Trong một số trường hợp, Data Analyst cần thực hiện phân tích thêm để giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc trả lời các câu hỏi không có sẵn trong báo cáo BI. Họ có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Python hoặc R để làm điều này.

• Hỗ Trợ Quyết Định Kinh Doanh: Data Analyst sử dụng thông tin từ báo cáo BI để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Họ có thể cung cấp các gợi ý dựa trên phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu suất kinh doanh và đề xuất các hành động cần thực hiện.

• Phát Triển Báo Cáo Tùy Chỉnh: Trong một số trường hợp, Data Analyst có thể được yêu cầu phát triển các báo cáo tùy chỉnh dựa trên yêu cầu cụ thể của tổ chức. Họ sử dụng kỹ năng kỹ thuật của mình để tạo ra các báo cáo này trên nền tảng BI.

Data Analyst là người chuyên về phân tích dữ liệu và họ sử dụng các báo cáo Business Intelligence để trích xuất thông tin cần thiết từ dữ liệu và hỗ trợ quyết định kinh doanh. Báo cáo BI là một công cụ quan trọng giúp Data Analyst thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả và đưa ra các phân tích có giá trị.

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn phần nào hiểu được những quy trình làm việc của một Data Analyst cũng như các công cụ giúp ích cho công việc trở nên hiệu quả. Chúc bạn thành công trong hành trình của mình!