KTL cơ bản
Phân biệt data analysis và data analytics
Hai thuật ngữ data analysis (phân tích dữ liệu) và data analytics (phân tích dữ liệu mở rộng) thường được sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, nhưng chúng có sự khác biệt rõ ràng về khía cạnh ứng dụng, mục đích, và quy trình. Dưới đây là cách phân biệt chúng:
1. Data analysis (phân tích dữ liệu)
Định nghĩa:
- Là quá trình khám phá, kiểm tra, và diễn giải dữ liệu nhằm rút ra thông tin có ý nghĩa.
- Thường tập trung vào việc tìm hiểu dữ liệu hiện có, giải thích các mẫu (patterns) và mối quan hệ (relationships) trong dữ liệu.
Mục đích:
- Trả lời các câu hỏi cụ thể hoặc kiểm chứng giả thuyết (hypothesis testing).
- Xây dựng các báo cáo thống kê hoặc phân tích mô tả (descriptive analysis).
Ứng dụng:
- Khoa học xã hội: Tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến, ví dụ, tác động của giáo dục đến thu nhập.
- Kinh doanh: Phân tích xu hướng doanh thu, đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.
- Y tế: So sánh hiệu quả của các phương pháp điều trị dựa trên dữ liệu thực nghiệm.
Quy trình:
- Thu thập dữ liệu: Lấy mẫu (sampling), khảo sát, hoặc từ cơ sở dữ liệu (databases).
- Xử lý dữ liệu: Làm sạch (data cleaning), chuẩn bị (data preprocessing).
- Phân tích: Sử dụng các kỹ thuật thống kê hoặc trực quan hóa dữ liệu.
- Diễn giải: Báo cáo kết quả thông qua các biểu đồ, bảng, và mô hình.
Công cụ:
- Phần mềm thống kê như R, Stata, hoặc SPSS.
- Công cụ trực quan hóa như Excel hoặc Tableau.
2. Data analytics (phân tích dữ liệu mở rộng)
Định nghĩa:
- Là một tập hợp các phương pháp sử dụng kỹ thuật tiên tiến để khai phá giá trị từ dữ liệu.
- Kết hợp các khía cạnh phân tích dữ liệu truyền thống với công nghệ hiện đại như học máy (machine learning) hoặc trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence).
Mục đích:
- Tối ưu hóa hoạt động, dự báo (forecasting), và ra quyết định chiến lược (strategic decision-making).
- Xây dựng hệ thống tự động phân tích dữ liệu lớn (big data) hoặc dữ liệu thời gian thực.
Ứng dụng:
- Kinh doanh thông minh (Business Intelligence): Dự báo doanh số, phân khúc khách hàng.
- Tài chính: Phân tích rủi ro tín dụng, giao dịch tự động (algorithmic trading).
- Y tế: Dự đoán bệnh dịch, cá nhân hóa điều trị (personalized medicine).
Quy trình:
- Thu thập dữ liệu: Từ các nguồn phức tạp như cảm biến IoT, API, hoặc kho dữ liệu lớn (data warehouses).
- Chuyển đổi dữ liệu: Kết hợp các kỹ thuật ETL (Extract, Transform, Load).
- Phân tích: Sử dụng thuật toán học máy, phân tích dự báo (predictive analytics).
- Triển khai: Xây dựng hệ thống tự động hóa hoặc tích hợp với ứng dụng kinh doanh.
Công cụ:
- Ngôn ngữ lập trình: Python, R.
- Nền tảng phân tích dữ liệu lớn: Hadoop, Spark.
- Công cụ học máy: TensorFlow, Scikit-learn.
So sánh data analysis và data analytics:
| Tiêu chí | Data Analysis | Data Analytics |
|---|---|---|
| Phạm vi | Hẹp, tập trung vào phân tích mô tả và kiểm chứng. | Rộng, bao gồm cả dự báo và tự động hóa. |
| Kỹ thuật sử dụng | Thống kê truyền thống, trực quan hóa dữ liệu. | Học máy, phân tích dự đoán, AI. |
| Dữ liệu | Dữ liệu nhỏ, có cấu trúc. | Dữ liệu lớn, phi cấu trúc hoặc thời gian thực. |
| Mục tiêu chính | Hiểu và giải thích dữ liệu quá khứ. | Tối ưu hóa, dự đoán xu hướng tương lai. |
| Ứng dụng | Báo cáo, nghiên cứu học thuật. | Quản lý vận hành, dự đoán chiến lược. |
Tóm lại:
- Data analysis chủ yếu trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?” và được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu hoặc báo cáo mô tả.
- Data analytics tập trung vào việc trả lời “Điều gì sẽ xảy ra?” hoặc “Làm thế nào để tối ưu hóa?” thông qua các công nghệ và thuật toán tiên tiến.