Blog

13 phút đọc

Diagnostic Analytics là gì? Ví dụ về phân tích chẩn đoán

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc đưa ra quyết định trong doanh nghiệp. Diagnostic Analytics hay phân tích chẩn đoán là một phương pháp phân tích dữ liệu trong lĩnh vực quản lý và phân tích thông tin. Bài viết này Mastering Data Analytics sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm Diagnostic Analytics là gì và quá trình phân tích chẩn đoán ra sao.

Diagnostic Analytics là gì?

Phân tích chẩn đoán là gì?

Diagnostic Analytics là một phương pháp phân tích dữ liệu mà mục đích chính là tìm hiểu và giải thích những sự bất thường xảy ra trong hệ thống hoạt động của doanh nghiệp. Thay vì chỉ tập trung vào việc mô tả và dự đoán các xu hướng dữ liệu, phân tích chẩn đoán đặt trọng tâm vào việc tìm ra nguyên nhân gốc rễ của những kết quả đã xảy ra.

Qua việc phân tích dữ liệu, Diagnostic Analytics giúp chúng ta xác định và hiểu rõ hơn về những thay đổi không bình thường, xu hướng biến động đột ngột trong dữ liệu. Bằng cách này, chúng ta có thể nhận ra những điểm mạnh và yếu của hệ thống, các mối quan hệ giữa các yếu tố và nguyên nhân đằng sau những biến đổi dữ liệu.

Phân tích chẩn đoán cho phép chúng ta đưa ra các giải pháp và quyết định thông minh để cải thiện hiệu suất và hoạt động của doanh nghiệp. Thay vì chỉ nhìn thấy kết quả cuối cùng, chúng ta có thể đi sâu vào nguyên nhân và quy trình để tìm hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả đó. Điều này giúp chúng ta đưa ra các biện pháp kiểm soát, điều chỉnh và tối ưu hoá để đạt được hiệu suất tốt hơn và nâng cao sự thành công của doanh nghiệp.

Quá trình phân tích của Diagnostic Analytics là gì?

Sau khi đã nắm rõ Diagnostic Analytics là gì thì tiếp đến chúng ta sẽ cùng tìm hiểu quá trình phân tích chẩn đoán như thế nào. Quá trình phân tích của Diagnostic Analytics bao gồm các bước sau:

Bước 1: Tìm ra những bất thường trong dữ liệu

Tìm ra những bất thường trong dữ liệu

Đầu tiên, quá trình phân tích bắt đầu bằng việc xác định các điểm dữ liệu không bình thường, những biến đổi đáng chú ý và không tuân theo các xu hướng thông thường. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ và phương pháp thống kê để phát hiện sự khác biệt đáng kể trong dữ liệu. Các phép đo như độ lệch chuẩn, kiểm định giả thuyết, và phân tích biến thiên có thể được áp dụng để xác định sự bất thường.

Bước 2: Thu thập các dữ liệu liên quan đến những điều bất thường đã xuất hiện

Vậy sau khi phát hiện được các điểm bất thường thì bước tiếp theo trong quy trình phân tích của Diagnostic Analytics là gì? Câu trả lời chính là thu thập thêm dữ liệu liên quan để có cái nhìn rõ hơn về nguyên nhân và tác động của các biến đổi này. Việc này có thể bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu bên ngoài và dữ liệu nội bộ trong tổ chức. Bằng cách thu thập thêm thông tin, chúng ta có thể xây dựng một hình ảnh tổng thể và có được cái nhìn sâu hơn về các yếu tố gây ra sự bất thường.

Bước 3: Áp dụng thuật toán tìm ra mối quan hệ và giải thích điểm bất thường

Tìm ra mối quan hệ và giải thích điểm bất thường

Bước tiếp theo là áp dụng các thuật toán và phương pháp phân tích để tìm ra mối quan hệ và giải thích nguyên nhân đằng sau những điểm bất thường đã xác định trước đó. Các thuật toán máy học, mô hình hóa dữ liệu và các kỹ thuật phân tích thống kê có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ ẩn và đưa ra các giải thích logic. Bằng cách áp dụng các phương pháp này, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về nguyên nhân gây ra sự bất thường và cung cấp các giải pháp hoặc hướng dẫn để khắc phục tình huống.

Ví dụ về phân tích chẩn đoán

Để hiểu rõ hơn về Diagnostic Analytics là gì cũng như quá trình phân tích chẩn đoán thì chúng ta sẽ cùng xem những ví dụ sau:

Ví dụ 1:

Trong lĩnh vực Kế toán – Tài chính, “Bác sĩ tài chính” là tên gọi thường được dùng cho một số chuyên gia bởi họ thực hiện đo lường và “chẩn đoán” nguyên nhân từng loại bệnh của doanh nghiệp. Tương tự như cách một bác sĩ chẩn đoán và đưa ra các phương pháp điều trị cho bệnh nhân, các chuyên gia Tài chính sẽ phân tích dữ liệu tài chính, đánh giá hiệu suất kinh doanh, xác định vấn đề và đưa ra các khuyến nghị để cải thiện tình hình tài chính của doanh nghiệp.

Ví dụ 2:

Ví dụ về phân tích chẩn đoán

Ví dụ khác là trong lĩnh vực dịch vụ quảng cáo. Phân tích chẩn đoán giúp công ty có thể so sánh phản ứng của khách hàng với cùng một chiến dịch quảng cáo ở các khu vực khác nhau. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu về sự tương tác của khách hàng, công ty này có thể đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo trong từng khu vực. Điều này giúp họ điều chỉnh và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo, đảm bảo rằng thông điệp và hình thức quảng cáo phù hợp với từng đối tượng khách hàng và vùng địa lý.

Ví dụ 3:

Trong lĩnh vực y tế, một ví dụ cụ thể về phân tích chẩn đoán là sử dụng Diagnostic Analytics để xác định các bệnh nhân có nguy cơ cao mắc bệnh tim mạch dựa trên các chỉ số sức khỏe và dữ liệu lâm sàng. Bằng cách phân tích các yếu tố như tuổi, giới tính, huyết áp, cholesterol và lịch sử bệnh, các nhà y tế có thể đưa ra dự đoán và xác định những người có nguy cơ cao để áp dụng biện pháp phòng ngừa và chăm sóc sức khỏe phù hợp.

Những lưu ý cần biết về Diagnostic Analytics là gì?

Xác định mục tiêu trước khi tiến hành phân tích chẩn đoán

Khi triển khai Diagnostic Analytics trong một tổ chức, có một số yếu tố quan trọng cần được lưu ý để đạt được hiệu quả tối đa:

• Xác định mục tiêu và câu hỏi cần giải quyết: Trước khi bắt đầu quá trình Diagnostic Analytics, quan trọng là xác định rõ mục tiêu và câu hỏi cần giải quyết. Điều này giúp định hướng cho phân tích và đảm bảo rằng quá trình sẽ tạo ra giá trị cao nhất cho tổ chức. Các mục tiêu có thể liên quan đến việc tìm hiểu nguyên nhân gây ra sự bất thường, tối ưu hóa quy trình, phát hiện lỗ hổng hoặc đưa ra dự đoán.
• Thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy: Để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích, việc thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy là rất quan trọng. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài. Đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được phù hợp với mục tiêu phân tích và đáp ứng các yêu cầu của quá trình Diagnostic Analytics là vô cùng quan trọng.
• Sử dụng công cụ và phương pháp phân tích thích hợp: Một phần quan trọng trong quá trình Diagnostic Analytics là sử dụng các công cụ và phương pháp phân tích phù hợp để tìm ra mối quan hệ và giải thích thông tin bất thường. Các công cụ phân tích dữ liệu, thuật toán máy học, mô hình hóa dữ liệu, và các kỹ thuật phân tích thống kê có thể được áp dụng tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của bài toán. Quan trọng là sử dụng các công cụ và phương pháp này một cách khéo léo để thu được thông tin giá trị và insights.
• Đánh giá kết quả và áp dụng giải pháp: Sau khi hoàn thành quá trình phân tích, quan trọng là đánh giá kết quả và áp dụng các giải pháp và quyết định dựa trên những phân tích và insights từ Diagnostic Analytics. Các kết quả phân tích cần được đánh giá kỹ lưỡng để đảm bảo tính khả thi và thực tế của các giải pháp đề xuất. Sau đó, áp dụng các giải pháp này vào quy trình hoạt động của tổ chức để tối ưu hóa hiệu suất và đạt được kết quả tốt nhất.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và mức độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu, Diagnostic Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình, tìm ra những điểm bất thường và áp dụng các giải pháp thông minh. Việc áp dụng và tận dụng tối đa tiềm năng của Diagnostic Analytics đảm bảo sự cạnh tranh và phát triển bền vững cho doanh nghiệp trong thời đại số hóa ngày nay.

Chúng tôi hy vọng rằng qua bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về Diagnostic Analytics là gì cũng như nhận ra tầm quan trọng của phân tích chẩn đoán trong việc đưa ra quyết định và quản lý hiệu quả. Để cập nhật thêm nhiều kiến thức hữu ích thì bạn có thể truy cập ngay vào trang web mastering-da.com hoặc liên hệ qua hotline: 0961486648 để được tư vấn khóa học phân tích dữ liệu phù hợp nhé!

Chia sẻ bài viết