Blog

4 phút đọc

Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, khả năng phân tích và giải thích dữ liệu là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân để đưa ra quyết định sáng suốt. Đây là lúc Data Analytics và Data Analysis xuất hiện.

Mặc dù cả hai đều có chung mục tiêu là hiểu dữ liệu. Nhưng hai thuật ngữ này có nhiều sự khác biệt về phương pháp, phạm vi và ứng dụng. Trong bài viết, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis.

1. Data Analysis là gì?

Là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi, mô hình hóa dữ liệu. Với mục đích tìm ra các thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ doanh nghiệp. Đây là quá trình sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu. Như là đo lường xu hướng trung tâm, các phép đo độ biến thiên, kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy. Ngoài ra, việc sử dụng các trực quan, xác định các mẫu và mối quan hệ giữa các dữ liệu. Để thực hiện Data analysis, ta cần phải biết các công cụ như Power BI, Google Fusion Tables, Tableau Public,… Tóm lại, việc nghiên cứu dựa trên tập dữ liệu có sẵn mà không cần phải đi thu thập, qua đó rút ra được những thông tin hữu ích thì quá trình này được gọi là Data Analysis.

2. Data Analytics là gì?

Là phân tích dữ liệu thô để trích xuất kiến thức hữu ích liên quan đến việc sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích nâng cao hơn để hiểu rõ hơn về dữ liệu giúp đưa ra nhiều quyết định sáng suốt trong quá kinh doanh. Những phương pháp này bao gồm machine learning, mô hình dự đoán, xử lý ngôn ngữ và khai thác dữ liệu. Để thực hiện Data Analystics cũng cần một số công cụ liên quan đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu như Power BI, R, Python, SAS, Tableau Public và Excel. Khi đề cập đến Data Analystics bạn sẽ không có sẵn data mà phải tổ chức việc đi thu thập bao gồm các việc như:

• Hiểu rõ kiến thức về lĩnh vực mà bạn đang làm (Domain Knowledge)
• Xác định được bài toán bạn cần phải giải quyết
• Xác định cấu trúc dữ liệu: cần biết thông tin khách hàng, lịch sử mua hàng, theo dõi thêm hành vi mua, …
• Làm việc với các team liên quan để triển khai: Data Engineer, Backend, Frontend
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu

3. Kết luận

Từ hai khái niệm trên ta có thể kết luận Data Analysis là tập con nằm trong Data Analytics.

Qua bài viết này, MDA đã khái quát Sự khác biệt giữa Data Analysis và Data Analytics. Cả Data Analysis và Data Analytics là những thành phần quan trọng của quy trình khoa học dữ liệu, nhưng chúng có sự khác biệt về phương pháp, phạm vi và ứng dụng. Cả hai đều quan trọng đối với các doanh nghiệp trong quá trình đưa ra các quyết định.

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data mỗi ngày nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.

Chia sẻ bài viết