Giới thiệu về Data Analytics

Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis

Sự khác biệt giữa Data Analytics vs Data Analysis

1. Data Analysis: Tập trung vào việc kiểm tra và diễn giải dữ liệu hiện có để hiểu về quá khứ và hiện tại, tìm ra các mẫu hình và xu hướng.
2. Data Analytics: Sử dụng các kỹ thuật nâng cao, bao gồm cả Data Analysis, để không chỉ hiểu về dữ liệu mà còn dự đoán xu hướng tương lai và đề xuất hành động dựa trên những phân tích đó.

Tầm quan trọng của Data Analytics

1. Ra quyết định thông minh: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dự đoán và mô hình hóa dữ liệu.
2. Tối ưu hóa quy trình: Thông qua phân tích nâng cao, doanh nghiệp có thể tự động hóa và cải thiện quy trình kinh doanh.
3. Dự đoán xu hướng: Phân tích dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường và chuẩn bị trước cho tương lai.
4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Sử dụng analytics để tạo ra các đề xuất và trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.

Ứng dụng trong các ngành

1. Tài chính và Ngân hàng

2. Y tế và Chăm sóc sức khỏe

Các kỹ thuật và công cụ phổ biến

Các kỹ thuật và công cụ phổ biến trong Data Analytics

1. Machine Learning: Tự động hóa quá trình phân tích và dự đoán
2. Phân tích dự đoán: Dự báo xu hướng tương lai
3. Phân tích đề xuất: Đưa ra các đề xuất hành động
4. Big Data Analytics: Xử lý và phân tích dữ liệu lớn
5. Trực quan hóa dữ liệu nâng cao: Biểu diễn dữ liệu phức tạp một cách trực quan

Kết luận