Data Analysis (Phân tích dữ liệu) và Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là hai thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có một số điểm khác biệt tinh tế giữa hai khái niệm này.
Data Analysis tập trung vào việc khám phá và hiểu rõ dữ liệu. Nó bao gồm các hoạt động như:
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các lỗi, thiếu sót và mâu thuẫn trong dữ liệu.
- Chuyển đổi dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích.
- Mô tả dữ liệu: Tóm tắt các đặc điểm cơ bản của dữ liệu, như trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối tần suất, v.v.
- Khám phá dữ liệu: Tìm kiếm các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ, hình ảnh, bảng biểu để dễ dàng hiểu và so sánh.
Mục tiêu chính của Data Analysis là giúp người dùng hiểu rõ dữ liệu, từ đó đưa ra những nhận định và đánh giá ban đầu về dữ liệu.
Data Analytics là một tập hợp các kỹ thuật, công cụ và phương pháp được sử dụng để thu thập, làm sạch, chuyển đổi, mô hình hóa và phân tích dữ liệu nhằm trích xuất thông tin hữu ích, hỗ trợ ra quyết định và giải quyết vấn đề. Data Analytics bao gồm Data Analysis, nhưng nó còn mở rộng hơn, bao gồm các hoạt động như:
- Xây dựng mô hình: Xây dựng các mô hình thống kê hoặc học máy để dự đoán hoặc giải thích dữ liệu.
- Phân tích dự đoán: Sử dụng các mô hình để dự đoán các xu hướng hoặc sự kiện trong tương lai.
- Phân tích tối ưu hóa: Sử dụng các mô hình để tìm ra giải pháp tối ưu cho một vấn đề cụ thể.
- Truyền tải kết quả: Truyền tải kết quả phân tích dữ liệu một cách dễ hiểu cho người dùng, thông qua báo cáo, biểu đồ, hình ảnh, v.v.
- Hành động: Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, đưa ra các quyết định và hành động phù hợp.
Mục tiêu chính của Data Analytics là cung cấp cho người dùng thông tin có giá trị để hỗ trợ ra quyết định và giải quyết vấn đề.
Tóm lại:
- Data Analysis tập trung vào việc khám phá và hiểu rõ dữ liệu.
- Data Analytics bao gồm Data Analysis, nhưng nó còn mở rộng hơn, bao gồm các hoạt động xây dựng mô hình, phân tích dự đoán, phân tích tối ưu hóa, truyền tải kết quả và hành động.
- Cả hai đều sử dụng các kỹ thuật, công cụ và phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu.
- Mục tiêu chính của Data Analysis là giúp người dùng hiểu rõ dữ liệu.
- Mục tiêu chính của Data Analytics là cung cấp cho người dùng thông tin có giá trị để hỗ trợ ra quyết định và giải quyết vấn đề.
Ví dụ:
- Data Analysis: Một nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu về hiệu quả của một loại thuốc mới.
- Data Analytics: Một công ty phân tích dữ liệu sử dụng các mô hình học máy để dự đoán nhu cầu của khách hàng và đề xuất các sản phẩm phù hợp.
Bạn nên sử dụng thuật ngữ nào?
Tùy thuộc vào ngữ cảnh mà bạn có thể sử dụng thuật ngữ Data Analysis hoặc Data Analytics. Nếu bạn chỉ tập trung vào việc khám phá và hiểu rõ dữ liệu, bạn nên sử dụng Data Analysis. Nếu bạn muốn nhấn mạnh vào việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định và giải quyết vấn đề, bạn nên sử dụng Data Analytics.
Hy vọng những thông tin trên đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Analysis và Data Analytics.
