CHƯƠNG 6: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THÔNG MINH
6.5. Trực quan và báo cáo phân tích dữ liệu
6.5.2. Cấu trúc báo báo phân tích dữ liệu
Cấu trúc tổng thể của một báo cáo phân tích dữ liệu rất đơn giản:
1. Giới thiệu 2. Phần thân
3. Kết luận / Thảo luận 4. Phụ lục / Phụ lục
Báo cáo phân tích dữ liệu được viết cho nhiều đối tượng khác nhau cùng một lúc:
• Đối tượng chính: Một cộng tác viên hoặc khách hàng chính. Đọc Phần mở đầu và có lẽ là phần kết luận để biết bạn đã làm gì và kết luận của bạn là gì/lướt qua Phần thân, chỉ dừng lại ở một số chi tiết bổ sung về những phần họ cho là thú vị hoặc bắt mắt. Sắp xếp bài báo xung quanh chương trình làm việc cho một cuộc trò chuyện mà bạn muốn có với người này về những gì bạn đã học được về dữ liệu của họ. Cung cấp bằng chứng chính từ phân tích của bạn (dạng bảng, dạng đồ họa hoặc cách khác) trong Phần nội dung để hỗ trợ từng điểm hoặc kết luận mà bạn đạt được, nhưng lưu bằng chứng chi tiết hơn và tài liệu phụ trợ khác cho Phụ lục.
• Đối tượng thứ cấp: Một người điều hành. Có lẽ chỉ đọc lướt phần Giới thiệu và có lẽ là phần Kết luận để tìm hiểu xem bạn đã làm gì và kết luận của bạn là gì.
Để lại các biển chỉ dẫn trong Phần mở đầu, Phần thân và Phần kết luận để người này dễ dàng truy cập, tìm thấy “tiêu đề” của công việc và kết luận của bạn và quay lại.
• Đối tượng phụ: Người giám sát kỹ thuật. Đọc Phần nội dung và sau đó xem phần Phụ lục về kiểm soát chất lượng: Bạn đã làm tốt công việc như thế nào trong việc (nêu ra và) trả lời các câu hỏi thú vị? Bạn đã làm việc hiệu quả như thế nào? Bạn có đạt được kết luận hợp lý bằng các phương pháp thống kê có thể bảo vệ được không?. Thực hiện các tham chiếu chéo cụ thể giữa Phần thân và các phần cụ thể của Phụ lục để người này có thể dễ dàng tìm thấy tài liệu hỗ trợ và phụ trợ liên quan đến từng phân tích chính mà bạn báo cáo trong Phần thân. Thêm văn bản vào tài liệu kỹ thuật trong Phụ lục để người này thấy cách thức và lý do bạn thực hiện công việc chi tiết hơn được trình bày trong
Báo cáo phân tích dữ liệu trình bày các số liệu, phân tích, kết luận và đề xuất ở định dạng trực quan dễ tiếp cận để mọi người trong tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hay nói cách khác báo cáo là quá trình sắp xếp dữ liệu thành các bản tóm tắt thông tin để theo dõi các lĩnh vực khác nhau của một tổ chức đang hoạt động như thế nào. Báo cáo phân tích sử dụng dữ liệu định tính và định lượng của tổ chức để phân tích cũng như đánh giá chiến lược hoặc quy trình kinh doanh đồng thời trao quyền cho nhân viên đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên bằng chứng và phân tích.
Sự khác nhau giữa báo cáo và phân tích dữ liệu. Báo cáo chuyển dữ liệu thô thành thông tin. Phân tích chuyển đổi dữ liệu và thông tin thành thông tin chi tiết. Báo cáo giúp các công ty giám sát hoạt động kinh doanh trực tuyến của họ và được cảnh báo khi dữ liệu nằm ngoài phạm vi dự kiến. Báo cáo tốt sẽ đặt ra câu hỏi về doanh nghiệp từ người dùng cuối. Mục tiêu của phân tích là trả lời các câu hỏi bằng cách giải thích dữ liệu ở mức độ sâu hơn và đưa ra các khuyến nghị có thể hành động. Thông qua quá trình thực hiện phân tích, có thể đưa ra các câu hỏi bổ sung, nhưng mục tiêu là xác định câu trả lời, hoặc ít nhất là câu trả lời tiềm năng có thể được kiểm tra. Tóm lại, báo cáo cho bạn biết điều gì đang xảy ra trong khi phân tích tập trung vào việc giải thích lý do tại sao điều đó đang xảy ra và bạn có thể làm gì với điều đó.
Mặc dù báo cáo phân tích dựa trên số liệu thống kê, dữ liệu lịch sử và có thể đưa ra dự đoán về một vấn đề cụ thể, nhưng việc sử dụng nó cũng phổ biến trong việc phân tích dữ liệu hiện tại trong một loạt các ngành. Ví dụ, một bệnh viện đã thấy trong phân tích của mình rằng thời gian chờ đợi trung bình có thể được giảm bớt bằng cách tiến hành các hành động cụ thể. Một đại lý tiếp thị có thể quyết định phân bổ ngân sách của mình theo cách khác sau khi nhóm nhận thấy rằng hầu hết lưu lượng truy cập đến từ một nguồn ngân sách đã đầu tư khác. Ứng dụng của những loại báo cáo này là khác nhau, và do đó, phong cách viết và tạo ra những hiểu biết có giá trị là khác biệt trong mọi ngành.
6.5.2.2. Tầm quan trọng của các báo cáo phân tích dữ liệu hiện đại
Nếu có thể tận dụng tối đa các báo cáo phân tích hiệu quả, sẽ gặt hái mang lại được nhiều lợi ích cho cá nhân và tổ chúc.
Các báo cáo phân tích hiện đại nâng cao hiệu quả giao tiếp trong công ty và giữa công ty với các công ty khác. Việc sử dụng các báo cáo phân tích có thể đảm bảo tính khách quan, nhất quán và chính xác của dữ liệu trên một nền tảng duy nhất. Vì vậy, bất kể ai cần thông tin, họ có thể truy cập báo cáo bất cứ lúc nào mà không cần lặp lại yêu cầu người khác gửi tài liệu. Do đó quá trình giao tiếp và làm việc trở nên hiệu quả hơn.
Quan trọng hơn, sử dụng báo cáo phân tích không chỉ giúp giảm bớt quá trình ra quyết định mà còn cho phép các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên phân tích đầy đủ thay vì bản năng hoặc kinh nghiệm. Các báo cáo phân tích hiện đại thường chứa đầy dữ liệu trực quan để người quản lý có thể tìm ra vấn đề một cách trực quan hơn và sau đó phân tích nguyên nhân của nó bằng cách sử dụng chức năng khoan dữ liệu trong công cụ báo cáo. Khoan dữ liệu đề cập đến bất kỳ hoạt động và biến đổi khác nhau trên dữ liệu dạng bảng, quan hệ và đa chiều. Thuật ngữ này được sử dụng rộng rãi trong các bối cảnh khác nhau, nhưng chủ yếu liên quan đến phần mềm chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu.
Ngoài ra, một báo cáo phân tích được tạo trong phần mềm báo cáo cũng có thể cung cấp dữ liệu cập nhật kịp thời cho một công ty để theo dõi các chỉ số thông tin chính và chuẩn bị cho những thách thức tiềm ẩn. Và họ cũng có thể dự đoán xu hướng tương lai dựa trên xu hướng lịch sử được hiển thị bởi báo cáo.
6.5.2.3. Các bước lập báo cáo phân tích
❖ Bước 1: Xem xét mục tiêu và đối tượng của bạn
Thông thường, nên xác định mục tiêu tốt hơn trước khi bắt đầu một việc gì đó. Tương tự như vậy, trước khi lập báo cáo phân tích, hãy nhớ nói rõ về mục đích của nó. Nếu không, cuối cùng cũng vô ích. Vì vậy, việc lập báo cáo phân tích định hướng mục tiêu là vô cùng cần thiết. Bên cạnh mục tiêu, đối tượng cũng là một yếu tố cần quan tâm đầu tiên. Những người dùng cuối cùng có thể ảnh hưởng đến trọng tâm của báo cáo phân tích dữ liệu. Những người ở các vị trí khác nhau sẽ phân tích một vấn đề từ các cấp độ khác nhau. Vì vậy, hãy cố gắng suy nghĩ về những người đọc, người nghe, người sử dụng báo cáo phân tích dữ liệu này và kỳ vọng của họ trước khi tạo báo cáo phân tích.
❖ Bước 2: Tập trung vào KPI và Thu thập thông tin liên quan
Một báo cáo phân tích được sử dụng để giúp những người ra quyết định có được những thông tin quan trọng nhất. Do đó, nên tập trung vào các chỉ số thông tin chính sau đó lọc và phân tích một lượng lớn dữ liệu thay vì chỉ ghi lại toàn bộ thông tin để người đọc tự phân tích.
❖ Bước 3: Chọn một loại báo cáo phân tích thích hợp
Theo truyền thống, dữ liệu được hiển thị từng trang, điều này trực tiếp làm tăng độ dài báo cáo. Do đó sử dụng một số loại báo cáo hiện đại để chứa một khối lượng lớn dữ
liệu chỉ trên một màn hình. Một số dạng báo cáo hiện nay được sử dụng phổ biến như:
báo cáo tổng quan, báo cáo tổng hợp và dashboard reporting.
Báo cáo tổng quan là một loại báo cáo giống như excel. Điểm khác biệt rõ ràng nhất là loại báo cáo này hỗ trợ tìm nạp dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu và lập báo cáo cho các mục đích khác nhau, chẳng hạn như báo cáo phân tích bán hàng, báo cáo phân tích nhân sự, báo cáo phân tích tài chính,...
Dashboard reporting là một giao diện số trực quan được sử dụng để thu thập và tổng hợp dữ liệu của doanh nghiệp, Dashboard reporting hiện là giải pháp báo cáo phân tích nhằm hỗ trợ nhà quản lý dễ dàng đưa ra các quyết định đúng đắn, nhanh chóng, kịp thời.
Câu hỏi và bài tập
1. Thế nào là phân tích dữ liệu thông minh? Hãy trình bày nhiệm vụ và quy trình của phân tích dữ liệu thông minh.
2.Trích xuất dữ liệu là gì? Nêu các vấn đề của việc trích xuất dữ liệu.
3. Hãy trình bày về ngôn ngữ trích xuất dữ liệu (DEL).
4. Trình bày về phương pháp trích xuất dữ liệu.
5. Thế nào là biến đổi dữ liệu? Nêu những lợi ích và thách thức của việc biến đổi dữ liệu.
6. Hãy trình bày các phương pháp biến đổi dữ liệu.
7. Chuẩn hóa dữ liệu là gì? Hãy trình bày một số kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu cơ bản.
8. Phân tích học máy là gì? Phân loại các phương pháp phân tích học máy.
9. Thế nào là học sâu? Trình bày mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN).
10. Trực quan hóa dữ liệu là gì? Phân loại trực quan hóa dữ liệu.
11. Hãy trình bày cấu trúc tổng thể của một báo cáo phân tích dữ liệu.