Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích, rút ​​ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Nó không chỉ đơn thuần là việc chạy các con số. Đó là việc đặt ra những câu hỏi đúng, lựa chọn phương pháp phù hợp và diễn giải kết quả một cách trung thực.

Quá trình này thường bắt đầu bằng một câu hỏi. Chúng ta đang cố gắng tìm hiểu điều gì? Sau đó, dữ liệu được thu thập, làm sạch và phân tích. Các nhà phân tích tìm kiếm các mẫu, kiểm tra giả thuyết và xây dựng mô hình. Cuối cùng, các phát hiện được truyền đạt theo cách mà những người không chuyên có thể hiểu được. Bước cuối cùng thường là khó khăn nhất.

Các loại phân tích dữ liệu:

• Mô tả: Điều gì đã xảy ra?
• Nguyên nhân: Tại sao điều đó xảy ra?
• Dự đoán: Điều gì có khả năng xảy ra?
• Đưa ra giải pháp: Chúng ta nên làm gì về vấn đề này?

Các công cụ rất đa dạng, từ bảng tính đến các ngôn ngữ lập trình như Python và R, đến các nền tảng chuyên dụng như Tableau và Power BI. Nhưng công cụ không tạo nên một nhà phân tích giỏi. Khả năng phán đoán mới là yếu tố quyết định. Một nhà phân tích giỏi biết khi nào mối tương quan là vô nghĩa, khi nào mẫu dữ liệu bị sai lệch, và khi nào dữ liệu đơn giản là không ủng hộ kết luận mà người phân tích muốn đưa ra.