Chủ Nhật, Tháng 5 25, 2025
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ
  • Login
No Result
View All Result
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
Home Lý thuyết

các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

admin by admin
15/09/2024
in Lý thuyết, Mẹo vặt
0
1 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
0
SHARES
259
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Mục lục trang:

  • CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
    • Quá trình các bước phân tích dữ liệu
    • Yêu cầu dữ liệu
    • Có thể bạn cũng thích
    • Thu thập dữ liệu: thăm dò ý kiến khách hàng
    • So sánh: hồi quy tuyến tính & hồi quy phi tuyến
    • Giá cả: Khảo sát điều tra xã hội (Social Survey)
    • Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn đề án tốt nghiệp luận văn các cấp TpHCM
    • Thu thập dữ liệu
    • Xử lý dữ liệu
    • Làm sạch dữ liệu
    • Phân tích dữ liệu thăm dò
    • Mô hình hóa và thuật toán
    • Sản phẩm dữ liệu
    • Truyền thông

các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết, các khâu để phân tích dữ liệu thực ra là những bước gì, chúng ta đã thực hiện đúng các bước chưa, nhưng giai đoạn phân tích dữ liệu như thế nào là đúng là chuẩn, nếu mình đã làm có khia nào còn thiếu hay sai cơ bản các bước phân tích dữ liệu không ?

CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Quá trình các bước phân tích dữ liệu

Sơ đồ quy trình khoa học dữ liệu từ Làm khoa học dữ liệu , bởi Schutt & O’Neil (2013)
Phân tích đề cập đến việc phá vỡ toàn bộ thành các thành phần riêng biệt của nó để kiểm tra cá nhân. Phân tích dữ liệu là một quá trình để có được dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích cho người dùng ra quyết định. Dữ liệu được thu thập và phân tích để trả lời các câu hỏi, kiểm tra các giả thuyết hoặc các lý thuyết không được chứng minh.

Nhà thống kê John Tukey đã định nghĩa phân tích dữ liệu vào năm 1961 là: “Thủ tục phân tích dữ liệu, kỹ thuật diễn giải kết quả của các quy trình đó, cách lập kế hoạch thu thập dữ liệu để phân tích dữ liệu dễ dàng hơn, chính xác hơn hoặc chính xác hơn, và tất cả các máy móc và kết quả thống kê (toán học) áp dụng cho việc phân tích dữ liệu. ”

Có một số giai đoạn có thể được phân biệt, được mô tả dưới đây. Các giai đoạn được lặp đi lặp lại, trong đó phản hồi từ các giai đoạn sau có thể dẫn đến công việc bổ sung trong các giai đoạn trước trong các bước phân tích dữ liệu thống kê hợp lý

TIN HOT:  năng suất các nhân tố tổng hợp

Yêu cầu dữ liệu

Dữ liệu là cần thiết làm đầu vào cho phân tích, được chỉ định dựa trên yêu cầu của những người chỉ đạo phân tích hoặc khách hàng (những người sẽ sử dụng thành phẩm của phân tích). Loại thực thể chung mà dữ liệu sẽ được thu thập được gọi là một đơn vị thử nghiệm (ví dụ: một người hoặc dân số của mọi người). Các biến cụ thể liên quan đến dân số (ví dụ: tuổi và thu nhập) có thể được chỉ định và thu được. Dữ liệu có thể là số hoặc phân loại (nghĩa là nhãn văn bản cho số).

Có thể bạn cũng thích

co gai di khao sat 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Thu thập dữ liệu: thăm dò ý kiến khách hàng

25/02/2025
so sanh phi tuyen tuyen 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

So sánh: hồi quy tuyến tính & hồi quy phi tuyến

13/09/2024
xh4 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Giá cả: Khảo sát điều tra xã hội (Social Survey)

09/09/2024
a4 4 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn đề án tốt nghiệp luận văn các cấp TpHCM

08/04/2023

Thu thập dữ liệu

Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Các yêu cầu có thể được các nhà phân tích truyền đạt tới người giám sát dữ liệu, chẳng hạn như nhân viên công nghệ thông tin trong một tổ chức. Dữ liệu cũng có thể được thu thập từ các cảm biến trong môi trường, chẳng hạn như camera giao thông, vệ tinh, thiết bị ghi, v.v. Nó cũng có thể được lấy thông qua các cuộc phỏng vấn, tải xuống từ các nguồn trực tuyến hoặc đọc tài liệu.

Xử lý dữ liệu

Các giai đoạn của chu trình thông minh được sử dụng để chuyển đổi thông tin thô thành trí thông minh hoặc kiến ​​thức có thể hành động tương tự về mặt khái niệm với các giai đoạn trong phân tích dữ liệu.
Dữ liệu thu được ban đầu phải được xử lý hoặc tổ chức để phân tích. Ví dụ, những điều này có thể liên quan đến việc đặt dữ liệu vào các hàng và cột theo định dạng bảng (nghĩa là dữ liệu có cấu trúc ) để phân tích thêm, chẳng hạn như trong bảng tính hoặc phần mềm thống kê.

Làm sạch dữ liệu

Sau khi được xử lý và sắp xếp, dữ liệu có thể không đầy đủ, chứa các bản sao hoặc chứa lỗi. Nhu cầu làm sạch dữ liệu sẽ phát sinh từ các vấn đề trong cách dữ liệu được nhập và lưu trữ. Làm sạch dữ liệu là quá trình ngăn ngừa và sửa chữa các lỗi này. Các tác vụ phổ biến bao gồm đối sánh bản ghi, xác định tính không chính xác của dữ liệu, chất lượng tổng thể của dữ liệu hiện có, [6] sao chép và phân đoạn cột. [7] Những vấn đề dữ liệu như vậy cũng có thể được xác định thông qua nhiều kỹ thuật phân tích. Ví dụ, với thông tin tài chính, tổng số của các biến cụ thể có thể được so sánh với các số được công bố riêng biệt được cho là đáng tin cậy. [số 8]Số tiền bất thường trên hoặc dưới ngưỡng xác định trước cũng có thể được xem xét. Có một số loại làm sạch dữ liệu phụ thuộc vào loại dữ liệu như số điện thoại, địa chỉ email, nhà tuyển dụng, vv Phương pháp dữ liệu định lượng để phát hiện ngoại lệ có thể được sử dụng để loại bỏ dữ liệu nhập sai. Trình kiểm tra chính tả dữ liệu văn bản có thể được sử dụng để giảm bớt số lượng từ sai, nhưng khó hơn để nói nếu các từ đó là chính xác. [9]

TIN HOT:  chỉnh sửa số liệu stata biến công cụ

Phân tích dữ liệu thăm dò

Một khi dữ liệu được làm sạch, nó có thể được phân tích. Các nhà phân tích có thể áp dụng một loạt các kỹ thuật được gọi là phân tích dữ liệu thăm dò để bắt đầu hiểu các thông điệp có trong dữ liệu. [10] [11] Quá trình thăm dò có thể dẫn đến việc làm sạch dữ liệu bổ sung hoặc yêu cầu bổ sung cho dữ liệu, vì vậy các hoạt động này có thể lặp đi lặp lại trong tự nhiên. Thống kê mô tả , như trung bình hoặc trung bình, có thể được tạo để giúp hiểu dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để kiểm tra dữ liệu ở định dạng đồ họa, để có được cái nhìn sâu sắc bổ sung về các thông điệp trong dữ liệu.

Mô hình hóa và thuật toán

 

Các công thức hoặc mô hình toán học được gọi là thuật toán có thể được áp dụng cho dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa các biến, chẳng hạn như tương quan hoặc quan hệ nhân quả . Nói chung, các mô hình có thể được phát triển để đánh giá một biến cụ thể trong dữ liệu dựa trên (các) biến khác trong dữ liệu, với một số lỗi còn lại tùy thuộc vào độ chính xác của mô hình (ví dụ: Dữ liệu = Mô hình + Lỗi).

Thống kê suy luận bao gồm các kỹ thuật để đo lường mối quan hệ giữa các biến cụ thể. Ví dụ: phân tích hồi quy có thể được sử dụng để mô hình hóa liệu thay đổi trong quảng cáo (biến độc lập X ) giải thích sự thay đổi trong doanh số (biến phụ thuộc Y ). Theo thuật ngữ toán học, Y (bán hàng) là một chức năng của X (quảng cáo). Nó có thể được mô tả là lỗi Y = aX + b +, trong đó mô hình được thiết kế sao cho a và b giảm thiểu lỗi khi mô hình dự đoán Y cho một phạm vi giá trị X đã cho. Các nhà phân tích có thể cố gắng xây dựng các mô hình mô tả dữ liệu để đơn giản hóa việc phân tích và truyền đạt kết quả.

TIN HOT:  Nghiên cứu sinh TIẾN SĨ - nên biết

Sản phẩm dữ liệu

Một sản phẩm dữ liệu là một ứng dụng máy tính nhận dữ liệu đầu vào và tạo đầu ra, đưa chúng trở lại môi trường. Nó có thể dựa trên một mô hình hoặc thuật toán. Một ví dụ là một ứng dụng phân tích dữ liệu về lịch sử mua hàng của khách hàng và khuyến nghị các giao dịch mua khác mà khách hàng có thể được hưởng. [5]

Truyền thông

Trực quan hóa dữ liệu để hiểu kết quả phân tích dữ liệu.
Bài chi tiết: Trực quan hóa dữ liệu
Sau khi dữ liệu được phân tích, nó có thể được báo cáo theo nhiều định dạng cho người dùng phân tích để hỗ trợ các yêu cầu của họ. Người dùng có thể có phản hồi, dẫn đến phân tích bổ sung. Như vậy, phần lớn chu trình phân tích là lặp lại.

Khi xác định cách truyền đạt kết quả, nhà phân tích có thể xem xét các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để giúp truyền đạt thông điệp rõ ràng và hiệu quả đến khán giả. Trực quan hóa dữ liệu sử dụng hiển thị thông tin (như bảng và biểu đồ) để giúp truyền đạt các thông điệp chính có trong dữ liệu. Các bảng hữu ích cho người dùng có thể tra cứu các số cụ thể, trong khi các biểu đồ (ví dụ: biểu đồ thanh hoặc biểu đồ đường) có thể giúp giải thích các thông báo định lượng có trong dữ liệu.

Quy trình trên là các bước phân tích dữ liệu chuẩn, đã được các nhà nghiên cứu khoa học trên toàn thế giới áp dụng, ngay cả chúng ta có thể cũng sử dụng nhiều bước trong quá trình trên, nhưng thực tế là chúng ta không biết là mình đang trong các bước phân tích dữ liệu nào thôi./.

Tags: các bướcdatadữ liệuphân tíchsố liệuthống kê
Previous Post

phân tích dữ liệu là gì ?

Next Post

khoa học dữ liệu là gì – nên biết

Related Posts

co gai di khao sat 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu: thăm dò ý kiến khách hàng

25/02/2025
so sanh phi tuyen tuyen 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Lý thuyết

So sánh: hồi quy tuyến tính & hồi quy phi tuyến

13/09/2024
xh4 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Mẹo vặt

Giá cả: Khảo sát điều tra xã hội (Social Survey)

09/09/2024
a4 4 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Hướng dẫn

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn đề án tốt nghiệp luận văn các cấp TpHCM

08/04/2023
so cap 2 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu quan sát luận văn thạc sĩ

21/03/2023
help9 3 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Mẹo vặt

4 mẫu đề cương luận văn thạc sĩ cơ bản I

09/03/2023
tpr171 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Lý thuyết

Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)

23/02/2023
decuong2 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Hướng dẫn

Hướng dẫn cao học viết đề cương luận văn thạc sĩ

15/02/2023
Next Post
khoa hoc du lieu01 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

khoa học dữ liệu là gì - nên biết

No Result
View All Result
co gai di khao sat 360x180 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu: thăm dò ý kiến khách hàng

by admin
25/02/2025
0

Thông tin này sẽ giúp bạn nêu bật được giá trị mà dịch vụ thăm dò ý kiến khách hàng...

Read more
DALL·E 2025 02 10 12.54.30 A professional online seller wearing business casual attire holding a phone to their ear with one hand while scrolling on a laptop with the other. B 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Cung cấp số liệu đồ gỗ TPHCM

16/02/2025
smatpls1 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Tải về Phần mềm SmartPLS 3 Phân tích SEM MGA IPMA

28/09/2024
efa3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Tìm hiểu về Phân tích khám phá nhân tố EFA

15/09/2024
huong dan 2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Khóa học về mô hình định lượng?

15/09/2024
so sanh phi tuyen tuyen 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

So sánh: hồi quy tuyến tính & hồi quy phi tuyến

13/09/2024
Ph.D2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Cung cấp số liệu chạy mô hình luận văn tiến sĩ

10/09/2024
xh4 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Giá cả: Khảo sát điều tra xã hội (Social Survey)

09/09/2024
minitab3 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Chia sẽ phần mềm thống kê Minitab 20 – Download Free ! No Ads

06/09/2024
nvivo11 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Phần mềm phân tích Nvivo11: Định tính & Nội dung

14/04/2023
dao van 8 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

[CHECK]: Kiểm tra Fix lỗi chỉnh sửa đạo văn luận văn đề án: Turnitin Doit

11/04/2023
a4 4 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn đề án tốt nghiệp luận văn các cấp TpHCM

08/04/2023
  • 35788306705 b0545cc049 o - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

    mô hình hồi quy ngưỡng threshold model

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • download phần mềm thống kê Stata 15 64bit

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Chia sẽ phần mềm thống kê Minitab 20 – Download Free ! No Ads

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • [Download] Phần mềm Stata MP 17 64bit cho Windows miễn phí kèm thuốc

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Phần mềm phân tích Nvivo11: Định tính & Nội dung

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • eview10 350x250 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

    [Tải về] Phần mềm thống kê EViews10 32+64bit

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Chia sẽ phần mềm thống kê Minitab 20 – Download Free ! No Ads

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • [Download] Dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình 2020 FREE

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • download phần mềm thống kê Stata 15 64bit

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR – Theory of Perceived Risk)

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
co gai di khao sat 360x180 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết
Dịch vụ

Thu thập dữ liệu: thăm dò ý kiến khách hàng

by admin
25/02/2025
0

Thông tin này sẽ giúp bạn nêu bật được giá trị mà dịch vụ thăm dò ý kiến khách hàng...

Read more
DALL·E 2025 02 10 12.54.30 A professional online seller wearing business casual attire holding a phone to their ear with one hand while scrolling on a laptop with the other. B 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Cung cấp số liệu đồ gỗ TPHCM

16/02/2025
Ph.D2 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

Cung cấp số liệu chạy mô hình luận văn tiến sĩ

10/09/2024
dao van 8 120x86 - các bước phân tích dữ liệu bạn nên biết

[CHECK]: Kiểm tra Fix lỗi chỉnh sửa đạo văn luận văn đề án: Turnitin Doit

11/04/2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định

© 2025 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

No Result
View All Result
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2025 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In