Dữ liệu có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ các quyết định theo nhiều cách khác nhau. Chúng ta có thể chia các loại phân tích này thành bốn nhóm thường được sử dụng. Cụ thể:
2.1 Phân tích mô tả (Descriptive analysis)
Phân tích mô tả cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra. Loại phân tích này giúp mô tả hoặc tóm tắt dữ liệu định lượng bằng cách trình bày các số liệu thống kê. Ví dụ: phân tích thống kê có thể cho thấy sự phân bổ doanh số bán hàng trong một nhóm nhân viên và số liệu bán hàng trung bình trên mỗi nhân viên.
2.2 Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analysis)
Phân tích chẩn đoán giúp xác định “tại sao lại xảy ra”. Giả sử một phân tích mô tả cho thấy một lượng bệnh nhân bất thường trong bệnh viện. Đi sâu vào dữ liệu có thể phát hiện rằng nhiều bệnh nhân trong số những bệnh nhân này có chung các triệu chứng của một loại virus cụ thể. Từ phân tích chẩn đoán này, bạn có thể xác định đang có một tác nhân lây nhiễm, cũng là lý do tại sao – dẫn đến dòng bệnh nhân này.
2.3 Phân tích dự đoán (Predictive analysis)
Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu để hình thành các dự báo về tương lai. Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể nhận thấy rằng một sản phẩm nhất định đã có doanh số bán hàng tốt nhất trong các tháng 9 và 10 hàng năm, dẫn đến việc bạn có thể dự đoán một mức cao tương tự trong năm sắp tới.
2.4 Phân tích đề xuất (Prescriptive analysis)
Phân tích đề xuất tổng hợp tất cả những dữ liệu quan trọng thu thập được từ ba loại phân tích đầu tiên. Từ đó, hình thành các đề xuất cho chiến lược hành động của công ty. Ví dụ, đề xuất một kế hoạch thị trường để xây dựng dựa trên sự thành công của những tháng doanh thu cao và khai thác các cơ hội tăng trưởng mới trong những tháng chậm hơn.
Tóm lại:
- Phân tích mô tả trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra?”
- Phân tích chẩn đoán trả lời câu hỏi: “Tại sao nó lại xảy ra?”
- Phân tích dự đoán trả lời câu hỏi: “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”
- Phân tích đề xuất trả lời câu hỏi: “Chúng ta nên làm gì với nó?”