Data Analyst cần học gì? Lộ trình học cho người mới bắt đầu

Trong thế kỷ 21, dữ liệu đã trở thành “ngôn ngữ” của kinh doanh, giúp các tổ chức thấu hiểu khách hàng, tối ưu hóa quy trình và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Và Data Analyst chính là những “thông dịch viên” tài năng, chuyển đổi các con số khô khan thành những câu chuyện ý nghĩa. Với vai trò ngày càng quan trọng, nghề Data Analyst đang mở ra vô vàn cơ hội hấp dẫn. Nếu bạn đang tìm kiếm một con đường sự nghiệp mới và băn khoăn Data Analyst cần học gì để có một khởi đầu vững chắc, bài viết này sẽ cung cấp một lộ trình chi tiết và hiệu quả.

Data Analyst là gì?

Data Analyst là chuyên gia phân tích dữ liệu để tìm ra các insights (thông tin chi tiết) hữu ích, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh chiến lược. Họ sẽ thực hiện các công việc như thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để “kể chuyện” bằng những con số.

Vậy, Data Analyst cần học gì để có thể làm được những điều này?

Các kiến thức nền tảng khi làm Data Analyst

Trước khi đi sâu vào các công cụ chuyên biệt, bạn cần trang bị cho mình nền tảng vững chắc. Đây là kim chỉ nam giúp bạn định hướng và giải quyết các bài toán dữ liệu một cách logic.

Tư duy phân tích (Analytical Thinking)

Tư duy phân tích là kỹ năng mềm cốt lõi và quan trọng nhất đối với một Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst). Kỹ năng này bao gồm khả năng suy nghĩ phản biện, xem xét vấn đề từ nhiều khía cạnh khác nhau và chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin giá trị có thể đưa ra quyết định. Nó cho phép bạn “kể chuyện” bằng những con số, biến các tập dữ liệu khô khan thành các câu chuyện kinh doanh có ý nghĩa.

Để rèn luyện và phát triển tư duy phân tích, bạn có thể thực hiện các phương pháp sau:

Làm quen với Phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis – EDA): Bắt đầu bằng cách khám phá các tập dữ liệu để tìm ra xu hướng, mô hình và các điểm bất thường. EDA giúp bạn hiểu rõ hơn về bản chất của dữ liệu trước khi đi sâu vào phân tích.
Thường xuyên đặt câu hỏi phản biện: Khi làm việc với dữ liệu, hãy luôn tự hỏi “Dữ liệu này đang phản ánh điều gì?”, “Có điểm nào bất thường hoặc không nhất quán không?”. Việc đặt câu hỏi đúng ngay từ đầu là chìa khóa để khám phá những insights giá trị.
Thực hành với các dự án cá nhân nhỏ: Bắt đầu với những dự án quen thuộc như phân tích chi tiêu cá nhân, điểm số học tập hoặc doanh số bán hàng của một cửa hàng nhỏ. Điều này giúp bạn áp dụng kiến thức vào thực tế và làm quen với quy trình phân tích dữ liệu một cách trực quan.
Nghiên cứu các Case Study và học kể chuyện bằng dữ liệu: Đọc và phân tích các ví dụ điển hình trong ngành để hiểu cách các chuyên gia kết hợp dữ liệu, phân tích và trình bày kết quả thành một câu chuyện logic, dễ hiểu. Kỹ năng “kể chuyện bằng dữ liệu” (data storytelling) giúp bạn truyền đạt thông tin một cách thuyết phục và hiệu quả đến người nghe.

Kiến thức Toán học & Thống kê

Nền tảng về Toán học và Thống kê là kiến thức cốt lõi đối với mọi chuyên gia phân tích dữ liệu. Đây là hai lĩnh vực giúp bạn không chỉ xử lý các con số, mà còn hiểu sâu hơn về ý nghĩa của chúng, đưa ra các phân tích chính xác và dự báo xu hướng một cách hiệu quả.

Để trở thành một Data Analyst, bạn cần nắm vững những khái niệm sau:

Các Khái niệm Thống kê Cơ bản: Bạn cần hiểu rõ các chỉ số đo lường xu hướng trung tâm như mean (giá trị trung bình), median (giá trị trung vị), mode (giá trị phổ biến nhất). Bên cạnh đó, bạn cũng cần nắm vững các chỉ số đo lường độ biến thiên như variance (phương sai) và standard deviation (độ lệch chuẩn) để đánh giá mức độ phân tán của dữ liệu.
Phân phối Chuẩn (Normal Distribution): Đây là một trong những khái niệm quan trọng nhất trong thống kê. Hiểu về phân phối chuẩn giúp bạn nhận diện các mẫu hình phổ biến trong dữ liệu và đưa ra các giả định hợp lý cho quá trình phân tích.
Thống kê Suy luận (Inferential Statistics): Sau khi mô tả dữ liệu, thống kê suy luận giúp bạn đưa ra kết luận về một tập hợp lớn hơn (tổng thể) dựa trên một mẫu nhỏ. Các kỹ thuật cần nắm vững bao gồm kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing) để xác nhận các giả định, và phân tích tương quan (Correlation Analysis) cùng hồi quy (Regression Analysis) để tìm ra mối quan hệ giữa các biến số.
Phân tích Chuỗi Thời gian (Time Series Analysis): Nếu bạn làm việc với dữ liệu có yếu tố thời gian (ví dụ: doanh thu hàng tháng, lượng truy cập website hàng ngày), bạn cần biết cách sử dụng các mô hình như ARIMA hoặc SARIMA để dự báo các xu hướng tương lai.

Xem thêm: Data Analytics là gì? Có điểm gì khác với Data Analysis

Kiến thức chuyên môn (Domain Knowledge)

Hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh, hay còn gọi là kiến thức chuyên môn (domain knowledge), là một yếu tố then chốt giúp bạn chuyển từ một người xử lý số liệu đơn thuần thành một nhà phân tích dữ liệu thực thụ. Dù có thành thạo các công cụ phân tích đến đâu, bạn sẽ gặp khó khăn nếu không hiểu rõ bối cảnh và ý nghĩa thực sự của dữ liệu.

Cụ thể, kiến thức chuyên môn giúp bạn:

Đặt câu hỏi đúng: Thay vì chỉ phân tích những gì có sẵn, bạn sẽ biết cách đặt ra các câu hỏi sâu sắc, liên quan trực tiếp đến mục tiêu kinh doanh. Ví dụ, một Data Analyst trong lĩnh vực bán lẻ với kiến thức về marketing có thể đặt câu hỏi như: “Chiến dịch quảng cáo nào mang lại doanh thu cao nhất?” hay “Tại sao doanh số của sản phẩm A lại giảm đột ngột trong tháng này?”.
Phân tích sát với thực tế: Khi hiểu rõ quy trình hoạt động của doanh nghiệp, bạn có thể nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến dữ liệu mà một người ngoài ngành không thể thấy. Chẳng hạn, một người làm trong ngành tài chính sẽ hiểu các biến động thị trường, hay người làm về nhân sự (HR) sẽ hiểu các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc của nhân viên.
Đưa ra các đề xuất hiệu quả: Phân tích dữ liệu chỉ là bước đầu. Mục tiêu cuối cùng là đưa ra các đề xuất giải pháp có thể triển khai được. Kiến thức chuyên môn giúp bạn biến các “insights” từ dữ liệu thành những hành động cụ thể, có khả năng giải quyết vấn đề kinh doanh.

Tóm lại, domain knowledge chính là cầu nối giữa thế giới dữ liệu và thế giới thực, cho phép bạn biến những con số vô hồn thành những giá trị kinh doanh hữu hình.

Các công cụ và ngôn ngữ lập trình khi học Data Analyst

Đây là những “vũ khí” giúp bạn làm việc trực tiếp với dữ liệu. Một lộ trình học Data Analyst sẽ không thể thiếu các công cụ sau:

Microsoft Excel/Google Sheets: Mặc dù đơn giản, nhưng đây là công cụ cơ bản và không thể thiếu cho mọi Data Analyst, đặc biệt là người mới bắt đầu. Excel giúp bạn xử lý, làm sạch và tạo các báo cáo, biểu đồ cơ bản một cách nhanh chóng.
Ngôn ngữ truy vấn SQL: Data Analyst học gì thì không thể bỏ qua SQL. Đây là ngôn ngữ chuẩn để truy vấn, thao tác và quản lý dữ liệu trong các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ. Thành thạo SQL giúp bạn dễ dàng trích xuất dữ liệu cần thiết để phân tích.
Ngôn ngữ lập trình Python/R: Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu. Python với các thư viện như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn hay R với các gói như Dplyr, Ggplot2 sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu phức tạp, xây dựng mô hình và trực quan hóa dữ liệu một cách chuyên nghiệp.
Công cụ trực quan hóa dữ liệu (BI Tools): Trực quan hóa dữ liệu là bước quan trọng để trình bày kết quả phân tích. Các công cụ như Tableau, Power BI hay Google Data Studio sẽ giúp bạn biến những con số khô khan thành các dashboard, biểu đồ dễ hiểu, thuyết phục.

Data Analyst cần học gì để bắt đầu sự nghiệp vững chắc?

Để trả lời cụ thể cho câu hỏi “Data Analyst cần học gì“, lộ trình sau đây được xây dựng một cách logic, giúp bạn từng bước chinh phục các kỹ năng cần thiết.

Excel: Nền tảng vững chắc cho người mới bắt đầu

Bắt đầu với Excel là bước đi thông minh. Đây là công cụ phổ biến và dễ tiếp cận nhất. Bạn sẽ sử dụng Excel để làm quen với các khái niệm cơ bản về dữ liệu, bao gồm:

Nhập và làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Sắp xếp, định dạng, loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu.
Các hàm và công thức: Học cách sử dụng VLOOKUP, INDEX & MATCH, PivotTable, SUMIF, COUNTIF, … để tổng hợp và phân tích dữ liệu cơ bản.
Tạo biểu đồ và báo cáo: Trực quan hóa dữ liệu bằng các loại biểu đồ cột, tròn, đường để dễ dàng trình bày kết quả.

Power BI: Chuyên nghiệp hóa việc trực quan hóa

Sau khi thành thạo Excel, bước tiếp theo trong lộ trình Data Analyst học gì chính là Power BI. Đây là một công cụ Business Intelligence (BI) mạnh mẽ, giúp bạn chuyên nghiệp hóa việc phân tích và trình bày dữ liệu. Với Power BI, bạn có thể tạo ra những báo cáo và dashboard tương tác, trực quan hơn hẳn so với Excel.

Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn: Power BI cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như Excel, SQL, web, …
Xây dựng mô hình dữ liệu (Data Modeling): Sắp xếp các bảng dữ liệu có liên quan, tạo mối quan hệ giữa chúng để phân tích.
Sử dụng ngôn ngữ DAX (Data Analysis Expressions): Viết các công thức phức tạp để tạo ra các chỉ số, phép tính tùy chỉnh.
Thiết kế dashboard tương tác: Tạo các bảng điều khiển trực quan, cho phép người dùng tự khám phá dữ liệu và nhận insights.

SQL: Làm chủ ngôn ngữ truy vấn

Sau khi đã làm quen với việc xử lý và trực quan hóa dữ liệu, đây là lúc bạn cần học SQL. SQL là ngôn ngữ giao tiếp với cơ sở dữ liệu, cho phép bạn trích xuất và thao tác với lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Đây là kỹ năng cốt lõi mà mọi Data Analyst đều phải có.

Các kỹ thuật thống kê và phân tích nâng cao

Khi đã có khả năng trực quan hóa, bạn cần bổ sung các kỹ thuật phân tích chuyên sâu để thực sự hiểu “câu chuyện” đằng sau những con số. Data analyst cần học gì ở giai đoạn này? Các kiến thức bao gồm:

Thống kê mô tả: Sử dụng các chỉ số như trung bình, trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn để mô tả đặc điểm của tập dữ liệu.
Thống kê suy luận: Áp dụng các kỹ thuật như kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing), phân tích tương quan (Correlation Analysis), hồi quy (Regression) để đưa ra dự đoán và tìm ra mối quan hệ giữa các biến.
Phân tích kinh doanh (Business Analysis): Học cách đặt câu hỏi đúng, phân tích vấn đề và đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu để giải quyết các bài toán kinh doanh cụ thể.

Python: Công cụ mạnh mẽ với đa dạng thư viện

Học Python sẽ là bước ngoặt lớn trong sự nghiệp của bạn. Nếu Excel và Power BI giúp bạn xử lý các tập dữ liệu nhỏ và vừa, thì Python chính là công cụ mạnh mẽ để làm việc với dữ liệu có quy mô lớn hơn, tự động hóa các tác vụ lặp lại và thực hiện các phân tích chuyên sâu. Đây cũng là một phần quan trọng để trả lời câu hỏi Data Analyst học gì để phát triển.

Pandas: Thư viện này được ví như “Excel phiên bản nâng cao” của Python. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ như DataFrame, giúp bạn dễ dàng nhập, làm sạch, biến đổi và thao tác với dữ liệu. Khi tìm hiểu Data Analyst cần học gì, bạn chắc chắn sẽ thấy Pandas được nhắc đến đầu tiên.
NumPy: Là thư viện nền tảng cho điện toán khoa học, NumPy cung cấp các mảng đa chiều hiệu quả, giúp bạn thực hiện các phép tính toán học và thống kê phức tạp một cách nhanh chóng.
Matplotlib và Seaborn: Đây là hai thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất. Trong khi Matplotlib cung cấp khả năng tùy chỉnh chi tiết, thì Seaborn lại giúp bạn tạo ra các biểu đồ thống kê đẹp mắt và phức tạp chỉ với vài dòng lệnh.

Các domain thực tế: Áp dụng kiến thức vào công việc

Cuối cùng, hãy tập trung vào một lĩnh vực cụ thể (domain) mà bạn quan tâm. Kiến thức về domain giúp bạn phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, vì bạn sẽ hiểu được bối cảnh và ý nghĩa thực sự của các con số. Một số domain phổ biến bao gồm:

Tài chính: Phân tích dữ liệu tài chính, hiệu suất đầu tư, dự báo doanh thu.
Marketing & E-commerce: Phân tích hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch quảng cáo, tối ưu hóa doanh số bán hàng.
Nhân sự (HR): Phân tích dữ liệu về nhân viên, mức độ hài lòng, hiệu suất làm việc.
Bằng cách áp dụng các công cụ và kỹ thuật đã học vào các bài toán thực tế, bạn sẽ củng cố kiến thức, xây dựng được portfolio ấn tượng và sẵn sàng cho sự nghiệp Data Analyst.

Kết luận

Tóm lại, để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn không chỉ cần nắm vững các công cụ và ngôn ngữ lập trình, mà còn phải xây dựng được nền tảng vững chắc về tư duy phân tích và kiến thức chuyên môn. Lộ trình học Data Analyst cần học gì bắt đầu từ những kiến thức cơ bản trên Excel, sau đó chuyên sâu hơn với các công cụ BI như Power BI, và cuối cùng là trau dồi các kỹ thuật thống kê cùng kinh nghiệm thực tế trong một lĩnh vực cụ thể.

Với sự kết hợp giữa kiến thức lý thuyết và thực hành, bạn hoàn toàn có thể chuyển đổi thành công sang ngành phân tích dữ liệu, một trong những lĩnh vực có triển vọng nhất hiện nay. Hãy bắt đầu hành trình học tập ngay hôm nay để mở ra cánh cửa sự nghiệp đầy hứa hẹn.

Khóa học Business Intelligence Essentials thực chiến tại Starttrain được thiết kế để tổng hợp trọn vẹn những kiến thức và kỹ năng then chốt này. Chúng tôi không chỉ cung cấp giáo trình bài bản mà còn đảm bảo bạn được thực hành trực tiếp trên dữ liệu thật cùng đội ngũ giáo viên là các chuyên gia giàu kinh nghiệm từ các tập đoàn lớn. Starttrain chính là nền tảng vững chắc giúp bạn hiện thực hóa mục tiêu trở thành Data Analyst một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất.