Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) là gì?

Nếu bạn đang tự hỏi: “Doanh thu tháng trước của tôi là bao nhiêu?”, “Ai là khách hàng trung thành nhất?” hay “Tỷ lệ chuyển đổi của chiến dịch marketing vừa rồi như thế nào?” thì bạn đang sử dụng Phân tích mô tả. Về bản chất, Descriptive Analytics là quá trình sử dụng các phương pháp thống kê để tóm tắt, tổng hợp và trình bày dữ liệu lịch sử thành thông tin có ý nghĩa. Nó trả lời câu hỏi cơ bản nhất: “Điều gì đã xảy ra?”. Bài viết này của Starttrain sẽ giải đáp A-Z về Descriptive Analytic.

Descriptive Analytics là gì?

Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) là quá trình diễn giải dữ liệu lịch sử nhằm mục đích hiểu rõ hơn về những thay đổi đã và đang diễn ra trong hoạt động kinh doanh. Về bản chất, Phân tích mô tả sử dụng các tập dữ liệu quá khứ để rút ra các so sánh với các thời điểm báo cáo khác của doanh nghiệp (như so sánh quý này với quý trước, hoặc năm nay với năm ngoái) hoặc so sánh với các đối thủ trong cùng ngành.

Hầu hết các chỉ số tài chính và kinh doanh quan trọng mà doanh nghiệp thường báo cáo đều là sản phẩm của Descriptive Analytics. Các ví dụ điển hình bao gồm: sự thay đổi giá theo năm (YoY), tốc độ tăng trưởng doanh số hàng tháng (MoM), tổng số lượng người dùng hoặc tổng doanh thu trên mỗi người đăng ký. Tất cả các thước đo này đều nhằm mục đích mô tả những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian cố định. Descriptive Analytics cung cấp bức tranh rõ ràng, định lượng về hiệu suất quá khứ, là nền tảng vững chắc cho mọi phân tích chuyên sâu hơn.

Các cấp độ trong Phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Phân tích dữ liệu được chia thành bốn cấp độ chính, tăng dần về độ phức tạp và giá trị chiến lược. Descriptive Analytics không chỉ là một công cụ riêng biệt mà còn là nền tảng vững chắc cho toàn bộ quá trình này.

Descriptive Analytics (Mô tả): Cấp độ cơ bản nhất, tập trung trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?” (What happened?). Nó cung cấp cái nhìn tổng quan thông qua các báo cáo và chỉ số lịch sử (ví dụ: tổng doanh thu tháng trước, tỷ lệ nhấp chuột).

Diagnostic Analytics (Chẩn đoán): Đi sâu hơn để trả lời “Tại sao điều đó xảy ra?” (Why did it happen?). Cấp độ này sử dụng dữ liệu mô tả để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện đã xảy ra (ví dụ: lý do khiến doanh số giảm sút).

Predictive Analytics (Dự đoán): Sử dụng các mô hình thống kê và Machine Learning để dự báo “Điều gì sẽ xảy ra?” (What will happen?). Nó giúp doanh nghiệp lập kế hoạch và ước tính rủi ro trong tương lai (ví dụ: dự báo nhu cầu sản phẩm cho quý tới).

Prescriptive Analytics (Đề xuất): Cấp độ cao nhất và phức tạp nhất, đưa ra lời khuyên về “Chúng ta nên làm gì?” (What should we do?). Cấp độ này không chỉ dự đoán mà còn đề xuất hành động tối ưu để đạt được mục tiêu kinh doanh (ví dụ: tự động điều chỉnh giá bán để tối đa hóa lợi nhuận).

Vị trí của Descriptive Analytics

Descriptive Analytics đóng vai trò là cánh cửa đầu tiên, cung cấp bức tranh quá khứ rõ ràng để doanh nghiệp có thể thực hiện các phân tích chuyên sâu hơn, chuyển từ việc chỉ biết điều gì đã xảy ra sang việc biết nên làm gì để thành công.

Hãy hình dung một bệnh viện đang phân tích hồ sơ bệnh nhân. Họ có thể tính toán thời gian chờ đợi trung bình ở phòng cấp cứu, phân loại các chẩn đoán thường gặp nhất, hoặc theo dõi xu hướng nhập viện theo từng năm.

Bằng cách tóm tắt dữ liệu và sử dụng các công cụ trực quan như biểu đồ thanh hoặc đồ thị đường, họ có thể xác định các mẫu hình và hiểu điều gì đang diễn ra trong bệnh viện. Phân tích mô tả này cho phép họ tập trung vào các lĩnh vực cần cải thiện, như giảm thời gian chờ đợi hoặc phân bổ nguồn lực dựa trên nhu cầu của bệnh nhân.

Descriptive Analytics hoạt động như thế nào?

Descriptive Analytics gần gũi với việc báo cáo hơn là phân tích chuyên sâu, tập trung vào việc phân tích và đơn giản hóa dữ liệu lịch sử để cung cấp thông tin chi tiết về các sự kiện, xu hướng và mẫu hình đã xảy ra trước đó. Descriptive Analytics chuyển đổi dữ liệu quá khứ thành thông tin hữu ích thông qua các bước chính sau:

Thu thập Dữ liệu: Tập hợp dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau (database, spreadsheet).
Tiền xử lý và Làm sạch: Chuẩn hóa định dạng, xử lý các giá trị bị thiếu hoặc không chính xác để đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy.
Phân tích Dữ liệu (EDA): Sử dụng các phương pháp thống kê cơ bản và biểu đồ để khám phá cấu trúc, tìm kiếm xu hướng, mẫu hình và điểm ngoại lai trong dữ liệu.
Tổng hợp và Tóm tắt: Tính toán các chỉ số thống kê quan trọng như Trung bình, Trung vị, Độ lệch chuẩn để cung cấp cái nhìn tổng quan ở cấp độ cao.
Trực quan hóa: Chuyển đổi kết quả sang biểu đồ, đồ thị để truyền đạt thông tin phức tạp một cách dễ hiểu.
Tạo văn bản Mô tả và Diễn giải: Viết các mô tả có bối cảnh để giải thích các phát hiện, trả lời chính xác câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”.
Kiểm tra Lặp lại: Lặp lại quy trình liên tục khi có dữ liệu mới để đảm bảo người ra quyết định luôn nhận được thông tin cập nhật nhất.

Các phương pháp trong Descriptive Analytics

Các phương pháp chính được sử dụng trong Descriptive Analytics đều thuộc lĩnh vực Thống kê mô tả (Descriptive Statistics). Chúng giúp tóm tắt các đặc điểm chính của tập dữ liệu thành các chỉ số dễ hiểu. Các phương pháp này được chia thành ba nhóm chính:

Xu hướng tập trung (Central Tendency)

Các thước đo này giúp xác định giá trị tiêu biểu hay trung tâm của một tập dữ liệu, cho biết hầu hết dữ liệu tập trung xung quanh điểm nào.

Giá trị Trung bình (Mean): Được tính bằng cách lấy tổng tất cả các giá trị trong tập dữ liệu rồi chia cho tổng số lượng giá trị. Đây là thước đo phổ biến nhất, nhưng dễ bị ảnh hưởng bởi các giá trị quá cao hoặc quá thấp (ngoại lai).
Giá trị Trung vị (Median): Là giá trị nằm ở chính giữa của tập dữ liệu sau khi các giá trị đã được sắp xếp theo thứ tự. Thường được sử dụng khi dữ liệu có nhiều giá trị ngoại lai vì nó ít bị tác động hơn giá trị trung bình.
Mode: Là giá trị có tần suất xuất hiện cao nhất trong tập dữ liệu. Thường dùng để mô tả dữ liệu định tính, ví dụ như màu sắc hoặc giới tính phổ biến nhất.

Độ biến thiên (Variability)

Các thước đo này mô tả mức độ phân tán hay chênh lệch của các điểm dữ liệu so với giá trị trung tâm. Chúng cho biết dữ liệu trải rộng như thế nào.

Khoảng biến thiên (Range): Được tính bằng cách lấy giá trị lớn nhất trừ đi giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu. Cung cấp một ước tính nhanh về độ rộng của dữ liệu.
Phương sai (Variance) & Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): Đây là các thước đo quan trọng nhất về độ phân tán.
Phương sai đo lường mức độ trung bình mà các điểm dữ liệu khác biệt so với giá trị trung bình (bình phương khoảng cách).
Độ lệch chuẩn được tính bằng căn bậc hai của phương sai. Nó được ưu tiên hơn vì sử dụng cùng đơn vị với dữ liệu gốc, giúp dễ dàng diễn giải ý nghĩa thực tế. Dữ liệu càng phân tán rộng khi độ lệch chuẩn càng lớn.

Phân phối (Distribution)

Phân phối mô tả hình dạng của dữ liệu và thể hiện tần suất xuất hiện của các giá trị. Đây là cách trực quan nhất để xem dữ liệu được tổ chức như thế nào.

Phân phối Tần suất (Frequency Distribution): Thể hiện số lần mỗi giá trị hoặc nhóm giá trị xuất hiện. Thông thường được trình bày dưới dạng bảng hoặc biểu đồ tần suất (histogram).
Độ dốc (Skewness): Đo lường mức độ bất đối xứng của phân phối. Nó chỉ ra liệu dữ liệu có bị kéo dài về một phía hay không.

Descriptive Analytics cho ta biết điều gì?

Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) cung cấp bức tranh chính xác và toàn diện về hiệu suất trong quá khứ, giúp các nhà quản lý, nhà đầu tư và các bên liên quan nắm bắt thông tin một cách hữu ích và dễ hiểu. Loại hình phân tích này phân tích một lượng lớn dữ liệu thô để đưa ra các chỉ số và kết luận, từ đó mang lại cái nhìn khách quan về hoạt động đã diễn ra của doanh nghiệp.

Descriptive Analytics không chỉ cung cấp các con số đơn lẻ mà còn thiết lập bối cảnh cho các con số đó. Ví dụ, việc biết được doanh số là 1 triệu đô la sẽ vô nghĩa nếu không có thông tin so sánh. Nếu con số đó là giảm 20% so với tháng trước, đó là dấu hiệu đáng lo ngại và ngược lại, nếu là tăng 40% so với cùng kỳ năm ngoái (YoY), điều đó cho thấy chiến lược đang đi đúng hướng.
Phân tích mô tả giúp so sánh hiệu suất hiện tại với các kỳ báo cáo tương đương khác hoặc với các đối thủ trong cùng ngành. Các chỉ số hiệu suất được báo cáo sẽ đóng vai trò như đèn hiệu, chỉ ra các lĩnh vực cần củng cố hoặc phát huy, từ đó định hình các chiến lược quản lý hiệu quả.

Là một thành phần cơ bản của Business Intelligence, Descriptive Analytics là công cụ quan trọng để định hướng chiến lược kinh doanh. Dữ liệu lịch sử tin cậy này là nền tảng để các nhà quản lý đưa ra các quyết định chiến lược có cơ sở, thay vì chỉ dựa vào cảm tính. Nó cũng rất hữu ích trong việc theo dõi và đánh giá các xu hướng tài chính hiện tại, bao gồm cả việc đánh giá các mục tiêu hiệu suất đã đặt ra cho từng cá nhân hoặc phòng ban trong công ty.

Dù có thể mang tính đặc thù ngành, Descriptive Analytics vẫn sử dụng các thước đo được chấp nhận rộng rãi, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, để cung cấp thông tin chiến lược cho doanh nghiệp.

Ứng dụng của Descriptive Analytics

Phân tích mô tả được áp dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực để theo dõi và đánh giá hiệu suất:

Kinh doanh & Marketing: Phân tích doanh thu, lợi nhuận theo sản phẩm/khu vực; đo lường hiệu suất chiến dịch (CTR, Conversion Rate) và phân tích hành vi khách hàng (thói quen mua sắm, nhân khẩu học).
Tài chính & Kế toán: Lập báo cáo tài chính tiêu chuẩn, tính toán các tỷ lệ tăng trưởng và theo dõi chi tiêu so với ngân sách.
Vận hành & Nhân sự: Theo dõi mức tồn kho trung bình, thời gian giao hàng, và các chỉ số nhân sự như Tỷ lệ nghỉ việc (Turnover Rate).

Descriptive Analytics giúp doanh nghiệp chuyển từ dữ liệu thô sang thông tin chi tiết định lượng, hỗ trợ giám sát hiệu suất và xác định các lĩnh vực cần cải thiện một cách kịp thời để theo dõi, đánh giá hiệu suất và đưa ra các quyết định hoạt động dựa trên dữ liệu quá khứ.