Data Science là gì? Vai trò và ứng dụng của khoa học dữ liệu

Từ việc phân tích xu hướng tiêu dùng, dự báo thị trường, phát hiện gian lận tài chính, Data Science đã chứng minh sức mạnh của mình trong nhiều lĩnh vực. Nó là một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21. Đọc bài viết dưới đây của Bizfly để hiểu Data Science là gì, nó đóng vai trò ra sao và có những ứng dụng như thế nào. 

Data Science là gì?

Data Science hay khoa học dữ liệu là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê, lập trình chuyên sâu, phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học để khám phá và phân tích dữ liệu từ một tổ chức. 

Khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật này cùng với kiến thức chuyên môn về các chủ đề cụ thể để cung cấp những hiểu biết quan trọng, từ đó hỗ trợ ra quyết định và lập kế hoạch chiến lược hiệu quả.

Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế, tài chính, marketing và khoa học xã hội. Các chuyên gia trong lĩnh vực này có thể phân tích dữ liệu để xác định các yếu tố quan trọng, dự đoán xu hướng tương lai, tối ưu hóa quy trình, đưa ra các quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.

Thuật ngữ "Data Science" lần đầu tiên xuất hiện vào những năm 1960. Đến cuối thập niên 1990, các chuyên gia khoa học máy tính đã chính thức hóa thuật ngữ này và định nghĩa nó như một lĩnh vực riêng biệt với ba khía cạnh chính: Thiết kế, thu thập và phân tích dữ liệu. Mặc dù vậy, phải đến một thập kỷ sau, thuật ngữ này mới được sử dụng rộng rãi ngoài giới học thuật.

Quy trình khoa học dữ liệu là gì?

O – Obtain data

Dữ liệu là thứ tồn tại từ trước, sau đó được thu thấp và tải xuống từ Internet. Từ đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể trích xuất từ cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài. 

Các nhà khoa học dữ liệu có thể trích xuất dữ liệu từ những cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài, phần mềm CRM của công ty, nhật ký máy chủ web, mạng xã hội hoặc mua dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba đáng tin cậy.

S – Scrub data

Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn hóa dữ liệu dựa theo một định dạng được định trước. Quy trình này bao gồm xử lý dữ liệu còn thiếu, sửa lỗi dữ liệu và loại bỏ mọi dữ liệu ngoại lai. Một số ví dụ về làm sạch dữ liệu:

• Thay đổi toàn bộ các giá trị ngày thành một định dạng tiêu chuẩn phổ biến.  
• Sửa lỗi chính tả hoặc thừa khoảng trống.  
• Sửa lỗi tính toán không chính xác hoặc xóa dấu phẩy khỏi các số lớn.

E – Explore data

Khám phá dữ liệu là thao tác phân tích sơ bộ dữ liệu được sử dụng để lập kế hoạch kỹ hơn cho các chiến lược mô hình hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu nắm được hiểu biết ban đầu về dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê mô tả và các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Sau đó họ khám phá dữ liệu để xác định các mẫu thú vị có thể được nghiên cứu hoặc tận dụng.      

M – Model data

Phần mềm và các thuật toán máy học được sử dụng để thu thập thông tin chuyên sâu hơn, dự đoán kết quả và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Các kỹ thuật máy học như liên kết, phân loại và phân nhóm được áp dụng cho tập dữ liệu đào tạo. 

Mô hình có thể được thử nghiệm so với dữ liệu thử nghiệm định trước để đánh giá độ chính xác của kết quả. Mô hình dữ liệu có thể được tinh chỉnh nhiều lần để cải thiện kết quả thu được. 

N – Interpret results

Các nhà khoa học dữ liệu hợp tác cùng các chuyên gia phân tích và doanh nghiệp để chuyển đổi thông tin chi tiết về dữ liệu thành hành động. Họ tạo ra các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện những xu hướng và dự đoán. Tóm tắt dữ liệu giúp các bên liên quan hiểu rõ và triển khai kết quả một cách hữu hiệu.

Data Scientist được dùng để làm gì?

Khoa học dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu theo 4 phương pháp chính, cụ thể:

Phân tích mô tả

Đây là một kỹ thuật quan trọng giúp kiểm tra và hiểu dữ liệu để rút ra thông tin chi tiết về những gì đã xảy ra hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Phân tích mô tả được thực hiện thông qua việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới dạng bảng, biểu và giải thích các phát hiện quan trọng từ dữ liệu giúp người dùng dễ dàng nắm bắt các đặc điểm và xu hướng cơ bản của dữ liệu.

Ví dụ, trong một dịch vụ đặt vé máy bay, phân tích mô tả có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé được đặt mỗi ngày. Thông qua phân tích mô tả, chúng ta có thể:

• Xác định những ngày hoặc khoảng thời gian có sự gia tăng đột biến trong số lượng vé đặt.
• Phát hiện các giai đoạn giảm sút trong số lượng vé đặt, cho thấy sự giảm nhu cầu hoặc các vấn đề khác.
• Xem xét các tháng hoặc mùa có số lượng đặt vé cao nhất, cho phép phân tích các mùa cao điểm và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất dịch vụ.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán trong Data Science là một quá trình phân tích sâu để hiểu rõ lý do và nguyên nhân của các hiện tượng trong dữ liệu. Nó sử dụng các kỹ thuật phân tích chi tiết, phân tích, khai thác dữ liệu và tương quan để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và các mẫu quan trọng trong dữ liệu. Phân tích chẩn đoán giúp đưa ra các quyết định chính xác và giải quyết các vấn đề dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Ví dụ, phân tích chẩn đoán trong đại lý vé máy bay có thể tìm ra tháng có hiệu suất đặt vé đặc biệt cao. Phân tích này có thể bao gồm:

• Phân tích chi tiết các yếu tố góp phần vào sự gia tăng đột biến về số lượng đặt vé trong tháng đó.
• Phát hiện rằng nhiều khách hàng đến một địa điểm cụ thể

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán là một kỹ thuật trong Data Science sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về các xu hướng và mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Mục tiêu của phân tích dự đoán là dự đoán các sự kiện tương lai dựa trên các mẫu và xu hướng dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Một số kỹ thuật được áp dụng trong phân tích dự đoán: 

• Machine Learning: Phân tích dữ liệu và học từ các mẫu lịch sử, giúp dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai. Các mô hình học máy có thể bao gồm hồi quy, phân loại và clustering.
• Dự Báo (Forecasting): Ước lượng các giá trị tương lai dựa trên các dữ liệu quá khứ, thường được sử dụng trong các lĩnh vực như tài chính và sản xuất.
• So khớp mẫu (Pattern Matching): Phát hiện và so sánh các mẫu trong dữ liệu hiện tại với các mẫu đã biết trong dữ liệu lịch sử để dự đoán các xu hướng tương lai.
• Lập mô hình dự đoán (Predictive Modeling) để xác định mối quan hệ nguyên nhân kết quả và dự đoán các kết quả tương lai dựa trên các yếu tố đầu vào.

Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định là một phương pháp mạnh mẽ trong Data Science, kết hợp dự đoán và đề xuất để tối ưu hóa các quyết định hành động. Sử dụng các kỹ thuật như phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất từ máy học, phương pháp này giúp các tổ chức đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên phân tích sâu và dữ liệu chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu rủi ro.

Quay trở lại ví dụ về đặt vé máy bay, phân tích theo quy định có thể đánh giá các chiến dịch tiếp thị trong quá khứ để tận dụng đợt tăng đột biến đặt vé sắp tới. Data Science có thể dự đoán các kết quả đặt vé dựa trên các mức chi tiêu và các kênh tiếp thị khác nhau. Những dự báo này giúp công ty đặt vé máy bay đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa chiến dịch và gia tăng hiệu quả của các nỗ lực tiếp thị.

Các công cụ phổ biến của Data Science

Các công cụ nguồn mở này hỗ trợ mô hình thống kê được xây dựng sẵn, khả năng học máy và đồ họa. Các ngôn ngữ này bao gồm:

• R Studio: Ngôn ngữ lập trình nguồn mở và môi trường để phát triển tính toán thống kê và đồ họa.
• Python: Đây là ngôn ngữ lập trình động và linh hoạt. Python bao gồm nhiều thư viện, chẳng hạn như NumPy, Pandas, Matplotlib, để phân tích dữ liệu nhanh chóng.

Để tạo điều kiện chia sẻ mã và thông tin khác, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng GitHub và Jupyter notebook.

Một số nhà khoa học dữ liệu có thể thích giao diện người dùng và hai công cụ doanh nghiệp phổ biến để phân tích thống kê bao gồm:

• SAS: Một bộ công cụ toàn diện, bao gồm các hình ảnh trực quan và bảng thông tin tương tác, để phân tích, báo cáo, khai thác dữ liệu và lập mô hình dự đoán.
• IBM SPSS: Cung cấp khả năng phân tích thống kê nâng cao, thư viện lớn các thuật toán học máy, phân tích văn bản, khả năng mở rộng mã nguồn mở, tích hợp với dữ liệu lớn và triển khai liền mạch vào các ứng dụng.

Ứng dụng của Data Science trong thực tế

Khoa học dữ liệu có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, tác động đáng kể đến cách thức hoạt động của doanh nghiệp và cách cung cấp dịch vụ. Sau đây là một số ứng dụng chính của Khoa học dữ liệu:

Chăm sóc sức khỏe

• Dự đoán sự bùng phát dịch bệnh, tình trạng bệnh nhân tái nhập viện và rủi ro sức khỏe cá nhân.
• Nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh để chẩn đoán tình trạng bệnh từ ảnh X-quang, MRI và CT.
• Thiết kế kế hoạch điều trị dựa trên thông tin di truyền và tiền sử bệnh nhân.

Tài chính 

• Xác định và giảm thiểu rủi ro tài chính thông qua mô hình dự đoán.
• Phân tích các giao dịch để phát hiện các hoạt động gian lận.
• Sử dụng thuật toán dựa trên dữ liệu để thực hiện các chiến lược giao dịch tần suất cao.

Tiếp thị

• Nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng và sở thích để tiếp thị mục tiêu.
• Phân tích phản hồi của khách hàng và tương tác trên mạng xã hội để đánh giá tình cảm của công chúng.
• Dự báo xu hướng bán hàng và giá trị trọn đời của khách hàng.

Bán lẻ

• Tối ưu hóa mức tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu.
• Cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho khách hàng.
• Điều chỉnh giá linh hoạt dựa trên xu hướng thị trường và hành vi của người tiêu dùng.

Vận tải 

• Nâng cao hoạt động hậu cần bằng cách xác định tuyến đường hiệu quả nhất
• Dự báo sự cố thiết bị để lên lịch bảo trì kịp thời
• Phát triển xe tự lái bằng thuật toán máy học

Giáo dục

• Tạo ra trải nghiệm học tập tùy chỉnh dựa trên thành tích và sở thích của học sinh.
• Phân tích dữ liệu để cải thiện tỷ lệ giữ chân và tốt nghiệp của sinh viên.
• Sử dụng dữ liệu để phát triển và cải tiến các chương trình giáo dục.

Giải trí 

• Đề xuất phim, chương trình và nhạc dựa trên sở thích của người dùng.
• Hiểu hành vi của đối tượng khán giả để cải thiện việc truyền tải nội dung.
• Tối ưu hóa lịch trình sản xuất và ngân sách thông qua phân tích dữ liệu.

Chế tạo

• Sử dụng dữ liệu để theo dõi và cải thiện chất lượng sản phẩm.
• Tinh giản quy trình chuỗi cung ứng thông qua phân tích dự đoán.
• Triển khai các hệ thống tự động để quy trình sản xuất hiệu quả.

Năng lượng

• Nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của việc phân phối năng lượng.
• Dự báo và ngăn ngừa sự cố thiết bị trong nhà máy điện.
• Phân tích các mô hình để tối ưu hóa mức sử dụng năng lượng và giảm chi phí.

Chính phủ 

• Phân tích dữ liệu tội phạm để cải thiện chiến lược thực thi pháp luật.
• Sử dụng dữ liệu để quy hoạch và phát triển các thành phố thông minh hơn.
• Tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt và xây dựng chính sách hiệu quả.

So sánh Data Science với Data Analyst và Data Scientist, business analytics,  data engineering, machine learning, statistics

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. 

Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. 

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?

Mặc dù có sự trùng lặp giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. 

Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?

Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). 

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?

Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. 

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì? 

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.  

Vai trò của Data Science trong doanh nghiệp

Khoa học dữ liệu quan trọng bởi vì lĩnh vực này kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu. Các tổ chức hiện nay thường chìm ngập trong dữ liệu và hiện có vô vàn thiết bị có thể tự động thu thập và lưu trữ dữ liệu. 

Các hệ thống và cổng thanh toán trực tuyến đang dần thu thập nhiều dữ liệu hơn trong những lĩnh vực thương mại điện tử, y tế, tài chính cũng như mọi khía cạnh khác của đời sống con người. Chúng ta có sẵn khối lượng đồ sộ dữ liệu dưới dạng văn bản, âm thanh, video và hình ảnh.  

Do đó, khoa học dữ liệu đang cách mạng hóa phương thức hoạt động của các công ty. Nhiều doanh nghiệp, bất kể quy mô, đều cần một chiến lược khoa học dữ liệu hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng và duy trì lợi thế cạnh tranh. 

Bài viết của Bizfly đã cung cấp chi tiết về vai trò và ứng dụng của Data Science trong doanh nghiệp cũng như dự báo về tương lai của nó, hy vọng những thông tin này hữu ích với bạn đọc.