Thẻ: da

A. Phân tích dữ liệu không cần "đao to búa lớn" Trong bối cảnh dữ liệu ngày...

Định nghĩa về “kỹ năng phân tích dữ liệu” thường bị gán ghép với các thuật ngữ chuyên môn phức tạp như “Data Scientist”, “Machine Learning” hay “Big Data”, khiến người không chuyên, những người đang làm công việc chuyên môn khác, cảm thấy e ngại và cho rằng đó là một lĩnh vực quá tầm với.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành “ngôn ngữ” chung, là nguồn tài nguyên vô giá định hình mọi khía cạnh của cuộc sống và công việc. Bài viết trước chúng ta đã cùng nhau làm rõ Tại sao kỹ năng phân tích dữ liệu lại quan trọng? – nhấn mạnh rằng nó không chỉ giúp chúng ta biến cảm tính thành bằng chứng mà còn mở ra những góc nhìn mới mẻ, thúc đẩy tư duy logic. Tuy nhiên, nhiều người vẫn còn băn khoăn: “Kỹ năng phân tích dữ liệu thực sự dành cho ai? Có phải chỉ những người làm IT, các nhà khoa học dữ liệu mới cần nó?”.

Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao một quảng cáo lại “theo đuổi” bạn trên mọi trang web? Làm thế nào các ứng dụng điện thoại gợi ý chính xác những gì bạn muốn xem? Hay tại sao một cửa hàng có thể dự đoán được mặt hàng nào sẽ bán chạy nhất vào mùa tới? Câu trả lời không nằm ngoài “dữ liệu” và khả năng “phân tích dữ liệu”.