Bài giảng Phân tích dữ liệu: Chương 1 - Trường ĐH Mở

Trong bối cảnh kỷ nguyên số bùng nổ, dữ liệu đã trở thành một tài nguyên vô cùng quý giá, định hình lại mọi lĩnh vực từ khoa học đến kinh doanh. Sự gia tăng khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của thông tin đặt ra cả cơ hội lẫn thách thức to lớn trong việc trích xuất giá trị. Nhận thức được tầm quan trọng này, lĩnh vực Phân tích dữ liệu (Data Analytics) đã nổi lên như một trụ cột thiết yếu, cung cấp các phương pháp và công cụ để biến "dữ liệu thô" thành những hiểu biết sâu sắc và quyết định chiến lược. Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản của dữ liệu và giới thiệu về quy trình, vai trò, cũng như ý nghĩa của phân tích dữ liệu trong thế giới hiện đại.

Sinh viên, nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ thông tin, quản lý và bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực phân tích dữ liệu và cách khai thác giá trị từ dữ liệu.

Tài liệu này trình bày một cái nhìn toàn diện về phân tích dữ liệu, bắt đầu với việc định nghĩa các khái niệm cơ bản về dữ liệu. Nó phân loại dữ liệu thành các dạng như có cấu trúc, phi cấu trúc, định tính và định lượng, đồng thời giải thích về tập dữ liệu và các thuộc tính của chúng. Để làm rõ tầm quan trọng của dữ liệu, bài viết theo dõi sự tiến hóa của khoa học từ chủ nghĩa kinh nghiệm đến khoa học lý thuyết, khoa học tính toán và đỉnh điểm là khoa học dữ liệu, nhấn mạnh dữ liệu là một nguồn tài nguyên quý giá trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0. Sự bùng nổ của dữ liệu (từ terabytes đến yottabytes) từ nhiều nguồn đa dạng như CSDL, Web, và mạng xã hội, đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về các công cụ và giải pháp để hiểu dữ liệu, như khai phá dữ liệu và phân tích dữ liệu. Khái niệm về Phân tích dữ liệu được định nghĩa là một môn khoa học giúp phân tích "dữ liệu thô" để đưa ra kết luận và hỗ trợ quyết định. Quá trình này bao gồm kiểm tra, phân tích, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích. Tài liệu cũng giới thiệu các vai trò quan trọng trong lĩnh vực này như Data Scientist và Data Analyst, những người có kỹ năng phân tích và kinh doanh để chuyển đổi dữ liệu thành hành động cụ thể. Giá trị ứng dụng của phân tích dữ liệu là rất lớn, giúp doanh nghiệp và tổ chức khai thác triệt để tiềm năng của dữ liệu lớn (Big Data), AI, và Machine Learning, từ đó giải quyết thách thức "tràn ngập trong dữ liệu nhưng thiếu thông tin" và thúc đẩy sự đổi mới, hiệu quả trong nhiều ngành.