Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) là một hoạt động quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ tình hình nội bộ từ quá khứ cho đến hiện tại. Trong bài viết sau đây, Blog Tuyển Dụng sẽ giúp người đọc hiểu rõ về khái niệm và vai trò của phân tích mô tả trong phân tích dữ liệu. Cùng theo dõi ngay!
Descriptive Analytics là gì?
Descriptive Analytics (phân tích mô tả) là một trong 4 quy trình của Data Analytics. Cụ thể, Descriptive Analytics là hành động thu thập, sắp xếp các dữ liệu trong quá khứ của một doanh nghiệp dưới dạng tóm tắt, từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về tình hình hoạt động trong quá khứ để đưa ra các chiến lược đúng đắn trong tương lai.
Một số trường hợp áp dụng phân tích mô tả có thể kể đến như: báo cáo tài chính mỗi năm, thống kê nhân sự của công ty, thống kê số lượng người tham gia của một sự kiện,… Trong đó, dữ liệu được chia thành 2 loại chính như sau:
- Dữ liệu số (định lượng): các dữ liệu dạng số cụ thể như chiều cao, cân nặng, số lượng hóa đơn, doanh thu bán hàng,…
- Dữ liệu phi số (định tính): các dữ liệu phản ánh tính chất và khó xác định giá trị trung bình như màu sắc, giới tính, ngành nghề,…
Phân tích mô tả thường được kết hợp sử dụng với Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics), Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analytics) và phân tích tiên đoán (predictive analytics) để hoàn thiện một kế hoạch phát triển doanh nghiệp tốt nhất.
Quy trình phân tích Descriptive Analytics
Người thực hiện phân tích mô tả cần hiểu rõ cách thức hoạt động và các bước thực hiện để phân tích dữ liệu chính xác và đầy đủ, cụ thể như sau:
Mô tả hoạt động
Đầu tiên, người thực hiện cần thu thập toàn bộ các dữ liệu thô liên quan và áp dụng nhiều kỹ thuật phân tích thống kê khác nhau như: lọc, gom nhóm, loại bỏ dữ liệu thừa, sắp xếp dữ liệu theo thời gian hoặc từ thấp đến cao,…
Sau khi có các dữ liệu cô đọng, người thực hiện sẽ trình bày các dữ liệu đó dưới dạng dễ hiểu như bảng, biểu đồ, sơ đồ,… Trong quá trình phân tích mô tả, người làm báo cáo có thể sử dụng dữ liệu định lượng, định tính hoặc kết hợp cả hai để làm rõ vấn đề.
Để thông tin được trình bày cô đọng hơn, người thực hiện có thể sắp xếp dữ liệu thành các nhóm cụ thể như độ tuổi, giới tính,… hoặc chia thành các phạm vi cố định để dễ trình bày các dữ liệu số lẻ trong biểu đồ.
Các bước áp dụng phân tích mô tả
Để dữ liệu được tổng hợp một cách chính xác, đầy đủ và cô đọng, người thực hiện cần phân tích mô tả thông qua 5 bước sau đây:
- Xác định các số liệu liên quan: Người thực hiện cần xác định được mục tiêu làm phân tích mô tả để thu thập đúng các số liệu liên quan. Ví dụ, nếu bạn đang cần làm phân tích mô tả cho kết quả tuyển dụng nhân sự của doanh nghiệp trong quý 1 thì cần lọc lấy các dữ liệu trong quý 1. Việc xác định đúng các dữ liệu giúp phân tích thông tin chính xác và hiệu quả hơn.
- Xác định dữ liệu hỗ trợ: Bạn cần thu thập thêm các dữ liệu khác có thể làm rõ hơn thông tin chính. Thông thường, các dữ liệu này sẽ được lưu trữ trong hệ thống hoạch định tài nguyên của doanh nghiệp (ERP) hoặc bạn có thể tìm thêm ở các trang tin chính thống, tin thị trường, các trang mạng xã hội nhưng cần chú ý tính xác thực của thông tin đó.
- Khai thác và chuẩn bị dữ liệu: Nếu doanh nghiệp có nhiều nguồn dữ liệu, người thực hiện cần tổng hợp tất cả dữ liệu cần thiết vào một tệp hoặc nguồn chung để dễ dàng tiến hành phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Bạn có thể sử dụng nhiều công cụ phân tích hiện nay như PowerBI, Tableau,… để sắp xếp các dữ liệu một cách trực quan hoặc thực hiện một số thuật toán để xử lý dữ liệu.
- Trình bày dữ liệu: Sau khi phân tích dữ liệu, người thực hiện cần chọn hình thức trình bày phù hợp để thể hiện dữ liệu một cách trực quan, cô đọng và dễ hiểu. Ví dụ, các dữ liệu số như doanh thu bán hàng thường được trình bày dưới dạng biểu đồ thanh cột hoặc biểu đồ đường để làm rõ sự tăng giảm doanh thu giữa các mốc thời gian.
Các phương pháp phân tích mô tả
Để thể hiện các dữ liệu một cách dễ hiểu, các nhà phân tích thường trình bày Descriptive Analytics dưới dạng chỉ số thống kê hoặc biểu đồ, cụ thể như sau:
Chỉ số thống kê
Phương pháp chỉ số thống kê là phương pháp phân tích định lượng, có thể áp dụng cho cả dữ liệu định lượng và một số dữ liệu định tính nhằm đơn giản hóa các số liệu thô phức tạp, giúp người đọc dễ dàng đo lường và phân tích thông tin dữ liệu.
Thông thường, các chỉ số thống kê mô tả được chia thành 2 loại chính như sau:
- Chỉ số đo lường xu hướng tập trung: trung bình (mean), trung vị (median), yếu vị (mode),…
- Chỉ số đo lường biến động: min (nhỏ nhất), max (lớn nhất), frequency (số lượng), percentile (tần số),…
Ví dụ: Báo cáo tổng quan về hệ thống tuyển dụng nhân sự trong quý 1 năm 2023 của một doanh nghiệp như sau:
| Nội dung | Tháng 1 | Tháng 2 | Tháng 3 |
| Số lượng CV | 30 | 20 | 16 |
| Số CV đạt | 20 | 15 | 10 |
| Số ứng viên đã phỏng vấn | 20 | 10 | 10 |
| Số ứng viên nhận việc | 10 | 5 | 8 |
Vậy:
- Trung bình số lượng CV trong quý 1 là: 22 (mean = 22).
- Số ứng viên nhận việc nhỏ nhất là: 5 (min = 5).
- Số ứng viên nhận việc lớn nhất là: 10 (max = 10).
Sử dụng biểu đồ
Biểu đồ là hình thức trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu nhất cho người nghiên cứu dữ liệu, thể hiện được các mối tương quan giữa nhiều biến dữ liệu khác nhau. Một số loại biểu đồ thường gặp có thể kể đến như: biểu đồ thanh/cột, biểu đồ đường, biểu đồ hình tròn, biểu đồ phân tán,…
Khi trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ, người thực hiện cần ưu tiên thể hiện thông tin dưới dạng số và hình ảnh, có thể kết hợp nhiều loại biểu đồ với nhau để làm rõ dữ liệu cần nghiên cứu.
Ví dụ: Đối với dữ liệu 1 biến như độ tuổi nhân sự thì bạn có thể dùng biểu đồ cột, đối với 2 dữ liệu độ tuổi và trình độ chuyên môn thì bạn có thể kết hợp biểu đồ cột và biểu đồ đường,…
3 lợi ích của Descriptive Analytics
Phân tích mô tả là bước quan trọng không thể thiếu trong quá trình phân tích dữ liệu, mang đến nhiều lợi ích cho doanh nghiệp như sau:
- Dễ thực hiện: Người thực hiện phân tích mô tả không cần có nhiều kinh nghiệm hoặc chuyên môn cao trong lĩnh vực phân tích thống kê nhưng cần có sự tỉ mỉ để không xảy ra sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu.
- Nhiều công cụ hỗ trợ: Hiện nay có rất nhiều công cụ hỗ trợ người dùng phân tích mô tả một cách nhanh chóng, chính xác và trực quan, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.
- Dễ theo dõi tình hình hoạt động của doanh nghiệp: Một bản phân tích mô tả thể hiện được những gì đã xảy ra trong quá khứ của một doanh nghiệp, được trình bày dưới dạng dễ hiểu và tổng quát hơn giúp doanh nghiệp dễ dàng theo dõi và tiến hành thêm các bước phân tích khác dựa trên số liệu cũ.
Tuy nhiên, phân tích mô tả chỉ giới hạn trong việc trình bày dữ liệu và thể hiện các mối tương quan giữa các biến số chứ không giải thích nguyên nhân xảy ra các biến động trong quá khứ. Nếu muốn hiểu rõ hơn về nguyên nhân và tìm kiếm các giải pháp khắc phục cho doanh nghiệp, người dùng cần tiến hành các bước phân tích dữ liệu tiếp theo.
Ứng dụng Descriptive Analytics trong thực tế
Descriptive Analytics xuất hiện trong hầu hết các lĩnh vực đời sống bởi ngành hàng nào cũng có nhu cầu thống kê và phân tích dữ liệu. Thông thường, các doanh nghiệp hiện nay sử dụng Descriptive Analytics để thực hiện một số hoạt động như sau:
- Đánh giá: Doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả kinh doanh thông qua các số liệu như doanh thu, chi phí, lợi nhuận,… hoặc đánh giá hiệu suất trang web qua tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp, thời gian ở lại trang,… để xem xét hành vi khách hàng, làm cơ sở để đưa ra các chiến lược cải thiện.
- So sánh: Doanh nghiệp có thể sắp xếp dữ liệu theo nhóm hoặc theo thời gian để so sánh dữ liệu qua các mốc, từ đó có thể xác định được xu hướng hoạt động trong quá khứ để tiến hành phân tích chuyên sâu hơn.
- Phát hiện bất thường: Khi thu thập dữ liệu để làm phân tích mô tả, doanh nghiệp có thể dễ dàng phát hiện các bất thường như sự chênh lệch số bán giữa các khu vực, giảm doanh số đột ngột… để tìm ra điểm hạn chế và có phương án khắc phục.
- Xác định điểm mạnh và điểm yếu: Thông qua bản phân tích mô tả, doanh nghiệp có thể xác định được các ưu nhược điểm như đối tượng khách hàng chính, sản phẩm được ưa thích,… để thúc đẩy phát triển các điểm mạnh, đồng thời tìm ra phương án khắc phục các điểm yếu của doanh nghiệp.
Ví dụ: Trong một phân tích mô tả về biến động nhân sự, doanh nghiệp có thể theo dõi tình trạng nhân sự đang vận hành tại công ty, tỷ lệ tuyển dụng nhân sự trong tháng/quý/năm, tỷ lệ tăng/giảm nhân sự,…
Như vậy, bài viết đã làm rõ khái niệm, vai trò và cách thức hoạt động của Descriptive Analytics (phân tích mô tả) trong quá trình phân tích dữ liệu. Đây cũng là bước đầu tiên quan trọng quyết định đến độ chính xác của thông tin và hiệu quả của các bước phân tích tiếp theo, do vậy bạn hãy nghiên cứu thật kỹ để tận dụng tối đa lợi ích, ứng dụng phương pháp này vào quản lý doanh nghiệp hiệu quả.
Nếu bạn đang quan tâm đến vấn đề tối ưu quy trình tuyển dụng hiệu quả, hãy tìm đến Nền tảng đăng tin tuyển dụng hàng đầu hiện nay – Tuyendung.topcv.vn. Đây là nền tảng tuyển dụng công nghệ trực tuyến hàng đầu kết nối với hơn 7.6 triệu ứng viên, giúp doanh nghiệp nhanh chóng và dễ dàng tìm được nhân sự phù hợp.
Đặc biệt, trong quá trình đăng tuyển trên TopCv bạn có thể ứng dụng Descriptive Analytics (phân tích mô tả) để thống kê, sao lưu lại đầy đủ dữ liệu một cách logic, rõ ràng, phục vụ tốt nhất cho việc đánh giá hiệu quả tuyển dụng và tối ưu hoạt động tuyển dụng về sau.
Mọi thông tin cần được hỗ trợ và tư vấn chi tiết, bạn vui lòng liên hệ qua Hotline (024) 7107 9799 hoặc Email: cskh@topcv.vn để được tư vấn và khắc phục các vấn đề trong quá trình tuyển dụng ngay hôm nay. Chúc bạn thành công!
