Từ A – Z | Diagnostic Analytics là gì, hiểu ngay trong 5 phút!

1647
Diagnostic Analytics là gì
Từ A - Z | Diagnostic Analytics là gì, hiểu ngay trong 5 phút!

Diagnostic Analytics là gì” là băn khoăn của nhiều người khi vừa tiếp cận đến phân tích dữ liệu. Tại bài viết sau tại bài viết sau thuộc chuyên mục Quản trị doanh nghiệp, Blog Tuyển Dụng sẽ cung cấp đến bạn thông tin về định nghĩa, quy trình, lợi ích hạn chế và ứng dụng của Diagnostic Analytic. Theo dõi ngay! 

Diagnostic Analytics là gì?

Diagnostic Analytics (Phân tích chuẩn đoán) là một trong bốn giai đoạn phân tích dữ liệu (Data Analytics) nhằm tìm ra nguyên nhân cốt lõi, gốc rễ của một vấn đề, một thay đổi bất thường hoặc một xu hướng biến động của dữ liệu. 

Không giống như các phương pháp phân tích dữ liệu khác, Diagnostic Analytics tập trung vào việc tìm hiểu lý do “Tại sao điều đó lại xảy ra” để đưa ra lý do cụ thể cho một sự vật, hiện tượng nào đó.

Diagnostic Analytics (Phân tích chuẩn đoán) là gì
Diagnostic Analytics (Phân tích chuẩn đoán) là một trong bốn giai đoạn phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Ví dụ: Bạn chạy quảng cáo cho một bài viết facebook nhằm tuyển dụng nhân sự cho công ty từ ngày 1/10/2023 – 15/10/2023 nhưng tỷ lệ CV nhận về chỉ đạt 20% tổng số người nhấp vào quảng cáo xem bài viết. 

Trong trường hợp này, nếu áp dụng phân tích chuẩn đoán, bạn sẽ đưa ra được các nguyên nhân có thể khiến ứng viên không nộp CV ứng tuyển sau khi nhấp vào quảng cáo bao gồm: quyền lợi công việc không hấp dẫn, yêu cầu công việc quá cao, target sai đối tượng ứng viên tiềm năng,…

Tiếp theo, hãy tiếp tục dựa vào các dữ liệu số được thống kê bao gồm lịch sử thao tác thực hiện, tỷ lệ nhấp, số lượt like – share – comment,… để tìm ra lý do chính xác nhất khiến 80% người xem không nộp CV sau khi đã nhấp vào quảng cáo.

Lưu ý: Để phân tích chuẩn đoán đúng nguyên nhân và đưa ra một biện pháp giải quyết chính xác sau cùng của một vấn đề, người dùng nên kết hợp sử dụng đầy đủ các phương pháp phân tích dữ liệu (Data Analytics) theo quy trình phân tích sau: Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) – Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán) – Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) – Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất).

Phân tích Data Analytics gồm 4 quá trình
Data Analytics bao gồm: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics

Quy trình phân tích Diagnostic Analytics 

Để tìm ra được những đáp án chính xác nhất, người dùng cần phải trải qua đầy đủ quy trình Phân tích Diagnostic Analytics với 3 giai đoạn: Xác định sự bất thường –  Phân tích sâu – Thiết lập mối liên hệ nhân quả. 

Xác định sự bất thường

Khi một vấn đề xảy ra, Diagnostic Analytics cho phép người dùng tiến hành phân tích sơ bộ để xác định nguyên nhân xem đây có phải là một sự bất thường hay không, liệu vấn đề này có trở thành xu hướng hoặc gây ảnh hưởng đến tương lai hay không.

Phân tích sâu

Sau khi xác định vấn đề có sự bất thường, Diagnostic Analytics cho phép người dùng tiến hành phân tích sâu hơn để khám phá dữ liệu. Cụ thể, người dùng sẽ điều tra tất cả bối cảnh bên trong và bên ngoài có liên quan để đưa ra những nguyên nhân có thể dẫn đến hiện tượng bất thường trên.

Thiết lập mối liên hệ nhân quả

Sau khi đã liệt kê đầy đủ những nguyên nhân có thể gây nên hiện tượng bất thường, Diagnostic Analytics sẽ cho phép người dùng thiết lập mối quan hệ tương quan/nhân quả giữa các biến để đưa ra những nguyên nhân chính xác nhất.

Trong suốt quá trình tiến hành Diagnostic Analytics bạn có thể sẽ cần sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau như phân tích thống kê, phân tích quy hồi, máy học, lý thuyết xác suất,… Chi tiết về những kỹ thuật liên quan đến Diagnostic Analytics sẽ được TopCV phân tích tại nội dung tiếp theo. Mời bạn theo dõi!

Quy trình phân tích Diagnostic Analytics 
Phân tích Diagnostic Analytics gồm 3 giai đoạn xác định sự bất thường, phân tích sâu và thiết lập mối liên hệ nhân quả

Kỹ thuật được sử dụng trong Diagnostic Analytics

Tùy theo từng mức độ toàn diện của dữ liệu khác nhau mà các kỹ thuật được sử dụng để phân tích dự đoán trong từng trường hợp cụ thể sẽ khác nhau. Tuy nhiên, nhìn chung, khi phân tích dự đoán, người dùng đều cần phải áp dụng 5 kỹ thuật dưới đây.

Phân tích thống kê

Phân tích thống kê là quá trình tìm kiếm xu hướng và mẫu trong dữ liệu thông qua việc sử dụng các mô hình thống kê. Những mô hình này cũng sẽ được sử dụng để tìm ra mối quan hệ quan trọng nhất giữa các biến số. Một số mô hình thống kê điển hình cho phân tích chẩn đoán bao gồm:

  • Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Phân tích nguyên nhân cơ bản đằng sau một sự kiện/kết quả liên quan nhằm góp phần tìm ra nguyên nhân chính của vấn đề lớn hơn.
  • Phân tích nhóm: Dựa trên một đặc điểm chung nào đó để nhóm các phân đoạn dữ liệu lại với nhau để tiến hành so sánh hành vi, kết quả theo thời gian thử nghiệm.
  • Phân tích tương quan: Tìm hiểu các mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến hoặc tập dữ liệu được chỉ định và điều tra mức độ ảnh hưởng của mối quan hệ đó tới vấn đề đang cần được phân tích để từ đó, tìm ra những vấn đề liên quan có thể nghiên cứu thêm.
  • Phân tích nhân tố: Xác định các yếu tố cơ bản góp phần tạo nên mối tương quan giữa các biến giúp giảm độ phức tạp của dữ liệu và tìm ra chủ đề chung.
  • Phân tích hồi quy: Tìm ra mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Từ đó chỉ ra sự ảnh hưởng tương quan lẫn nhau giữa các biến và tìm ra biến số ảnh hưởng đến vấn đề cần được phân tích.
Phân tích thống kê là quá trình tìm kiếm xu hướng và mẫu trong dữ liệu
Phân tích thống kê là quá trình tìm kiếm xu hướng và mẫu trong dữ liệu thông qua việc sử dụng các mô hình thống kê

Học máy

Trong quá trình phân tích chuẩn đoán, người dùng cũng có thể ứng dụng kỹ thuật học máy để đảm bảo đưa ra những nguyên nhân cốt lõi nhất của vấn đề. Dưới đây là 2 phương pháp học máy thường xuyên được sử dụng:

  • Phân loại nhị phân: Đưa ra quyết định nào đó dựa trên việc đặt câu hỏi “có hoặc không” cho một vấn đề. Ví dụ: “thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng hay không?”. Câu trả lời ở đây chỉ có thể là có hoặc không.
  • Phân tích chuỗi thời gian: Xem xét các xu hướng (hoặc dữ liệu) thay đổi theo thời gian để trả lời câu hỏi tại sao điều này lại thay đổi so với thời gian trước đó. Ví dụ: Tại sao doanh số bán hàng lại giảm so với quý trước.

Lưu ý: Để đưa ra được những nguyên nhân chuẩn đoán chính xác từ việc áp dụng kỹ thuật học máy, người dùng cần phải có kiến thức sâu rộng và cái nhìn khách quan về bối cảnh vấn đề đang diễn ra. 

Phân tích Diagnostic Analytics sử dụng kỹ thuật học máy
Người dùng cũng có thể ứng dụng kỹ thuật học máy vào phân tích Diagnostic Analytics để đảm bảo đưa ra những nguyên nhân cốt lõi nhất của vấn đề

Nghiên cứu trường hợp kiểm soát 

Kỹ thuật này cho phép người dùng chọn ra và so sánh các nhóm cá nhân có vấn đề đã được xác định với các nhóm cá nhân có vấn đề chưa được xác định tương đương trong một trường hợp cụ thể như nhau. Từ những kết quả thu được, người dùng sẽ đối chiếu để tìm ra các tác nhân dự báo hoặc hệ quả. 

Thông thường, kỹ thuật này sẽ được ưu tiên sử dụng để chứng minh một giả thuyết nào đó để tiến tới nghiên cứu sâu hơn về sau.

Mô hình mô phỏng

Với kỹ thuật này, người dùng sẽ sử dụng phương pháp toán học hoặc tính toán để mô phỏng lại các tình huống có thể xảy ra trong thế giới thật. Từ đó, người dùng sẽ có thể hiểu hơn về những thay đổi, biến số có thể xảy ra tác động đến kết quả chung và tìm ra nguyên nhân sâu xa của các tình huống đó.

Trực quan hóa dữ liệu

Người dùng sẽ trình bày/thể hiện những dữ liệu phức tạp một cách trực quan, dễ hiểu nhất để kịp thời phát hiện xu hướng, đúc kết nhanh thông tin chuyên sâu và đưa ra quyết định đúng đắn hơn trong từng tình huống cụ thể.

Thường để trực quan hóa dữ liệu, người dùng sẽ thể hiện dữ liệu qua biểu đồ, đồ thị, đồ họa,…

Sử dụng  biểu đồ, đồ thị, đồ họa,... để trực quan hóa dữ liệu
Người dùng sẽ thể hiện dữ liệu qua biểu đồ, đồ thị, đồ họa,… để trực quan hóa dữ liệu

Lợi ích và hạn chế của Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics là một giai đoạn phân tích dữ liệu hỗ trợ người dùng rất tốt trong việc tìm hiểu và giải quyết vấn đề. Để hiểu và ứng dụng Diagnostic Analytics hiệu quả hơn trong doanh nghiệp, hãy tìm hiểu chi tiết lợi ích và hạn chế của phương pháp phân tích dữ liệu này dưới đây!

Lợi ích 

Khi sử dụng Diagnostic Analytics để phân tích, tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ của vấn đề doanh nghiệp sẽ nhận được nhiều lợi ích, cụ thể:

  • Cung cấp thông tin chi tiết: Diagnostic Analytics cho phép người dùng đào sâu hơn dữ liệu bạn đang có để đưa ra những nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, từ đó, tìm ra hướng giải quyết phù hợp.
  • Đột phá hướng đi mới: Từ những nguyên nhân xảy ra, Diagnostic Analytics cho phép người dùng bắt đầu với những giả thuyết mới với những cơ hội giải quyết vấn đề và phát triển mới có căn cứ, bằng chứng rõ ràng.
  • Tránh những sai lầm trong tương lai: Từ việc xác định những điểm bất thường và nguyên nhân dẫn đến sự bất thường ấy, Diagnostic Analytics sẽ giúp nâng cao hiệu quả, giảm lãng phí và tránh những sai lầm tương tự trong tương lai.
Lợi ích và hạn chế của Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics là một giai đoạn phân tích dữ liệu hỗ trợ người dùng rất tốt trong việc tìm hiểu và giải quyết vấn đề

Hạn chế

Ngoài những lợi ích mang lại cho doanh nghiệp được liệt kê phía trên, bản thân Diagnostic Analytics cũng tồn tại một vài hạn chế, cụ thể:

  • Không thể đưa ra đề xuất giải quyết: Diagnostic Analytics không giúp người dùng tìm ra được câu trả lời “Họ nên làm gì để giải quyết vấn đề”. Diagnostic Analytics chỉ giúp người dùng trả lời câu hỏi “Tại sao điều đó xảy ra”. Nếu muốn tìm ra giải pháp cho vấn đề, người dùng cần phải tiến hành thêm các bước tiếp theo trong quy trình phân tích dữ liệu (Data Analytics)
  • Không đưa ra được nguyên nhân chính xác 100%: Diagnostic Analytics không thể đưa ra cho người dùng 1 câu trả lời chắc chắn rằng A nhất định sẽ dẫn đến B. Mọi câu trả lời từ Diagnostic Analytics đều dựa trên thống kê và dựa vào tỷ lệ phần trăm của dữ kiện đã diễn ra trước đó. Tuy nhiên, độ chính xác này sẽ được tăng lên nếu dữ liệu đầu vào lớn, chất lượng và có sự tham vấn, phân tích của các chuyên gia trong ngành.

Dù còn tồn tại một điều chưa thể giải quyết hoàn toàn, tuy nhiên những hạn chế này của Diagnostic Analytics sẽ được khắc phục triệt để khi kết hợp với các phương pháp phân tích dữ liệu khác cùng nằm trong quy trình Data Analytics giúp doanh nghiệp giải quyết mọi bài toán khó.

Ứng dụng Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics là một phương pháp phân tích dữ liệu hữu ích thường được các công ty, doanh nghiệp, tổ chức ứng dụng trong việc nghiên cứu kinh doanh, phát triển các mô hình dự đoán trong tương lai.

Hiện nay, Diagnostic Analytics được ứng dụng phổ biến nhất tại các lĩnh vực như nguồn nhân lực, chăm sóc sức khỏe, chế tạo, bán lẻ,…

Ứng dụng Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics được ứng dụng phổ biến nhất tại các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, chế tạo, bán lẻ, nguồn nhân lực,…

Ví dụ: Các công ty nhân sự có thể sử dụng phân tích chẩn đoán để điều tra nguyên nhân:

  • Mức độ hài lòng của nhân sự với doanh nghiệp
  • Sự tăng giảm nhân sự bất thường của công ty
  • Quản lý và đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên
  • Quản lý và đánh giá hiệu quả của kế hoạch đào tạo nhân sự
  • Sự chuyển dịch của xu hướng thị trường nghề nghiệp trong năm vừa qua

Ví dụ một trường hợp cụ thể, bạn sử dụng phân tích chuẩn đoán để tìm ra nguyên nhân 50% nhân sự xin nghỉ phép trên 3 ngày trong tháng. Bạn sẽ ứng dụng phân tích thống kê để tìm ra tất cả những nguyên nhân và mối quan hệ liên quan có thể khiến nhân viên nghỉ phép. Sau đó, bạn có thể ứng dụng máy học để xem xét dữ liệu nghỉ việc của nhân sự và thực hiện khảo sát thống kê để tìm ra nguyên nhân gốc rễ nhất. Từ đó, bạn sẽ tìm ra được giải pháp phù khắc phục tình trạng này.

Tóm lại, Diagnostic Analytics là một giai đoạn phân tích dữ liệu quan trọng giúp các công ty/ tổ chức tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề từ đó đưa ra những quyết sách chính xác, kịp thời giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tăng tốc phát triển.

Trên đây là toàn bộ thông tin nhằm giải đáp “Diagnostic Analytics là gì”. Hy vọng, qua bài viết trên bạn sẽ có cái nhìn tổng quan hơn về Diagnostic Analytics và ứng dụng Diagnostic Analytics hiệu quả trong công việc.

Nếu bạn đang đảm nhiệm vai trò tuyển dụng nhân sự tại các doanh nghiệp và quan tâm đến vấn đề phải làm sao để tối ưu quy trình tuyển dụng hiệu quả, hãy tìm đến Nền tảng đăng tin tuyển dụng hàng đầu hiện nay – Tuyendung.topcv.vn. Tại đây, nhà tuyển dụng dễ dàng đăng tin và quản lý chiến dịch tuyển dụng một cách hiệu quả, tiếp cận ứng viên nhanh chóng và dễ dàng.

Bên cạnh đó, dựa vào những số liệu như số lượng CV Apply, số lượng ứng viên tham gia phỏng vấn,… kết hợp với Diagnostic Analytics, nhà tuyển dụng sẽ xác định được hoạt động tuyển dụng của doanh nghiệp có đã và đang đạt hiệu quả không, vấn đề cần rút ra là gì? Để từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra những giáp pháp tuyển dụng tối ưu hơn.

Với mạng lưới 200.000+ đối tác doanh nghiệp với sự quan tâm tới Hệ sinh thái nhân sự tiên phong ứng dụng công nghệ từ TopCV. 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!