Khoa học dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu theo 4 phương pháp chính:
1. Phân tích mô tả
Phân tích mô tả xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Đặc trưng của phương pháp này là sự trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh. Ví dụ: một dịch vụ đặt vé máy bay có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé được đặt mỗi ngày. Phân tích mô tả sẽ chỉ ra mức tăng giảm đột biến trong số lượng vé được đặt và các tháng hoạt động hiệu quả cao của dịch vụ này.
2. Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán là một phương pháp phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và đối chiếu. Nhiều thao tác vận hành và chuyển đổi dữ liệu có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để phát hiện ra những mẫu độc đáo trong từng kỹ thuật này. Ví dụ: dịch vụ đặt vé máy bay có thể sẽ truy sâu vào một tháng hoạt động đặc biệt hiệu quả để hiểu rõ hơn về mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt. Điều này có thể dẫn tới việc phát hiện ra rằng nhiều khách hàng ghé thăm một thành phố nhất định để tham dự một sự kiện thể thao hàng tháng.
3. Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán. Trong mỗi kỹ thuật, máy tính được đào tạo để thiết kế ngược các mối quan hệ nguyên nhân-kết quả trong dữ liệu. Ví dụ: đội ngũ dịch vụ đặt vé máy bay có thể sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán mẫu đặt vé trong năm tới vào thời điểm đầu mỗi năm. Chương trình hoặc thuật toán máy tính có thể xem xét dữ liệu trong quá khứ và dự đoán mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt cho các điểm đến nhất định trong tháng 5. Khi đã dự đoán được nhu cầu du lịch trong tương lai của khách hàng, công ty sẽ có thể bắt đầu quảng cáo nhắm mục tiêu cho các thành phố đó từ tháng 2.
4. Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất đưa dữ liệu dự đoán lên một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra mà còn đề xuất một phản ứng tối ưu cho kết quả đó. Nó có thể phân tích tác động tiềm ẩn của các lựa chọn khác nhau và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Nó sử dụng phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất từ máy học.
Quay lại ví dụ về dịch vụ đặt vé máy bay, phân tích đề xuất có thể xem xét các chiến dịch tiếp thị trước đây để tăng tối đa lợi thế của mức tăng đột biến sắp tới trong số lượng vé được đặt. Nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả đặt vé cho các mức chi tiêu tiếp thị khác nhau trên những kênh tiếp thị đa dạng. Những dự báo này sẽ giúp công ty đặt vé máy bay tự tin hơn khi đưa ra các quyết định tiếp thị.
