Nếu bạn là người mới, muốn thành công trong vai trò trở thành Data Analyst thì bạn không thể bỏ qua những kỹ năng quan trọng dưới đây. Vì bạn không chỉ cần có kỹ năng làm việc với dữ liệu mà còn cần kỹ năng phân tích và trình bày thông tin một cách hiệu quả.

Chúng ta cùng tìm hiểu những kỹ năng "cần thiết" nếu muốn trở thành Data Analyst trong bài viết dưới đây của 200Lab nhé!

Data Analyst (DA) là gì?

Data Analyst (DA) được hiểu là người sử dụng các công cụ lập trình hoặc phần mềm để tìm kiếm (mine), chắt lọc những thông tin hữu ích từ dữ liệu được cung cấp. Thông thường dữ liệu này khá rời rạc và lộn xộn.

Hiện tại đây là lĩnh vực rất hot trên thị trường, đặc biệt trong thời đại số. DA sẽ giúp doanh nghiệp nắm rõ được tình hình kinh doanh thông qua các công cụ chuyên biệt. Từ đó các doanh chủ có thể cải thiện bộ máy kinh doanh và tối đa doanh thu, tối ưu chi phí.

Những kỹ năng không thể thiếu nếu bạn muốn trở thành Data Analyst

Để làm được việc như vậy thì bạn cần một số những kĩ năng quan trọng:

1. Domain Expertise
2. Programming Skill
3. Visualization Skill
4. Statistical Knowledge
5. Story Telling

1. Am hiểu về lĩnh vực mà bạn đang làm việc (Domain Expertise)

Để một người DA có thể nghiên cứu dữ liệu và đưa ra những gợi ý, nhận xét về tình hình kinh doanh của doanh nghiệp thì bạn ấy chắc chắn phải am hiểu việc kinh doanh của công ty

Ví dụ công ty  đang kinh doanh sản phẩm gì ? (Ecommerce, Logistic, F&B) Doanh thu được tạo ra từ đâu ? Sử dụng những kênh quảng cáo nào ? Chi phí quảng cáo chiếm bao nhiêu phần trăm doanh thu ? Thông thường thì bạn sẽ mất khoảng 1 đến 2 tháng để làm quen với môi trường làm việc, hãy tận dụng thời gian để tìm hiểu công ty mình đang làm việc nhé, đừng ngại đặt câu hỏi

2. Kĩ năng lập trình (Programming Skills)

Để làm việc với dữ liệu và trích xuất được những thông tin quan trọng thì làm việc với Excel không là chưa đủ. Bạn biết đấy Excel chỉ chứa tối đa được 1,048,576 dòng trong một trang tính (Sheet), đây là một con số quá nhỏ so với các kho dữ liệu khổng lồ mà các công ty vừa và nhỏ đang sử dụng.

Bạn có thể lấy và tổng hợp dữ liệu từ vài triệu lên đến hàng chục triệu dòng bằng ngôn ngữ SQL. Đây là một trong những ngôn ngữ quan trọng với DA giúp bạn có thể tính toán và truy xuất kết quả nhanh chóng.

Bên cạnh đó Python là một công cụ khắc phục những nhược điểm của SQL, cho phép bạn thực hiện những thao tác xử lí dữ liệu phức tạp hơn

Ví dụ tách các từ trong một văn bản và đếm số lần xuất hiện, từ trong hình vẽ càng lớn cho thấy số lượng từ đó xuất hiện càng nhiều

3. Kỹ năng trình bày dữ liệu (Visualization Skills)

Chắc các bạn cũng biết câu:

“A picture is worth a thousand words”

Nghĩa là khuyên chúng ta nên mô tả một sự việc hay sự vật bằng hình ảnh thay vì dùng từ ngữ để viết về nó. Đôi khi lại khiến người đối diện dễ tiếp thu hơn rất nhiều.

Điều này cũng đúng với Data Analyst, vẽ biểu đồ, Dashboard là một công việc gần như hằng ngày của một DA, giúp bạn và những người quản lý nắm được tình hình phát triển của công ty

Các bạn có thể tham khảo cuốn sách khá hay tại đây, rất hữu ích với những ai muốn tìm hiểu sâu về kĩ thuật trình bày Report và Dashboard

4. Kiến thức thống kê (Statistical Knowledge)

Nếu bạn muốn trở thành DA thì chắc chắn đây là điều không thể thiếu. Bạn cần phải nắm rõ các khái niệm, công thức sử dụng để phân tích dữ liệu.

Ví dụ: Mean, Median, Standard Deviation, Outlier, Percentile là gì ?

Phức tạp hơn nữa là Logistic Regression, Linear Regression, … gọi chung là Regresion models và còn nhiều khái niệm khác nữa

Lý do tại sao cần phải tìm hiểu nó thì mời bạn tham khảo đường link này, cụ thể là công cụ Tableau cho bạn rất nhiều lựa chọn (option) để vẽ đường Trend Line (đường xu hướng) cho biết mối quan hệ giữa các biến với nhau, ví dụ giữa độ tuổi và mức thu nhập, …

Nếu bạn không hiểu mỗi option Trend Line có ý nghĩa gì thì sẽ rất khó lựa chọn, vậy nên bạn cần phải tìm hiểu các mô hình thống kê (statistical models)  và xem xét chúng có phù hợp với dữ liệu bạn đang nghiên cứu hay không ?

Điều này cũng giúp giải thích nếu chỉ dùng Tableau để vẽ biểu đồ và hiển thị số liệu thì rất lãng phí, nó đắt hơn rất nhiều các công cụ vẽ biểu đồ khác trên thị trường. Tableau hỗ trợ rất nhiều mô hình thống kê, nếu đã lỡ bỏ tiền ra mua thì hãy cố gắng tận dụng nhé

5. Kỹ năng kể chuyện (Story Telling)

Chắc nhiều bạn sẽ thắc mắc là Kể chuyện là gì ? Tại sao DA lại cần biết kỹ năng kể chuyện ? Mình sẽ đưa ra một ví dụ cụ thể để giải thích nó

Ví dụ trưởng phòng Marketing đến gặp bạn và anh ấy  muốn biết tình hình hoạt động của team một tháng vừa và có hiệu quả hay không ? Với vai trò là DA cho phòng Marketing bạn sẽ làm gì ?

Bạn sẽ phải tập hợp các thông tin liên quan đến số lượng/doanh thu đơn hàng, chi phí quảng cáo cùng kì năm nay sao với năm ngoái, tháng này so với tháng trước chia theo các kênh quảng cáo, ….

Bạn đi đến kết luận rằng chi phí quảng cáo giảm 30%  nhưng doanh thu chỉ giảm nhẹ 5% so với tháng trước chứng tỏ team bạn vẫn đang hoạt động rất hiệu quả trong tháng này.

Cuối cùng bạn đi “Kể chuyện” này với sếp của bạn, những điều mà bạn tìm thấy cho anh ấy biết, để chứng minh cho kết luận của mình bạn sẽ đưa ra các dẫn chứng: biểu đồ, số liệu, … mà bạn tổng hợp được (kèm theo công thức tính nếu anh ấy thắc mắc), sếp của bạn chắc chắn sẽ tranh luận và làm rõ những điểm chưa hợp lí, bạn cũng sẽ phải phản biện để bảo vệ ý kiến hoặc tiếp thu sửa đổi nếu bạn thấy mình làm chưa đúng

Như vậy Story Telling yêu cầu bạn phải phối hợp cả 4 kỹ năng đã nêu trên để trình bày kết quả mà bạn đã nghiên cứu ra hoặc trả lời cho những câu hỏi được đưa ra bởi người quản lý (như tình huống bên trên) một cách dễ hiểu, mang tính logic và đầy đủ dẫn chứng.

Lời kết

Việc trở thành Data Analyst đòi hỏi bạn phải nỗ lực không ngừng và phát triển liên tục. Những kỹ năng không thể thiếu như khả năng làm việc với công cụ và ngôn ngữ lập trình, kỹ năng phân tích và trình bày thông tin sẽ giúp bạn nổi bật và ngày càng thành công trong lĩnh vực này.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây

Các bài viết liên quan:

• Data Analyst cần chuẩn bị gì trước khi phỏng vấn
• So sánh Data Analyst và Data Scientist