Lợi ích khi ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu

Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả, độ chính xác và khả năng tự động hóa. Bài viết này sẽ giới thiệu những lợi ích của AI trong phân tích dữ liệu. Đồng thời giới thiệu các ứng dụng phổ biến của AI trong lĩnh vực này.

Xem thêm:

• Associate product manager là gì? Vai trò, nhiệm vụ và kỹ năng
• Instagram thông báo khi chụp màn hình: Có hay không?
• Xu hướng ứng dụng AI vào Content Marketing

AI trong phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu với AI là quá trình sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để tìm ra thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn. Trong marketing, nó giúp trích xuất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang web đánh giá và khảo sát. Việc này để giúp các nhóm chức năng thực hiện công việc hiệu quả hơn. Phân tích dữ liệu tự động hóa giúp loại bỏ sự phụ thuộc vào tác vụ thủ công. Làm tăng độ chính xác và tính kịp thời của báo cáo. Từ đó giải phóng thời gian cho nhân viên tập trung vào công việc chiến lược phức tạp hơn.

Phân tích dữ liệu bằng AI thay đổi phương thức phân tích truyền thống như thế nào?

Phân tích mô tả

Diễn giải hiệu suất dựa trên dữ liệu hiện có. Tập trung vào bảng báo cáo tóm tắt nhanh về thông tin chi tiết. Phân tích AI cung cấp báo cáo toàn diện hơn về hiệu suất liên tục. Bằng cách sử dụng phân tích xu hướng để cung cấp cái nhìn toàn diện về các yếu tố khác nhau và thay đổi theo thời gian.

Phân tích chẩn đoán

AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ các nguồn khác nhau. Điều này để tìm ra mô hình, xu hướng và điểm bất thường nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Phân tích dự đoán

Sử dụng để dự đoán xu hướng và kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo. AI sử dụng học máy và học sâu để dự đoán xu hướng trong tương lai. Đưa ra dự báo nhanh hơn, chính xác hơn.

Phân tích theo quy định

Cung cấp hiểu biết sâu sắc từ phân tích dự đoán để cải thiện hiệu suất kinh doanh trong tương lai. AI cho phép phân tích dữ liệu theo thời gian thực để doanh nghiệp có thể theo dõi. Từ đó điều chỉnh chiến lược, chiến dịch kịp thời.

Những yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu AI là gì?

Machine learning (Máy học)

Máy học giúp các công cụ phân tích tự động tìm ra các mẫu trong dữ liệu. Việc này để có thể tổng hợp chúng và đưa ra hiểu biết sâu sắc. Nó giúp xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả để tìm ra các điểm dữ liệu quan trọng để dự đoán.

Natural language processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp công cụ phân tích hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người. Điều này để tìm ra thông tin có ý nghĩa. NLP quan trọng trong việc phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, đánh giá của khách hàng, blog, bài báo và dữ liệu văn bản khác.

Neural networks (Mạng lưới thần kinh)

Mạng lưới thần kinh là các thuật toán được xây dựng để hiểu mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu bằng máy học. Chúng được lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của bộ não con người. Giúp công cụ AI trở nên thông minh hơn và chính xác hơn theo thời gian.

Deep learning (Học sâu)

Thuật toán học sâu là các mạng nơ-ron tiên tiến xử lý dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng nhiều lớp nút được kết nối với nhau. Điều này giúp nó thích ứng với nhiều loại dữ liệu và rút ra hiểu biết sâu sắc hơn. Việc này để phân tích phức tạp hơn so với phân tích dữ liệu truyền thống.

Lợi ích của việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu là gì?

Tự động hóa

Phân tích AI giúp tự động hóa các phép tính thống kê để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) trên các nền tảng doanh nghiệp. Điều này tăng cường hiệu quả bằng cách giảm thời gian cho các nhiệm vụ và phân tích dữ liệu. Từ đó rút ra hiểu biết sâu sắc về thương hiệu và khách hàng. Tính năng tự động hóa dựa trên học máy (ML) này giúp tiết kiệm thời gian quý báu để tập trung vào việc lập kế hoạch và chiến lược. Đồng thời giảm bớt khối lượng công việc và cản trở trong quy trình làm việc.

Khả năng mở rộng

Phân tích AI giúp giảm bớt những thách thức trong việc mở rộng kinh doanh. Bằng cách hiệu quả xử lý các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực. Điều mà không thể thực hiện được với các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống.

Khi tích hợp với phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và phần mềm kinh doanh thông minh của công ty. Các công cụ như vậy sẽ tăng cường kết quả của những hiểu biết được nhắm mục tiêu bằng cách tham chiếu chéo các điểm dữ liệu. Xác định các mẫu trong hồ sơ khách hàng và các mẫu mua hàng. Do đó, mang lại cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của bạn.

Độ chính xác

Kết quả từ phân tích dữ liệu AI có độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân tích dữ liệu thủ công. Điều này là do ít phạm vi xảy ra lỗi, thành kiến hoặc hạn chế của con người hơn. Chẳng hạn như loại trừ dữ liệu một cách chủ quan hoặc trong quá trình tính toán các số liệu phức tạp.

Công cụ ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu

Power BI

Power BI là một công cụ được thiết kế để phân tích dữ liệu và trực quan hóa thông tin chi tiết. Nó cung cấp cái nhìn toàn diện về thương hiệu. Bằng cách tạo ra biểu đồ từ hàng triệu điểm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có độ phức tạp khác nhau. Đặc biệt hữu ích nếu bạn có kinh nghiệm sử dụng Microsoft Excel. Vì có thể dễ dàng tạo và chỉnh sửa báo cáo theo yêu cầu. Sau đó chia sẻ chúng với các nhóm. Để sử dụng hiệu quả, bạn cần phải có kiến thức về mã hóa. Vì bạn sẽ cần nó để hiểu các biểu thức phân tích dữ liệu (DAX) khi xây dựng mô hình dữ liệu và làm việc với mã M để chuyển đổi dữ liệu.

MonkeyLearn

MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu. Nó có thể được áp dụng để tự động hóa phản hồi từ khách hàng. Phân tích dữ liệu từ các cuộc khảo sát để xác định chủ đề liên quan đến đối tượng mục tiêu. Từ đó rút ra những thông tin hữu ích. Mặc dù được thiết kế để hỗ trợ quản lý trải nghiệm khách hàng. Công cụ này không hiệu quả trong việc xử lý số lượng lớn yêu cầu chăm sóc khách hàng. Điều này gây khó khăn cho việc mở rộng quy mô hoặc tích hợp với các nhu cầu hỗ trợ khách hàng.

Tableau

Tableau là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà bạn sử dụng để hiểu dữ liệu của mình. Qua đó thu được những hiểu biết có ý nghĩa về thương hiệu. Cũng như tạo báo cáo trong thời gian thực. Tableau cung cấp khả năng kết nối mạnh mẽ với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nó đem lại cái nhìn thống nhất về dữ liệu cũng như thông tin chi tiết của bạn. Để tận dụng tối đa tiềm năng của nó, Tableau yêu cầu người dùng được đào tạo về nền tảng này.

Sisense

Sisense là một công cụ phân tích dữ liệu ứng dụng AI. Nó có khả năng truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu trực tuyến. Điều này để cung cấp thông tin chi tiết trong các báo cáo linh hoạt. Nó có thể được sử dụng bởi các nhóm không chuyên về kỹ thuật cao. Điều này để thực hiện phân tích dữ liệu sơ bộ cho các hoạt động kinh doanh thông minh. Công cụ này cũng có nhiều tính năng nâng cao nhưng người dùng cần được đào tạo trước khi có thể bắt đầu sử dụng chúng để hiểu rõ hơn.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn