Cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp nâng cao hiệu quả e-Learning
SELECT MENU

Cộng đồng E-learning

Cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian giúp nâng cao hiệu quả e-Learning

Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis) được biết đến là phương pháp phân tích dữ liệu giúp khám phá các mẫu và xu hướng theo khoảng thời gian đều đặn. Phương pháp này có tính ứng dụng cao trong nhiều ngành nghề khác nhau, trong đó có hoạt động đào tạo doanh nghiệp. Bởi nó cho phép doanh nghiệp ra quyết định sáng suốt và dự báo chính xác dựa trên dữ liệu lịch sử. Trong bài viết này, hãy cùng OES tìm hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Data) và cách ứng dụng phân tích dữ liệu này trong e-Learning!

Xem thêm: Business Analytics Là Gì? Phân Biệt Giữa Business Analytics Và Data Analytics

Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian là gì?

Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)  đóng vai trò thiết yếu trong khoa học dữ liệu, thống kê và phân tích. Nó tập trung vào việc nghiên cứu và giải thích một chuỗi các điểm dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian. Khác với dữ liệu tĩnh chỉ cung cấp thông tin nhanh, đơn lẻ tại một thời điểm, dữ liệu chuỗi thời gian thay đổi liên tục theo thời gian. 

Về mặt kỹ thuật, phân tích chuỗi thời gian xây dựng mô hình cho các cấu trúc ẩn trong dữ liệu, tính toán các hiện tượng bất thường và xu hướng. Thứ tự của các điểm dữ liệu rất quan trọng vì việc sắp xếp lại có thể làm mất đi thông tin quan trọng hoặc dẫn đến sai lệch trong kết quả phân tích. Hơn nữa, phân tích chuỗi thời gian thường đòi hỏi một lượng dữ liệu lớn để đảm bảo tính chính xác cho kết quả thu được.

Tại sao các tổ chức nên phân tích dữ liệu chuỗi thời gian?

Phân tích chuỗi thời gian đang trở thành công cụ đắc lực cho các doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Nhờ khả năng nghiên cứu các mô hình biến đổi theo thời gian, các tổ chức có thể hiểu rõ hơn về hiệu quả hoạt động trong quá khứ và phân tích sâu hơn nguyên nhân dẫn đến những xu hướng này, từ đó dự đoán kết quả trong tương lai và đưa ra những chiến lược phù hợp. 

Bên cạnh đó, việc trực quan hóa dữ liệu này giúp tổ chức hiểu rõ hơn về các biến dữ liệu và chuyển đổi  dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị, hỗ trợ doanh nghiệp dự báo chính xác hơn.

Khi tận dụng đúng cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian, doanh nghiệp có thể khai thác lợi thế nổi bật của phân tích chuỗi thời gian so với các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống, đó là khả năng “kể câu chuyện” về sự phát triển của doanh nghiệp theo thời gian. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể:

  • Lập kế hoạch chiến lược chủ động, dự đoán trước những xu hướng thị trường và đưa ra quyết định phù hợp.
  • Phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn, ngăn chặn những rủi ro và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
  • Nắm bắt các cơ hội mới nổi, gia tăng lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp.

Các yếu tố cần lưu ý khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian

Khi phân tích dữ liệu theo trình tự thời gian, người làm đào tạo cần chú ý 4 yếu tố sau:

  • Xu hướng (Trend): Khái niệm này mô tả sự biến động lên xuống của dữ liệu trong một khoảng thời gian. Chẳng hạn như phân tích xu hướng điểm số bài thi hoặc đánh giá đào tạo theo thời gian có thể giúp doanh nghiệp xác định xem chương trình đào tạo có hiệu quả hay không. Ví dụ, nếu điểm số bài thi ngày càng giảm, có thể chương trình đào tạo cần được điều chỉnh hoặc cập nhật. 
  • Tính mùa vụ (Seasonality): Là những biến động tăng hoặc giảm theo chu kỳ lặp lại trong một khoảng thời gian. Ví dụ như việc phân tích tính mùa vụ của tỷ lệ tham gia đào tạo hoặc mức độ hài lòng của học viên để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả đào tạo. Nếu tỷ lệ tham gia đào tạo thấp hơn vào một số thời điểm nhất định trong năm, có thể do nhân viên bận rộn với các dự án hoặc kỳ nghỉ lễ.
  • Chu kỳ (Cyclicity): Là những biến động lên xuống lặp đi lặp lại, hoặc những thay đổi định kỳ diễn ra trong khoảng thời gian dài (VD: chuyển từ giai đoạn này sang giai đoạn khác). Ví dụ với đào tạo doanh nghiệp, nếu chi phí đào tạo tăng theo chu kỳ hai năm, có thể do nhu cầu đào tạo tăng cao hoặc do quy định của doanh nghiệp thay đổi.
  • Sự bất thường (Irregularity): Là những biến động bất ngờ trong dữ liệu, xảy ra một cách ngẫu nhiên, giống như “nhiễu” (noise). Ví dụ như sự gia tăng đột biến số lượng học viên vào một thời điểm nhất định có thể là do ra mắt sản phẩm mới hoặc thay đổi chính sách công ty.

Bằng cách phân tách dữ liệu thời gian thành 4 thành phần trên, người làm đào tạo có thể hiểu rõ hơn về bản chất của dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng đến nó. Điều này cho phép doanh nghiệp đưa ra những dự đoán và quyết định sáng suốt. 

Xem thêm: Báo Cáo Dashboard Là Gì? Cách Xây Dựng Báo Cáo Dashboard Chuyên Nghiệp Cho Bộ Phận L&D

4 ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian với doanh nghiệp đa ngành

Để tìm hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian và kiểm chứng tính hiệu quả của phương pháp phân tích dữ liệu này, hãy cùng OES tìm hiểu 4 ví dụ về doanh nghiệp hàng đầu với 4 lĩnh vực khác nhau đã triển khai thành công: 

Walmart – Ứng dụng phân tích chuỗi thời gian trong lĩnh vực bán lẻ

Walmart là tập đoàn bán lẻ lớn nhất thế giới, cung cấp các mặt hàng từ thực phẩm, quần áo đến đồ điện tử và đồ gia dụng. 

Ứng dụng: Để quản lý kho hàng khổng lồ và đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách hiệu quả, Walmart sử dụng công nghệ phân tích chuỗi thời gian để dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho, cụ thể: 

  • Dự báo lượng hàng cần thiết: Walmart phân tích dữ liệu bán hàng theo từng khu vực, từng cửa hàng, từng mặt hàng và theo thời gian. Từ đó, họ có thể dự đoán chính xác nhu cầu cho từng sản phẩm trong tương lai.
  • Quản lý hàng tồn kho hiệu quả: Dựa vào dự báo nhu cầu, Walmart có thể điều chỉnh lượng hàng tồn kho cho phù hợp. Tránh tình trạng thiếu hàng khiến khách hàng thất vọng, hoặc tồn kho quá nhiều dẫn đến lãng phí. 
  • Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: Khi luôn có đủ hàng hóa đáp ứng nhu cầu, Walmart sẽ mang đến trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho khách hàng, từ đó tăng độ hài lòng và lòng trung thành của họ.

Kết quả: Nhờ áp dụng phân tích chuỗi thời gian, Walmart đã đạt được những lợi ích to lớn:

  • Nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng nhờ vận chuyển hàng hóa chính xác và kịp thời.
  • Giảm thiểu tình trạng hết hàng, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và gia tăng doanh thu. 
  • Chi phí quản lý hàng tồn kho được tối ưu hóa, tránh lãng phí do tồn kho quá nhiều.

Netflix – Ứng dụng phân tích chuỗi thời gian trong lĩnh vực công nghệ 

Netflix, gã khổng lồ trong ngành dịch vụ phát trực tuyến thu hút hàng triệu người dùng trên toàn thế giới. 

Ứng dụng: Để cạnh tranh trong thị trường dịch vụ trực tuyến đầy sôi động, Netflix đã tận dụng sức mạnh của phân tích chuỗi thời gian nhằm:

  • Dự đoán mức độ tương tác của người dùng: Netflix theo dõi thói quen xem của người dùng, bao gồm thời gian xem, nội dung xem, thiết bị sử dụng,… Nhờ vậy, họ có thể dự đoán khả năng người dùng sẽ tiếp tục xem một chương trình cụ thể hoặc tương tác với các nội dung tương tự trong tương lai.
  • Đánh giá mức độ phổ biến của nội dung: Phân tích chuỗi thời gian giúp Netflix xác định mức độ yêu thích của người dùng đối với từng chương trình, phim ảnh hay thể loại. Từ đó, họ có thể đánh giá hiệu quả của các nội dung đã sản xuất và lên kế hoạch đầu tư cho các dự án tương lai.

Kết quả: Nhờ phân tích chuỗi thời gian, Netflix đã đạt được một số mục tiêu nhất định: 

  • Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: Netflix đề xuất nội dung phù hợp với sở thích và thói quen của từng người dùng, giúp họ dễ dàng tìm kiếm và tận hưởng những chương trình yêu thích.
  • Tăng tỷ lệ hoàn thành nội dung: Khi người dùng được đề xuất những nội dung phù hợp, họ có xu hướng xem hết phim hoặc chương trình hơn, dẫn đến sự hài lòng cao hơn.
  • Tối ưu hóa chi phí sản xuất: Netflix có thể tập trung đầu tư vào những thể loại nội dung được người dùng yêu thích, từ đó tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả.
  • Gia tăng số lượng người đăng ký: Nhờ trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa và nội dung đa dạng, Netflix thu hút thêm nhiều người đăng ký mới và giữ chân khách hàng hiện tại. 

Goldman Sachs – Ứng dụng phân tích chuỗi thời gian trong lĩnh vực tài chính

Goldman Sachs, là công ty quản lý đầu tư, chứng khoán và ngân hàng nổi tiếng thế giới, với chuyên môn trong việc quản trị rủi ro. 

Ứng dụng: Phân tích chuỗi thời gian được Goldman Sachs ứng dụng hiệu quả thông qua: 

  • Mô hình Giá trị rủi ro (VaR): Công cụ này ước tính mức độ tổn thất tiềm ẩn trong danh mục đầu tư với một tỷ lệ tin cậy nhất định. Nhờ phân tích chuỗi thời gian, Goldman Sachs có thể xây dựng mô hình VaR chính xác hơn, giúp họ đánh giá và kiểm soát rủi ro một cách hiệu quả.
  • Dự báo biến động thị trường: Phân tích dữ liệu giá cả và khối lượng giao dịch trong quá khứ giúp Goldman Sachs dự báo xu hướng thị trường tương lai. Nhờ phân tích dữ liệu giá cả và khối lượng giao dịch trong quá khứ, họ dự báo giá cổ phiếu Apple có thể tăng trong ngắn hạn. Dựa trên dự báo này, Goldman Sachs khuyến nghị khách hàng mua cổ phiếu Apple, giúp họ gia tăng lợi nhuận khi giá cổ phiếu tăng. 
  • Lựa chọn chiến lược đầu tư: Goldman Sachs sử dụng phân tích chuỗi thời gian để đánh giá hiệu quả của các chiến lược đầu tư khác nhau. Nhờ vậy, họ có thể lựa chọn chiến lược phù hợp nhất với mục tiêu của từng khách hàng.

Ứng dụng của dữ liệu trong hoạt động e-Learning 

Cùng với sự phát triển của công nghệ số, Hệ thống quản lý học tập LMS cũng được tích hợp nhiều tính năng như báo cáo, phân tích và trực quan hóa dữ liệu với PowerBI để hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu học tập. 

Thông qua hệ thống LMS, doanh nghiệp có thể dễ dàng truy cập và kiểm tra mọi thông tin, từ hồ sơ học viên đến các chỉ số hiệu suất. Hệ thống cho phép theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, tạo báo cáo tùy chỉnh và thậm chí tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tiết kiệm thời gian và công sức cho bộ phận L&D.

Ngoài ra, với sự hỗ trợ của nhiều công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, doanh nghiệp có thể dễ dàng chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành hình ảnh trực quan và dễ hiểu. Từ đó, bộ phận L&D có thể đưa ra những cải tiến thiết thực trong thời gian ngắn.

Phân tích dữ liệu là một trong những hoạt động vô cùng quan trọng đối với một tổ chức, doanh nghiệp. Nguồn dữ liệu này không chỉ giúp người thiết kế đào tạo hiểu rõ hơn về quá trình học tập của học viên, mà còn cung cấp thông tin quý báu để cải thiện chất lượng đào tạo cũng như tạo ra môi trường học tập tốt hơn. 

Kết

Bằng cách tận dụng cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về mô hình dữ liệu của mình, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động và lợi thế cạnh tranh. Điều này cũng mang lại lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp đa ngành và cả trong hoạt động đào tạo doanh nghiệp. 

Nếu doanh nghiệp quan tâm đến hệ thống LMS – Welearning của OES có thể giúp bộ phận L&D như thế nào trong việc quản lý dữ liệu, hãy liên hệ ngay OES – Công ty Cổ phần Dịch vụ Đào tạo Trực Tuyến để được tư vấn miễn phí bởi đội ngũ chuyên môn dày dặn kinh nghiệm.

Bài viết liên quan

X
OES

Nhận thông báo về những Khóa học mới nhất

Error: Contact form not found.

Đăng ký nhận tư vấn Khóa học

Đăng ký nhận tư vấn Khóa học

0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x