Các phương thức phân tích dữ liệu được chia ra thành 2 dạng chính: phân tích dữ liệu định tính và phân tích dữ liệu định lượng. Nếu bạn mới dấn thân vào lĩnh vực dữ liệu và muốn thực hiện tốt công việc của mình, bạn nên nắm rõ các cách thức này để chọn lựa hướng làm việc phù hợp. Trong bài viết này, SOM sẽ giới thiệu cho bạn những phương án phân tích định tính căn bản nhất! Hãy cùng tham khảo nhé!
1. Phân tích văn bản (text analysis) - phân tích dữ liệu định tính căn bản nhất
Phân tích văn bản, còn được gọi là khai thác văn bản, là quy trình tập hợp dữ liệu câu chữ từ nhiều nguồn, sau đó sắp sắp xếp chúng theo điểm chung thành từng tệp. Bằng cách thực hiện quy trình tổ chức, sắp xếp, làm sạch dữ liệu thừa thãi một cách chi tiết và nghiêm ngặt, bạn sẽ có thể trích xuất được những dữ liệu thực sự phù hợp với tổ chức của mình. Những dữ liệu này có thể là nền tảng quan trọng cho những quyết định tương lai của tổ chức.
Ví dụ, trong lĩnh vực Marketing (tiếp thị), bạn có thể phân tích câu chữ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài viết, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát,… Từ đó, bạn sẽ có được những hiểu biết sâu sắc về khán giả của mình cũng như nhu cầu, sở thích và điểm yếu của họ. Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng, đồng thời tăng cường giữ chân họ lâu dài.
2. Phân tích nội dung (content analysis) - phương pháp phân tích kết hợp cả định tính & định lượng
Phương pháp phân tích nội dung được sử dụng để phân tích nội dung chính, các xu hướng, mẫu mã, và ngữ cảnh mà nó đại diện. Có hai loại phân tích nội dung. Đầu tiên là phân tích dựa trên dữ liệu rõ ràng, chẳng hạn như số lần một khái niệm hoặc từ được đề cập trong một phần nội dung. Phần thứ hai là phân tích quan hệ, tập trung vào mối quan hệ giữa các khái niệm hoặc từ khác nhau và cách chúng được kết nối trong một ngữ cảnh cụ thể.
Nhờ vậy, phương pháp này không chỉ tập trung vào việc đếm từ, câu hay đoạn văn một cách đơn thuần mà còn đi sâu vào khái niệm và ý nghĩa của nội dung đó.
Khi được số hóa, việc phân tích nội dung trở thành sự kết hợp hoàn hảo giữa phân tích định lượng và định tính. Ví dụ: để đếm số lần tên của một người nổi tiếng được nhắc đến trên mạng xã hội, chúng ta sẽ mã hóa dữ liệu văn bản, sau đó phân loại và lập bảng tổng kết dữ liệu.
Phân tích nội dung thường được các nhà tiếp thị sử dụng để đo lường danh tiếng thương hiệu và hành vi của khách hàng. Ví dụ: bằng cách phân tích đánh giá của khách hàng, doanh nghiệp có thể tìm hướng phát triển sản phẩm mới. Điều quan trọng cần lưu ý là để khai thác được tiềm năng tối đa từ phương pháp phân tích này chính là phải có những câu hỏi nghiên khảo sát thông minh và rõ ràng
3. Phân tích theo chủ đề (Thematic analysis) - phương thức phân tích dữ liệu định tính linh hoạt nhất
Phương pháp theo chủ đề phân tích các dữ liệu văn bản lớn, (chẳng hạn như bản chép lại hoặc các cuộc phỏng vấn của nhóm tập trung) và nhóm chúng thành các chủ đề hoặc danh mục xuất hiện thường xuyên trong văn bản.
Phương pháp này rất phù hợp khi bạn cố gắng tìm hiểu quan điểm và ý kiến của mọi người về một chủ đề nhất định. Ví dụ: nếu bạn là một thương hiệu quan tâm đến tính bền vững, bạn có thể thực hiện khảo sát khách hàng của mình để hiểu quan điểm của họ về tính bền sự phát triển bền vững cũng như cách họ áp dụng nó vào cuộc sống. Bạn cũng có thể phân tích bản ghi cuộc gọi dịch vụ khách hàng để tìm các vấn đề họ thường gặp, từ đó cải thiện dịch vụ của mình.
Phân tích theo chủ đề là một kỹ thuật rất chủ quan dựa trên đánh giá của nhà nghiên cứu. Do đó, để tránh sai lệch, nó có 6 bước bao gồm làm quen, mã hóa, tạo chủ đề, xem xét chủ đề, xác định và đặt tên chủ đề và triển khai. Cần lưu ý, vì đây là một cách tiếp cận linh hoạt nên dữ liệu có thể được diễn giải theo nhiều cách, khó có thể chọn dữ liệu nào quan trọng hơn để nhấn mạnh.
4. Phân tích tường thuật - narrative analysis - phân tích dữ liệu mang đậm tính cá nhân
Trong các phân tích tường thuật, các nhà nghiên cứu mô tả cuộc sống của các cá nhân, thu thập và kể những câu chuyện về cuộc sống của mọi người, đồng thời viết những câu chuyện về trải nghiệm cá nhân.
Là một dạng nghiên cứu định tính, tường thuật thường tập trung vào việc nghiên cứu một người riêng lẻ, thu thập dữ liệu thông qua việc thu thập các câu chuyện, báo cáo trải nghiệm cá nhân và thảo luận về ý nghĩa của những trải nghiệm đó đối với cá nhân.
Chúng ta sử dụng nghiên cứu tường thuật khi những câu chuyện được kể cho bạn nghe theo một trình tự thời gian của các sự kiện. Nghiên cứu tường thuật là một hình thức nghiên cứu định tính có ràng buộc chặt chẽ với các tài liệu hiện có và nó cung cấp một cách tiếp cận định tính, trong đó bạn có thể viết dưới dạng văn học, thuyết phục. Nó tập trung vào bức tranh phân tích vi mô - những câu chuyện cá nhân - thay vì bức tranh rộng hơn về các chuẩn mực văn hóa, như trong dân tộc ký, hoặc các lý thuyết trừu tượng, như trong nghiên cứu lý thuyết có cơ sở.
5. Phân tích biện luận (Discourse analysis - DA)
Phân tích diễn ngôn được sử dụng để nắm rõ ý nghĩa sâu xa của một văn bản nào đó, dựa trên bối cảnh chính trị, xã hội hoặc văn hóa của nó. Phương pháp này kết hợp việc phân tích ngôn ngữ và phân tích tình huống với nhau.
Ví dụ: nếu bạn đang phân tích một bài phát biểu chính trị nào đó, bạn cần xem xét các yếu tố bối cảnh khác nhau như lý lịch của chính trị gia, tình trạng chính trị hiện tại của đất nước, đối tượng mà bài phát biểu hướng tới, v.v.
Từ quan điểm kinh doanh, phân tích diễn ngôn là một công cụ nghiên cứu thị trường tuyệt vời. Nó cho phép các nhà tiếp thị hiểu cách thức hoạt động của thị trường cũng như hành vi của cách khách hàng trong các bối cảnh đó.
6. Phân tích lý thuyết nền tảng - Grounded theory - phân tích dữ liệu lớn theo hướng quy nạp
Lý thuyết nền tảng (GT) là một phương pháp nghiên cứu quy nạp được sử dụng để xây dựng lý thuyết từ dữ liệu định tính. Nó tập trung vào việc khám phá và phát triển các khái niệm, mối liên hệ và mô hình từ dữ liệu thu thập được, thay vì áp dụng các lý thuyết hoặc khuôn khổ có sẵn.
Cụ thể hơn, thông thường, các nhà nghiên cứu sẽ quyết định phương pháp và giả thuyết rồi mới bắt đầu thu thập dữ liệu để chứng minh giả thuyết đó. Lý thuyết có căn cứ đi theo hướng ngược lại. Nó là phương pháp duy nhất không yêu cầu đặt câu hỏi hoặc giả thuyết nghiên cứu ban đầu, vì giá trị của nó nằm ở việc tạo ra các lý thuyết mới.
Với phương pháp lý thuyết có căn cứ, bạn nên bắt đầu quá trình phân tích với tinh thần cởi mở và khám phá dữ liệu để tạo ra các lý thuyết mới thông qua các bài khảo sát. Trên thực tế, không cần thiết phải thu thập dữ liệu rồi mới bắt đầu phân tích. Các nhà nghiên cứu thường bắt đầu tìm thấy những hiểu biết có giá trị khi họ thu thập dữ liệu.
Tất cả những yếu tố này làm cho lý thuyết có căn cứ trở thành một phương pháp rất có giá trị vì lý thuyết được hỗ trợ đầy đủ bởi dữ liệu thay vì các giả định ban đầu. Đó là một kỹ thuật tuyệt vời để phân tích các chủ đề được nghiên cứu kém hoặc tìm ra nguyên nhân đằng sau kết quả cụ thể của công ty.
Ví dụ: các nhà quản lý sản phẩm và nhà tiếp thị có thể sử dụng lý thuyết có căn cứ để tìm ra nguyên nhân dẫn đến mức độ rời bỏ khách hàng cao và xem xét các cuộc khảo sát và đánh giá của khách hàng để phát triển các lý thuyết mới về nguyên nhân.
Trên đây là 6 phương thức phân tích dữ liệu định tính phổ biến nhất hiện tại, tất nhiên những thông tin này chỉ ở mức tổng quát. Để hiểu rõ nhất về sự khác biệt cũng như ứng dụng của các phương pháp, bạn cần thu nạp kiến thức từ những lớp học chuyên sâu và thực hành trực tiếp ở các dự án thực tế. Chúc các bạn thành thạo và ứng dụng những chúng thành công.
Có thể bạn quan tâm:
- 11 kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng
- Khóa học phân tích dữ liệu chuyên sâu cho nhân sự cấp cao
