Phương pháp nghiên cứu lọc dữ liệu trên sàn thương mại điện tử của DataStudio.vn đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Dưới đây là một phương pháp cơ bản mà DataStudio.vn thực hiện bạn có thể tham khảo:

  1. Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu thị trường, tìm hiểu về xu hướng mua sắm, phân tích hành vi khách hàng, xây dựng mô hình dự đoán giá cả, …
  2. Thu thập dữ liệu: thu thập dữ liệu được công khai, public từ sàn thương mại điện tử. Mỗi sàn thương mai điện tử sẽ có cách thu thập riêng, có thể sử dụng các API công khai, scrap dữ liệu từ trang web, áp dụng công nghệ A.I vào để thu thập, lọc dữ liệu có độ tin cậy cao hơn
  3. Xử lý dữ liệu thô: Sau khi thu thập được dữ liệu, DATASTUDIO cần tiền xử lý để chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu. Điều này bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa định dạng và tách các trường dữ liệu thành các thuộc tính riêng lẻ,…
  4. Lọc dữ liệu: Tiếp theo, áp dụng các phương pháp lọc dữ liệu để trích xuất thông tin cần thiết. Các phương pháp này có thể bao gồm:
    • Loại bỏ nhiễu: Loại bỏ các nhiễu không mong muốn hoặc dữ liệu không chính xác, ví dụ như các mục không hợp lệ hoặc thông tin không liên quan.
    • Phân tích ngữ nghĩa: Sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích ngữ nghĩa của các mô tả sản phẩm hoặc đánh giá khách hàng. Điều này giúp DataStudio.vn hiểu rõ hơn về tính chất và phẩm chất của các sản phẩm.
    • Phân loại: Sử dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) để phân loại dữ liệu vào các nhóm tương ứng. Ví dụ, DataStudio.vn có thể phân loại sản phẩm vào các danh mục hoặc nhận dạng các nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng,….
    • Phát hiện ngoại lệ: Áp dụng các phương pháp phát hiện ngoại lệ để xác định các điểm dữ liệu bất thường hoặc không phù hợp. VD: Hành vi tang số số bán, tang lượt follow, tăng đánh giá bất thường, ….
  5. Phân tích dữ liệu: Khi đã lọc và chuẩn hóa dữ liệu, DataStudio.vn thực hiện các phân tích thống kê và khám phá dữ liệu để tìm hiểu thông tin hữu ích. DataStudio.vn có thể sử dụng các phương pháp như phân tích tương quan, clustering, hay mô hình dự đoán để tìm ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
  6. Hiển thị và trình bày kết quả: Cuối cùng, DataStudio.vn trình bày kết quả một cách trực quan và dễ hiểu. Sử dụng các đồ thị, biểu đồ, bảng, hay bản đồ để minh họa các kết quả và giải thích ý nghĩa của chúng. Đảm bảo rằng DataStudio.vn cung cấp giải thích rõ ràng và logic để người đọc có thể hiểu và áp dụng thông tin một cách dễ dàng.

 

Mẫu nghiên cứu dữ liệu:

Trong tháng 03/2024, dữ liệu thống kê từ 5 sàn thương mại điện tử cho thấy tổng giá trị giao dịch (GMV) vượt qua mức 24.000 tỷ đồng, với gần 250 triệu sản phẩm được bán ra, bao gồm hơn 9 triệu SKU và 265.000 cửa hàng bán hàng. Đây là một tập dữ liệu khổng lồ (Big Data) và để tận dụng hiệu quả, DataStudio đã tiến hành lọc ra những sản phẩm có doanh thu cao nhất trong từng ngành hàng trên các sàn thương mại. Kết quả này được sử dụng để tạo ra các báo cáo và công cụ phân tích dữ liệu, nhằm nâng cao hiệu suất và tốc độ xử lý dữ liệu, đồng thời đảm bảo kết quả chính xác phù hợp với từng đối tượng người dùng.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *