5 kỹ thuật cốt lõi khai thác dữ liệu thời gian hiệu quả

1. Trend Analysis (daily / weekly / monthly trends)

• Định nghĩa: Là phương pháp trực quan hóa dữ liệu theo thời gian bằng các điểm dữ liệu nối liền nhau trên trục thời gian.
• Mục đích: Theo dõi xu hướng biến động theo thời gian (ngày, tuần, tháng).
• Phương pháp:
  • Trục X: Biểu diễn chuỗi thời gian (ngày, tuần, tháng, …).
  • Trục Y: Thể hiện giá trị cần theo dõi (doanh thu, số đơn, traffic, …).
  • Các đường: Biểu diễn nhiều chuỗi dữ liệu để so sánh nhóm, phân khúc hoặc chiến dịch trong cùng một khoảng thời gian.
• Ứng dụng: Biểu đồ thể hiện sự khác biệt xu hướng tăng giảm trong số lượng giữa nhóm khách hàng trung thành và nhóm khách hàng không trung thành qua 12 tháng.

2. Moving Average

• Định nghĩa: Là kỹ thuật tính trung bình của một nhóm dữ liệu trong khoảng thời gian trượt cố định (ví dụ: 7 ngày, 30 ngày) để làm mượt dữ liệu gốc.
• Mục đích: Loại bỏ nhiễu ngắn hạn, làm mượt dữ liệu để nhìn rõ xu hướng tổng thể.
• Phương pháp:
  • Tính giá trị trung bình của dữ liệu trong một khoảng thời gian “trượt” — ví dụ: 7 ngày, 14 ngày hoặc 30 ngày.
  • Có thể áp dụng SMA (Simple Moving Average), WMA (Weighted Moving Average) hoặc EMA (Exponential Moving Average).
• Ứng dụng: Biểu đồ thể hiện rõ hơn xu hướng tăng dần của doanh số hàng ngày khi áp dụng đường trung bình trượt 7 ngày để làm mượt dữ liệu.

3. Period – over – period comparison (WoW, MoM, YoY)

• Định nghĩa: Là kỹ thuật so sánh giá trị của một chỉ số ở hai giai đoạn tương ứng, chẳng hạn tuần này với tuần trước, tháng này với tháng trước hoặc cùng kỳ năm ngoái.
• Mục đích: Đánh giá đo lường tăng trưởng, biến động hoặc hiệu quả giữa hai khoảng thời gian tương ứng.
• Phương pháp:
  • So sánh phần trăm thay đổi giữa hai kỳ tương đồng (tuần này – tuần trước, tháng này – tháng trước, hoặc cùng kỳ năm ngoái).
  • Thường được biểu diễn qua KPI card, bar chart hoặc waterfall chart kèm tỷ lệ tăng/giảm màu sắc để nhấn mạnh thay đổi.
• Ứng dụng: Biểu đồ minh họa tốc độ tăng trưởng doanh thu theo năm (YoY), cùng các góc nhìn so sánh theo tháng (MoM) và tuần (WoW) để thấy rõ biến động ngắn hạn và dài hạn.

4. Time-series decomposition

• Định nghĩa: Là phương pháp tách dữ liệu thời gian thành ba thành phần chính: trend (xu hướng dài hạn) – seasonality (mùa vụ, chu kỳ) – residual (nhiễu, biến động ngẫu nhiên).
• Mục đích: Hiểu rõ cấu trúc và các yếu tố chi phối của dữ liệu.
• Phương pháp: Sử dụng mô hình decomposition cộng (additive) hoặc nhân (multiplicative).
  • Additive phù hợp khi biên độ biến động ổn định.
  • Multiplicative dùng khi dao động tăng theo quy mô.
• Ứng dụng: Biểu đồ thể hiện quá trình tách chuỗi thời gian gốc thành ba thành phần, giúp dễ dàng xác định doanh số giảm là do xu hướng thật sự, hay chỉ là do mùa vụ/ngẫu nhiên tạm thời.

5. Forecasting

• Định nghĩa: Là kỹ thuật dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Mục đích: Ước lượng xu hướng hoặc nhu cầu tương lai để hỗ trợ ra quyết định.
• Phương pháp: Áp dụng các mô hình thống kê hoặc học máy như ARIMA, Prophet, hoặc LSTM để dự báo xu hướng, mùa vụ và biến động ngẫu nhiên.
• Ứng dụng: Biểu đồ thể hiện xu hướng doanh thu thực tế trong quá khứ và phần dự báo cho giai đoạn tương lai cùng dải tin cậy thể hiện mức độ bất định.