like98

Top 4 công cụ phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao

Mục lục

Các công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ nhiều trong việc xác định nhu cầu khách hàng và đề xuất các phương án kinh doanh hợp lý. Nếu bạn đang muốn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể bắt đầu với Excel, SPSS, Python và Power BI.

Công cụ phân tích dữ liệuCông cụ phân vùng dữ liệu

1. Công cụ phân tích dữ liệu Excel

Excel là một phần mềm quen thuộc và phổ biến nhất. Không chỉ phục vụ cho chuyên viên Phân tích dữ liệu mà cả nhân viên văn phòng đều cần có kỹ năng sử dụng Excel.

Để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, bước đầu tiên bạn phải học và thành thạo Excel. Microsoft Excel là công cụ tốt nhất để bạn có thể tìm hiểu các khái niệm trong phân tích dữ liệu mà không cần quan tâm đến nhiều mã.

Một số công cụ trong Excel: 

1.1. Công cụ trong Excel: Pivot Table

Pivot Table được thiết lập sẵn trong tất cả các phiên bản Excel bao gồm: 2007, 2010, 2013, 2016, 2019… Loại bảng này cho phép người dùng tổng hợp dữ liệu với dung lượng lớn và thực hiện chi tiết. Mục đích chính của Pivot Table là hỗ trợ bạn tương tác với dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.

Nhờ vào công cụ trên, bạn có thể thoải mái thu gọn dữ liệu để tạo ra các loại báo cáo, thống kê hàng hóa đo lường cho đến hàng tỷ lệ dữ liệu Excel có sẵn. Khác với báo cáo tĩnh thông thường, Pivot Table cung cấp chế độ xem và tương tác với dữ liệu mà không cần thao tác quá nhiều lần. Bạn có thể phân chia dữ liệu thành các danh mục, lọc dữ liệu, thậm chí cả biểu đồ vẽ.

Phân vùng dữ liệu bằng ExcelPhân vùng dữ liệu bằng Excel

1.2. Công cụ trong Excel: Slicer

Đây là công cụ lọc hữu ích giúp người dùng dễ dàng giao tiếp với Pivot Table thông qua các tính năng:

  • Thêm hoặc bớt các điều kiện bằng cách chọn hoặc bỏ chọn
  • Hỗ trợ các bảng tự động cập nhật lại dữ liệu theo điều kiện đã chọn
  • Cơ bản, Slicer trong Microsoft Excel được tạo bao gồm các thành phần sau: Tiêu đề chỉ liệt kê các phần, Nút bộ lọc không được chọn, Nút bộ lọc được chọn, Một nút Xóa bộ lọc xóa bộ lọc và Thanh cuộn.
  • Di chuyển điều khiển và chỉnh sửa lại kích thước đường viền

Lưu ý: Slicer được ra mắt từ phiên bản Excel 2010 trở lên. Trước khi sử dụng, bạn nên nâng cấp lên phiên bản phù hợp.

1.3. Công cụ trong Excel: Power Query

Công cụ phân tích dữ liệu Power Query giúp quá trình xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bằng ứng dụng Business Intelligence (kinh doanh thông minh). Bạn có thể sử dụng Power Query để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi và tổng hợp, đồng bộ hóa dữ liệu. 

Giao diện của Power Query thân thiện với người dùng, đồng thời tạo ra một số câu lệnh truy vấn cực kỳ tối ưu. Lợi ích trả lại hiệu quả:

+ Không cần sử dụng hàm vẫn kết nối dữ liệu từ nhiều tệp Excel một cách nhanh chóng.

+ Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như file Excel, file text, SQL cơ sở dữ liệu,…

+ Hợp nhất và đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu

2. Công cụ phần mềm phân tích dữ liệu SPSS

SPSS là một chương trình máy tính miễn phí phục vụ công tác phân tích thống kê với mục đích phân tích dữ liệu khoa học ứng dụng trong lĩnh vực khoa học xã hội. Không dừng lại ở đó, SPSS còn được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng.

Các chức năng chính của phần mềm SPSS: 

  • Nhập và làm sạch dữ liệu.
  • Xử lý các biến đổi và quản lý dữ liệu.
  • Tổng hợp dữ liệu và trình bày bên dưới các dạng bảng, đồ thị,…
  • Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn đạt kết quả.

Hiện SPSS này đã được ứng dụng trong xã hội và các trường đại học. Ứng dụng mạnh mẽ trong các ngành sau: 

  • Tâm lý học.
  • Điều tra xã hội học
  • Kinh doanh: Nghiên cứu hành vi mua sản phẩm, xu hướng tiếp nhận sản phẩm/dịch vụ, thái độ đối với sản phẩm…
  • Nghiên cứu lĩnh vực sinh học: Các ảnh hưởng của thuốc tới một nhóm bệnh lý, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến bệnh nào đó…
  • Nghiên cứu thị trường

3. Phần mềm phân tích dữ liệu Python

Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao với mục đích thiết lập trình đa dạng và hướng các đối tượng có cấu trúc dữ liệu cấp cao và hệ thống thư viện lớn. Công cụ phân tích dữ liệu Python hoạt động tốt trên mọi giai đoạn phân tích dữ liệu. Điển hình như Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa – trực quan hóa dữ liệu,..

Phân vùng dữ liệu bằng Python

Application Python to write code

Nếu bạn là người mới học lập trình hoặc bạn đang quan tâm đến công việc viết mã, sử dụng Python là ngôn ngữ lập trình dễ học nhất, hãy đọc và viết khá giống tiếng Anh đơn thuần. Với Python, bạn có thể làm tất cả: Từ những trò chơi kịch bản nhỏ đến điều khiển đèn LED và robot,…

Python là công cụ trong khoa học dữ liệu và AI

Các lĩnh vực mà bạn có thể áp dụng Python nhiều nhất là khoa học dữ liệu, AI và máy học. Ngoài ra, Python đi kèm với rất nhiều thư viện tích hợp cung cấp nhiều chức năng mà một nhà khoa học dữ liệu có thể cần. Các biến không giới hạn chế độ như NumPy, Pandas, matplotlib và SciPy cho toán học, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và hơn thế nữa.

4. Phần mềm phân tích dữ liệu Power BI

Power BI là một phần mềm của Microsoft, được sử dụng để xử lý các dữ liệu phức tạp thành báo cáo, đồ thị và thông tin trực quan dễ hiểu. Power BI cung cấp nhiều công cụ và tính năng giúp người dùng tạo báo cáo dữ liệu chất lượng cao với độ chính xác và khả năng truy xuất nhanh.

 

Power BI cung cấp tính năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm các tệp tin văn bản, các dịch vụ lưu trữ dữ liệu đám mây và các ứng dụng SaaS. Power BI cũng cung cấp tính năng AI để phân tích dữ liệu tự động và đưa ra các dự đoán. Ngoài ra, Power BI có thể tích hợp với các ứng dụng khác trong hệ thống sinh thái của Microsoft, chẳng hạn như Microsoft Excel, Microsoft Teams và SharePoint, giúp người dùng làm việc hiệu quả hơn và tăng cường tính liên kết giữa các ứng dụng application.

Phân vùng dữ liệu bằng Power BIPhân vùng dữ liệu bằng Power BI

Power BI hiện có 3 lựa chọn bản quyền: Power BI free (phiên bản miễn phí), Power BI Pro và Power BI Premium là phiên bản trả phí. Tuy nhiên, tính năng của bản miễn phí không hoàn thiện nhưng vẫn trả lời ứng dụng được yêu cầu sử dụng cá nhân. Sở hữu PowerPivot và ngôn ngữ DAX cho phép phát triển khai thác phân tích nâng cao, phức tạp tương tự như cách viết công thức trong Excel.

>> Xem thêm: 5 Lý Do Nên Tìm Hiểu Về Dữ Liệu Phân Tích

 

#CÁC TRUNG TÂM ĐỌC XUẤT

#Dữ liệu lớn

#Dữ liệuGiải pháp

———————

💎  𝐃𝐀𝐓𝐀𝐂𝐄𝐍𝐓𝐄𝐑𝐒  💎 

𝐆𝐈𝐀̉𝐈 𝐏𝐇𝐀́𝐏 𝐃𝐀𝐓𝐀 & 𝐌𝐀𝐑𝐊𝐄𝐓𝐈𝐍𝐆 𝐓𝐎̂̉𝐍𝐆 𝐓𝐇𝐂

———————

📌Địa chỉ: T5, Masteri Thảo Điền, Quận 2, Hồ Chí Minh

🌐Trang web: https://datacenters.vn/

📧Email: contact@datacenters.vn

  Hotline: 0911 043 693

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan
error: Content is protected !!