Phân tích dữ liệu là việc sử dụng data analyst tool để tiến hành thu thập, tìm kiếm và tiến hành phân tích với một nguồn thông tin hỗn độn. Nhờ sự hỗ trợ đắc lực của các loại công cụ này mà tạo được sức mạnh cho việc phân tích dữ liệu. Hiện nay có nhều nhà phát triển đang cố gắng phát triển nhiều công cụ cho việc phân tích dữ liệu. Mỗi loại công cụ sẽ có những ưu, nhược điểm khác nhau. Có cả những công cụ yêu cầu trả phí và những công cụ miễn phí. Cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây để chọn ra công cụ phù hợp.
Nội dung
1. Phân tích dữ liệu trong Excel
Có thể nói Excel không còn quá xa lạ với nhiều người. Đối với những người mới bắt đầu học data analyst thì đây là loại data analyst tool phù hợp để bắt đầu.
Excel là công cụ quen thuộc với nhiều người
Phân tích dữ liệu với excel có thể thực hiện những công việc sau:
- Giúp quản lý và xử lý dữ liệu trong công ty, văn phòng
- Phù hợp với việc phân tích thống kê dành cho học sinh hoặc nhân viên
- Tạo báo cáo phân tích dữ liệu, biểu đồ cho báo kinh doanh, công cụ trợ giúp dành cho data analyst
Excel hiện là công cụ phân tích dữ liệu cơ bản bản và được sử dụng phổ biến nhất. Có thể thực hiện phân tích ở nhiều ngành nghề khác nhau. Được trang bị các tính năng phân tích nâng cao nên thường người ta hay chọn excel là công cụ phân tích. Có thể bởi giao diện của nó gần gũi với nhiều người.
2. Công cụ Tableau
Bản chất của Tableau chính là PivotTable và PivotChart trong Excel. Được tích hợp thêm chức năng làm sạch dữ liệu và phân tích thông minh.
Đây là một công cụ thích hợp khi người dùng muốn phân tích và xử lý dữ liệu dưới dạng đồ họa. Có thể thực hiện nghiệp vụ phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và một cách trực quan nhất. Tableau là một công cụ thuộc giải pháp Bussiness Inteligent.
Tableau thích hợp phân tích dữ liệu dưới dạng đồ họa.
Sử dụng loại công cụ này có những ưu điểm như:
- Tương tác được nhiều dữ liệu từ Excel, Data Warehouse hay dữ liệu Web.
- Có thể cập nhật dữ liệu tương thích với thời gian thực.
- Phân tích dữ liệu dưới dạng biểu đồ tốt nhất thị trường.
- Có hệ thống xử lý Big Data.
3. Công cụ Power BI
Đây là công cụ được phát triển bởi nền tảng trong excel, sau này được tách ra thành một công cụ độc lập. Công cụ này sở hữu PowerPivot và ngôn ngữ DAX giúp chuyên viên có thể triển khai phân tích nâng cao và phức tạp.
Power BI là data analyst tool thực hiện phân tích nâng cao.
Chúng có những ưu điểm như sau:
- Có cả phiên bản miễn phí và phiên bản phải trả phí.
- Kết nối và chia sẻ dữ liệu được trực quan hóavới nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
- Cập nhật dữ liệu tương thích với thời gian thực.
- Tích hợp được với các data analyst tool khác.
4. Công cụ SAS
Được tạo ra với mục đích xử lý và phân tích số liệu thống kê chuyên dụng. Công cụ này có thể đưa vào Proc sql và thực hiện mọi câu hỏi Sql trên file dữ liệu.
Sử dụng data analyst tool mang lại những ưu điểm dưới đây:
- Công cụ dẫn đầu trong phân tích dữ liệu, phù hợp cho data manipulation.
- Có thể kết nối và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Thực hiện phân tích thống kê chuyên dụng
- Được sử dụng nhiều trong việc hồ sơ hóa khách hàng tiềm năng.
- Giúp dự đoán hành vi và tối ưu hóa giao tiếp.
5. Công cụ FineReport
FineReport có giao diện tương tác gần giống với excel.
là công cụ phân tích dữ liệu phù hợp cho các doanh nghiệp. Có giao diện tương tự Excel nên khiến người dùng dễ tiếp cận và sử dụng. Có tính năng hỗ trợ nhiều loại giao diện dashboard và một số thư viện trình cắm thêm tự phát triển.
FineReport là data analyst tool có những ưu điểm nổi trội như sau:
- Thao tác sử dụng đơn giản, phù hợp với doanh nghiệp.
- Tạo được nhiều loại báo cáo khác nhau nhằm tạo ra hệ thống phân tích dữ liệu.
- Khả năng kết nối trực tiếp đến nhiều nguồn dữ liệu.
- Hỗ trợ giao diện dashboard.
- Có phiên bản hoàn toàn miễn phí.
6. Phân tích dữ liệu với Lập trình R
Ngôn ngữ lập trình R là một platform-independent nên nó phù hợp với bất kỳ hệ điều hành nào. Đây là một data analyst tool phù hợp cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu.
Thích hợp với mô hình hóa dữ liệu.
Phân tích dữ liệu với lập trình R có những ưu điểm như:
- Được sử dụng trong việc mô hình hóa Dữ liệu.
- Có thể trình bày dữ liệu dưới nhiều dạng khác nhau.
- Sử dụng SAS về Data Capacity.
- Phù hợp phân tích dữ liệu trên nền tảng UNIX, Windows và MacOS.
- Đa dạng packages cho nhu cầu của người dùng.
7. Phân tích dữ liệu với Python
Ngôn ngữ lập trình Python là một ngôn ngữ lập trình scripting và dễ thực hiện. Đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm lập trình thì sử dụng ngôn ngữ python để phân tích dữ liệu giúp học nhanh chóng tiếp thu và thực hiện công việc hơn.
Phân tích dữ liệu với python rất dễ thực hiện, phù hợp với người mới bắt đầu.
Phân tích dữ liệu với python có những ưu điểm như sau:
- Được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở.
- Có những Machine learning tốt như: Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras.
- Thích hợp phân tích với nhiều nền tảng như SQL server, tập liệu MongoDB, JSON.
- Giúp xử lý dữ liệu dưới dạng văn bản.
Để tham khảo và làm quen với loại ngôn ngữ này và tiếp cận với data analyst tool thú vị này. Bạn có thể đăng ký khóa học python cơ bản của CodeGym Online.
Hoặc xem thêm các khóa học lập trình miễn phí cho người mới bắt đầu của CodeGym tại đây.
Sau đó, hãy nhanh tay đăng ký cho mình khóa học chuyên viên phân tích dữ liệu của CodeGym. Chỉ với 7-10 tháng đào tạo, bạn có thể có trong tay giấy chứng nhận về phân tích dữ liệu. Khóa học này là khóa học online và phù hợp cho người mới bắt đầu. Liên hệ với chúng tôi ngay để được tư vấn và hiểu thêm về các data analyst tool trong phân tích dữ liệu.
0 Lời bình