Close

Công cụ Phân tích dữ liệu (DATA ANALYTICS TOOLS)


25/04/2022
Dữ liệu đóng vai trò then chốt (data is king) trong sự phát triển của bất kỳ tổ chức nào, bởi vậy, việc phân tích dữ liệu trở nên rất quan trọng, số lượng công cụ hỗ trợ (Data Analytics Tools) theo đó cũng tăng nhanh.

Không ít người khi làm quen với lĩnh vực này băn khoăn về việc lựa chọn công cụ phù hợp để ứng dụng và tổ chức/công việc của mình. QNET xin  tổng hợp và chia sẻ tới quý vị 6 công cụ được các công ty sử dụng hiệu quả và người dùng đánh giá cao, mong sẽ hữu ích cho mọi người.
❇️1. Excel
Sở hữu vô số tính năng mạnh mẽ như tạo biểu mẫu, PivotTable, VBA,…. Hệ thống của Excel thực sự quá lớn để bất kì công cụ nào vượt qua được, đảm bảo cho tất cả người dùng có thể phân tích dữ liệu theo nhu cầu của họ.
Tuy nhiên, một số người thành thạo ngôn ngữ lập trình cho rằng Excel không thực sự hữu dụng vì không có khả năng xử lý dữ liệu lớn. Dù vậy, đối với dữ liệu hằng ngày, Excel hoàn toàn đáp ứng tốt và với sự hỗ trợ từ plugin nó có thể xử lý hàng triệu dữ liệu.
Tóm lại, với các tính năng và số lượng người dùng khổng lồ của mình, Excel là công cụ đầu tiên mà bạn nên lựa chọn khi bắt đầu học phân tích dữ liệu.
❇️2. BI Tools
Business Intelligence Tools (BI Tools) được sinh ra cho ngành phân tích dữ liệu, mục đích của các công cụ này là để rút ngắn thời gian từ dữ liệu đến đưa ra quyết định và sử dụng dữ liệu để tác động đến các quyết định. Excel không được tạo ra cho mục đích này, dù có thể làm mọi việc song Excel không thực sự hỗ trợ các chức năng phân tích dữ liệu.
❎2.1. Tableau
Bản chất cốt lõi của Tableau chính là PivotTable và PivotChart của Excel. Có thể nói, Tableau có nhận thức rất sâu sắc về tính năng này của Excel, đi đầu trong thị trường BI và mang đến giá trị cốt lõi.
Tableau được đánh giá cao trong khả năng trực quan dữ liệu từ thiết kế, màu sắc đến giao diện người dùng. Đội ngũ phát triển của Tableau không ngừng mang đến nhiều khóa học nghiên cứu về loại biểu đồ được người dùng yêu thích và cách cung cấp những trải nghiệm tuyệt vời về hoạt động và tầm nhìn. Ngoài ra, chức năng làm sạch dữ liệu và phân tích thông minh được thêm vào là một lợi thế trong quy trình phát triển của phần mềm này.
❎2.2. Power BI
Ưu điểm của Power BI nằm ở mô hình kinh doanh và khả năng phân tích dữ liệu. Trước đây, nó là plugin cho Power BI và sự phát triển của nó không thật sự lý tưởng. Vì thế, nó tách ra khỏi Excel và được phát triển trở thành một công cụ BI. Dù đến với thị trường BI muộn hơn nhưng phần mềm này liên tục được cập nhật mỗi tháng và nhanh chóng bắt kịp các đối thủ khác.
❎2.3. FineReport
Điều khiến FineReport độc đáo là phân tích dữ liệu tự phục vụ rất phù hợp với người dùng doanh nghiệp. Bằng thao tác kéo thả đơn giản, cho phép xây dựng, thiết kế nhiều loại báo cáo khác nhau để tạo ra hệ thống phân tích quyết định dữ liệu.
Khả năng kết nối trực tiếp đến mọi loại cơ sở dữ liệu, rất tiện lợi để tùy chỉnh các phong cách khác nhau cho báo cáo tuần, tháng, năm…. Định dạng tương tự giao diện Excel với các tính năng như tạo báo cáo, gán quyền, quản lý báo cáo, nhập dữ liệu….
Tính năng trực quan dữ liệu của FineReport cũng rất đáng chú ý, hỗ trợ nhiều loại giao diện dashboard và một số thư viện trình cắm thêm tự phát triển. Về giá thành, phiên bản cá nhân hoàn toàn miễn phí với tất cả tính năng.
❇️3. R và Python
Mặc dù các phần mềm như Excel hay BI Tools được tạo ra cho công việc phân tích dữ liệu. Nhưng nếu có một tính năng mà phần mềm không hỗ trợ hoặc phát triển, ngay lập tức, vấn đề trở nên phức tạp.
Ngôn ngữ lập trình chính là cứu cánh, cực kì mạnh mẽ và linh hoạt. Bạn có thể tạo ra bất kì thứ gì mà bạn muốn, R và Python là công cụ không thể thiếu cho các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists). Từ góc độ chuyên môn, ngôn ngữ lập trình thật sự mạnh hơn các công cụ BI và Excel.
❎3.1. Phân tích thống kê chuyên nghiệp
R là ngôn ngữ tốt nhất để phân tích thống kê như phân phối, sử dụng thuật toán để phân loại các cụm và phân tích hồi quy. Một số câu hỏi yêu cầu việc sử dụng dữ liệu như kinh nghiệm mà R có thể giúp bạn giải quyết: phân phối dữ liệu là phân phối bình thường hay tam giác hay một loại nào khác? Độ lớn ảnh hưởng của các tham số đến kết quả? Phân tích mô phỏng giả thuyết, nếu một tham số nhất định thay đổi, nó sẽ mang lại bao nhiêu tác động?.
❎3.2. Phân tích dự đoán cá nhân
Bạn muốn dự đoán hành vi của người tiêu dùng? Họ sẽ ở lại trong cửa hàng bao lâu? Họ sẽ chi bao nhiêu tiền? Bạn có thể tìm hiểu trạng thái tín dụng cá nhân của khách hàng và thực hiện một khoản vay dựa trên hồ sơ tiêu dùng trực tuyến của họ. Hoặc bạn có thể đẩy các mục khác dựa trên lịch sử duyệt web của họ. Điều này liên quan đến các khái niệm phổ biến hiện nay về học máy và trí tuệ nhân tạo.
( Nguồn tham khảo từ Data Analyst - FanRuan Data Instiute)
Bình luận của bạn