5 công cụ phần mềm phân tích dữ liệu bạn có thể học nhanh

Cho dù bạn là người mới làm quen với phân tích dữ liệu hay muốn thay đổi nghề nghiệp, bạn cần biết những công cụ tốt nhất mà bạn có thể chọn để nhanh chóng bắt đầu. Điều này đặc biệt đúng nếu bạn không muốn làm bẩn tay với mã hóa.

Bài viết này sẽ tập trung vào một số công cụ tuyệt vời cho người mới.

Tại sao Tìm hiểu Phân tích Dữ liệu?

Thị trường việc làm phân tích dữ liệu đã phát triển ồ ạt khi việc thu thập dữ liệu ngày càng phát triển. Việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đang trở thành một nhu cầu cần thiết đối với mọi công ty (và thậm chí một số cá nhân).

Tuy nhiên, công cụ phân tích dữ liệu mà bạn quyết định tìm hiểu lại quan trọng rất nhiều. Bạn không muốn học một thứ gì đó không có nhu cầu. Quan trọng nhất, tất cả phụ thuộc vào những gì bạn định làm với các công cụ phân tích dữ liệu mà bạn quyết định chọn. Như chúng ta đã thảo luận trước đây, phân tích dữ liệu có nhiều ứng dụng và quy trình .

Nếu bạn muốn sử dụng nó cho việc gì đó liên quan đến phân tích dữ liệu học thuật hoặc khảo sát, bạn có thể chọn các công cụ đơn giản không có giao diện phức tạp. Ví dụ trong số này là Minitab, SPSS và Stata. Đừng đánh giá thấp chúng --- những công cụ này cũng rất có giá trị.

Nhưng nếu bạn muốn đi sâu vào phân tích kinh doanh, bạn cũng có rất nhiều công cụ Business Intelligence để lựa chọn.

Do đó, những công cụ này thường được chia thành hai loại; Các công cụ Business Intelligence và các công cụ phân tích thống kê. Chúng ta hãy xem xét các ví dụ cho mỗi người trong số họ.

Công cụ Business Intelligence (BI)

Business Intelligence là một thuật ngữ rộng liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu để tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn và có thể hành động từ nó. Nó thường được sử dụng trong bối cảnh xu hướng và thay đổi trong hoạt động kinh doanh.

Các doanh nghiệp sử dụng BI để theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh, kiểm soát giá cả hàng hóa và phân tích các cụm thị trường để nghiên cứu hành vi của người tiêu dùng. Nó đã giúp các doanh nghiệp vừa, nhỏ và lớn cạnh tranh hơn.

Hãy xem xét ba trong số các công cụ Business Intelligence được sử dụng nhiều nhất mà bạn có thể dễ dàng chọn được, cùng với một số tính năng chính của chúng.

1. Microsoft Excel

Một số người lo sợ rằng Excel có thể bị loại bỏ cho các công cụ BI khác sau khi nó trở nên lỗi thời. Điều đó thậm chí không gần với sự thật. Excel đang có nhu cầu cao và sẽ tiếp tục như vậy miễn là BI còn tồn tại.

Kể từ khi ra mắt Microsoft Excel vào năm 1985, công cụ này tiếp tục mở rộng với mọi bản cập nhật Office lớn. Với một số công việc, bạn có thể đạt được hầu hết mọi thứ trong Excel.

Một trong những yếu tố chính mà các công ty cân nhắc trước khi tận dụng một công cụ BI là sự sẵn có của các chuyên gia cho nó. Và bởi vì Excel đã cũ như BI, nhiều người đã thành thạo nó và có thể giải quyết tất cả các loại vấn đề với nó.

Vì đây là một công cụ dễ chọn, nên cộng đồng dành cho Excel rất rộng lớn. Do tính đơn giản và giao diện thân thiện, rất nhiều công ty vẫn sử dụng Excel ngày nay. Nó cũng là một công cụ tương đối hợp lý.

Tất cả điều này có nghĩa là bạn có một cộng đồng Excel lớn để học hỏi.

Khả năng của Excel để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn , tạo ra những câu chuyện tuyệt vời thông qua các hình ảnh trực quan tuyệt vời và các tính năng tổng hợp nguồn RDBMS của nó là một số công dụng mà Excel cung cấp.

Và với Microsoft 365, Excel luôn nhận được các bản nâng cấp. Các bản cập nhật gần đây đã bao gồm các chức năng mới, kiểu dữ liệu, bố cục bảng tổng hợp, loại biểu đồ, v.v.

Excel là một ứng cử viên sáng giá vì dễ dàng đạt được trình độ hiểu biết nâng cao trong thời gian ngắn. Các kỹ năng với nó sẽ được sử dụng tốt ở hầu hết mọi nơi.

Để có một ví dụ thú vị về cách sử dụng Excel, hãy xem cách tìm ra dữ liệu âm nhạc lịch sử thú vị .

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là một công cụ BI có thể mở rộng được Microsoft phát hành vào năm 2014. Bản phát hành đầu tiên của Power BI đã được đưa vào Office 365 dưới dạng bổ trợ Microsoft Excel, cho đến khi nó không được dùng nữa và được phát hành như một công cụ BI độc lập vào năm 2015.

Power BI sử dụng các dịch vụ dựa trên đám mây với sự kết hợp của Power BI Desktop (bạn có thể tải xuống từ Microsoft PowerBI Desktop Store ) để phục vụ khách hàng của mình. Và mặc dù là một công cụ mới, nhưng sự phổ biến của nó giữa các công ty đã rất lớn. Nhiều công ty đã chuyển sang sử dụng Power BI cho các giải pháp theo hướng dữ liệu.

Một trong những lý do chính cho xu hướng ngày càng tăng này là tốc độ và hiệu quả của việc tạo thông tin chi tiết với Microsoft Power BI. Nó đi kèm với tự động hóa tốt hơn và các tính năng giúp việc sử dụng công cụ này trong phân tích kinh doanh dễ dàng hơn rất nhiều.

Power BI cung cấp một bảng điều khiển nơi bạn có thể theo dõi dữ liệu trong thời gian thực với tính năng trực quan hóa toàn diện. Ngoài ra, bạn có thể xem và chia sẻ các báo cáo của mình một cách dễ dàng. Power BI có thể truy cập được từ máy tính để bàn của bạn hoặc thông qua các dịch vụ đám mây dựa trên SaaS của nó.

Khi học Power BI, bạn có thể tập trung vào một hoặc hai khía cạnh của công cụ. Các lĩnh vực như lưu trữ dữ liệu, sắp xếp dữ liệu và kỹ thuật tính năng là một số chủ đề cụ thể mà bạn có thể trở thành người có thẩm quyền.

Ngoài những điều đó, học máy tự động là một tính năng tuyệt vời khác của Power BI được sử dụng để đào tạo và xác thực dữ liệu với các luồng dữ liệu.

Ngoài các công thức DAX đơn giản của Microsoft Power BI --- mà bạn có thể học khá nhanh --- nó có giao diện đơn giản dễ tương tác. Và đường cong học tập rất linh hoạt.

Đó là một công cụ giúp bạn tăng cơ hội tìm được việc làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nếu bạn giỏi nó. Đó là trường hợp đặc biệt nếu bạn đang có ý định thay đổi nghề nghiệp sang phân tích.

Microsoft cũng có một công cụ phân tích dữ liệu được gọi là Dynamics .

3. Tableau

Tableau nổi tiếng với các tính năng trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời của nó. Công cụ này được thành lập vào năm 2003, và kể từ khi phát hành chính thức lần đầu tiên vào năm 2013, mức độ phổ biến của nó đã tiếp tục gia tăng trong nhiều ngành công nghiệp.

Tableau có ba tùy chọn phần mềm chính: Tableau Desktop, Tableau Public và Tableau Reader. Ba lựa chọn này nằm trong chương trình học Tableau. Nhưng có sự khác biệt nhỏ giữa chúng.

Tableau Public là một công cụ BI mã nguồn mở cho phép bạn chia sẻ hình ảnh trực quan của mình trong thời gian thực thông qua một bảng điều khiển. Nó hoạt động với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm CSV, tệp Excel, tệp văn bản và Google Trang tính. Bạn có thể tải Tableau Public từ trang tải xuống Tableau Public .

Tuy nhiên, do bản chất mã nguồn mở của Tableau Public, không thể lưu cục bộ sổ làm việc của bạn.

Tableau Desktop là một công cụ BI dựa trên đăng ký dành cho các tổ chức hoặc cá nhân muốn phân tích tức thì và có thể truy cập dễ dàng. Bạn có thể chạy và lưu cục bộ sổ làm việc của mình và kết quả của bạn luôn có sẵn.

Mặt khác, Tableau Reader không phải là một tiện ích trực quan hóa. Đó là một công cụ chỉ đọc cho phép bạn gửi hình ảnh trực quan của mình cho người khác, người này có thể mở tác phẩm của bạn ở chế độ chỉ đọc.

Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia trong khía cạnh không gian địa lý của Business Intelligence, Tableau có thể là công cụ phù hợp để chọn. Một trong những tính năng có giá trị của công cụ này là trình bày dữ liệu địa lý độc đáo.

Đối với bất kỳ nền tảng Tableau nào bạn chọn, bạn có thể xem các cụm địa lý trên bản đồ và biểu đồ theo cách đơn giản hơn nhiều. Nó cũng là một công cụ có giá trị trong phân tích dữ liệu lớn.

Sự đơn giản của Tableau, nhu cầu về các chuyên gia Tableau có tay nghề cao trong các ngành công nghiệp và cộng đồng rộng lớn sẵn sàng giải quyết các vấn đề khác nhau của Tableau là đủ lý do để bạn chọn.

Công cụ phân tích thống kê

Các công cụ phân tích thống kê có giá trị hơn trong nghiên cứu học thuật. Tuy nhiên, điều này không làm cho chúng ít hữu ích hơn trong Business Intelligence; có một số chồng chéo giữa các mục đích sử dụng. Sự phân loại của chúng tôi về các công cụ này chủ yếu dựa trên mức độ phổ biến của chúng.

Hãy cùng xem qua một số công cụ phân tích nghiên cứu liên quan đến học thuật dưới đây.

4. SPSS

SPSS là tên viết tắt của Gói thống kê cho Khoa học xã hội. Phiên bản đầu tiên của nó được thực hiện vào năm 1968, khiến nó trở thành một trong những công cụ thống kê lâu đời nhất. Tuy nhiên, nó đã được IBM mua lại vào năm 2009.

SPSS có thể tiến xa đến mức nào với việc phân tích dữ liệu. Nhưng ít nhất, hiện tại, nó vẫn không thể thiếu trong nghiên cứu hàn lâm và khoa học xã hội. Đó là một gói kiểm tra thống kê có giá trị và khá dễ sử dụng.

Nó có một giao diện đơn giản, cho phép bất kỳ ai có thể làm chủ nó một cách nhanh chóng. Nếu siêng năng, bạn có thể học nó mà không cần giám sát.

Gói này hoạt động trên ba giao diện: Chế độ xem biến đổi nơi bạn có thể nhập dữ liệu của mình, Chế độ xem dữ liệu để xem đầu vào của bạn và Bảng kết quả hiển thị thống kê của bạn.

Mặc dù có thể không có nhiều cơ hội cho các chuyên gia SPSS trong lĩnh vực Kinh doanh, nhưng nhiều tổ chức phi chính phủ (NGO) cần những người có kỹ năng trong lĩnh vực này. Một số ngành công nghiệp vẫn sử dụng nó để phân tích dữ liệu thử nghiệm.

SPSS không hoạt động tốt với hình ảnh hóa. Nhưng nếu bạn thích phân tích dữ liệu khảo sát và thử nghiệm, SPSS có thể là một lựa chọn tuyệt vời.

5. Stata

Stata ra đời muộn hơn một chút so với SPSS; nó được phát hành lần đầu tiên vào năm 1985 bởi StataCorp. Đó là một gói thống kê ưu tiên sự đơn giản.

Stata có giao diện gần giống như SPSS, nhưng loại thống kê của bạn hoàn toàn khác với ứng dụng đó.

Hầu hết các tổ chức phi chính phủ thích thuê các chuyên gia Stata hoặc một nhà phân tích với sự kết hợp của kiến ​​thức về SPSS, Excel và Stata. Vì vậy, sử dụng công cụ này là một cách sử dụng thời gian tốt.

Stata có các cú pháp độc đáo, nhưng giao diện menu và các hộp thoại của nó rất hữu ích cho người mới bắt đầu. Các công cụ này khá dễ sử dụng và tương tác. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng việc nắm vững các cú pháp sẽ giúp bạn thành thạo hơn với công cụ này.

Không giống như SPSS, công cụ này hữu ích để trực quan hóa dữ liệu thử nghiệm và khảo sát. Đó là một trong những lý do nó được sử dụng phổ biến trong các tổ chức phi chính phủ.

Chỉ Học Các Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu là Đủ?

Các công cụ phân tích dữ liệu này là một khởi đầu tuyệt vời. Nhưng ngoài việc chỉ học các công cụ giúp phân tích dữ liệu nhanh hơn và dễ dàng hơn, còn cần phải nắm vững bản thân khoa học thống kê.

Hầu hết các công cụ này vẫn yêu cầu bạn biết cách đạt được những gì bạn muốn từ chúng. Bạn có thể làm điều này trước tiên bằng cách nắm vững tầm quan trọng của từng lệnh và menu trên một công cụ.