Các công cụ phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn trong thời kỳ số. Dự báo cho năm 2021 cho biết mỗi người dùng sẽ tạo ra 1.7 megabyte dữ liệu mới mỗi giây. Trong vòng một năm, thế giới sẽ tích lũy 44 nghìn tỷ gigabyte dữ liệu. Những dữ liệu thô này cần được phân tích để đưa ra các quyết định kinh doanh, tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh, nghiên cứu xu hướng của khách hàng và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
Mục lục nội dung:
Phân tích dữ liệu là gì?
Trước khi đi đến top 7 các công cụ phân tích dữ liệu, chúng ta cần làm rõ khái niệm về Data Analysis – phân tích dữ liệu là gì? Nói một cách ngắn gọn, phân tích dữ liệu là quá trình chọn lọc dữ liệu; rồi sau đó tìm kiếm, thu thập thông tin quan trọng và tổng hợp số liệu dựa trên số lượng lớn các thông tin hỗn độn.
Bạn có thể hiểu theo cách đơn giản, đây là quá trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có thể dùng được và đưa đến kết luận.
Quy trình phân tích dữ liệu giờ đây, được tự động hóa thành quy trình và thuật toán để chuyển từ số liệu thô thành dữ liệu dùng được.
Kỹ thuật phân tích giúp chúng ta tổng hợp dữ liệu và đưa đến kết luận cuối cùng. Thông tin này có thể sử dụng để tối ưu hóa các quy trình và tăng hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản lý toàn bộ hệ thống.
Top 7 các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả
1. Python
Nói đến các công cụ phân tích dữ liệu không thể không nhắc đến Python. Python ban đầu được thiết kế như một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng để phát triển phần mềm và web, sau đó được cải tiến cho khoa học dữ liệu. Python là ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất hiện nay.
- Nó là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và cung cấp một số lượng lớn các thư viện thân thiện cho bất kỳ khía cạnh nào của máy tính khoa học.
- Python là phần mềm mã nguồn mở và miễn phí, dễ học.
- Thư viện phân tích dữ liệu của Python Pandas dựa trên NumPy, là một trong những thư viện sớm nhất dành cho khoa học dữ liệu bằng Python.
Với Python Pandas, bạn có thể làm bất cứ điều gì! Người dùng có thể sử dụng khung dữ liệu để thực hiện thao tác dữ liệu nâng cao và phân tích số.
Pandas hỗ trợ nhiều định dạng tệp. Ví dụ: bạn có thể nhập dữ liệu từ bảng tính Excel vào bộ xử lý để phân tích chuỗi thời gian. (Theo định nghĩa, phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, tức là dữ liệu được thu thập tại các khoảng thời gian cụ thể)
Pandas là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu, tạo mặt nạ dữ liệu, hợp nhất, lập chỉ mục và nhóm dữ liệu, làm sạch dữ liệu, v.v.
Để tìm hiểu thêm về Gấu trúc, hãy xem hướng dẫn về Gấu trúc trong Python.
- Các thư viện khác, chẳng hạn như Scipy, Scikit-learning, StatsModels, được sử dụng để lập mô hình thống kê, thuật toán toán học, học máy và khai thác dữ liệu.
- Matplotlib, seaborn và vispy là các gói để trực quan hóa dữ liệu và phân tích đồ thị
- Python có sự hỗ trợ rộng rãi của cộng đồng nhà phát triển và là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất
- Các công ty hàng đầu sử dụng Python để phân tích dữ liệu bao gồm Spotify, Netflix, NASA, Google, CERN, v.v.
2. Tableau
Tableau là một trong các công cụ phân tích dữ liệu BI (Business Intelligence) được phát triển cho các nhà phân tích dữ liệu, nơi họ có thể hình dung, phân tích và hiểu dữ liệu của mình.
- Tableau không phải là phần mềm miễn phí, việc định giá dựa trên các nhu cầu dữ liệu khác nhau
- Tableau dễ học và dễ triển khai
- Tableau cung cấp phân tích nhanh; nó có thể khám phá bất kỳ loại dữ liệu-dữ liệu nào trên bảng tính, cơ sở dữ liệu, Hadoop và các dịch vụ đám mây
- Nó rất dễ sử dụng vì nó có chức năng kéo và thả mạnh mẽ mà bất kỳ ai có trực giác cũng có thể xử lý được. Trực quan hóa dữ liệu với bảng điều khiển thông minh có thể được chia sẻ trong vài giây. Các công ty hàng đầu sử dụng Tableau là Amazon, Citibank, Barclays Bank, LinkedIn, v.v.
3. R
R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và miễn phí với nhiều cải tiến dưới dạng các gói do người dùng viết.
- R có một đường cong học tập dốc và yêu cầu một lượng kiến thức mã hóa nhất định. Tuy nhiên, nó là một ngôn ngữ tuyệt vời về ngữ pháp và tính nhất quán.
- R là người chiến thắng trong EDA (theo định nghĩa trong thống kê, phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là một phương pháp phân tích một tập dữ liệu để tóm tắt các đặc điểm chính của nó, thường sử dụng phương pháp trực quan).
- Việc sử dụng các gói như plyr, dplyr và ngăn nắp có thể dễ dàng thực hiện thao tác dữ liệu trong R.
- R rất xuất sắc khi sử dụng các gói như ggplot, lattice, ggvis, v.v. để hiển thị và phân tích dữ liệu.
- R có một cộng đồng nhà phát triển lớn để cung cấp hỗ trợ.
R được sử dụng:
- Facebook-Được sử dụng để phân tích hành vi liên quan đến cập nhật trạng thái và ảnh hồ sơ.
- Google-Được sử dụng cho hiệu suất quảng cáo và dự báo kinh tế.
- Twitter-để trực quan hóa dữ liệu và phân cụm ngữ nghĩa
- Uber-để phân tích thống kê
4. SAS
SAS là một các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả nhất được sử dụng rộng rãi trong BI (Business Intelligence), quản lý dữ liệu và phân tích dự đoán.
- SAS là phần mềm độc quyền và các công ty cần phải trả tiền để sử dụng nó. Một phiên bản đại học miễn phí đã được đưa ra để sinh viên học và sử dụng SAS.
- SAS có GUI đơn giản nên rất dễ học; tuy nhiên, việc quen thuộc với kiến thức lập trình SAS là một lợi thế bổ sung khi sử dụng công cụ này.
- Bước DATA của SAS (bước dữ liệu là nơi dữ liệu được tạo, nhập, sửa đổi, hợp nhất hoặc tính toán) góp phần vào việc xử lý và thao tác dữ liệu không hiệu quả. Quá trình phân tích dữ liệu SAS được thể hiện trong hình:
Quy trình phân tích dữ liệu của SAS:
- Phần mềm phân tích trực quan của SAS là một công cụ mạnh mẽ cho các bảng điều khiển tương tác, báo cáo, BI, phân tích tự phục vụ, phân tích văn bản và trực quan hóa thông minh.
- SAS được sử dụng rộng rãi trong ngành dược phẩm, BI và dự báo thời tiết.
- Vì SAS là một dịch vụ trả phí, nó có bộ phận hỗ trợ khách hàng 24X7 để giúp bạn giải quyết các mối quan tâm của mình.
- Google, Facebook, Netflix, Twitter là số ít các công ty sử dụng SAS.
- SAS được sử dụng cho các báo cáo nghiên cứu lâm sàng của Novartis và Covance, Citibank, Apple, Deloitte và nhiều hơn nữa sử dụng SAS để phân tích dự đoán
5. Excel
Excel là một bảng tính, một trong các công cụ phân tích dữ liệu đơn giản và mạnh mẽ.
- Excel không miễn phí, nó là một phần của chương trình “bộ” Microsoft Office.
- Excel không yêu cầu giao diện người dùng để nhập dữ liệu; bạn có thể bắt đầu ngay lập tức.
- Người dùng dễ dàng tải và cài đặt Excel, được sử dụng rộng rãi và dễ học và bắt đầu phân tích dữ liệu
- Thư viện công cụ phân tích dữ liệu trong Excel cung cấp nhiều tùy chọn để thực hiện phân tích thống kê dữ liệu. Các biểu đồ và đồ thị trong Excel cung cấp cách diễn giải và hình dung rõ ràng về dữ liệu của bạn, giúp đưa ra quyết định vì chúng dễ hiểu.
Chức năng thư viện công cụ phân tích cần được kích hoạt và cấu hình trong Excel, như thể hiện trong hình.
Sau khi thiết lập thư viện công cụ, bạn sẽ thấy danh sách các công cụ. Bạn có thể chọn các công cụ dựa trên mục tiêu của mình và thông tin bạn muốn phân tích.
Excel được sử dụng bởi hơn 750 triệu người dùng trên toàn thế giới.
6. Power BI
Power BI là một giải pháp phân tích kinh doanh mạnh mẽ khác của Microsoft.
- Có ba phiên bản Power BI-Desktop, Professional và Premium. Phiên bản dành cho máy tính để bàn là miễn phí cho người dùng; tuy nhiên, Pro và Premium là các phiên bản có giá.
- Người dùng có thể trực quan hóa dữ liệu được kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và chia sẻ kết quả trong toàn tổ chức.
- Với Power BI, người dùng có thể biến dữ liệu thành hiện thực với các báo cáo và trang tổng quan theo thời gian thực.
- Power BI tích hợp với các công cụ khác, bao gồm Microsoft Excel, vì vậy bạn có thể bắt đầu nhanh chóng và làm việc liền mạch với các giải pháp hiện có.
- Gartner cho biết-Microsoft là công ty dẫn đầu trong Magic Quadrant cho các nền tảng phân tích và kinh doanh thông minh
- Các công ty hàng đầu sử dụng Power BI là Nestle, Tenneco, Ecolab, v.v.
7. Công nghệ GIS
Top các công cụ phân tích dữ liệu không thể kể đến công nghệ GIS. Hệ thống thông tin địa lý GIS (Geographic Information System) ra đời vào thập kỷ 70 và ngày càng phát triển mạnh mẽ trên nền tảng của tiến bộ công nghệ máy tính, đồ họa máy tính, phân tích dữ liệu không gian và quản lý dữ liệu. Trong những năm gần đây, công nghệ này đã có những phát triển nhảy vọt và trở thành một công cụ hữu hiệu trong công tác quản lý xử lý dữ liệu.
GIS khác với các hệ đồ họa máy tính đơn thuần khác bởi GIS gắn liền với thế giới thực và tự nhiên hóa trong cách phân tích dữ liệu của hệ thống. Từ các thông tin bản đồ và thông tin thuộc tính cần được lưu trữ như: Quản trị dữ liệu, bản đồ học, trắc địa, viễn thám hay hệ thống điện… có thể dễ dàng tạo được các lớp bản đồ và các báo cáo cung cấp một sự nhìn nhận có hệ thống và tổng thể nhằm thu nhận và quản lý thông tin vị trí có hiệu quả đối với các chuyên ngành khác nhau.
Mang đến nhiều lợi ích trong cuộc sống, ngày nay GIS được ứng dụng vào tất cả các lĩnh vực trong cuộc sống hằng ngày và tất cả các lĩnh vực như: khai thác và đánh bắt thủy hải sản, nông nghiệp, lâm nghiệp, quy hoạch đô thị, quản lý hành chính, thủy văn, mạng lưới cấp nước – điện – mạng viễn thông…
Kết luận
Trên đây là top 7 các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả nhất được nhiều chuyên gia và người dùng đánh giá cao. Tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng mà các doanh nghiệp có thể lựa chọn công cụ phần mềm phân tích dữ liệu phù hợp.
Doanh nghiệp tham khảo thêm các nội dung
Bản đồ trong nhà là gì? Hướng dẫn người dùng trải nghiệm tối đa công dụng của Indoor Map
Công nghệ GIS là gì và những thành phần tạo nên công nghệ GIS
Công nghệ định vị bên trong nhà được hoạt động như thế nào?
Phân tích biến đổi khí hậu bằng công nghệ GIS
Quan trắc môi trường và vai trò không thể thiếu của GIS
Tiếp cận công nghệ 4.0 trong nông nghiệp giúp tối đa hóa sản lượng như thế nào?
Thông tin liên hệ
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ EK
Hotline: 091 276 5656
Email: marketing@ekgis.com.vn
Website: https://ekgis.com.vn/
Fanpage: https://www.facebook.com/eKGIS
Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCragwOZIZSGDovZ6FBhGyPQ/featured
Văn phòng Hà Nội: Khu văn phòng tầng 3, toà nhà CT1, Khu nhà ở Bộ Công An, đường Phạm Văn Đồng, phường Cổ Nhuế 2, quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Văn Phòng HCM: Tầng 6 Tòa nhà Parami, 140 Bạch Đằng, P.2, Q. Tân Bình, TP. HCM
