Hướng dẫn các công cụ data analysis năm 2024
Ngành Phân tích Dữ liệu đang là một trong những nghề Hot nhất và đang phát triển nhanh trên toàn thế giới. Theo phát triển, đang có rất nhiều công cụ dành cho việc Phân tích Dữ liệu – cả trả tiền và miễn phí. các công cụ đều ưu điểm, sức mạnh khác nhau và để lựa chọn ra công cụ tốt nhất là không hề đơn giản. Show
Bài viết này của A1digihub sẽ giúp bạn chọn ra 10 công cụ tốt nhất dựa trên lượng người dùng và độ phổ biến. Nhưng trước khi đi đến với 10 công cụ này. Bạn cần hiểu rõ lý do vì sao phân tích dữ liệu lại ngày càng phát triển trong kinh doanh như vậy. Phân tích dữ liệu là gì?Trước tiên, 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. Đọc thêm: Dữ liệu là gì? 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. Thực tế về khả năng ứng dụng dữ liệuTrở lại thị trường Marketing & Sale tại Việt Nam trong mấy năm qua, một mặt thổi phồng quá mức về Big Data, Machine Learning (trong khi ứng dụng trong thực tế rất hạn chế), một mặt bị chán nản bởi nạn mua bán thông tin (rồi spam sms, email, messenger tràn lan)….Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Data Analytics rất thành công và tạo ra tăng trưởng vượt bậc. Ví dụ: The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch tại quán, app, đặt hàng online… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. Ví dụ sáng nay, Bình Thạnh âm u như sắp đổ mưa thì sẽ cần code gì cho thật “chill” và push tới nhóm nào trên app để ra được lượng đặt hàng tốt nhất. Việc đó dĩ nhiên không thể tự ngồi đoán bằng cơm. The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tất cả khách hàng bằng cách thu thập dữ liệu giao dịch… từ đó đưa ra các chiến dịch marketing/sale cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng sản phẩm và từng thời điểm. Để có thể thu thập dữ liệu đầy đủ và ứng dụng dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu khách hàng mạnh mẽ như CDP (Customer Data Platform). Vì sao bạn nên hiểu về phân tích dữ liệu?Đây là thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích khác nhau. Bất kỳ thông tin nào cũng cần kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và sử dụng để cải thiện kết quả kinh doanh. Ví dụ: Các xí nghiệp sản xuất thường phải dùng cách phân tích thủ công để kiểm tra các hoạt động của một dây chuyền sản xuất;
Thì giờ đây các dữ liệu sẽ được công cụ phân tích làm toàn bộ, từ việc thống kê đến lên kế hoạch tiếp theo. Tóm lại, quá trình phân tích luôn cần đến cho dù bạn đang làm lĩnh vực gì. Đặc điểm chung bạn phải tuân thủ theo các bước: Bước đầu tiên:
Bước thứ hai:Là quá trình thu thập dữ liệu. Bạn có thể được thực hiện bước này từ nhiều nguồn khác nhau như:
Sau khi dữ liệu được thu thập, bạn phải tổ chức để tổng hợp và phân tích. Thực hiện trên một bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê. Bước cuối cùng:Kiểm tra lại toàn bộ số liệu đã được phân tích. Điều này có nghĩa là nó được kiểm tra và đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi không đầy đủ. Bước này giúp bạn sửa lại lỗi trước khi đi đến bước phân tích cuối cùng và ra quyết định. Các loại số liệu cần phân tíchDữ liệu phân tích được chia thành bốn loại cơ bản sau:
Bạn có nên áp dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh?Một số lĩnh vực đã áp dụng phân tích dữ liệu bao gồm ngành bán hàng, du lịch và khách sạn, bất động sản… nơi công việc chồng chéo mà không thể tổng hợp và xử lý nhanh chóng. Thu thập dữ liệu khách hàng và tìm ra vấn đề để từ đó tìm ra cách khắc phục và đưa đến kết luận cuối cùng. Các nhà bán lẻ thu thập và phân tích giúp họ xu hướng thị trường, giới thiệu sản phẩm và đề ra các chiến dịch mới tăng trưởng lợi nhuận. Ngày nay với sự phát triển của công nghệ, nhiều công cụ tối ưu đã được ra đời, tích hợp thu thập, phân tích và hợp nhất dữ liệu để thực hiện các chiến dịch marketing cá nhân hoá hiệu quả, đảm bảo dữ liệu đồng nhất, trong đó không thể không nhắc đến nền tảng dữ liệu khách hàng CDP (Customer Data Platform) Top 10 công cụ tốt nhất cho nhà phân tích Dữ liệuTop 10 công cụ phân tích dữ liệu1️. Lập trình RLập trình R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Nó là một ngôn ngữ lập trình và bạn hoàn toàn có thể phân tích dữ liệu với R. Ngôn ngữ R là một platform-independent do đó chúng ta có thể sử dụng nó cho bất kỳ hệ điều hành nào. Việc cài đặt R cũng miễn phí vì thế chúng ta có thể sử dụng mà không cần phải mua bản quyền. Ngôn ngữ lâp trình R – lựa chọn của các nhà phân tích dữ liệuƯU ĐIỂM:
2. TableauTableau là công cụ thực hiện các nghiệp vụ phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người. Đối với các phòng ban nghiệp vụ, để sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động kinh doanh phải cần một môi trường có thể phân tích và xử lý dưới dạng đồ họa Tuy nhiên nhiều trường hợp, để làm được điều đó thì cần phải có kỹ năng và kiến thức lập trình, nên có rất nhiều yêu cầu phân tích, report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban chuyên môn . Các yêu cầu đó dù có được gửi sớm đi chăng nữa cũng không thể thực hiện phân tích được thực hiện ngay vì còn liên quan đến vấn đề nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các hoạt động (quyết định) kinh doanh. Mặt khác, Nếu chỉ report bằng excel dựa trên các ký tự và con số thì sẽ rất khó để đưa ra cái nhìn trực quan. Hiện tại thì có rất nhiều tool phân tích dữ liệu được gọi là giải pháp BI (Business Intelligence). Trong đó Tableau là một công cụ BI được nhiều người trong và ngoài nước Nhật sử dụng. Công cụ TableauƯU ĐIỂM:
Nguồn Dữ liệu cần phải được xử lý để có thể sử dụng hết sức mạnh của Tableau. 3. PythonPython là một ngôn ngữ lập trình scripting phổ biến và hết sức thú vị. Nó không phải ngôn ngữ có tốc độ thực thi nhanh như Assembly, C, C++… Nó được chọn làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên để dạy cho những người chưa biết lập trình hoặc thanh thiếu niên. Google, Microsoft, và nhiều tập đoàn, công ty tin học sử dụng để vận hành hệ thống dịch vụ của mình. Các nhà nghiên cứu khóa học, nhà phân tích dữ liệu lớn cũng thích sử dụng Python cho công việc của mình, vì nó được việc, không màu mè, học nhanh, dùng luôn. Ứng dụng Python – Ứng dụng thú vị nhấtƯU ĐIỂM
4. SASĐây là một trong những bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới. SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể. SAS cũng đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực hiện mọi câu hỏi Sql (Structured query language) trên file dữ liệu. Công cụ phân tích số liệu SASƯU ĐIỂM
5️. ExcelExcel nằm trong bộ công cụ văn phòng Microsoft Office gồm nhiều phần mềm hỗ trợ viết văn bản, thuyết trình, quản lý email hay bảng tính như Excel. Phần mềm này giúp tạo ra các bảng tính, cùng các tính năng, công cụ hỗ trợ người dùng tính toán dữ liệu nhanh, chính xác với số lượng hàng triệu ô tính. Excel – Phần mềm tính toán phổ biến nhất trên thế giớiĐiểm quan trọng:
6. RapidMinerRapidminer được biết đến là mã nguồn mở, áp dụng trên môi trường Machine learning và Data mining và sử dụng ngôn ngữ lập trình Java. Được sử dụng theo mô hình Client/Server với máy chủ là on-premise hoặc public cloud / private cloud. Các nhà nghiên cứu thị trường, các công ty lớn thường áp dụng RapidMiner vào công việc, vì nó tiện dụng, dễ dùng, không cần biết đến đầu ra Output mà có thể cho ra khuôn mẫu theo thẻ Label hoặc Target. Công cụ RapidMinerĐiểm quan trọng:
7. KNIMEKNIME được biết đến là phần mềm chuyên cung cấp các tính năng phân tích, khai thác dữ liệu và tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định theo giao diện chuyên nghiệp, trực quan hóa. Công cụ này hỗ trợ hơn +1000 module và khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, hình ảnh, tài liệu, v.v. Bên cạnh đó KNIME còn hỗ trợ khả năng tổng hợp dữ liệu và trình bày phân tích dưới các dạng bảng biểu, đồ thị, bản đồ. ƯU ĐIỂM:
8. OrangeOrange là công cụ sử dụng mã nguồn mở. Giúp tổng hợp và đem lại cái nhìn trực quan hóa dữ liệu. Hỗ trợ tạo ra những dashboard có biểu đồ, đồ thị… giúp người mới có thể dễ dàng sử dụng. Ngoài ra, có thêm nhiều tiện ích mở rộng khác. ƯU ĐIỂM:
9. OpenRefineOpenRefine là chương trình chạy trên nền tảng Java: đây là ứng dụng máy tính sử dụng trình duyệt website của bạn và làm việc trên giao diện đồ họa. Bạn không cần sửa đổi tập dữ liệu gốc. Tất cả hành động đều dễ dàng được đảo ngược trong OpenRefine và bạn có thể nắm bắt hành động của mình. Ngoài ra, còn có chức năng chia sẻ tài liệu này với ấn phẩm dưới dạng tài liệu bổ sung. Bạn có thể quay lại dự án để chọn nơi bạn rời đi hoặc xuất dữ liệu sang một tệp mới. Tổng hợp dữ liệu cùng RefineƯU ĐIỂM:
10. LookerLooker là ứng dụng phân tích dữ liệu, chuyên cung cấp các chức năng quản lý dữ liệu cho các doanh nghiệp F&B. Với nó, họ có thể truy cập trực tiếp trên website một cách dễ dàng để nhận được thông tin chi tiết và thời gian thực về hoạt động của mình thông qua phân tích dữ liệu. Looker giúp tất cả công ty sử dụng và phân tích dữ liệu để từ đó đưa ra quyết định về hoạt động kinh doanh đi đúng hướng. Công cụ LookerƯU ĐIỂM:
Tóm lạiMong rằng bài viết sẽ giúp bạn hiểu thêm về các công cụ phân tích dữ liệu. Ngày nay với sự phát triển của công nghệ, nhiều công cụ tối ưu đã được ra đời, tích hợp thu thập, phân tích và hợp nhất dữ liệu để thực hiện các chiến dịch marketing cá nhân hoá hiệu quả, trong đó không thể không nhắc đến nền tảng dữ liệu khách hàng CDP (Customer Data Platform) Ngoài ra nếu bạn muốn nhận những bản tin về data analytics, case study, sale hay marketing qua email, hãy đăng ký nhận các bản tin mới nhất tại A1 qua form đăng ký. Bạn có thể quan tâm:
Với mục tiêu đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt Nam trong hành trình chuyển đổi số và ứng dụng dữ liệu để gia tăng trải nghiệm khách hàng, A1 xin giới thiệu dịch vụ tư vấn và triển khai hệ thống nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform, viết tắt là CDP) ANTSOMI CDP 365. Giải pháp này giúp doanh nghiệp thu thập, hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nơi, cung cấp chân dung khách hàng 360 độ toàn diện, giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng và xây dựng trải nghiệm khách hàng tốt nhất, kích thích sự tăng trưởng bền vững của doanh nghiệp. |