Phân tích dữ liệu? Top 10 công cụ tốt nhất cho Nhà Phân tích Dữ liệu

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.

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 hoàn toàn có thể hiểu theo cách đơn thuần, đây là quy trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu hoàn toàn có thể dùng được và đưa đến Tóm lại .
Quy trình phân tích dữ liệu giờ đây, được tự động hóa thành quy trình tiến độ và thuật toán để chuyển từ số liệu thô thành dữ liệu dùng được .
Kỹ thuật phân tích giúp tất cả chúng ta tổng hợp dữ liệu và đưa đến Kết luận ở đầu cuối. tin tức này hoàn toàn có thể sử dụng để tối ưu hóa những quá trình và tăng hiệu suất cao toàn diện và tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản trị hàng loạt mạng lưới hệ thống .

Thực tế về khả năng ứng dụng dữ liệu

Trở lại thị trường Marketing và Sale tại Nước Ta trong mấy năm qua, một mặt thổi phồng quá mức về Big Data, Machine Learning ( trong khi ứng dụng trong thực tiễn rất hạn chế ), một mặt bị chán nản bởi nạn mua và bán thông tin ( rồi spam sms, email, messenger tràn ngập ) …. Tuy nhiên có nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Data Analytics rất thành công xuất sắc và tạo ra tăng trưởng vượt bậc. Ví dụ :
The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của tổng thể người mua bằng cách thu thập dữ liệu thanh toán giao dịch tại quán, app, đặt hàng trực tuyến … từ đó đưa ra những chiến dịch marketing / marketing cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng mẫu sản phẩm và từng thời gian. Ví dụ sáng nay, Quận 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 đương nhiên không hề tự ngồi đoán bằng cơm .

The Coffee House hiểu rất rõ hành vi của toàn bộ người mua bằng cách thu thập dữ liệu thanh toán giao dịch … từ đó đưa ra những chiến dịch marketing / marketing cá nhân hoá cho từng nhóm khách, từng mẫu sản phẩm và từng thời gian .

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 gồm có nhiều loại phân tích khác nhau. Bất kỳ thông tin nào cũng cần kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn thâm thúy và sử dụng để cải tổ tác dụng kinh doanh thương mại .
Ví dụ : Các xí nghiệp sản xuất sản xuất thường phải dùng cách phân tích thủ công bằng tay để kiểm tra những hoạt động giải trí của một dây chuyền sản xuất sản xuất ;

• Lên lịch sản xuất
• Thống kê số lượng hàng
• Kiểm tra hết hàng
• Sản xuất hàng mới

Thì giờ đây những dữ liệu sẽ được công cụ phân tích làm hàng loạt, từ việc thống kê đến lên kế hoạch tiếp theo .
Tóm lại, quy trình phân tích luôn cần đến mặc dầu bạn đang làm nghành nghề dịch vụ gì. Đặc điểm chung bạn phải tuân thủ theo những bước :

Bước đầu tiên:

• Xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách để phân loại nhóm. 
• Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. 
• Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc nhóm được phân chia.

Hiểu rõ Dimension là gì trong Google Analytics

Bước thứ hai:

Là quy trình thu thập dữ liệu. Bạn hoàn toàn có thể được triển khai bước này từ nhiều nguồn khác nhau như :

• Mạng internet
• Picture
• Video
• Môi trường xung quanh
• Hoặc thông qua nhân sự.

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 hàng loạt số liệu đã được phân tích. Điều này có nghĩa là nó được kiểm tra và bảo vệ không có sự trùng lặp hoặc lỗi không vừa đủ. Bước này giúp bạn sửa lại lỗi trước khi đi đến bước phân tích ở đầu cuối và ra quyết định hành động .

Các loại số liệu cần phân tích

Dữ liệu phân tích được chia thành bốn loại cơ bản sau :

1. Descriptive analytics : Đây là quá trình phân tích dựa trên khoảng thời gian nhất định. Dựa trên số lượt xem trang, Doanh số tháng này…
2. Diagnostic analytics:  Tập trung vào phân tích chuyên sâu, tại sao nó xảy ra. Điều này liên quan đến đầu vào dữ liệu và một vài giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh số không?
3. Predictive analytics:  Dự đoán điều gì xảy ra trong tương lai. Điều đó có gây ảnh hưởng tới doanh số cuối cùng? Có bao nhiêu mô hình dự báo kết quả?
4. Prescriptive analytics: Giúp bạn đưa đến kết luận quá trình hoạt động có đang thực sự hiệu quả. 

Bạn có nên áp dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh? 

Một số nghành đã vận dụng phân tích dữ liệu gồm có ngành bán hàng, du lịch và khách sạn, bất động sản … nơi việc làm chồng chéo mà không hề tổng hợp và giải quyết và xử lý nhanh gọn .
Thu thập dữ liệu người mua và tìm ra yếu tố để từ đó tìm ra cách khắc phục và đưa đến Kết luận sau cuối .

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 liệu

Top 10 công cụ phân tích dữ liệu

1️. Lập trình R

Lập 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 setup R cũng không tính tiền cho nên vì thế tất cả chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng mà không cần phải mua bản quyền .
Ngôn ngữ lâp trình R – lựa chọn của các nhà phân tích dữ liệu

ƯU ĐIỂM:

• Công cụ dẫn đầu trong ngành Phân tích, được rộng rãi sử dụng trong việc mô hình hóa Dữ liệu.
• Thao tác dễ dàng với dữ liệu của bạn và trình bày chúng theo nhiều cách khác nhau.
• Sử dụng SAS về Dung lượng Dữ liệu (Data Capacity).
• Chạy trên đa nền tảng (UNIX, Windows và MacOS).
• Có hơn 11,556 packages có thể được cài đặt tự động theo nhu cầu của người dùng.

2. Tableau

Tableau 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 những phòng ban nhiệm vụ, để sử dụng dữ liệu để xu thế những hoạt động giải trí kinh doanh thương mại phải cần một môi trường tự nhiên hoàn toàn có thể phân tích và giải quyết 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 và kiến thức và kỹ năng lập trình, nên có rất nhiều nhu yếu phân tích, report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban trình độ .
Các nhu yếu đó dù có được gửi sớm đi chăng nữa cũng không hề thực thi phân tích được thực thi ngay vì còn tương quan đến yếu tố nhân lực và thời hạn, do vậy hoàn toàn có thể dẫn đến sự chậm trễ của những hoạt động giải trí ( quyết định hành động ) kinh doanh thương mại .
Mặt khác, Nếu chỉ report bằng excel dựa trên những ký tự và số lượng 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 Tableau

ƯU ĐIỂM:

• Có phiên bản miễn phí.
• Có thể tương tác với bất kì loại dữ liệu nào từ Excel, Data Warehouse cho tới Dữ liệu Website.
• Khả năng cập nhật Dữ liệu theo thời gian thực.
• Làm Dữ liệu trở nên trực quan bằng nhiều cách như Biểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard – Tốt hơn bất kỳ phần mềm mềm nào khác trên thị trường.
• Hệ thống xử lý Big Data của Tableau rất mạnh mẽ.

 Nguồn Dữ liệu cần phải được xử lý để có thể sử dụng hết sức mạnh của Tableau.

3. Python

Python 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 việc làm của mình, vì nó được việc, không màu mè, học nhanh, dùng luôn .
Ứng dụng Python – Ứng dụng thú vị nhất

ƯU ĐIỂM

• Được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở (Miễn phí).
• Có những thư viện học máy (Machine learning) tốt như: Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras.
• Khả năng thu thập trên nhiều nền tảng như SQL server, tập liệu MongoDB, JSON.
• Xử lý Dữ liệu dạng Văn bản rất tốt.

4. SAS

Đây 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 SAS

ƯU ĐIỂM

• Là môi trường dành cho Lập trình và Ngôn ngữ Thao tác Dữ liệu (Data manipulation) dẫn đầu trong ngành Phân tích Dữ liệu.
• Dễ dàng kết nối, quản trị và phân tích số liệu từ bất kỳ nguồn Dữ liệu nào.
• Có nhiều modules cho web, mạng xã hội và phân tích marketing, hiện đang được sử dụng rộng rãi cho việc hồ sơ hóa khách hàng tiềm năng.
• Có khả năng về dự đoán hành vi, quản lý và tối ưu hóa giao tiếp.

5️. Excel

Excel 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 những bảng tính, cùng những tính năng, công cụ tương hỗ người dùng giám sát dữ liệu nhanh, đúng chuẩn với số lượng hàng triệu ô tính .
Excel – Phần mềm tính toán phổ biến nhất trên thế giới

Điểm quan trọng:

• Là công cụ cơ bản và phổ biến nhất cho Phân tích Dữ liệu.
• Được sử dụng trong phân tích dữ liệu ở tất cả các ngành nghề.
• Có các tính năng phân tích nâng cao giúp mô hình hóa dữ liệu như thiết lập quan hệ tự động, giải pháp DAX, và nhóm thời gian.
• Dù bạn là một chuyên gia Sas, R hay Tableau, bạn vẫn cần Excel.

6. RapidMiner

Rapidminer 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, những công ty lớn thường vận dụng RapidMiner vào việc làm, vì nó tiện lợi, dễ dùng, không cần biết đến đầu ra Output mà hoàn toàn có thể cho ra khuôn mẫu theo thẻ Label hoặc Target .
Công cụ RapidMiner

Điểm quan trọng:

• Tải và tự động chuyển đổi dữ liệu (Extract, Transform, Load (ETL))
• Xử lý và trực quan hóa dữ liệu
• Xây dựng các mô hình dự báo và phân tích thống kê chi tiết
• Đánh giá và triển khai hóa dữ liệu

7. KNIME

KNIME 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 tương hỗ hơn + 1000 module và năng lực giải quyết và xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, hình ảnh, tài liệu, v.v.
Bên cạnh đó KNIME còn tương hỗ năng lực tổng hợp dữ liệu và trình diễn phân tích dưới những dạng bảng biểu, đồ thị, map .
Ứng dụng phân tích dữ liệu chuyên nghiệp KNIME

ƯU ĐIỂM:

• Phân tích và tự động khai thác dữ liệu bằng 1 cú click
• Tổ chức công việc theo cấu trúc có sẵn
• Hỗ trợ hơn 1000 module
• Xử lý nhiều loại dữ liệu XML, JSON, v.v…
• Thay đổi đặc tính của các node
• Khai thác các thuật toán AI ( tự học theo) và thuật toán dự đoán theo cách chuyên nghiệp

8. Orange

Orange 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 lan rộng ra khác .

ƯU ĐIỂM:

• Dành cho tất cả mọi người – Ngay cả khi bạn mới bắt đầu sử dụng
• Thực hiện phân tích dữ liệu: Biến dữ liệu thô thành dữ liệu đơn giản hóa
• Tạo ra nhiều bảng template đẹp và tiện dụng
• Lấy source từ nhiều nguồn để phân tích nâng cao.

Orange -Công cụ tối ưu cho mã nguồn mở

9. OpenRefine

OpenRefine 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 vi đều thuận tiện được đảo ngược trong OpenRefine và bạn hoàn toàn có thể chớp lấy hành vi của mình .
Ngoài ra, còn có công dụng san sẻ tài liệu này với ấn phẩm dưới dạng tài liệu bổ trợ. Bạn hoàn toàn có thể quay lại dự án Bất Động Sản để chọn nơi bạn rời đi hoặc xuất dữ liệu sang một tệp mới .
Tổng hợp dữ liệu cùng Refine

ƯU ĐIỂM:

• Tổng quan hóa và đồng bộ dữ liệu
• Giải quyết sự không nhất quán trong tập dữ liệu
• Giúp bạn chia dữ liệu thành nhiều phần nhỏ
• Khớp dữ liệu cục bộ với các tập dữ liệu khác
• Tăng cường tập dữ liệu với dữ liệu từ nhiều nguồn khác
• Lưu tập hợp các bước làm dữ liệu để phát lại trên cùng một tệp

10. Looker

Looker 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 hoàn toàn có thể truy vấn trực tiếp trên website một cách thuận tiện để nhận được thông tin chi tiết cụ thể và thời hạn thực về hoạt động giải trí của mình trải qua phân tích dữ liệu .
Looker giúp tổng thể công ty sử dụng và phân tích dữ liệu để từ đó đưa ra quyết định hành động về hoạt động giải trí kinh doanh thương mại đi đúng hướng .
Công cụ Looker

ƯU ĐIỂM:

• Dễ dàng xây dựng và tạo dashboard trên mọi thiết bị
• Tăng tính năng tương tác
• Báo cáo, biểu đồ và đồ thị hoàn toàn có thể tùy chỉnh và xuất khẩu
• Kết nối trực tiếp với bất kỳ dữ liệu SQL nào, trên mọi nền tảng
• Công cụ mạnh mẽ để khám phá và kết nối dữ liệu theo thời gian thực

Tóm lại

Mong 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, marketing hay marketing qua email, hãy đăng ký nhận những bản tin mới nhất tại A1 qua form ĐK .
Bạn hoàn toàn có thể chăm sóc :

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.

Hãy để A1 giúp bạn hiểu rõ hơn về CDP qua buổi Tư vấn 1:1 nhé!

Với việc hoàn tất form đăng ký dưới đây, chúng tôi sẽ hiểu rõ hơn về bạn. Điều này sẽ làm tăng hiệu quả cho buổi tư vấn tới đây rất nhiều đó.​

This is required .

This is required .

Tìm hiểu thêm về CDP

Source: http://wp.ftn61.com
Category: Tin Tức