Buzz
1️. Sử dụng R
R là một công cụ mạnh mẽ dành cho việc học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình R cho phép bạn thực hiện phân tích dữ liệu một cách linh hoạt. Nó hoạt động trên nhiều hệ điều hành khác nhau.
R được cung cấp miễn phí, giúp người dùng tiết kiệm chi phí mua bản quyền.
Ưu điểm của R:
Đứng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, được ứng dụng rộng rãi trong mô hình hóa dữ liệu.
Dễ dàng thao tác với dữ liệu và trình bày chúng theo nhiều cách khác nhau.
Thích hợp với các tập dữ liệu lớn.
Hỗ trợ đa nền tảng (UNIX, Windows và MacOS).
Có hơn 11,556 gói phần mềm mà người dùng có thể cài đặt linh hoạt theo nhu cầu của mình.
2. Tableau
Tableau là một công cụ giúp thực hiện phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và trực quan cho mọi người.
Đối với các bộ phận kinh doanh, việc sử dụng dữ liệu để hướng dẫn các hoạt động kinh doanh đòi hỏi một môi trường có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu dưới dạng đồ họa.
Tuy nhiên, nhiều khi để thực hiện điều đó, cần phải có kiến thức về lập trình, đôi khi các yêu cầu phân tích cần được gửi đến phòng IT hoặc các bộ phận chuyên môn.
Dù yêu cầu được gửi đi sớm nhưng việc thực hiện phân tích có thể bị trì hoãn do vấn đề về nhân lực và thời gian, gây ra sự chậm trễ trong các quyết định kinh doanh.
Mặt khác, nếu chỉ sử dụng Excel để báo cáo dựa trên văn bản và số liệu thì sẽ khó để hiểu một cách trực quan.
Hiện nay, có nhiều công cụ phân tích dữ liệu được gọi là giải pháp BI. Trong số đó, Tableau là một công cụ BI được nhiều người sử dụng ở Nhật và nước ngoài.
Ưu điểm của Tableau:
Có phiên bản miễn phí.
Có khả năng tương tác với mọi loại dữ liệu từ Excel, Data Warehouse đến dữ liệu trên Website.
Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
Tạo dữ liệu trực quan bằng nhiều cách như biểu đồ hoặc dashboard – Tốt hơn bất kỳ phần mềm nào khác trên thị trường.
Hỗ trợ xử lý Big Data mạnh mẽ.
3. Python
Python là một ngôn ngữ lập trình kịch bản phổ biến và thú vị. Mặc dù không có tốc độ thực thi nhanh như Assembly, C, C++...
Nó được chọn làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên để dạy cho người mới học lập trình hoặc thanh thiếu niên. Các công ty lớn như Google, Microsoft và nhiều tập đoàn công nghệ khác đều sử dụng Python để vận hành hệ thống dịch vụ của họ.
Các nhà nghiên cứu, nhà phân tích dữ liệu lớn thường ưa dùng Python cho công việc của họ, vì nó đơn giản, không rườm rà, dễ học và sử dụng ngay.
Ưu điểm của Python:
Dễ học, dễ viết, dễ bảo trì và miễn phí với mã nguồn mở.
Có các thư viện học máy như Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras.
Có khả năng kết nối với nhiều nền tảng như SQL server, MongoDB, JSON.
Xử lý dữ liệu dạng văn bản hiệu quả.
4. SAS
SAS là một trong những bộ công cụ chuyên dụng cho xử lý và phân tích dữ liệu thống kê phổ biến trên toàn thế giới. SAS mạnh mẽ trong quản lý dữ liệu, cho phép người dùng thao tác với dữ liệu theo nhiều cách. Ngoài ra, SAS cung cấp thủ tục Proc sql để thực hiện các truy vấn SQL trên tập tin dữ liệu.
Ưu điểm của SAS:
Là môi trường dành cho Lập trình và Ngôn ngữ Thao tác Dữ liệu 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, đang được ứng dụng rộng rãi cho việc tạo hồ sơ khách hàng tiềm năng.
Có khả năng dự đoán hành vi, quản lý và tối ưu hóa giao tiếp.
5️. Excel
Excel là một phần của bộ công cụ văn phòng Microsoft Office, hỗ trợ việc viết văn bản, thuyết trình, quản lý email và bảng tính.
Phần mềm này giúp tạo ra các bảng tính và cung cấp các tính năng, công cụ để tính toán dữ liệu nhanh chóng và chính xác, với hàng triệu ô tính.
Điểm quan trọng về Excel:
Là công cụ cơ bản và phổ biến nhất cho Phân tích Dữ liệu.
Được sử dụng trong phân tích dữ liệu ở mọi ngành nghề.
Cung cấp các tính năng phân tích nâng cao như thiết lập quan hệ tự động, giải pháp DAX và nhóm thời gian.
Dù bạn là chuyên gia trong Sas, R hay Tableau, bạn vẫn cần sử dụng Excel.
6. RapidMiner
RapidMiner được biết đến là một dự án mã nguồn mở, áp dụng trong lĩnh vực Machine learning và Data mining, sử dụng ngôn ngữ lập trình Java. Nó được triển khai dưới mô hình Client/Server với máy chủ có thể là on-premise hoặc public cloud / private cloud.
Các nhà nghiên cứu thị trường, các công ty lớn thường ưa chuộng RapidMiner cho công việc của họ, vì nó tiện dụng, dễ sử dụng, không cần biết đến kết quả đầu ra mà có thể tạo ra mẫu theo nhãn hoặc mục tiêu (Target).
Điểm quan trọng về RapidMiner:
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 dữ liệu.
7. KNIME
Được biết đến là một phần mềm chuyên cung cấp các tính năng phân tích và khai thác dữ liệu, tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định thông qua giao diện chuyên nghiệp và trực quan.
Công cụ này hỗ trợ hơn 1000 module và có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, hình ảnh, tài liệu, và nhiều hơn nữa.
Ngoài ra, KNIME còn hỗ trợ khả năng tổng hợp và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả.
Ưu điểm:
Phân tích và khai thác dữ liệu tự động chỉ với một cú click
Tổ chức công việc theo cấu trúc sẵn có
Hỗ trợ hơn 1000 module
Xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, và nhiều hơn nữa
Thay đổi các thuộc tính của các node
Áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo và thuật toán dự đoán một cách chuyên nghiệp
Orange 8
Là một công cụ mã nguồn mở, OpenRefine giúp tổng hợp và hiển thị dữ liệu một cách trực quan. Nó hỗ trợ tạo ra các bảng điều khiển với biểu đồ và đồ thị, giúp người mới dễ dàng sử dụng.
Ngoài ra, có nhiều tiện ích mở rộng khác có sẵn.
Ưu điểm:
Dành cho mọi người - Ngay cả khi bạn mới bắt đầu sử dụng
Thực hiện phân tích dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu đơn giản
Tạo ra nhiều mẫu bảng đẹp và tiện lợi
Lấy nguồn từ nhiều nguồn khác nhau để phân tích một cách chi tiết
OpenRefine 9
Là một chương trình chạy trên nền tảng Java, OpenRefine là một ứng dụng máy tính sử dụng trình duyệt web của bạn và hoạt động trên giao diện đồ họa.
Trong OpenRefine, bạn không cần chỉnh sửa tập dữ liệu gốc. Mọi hành động đều có thể được đảo ngược một cách dễ dàng, giúp bạn kiểm soát quy trình của mình.
Ngoài ra, có chức năng chia sẻ tài liệu này dưới dạng tài liệu bổ sung cho ấn phẩm. Bạn có thể quay lại dự án để chọn vị trí bạn muốn rời đi hoặc xuất dữ liệu sang một tệp mới.
Ưu điểm:
Tổng quan hóa và đồng bộ hóa dữ liệu
Giải quyết sự không nhất quán trong tập dữ liệu
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 nhau
Lưu tập hợp các bước biến đổi dữ liệu để thực hiện lại trên cùng một tệp
Looker 10
Là một ứng dụng phân tích dữ liệu, Looker chuyên cung cấp các chức năng quản lý dữ liệu cho các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm và đồ uống.
Với Looker, nhân viên có thể truy cập trực tiếp trên trang web để nhận thông tin chi tiết và thời gian thực về hoạt động của họ thông qua phân tích dữ liệu.
Looker hỗ trợ tất cả các công ty sử dụng và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.
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 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
