Với những nhà phân tích dữ liệu, công cụ chính là cánh tay phải giúp “giải mã” những con số và hỗ trợ họ có được kết quả cuối cùng. Vậy hiện nay có những công cụ phân tích dữ liệu nào tốt? Top 10 công cụ phân tích dữ liệu dành cho nhà phân tích chuyên nghiệp do Promolocus cung cấp dưới đây sẽ là gợi ý hữu ích dành cho bạn.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (Data analytics) là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa các dữ liệu nhằm mục tiêu khám phá ra những thông tin hữu ích, kết luận và hỗ trợ đưa ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận. Kỹ thuật phân tích dữ liệu cũng rất đa dạng, có nhiều tên gọi khác nhau và được áp dụng trong hầu hết các lĩnh vực từ kinh doanh, khoa học cho tới khoa học xã hội.
Trong thế giới kinh doanh hiện nay, data analytics đóng vai trò là căn cứ hỗ trợ doanh nghiệp thấy được các hiệu quả của chiến dịch, hoạt động kinh doanh và có hướng phát triển tiếp theo một cách đúng đắn, tối ưu chi phí và thời gian tốt nhất.
Top 10 công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất cho nhà phân tích chuyên nghiệp
Có rất nhiều công cụ hỗ trợ cho quá trình phân tích dữ liệu. Tùy vào từng mục đích và dữ liệu cần phân tích mà bạn lựa chọn cho mình những công cụ phù hợp. Bạn có thể tham khảo top 10 công cụ phân tích tốt nhất mà bài viết chia sẻ ngay sau đây.
Python – Công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ
Công cụ phân tích dữ liệu đầu tiên cần phải nhắc đến đó là Python. Đây là ngôn ngữ lập trình mở được phát triển mạnh mẽ. Thời gian đầu, Python được dùng như một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng dùng để thiết kế phần mềm và web. Sau đó, Python đã được cải tiến để ứng dụng sâu vào khoa học dữ liệu.
Công cụ này cho thấy tính mạnh mẽ trong phân tách dữ liệu và cung cấp ra một lượng lớn các thư viện thân thiện đáp ứng mọi khía cạnh của máy tính khoa học. Thư viện phân tích dữ liệu của Python dựa trên Numpy, một trong những thư viện sớm nhất dành cho khoa học dữ liệu bằng Python.
Đối với phân tích dữ liệu, Python cung cấp nhiều định dạng tệp, công nghệ trực quan hóa dữ liệu, tạo mặt nạ dữ liệu, hợp nhất, lập chỉ mục, nhóm dữ liệu, làm sạch dữ liệu… mà nhiều tính năng hơn thế.
>>> Xem thêm: Top 10 công ty thiết kế phần mềm theo yêu cầu tốt nhất hiện nay
Tableau – Công cụ phân tích thông minh
Tableau là công cụ phân tích dữ liệu BI (Business Intelligence) được sử dụng rộng rãi nhờ việc dễ học, dễ triển khai, cung cấp phân tích nhanh và có thể khám phá được mọi loại dữ liệu có trên bảng tính, hadoop, cơ sở dữ liệu và dịch vụ đám mây.
Tableau dễ sử dụng vì có chức năng kéo, thả mạnh mẽ mà không đòi hỏi yêu cầu kỹ thuật chuyên sâu. Dữ liệu trực quan hóa được thể hiện dưới dạng bảng điều khiển thông minh và có thể chia sẻ ngay trong vài giây cũng là lợi thế giúp công cụ này nhận được ưu ái của các nhà phân tích dữ liệu.
Không ít doanh nghiệp hàng đầu thế giới đều đang sử dụng Tableau như một “cánh tay trái” hữu hiệu để phân tách dữ liệu như Barclays Bank, LinkedIn, Amazon, Citibank,…
Ngôn ngữ lập trình R
Ngôn ngữ R là một platform – independent miễn phí mạnh mẽ được dùng cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Công cụ này thống kê và phân tích dữ liệu khám phá EDA, một phương pháp phân tích dữ liệu giúp tóm tắt đặc điểm chính và sử dụng phương pháp trực quan.
R được sử dụng phổ biến để phân tích hành vi liên quan tới cập nhật trạng thái, ảnh hồ sơ trên Facebook hay phân tích hiệu suất quảng cáo, dự báo kinh tế trên Google, trực quan hóa dữ liệu và phân cụm ngữ nghĩa đối với Twitter,…
Công cụ R thể hiện sự hiệu quả đặc biệt khi áp dụng với các gói plyr, dplyr gat ggplot, latticel, ggvis,… Thêm vào đó, R có một cộng đồng hỗ trợ đông đảo giúp đỡ bạn khi cần thiết. Nhưng để có thể sử dụng dụng cụ phân tách dữ liệu này, bạn cần có kiến thức mã hóa nhất định.
SAS
SAS là một trong những công cụ phân tích dữ liệu cho thấy hiệu quả và được sử dụng rộng rãi trong Business Intelligence, đặc biệt là quản lý dữ liệu và phân tích dự đoán.
Đây là phần mềm độc quyền sử dụng có tính phí cho các doanh nghiệp. Với sinh viên, nhà phát triển cho bản miễn phí hỗ trợ riêng để nhóm đối tượng này học.
Ưu điểm lớn nhất của SAS là có GUI đơn giản, dễ học. Với những người quen thuộc với kiến thức lập trình SAS sẽ là một lợi thế bổ sung khi sử dụng công cụ này.
Trong lĩnh vực BI, phân tích dữ liệu SAS có thể tạo ra những bảng điều khiển tương tác, báo cáo trực quan, phân tích tự phục vụ, phân tích văn bản và trực quan hóa đặc biệt thông minh. Thêm vào đó, vì là dịch vụ trả phí nên SAS luôn có hỗ trợ khách hàng 24/7.
Excel – Phương tiện phân tích dữ liệu phổ biến
Excel là một công cụ phân tích dữ liệu quen thuộc với hầu hết mọi người. Công cụ này hoàn toàn miễn phí, đơn giản và dễ sử dụng. Nó cũng không yêu cầu giao diện người dùng để nhập dữ liệu mà có thể bắt đầu ngay lập tức.
Excel vẫn đang được áp dụng rộng rãi trong mọi công việc mọi lĩnh vực và cho đa dạng đối tượng khác nhau. Hơn 750 triệu người dùng đang áp dụng Excel vào công việc lưu trữ, phân tích và tính toán của mình.
Trong phân tích dữ liệu, Excel hỗ trợ đa dạng tính năng và tùy chọn để đáp ứng công việc như phép tính, nhóm, lọc,… Các biểu đồ và đồ thị trong Excel cũng giúp quá trình diễn giải và hình dung thông tin dữ liệu một cách rõ ràng hơn.
>>> Xem thêm: Cách tạo File quản lý bán hàng bằng Excel mới nhất
RapidMiner – Công cụ phân tích dữ liệu tiện lợi
RapidMiner là một công cụ phân tích mã nguồn mở nữa đang được áp dụng rộng rãi trong Machine learning và Data mining. RapidMiner được sử dụng theo mô hình client/server với máy chủ on – premisse hoặc public cloud/ private cloud.
RapidMiner thể hiện ra là một công cụ phân tích đơn giản, tiện dụng, dễ dùng, không cần biết đến đầu ra output cũng có thể cho ra khuôn mẫu theo thẻ Target hoặc label dễ dàng.
Với RapidMiner, người dùng có thể tải và tự động chuyển đổi dữ liệu, xử lý, trực quan hóa dữ liệu, xây dựng các mô hình dự báo, phân tích thống kê chi tiết cho tới đánh giá, triển khai dữ liệu đều cực kỳ nhanh chóng.
Power BI
Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu kinh doanh cực kỳ mạnh mẽ được phát triển bởi Microsoft. Đây cũng là công cụ đang được các công ty hàng đầu như Nestle, Tenneco, Ecolab sử dụng trong quá trình phân tích, hoạch định chiến lược của mình.
Power BI có 3 phiên bản cho Desktop (miễn phí), Professional và Premium (trả phí). Người dùng sử dụng công cụ này có thể trực quan hóa được các dữ liệu và kết nối chúng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Người dùng cũng có thể chia sẻ kết quả dễ dàng trong toàn tổ chức.
Power BI giúp mọi dữ liệu biến thành hiện thực với báo cáo và trang tổng quan theo thời gian thực. Nhờ có các công cụ tích hợp đa dạng, bao gồm cả Microsoft Excel, việc phân tích dữ liệu được tiến hành dễ dàng, có tính liền mạch hơn bao giờ hết.
Orange – Dụng cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở
Orange hay Orange for data là công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở giúp tổng hợp, phân tích dữ liệu có tính trực quan hóa. Công cụ này hỗ trợ tạo ra những dashboard có biểu đồ, đồ thị giúp việc sử dụng cho người mới trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.
Orange được áp dụng cho mọi đối tượng ngay cả newbie và phân tích mọi biến dữ liệu thơ thành dữ liệu đơn giản hóa một cách thông minh được lấy từ nhiều nguồn khác nhau. Các dữ liệu được hiển thị dưới dạng bảng template đẹp, tiện lợi.
Công nghệ GIS
Công nghệ GIS là hệ thống thông tin địa lý ra đời từ thập kỷ 70 và được phát triển mạnh mẽ trên nền tảng của tiến bộ công nghệ máy tính, đồ họa và phân tích dữ liệu không gian. Trong những năm gần đây, công cụ này đã được phát triển nhảy vọt trở thành một trong những công cụ không thể thiếu để quản lý, xử lý dữ liệu.
Khác với những đồ họa máy tính đơn thuần, GIS gắn liền với thế giới thực và tự nhiên hóa trong phân tích dữ liệu hệ thống. Từ những bản đồ cho tới các thông tin thuộc tính cần lưu trữ như quản trị dữ liệu, bản đồ học, trắc địa, viễn thám, hệ thống điện,.. đều có thể được tạo ra một cách dễ dàng. Kèm theo đó, GIS cũng có báo cáo trực quan cung cấp cái nhìn mang tính hệ thống và tổng thể giúp việc theo dõi và đưa ra quyết định thuận tiện hơn.
KNIME – Công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp
Công cụ cuối cùng mà nhà phân tích nên có đó là KNIME. Công cụ này hỗ trợ tính năng phân tích, khai thác dữ liệu và tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định với giao diện trực quan hóa chuyên nghiệp.
KNIME hỗ trợ hơn 1000+ module và khả năng xử lý mọi dữ liệu từ JSON, XML, hình ảnh, tài liệu,… KNIME cho thấy khả năng tổng hợp dữ liệu, trình bày đa dạng trực quan qua các biểu đồ, bảng biểu, đồ thị. Khả năng phân tích dữ liệu tự động chỉ bằng 1 click chuột và tổ chức công việc theo cấu trúc sẵn khoa học.
Những công cụ phân tích giúp các dữ liệu thô được “mài giũa” nhanh chóng, hỗ trợ nhà phân tích hoàn thành công việc hiệu quả dễ dàng hơn. Với Top 10 công cụ phân tích dữ liệu chất lượng dành cho nhà phân tích chuyên nghiệp mà bài viết chia sẻ, mong rằng bạn sẽ tìm được những giải pháp hỗ trợ tuyệt vời cho quá trình chắt lọc dữ liệu của mình.
>>> Xem thêm: Outsourcing là gì? Tầm quan trọng của dịch vụ thuê ngoài đối với công ty
