Cùng với sự phát triển của Data, số lượng công cụ phân tích dữ liệu (Data Analytics Tools) theo đó cũng tăng nhanh. Không ít người khi làm quen với lĩnh vực này băn khoăn về việc lựa chọn công cụ phù hợp để bắt đầu nghiên cứu. Bài viết sẽ đưa ra những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến và dễ sử dụng nhất hiện tại để bạn tham khảo.
Công cụ phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình R
Ngôn ngữ R còn được gọi tắt R, là loại ngôn ngữ lập trình miễn phí với đặc tính nổi trội là mã nguồn mở, hiệu suất mạnh và được hỗ trợ mở rộng. Bên cạnh đó, ngôn ngữ R được biết đến là môi trường tối ưu cho thống kê, nghiên cứu, phân tích, trình bày dữ liệu.
Bản chất lập trình R là một platform-independent, do đó chúng ta có thể sử dụng R cho bất kỳ hệ điều hành nào. Việc cài đặt R cũng miễn phí. Khách hàng có thể sử dụng mà không cần phải mua bản quyền. Đây là một trong những lợi ích rất lớn từ lập trình R.
Ưu điểm:
- Hỗ trợ các package thống kê tối ưu cùng công nghệ hiện đại nhất. Hầu hết các ý tưởng mới đều được ứng dụng lên R trước tiên.
- Bất kỳ nhà lập trình nào cũng có thể sử dụng và cải tiến ngôn ngữ này R vì chúng là mã nguồn mở, miễn phí.
- R cho phép mọi người hiểu rõ cách vận hành của chúng thông qua phân tích source code. Bạn được phép thêm tính năng, sửa lỗi, tích hợp sử dụng cùng ngôn ngữ khác (gồm: C, C++), hỗ trợ tương tác với đa dạng nguồn dữ liệu và gói thống kê (SPSS, SAS).
- R là nền tảng độc lập nên phù hợp để chạy trên mọi hệ điều hành.
- R có hệ sinh thái tối ưu mạnh mẽ với cơ sở dữ liệu phong phú.
Phân tích dữ liệu cùng Python
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao dành cho các mục đích lập trình đa dạng hoặc lập trình hướng đối tượng có cấu trúc dữ liệu cấp cao, mạnh mẽ và hệ thống thư viện lớn. Với cách tiếp cận đơn giản, Python thường được sử dụng để phân tích dữ liệu trên mọi giai đoạn: Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa – trực quan hóa dữ liệu.
Python được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở (Miễn phí). 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. Google, Microsoft, và nhiều tập đoàn, công ty tin học đang sử dụng Python để vận hành hệ thống dịch vụ của mình.
Ưu điểm
- Xác định rõ ràng các hàm, đồng thời cho phép liệt kê các đối số bắt buộc /thay thế, cũng như các đối số từ khóa và ngẫu nhiên.
- Có nhiều danh sách tên miền khác nhau hoạt động như dữ liệu hỗn hợp, cho phép liệt kê, phân đoạn và phân tích ảnh hưởng với các chức năng tích hợp khác.
- Python đơn giản hoá các phép tính toán và cú pháp biểu thức bằng cách cho phép các toán tử +, -, * và / hoạt động như bình thường. Ngoài ra, Python cũng hỗ trợ sử dụng dấu ngoặc đơn () để nhóm dữ liệu.
- Giao diện của Python khá dễ tìm hiểu và sử dụng, thân thiện với người dùng.
- Python hiểu các câu lệnh điều khiển mà thông thường vẫn được sử dụng trong các ngôn ngữ khác, ví dụ: If, For, While và Range
- Python có tới 5 thư viện hỗ trợ các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, bao gồm Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn và Seaborn.
- Python cũng miễn phí và có nguồn mở, hỗ trợ trên cả Windows và Mac
- + Trên Python 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 và xử lý dữ liệu dạng Văn bản rất tốt.
Tableau – nền tảng phân tích miễn phí không thể bỏ qua
Tableau Public là nền tảng miễn phí cho những ai đang tìm kiếm một công cụ phân tích dữ liệu lớn. Tableau thực hiện các nghiệp vụ phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người.
Tableau cho phép xuất dữ liệu về mọi chủ đề mà người dùng quan tâm, thiết kế các biểu đồ tương tác, bản đồ và bảng điều khiển thời gian thực chỉ trong vài phút. Nhờ đó, nó làm dữ liệu trở nên trực quan bằng nhiều cách như biểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard. Có thể nói, Tableau Public hỗ trợ trực quan hoá dữ liệu tốt hơn bất kỳ phần mềm mềm nào khác trên thị trường.
Ưu điểm:
- Tableau giúp kết nối các định dạng khác nhau bao gồm MS Excel, MA Access và các loại tệp văn bản khác.
- Tabeau có dung lượng lưu trữ cho dữ liệu được giới hạn ở 10GB.
- Tableau có các hàng dữ liệu được giới hạn ở mức 1.000.000 trong một tệp.
- Tất cả nội dung lưu trên nền tảng Tableau có thể được mở trực tuyến cho nhiều đối tượng người dùng với tùy chọn tải xuống bản sao của sheet làm việc.
- Với khả năng linh hoạt cho phép chia sẻ công việc trong vài phút và xuất bản báo cáo phân tích dữ liệu ở bất cứ đâu trên web, Tableau là công cụ hoàn chỉnh, năng động và an toàn nhất.
- Tableau cũng miễn phí và có nguồn mở.
- Tableau có hệ thống xử lý Big Data và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực rất mạnh mẽ.
Microsoft Power BI – công cụ Data analytics của Microsoft
Power BI là một trong những nền tảng cho doanh nghiệp được Microsoft nghiên cứu và phát triển bên cạnh các nền tảng khác như PowerApp hay Microsoft Flow. Power BIcho phép phân tích kinh doanh thu thập và xử lý hàng nghìn thông tin trong toàn bộ tổ chức, doanh nghiệp. Nó kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu thô, đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu và quy trình xử lý phân tích đặc biệt để tạo báo cáo, sau đó xuất bản báo cáo cho người dùng .
Đặc biệt, Microsoft Power BI có thể sử dụng trên web và trên các thiết bị di động, linh hoạt mọi lúc mọi nơi. Bất kỳ ai cũng đều có thể tạo trang đánh giá tổng quan được cá nhân hóa với chế độ xem 360 độ độc đáo về doanh nghiệp hay bất cứ thứ gì cần phân tích cùng Microsoft Power BI.
Power BI hiện có 3 lựa chọn bản quyền: Power BI free (phiên bản hoàn toàn miễn phí), Power BI Pro và Power BI Premium (trả phí). Cùng với PowerPivot và ngôn ngữ DAX, người dùng có thể triển khai phân tích nâng cao trên Power BI, tương tự cách viết công thức trong Excel.
Ưu điểm
- Power BI là ứng dụng được xây dựng từ nền tảng AI (trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning (máy học) nên rất nhạy bén trong việc xử lý dữ liệu.
- Power BI cung cấp các báo cáo và dashboard có sẵn.
- Power BI có bảo mật cao, dễ dàng kết nối các nguồn dữ liệu và có tính bảo mật cao.
- Các bảng dashboard luôn được cập nhật ở real-time.
- Power BI giúp truy vấn ngôn ngữ tự nhiên khi khai thác dữ liệu.
- Power BI nâng cao chất lượng trực quan hóa bằng cách tích hợp code Python và R, giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc sử dụng và làm gọn dữ liệu.
- Với Power BI, người dùng dễ dàng tạo lịch trình để cập nhật dữ liệu tự động thay vì tốn thời gian thao tác thủ công.
Phân tích dữ liệu cùng SAS
Được coi là công cụ dẫn đầu về phân tích dữ liệu, SAS dành cho tất cả các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. SAS giúp họ khám phá, phân tích và trình bày dữ liệu rất hiệu quả. Chương trình này hoạt động trên công nghệ tiên tiến và đáng tin cậy, cho phép chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu tinh.
Ưu điểm:
- SAS cung cấp gói phân tích dữ liệu đầu cuối: Xử lý từ những con số đơn giản đến phức tạp.
- Người dùng SAS được trang bị thư viện tích hợp cung cấp tất cả các gói tính năng thiết yếu để phân tích và báo cáo dữ liệu.
- SAS được hỗ trợ bằng ngôn ngữ lập trình 4GL, đi kèm với cú pháp dễ học và các câu lệnh / hướng dẫn rõ ràng cho hệ thống.
- Tính năng SAS Studio cho phép truy cập từ mọi thiết bị và trên mọi trình duyệt web.
- SAS giúp người dùng tạo và kết hợp các đoạn mã được cá nhân hóa được lưu trữ trong thư viện đoạn mã.
- SAS hỗ trợ cho một số loại định dạng dữ liệu và cho phép đọc dữ liệu từ bất kỳ tệp, định dạng nào, thậm chí là từ các tệp có dữ liệu bị thiếu.
- Tính năng bảo mật SAS 9.4 nâng cao, giúp mã hóa dữ liệu trên đĩa bằng các loại thuật toán khác nhau.
Trên đây là những công cụ dễ sử dụng nhất trong công cuộc phân tích dữ liệu. Tuỳ theo mục đích sử dụng của mình, người dùng có thể chọn lựa những công cụ phù hợp nhất với mình. Nên nhớ rằng dù với công cụ nào đi nữa, bản chỉ có thể đạt kết quả phân tích tốt khi có tư duy phân tích logic và kiến thức, kỹ năng sành sõi trong lĩnh vực dữ liệu.
Có thể bạn quan tâm:
- Khóa học nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu kinh doanh
- Lợi ích của việc phân tích dữ liệu thời 4.0
- 7 kỹ năng cơ bản để trở thành Data analyst
Lợi ích và cách ứng dụng Data Analytics trong kỷ nguyên kinh doanh 4.0
