Ở đây, tôi sẽ so sánh các công cụ data analysis phổ biến nhất với các nhà phân tích dữ liệu, Excel, R, Python và BI, làm cơ sở để bắt đầu phân tích dữ liệu.
Thời đại của data analysis đã đến. Từ nhà nước, chính phủ và doanh nghiệp đến các cá nhân, data analysis và big data đã trở thành xu hướng mà mọi người đều quen thuộc. Nhưng bạn có thể không có kiến thức chuyên môn về phân tích và lập trình dữ liệu, hoặc bạn đã học được rất nhiều về lý thuyết phân tích dữ liệu, nhưng bạn vẫn có thể thực hành nó.
1.1 Mục đích sử dụng
Xử lý Data thực hiện dưới phần mềm yêu cầu của văn phòng
Quản lý và lưu trữ Data của các công ty nhỏ và vừa
Phân tích thống kê đơn giản cho học sinh hoặc nhân viên ( như analysis of variance, regression analysis ,..)
Kết hợp Word và PowerPoint để tạo báo cáo phân tích dữ liệu ( data analysis )
Trợ lý công cụ của các nhà phân tích dữ liệu
Sản xuất biểu đồ cho một số tạp chí và báo kinh doanh ( data visualization ).
1.2 Điểm cộng
Dễ dàng thực hiện với Excel
Nguồn tài nguyên học tập phong phú
Bạn có thể làm nhiều thứ với Excel: như modeling, visualization, reports, dynamic charts,….
Nó giúp bạn hiểu ý nghĩa của các hoạt động trước khi tiếp tục học những công cụ khác ( như Python và R )
1.3 Điểm trừ
Để trở thành chuyên gia Excel, bạn cần phải học VBA ( Visual Basic for Applications) nên những khó khăn vẫn rất nhiều.
Bản thân tệp dữ liệu Excel chỉ giữ 1.080.000 hàng mà không cần trợ giúp của các công cụ khác và nó không phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn.
Việc xây dựng trong phân tích thống kê là quá đơn giản và có ít giá trị thực tế.
Không giống như Python, R, và phần mềm mã nguồn mở khác, có một khoản phí cho Excel chính hãng.
2.1 Mục đích sử dụng
Data cleaning và data reduction.
Web crawling.
Data visualization.
Statistical hypothesis testing (t test, analysis of variance, chi-square test, etc.).
Statistical modeling (linear regression, logistic regression, tree model, neural network, etc.).
Data analysis report output (R markdown).
2.2 R có dễ để học?
Theo quan điểm của tôi, bắt đầu với R rất đơn giản, 10 ngày học tập tập trung là đủ để làm chủ việc sử dụng cơ bản, cấu trúc dữ liệu cơ bản, xuất nhập dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu đơn giản. Với những cơ sở này, bạn có thể tìm các gói R phù hợp để sử dụng. Bằng cách đọc các tệp trợ giúp của R và thông tin trên mạng, bạn có thể giải quyết các vấn đề cụ thể một cách nhanh chóng.
3.1 Mục đích sử dụng
Data cleaning.
Data modeling.
Xây dựng data analysis algorithms dựa trên business scenarios và actual problems.
Data visualization.
Các lĩnh vực nâng cao về data mining và data analysis, như machine learning và text mining
3.2 R vs. Python
R và Python là cả hai công cụ data analysis cần cho lập trình. Sự khác biệt là R được sử dụng riêng trong lĩnh vực data analysis, trong khi scientific computing và data analysis chỉ là một nhánh dữ liệu của Python. Python có thể được sử dụng cho phát triển trang web, phát triển trò chơi, phát triển hệ thống backends và một số công việc vận hành và bảo trì.
Xu hướng hiện nay đó là Python đã bắt kịp R trong lĩnh vực data analysis. Ở một số khía cạnh, nó đã vượt qua R, chẳng hạn như machine learning và text mining. Nhưng R vẫn duy trì lợi thế trong lĩnh vực statistics ( thống kê ). Sự phát triển của Python trong công cụ data analysis đã mô hình hoá vài tính năng của R ở một số nơi. Vì vậy, nếu bạn là một newbie và chưa bắt đầu học trước đây, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Python.
Cả Python và R rất dễ để học. Nhưng nêú bạn học cả hai công cụ data analysis cùng một lúc, nó rất dễ gây nhầm lẫn bởi chúng rất giống nhau ở một vài chỗ. Nên lời khuyên là không nên học cả hai cùng một lúc. Chờ cho đến khi bạn thành thạo một trong số các công cụ data analysis thì bắt đầu học cái còn lại.
3.3 Choosing R or Python?
Nếu bạn chỉ có thể chọn một trong số các công cụ data analysis để học vì thời gian có hạn, tôi khuyên bạn sử dụng Python. Nhưng bên cạnh đó tôi khuyên rằng bạn nên xem qua cả hai. Bạn có thể nghe thấy rằng Python phổ biến hơn trong công việc, nhưng giải quyết vấn đề là điều quan trọng nhất. Nếu bạn có thể giải quyết vấn đề hiệu quả với R, thì hãy dùng R. Sự thật là Python bắt chước một vài tính năng của R, như Data Frames trong Pandas library. Và gói visualization đang trong quá trình phát triển, ggplot, bắt chước ggplot2 rất nổi tiếng trong R.
Có một câu nói trong data analysis: văn bản không tốt bằng bảng và bảng không tốt như biểu đồ. Data visualization là một trong những hướng chính của data analysis. Các biểu đồ của Excel có thể đáp ứng các yêu cầu đồ hoạ cơ bản, nhưng đây chỉ là phần cơ bản. Các lợi ích của visualizations yêu cầu lập trình. Ngoài việc học ngôn ngữ lập trình như R và Python, bạn có thể chọn công cụ BI nó rất dễ và đơn giản để sử dụng.
Business Intelligence được sinh ra dành cho data analysis và được sinh ra với điểm khởi đầu rất cao. Mục tiêu là rút ngắn thời gian từ business data đến các business decision. Nó nói về cách sử dụng data để ảnh hưởng đến quyết định.
Điểm mạnh của BI là nó tốt hơn ở interactions và reporting. Nó giỏi trong việc diễn giải cả hai historical và real-time data. Nó có thể giải phóng rất nhiều công việc của data analysts, thúc đẩy nhận thức data của toàn bộ công ty và cải thiện sự hiệu quả của importing data. Có rất nhiều sản phẩm BI trên thị trường. Nhưng nếu bạn là người mới trong data analysis, tôi khuyên bạn nên học sử dụng FineReport. Nó là công cụ zero-coding. Không cần bất kỳ cơ sở nào để học ngôn ngữ lập trình, bạn có thể dễ dàng làm chủ phần mềm này. Phần mềm nguồn mở truyền thống có chức năng hạn chế và không thể đáp ứng nhu cầu cá nhân. Không có bảo đảm dịch vụ. Và họ có chi phí học tập cao và yêu cầu học tập lâu dài. Các công cụ như FineReport cung cấp giải pháp để giải quyết tất cả những khó khăn này.
Nó có ba chức năng chính:
Data integration
Data collection and modeling analysis
Người thiết kế báo cáo cho phép người dùng thiết kế các báo cáo cần thiết một cách linh hoạt và đơn giản. Hệ thống ra quyết định dữ liệu cho phép truy cập và quản lý các báo cáo chung và đạt data analysis và điền vào các doanh nghiệp khác nhau.
Data display
Data có thể được truy cập thông qua PC hoặc mobile terminals . Để cải thiện việc đọc dữ liệu báo cáo và khám phá giá trị dữ liệu, FineReport cung cấp các chức năng như phân tích nhiều loại biểu đồ, phân tích chi tiết, phân tích đa chiều, phân tích tùy chỉnh và phân tích thời gian thực.
Đó là một số công cụ Data Analysis mà các bạn có thể dùng