Home-theater-designers
Thế giới ngày càng trở nên theo hướng dữ liệu, với vô số dữ liệu có sẵn để làm việc. Các công ty lớn như Google và Microsoft sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định, nhưng họ không phải là những công ty duy nhất.
Nó quan trọng? Chắc chắn rồi!
Phân tích dữ liệu được sử dụng bởi các doanh nghiệp nhỏ, công ty bán lẻ, trong y học và thậm chí trong thế giới thể thao. Đó là một ngôn ngữ phổ biến và quan trọng hơn bao giờ hết. Nó có vẻ giống như một khái niệm tiên tiến nhưng phân tích dữ liệu thực sự chỉ là một vài ý tưởng được đưa vào thực tế.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình đánh giá dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ phân tích hoặc thống kê để khám phá thông tin hữu ích. Một số công cụ này là ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python. Microsoft Excel cũng rất phổ biến trong thế giới phân tích dữ liệu .
Khi dữ liệu được thu thập và sắp xếp bằng các công cụ này, kết quả sẽ được diễn giải để đưa ra quyết định. Kết quả cuối cùng có thể được phân phối dưới dạng tóm tắt hoặc trực quan như biểu đồ hoặc đồ thị.
Quá trình trình bày dữ liệu dưới dạng trực quan được gọi là trực quan hóa dữ liệu . Các công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp công việc trở nên dễ dàng hơn. Các chương trình như Tableau hoặc Microsoft Power BI cung cấp cho bạn nhiều hình ảnh trực quan có thể làm cho dữ liệu trở nên sống động.
Có một số phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm khai thác dữ liệu, phân tích văn bản và kinh doanh thông minh.
Phân tích dữ liệu được thực hiện như thế nào?
Tín dụng hình ảnh: Faithie / Tiền gửi
Phân tích dữ liệu là một chủ đề lớn và có thể bao gồm một số bước sau:
- Xác định mục tiêu: Bắt đầu bằng cách vạch ra một số mục tiêu được xác định rõ ràng. Để có được kết quả tốt nhất từ dữ liệu, các mục tiêu phải rõ ràng.
- Đặt câu hỏi: Tìm ra những câu hỏi bạn muốn được trả lời bằng dữ liệu. Ví dụ, những chiếc xe thể thao màu đỏ có thường gặp tai nạn hơn những chiếc khác không? Tìm ra công cụ phân tích dữ liệu nào sẽ mang lại kết quả tốt nhất cho câu hỏi của bạn.
- Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu hữu ích để trả lời các câu hỏi. Trong ví dụ này, dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như DMV hoặc báo cáo tai nạn của cảnh sát, yêu cầu bảo hiểm và chi tiết nhập viện.
- Kiểm tra dữ liệu: Dữ liệu thô có thể được thu thập ở một số định dạng khác nhau, với nhiều giá trị rác và lộn xộn. Dữ liệu được làm sạch và chuyển đổi để các công cụ phân tích dữ liệu có thể nhập dữ liệu đó. Nó không phải là một bước hào nhoáng nhưng nó rất quan trọng.
- Phân tích dữ liệu: Nhập dữ liệu sạch mới này vào các công cụ phân tích dữ liệu. Các công cụ này cho phép bạn khám phá dữ liệu, tìm các mẫu và trả lời các câu hỏi điều gì xảy ra. Đây là phần thưởng, đây là nơi bạn tìm thấy kết quả!
- Rút ra kết luận và đưa ra dự đoán: Rút ra kết luận từ dữ liệu của bạn. Những kết luận này có thể được tóm tắt trong một báo cáo, trực quan hoặc cả hai để có được kết quả phù hợp.
Chúng ta hãy tìm hiểu sâu hơn một chút về một số khái niệm được sử dụng trong phân tích dữ liệu.
Khai thác dữ liệu
Tín dụng hình ảnh: Philippe Put / Flickr
Facebook Messenger bị tấn công làm thế nào để sửa chữa
Khai phá dữ liệu là một phương pháp phân tích dữ liệu để khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng thống kê, trí tuệ nhân tạo và học máy. Mục đích là biến dữ liệu thành các quyết định kinh doanh.
Bạn có thể làm gì với khai thác dữ liệu? Bạn có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu để xác định các ngoại lệ và loại trừ chúng khỏi quá trình ra quyết định. Doanh nghiệp có thể tìm hiểu thói quen mua hàng của khách hàng hoặc sử dụng tính năng phân cụm để tìm các nhóm chưa biết trước đây trong dữ liệu.
Nếu bạn sử dụng email, bạn sẽ thấy một ví dụ khác về khai thác dữ liệu để sắp xếp hộp thư của mình. Các ứng dụng email như Outlook hoặc Gmail sử dụng quyền này để phân loại email của bạn là 'spam' hoặc 'không phải spam'.
Phân tích văn bản
Tín dụng hình ảnh: Marc_Smith / Flickr
Dữ liệu không chỉ giới hạn ở những con số, thông tin cũng có thể đến từ thông tin văn bản.
Phân tích văn bản là quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích từ văn bản. Bạn thực hiện việc này bằng cách xử lý văn bản thô, làm cho văn bản có thể đọc được bằng các công cụ phân tích dữ liệu, đồng thời tìm kiếm kết quả và mẫu. Đây còn được gọi là khai thác văn bản.
Excel làm rất tốt điều này. Excel có nhiều công thức để làm việc với văn bản có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian khi làm việc với dữ liệu.
Khai thác văn bản cũng có thể thu thập thông tin từ web, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống tệp. Bạn có thể làm gì với thông tin văn bản này? Bạn có thể nhập địa chỉ email và số điện thoại để tìm các mẫu. Bạn thậm chí có thể tìm thấy tần số của các từ trong một tài liệu.
Kinh doanh thông minh
Tín dụng hình ảnh: FutUndBeidl / Flickr
Trí tuệ kinh doanh chuyển đổi dữ liệu thành trí thông minh được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh. Nó có thể được sử dụng trong việc ra quyết định chiến lược và chiến thuật của một tổ chức. Nó cung cấp một cách để các công ty kiểm tra xu hướng từ dữ liệu được thu thập và nhận được thông tin chi tiết từ đó.
Trí tuệ kinh doanh được sử dụng để làm rất nhiều việc:
- Đưa ra quyết định về vị trí sản phẩm và giá cả
- Xác định thị trường mới cho sản phẩm
- Tạo ngân sách và dự báo để kiếm nhiều tiền hơn
- Sử dụng các công cụ trực quan như bản đồ nhiệt, bảng tổng hợp và bản đồ địa lý để tìm nhu cầu về một sản phẩm nhất định
Trực quan hóa dữ liệu
Tín dụng hình ảnh: pressmaster / Tiền gửi
Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn trực quan của dữ liệu. Thay vì trình bày dữ liệu trong bảng hoặc cơ sở dữ liệu, bạn trình bày nó dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nó làm cho dữ liệu phức tạp dễ hiểu hơn, chưa kể dễ nhìn hơn.
Ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng bạn sử dụng (Còn được gọi là 'Internet of Things'). Lượng dữ liệu (được gọi là 'dữ liệu lớn') là khá lớn. Trực quan hóa dữ liệu có thể biến hàng triệu điểm dữ liệu thành hình ảnh trực quan đơn giản giúp dễ hiểu.
Có nhiều cách khác nhau để trực quan hóa dữ liệu:
- Sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Microsoft Power BI
- Đồ thị và biểu đồ Excel tiêu chuẩn
- Đồ thị Excel tương tác
- Đối với web, một công cụ như D3.js được xây dựng bằng JavaScript
Các trực quan hóa tập dữ liệu của Google là một ví dụ tuyệt vời về cách dữ liệu lớn có thể hướng dẫn trực quan việc ra quyết định.
Phân tích dữ liệu đang xem xét
Phân tích dữ liệu được sử dụng để đánh giá dữ liệu bằng các công cụ thống kê để khám phá thông tin hữu ích. Nhiều phương pháp được sử dụng bao gồm khai thác dữ liệu, phân tích văn bản, kinh doanh thông minh, kết hợp các tập dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
Công cụ Power Query trong Microsoft Excel đặc biệt hữu ích cho việc phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn tự làm quen với nó, hãy đọc hướng dẫn của chúng tôi để tạo tập lệnh Microsoft Power Query đầu tiên của bạn.
Đăng lại Đăng lại tiếng riu ríu E-mail Cách truy cập Cấp bong bóng tích hợp của Google trên AndroidNếu bạn đã từng cần đảm bảo thứ gì đó ở mức vừa phải, thì giờ đây, bạn có thể có được mức bong bóng trên điện thoại của mình trong vài giây.
Đọc tiếp Chủ đề liên quan- Giải thích về công nghệ
- Lập trình
- Dữ liệu lớn
- Phân tích dữ liệu
Anthony Grant là một nhà văn tự do về Lập trình và Phần mềm. Anh ấy là sinh viên chuyên ngành Khoa học Máy tính, chuyên sâu về lập trình, Excel, phần mềm và công nghệ.
máy tính xách tay windows 10 không kết nối được wifiXem thêm từ Anthony Grant
Theo dõi bản tin của chúng tôi
Tham gia bản tin của chúng tôi để biết các mẹo công nghệ, đánh giá, sách điện tử miễn phí và các ưu đãi độc quyền!
Bấm vào đây để đăng ký