So sánh bảng tính excel công cụ addon trên mac
|
Data Analyst luôn phải làm việc với rất nhiều số liệu. Để xử lý một lượng dữ liệu lớn, họ cần những công cụ hỗ trợ hiện đại. Dưới đây là 10 công cụ Data Analyst bạn nên biết để làm việc hiệu quả hơn. Show Microsoft Excel đã quá quen thuộc với người dùng trên toàn thế giới. Nếu biết sử dụng và nhớ các công thức, hiệu quả làm việc của Excel có thể vượt xa những gì bạn tưởng tượng. Với các nhà Phân tích dữ liệu, ngoài các chức năng phân tích, công cụ này còn có thể chia sẻ cửa sổ làm việc và thêm dữ liệu trực tiếp từ ảnh, v.v... Hiện nay, phần mềm này cũng đã có thêm một số tính năng mới như:
Hầu hết các doanh nghiệp trên thế giới hiện nay đều sử dụng Microsoft Excel trong công việc hằng ngày. Một số công ty khá ưa chuộng phần mềm này như McDonald's, IKEA, Marriott,... Vậy nên, bạn hãy có một chứng chỉ MOS hoặc Excel để bổ sung vào CV, tạo lợi thế cho mình nhé! ⇒ Đọc thêm: Data Analysis trong Excel: hướng dẫn các hàm phân tích dữ liệu BI Tools (Business Intelligence Tools) là các công cụ được sử dụng để thu thập, phân tích và hiển thị thông tin về hoạt động kinh doanh của một tổ chức. Các công cụ Data Analyst này sẽ giúp cho các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu thống kê và phân tích, cải thiện hiệu quả và hiệu suất kinh doanh. Các BI Tools thường bao gồm các tính năng như truy vấn dữ liệu, phân tích đa chiều, đồ họa và báo cáo được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh khác nhau, bao gồm tối ưu hóa chiến lược marketing, quản lý sản xuất và kiểm soát chi phí. Một số ví dụ về BI Tools phổ biến là Tableau, Microsoft Power BI, QlikView và SAP BusinessObjects có thể được tích hợp với các hệ thống dữ liệu khác nhau và được truy cập từ các thiết bị di động giúp cho việc quản lý và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Tableau là một công cụ Business Intelligence hàng đầu hiện nay. Phần mềm này được sử dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu ở một định dạng dễ dàng. Tableau cho phép bạn làm việc trên tập dữ liệu trực tiếp và dành nhiều thời gian hơn để Phân tích dữ liệu hiệu quả. Các sản phẩm của thương hiệu Tableau gồm có:
Bộ công cụ Tableau mới cập nhật mang lại rất nhiều tính năng nổi bật như:
Cùng vì những ưu điểm này nên một số công ty lớn như Citibank, Deloitte, Skype và Audi ưa chuộng Tableau để trực quan hóa dữ liệu của họ và tạo ra những thông tin chi tiết có ý nghĩa. Power BI là một sản phẩm của Microsoft sử dụng trong phân tích kinh doanh. Nó cung cấp hình ảnh tương tác với tính năng self-service business intelligence, nơi người dùng cuối có thể tự tạo bảng điều khiển và báo cáo mà không cần phụ thuộc vào bất kỳ ai. Power BI có các sản phẩm như:
Power BI gần đây đã đưa ra các giải pháp như Azure + Power BI và Office 365 + Power BI để giúp người dùng phân tích dữ liệu, kết nối dữ liệu và bảo vệ dữ liệu trên các nền tảng Office khác nhau. FineReport là một phần mềm BI (Business Intelligence) trực quan và linh hoạt, được thiết kế để giúp người dùng dễ dàng tạo ra các báo cáo và biểu đồ phân tích từ các nguồn dữ liệu khác nhau. FineReport cho phép người dùng kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL Server, Oracle, MySQL,..), tệp Excel, CSV và các dịch vụ web khác. FineReport có giao diện người dùng trực quan, cho phép người dùng dễ dàng thiết kế báo cáo và biểu đồ phân tích bằng cách kéo và thả các phần tử và đồ họa vào mẫu báo cáo. Nó cũng cung cấp nhiều loại biểu đồ và bảng điều khiển cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng. FineReport cũng hỗ trợ chức năng lập lịch và tạo báo cáo tự động, cho phép người dùng tạo các báo cáo định kỳ và đưa chúng đến người dùng một cách tự động. Ngoài ra, FineReport còn có tính năng phân quyền, giúp quản trị viên cấp quyền truy cập và quản lý báo cáo theo từng nhóm người dùng. FineReport cũng có thể tích hợp với các ứng dụng khác như Java, .NET và các hệ thống quản lý nội bộ để tạo ra các báo cáo và biểu đồ phân tích. Các tính năng này đã giúp FineReport trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất trong việc tạo ra các báo cáo và biểu đồ phân tích trên toàn cầu. R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán thống kê miễn phí và mã nguồn mở được phát triển từ năm 1993. R được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman tại Đại học Auckland, New Zealand. R được sử dụng rộng rãi trong việc phân tích dữ liệu và thống kê, phân tích số liệu, xử lý hình ảnh, phân tích dữ liệu về sinh học và y học, dự đoán tài chính và nhiều ứng dụng khác. Ngôn ngữ lập trình này cung cấp nhiều gói thư viện để giúp người dùng thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng. R cũng có thể kết hợp với các công cụ BI (Business Intelligence) như Tableau và Power BI để tạo ra các báo cáo và biểu đồ phân tích. Một trong những ưu điểm của R là tính linh hoạt và khả năng mở rộng của nó. R là một ngôn ngữ lập trình kịch bản, vì vậy nó có thể được tùy chỉnh và mở rộng bằng cách viết mã. Ngoài ra, cộng đồng R rất lớn và tích cực, vì vậy người dùng có thể tìm thấy nhiều tài liệu hướng dẫn và gói thư viện có sẵn để giúp họ trong việc phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, mặc dù R là một công cụ Data Analyst rất mạnh mẽ, nó có thể khó học đối với những người mới bắt đầu hoặc không có kinh nghiệm lập trình. Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, dễ học và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo cho đến phát triển web và ứng dụng di động. Python được phát triển bởi Guido van Rossum vào những năm 1980 và được giới thiệu vào năm 1991. Python có cú pháp đơn giản và dễ hiểu, vì vậy nó là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho người mới bắt đầu học lập trình. Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong giáo dục và các khóa học lập trình trên mạng. Python có rất nhiều thư viện và gói phần mềm miễn phí có sẵn cho nhiều mục đích khác nhau, từ xử lý dữ liệu và phân tích đến phát triển web và trí tuệ nhân tạo. Một số thư viện phổ biến khi phân tích dữ liệu với Python bao gồm:
Python cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, vì vậy nó là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong các lĩnh vực này. Ngoài ra, Python cũng được sử dụng để phát triển ứng dụng di động và game. Ngôn ngữ này được dùng ở nhiều công ty đa quốc gia như YouTube, Netflix, Facebook,... SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là một phần mềm thống kê được phát triển bởi IBM. SPSS được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học xã hội để phân tích dữ liệu và tạo báo cáo thống kê. Nền tảng này cung cấp cho người dùng một giao diện đồ họa dễ sử dụng và một loạt các công cụ phân tích thống kê để phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích tương quan, phân tích biến số, phân tích hiệu quả và phân tích chuỗi thời gian. Nó cũng có khả năng nhập và xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm Excel, SAS và SPSS Modeler. SPSS cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác như kinh tế học, y học và giáo dục. Ngoài ra, SPSS có một cộng đồng người dùng rộng lớn, vì vậy người dùng có thể tìm thấy nhiều tài liệu hướng dẫn và tài nguyên trực tuyến để giúp họ trong việc sử dụng phần mềm. Tuy nhiên, phần mềm có một số hạn chế, bao gồm giới hạn về khả năng đa nền tảng, khả năng xử lý dữ liệu lớn và khả năng tùy chỉnh. Nếu dữ liệu quá lớn hoặc phức tạp, có thể cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác như R hoặc Python. Stata là một phần mềm phân tích thống kê và kinh tế được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng nghiên cứu, giảng dạy và kinh doanh. Stata được phát triển bởi StataCorp và có sẵn trong các phiên bản cho Windows, macOS và Linux. Công cụ Data Analyst này cung cấp cho người dùng một giao diện đồ họa dễ sử dụng và một loạt các công cụ phân tích thống kê để phân tích dữ liệu. Stata cũng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như y học, khoa học xã hội và kinh tế học. Nó cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu trong các nghiên cứu y học và các thử nghiệm lâm sàng. Nền tảng này có một cộng đồng người dùng rộng lớn, vì vậy bạn có thể tìm thấy nhiều tài liệu hướng dẫn và tài nguyên trực tuyến để giúp họ trong việc sử dụng phần mềm. Ngoài ra, Stata còn có khả năng mở rộng thông qua các module bổ sung, cho phép người dùng thêm các tính năng khác của phần mềm. Tuy nhiên, Stata có một số hạn chế, bao gồm giới hạn về khả năng đa nền tảng, giá thành đắt đỏ và khả năng tùy chỉnh. Nếu dữ liệu quá lớn hoặc phức tạp, có thể cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác như R hoặc Python. RapidMiner là một công cụ Data Analyst giành giải "Visionary" tại Gartner Magic Quadrant 2020 dành cho Data Science và Machine Learning Platforms. Đây là một nền tảng xử lý dữ liệu, xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning. Bộ công cụ RapidMiner gồm có những sản phẩm sau:
Trong phiên bản mới nhất, RapidMiner đã ra mắt nền tảng Khoa học Dữ liệu đầu cuối, hoàn toàn minh bạch, cho phép chuẩn bị dữ liệu, Học máy và các hoạt động mô hình. Nhiều công ty lớn đang sử dụng hiệu quả công cụ này trong quá trình xử lý dữ liệu như: BMW, Hewlett Packard Enterprise, EZCater, Sanofi. Có một đặc điểm cần lưu ý, đó là RapidMiner sẽ hoạt động hiệu quả hơn nếu người lập trình (lập trình viên) có nền tảng và ứng dụng tốt các kiến thức về Khoa học máy tính (Computer Science) vì bản chất công cụ này cũng được tối ưu dành cho các công ty công nghệ - kỹ thuật. Konstanz Information Miner (KNIME) là công cụ Data Analyst phân tích, báo cáo và tích hợp dữ liệu nguồn mở được xây dựng để phân tích quy trình làm việc dựa trên GUI. KNIME có 2 sản phẩm chính là KNIME Analytics Platform và KNIME Server, trong đó:
Các công ty như Siemens, Novartis, Deutsche Telekom, Continental sử dụng KNIME để giải mã dữ liệu và tận dụng thông tin chi tiết có ý nghĩa. Không cần phải có kiến thức lập trình để sử dụng KNIME và thu thập thông tin chi tiết, bạn vẫn có thể thu thập dữ liệu, tạo mô hình đến triển khai và sản xuất. Orange là một phần mềm miễn phí mã nguồn mở được sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu trực quan. Nó được phát triển bởi một nhóm các nhà khoa học dữ liệu tại Đại học Công nghệ Delft ở Hà Lan. Công cụ này cung cấp cho người dùng một giao diện đồ họa dễ sử dụng và một loạt các tính năng phân tích và khai thác dữ liệu. Orange được sử dụng trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu cho các nghiên cứu khoa học, công nghiệp và giáo dục. Nền tảng này cũng có một cộng đồng người dùng rộng lớn, vì vậy người dùng có thể tìm thấy nhiều tài liệu hướng dẫn và tài nguyên trực tuyến để giúp họ trong việc sử dụng phần mềm. Một ưu điểm lớn của Orange là tính trực quan của nó, cho phép người dùng thực hiện phân tích dữ liệu một cách trực quan và tương tác. Nó cũng có khả năng mở rộng thông qua các addon bổ sung, cho phép người dùng mở rộng các tính năng của phần mềm. Tuy nhiên, Orange có một số hạn chế, bao gồm giới hạn về khả năng xử lý dữ liệu lớn và khả năng tùy chỉnh. OpenRefine (trước đây được gọi là Google Refine) là một công cụ phân tích dữ liệu miễn phí mã nguồn mở được sử dụng để lọc, sắp xếp, biến đổi và trực quan hóa dữ liệu. Nó được thiết kế để giúp các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và chuyên gia dữ liệu khai thác dữ liệu một cách hiệu quả. OpenRefine cho phép người dùng nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tập trung vào việc làm sạch dữ liệu. Các chức năng của nó bao gồm tách các giá trị trong một trường, thay thế các giá trị sai hoặc bị thiếu, sắp xếp dữ liệu, xóa dữ liệu trùng lặp và sử dụng các biểu đồ và trực quan hóa để hiển thị dữ liệu. Công cụ này cũng cung cấp một số ngôn ngữ truy vấn để truy vấn dữ liệu và chức năng mở rộng để mở rộng tính năng của nó. Nó có khả năng nhập và xuất dữ liệu từ nhiều định dạng khác nhau bao gồm CSV, Excel và JSON. OpenRefine đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, công nghiệp và giáo dục. Nó có thể giúp giảm thời gian và công sức cần thiết để làm sạch dữ liệu và giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình. Looker là một công cụ phân tích dữ liệu trực quan được thiết kế để giúp các doanh nghiệp dễ dàng truy cập và hiểu dữ liệu của mình. Nó cung cấp các bảng điều khiển trực quan để giúp người dùng khám phá dữ liệu, tạo ra các báo cáo và trình bày các thông tin dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Looker có thể kết nối và trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, NoSQL, dữ liệu đám mây và các công cụ lưu trữ dữ liệu khác. Nó cũng cho phép người dùng tùy chỉnh các câu truy vấn SQL để truy vấn dữ liệu một cách chính xác. Looker cũng có thể tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu khác như Tableau và PowerBI để giúp người dùng tạo ra các báo cáo và trình bày thông tin dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nó cũng cung cấp các tính năng bảo mật để giúp người dùng quản lý quyền truy cập vào dữ liệu. Looker là một trong những công cụ phân tích dữ liệu trực quan phổ biến nhất và đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm bán lẻ, tài chính, giáo dục và chính phủ. Tuy nhiên, để sử dụng được Looker, người dùng cần có một số kiến thức về SQL và phân tích dữ liệu. NodeXL là một phần mềm miễn phí dành cho việc phân tích mạng xã hội và phân tích mạng lưới. Nó được xây dựng trên nền tảng Microsoft Excel và cung cấp một số tính năng phân tích cở bản. NodeXL cho phép người dùng thu thập dữ liệu về mạng xã hội và lưới từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các nền tảng mạng xã hội như Facebook và Twitter, các trang web và các tệp dữ liệu lưu trữ trên máy tính của người dùng. Sau đó, NodeXL cho phép người dùng thực hiện các phân tích khác nhau trên dữ liệu, bao gồm tìm kiếm các đỉnh trung tâm, tìm kiếm cộng đồng, phân tích thông tin liên kết, phân tích nội dung, v.v... NodeXL cũng cung cấp một giao diện trực quan để hiển thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ và đồ thị, giúp người dùng hiểu rõ hơn về mạng xã hội hoặc mạng lưới của họ. NodeXL cũng có thể kết hợp với các công cụ khác như Excel và R để phân tích dữ liệu một cách chính xác hơn. NodeXL đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giáo dục, khoa học xã hội và kinh doanh. Tuy nhiên, để sử dụng NodeXL hiệu quả, người dùng cần có một số kiến thức về phân tích mạng xã hội và phân tích mạng lưới. Daitaku DSS (Decision Support System) là một phần mềm phân tích dữ liệu và tạo báo cáo được phát triển bởi công ty Daitaku. Phần mềm này được thiết kế để hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các doanh nghiệp và tổ chức. Daitaku DSS cung cấp một loạt các tính năng phân tích dữ liệu và báo cáo, bao gồm phân tích đa biến, phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, phân tích hồi quy, phân tích cụm, phân tích tương quan và phân tích độ phức tạp. Phần mềm cũng cho phép người dùng tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh và các báo cáo trực quan dựa trên dữ liệu phân tích. Daitaku DSS được phát triển trên nền tảng Java và có thể chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau, bao gồm Windows, Linux và MacOS. Nó cũng có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, Excel và các hệ thống CRM. Daitaku DSS được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, bán lẻ, sản xuất và dịch vụ khách hàng. Tuy nhiên, để sử dụng phần mềm này hiệu quả, người dùng cần có kiến thức về phân tích dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. QlikView là công cụ dành cho Self-Service Business Intelligence, Data Visualization, and Data Analytics. Đây cũng là thương hiệu dẫn đầu tại Gartner Magic Quadrant 2020 dành cho nền tảng Analytics và BI. Mục đích của những công cụ này là tăng tốc giá trị doanh nghiệp thông qua dữ liệu bằng cách cung cấp các tính năng như tích hợp dữ liệu, đọc hiểu dữ liệu và phân tích dữ liệu. Công cụ này có hơn 50.000 khách hàng đang sử dụng, trong đó tiêu biểu như CISCO, NHS, KitchenAid, SAMSUNG. Gần đây QlikView đã ra mắt nền tảng cảnh báo thông minh Qlik Alerting cho Qlik Sense® giúp các tổ chức xử lý các trường hợp ngoại lệ, thông báo cho người dùng về các vấn đề tiềm ẩn, giúp người dùng phân tích thêm và cũng có thể nhắc nhở hành động dựa trên thông tin chi tiết có được. Apache Spark là một khung điện toán cụm có nguồn mở và được sử dụng để xử lý trong thời gian thực. Nó đi kèm với một cộng đồng mã nguồn mở và một giao diện để lập trình. Giao diện này đảm bảo khả năng chịu lỗi và tính song song dữ liệu ngầm định. Hiện nay các công ty như Oracle, Hortonworks, Verizon, Visa sử dụng Apache Spark để tính toán dữ liệu theo thời gian thực một cách dễ dàng và nhanh chóng. Apache Spark có một số tính năng nổi trội như:
Talend là một trong những công cụ ETL tích hợp dữ liệu mạnh mẽ nhất hiện có trên thị trường và được phát triển trong môi trường phát triển đồ họa Eclipse. Được mệnh danh là công cụ hàng đầu trong Magic Quadrant về Công cụ Tích hợp Dữ liệu và Công cụ Chất lượng Dữ liệu năm 2019 của Gartner. Công cụ này cho phép bạn dễ dàng quản lý tất cả các bước liên quan đến quy trình ETL và cung cấp dữ liệu sạch sẽ, có thể truy cập và tuân thủ cho mọi người. Các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các công ty đa quốc gia như ALDO, ABInBev, EuroNext, AstraZeneca đều đang sử dụng Talend để đưa ra các quyết định quan trọng. Talend là nền tảng duy nhất cung cấp dữ liệu đầy đủ và sạch sẽ tại thời điểm bạn cần bằng cách duy trì chất lượng dữ liệu, cung cấp tích hợp Dữ liệu lớn, dịch vụ API đám mây, Dữ liệu chuẩn bị và cung cấp Danh mục dữ liệu và Trình tải dữ liệu Stitch. Gần đây Talend cũng đã đẩy nhanh cuộc hành trình đến mô hình ngôi nhà hồ và con đường tiết lộ trí thông minh trong dữ liệu . Không chỉ điều này mà Talend Cloud hiện đã có trong Microsoft Azure Marketplace. Các sản phẩm của Talend gồm:
Splunk là một nền tảng được sử dụng để tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu được thu thập từ các ứng dụng, trang web hoặc các sản phẩm được phát triển để ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như CNTT, Bảo mật, DevOps và Phân tích. Top 92 trong số 100 Fortune đáng tin cậy, các công ty như Dominos, Otto Group, Intel, Lenovo đang sử dụng Splunk trong các hoạt động hàng ngày của họ để khám phá các quy trình và tương quan dữ liệu trong thời gian thực. Vì hầu hết các tổ chức cần xử lý dữ liệu trên nhiều bộ phận khác nhau, Splunk hướng đến việc mang dữ liệu đến mọi bộ phận trong tổ chức của bạn. Các nhóm sử dụng Splunk để ngăn chặn và dự đoán các vấn đề với kinh nghiệm giám sát, phát hiện và chẩn đoán các vấn đề với khả năng hiển thị rõ ràng, khám phá và trực quan hóa các quy trình kinh doanh và hợp lý hóa toàn bộ ngăn xếp bảo mật. Splunk gồm các công cụ như:
Trên đây là 20 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến được nhiều người sử dụng. Hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình làm Data Analyst của mình. Chúc bạn thành công! |
