Trong thời đại số, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực, từ kinh doanh, giáo dục đến y tế. Việc khai thác và phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, tối ưu hóa quy trình hoạt động và dự báo xu hướng tương lai. Chính vì vậy, Data Analytics (phân tích dữ liệu) đang trở thành một kỹ năng quan trọng, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. 

Nếu bạn là người mới bắt đầu, việc nắm vững các công cụ và phương pháp cơ bản sẽ giúp bạn dễ dàng tiếp cận lĩnh vực này và phát triển sự nghiệp trong tương lai. Cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

1. Data Analytics là gì?

Data Analytics là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để rút ra thông tin có giá trị, hỗ trợ việc ra quyết định. Công nghệ này giúp các tổ chức tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu suất và tìm ra những xu hướng tiềm năng. Data Analytics được ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực:

• Trong kinh doanh: Dự đoán xu hướng thị trường, phân tích hành vi khách hàng để cải thiện chiến lược marketing.
• Trong giáo dục: Cá nhân hóa chương trình học, đánh giá hiệu suất học tập của học sinh.
• Trong y tế: Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích hiệu quả của các phương pháp điều trị.

Xem thêm:

• Microsoft Power BI: Hướng Dẫn Cơ Bản về Phân Tích và Trực Quan Hóa Dữ Liệu
• Bí kíp chinh phục SQL: Cẩm nang toàn tập cho Data Analyst
• Vượt qua giới hạn cùng Python với 3 ứng dụng “bứt phá” trong thực tế

Data Analytics được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực (Nguồn ảnh: Internet)

2. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến cho người mới bắt đầu

Data Analytics có rất nhiều công cụ hỗ trợ, nhưng nếu bạn là người mới bắt đầu, việc lựa chọn các công cụ phù hợp sẽ giúp bạn tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là bốn công cụ phổ biến nhất giúp bạn làm việc với dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao.

2.1. Microsoft Excel

Microsoft Excel là một trong những công cụ phân tích dữ liệu quen thuộc và dễ tiếp cận nhất. Nó phù hợp với những người mới bắt đầu vì giao diện trực quan và các tính năng mạnh mẽ để xử lý dữ liệu nhỏ đến trung bình. Ứng dụng của Excel trong phân tích dữ liệu:

• Xử lý và làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sắp xếp và lọc dữ liệu để phân tích dễ dàng hơn.
• Tính toán và phân tích cơ bản: Sử dụng các công thức, hàm (SUM, AVERAGE, VLOOKUP, HLOOKUP) để tổng hợp dữ liệu.
• Pivot Table: Giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu nhanh chóng bằng cách tạo ra các bảng báo cáo động.
• Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng biểu đồ cột, đường, tròn để trình bày dữ liệu một cách trực quan.

Tham gia ngay khóa học Tổng hợp phân tích dữ liệu bằng Excel để bắt đầu với Data Analytics nhé!

Excel là công cụ khởi đầu để làm quen với phân tích dữ liệu (Nguồn ảnh: Internet)

2.2. Power BI

Power BI là một phần mềm phân tích dữ liệu chuyên nghiệp của Microsoft, giúp người dùng tạo báo cáo trực quan, dễ hiểu và chia sẻ dễ dàng. Power BI là công cụ không thể thiếu cho những ai muốn xây dựng báo cáo dữ liệu chuyên sâu. Ứng dụng của Power BI trong phân tích dữ liệu:

• Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu: Hỗ trợ nhập dữ liệu từ Excel, SQL Server, Google Analytics, API,...
• Tạo báo cáo và Dashboard chuyên nghiệp: Giúp doanh nghiệp theo dõi dữ liệu theo thời gian thực.
• Tự động cập nhật dữ liệu: Các báo cáo và biểu đồ được cập nhật liên tục khi dữ liệu thay đổi.
• Khả năng phân tích nâng cao: Dùng DAX (Data Analysis Expressions) để tạo các công thức phân tích dữ liệu phức tạp.

Tham gia ngay khóa học Trực quan hóa Dữ liệu với Power BI căn bản để nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn!

 Power BI là công cụ xây dựng báo cáo dữ liệu chuyên sâu (Nguồn ảnh: Internet)

2.3. Python

Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và phổ biến trong lĩnh vực Data Analytics nhờ vào thư viện hỗ trợ phong phú, giúp xử lý dữ liệu lớn và thực hiện các phân tích phức tạp. Python là công cụ bắt buộc nếu bạn muốn tiến xa trong ngành Data Analytics. Ứng dụng của Python trong phân tích dữ liệu:

• Xử lý dữ liệu lớn: Dùng thư viện Pandas để làm sạch, tổng hợp và phân tích dữ liệu hiệu quả.
• Thống kê và phân tích chuyên sâu: Dùng NumPy, SciPy để thực hiện các phép toán thống kê và xử lý số liệu phức tạp.
• Trực quan hóa dữ liệu: Dùng Matplotlib, Seaborn để tạo biểu đồ nâng cao.
• Xây dựng mô hình dự đoán: Dùng Scikit-Learn để tạo mô hình Machine Learning.

Tham gia ngay khóa học Phân tích dữ liệu với Python để nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn!

Python giúp xử lý dữ liệu lớn (Nguồn ảnh: Internet)

2.4. SQL

SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ chuyên dùng để làm việc với cơ sở dữ liệu. Nó giúp truy xuất, cập nhật và quản lý dữ liệu hiệu quả, đặc biệt khi làm việc với lượng dữ liệu lớn. SQL là kỹ năng quan trọng nếu bạn muốn làm việc với dữ liệu lớn và cơ sở dữ liệu chuyên nghiệp. Ứng dụng của SQL trong phân tích dữ liệu:

• Truy xuất dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu lớn: Dùng câu lệnh SELECT để lấy dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau.
• Tổng hợp dữ liệu: Dùng các hàm như COUNT, SUM, AVG, GROUP BY để phân tích số liệu.
• Lọc dữ liệu nhanh chóng: Dùng WHERE, HAVING để tìm kiếm dữ liệu theo điều kiện.
• Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng: Dùng JOIN để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Tham gia ngay khóa học Thực chiến SQL qua Case Study để làm việc với dữ liệu lớn và cơ sở dữ liệu chuyên nghiệp!

 SQL là kỹ năng quan trọng để làm việc với dữ liệu (Nguồn ảnh: Internet)

3. Các phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản

Phân tích dữ liệu không chỉ đơn thuần là thu thập thông tin mà còn bao gồm nhiều phương pháp khác nhau để trích xuất giá trị từ dữ liệu. Dưới đây là ba phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến mà người mới bắt đầu nên biết:

3.1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả giúp tổng hợp, trình bày và diễn giải dữ liệu hiện có nhằm hiểu rõ tình hình hiện tại của một vấn đề cụ thể. Phương pháp này sử dụng các công cụ như thống kê mô tả, bảng biểu, đồ thị để giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức có cái nhìn tổng quan về dữ liệu.

Công cụ hỗ trợ: Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI.

3.2. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán sử dụng thuật toán máy học, thống kê và mô hình toán học để dự đoán xu hướng hoặc kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Phương pháp này thường được ứng dụng trong kinh doanh, tài chính và y tế.

Công cụ hỗ trợ: Python (thư viện Scikit-learn, TensorFlow), R, SQL, Power BI.

3.3. Phân tích trực quan (Data Visualization)

Phân tích trực quan là quá trình trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị, bản đồ nhiệt để giúp người dùng dễ dàng nhận diện xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Một hình ảnh trực quan hóa tốt có thể truyền tải thông tin nhanh chóng và hiệu quả hơn so với bảng số liệu khô khan.

Công cụ hỗ trợ: Power BI, Tableau, Google Data Studio, Excel.

4. Lộ trình học Data Analytics cho người mới bắt đầu

Nếu bạn muốn bắt đầu với Data Analytics, hãy đi theo lộ trình sau để phát triển kỹ năng một cách bài bản:

Bước 1: Làm quen với các công cụ cơ bản

• Học cách sử dụng Microsoft Excel và Google Sheets để thao tác với dữ liệu.
• Làm quen với Power BI hoặc Tableau để trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ và dashboard.

Bước 2: Tìm hiểu về lập trình và xử lý dữ liệu

• Học Python và thư viện Pandas, NumPy để phân tích dữ liệu lớn.
• Nắm vững SQL để truy vấn và làm việc với cơ sở dữ liệu.

Bước 3: Nâng cao kỹ năng với các phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao

• Tìm hiểu về phân tích dự đoán và học cách xây dựng mô hình dự báo bằng Machine Learning.
• Thực hành xây dựng báo cáo và dashboard chuyên sâu để trình bày dữ liệu hiệu quả.
• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quyết định kinh doanh.

5. Kết luận

Data Analytics là một lĩnh vực đầy tiềm năng trong thời đại số, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định chiến lược. Đối với người mới bắt đầu, việc nắm vững các công cụ như Excel, Power BI, Python và SQL cùng với các phương pháp phân tích cơ bản sẽ giúp bạn từng bước chinh phục lĩnh vực này. 

Đăng ký ngay các khóa học Data Analytics để phát triển sự nghiệp của bạn:

• Thực chiến SQL qua Case Study
• Trực quan hóa dữ liệu với MS Power BI
• Phân tích dữ liệu với Python