Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, việc sử dụng các công cụ phù hợp là vô cùng quan trọng để thu thập, tổ chức, và trực quan hóa thông tin. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các công cụ chính mà các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng, bao gồm các ứng dụng bảng tính, ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu và các công cụ trực quan hóa. Hãy cùng khám phá khi nào và tại sao chúng lại quan trọng đối với công việc phân tích dữ liệu.
Bảng Tính
Các nhà phân tích dữ liệu phụ thuộc vào các bảng tính để thu thập và tổ chức dữ liệu. Hai ứng dụng bảng tính phổ biến mà bạn sẽ sử dụng nhiều trong vai trò là Microsoft Excel và Google Sheets.
Bảng tính giúp:
- Thu thập, lưu trữ, tổ chức và sắp xếp thông tin một cách có ý nghĩa.
- Nhận diện các mẫu và ghép dữ liệu lại với nhau theo cách phù hợp với từng dự án cụ thể.
- Tạo ra các trực quan hóa dữ liệu xuất sắc, như đồ thị và biểu đồ.
Cơ Sở Dữ Liệu và Ngôn Ngữ Truy Vấn
Cơ sở dữ liệu là một bộ sưu tập dữ liệu được cấu trúc lưu trữ trong hệ thống máy tính. Một số chương trình truy vấn ngôn ngữ cấu trúc (SQL) phổ biến bao gồm MySQL, Microsoft SQL Server và BigQuery.
Ngôn ngữ truy vấn:
- Cho phép nhà phân tích cô lập thông tin cụ thể từ một hoặc nhiều cơ sở dữ liệu.
- Giúp dễ dàng hơn cho bạn học và hiểu các yêu cầu được đưa ra cho cơ sở dữ liệu.
- Cho phép nhà phân tích lựa chọn, tạo, thêm hoặc tải xuống dữ liệu từ cơ sở dữ liệu để phân tích.
Công Cụ Trực Quan Hóa
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ trực quan hóa, như đồ thị, bản đồ, bảng, biểu đồ và nhiều hơn nữa. Hai công cụ trực quan hóa phổ biến là Tableau và Looker.
Các công cụ này:
- Chuyển đổi các con số phức tạp thành một câu chuyện mà mọi người có thể hiểu.
- Giúp các bên liên quan đưa ra những kết luận dẫn đến quyết định có thông tin và chiến lược kinh doanh hiệu quả.
- Có nhiều tính năng đặc biệt:
- Tính năng kéo và thả đơn giản của Tableau cho phép người dùng tạo ra các đồ thị tương tác trong bảng điều khiển và bảng tính.
- Looker giao tiếp trực tiếp với cơ sở dữ liệu, cho phép bạn kết nối dữ liệu của mình trực tiếp với công cụ trực quan hóa bạn chọn.
Ngoài ra, trong sự nghiệp làm nhà phân tích dữ liệu còn liên quan đến việc sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python, được sử dụng nhiều cho phân tích thống kê, trực quan hóa và các nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác.
Tóm Tắt
Bạn có rất nhiều công cụ như một nhà phân tích dữ liệu. Đây là một cái nhìn tổng quan về các khả năng, và bạn sẽ khám phá sâu hơn về các công cụ này trong toàn bộ chương trình. Sử dụng đúng công cụ sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và hiệu quả trong công việc phân tích dữ liệu của mình.