Phân tích dữ liệu nắm giữ chìa khóa cho các cơ hội kinh doanh. Để quy trình phân tích dữ liệu được hiệu quả và hữu ích nhất, cần phải hiểu các chức năng trong công cụ phân tích. Cùng UniTrain khám phá năm chức năng để cải thiện quá trình phân tích ngay dưới đây.
1. Phân tích được tích hợp liền mạch, dễ dàng
Công cụ phân tích sẽ cho phép bạn đặt những câu hỏi sâu hơn mà vẫn nắm bắt được quá trình phân tích của mình. Khi bạn viết code trong một ứng dụng khác hoặc kết nối với nguồn dữ liệu, bạn sẽ đánh mất hiệu quả trong quá trình phân tích.
Phân tích công cụ phải có phân tích nâng cao được kết hợp với mạch, có khả năng kéo và thả dễ dàng, để bạn luôn nắm bắt được quy trình.
2. Phân đoạn rõ ràng
Những khách hàng có được thông qua chiến dịch mail trực tiếp có nhiều thời gian hơn những khách hàng có được thông qua quảng cáo của Google không? Tỷ lệ tốt nghiệp theo chuyên ngành có xu hướng như thế nào? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn xem dữ liệu theo chuyên ngành? Công cụ phân tích trực tiếp sẽ cho phép bạn hỏi những loại câu hỏi này để tạo nhóm, xác định nhóm bằng logic và nhóm điều chỉnh – mà không cần sửa đổi cơ bản dữ liệu.
Phân đoạn rõ ràng cho phép mọi người khám phá dữ liệu và kiểm tra các giả thuyết trong khi vẫn tiếp tục phân tích. Phân đoạn phải trực tiếp, đơn giản và dễ tiếp cận
3. Áp dụng các phép tính toán
Dữ liệu nguồn không phải lúc nào cũng chứa các trường chính xác mà bạn cần thực hiện phân tích. Bạn sẽ áp dụng logic tính toán vào nguồn dữ liệu của mình để tạo ra các trường mới. Công cụ phân tích sẽ giúp công việc này trở nên dễ dàng, cung cấp một ngôn ngữ tích hợp có sẵn.
Thay vì viết các câu lệnh SQL phức tạp theo từng nhóm, hãy chọn một công cụ giúp các chi tiết trở nên hữu ích, đơn giản. Các hoạt động tính toán với dữ liệu tương đồng trong bảng, giúp bạn dễ dàng tạo ra các tổng thể đang chạy, xếp hạng và trung bình.
4. Theo dõi xu hướng và dự đoán
Chọn một công cụ phân tích trực tiếp cho phép bạn phân tích lịch sử của một thời gian chuỗi và dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Cho dù bạn đang theo dõi xu hướng bán hàng, tỷ lệ tốt nghiệp hay mô hình nhiệt độ, đường xu hướng và dự báo cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa về dữ liệu.
Bạn có thể chia nhỏ thời gian và ngày tháng một cách trực quan, đồng thời tạo nhóm và nhóm phù hợp với các xu hướng mà bạn quan tâm.
Bạn tổng hợp và phân tách dữ liệu bằng một lần nhấp, cho phép khám phá các xu hướng theo tháng, quý, năm và hơn thế nữa. Ngoài ra, ngày lọc sẽ cho phép bạn trả lời các câu hỏi như “Giá vốn hàng hóa đã được thay đổi như thế nào trong năm qua?”
Công cụ phân tích trực quan phải vượt ra ngoài các đường xu hướng tuyến tính, cho phép người dùng khám phá các kết quả phù hợp với lôgarit, đa thức và hàm mũ. Nếu muốn áp dụng các phép tính tổng số đang chạy hoặc tính toán trung bình đang chạy cho chuỗi thời gian, bạn cũng có thể thực hiện để có được những thông tin chi tiết.
5. Tích hợp R và Python
Mặc dù một công cụ phân tích hình ảnh tốt giúp người dùng hàng ngày có thể tiếp cận các phân tích tinh vi, nhưng điều đáng chú ý là nhiều tổ chức cũng đầu tư vào các nền tảng thống kê nâng cao như R, SAS và SPSS.
Tích hợp với R cung cấp quyền truy cập vào những tiến bộ trong cộng đồng thống kê rộng hơn và nó cũng tạo ra một đối tượng lớn cho công việc được thực hiện trong R.
Tích hợp trực tiếp với R và Python, bạn có thể tận dụng các mô hình có sẵn hoặc tập lệnh trong ứng dụng
Theo Tableau
Xem thêm
Hàm abs () trong Python: Ví dụ về giá trị tuyệt đối
Python trong Mã hóa, Dữ liệu và FinTech
Bạn nên học ngôn ngữ lập trình nào? Trả lời những câu hỏi sau
