10 CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HÀNG ĐẦU

Cập nhật ngày: 02/07/2022 - Đã có 868 lượt xem bài viết này!
10 CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HÀNG ĐẦU
Nhu cầu ngày càng tăng và tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trên thị trường đã tạo ra nhiều cơ hội trên toàn thế giới. Việc lọt vào danh sách các công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trở nên hơi khó khăn vì các công cụ nguồn mở phổ biến hơn, thân thiện với người dùng và định hướng hiệu suất hơn so với phiên bản trả phí. Có nhiều công cụ nguồn mở không yêu cầu nhiều / bất kỳ mã hóa nào và quản lý để cung cấp kết quả tốt hơn các phiên bản trả phí, ví dụ: - Lập trình R trong khai thác dữ liệu và c

10 CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HÀNG ĐẦU

Danh mục:

1. Lập trình R

2. Công khai Tableau 

3. python 

4. SAS 

5. Tia lửa Apache 

6.Excel 

7. RapidMiner 

8. Kinime 

9. QlikView 

10. Splunk

1. Lập trình R

R là công cụ phân tích hàng đầu trong ngành và được sử dụng rộng rãi để thống kê và mô hình hóa dữ liệu. Nó có thể dễ dàng thao tác dữ liệu của bạn và trình bày theo những cách khác nhau. Nó đã vượt quá SAS theo nhiều cách như dung lượng dữ liệu, hiệu suất và kết quả. R biên dịch và chạy trên nhiều nền tảng viz -UNIX, Windows và MacOS. Nó có 11,556 gói và cho phép bạn duyệt các gói theo danh mục. R cũng cung cấp các công cụ để tự động cài đặt tất cả các gói theo yêu cầu của người dùng, cũng có thể được lắp ráp tốt với Dữ liệu lớn.

2. Công khai Tableau 

Tableau Public là phần mềm miễn phí kết nối bất kỳ nguồn dữ liệu nào có thể là Kho dữ liệu của công ty, Microsoft Excel hoặc dữ liệu dựa trên web và tạo trực quan hóa dữ liệu, bản đồ, bảng điều khiển, v.v. với các cập nhật theo thời gian thực trên web. Họ cũng có thể được chia sẻ thông qua phương tiện truyền thông xã hội hoặc với khách hàng. Nó cho phép truy cập để tải tập tin ở các định dạng khác nhau. Nếu bạn muốn thấy sức mạnh của tableau, thì chúng ta phải có nguồn dữ liệu rất tốt. Các khả năng Dữ liệu lớn của Tableau làm cho chúng trở nên quan trọng và người ta có thể phân tích và trực quan hóa dữ liệu tốt hơn bất kỳ phần mềm trực quan hóa dữ liệu nào khác trên thị trường.

3. python 

Python là một ngôn ngữ kịch bản hướng đối tượng, dễ đọc, viết, duy trì và là một công cụ nguồn mở miễn phí. Nó được phát triển bởi Guido van Rossum vào cuối những năm 1980, hỗ trợ cả phương pháp lập trình chức năng và cấu trúc. 

Phython rất dễ học vì nó rất giống với JavaScript, Ruby và PHP. Ngoài ra, Python có thư viện máy học rất tốt viz. Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras. Một tính năng quan trọng khác của Python là nó có thể được lắp ráp trên bất kỳ nền tảng nào như máy chủ SQL, cơ sở dữ liệu MongoDB hoặc JSON. Python cũng có thể xử lý dữ liệu văn bản rất tốt.

4. SAS 

Sas là một môi trường lập trình và ngôn ngữ để thao túng dữ liệu và là công ty hàng đầu về phân tích, được phát triển bởi Viện SAS vào năm 1966 và được phát triển thêm vào những năm 1980 và 1990. SAS có thể dễ dàng truy cập, quản lý và có thể phân tích dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào. SAS đã giới thiệu một bộ sản phẩm lớn vào năm 2011 cho trí thông minh của khách hàng và nhiều mô-đun SAS cho web, phương tiện truyền thông xã hội và phân tích tiếp thị được sử dụng rộng rãi để thu hút khách hàng và khách hàng tiềm năng. Nó cũng có thể dự đoán hành vi của họ, quản lý và tối ưu hóa thông tin liên lạc.

5. Tia lửa Apache 

Đại học California, Phòng thí nghiệm AMP của Berkeley, đã phát triển Apache vào năm 2009. Apache Spark là một công cụ xử lý dữ liệu quy mô lớn nhanh và thực thi các ứng dụng trong cụm Hadoop nhanh hơn 100 lần trong bộ nhớ và nhanh hơn 10 lần trên đĩa. Spark được xây dựng trên khoa học dữ liệu và khái niệm của nó làm cho khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng. Spark cũng phổ biến cho các đường ống dữ liệu và phát triển mô hình học máy. 

Spark cũng bao gồm một thư viện - MLlib, cung cấp một bộ thuật toán máy tiến bộ cho các kỹ thuật khoa học dữ liệu lặp đi lặp lại như Phân loại, Hồi quy, Lọc cộng tác, Phân cụm, v.v.

6.Excel 

Excel là một công cụ phân tích cơ bản, phổ biến và được sử dụng rộng rãi gần như trong tất cả các ngành công nghiệp. Cho dù bạn là một chuyên gia về Sas, R hay Tableau, bạn vẫn sẽ cần sử dụng Excel. Excel trở nên quan trọng khi có yêu cầu phân tích dữ liệu nội bộ của khách hàng. Nó phân tích tác vụ phức tạp tóm tắt dữ liệu với bản xem trước của các bảng trụ giúp lọc dữ liệu theo yêu cầu của khách hàng. Excel có tùy chọn phân tích kinh doanh nâng cao giúp mô hình hóa các khả năng có các tùy chọn dựng sẵn như phát hiện mối quan hệ tự động, tạo ra các biện pháp DAX và nhóm thời gian.

7.  RapidMiner 

RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu tích hợp mạnh mẽ được phát triển bởi cùng một công ty thực hiện phân tích dự đoán và các phân tích nâng cao khác như khai thác dữ liệu, phân tích văn bản, học máy và phân tích hình ảnh mà không cần lập trình. RapidMiner có thể kết hợp với bất kỳ loại nguồn dữ liệu nào, bao gồm Access, Excel, Microsoft SQL, dữ liệu Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase, v.v. Công cụ này rất mạnh có thể tạo ra các phân tích dựa trên thực tế cài đặt chuyển đổi dữ liệu cuộc sống, tức là bạn có thể kiểm soát các định dạng và bộ dữ liệu để phân tích dự đoán.

8. Kinime 

KNIME Được phát triển vào tháng 1 năm 2004 bởi một nhóm các kỹ sư phần mềm tại Đại học Konstanz. KNIME đang dẫn đầu các công cụ phân tích tích hợp, báo cáo và mã nguồn mở cho phép bạn phân tích và mô hình hóa dữ liệu thông qua lập trình trực quan, nó tích hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu và học máy thông qua khái niệm đường ống dữ liệu mô-đun.

9. QlikView 

QlikView có nhiều tính năng độc đáo như công nghệ được cấp bằng sáng chế và xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, thực hiện kết quả rất nhanh cho người dùng cuối và lưu trữ dữ liệu trong báo cáo. Liên kết dữ liệu trong QlikView được duy trì tự động và có thể được nén đến gần 10% so với kích thước ban đầu của nó. Mối quan hệ dữ liệu được hiển thị bằng cách sử dụng màu sắc - một màu cụ thể được cung cấp cho dữ liệu liên quan và màu khác cho dữ liệu không liên quan.

10. Splunk

Splunk là một công cụ phân tích và tìm kiếm dữ liệu do máy tạo ra. Splunk lấy tất cả dữ liệu nhật ký dựa trên văn bản và cung cấp một cách đơn giản để tìm kiếm thông qua nó, người dùng có thể lấy tất cả các loại dữ liệu và thực hiện tất cả các loại phân tích thống kê thú vị trên đó và trình bày nó ở các định dạng khác nhau.

Trở thành nhà phân tích và trực quan hóa lành nghề với Power BI - 2022

Trở thành Nhà phân tích dữ liệu lành nghề với Power BI, một bộ công cụ thông minh dành cho doanh nghiệp được thiết kế để đơn giản hóa việc làm sạch, chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu và trực quan hóa các báo cáo 1 cách chuyên nghiệp. 
✅ Nếu Bạn muốn tạo ra các báo cáo có tính tương tác cao thì Power BI đã cung cấp cho bạn đầy đủ các tính năng để có thể chuyển đổi dữ liệu, phân tích và hiển thị dữ liệu một cách trực quan nhất.
✅ Nếu vai trò của Bạn là: phân tích thống kê, quản trị số liệu, sales marketing, tài chính, kế toán, kế hoạch đầu tư, quản trị ngân sách, quản trị rủi rõ, quản trị nhân sự,.v..v.. thì Power BI sẽ là trợ thủ đắc lực dành cho Bạn.

Dưới đây là những gì Bạn sẽ học được từ khóa đào tạo nhân sự này:
✅ Khám phá các tính năng của Power BI và học cách sử dụng chúng hiệu quả nhất.
✅ Hiểu Power BI Desktop và các thành phần của nó.
✅ Sử dụng Power Query Editor để kết nối với các loại nguồn dữ liệu khác nhau.
✅ Cách làm việc trên Data Model và hiểu rõ sự khác biệt.
✅ Cách làm việc trong các chế độ xem khác nhau của Data Model.
✅ Cách tạo các cột và các phép đo lường.
✅ Cách xây dựng mối quan hệ giữa các bảng khác nhau.
✅ Cách tạo báo cáo với các kiểu trực quan hóa tương tác khác nhau.
✅ Cách sử dụng Power BI Service để tạo Dashboard cũng như chia sẻ và xuất bản kết quả của bạn.
✅ Cách truy cập kết quả của bạn từ nhiều thiết bị bằng Power BI Mobile.
✅ Cách tạo hình ảnh tùy chỉnh và Công cụ dành cho nhà phát triển Power BI.
✅ Cách sử dụng công cụ Business Intelligence dễ dàng nhất để tạo các báo cáo và trang tổng quan tuyệt đẹp.
✅ Cách bạn có thể hình dung dữ liệu đó theo cách có ý nghĩa để làm sống lại thông tin chi tiết về doanh nghiệp của bạn hơn bao giờ hết.
✅ Cách để kết nối với nhiều nguồn dữ liệu như SQL Server, Excel, CSV, JSON, XML, SQL Analysis Services, v.v.
✅ Cách sử dụng sức mạnh của ngôn ngữ M & DAX, để xử lý dữ liệu cũng như tạo ra các phép đo lường hiệu quả.
✅ Và còn rất nhiều hơn kiến thức chuyên môn khác nữa.

- Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ những điều tuyệt vời về Power BI. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn!

 

Bạn đang muốn tìm kiếm 1 công việc với mức thu nhập cao.
✅ Hoặc là bạn đang muốn chuyển đổi công việc mà chưa biết theo học ngành nghề gì cho tốt.
✅ Giới thiệu với bạn Chương trình đào tạo nhân sự dài hạn trong 12 tháng với những điều đặc biệt mà chỉ có tại IMIC và đây cũng chính là sự lựa chọn phù hợp nhất dành cho bạn:
👉 Thứ nhất: Học viên được đào tạo bài bản kỹ năng, kiến thức chuyên môn lý thuyết, thực hành, thực chiến nhiều dự án và chia sẻ những kinh nghiệm thực tế từ Chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm dự án cũng như tâm huyết truyền nghề.
👉 Thứ hai: Được ký hợp đồng cam kết chất lượng đào tạo cũng như mức lương sau tốt nghiệp và đi làm tại các đối tác tuyển dụng của IMIC. Trả lại học phí nếu không đúng những gì đã ký kết.
👉 Thứ ba: Cam kết hỗ trợ giới thiệu công việc sang đối tác tuyển dụng trong vòng 10 năm liên tục.
👉 Thứ tư: Được hỗ trợ tài chính với mức lãi suất 0 đồng qua ngân hàng VIB Bank.
👉  Có 4 Chương trình đào tạo nhân sự dài hạn dành cho bạn lựa chọn theo học. Gồm có:
1)  Data Scientist full-stack
2)  Embedded System & IoT development full-stack
3)  Game development full-stack
4)  Web development full-stack 
✅ Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ của mình. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn. 
✅ Hãy liên hệ ngay với Phòng tư vấn tuyển sinh để được hỗ trợ về thủ tục nhập học.
✅ Chúc bạn luôn có nhiều sức khỏe và thành công!

Xem khóa đào tạo nhân sự theo danh mục!

Xem các khóa đào tạo nhân sự