5 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2022

Ở bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu bao quát về quy trình, phân loại và công cụ để phân tích dữ liệu lớn. Vậy thì ứng với bốn loại phân tích gồm mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất, đâu sẽ là những phương pháp phân tích phù hợp? Bài viết này mang đến “bộ sưu tập” 10 phương pháp phân tích dữ liệu lớn cho bạn tham khảo và lựa chọn cho những trường hợp sử dụng khác nhau.

1. Phân tích cụm (Cluster analysis)

Phân tích cụm (Cluster analysis) được thực hiện dựa trên việc nhóm các phần dữ liệu có đặc điểm chung với nhau. Vì không có biến đích khi phân nhóm, phương pháp này thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu hoặc cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho một tập dữ liệu. 

Trong kinh doanh, marketing, các doanh nghiệp vẫn thường áp dụng phương pháp phân tích cụm nhằm nhóm các tập khách hàng dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, khả năng tài chính,… Mục tiêu là mang đến những trải nghiệm tốt nhất dựa trên nhu cầu, thị hiếu của một lượng lớn khách hàng, trong khi vẫn đảm bảo tối ưu hóa nguồn lực vận hành. 

2. Phân tích theo nhóm (Cohort analysis)

Phương pháp này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và đối chiếu một phân khúc xác định về hành vi của người dùng, sau đó nhóm chúng lại với những phân khúc khác có đặc điểm tương tự. Bằng phương pháp này, bạn có thể hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng, thậm chí là một nhóm đối tượng mục tiêu số lượng lớn hơn. 

Về ứng dụng, phân tích nhóm giúp các Marketers hiểu được tác động của chiến dịch trên các nhóm khách hàng cụ thể. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn gửi một chiến dịch email khuyến khích khách hàng đăng ký trang web. Bạn tạo hai phiên bản của chiến dịch với các thiết kế, CTA (Call to action) và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng đăng ký, mua hàng hoặc tương tác theo những cách khác.

3. Phân tích hồi quy (Regression analysis)

Hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu tác động đến giá trị của biến phụ thuộc khi một (hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai.

4. Mạng nơron

Mạng nơ-ron là nền tảng cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích có sự can thiệp tối thiểu, để hiểu cách bộ não con người tạo ra những hiểu biết sâu sắc và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mọi dữ liệu, nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian.

5. Phân tích nhân tố (Factor analysis)

Phân tích nhân tố còn được gọi là “giảm chiều dữ liệu” (dimension reduction) mô tả sự biến thiên của những biến có tương quan được quan sát bằng một số nhỏ hơn các biến không quan sát được gọi là nhân tố. Mục đích ở đây là phát hiện ra các biến tiềm ẩn độc lập.

Một ví dụ về phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, chất liệu, sự thoải mái, cửa hàng, tần suất sử dụng. Trong trường hợp này, danh sách các biến số có thể rất dài, tùy thuộc vào những gì bạn muốn theo dõi. Do đó, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh tổng quát bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu sắc, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một biến tiềm ẩn của thiết kế.

6. Khai thác dữ liệu (Data mining)

Khai thác dữ liệu là phương pháp phân tích dữ liệu giúp trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu nhằm xác định xu hướng, mẫu và dữ liệu hữu ích. Cùng với phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu là một nhánh của khoa học thống kê sử dụng các thuật toán phức tạp, không chỉ bao hàm bước phân tích thô, mà còn liên quan tới cơ sở dữ liệu, quản lý dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, suy luận thống kê,…

7. Phân tích văn bản (Text analysis)

Phân tích văn bản, còn được gọi là khai thác văn bản, hoạt động bằng cách lấy các bộ dữ liệu văn bản lớn và sắp xếp chúng nhằm dễ quản lý hơn. Phương pháp này giúp bạn trích xuất dữ liệu thực sự liên quan đến tổ chức của mình và sử dụng dữ liệu đó nhằm phát triển những thông tin hữu ích phục vụ việc ra quyết định. Ví dụ: việc phân tích dữ liệu từ nhiều  nguồn văn bản khác nhau như bài viết đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội hoặc phản hồi khảo sát giúp hiểu sâu sắc hơn về đối tượng mục tiêu, từ đó cho phép xây dựng các chiến dịch, dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng.

Nhờ sự kết hợp của học máy và các thuật toán thông minh, phân tích văn bản hiện nay còn cho phép thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm xúc. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ thành công của trải nghiệm khách hàng. 

8. Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Như đúng tên gọi, phân tích chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích một tập hợp dữ liệu thu thập trong một khoảng thời gian xác định. Ngoài ra, nó còn cho phép các nhà nghiên cứu biết được liệu các biến có thay đổi trong suốt thời gian nghiên cứu hay không, các biến khác nhau phụ thuộc như thế nào và nó đạt được kết quả cuối cùng ra sao.

Trong kinh doanh, phương pháp này được sử dụng để hiểu nguyên nhân của các xu hướng và mô hình khác nhau, từ đó rút ra những hiểu biết có giá trị. Đồng thời, phương pháp này cũng có thể kết hợp với dự báo chuỗi thời gian nhằm dự báo sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.

9. Cây quyết định (Decision Trees)

Phân tích dựa trên cây quyết định hoạt động như một công cụ hỗ trợ để đưa ra các quyết định chiến lược và thông minh. Bằng cách hiển thị trực quan các kết quả, hậu quả và chi phí tiềm năng trong mô hình dạng cây, các nhà nghiên cứu và người dùng doanh nghiệp có thể dễ dàng đánh giá tất cả các yếu tố liên quan và chọn cách hành động tốt nhất. Cây quyết định thường được dùng để phân tích dữ liệu định lượng, nó cho phép cải thiện quy trình ra quyết định bằng cách giúp bạn xác định các cơ hội cải tiến, giảm chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động và sản xuất.

Cụ thể, phương pháp này hoạt động giống như một sơ đồ bắt đầu với quyết định chính mà bạn cần đưa ra và phân nhánh dựa trên các kết quả và hậu quả khác nhau của mỗi quyết định. Mỗi kết quả sẽ nêu ra những hậu quả, chi phí và lợi ích của riêng nó và khi kết thúc phân tích, bạn có thể so sánh từng kết quả và đưa ra quyết định thông minh nhất.

10. Phân tích thuộc tính (Conjoint analysis)

Phân tích thuộc tính thường được sử dụng trong các cuộc khảo sát để hiểu cách người dùng đánh giá các thuộc tính khác nhau của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ, khi nói đến việc mua hàng, một số khách hàng có thể tập trung vào giá, những người khác tập trung vào tính năng, hay tính bền vững của sản phẩm. Bạn có thể tìm thấy các thuộc tính này bằng phân tích kết hợp. Như vậy, các công ty có thể xác định chiến lược giá cả, tùy chọn gói sản phẩm, dịch vụ,….

Phân tích dữ liệu hiện là ưu tiên của các doanh nghiệp và chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp là chìa khóa để biến các dữ liệu thành thông tin có thể sử dụng.

Khám phá các công cụ AI để phân tích dữ liệu văn bản.

Các công cụ phân tích dữ liệu là phần mềm và chương trình thu thập và phân tích dữ liệu về doanh nghiệp, khách hàng và cạnh tranh của nó để cải thiện các quy trình và giúp khám phá những hiểu biết để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

15 công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu

Hãy xem một số công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất hiện có.Có một cái gì đó cho mỗi doanh nghiệp ở đây.

1. MonkeyLearn |Thực hiện phân tích văn bản không có mã | perform no-code text analysis
2. RapidMiner |Xây dựng các mô hình phân tích dự đoán | build predictive analysis models
3. Knime |Tạo quy trình công việc khoa học dữ liệu | create data science workflows
4. Talend |Thu thập dữ liệu của bạn trong một nền tảng duy nhất | collect your data in a single platform
5. Excel |Sử dụng các công thức phân tích dữ liệu mạnh mẽ | use powerful data analysis formulas
6. Không khí |bảng tính một phần, cơ sở dữ liệu một phần | part spreadsheet, part database
7. Quyền lực bi |Xem kết quả của bạn trong thời gian thực | see your results in real time
8. Tableau |Hình dung kết quả của bạn trong phong cách | visualize your results in style
9. Clicdata |Kết nối dữ liệu và tạo bảng điều khiển tương tác | connect data and create interactive dashboards
10. R |Ngôn ngữ lập trình để phân tích dữ liệu khám phá | the programming language for exploratory data analysis
11. Python |Ngôn ngữ lập trình cho học máy | the programming language for machine learning
12. Qlik |thực hiện xử lý dữ liệu trong bộ nhớ | perform in-memory data processing
13. SAS Business Intelligence | Trực quan hóa dễ hiểu |easy-to-understand visualizations
14. Người nhìn |Giải pháp phân tích phù hợp | tailored analytics solutions
15. Ngôn ngữ lập trình SQL |Dễ dàng tổ chức dữ liệu có cấu trúc | easily organize structured data

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn là một nền tảng học máy không mã hóa, cung cấp một bộ đầy đủ các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao để phân tích dữ liệu không có cấu trúc, trong thời gian thực và suốt ngày đêm.

Bạn có thể thiết lập MonkeyLearn để tự động phân tích các bộ sưu tập dữ liệu lớn ngay lập tức bằng các mô hình được đào tạo trước hoặc bạn có thể tạo các mô hình phân tích văn bản tùy chỉnh của riêng mình trong giao diện điểm và nhấp đơn giản.

Bộ công cụ phân tích dữ liệu của MonkeyLearn cho phép bạn phân loại dữ liệu theo chủ đề, tình cảm, ý định và nhiều hơn nữa, hoặc trích xuất thông tin liên quan, như tên, vị trí và từ khóa.Tích hợp gốc và API mạnh mẽ giúp dễ dàng kết nối các công cụ và ứng dụng bạn đã sử dụng cho các công cụ học máy MonkeyLearn.

Để làm cho nó thực sự đơn giản để khám phá những hiểu biết trong dữ liệu văn bản của bạn, MonkeyLearn Studio cung cấp một công cụ trực quan hóa dữ liệu trong ứng dụng, vì vậy bạn có thể chuyển từ phân tích dữ liệu sang trực quan hóa dữ liệu ở một nơi.

Kiểm tra các kế hoạch có sẵn và giá cả hoặc lên lịch một bản demo miễn phí với một trong những chuyên gia của chúng tôi.

2. RapidMiner

RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu giúp các công ty xây dựng các mô hình học máy dự đoán từ dữ liệu.Nó nhắm vào các nhóm phân tích dữ liệu muốn giải quyết các nhiệm vụ đầy thách thức và xử lý một lượng lớn dữ liệu, vì vậy bạn sẽ cần một nền tảng kỹ thuật.

Tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, bạn có thể chọn các giải pháp khác nhau, bao gồm Turboprep, cho phép bạn làm sạch và chuẩn bị dữ liệu của mình;Automodel, cung cấp các thuật toán khác nhau để xây dựng các mô hình học máy;và Datastudio, để tạo một quy trình công việc trực quan và khám phá dữ liệu của bạn.

Có một bản dùng thử miễn phí có sẵn cho một số sản phẩm này.

3. Knime

Knime là một nền tảng nguồn mở miễn phí để tạo ra các quy trình khoa học dữ liệu.Nó có giao diện kéo và thả trực quan cho phép bạn nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, xây dựng các giải pháp học máy nâng cao và trực quan hóa dữ liệu.

Giống như hầu hết các nền tảng mở, nó liên tục được cập nhật và có một cộng đồng những người đóng góp tích cực.Knime cho phép người dùng tạo trực quan các luồng làm cho nó đơn giản cho ngay cả những người không lập trình.

4. Talend

Talend cung cấp một bộ ứng dụng đám mây để tích hợp dữ liệu.Nó được thiết kế để giúp các doanh nghiệp thu thập tất cả dữ liệu của họ trong một nền tảng duy nhất để các nhóm có thể truy cập đúng dữ liệu khi họ cần.

Nền tảng này có một loạt các thành phần học máy được xây dựng, cho phép người dùng phân tích dữ liệu mà không cần mã hóa.Nó sử dụng phân loại, phân cụm, khuyến nghị và thuật toán hồi quy.

Talend cung cấp một phiên bản nguồn mở miễn phí và các lựa chọn thay thế thương mại khác nhau.

5. Excel

Microsoft Excel có thể được sử dụng để lọc, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu định lượng, làm cho nó trở thành công cụ hoàn hảo để thực hiện phân tích dữ liệu đơn giản.Bạn có thể sử dụng một loạt các công thức, bộ lọc và tạo bảng, biểu đồ và biểu đồ trục, để tổng hợp dữ liệu mà bạn đã thu thập được.Nhưng có một giới hạn về lượng dữ liệu mà Excel có thể xử lý, vì vậy bạn có thể cần các công cụ mạnh mẽ hơn nếu bạn muốn phân tích dữ liệu theo quy mô.

Khám phá các chức năng và công thức chung để phân tích dữ liệu trong Excel.

6. Airtable

AirTable là một công cụ cộng tác đám mây thân thiện với người dùng được xác định là bảng tính phần của bộ phận, cơ sở dữ liệu một phần.Nó cung cấp phân tích dữ liệu và các chức năng trực quan hóa dữ liệu (giống như các công cụ bảng tính truyền thống khác) nhưng với một cơ sở dữ liệu mạnh mẽ trên phần phụ trợ.Bằng cách sử dụng các chế độ xem trên mạng, bạn có thể dễ dàng tương tác với cơ sở dữ liệu để quản lý, theo dõi và tìm dữ liệu.Thêm vào đó, các nhà phát triển có thể kết nối Airtable với các ứng dụng khác thông qua API.

Có một kế hoạch miễn phí có sẵn với các tính năng cơ bản để bạn bắt đầu.

7. Power Bi

Các công cụ kinh doanh thông minh, như Microsoft Power BI, cực kỳ quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu vì chúng giúp các doanh nghiệp dễ dàng phát hiện ra xu hướng, mẫu và hiểu biết sâu sắc về các bộ dữ liệu lớn.

Microsoft Power BI cho phép người dùng nhập dữ liệu từ hàng trăm nguồn và kéo và thả các yếu tố, để tạo bảng điều khiển và báo cáo thời gian thực.Được trang bị AI, tích hợp Excel và các đầu nối dữ liệu tùy chỉnh và được xây dựng sẵn, bạn có thể có được những hiểu biết có giá trị và dễ dàng chia sẻ chúng với phần còn lại của nhóm.

Tùy chọn giá cho BI tự phục vụ hoặc dịch vụ cao cấp cho các phân tích nâng cao.

8. Tableau

Tableau là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ cho phép bạn kết nối tất cả dữ liệu của mình và tạo các báo cáo hấp dẫn và bảng điều khiển tương tác cập nhật theo thời gian thực.Nó rất dễ sử dụng, hỗ trợ một lượng lớn dữ liệu và có thể được chạy tại chỗ hoặc trên đám mây.

Có một bản dùng thử miễn phí có sẵn và các kế hoạch khác nhau cho người dùng và tổ chức cá nhân.

9. Clicdata

Clicdata là một nền tảng thông minh kinh doanh đầu cuối với kết nối dữ liệu rộng rãi, chuyển đổi dữ liệu, tự động hóa và các tính năng trực quan hóa.Clicdata dựa trên đám mây 100% và hoạt động trên tất cả các hệ điều hành và thiết bị.

Trong vòng một ngày, bạn có thể dễ dàng kết nối, pha trộn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xây dựng bảng điều khiển với giao diện kéo và thả của chúng.Họ cung cấp BI tự phục vụ với các tài nguyên trực tuyến cũng như BI dịch vụ đầy đủ với các dịch vụ hỗ trợ và chuyên gia trong ứng dụng.

Clicdata cung cấp một bản dùng thử miễn phí và bốn kế hoạch phù hợp với các công ty cỡ trung và doanh nghiệp.

10. r

Ngôn ngữ lập trình miễn phí và nguồn mở là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn xây dựng các công cụ phân tích dữ liệu của riêng mình.R được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu khám phá, điện toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu.Lúc đầu, nó chủ yếu được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu và học giả nhưng hiện đã phân nhánh vào thế giới kinh doanh.Học R tương đối dễ dàng, ngay cả khi bạn không có nền tảng lập trình.

11. Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình theo yêu cầu nhất hiện nay và nó được coi là ngôn ngữ ưa thích cho việc học máy.Nó nổi bật vì rất linh hoạt, cho phép bạn xây dựng các giải pháp cho các trường hợp sử dụng khác nhau.Thêm vào đó, nó khá đơn giản để học và viết.

12. Qlik

Với cả triển khai đám mây và tại chỗ, QLIK cung cấp các công cụ hữu ích cho những người có nền tảng kỹ thuật mở rộng hoặc người dùng thậm chí không biết chữ đầy đủ máy tính.Qlikview cung cấp xử lý dữ liệu trong bộ nhớ cho kết quả siêu nhanh và trực quan hóa các mối quan hệ dữ liệu được mã hóa màu giúp kết quả và hiểu biết dễ hiểu.

13. SAS Business Intelligence

Nền tảng Business Intelligence tập trung vào trực quan hóa có thể dễ dàng hiểu và chia sẻ đơn giản trên một tổ chức để hiểu rõ hơn với một con đường rõ ràng để thực hiện thay đổi, để hợp lý hóa các quy trình và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

SAS BI nhằm mục đích giúp khách hàng trả lời các câu hỏi cụ thể, như khách hàng của tôi đến từ đâu?Và "những vụ tai nạn nhất xảy ra ở đâu?" "

14. Looker

Looker tích hợp với các công cụ hiện có để giới thiệu dữ liệu mới, tập trung cao, có thể hiển thị các mối quan hệ dữ liệu chưa từng thấy trước đây để giúp các nhóm đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Các chương trình và ứng dụng có thể tùy chỉnh đảm bảo rằng các mô hình được thiết kế dành riêng cho các máy khách riêng lẻ.Và nhiều giải pháp phân tích nhúng của họ, được thiết kế sẵn cho các ngành công nghiệp như bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, v.v.

15. Ngôn ngữ lập trình SQL

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là ngôn ngữ tiêu chuẩn được tạo để giao tiếp với cơ sở dữ liệu và đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu có cấu trúc.Được sử dụng để tìm kiếm, thêm, cập nhật và xóa dữ liệu, trong số những người khác, SQL giúp dễ dàng tổ chức dữ liệu có cấu trúc.

Hầu hết các dữ liệu có cấu trúc tồn tại, được lưu trữ trong SQL, vì vậy các chương trình được viết cho ngôn ngữ có thể dễ dàng mở khóa dữ liệu cho kết quả mạnh mẽ.

Tìm các công cụ phân tích dữ liệu phù hợp cho doanh nghiệp của bạn

Chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp có thể là một thách thức.Nếu bạn đang đấu tranh để chọn công cụ từ danh sách ở trên, hãy trả lời những câu hỏi này và bạn sẽ tiếp tục tìm kiếm công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất để phù hợp với nhu cầu của bạn:

1. Tôi cần phân tích loại dữ liệu nào?

Trước khi chọn một công cụ phân tích dữ liệu, bạn cần quyết định loại dữ liệu bạn muốn phân tích.Là dữ liệu định lượng hay định tính?

Dữ liệu định lượng, thường là dữ liệu số được lưu trữ trong bảng tính và cơ sở dữ liệu, dễ dàng chuyển đổi thành những hiểu biết trực quan bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel và các công cụ BI như Tableau.Nhưng có ý nghĩa về dữ liệu định tính như phản hồi khảo sát kết thúc mở, email và các cuộc trò chuyện trên phương tiện truyền thông xã hội, thường gọi phần mềm phân tích dữ liệu AI.

Covid-19 đã thay đổi tất cả mọi thứ và các công ty nghiên cứu quốc tế, như Gartner, khuyến nghị các công ty tận dụng các kỹ thuật AI và máy học mới, để trích xuất phản hồi và dữ liệu mới của khách hàng từ các hệ thống nội bộ và trên internet, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử.

Ví dụ, các công cụ phân tích dữ liệu SaaS, như MonkeyLearn, ví dụ, sử dụng các kỹ thuật học máy mạnh mẽ để (1) thu thập, (2) phân tích và (3) trực quan hóa kết quả dữ liệu.Và các kỹ thuật thiết lập, như một vòng phản hồi của khách hàng sẽ đảm bảo rằng bạn liên tục thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để cải thiện sản phẩm và dịch vụ và cuối cùng là điểm mấu chốt của bạn.

2. Tôi cần phân tích bao nhiêu dữ liệu?

Nếu bạn nhận được vài trăm điểm dữ liệu mỗi tháng, bạn có thể xử lý dữ liệu này mà không cần các công cụ nâng cao tự động hóa các quy trình thu thập và phân tích dữ liệu.Tuy nhiên, nếu dữ liệu của bạn chạy vào hàng ngàn, bạn sẽ muốn triển khai các công cụ AI để tránh lãng phí thời gian vào các nhiệm vụ thủ công và tẻ nhạt.

Ví dụ, việc phân tích một lượng lớn dữ liệu văn bản bằng tay không chỉ lặp đi lặp lại mà còn có khả năng dẫn đến kết quả kém.Tại sao?Bởi vì con người là chủ quan.Nếu bạn cần thuê nhiều tay để sắp xếp và gắn thẻ dữ liệu của bạn, mỗi người gắn thẻ người sẽ gắn nhãn các điểm dữ liệu của bạn khác nhau.

Các công cụ AI được đào tạo bằng cách sử dụng một bộ tiêu chí và thường có thể tùy chỉnh, vì vậy bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu của bạn cung cấp những hiểu biết chính xác và có thể hành động.

3. Ai/đội nào sẽ xử lý dữ liệu?

Bạn có một nhóm các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu hiểu SQL, R và Python không?Các ngôn ngữ lập trình này thường được sử dụng trong các công cụ quản lý dữ liệu và dễ dàng được hiểu bởi những người có nền tảng về mã hóa.

Tuy nhiên, nếu nhóm của bạn không còn kỹ thuật, bạn có thể thích chọn các công cụ phân tích dữ liệu không mã.

Bạn có thể thuê một nhóm các nhà khoa học dữ liệu nếu bạn muốn sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp hơn, nhưng chi phí cao có thể khiến bạn ủng hộ các công cụ phân tích dữ liệu không mã hóa.

4. Ngân sách và khung thời gian của tôi là gì?

Cuối cùng, các công cụ phân tích dữ liệu về giá và thời gian thực hiện cũng sẽ ảnh hưởng đến quyết định của bạn.Khi so sánh các công cụ phân tích dữ liệu, bạn có thể muốn kiểm tra xem bạn có thể trả tiền cho những gì bạn sử dụng hay nếu có một khoản phí cố định hàng tháng?

Bạn cũng cần xem xét các chi phí của cơ sở hạ tầng.Bạn có cần đầu tư vào kho dữ liệu hoặc lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây và các đường ống dữ liệu không?Một lần nữa, bạn sẽ cần suy nghĩ về cấu trúc nhóm hiện tại của mình và nếu bạn có ngân sách để thuê một nhóm chuyên gia nếu bạn chọn các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp hơn.

Cuối cùng, mất bao lâu để triển khai các công cụ phân tích dữ liệu?Bạn có cần một giải pháp mà lên và chạy trong 4 tuần hay 4 tháng?Nếu bạn xây dựng các công cụ phân tích dữ liệu của riêng mình, bạn sẽ cần phải tính đến chi phí thời gian chờ đợi không hiệu quả.

Khi bạn đã trả lời tất cả các câu hỏi trên, bạn sẽ hiểu rõ hơn về công cụ nào phù hợp với bạn.

Bắt đầu với các công cụ phân tích dữ liệu

Các công cụ phân tích dữ liệu giúp các công ty rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu khách hàng và phát hiện ra xu hướng và mô hình để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Có một số lượng lớn các công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến mà bạn có thể sử dụng, cho dù bạn muốn thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản hay nâng cao hơn.

Nhờ phần mềm học máy không mã hóa, phân tích dữ liệu nâng cao giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết, cho phép các doanh nghiệp gặt hái những lợi ích từ số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản và thông minh kinh doanh tất cả trong một có thể sắp xếp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của bạn bên cạnh không có thời gian.Yêu cầu một bản demo để tìm hiểu thêm.

5 phân tích dữ liệu là gì?

Công cụ nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?

4 loại phân tích dữ liệu chính là gì?

Công cụ phân tích dữ liệu là gì?