Kỷ nguyên phân tích dữ liệu đã đến. Từ nhà nước, chính phủ, doanh nghiệp cho đến cá nhân, dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu đã trở thành xu hướng mà ai cũng quen thuộc. Nhưng có thể bạn chưa có kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu và lập trình, hoặc bạn đã học rất nhiều về lý thuyết phân tích dữ liệu nhưng vẫn chưa thực hành được. Ở đây, tôi sẽ so sánh bốn công cụ phổ biến nhất với các nhà phân tích dữ liệu, Excel, R, Python và BI, làm cơ sở để bắt đầu phân tích dữ liệu
1. Excel
1. 1 Tình huống sử dụng
- Công việc xử lý dữ liệu theo yêu cầu chung của văn phòng
- Quản lý và lưu trữ dữ liệu của các công ty vừa và nhỏ
- Phân tích thống kê đơn giản cho học sinh hoặc giáo viên [chẳng hạn như phân tích phương sai, phân tích hồi quy, v.v. ]
- Kết hợp Word và PowerPoint để tạo báo cáo phân tích dữ liệu
- Công cụ trợ lý của các nhà phân tích dữ liệu
- Sản xuất biểu đồ cho một số tạp chí và báo kinh doanh [trực quan hóa dữ liệu]
1. 2 Ưu điểm
- Thật dễ dàng để bắt đầu với Excel
- Nguồn học liệu rất phong phú
- Bạn có thể làm rất nhiều thứ với Excel. mô hình hóa, trực quan hóa, báo cáo, biểu đồ động, v.v.
- Nó có thể giúp bạn hiểu ý nghĩa của nhiều thao tác trước khi học thêm các công cụ khác [chẳng hạn như Python và R]
1. 3 nhược điểm
- Để hoàn toàn thành thạo Excel, bạn cần học VBA, vì vậy độ khó vẫn rất cao
- Khi lượng dữ liệu lớn sẽ xảy ra tình trạng giật hình
- Bản thân tệp dữ liệu Excel chỉ có thể chứa 1. 08 triệu hàng mà không có sự trợ giúp của các công cụ khác và nó không phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn
- Phân tích thống kê tích hợp quá đơn giản và ít giá trị thực tế
- Không giống như Python, R và các phần mềm nguồn mở khác, Excel chính hãng phải trả phí
2. 1 Tình huống sử dụng
Các chức năng của R bao gồm hầu hết mọi lĩnh vực cần dữ liệu. Đối với công việc phân tích dữ liệu chung hoặc phân tích dữ liệu học thuật của chúng tôi, những điều mà R có thể làm chủ yếu bao gồm các khía cạnh sau
- Làm sạch dữ liệu và giảm dữ liệu
- thu thập thông tin trên web
- Trực quan hóa dữ liệu
- Kiểm định giả thuyết thống kê [kiểm định t, phân tích phương sai, kiểm định chi bình phương, v.v. ]
- Mô hình thống kê [hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, mô hình cây, mạng lưới thần kinh, v.v. ]
- Đầu ra báo cáo phân tích dữ liệu [R markdown]
2. 2 R có dễ học không?
Theo quan điểm của tôi, bắt đầu với R rất đơn giản. 10 ngày học tập trung là đủ để thành thạo cách sử dụng cơ bản, cấu trúc dữ liệu cơ bản, nhập và xuất dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu đơn giản. Với những cơ sở này, khi gặp sự cố thực tế, bạn có thể tìm gói R mình cần sử dụng. Bằng cách đọc các tệp trợ giúp của R và thông tin trên mạng, bạn có thể giải quyết các vấn đề cụ thể tương đối nhanh chóng
3. con trăn3. 1 Tình huống sử dụng
- Thu thập dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu
- mô hình hóa dữ liệu
- Xây dựng thuật toán phân tích dữ liệu dựa trên kịch bản nghiệp vụ và bài toán thực tế
- Trực quan hóa dữ liệu
- Các lĩnh vực khai thác và phân tích dữ liệu nâng cao, chẳng hạn như học máy và khai thác văn bản
3. 2 R so với. con trăn
R và Python đều là công cụ phân tích dữ liệu cần được lập trình. Sự khác biệt là R được sử dụng riêng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trong khi tính toán khoa học và phân tích dữ liệu chỉ là một nhánh ứng dụng của Python. Python cũng có thể được sử dụng để phát triển các trang web, phát triển trò chơi, phát triển phụ trợ hệ thống và thực hiện một số công việc vận hành và bảo trì
Một xu hướng hiện nay là Python đang bắt kịp R trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Ở một số khía cạnh, nó đã vượt qua R, chẳng hạn như học máy và khai thác văn bản. Nhưng R vẫn duy trì lợi thế trong lĩnh vực thống kê. Sự phát triển của Python trong phân tích dữ liệu đã mô hình hóa một số tính năng của R ở nhiều nơi. Vì vậy, nếu bạn vẫn là newbie và chưa bắt đầu tìm hiểu, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Python
Cả Python và R đều dễ học. Nhưng nếu bạn học cả hai cùng lúc sẽ rất dễ nhầm lẫn vì chúng có nhiều chỗ rất giống nhau. Vì vậy, không nên học chúng cùng một lúc. Đợi cho đến khi bạn thành thạo một trong số chúng rồi bắt đầu học cái còn lại
3. 3 Chọn R hay Python?
Nếu bạn chỉ có thể chọn một trong số chúng để học vì thời gian có hạn, tôi khuyên bạn nên sử dụng Python. Nhưng tôi vẫn khuyên bạn nên xem cả hai. Bạn có thể nghe ở một số nơi rằng Python được sử dụng phổ biến hơn trong công việc, nhưng giải quyết vấn đề mới là điều quan trọng nhất. Nếu bạn có thể giải quyết vấn đề hiệu quả với R, thì hãy sử dụng R. Trên thực tế, Python bắt chước nhiều tính năng của R, chẳng hạn như DataFrames trong thư viện Pandas. Và gói trực quan đang được phát triển, ggplot, bắt chước ggplot2 rất nổi tiếng trong R
4. BICó một câu nói trong phân tích dữ liệu. văn bản không tốt bằng bảng và bảng không tốt bằng biểu đồ. Trực quan hóa dữ liệu là một trong những hướng chính của phân tích dữ liệu. Các biểu đồ của Excel có thể đáp ứng các yêu cầu cơ bản về đồ họa, nhưng đây chỉ là cơ sở. Các trực quan nâng cao yêu cầu lập trình. Ngoài việc học các ngôn ngữ lập trình như R và Python, bạn cũng có thể chọn các công cụ BI đơn giản và dễ sử dụng. Để giới thiệu về BI, bạn có thể đọc bài viết khác của tôi, Tôi nên học công cụ phân tích dữ liệu nào để bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu?
Business Intelligence sinh ra để phân tích dữ liệu, và nó sinh ra với xuất phát điểm rất cao. Mục tiêu là rút ngắn thời gian từ dữ liệu kinh doanh đến quyết định kinh doanh. Đó là về cách sử dụng dữ liệu để tác động đến các quyết định
Ưu điểm của BI là tương tác và báo cáo tốt hơn. Nó rất tốt trong việc giải thích cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực. Nó có thể giải phóng đáng kể công việc của các nhà phân tích dữ liệu, thúc đẩy nhận thức về dữ liệu của toàn bộ công ty và nâng cao hiệu quả nhập dữ liệu. Có rất nhiều sản phẩm BI trên thị trường. Nguyên tắc của họ là xây dựng bảng điều khiển, thông qua liên kết và khoan kích thước, để có được phân tích trực quan. Tôi tin rằng bạn đã rất quen thuộc với các công cụ BI như SAP BO, Oracle, Power BI và Tableau. Nhưng nếu bạn là người mới bắt đầu phân tích dữ liệu, tôi khuyên bạn nên học cách sử dụng FineReport. Nó là một công cụ không mã hóa. Không cần bất kỳ nền tảng học ngôn ngữ lập trình nào, bạn có thể dễ dàng làm chủ phần mềm này. Phần mềm nguồn mở truyền thống có chức năng hạn chế và không thể đáp ứng nhu cầu cá nhân. Không có bảo đảm dịch vụ. Và họ có chi phí học tập cao và yêu cầu học tập lâu dài. Các công cụ như FineReport cung cấp giải pháp để giải quyết tất cả những khó khăn này
Nó có ba chức năng chính
Tích hợp dữ liệu
FineReport cung cấp mối tương quan nguồn đa dữ liệu, cơ sở dữ liệu chéo và quyền truy cập bảng dữ liệu chéo và ứng dụng đơn giản của dữ liệu hệ thống đa doanh nghiệp. Nó cũng tích hợp dữ liệu kinh doanh liên quan vào một báo cáo, cho phép áp dụng nhiều dữ liệu hơn trong phân tích hoạt động và kiểm soát kinh doanh
Thu thập dữ liệu và phân tích mô hình
Trình thiết kế báo cáo cho phép người dùng thiết kế các báo cáo cần thiết một cách linh hoạt và đơn giản. Hệ thống ra quyết định dữ liệu cho phép truy cập và quản lý chung các báo cáo và đạt được phân tích và điền dữ liệu của các doanh nghiệp khác nhau
Hiển thị dữ liệu
Dữ liệu có thể được truy cập thông qua PC hoặc thiết bị đầu cuối di động. Để cải thiện việc đọc dữ liệu báo cáo và khám phá giá trị dữ liệu, FineReport cung cấp các chức năng như phân tích nhiều loại biểu đồ, phân tích chi tiết, phân tích đa chiều, phân tích tùy chỉnh và phân tích thời gian thực
Biểu đồ được cá nhân hóa của FineReport
Bảng điều khiển thời gian thực của FineReport
Bản đồ động của FineReportMột điều nữa
Như bài phát biểu của Steve Jobs, quả trứng bất ngờ được đặt ở cuối
Phiên bản cá nhân của FineReport hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể vào trang web chính thức để tải về và dùng thử