Sự tăng trưởng theo cấp số nhân về độ phức tạp và khối lượng dữ liệu đòi hỏi các công cụ xử lý dữ liệu rất tinh vi như ngôn ngữ lập trình. Trong nhiều năm, ngôn ngữ lập trình Python đã phục vụ các chuyên gia trong lĩnh vực phát triển web, khoa học dữ liệu, viết kịch bản tự động, quản trị hệ thống và thậm chí Python cho phân tích kinh doanh.
Nó đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất trên toàn cầu, với hơn 8 triệu nhà phát triển dựa vào nó. Với nó, người dùng trong nhiều lĩnh vực biết rằng họ đang nhận được một ngôn ngữ lập trình cho phép họ dễ dàng lưu trữ, thao tác và truy cập dữ liệu bằng các công cụ phân tích dữ liệu Python.
Có rất nhiều thư viện và gói nguồn mở trên hệ sinh thái lớn và không ngừng mở rộng của Python cho phép các tập đoàn khai thác Dữ liệu lớn để phân tích kinh doanh. Bài viết này nói về tầm quan trọng của Python và Dữ liệu lớn và việc sử dụng chúng trong phân tích kinh doanh
Tại sao Python lại quan trọng như vậy?
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được sử dụng để tạo các loại chương trình khác nhau và điều này có nghĩa là nó không chuyên biệt cho một loạt các vấn đề cụ thể. Tính linh hoạt và dễ sử dụng của nó đã kết hợp lại để biến nó thành một trong những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trên toàn cầu.
Vào năm 2021, một cuộc khảo sát của RedMonk cho thấy Python là ngôn ngữ phổ biến thứ 2 mà các nhà phát triển sử dụng. Bạn không thể đơn giản đánh giá quá cao tầm quan trọng của ngôn ngữ lập trình Python trong thế giới ngày nay. Dưới đây là một số lý do tại sao Python rất quan trọng
#1. Thư viện tiêu chuẩn phong phú
Người dùng coi trọng Python hơn các ngôn ngữ lập trình khác vì nó có một thư viện tiêu chuẩn phong phú và lớn. Thư viện của Python cho phép hàng triệu người dùng chọn từ nhiều mô-đun khác nhau tùy theo nhu cầu của họ. Mỗi mô-đun cho phép người dùng thêm chức năng vào ứng dụng Python mà không cần viết thêm mã
#2. Python hỗ trợ một số mô hình lập trình
Python hỗ trợ nhiều mô hình lập trình, bao gồm hỗ trợ đầy đủ lập trình có cấu trúc và hướng đối tượng. Tính năng ngôn ngữ của Python cũng hỗ trợ các khái niệm khác nhau trong lập trình chức năng và hướng khía cạnh
#3. Nó tương thích với các hệ điều hành và nền tảng chính
Python hiện hỗ trợ các hệ điều hành chính có nghĩa là người dùng trên Windows và Mac. vân vân. , có thể sử dụng ứng dụng. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng trình thông dịch Python để chạy mã trên các công cụ và nền tảng cụ thể. Một chương trình được giải thích giúp người dùng Python chạy cùng một mã trên nhiều nền tảng mà không cần biên dịch lại sau khi thay đổi nó
#4. Hỗ trợ cộng đồng lớn
Python đã trở nên phổ biến, nhưng nó còn nổi bật hơn và cho thấy tầm quan trọng của nó trong cộng đồng hỗ trợ đông đảo có sẵn, đặc biệt là khi người dùng cần trợ giúp. Luôn có khả năng ai đó trong cộng đồng Python gặp phải loại sự cố mà bạn gặp phải trong mã của mình và bạn luôn có thể tìm trợ giúp và nhận giải pháp đã được tạo sẵn để sử dụng
#5. Python hữu ích cho mọi người và trong các lĩnh vực khác nhau
Python hữu ích cho nhiều ngành như tư vấn, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, công nghệ và tài chính và nó giúp hàng triệu người dùng cải thiện công việc của họ hàng ngày. Chẳng hạn, nông dân có thể sử dụng công nghệ IoT của Python để quản lý sâu bệnh hại cây trồng và đưa ra dự đoán năng suất nông trại
#6. Nó tương đối đơn giản để tìm hiểu
Nó có thể không hoàn toàn là đi bộ trong công viên, nhưng nó tương đối đơn giản hơn. Nếu bạn so sánh Python với các ngôn ngữ lập trình hàng đầu khác, Python đứng đầu về mức độ dễ dàng làm chủ ngôn ngữ lập trình trong thời gian ngắn nhất. Tất cả là do cú pháp tương đối dễ dàng và tài nguyên học tập đầy đủ của nó.
#7. Một số giải pháp phân tích sẵn có tuyệt vời
Có các giải pháp phân tích tuyệt vời được tạo sẵn và python tuyệt vời cho các công cụ phân tích kinh doanh mà các nhà phân tích có thể tận dụng. Các nhà phát triển tự hào về việc thiết kế các giải pháp của họ khi họ cần, nhưng các nhà phân tích đã có giải pháp của họ, bao gồm các thư viện ML/DL
Bạn đang nghĩ đến việc bắt đầu một dự án bằng Python?
Tại Innuy, chúng tôi có thể giúp bạn bắt đầu. Chúng tôi có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực
Liên lạc
Tại sao Python là lựa chọn tốt nhất cho các ứng dụng phân tích kinh doanh?
Phân tích kinh doanh liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu để có được những hiểu biết kinh doanh có giá trị. Các doanh nghiệp luôn tìm cách thu hút khách hàng và theo dõi hành vi của khách hàng hiện tại và sự thành công của các chiến dịch tiếp thị. Đây là nơi Python dành cho phân tích kinh doanh phát huy tác dụng.
Người dùng tận dụng Python để các nhà phân tích kinh doanh sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn về hiệu quả của các nỗ lực kinh doanh của họ. Người mới có thể thắc mắc tại sao hầu hết mọi người coi Python là một trong những lựa chọn tốt nhất cho các ứng dụng phân tích kinh doanh. Dưới đây là một số lý do tại sao mọi người sử dụng Python để phân tích kinh doanh
#1. Tính linh hoạt
Python là ngôn ngữ lập trình máy tính đa năng với một số công cụ phân tích dữ liệu python. Bạn có thể sử dụng Python để tạo các ứng dụng web và máy tính để bàn, đồng thời tính linh hoạt của nó cũng mở rộng sang lĩnh vực viết mã cho các ứng dụng khoa học và số phức tạp.
#2. Sự đơn giản
Sự đơn giản của Python khiến nó trở thành một điểm thu hút tuyệt vời đối với các lập trình viên mặc dù tính linh hoạt của nó. Ngôn ngữ lập trình có các lệnh không phức tạp mà bạn có thể viết như thể bạn đang viết bằng tiếng Anh và cú pháp của nó cũng đơn giản không kém
#3. Tài nguyên học tập
Sự sẵn có của các tài nguyên học tập phong phú khiến Python dành cho phân tích kinh doanh trở nên dễ dàng. Python là mã nguồn mở và các lập trình viên chuyên nghiệp đã có những đóng góp quý giá cho nguồn tài nguyên phong phú hiện có, và các nhà phân tích cũng vậy. Vì vậy, khi một nhà phân tích gặp phải vấn đề, rất có thể một nhà phân tích khác đã gặp phải vấn đề đó và thậm chí có thể đã đưa ra các giải pháp được ghi chép lại cho vấn đề đó.
Python hữu ích cho phân tích kinh doanh như thế nào?
Ngôn ngữ lập trình Python được cho là ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích kinh doanh trên toàn cầu. Đây là một điểm nổi bật về cách Python cho phân tích kinh doanh hữu ích
#1. Python rất tốt cho phân tích dự đoán và học máy
Một mục tiêu của phân tích kinh doanh là chuẩn bị tốt hơn cho những diễn biến trong tương lai bằng cách dự đoán những gì có khả năng xảy ra―đây là Phân tích Dự đoán. Học máy là một nhánh của phân tích dự đoán sử dụng các thuật toán thống kê hiệu quả để dự đoán tương lai với sự trợ giúp của thông tin hiện có đồng thời xác định những hiểu biết và mối quan hệ có liên quan
Một ví dụ tuyệt vời về phân tích dự đoán là công cụ đề xuất của gã khổng lồ phát trực tuyến Netflix. Python đang ngày càng trở thành ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho máy học và mọi người sử dụng nó để tạo các mô hình cho cây quyết định, mạng Bayes, v.v.
#2. Phân tích theo quy định và khoa học quyết định
Người dùng dựa vào python để phân tích kinh doanh vì các công cụ phân tích theo quy định mà họ có thể tạo trên đó. Phân tích đề xuất được coi là giai đoạn cuối cùng của phân tích kinh doanh. Nó dự đoán 'khi nào', 'tại sao' và 'cái gì' liên quan đến các kết quả cụ thể và xác định phải làm gì với thông tin
Các nhà khoa học quyết định thường dựa trên phân tích dữ liệu của họ xung quanh các thách thức kinh doanh và dựa vào các công cụ và kỹ thuật tương tự mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Nhưng bất kể công cụ nào họ sử dụng, mục tiêu của họ là làm cho thông tin chi tiết có thể hoạt động được để các phương pháp và mô hình trực quan hóa được tạo ra để truyền đạt những thông tin chi tiết này. Vì lý do này, các chuyên gia sử dụng python cho các công việc phân tích kinh doanh đồng thời tạo ra các giải pháp và công cụ có giá trị như học sâu
BI và Bảng điều khiển
Bảng điều khiển BI hoặc bảng điều khiển Business Intelligence là một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiển thị trạng thái hiện tại của các chỉ số hiệu suất chính [KPI] và một số điểm dữ liệu có liên quan khác cũng như chỉ số kinh doanh cho một nhóm, quy trình, tổ chức hoặc bộ phận
Bảng điều khiển là một thành phần của một số nền tảng phần mềm BI và người dùng sử dụng chúng để trình bày thông tin phân tích cho nhân viên và giám đốc điều hành doanh nghiệp. Bảng điều khiển BI thường chứa một số trực quan hóa dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp chế độ xem tổng hợp về KPI quan trọng và xu hướng kinh doanh
Những xu hướng này giúp doanh nghiệp có nền tảng hoạch định chiến lược và ra quyết định vận hành. Chúng tương tác và cho phép người dùng truy cập dữ liệu làm cơ sở cho đồ họa và biểu đồ cung cấp thông tin để phân tích thêm
Thông thường, các nhà phân tích kinh doanh và những người dùng công cụ BI tự phục vụ khác tạo bảng điều khiển. Các tổ chức và công ty đôi khi giao nhiệm vụ cho các thành viên trong nhóm kinh doanh thông minh thiết kế bảng điều khiển
Các công cụ bảng điều khiển cung cấp cho người dùng một thư viện toàn diện gồm các biểu tượng, hình ảnh và tiện ích mà họ có thể thêm vào bảng điều khiển để nâng cao sức hấp dẫn trực quan, các tab, menu kéo xuống, khả năng sử dụng và các chức năng tự động
Dân chủ hóa Python cho phân tích kinh doanh
Dân chủ hóa dữ liệu là một cuộc thảo luận lớn trong phân tích kinh doanh và cuộc thảo luận về dân chủ hóa Python cho phân tích kinh doanh là một cuộc thảo luận quan trọng. Dân chủ hóa dữ liệu có nghĩa là giải phóng dữ liệu và đưa dữ liệu đến tay những người ra quyết định chứ không chỉ các nhà khoa học dữ liệu
Không có ngành hoặc lĩnh vực nào an toàn trước sự gián đoạn phát triển kỹ thuật số và công nghệ trong thế giới ngày nay. Hơn bao giờ hết, nền kinh tế toàn cầu coi kinh doanh dữ liệu là một lĩnh vực quan trọng và có giá trị. Dữ liệu là thứ trao quyền cho những người khổng lồ toàn cầu như Uber, Amazon và Netflix để chuyển đổi hoạt động kinh doanh của họ và mạo hiểm vào các thị trường mới.
Khi nền kinh tế dữ liệu phát triển với nhiều tập đoàn lớn dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, các tổ chức cần các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh cần những kỹ năng tốt nhất để phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin chuyên sâu đúng cách. Họ cũng cần các công cụ kỹ thuật số hiệu quả nhất―đây là lúc Python dành cho phân tích kinh doanh phát huy tác dụng
Tuy nhiên, một số tổ chức có xu hướng giao trách nhiệm phân tích và dữ liệu của họ cho một nhóm trung tâm. Mặc dù không có vấn đề gì với cách tiếp cận này, nhưng thách thức lâu dài là làm thế nào để duy trì sự bền vững và mở rộng quy mô hợp lý
Ngoài ra còn có những thách thức về giao tiếp và nhóm. Bên cạnh đó, việc thiếu hiểu biết về dữ liệu và không có khả năng dự đoán bối cảnh kinh doanh của dữ liệu gây ra khó khăn trong giao tiếp, ảnh hưởng đến tốc độ ra quyết định kinh doanh hoặc thời gian phản ứng với các yếu tố bên ngoài và bên trong. Vậy các tổ chức nên làm gì để dân chủ hóa các công cụ như python để phân tích kinh doanh một cách đầy đủ?
- Việc thiết lập văn hóa dựa trên dữ liệu nơi các bên liên quan hiểu tầm quan trọng của dữ liệu và họ có kiến thức cơ bản về kết quả dựa trên dữ liệu
- Cho phép chia sẻ Python cho các kỹ năng, kiến thức và công cụ phân tích kinh doanh cần thiết để sử dụng dữ liệu và hỗ trợ các quyết định kinh doanh với thông tin chuyên sâu về dữ liệu
Làm việc với dữ liệu lớn
Chuỗi cung ứng, nhân viên, tài chính và nhóm tiếp thị tạo ra nhiều dữ liệu hàng ngày. Dữ liệu lớn đề cập đến sự phong phú của dữ liệu hoặc bộ dữ liệu lớn ở các dạng khác nhau và từ nhiều nguồn khác nhau
Hầu hết các tổ chức hiện nay đều biết lợi ích của việc thu thập một khối lượng lớn dữ liệu. Mặc dù điều này là tuyệt vời, nhưng nó không đủ để thu thập và lưu trữ nó. Các tổ chức phải sử dụng dữ liệu lớn mà họ thu thập và cố gắng hiểu rõ hơn về dữ liệu đó
Đây là lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu và python để phân tích kinh doanh rất quan trọng trong thế giới kỹ thuật số ngày nay. Họ giúp các tổ chức này thực hiện phân tích dữ liệu lớn, thu thập, làm sạch, xử lý và phân tích kỹ lưỡng các tập dữ liệu lớn để cho phép các tổ chức vận hành dữ liệu họ thu thập. Đây là cách công ty của bạn có thể làm việc với dữ liệu lớn với các bước sau
#1. Thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu rất quan trọng và nó khác nhau giữa các tổ chức tùy thuộc vào công nghệ mà công ty sử dụng. Công nghệ hiện đại có thể cho phép các tổ chức thu thập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ các ứng dụng dành cho thiết bị di động, lưu trữ đám mây, cảm biến IoT, v.v.
#2. Xử lí dữ liệu
Sau khi thu thập và lưu trữ dữ liệu lớn, điều tiếp theo cần làm là xử lý nó bằng cách sắp xếp hợp lý để có được kết quả chính xác cho các truy vấn phân tích. Tổ chức đặc biệt hữu ích nếu dữ liệu lớn không có cấu trúc và lớn. Bên cạnh đó, do dữ liệu sẵn có đang tăng lên theo cấp số nhân, nên việc xử lý dữ liệu sẽ luôn là một thách thức đối với các tổ chức, nhưng một thách thức cần có giải pháp
Xử lý hàng loạt là một cách để xử lý dữ liệu bằng cách quan sát các khối dữ liệu lớn theo thời gian. Xử lý luồng cũng có thể đủ vì nó xem xét các lô dữ liệu tương đối nhỏ hơn cùng một lúc và nó giúp rút ngắn thời gian trễ giữa thu thập và phân tích dữ liệu
#3. Làm sạch dữ liệu lớn
Cho dù làm việc với dữ liệu lớn hay dữ liệu nhỏ, bạn cần lọc dữ liệu của mình để nâng cao chất lượng của dữ liệu và nhận được kết quả chắc chắn hơn. Việc định dạng dữ liệu chính xác và loại bỏ hoặc giải thích cho bất kỳ dữ liệu dư thừa hoặc không liên quan nào là phù hợp. Biết rằng dữ liệu bẩn có thể gây hiểu lầm, che khuất thông tin chi tiết và tạo ra một viễn cảnh thiếu sót
#4. Phân tích dữ liệu
Làm cho dữ liệu lớn trở nên có thể sử dụng được là một nỗ lực tốn thời gian, nhưng một khi nó đã sẵn sàng, những tác động mà các công cụ phân tích dữ liệu python có thể mang lại là rất lớn. Bạn có thể dễ dàng biến dữ liệu thô lớn đó thành thông tin chi tiết lớn bằng Python thích hợp cho phân tích kinh doanh và một số phương pháp phân tích dữ liệu như Phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu và học sâu
Bốn bước này có thể giúp bạn biến dữ liệu lớn thành thông tin chi tiết có giá trị để các công ty làm cơ sở đưa ra các quyết định quan trọng của họ. Khả năng phân tích nhiều dữ liệu nhanh hơn có thể mang lại lợi ích lớn cho các tổ chức và nó sẽ cho phép họ sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi quan trọng
Phân tích dữ liệu lớn giúp các tổ chức đặt khối dữ liệu khổng lồ ở nhiều định dạng, giúp họ nhận ra rủi ro và cơ hội từ các nguồn khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích của phân tích dữ liệu lớn
- Phân tích dữ liệu lớn cung cấp thông tin chi tiết về thị trường, bao gồm theo dõi xu hướng thị trường và hành vi mua hàng của đối tượng mục tiêu
- Đó là tiết kiệm chi phí và có thể giúp các tổ chức tìm ra cách để có hiệu quả
- Nó hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng và giúp các công ty phát triển sản phẩm tốt hơn và chính xác hơn
Mẹo để làm việc với bộ dữ liệu lớn
- Giữ nguyên dữ liệu thô của bạn và cố gắng không thao tác với dữ liệu đó mà không giữ một bản sao
- Luôn hiển thị quy trình làm việc của bạn
- Trực quan hóa thông tin
- Ghi lại siêu dữ liệu của bạn―mô tả về cách bạn thu thập, định dạng và tổ chức các quan sát
- Luôn sử dụng các hệ thống kiểm soát phiên bản để hiểu chính xác các tệp đã thay đổi như thế nào theo thời gian và ai đã thực hiện các thay đổi cụ thể
- Chọn tự động hóa vì các tập dữ liệu lớn quá lớn để xử lý thủ công
- Làm việc trong môi trường điện toán khép kín để bạn có thể nắm bắt môi trường của mình và sao chép phân tích sau này
Bạn có cần một nhóm có thể giúp bạn với Python không?
Vui lòng gửi cho chúng tôi một dòng để nhận được một tư vấn có liên quan
Liên lạc
Phần kết luận
Python có một cộng đồng lớn giúp người dùng giải quyết các vấn đề lập trình hoặc lỗi trong phần mềm. Cú pháp đơn giản của nó có nghĩa là nó dễ học và dễ hiểu, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các lập trình viên, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu python