6 điều không thể thiếu ở một công cụ phân tích và trực quan dữ liệu (Phần 2)

Tiếp tục với phần thứ hai của bài viết về những điều cần có ở một công cụ phân tích và trực quan dữ liệu. Hãy chắc chắn bạn đã xem phần đầu tiên trước khi tiếp tục, trong phần này, chúng ta sẽ khám phá 3 yếu tố còn lại.

Tham khảo: 6 điều không thể thiếu ở một công cụ phân tích và trực quan dữ liệu (Phần 1)

1. Tìm hiểu sâu hơn về Calculations

Nguồn dữ liệu của bạn không phải lúc nào cũng chứa chính xác các trường bạn cần để làm phân tích. Có thể bạn sẽ cần áp dụng các calculation (phép tính) và lý luận để tạo ra những trường mới trong khi vẫn thực hiện phân tích. Công cụ của bạn phải đáp ứng được điều này, cung cấp một ngôn ngữ dựng sẵn có tính biểu cảm và linh hoạt.

Thay vì phải viết câu lệnh SQL phức tạp theo nhóm, bạn nên chọn một công cụ giúp các phép tính đơn giản hơn. Bạn cũng nên lưu ý đến việc sử dụng các phép tính được tạo với dữ liệu có tốt không vì chắc chắn bạn sẽ cần chúng để tạo các phép tính, xếp hạng,….

Một công cụ cung cấp các phép tính phức tạp sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian viết lệnh SQL và mở ra thế giới phân tích nâng cao ngay cả với những người không biết lập trình.

• Viết một công thức

Ngôn ngữ tính toán tích hợp mạnh mẽ của Tableau có nghĩa là bạn luôn tìm thấy một con đường trong quá trình phân tích của mình. Đây là công thức được viết để tính phần trăm tổng kinh phí của khách du lịch theo quốc gia và trực quan kết quả bằng một filled map.

2. Theo dõi xu hướng và dự đoán tương lai

Để chọn một công cụ phân tích trực quan, bạn nên cân nhắc đến tính năng phân tích lịch sử của một chuỗi thời gian và dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Dù cho bạn đang theo dõi doanh số bán hàng, tỷ lệ tốt nghiệp hoặc các mẫu nhiệt độ, các đường xu hướng và dự đoán cung cấp những thông tin chi tiết có ý nghĩa về dữ liệu của bạn.

Bạn có thể xem chi tiết các trường thời gian và ngày tháng một cách trực quan và tạo các group, cohort cho những xu hướng bạn thích. Bạn nên dùng tính năng tổng hợp và phân tách dữ liệu bằng một cú nhấp chuột như là thay đổi tổng hợp để khám phá xu hướng theo tháng, quý, năm và nhiều hơn nữa. Ngoài ra, các bộ lọc ngày tháng cần trả lời được câu hỏi “giá sản phẩm đã thay đổi như thế nào trong năm qua?”.

Công cụ của bạn phải hỗ trợ vẽ các đường xu hướng, vì điều này sẽ cho phép người dùng khám phá các hàm logarith, đa thức và hàm mũ. Và bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xác định xem đường xu hướng có phù hợp hay không, với các giá trị p và bình phương R có sẵn chỉ với một cú nhấp chuột. Khi cần áp dụng các phép tính tổng số hoặc tính toán các phép tính trung bình cho những khoản thời gian, bạn có thể làm điều đó một cách đơn giản.

• Xu hướng

Trong Tableau, các đường xu hướng ở đúng nơi mà bạn cần, vì vậy, bạn có thể xác định giá trị p của mình có ý nghĩa thống kê và chuyển sang các bước tiếp theo. Dưới đây là phân tích xu hướng về chi tiêu của khách du lịch trong nước để hiểu quỹ đạo của ngành du lịch theo khu vực.

3. Tổng hợp bằng R và Python

Trong khi một công cụ phân tích trực quan tốt giúp mọi người phân tích những dữ liệu phức tạp mỗi ngày, nhiều tổ chức hiện nay cũng đầu tư vào các nền tảng thống kê nâng cao như R, SAS và SPSS. Điều này tạo ra cho họ giá trị phân tích riêng và vì thế chúng được các tổ chức sử dụng trong nhiều năm, chúng có thể chứa những công việc có giá trị. Công cụ mà bạn chọn nên tận dụng được sự đầu tư này.

Tổng hợp bằng R cung cấp quyền truy cập vào những tiến bộ trong cộng đồng thống kê rộng lớn và nó cũng tạo ra một lượng người xem lớn hơn cho R. Khi bạn chọn một công cụ có thể trực quan nhanh chóng kết quả đầu ra của các công cụ thống kê tiên tiến, bạn tạo ra một môi trường trong đó người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể đưa ra quyết định và tận dụng công việc của các nhà khoa học dữ liệu và thống kê.

• Bạn có thích Python không?

Tổng hợp trực tiếp với R và Python trong Tableau để bạn có thể tận dụng các mô hình có sẵn hoặc tập lệnh trong ứng dụng. Dưới đây là những hồi quy tuyến tính được thực hiện để khám phá xem cần có bao nhiêu khách du lịch để đạt được mục tiêu thu nhập cụ thể.

Như vậy là chúng ta đã đi qua hai phần của bài viết về những điều cần có của một công cụ phân tích và trực quan dữ liệu. Nhìn chung, trên thị trường vẫn có nhiều công cụ đáp ứng được các tiêu chí trên như Tableau, Power BI,…. Bạn đọc quan tâm đến lĩnh vực phân tích và trực quan dữ liệu có thể bắt đầu từ khóa học phân tích dữ liệu cơ bản bằng Tableau tại BAC. Đây là khóa học nền tảng giúp bạn trang bị những kiến thức nền vững chắc và tự mình trải nghiệm công việc phân tích, trực quan dữ liệu trong thực tế.

Nguồn tham khảo:

https://www.tableau.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.