Cách phân tích tiềm năng thị trường và xác định thị trường mục tiêu
29/02/2020
Cách xây dựng và phát triển thương hiệu cho doanh nghiệp ít vốn, ngân sách thấp
03/03/2020
Show all

Data analysis là gì? Học phân tích dữ liệu với ngôn ngữ R

Các doanh nghiệp ngày càng biết coi trọng giá trị của dữ liệu hơn. Cũng chính vì vậy, việc phân tích dữ liệu đã trở thành nhu cầu đối với nhiều doanh nghiệp, nhất là các doanh nghiệp có cơ sở dữ liệu lớn.

1-Data analysis là gì?

Phân tích dữ liệu (data analysis) là một quá trình làm việc với dữ liệu để tìm ra những thông tin hữu ích hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh. Quá trình này bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu.

Data analysis là gì?

Việc phân tích dữ liệu quá khứ trong doanh nghiệp mang lại cơ hội có được những quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai. Nếu doanh nghiệp đang hoạt động không hiệu quả, tốc độ phát triển không tốt, thì cần phải phân tích dữ liệu để tìm ra những sai lầm trong quá khứ và không lặp lại nó. Ngay cả khi doanh nghiệp đang hoạt động trơn chu, việc phân tích dữ liệu là quan trọng để có thể tìm ra những cơ hội kinh doanh mới.

Việc phân tích dữ liệu có thể tiếp sức cho các chiến dịch Marketing dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.

1.1. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích văn bản (Text Analysis)

Đây là phương pháp để khai phá mẫu trong dữ liệu lớn bằng cơ sở dữ liệu hoặc công cụ khai thác dữ liệu. Phương pháp này được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô thành các thông tin kinh doanh. Các công cụ Business Intelligence có mặt trên thị trường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp một cách để trích xuất và kiểm tra dữ liệu và các mẫu xuất phát và cuối cùng là giải thích dữ liệu.

Phân tích thống kê (Statistical Analysis)

Phân tích thống kê được dùng để trực quan hóa những gì đang diễn ra. Trong đó bao gồm các công việc thu thập, phân tích, giải thích và mô hình hóa dữ liệu. Phân tích thống kê gồm có: phân tích mô tả và phân tích suy luận.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis)

Phân tích chẩn đoán được sử dụng để tìm ra nguyên nhân thông qua những cái nhìn của phân tích thống kê.

Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)

Phân tích dự đoán cho thấy những điều có khả năng xảy ra bằng cách sử dụng các dữ liệu từ quá khứ. Độ chính xác của dự đoán dựa trên số lượng thông tin chi tiết mà bạn sở hữu.

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analysis)

Phân tích đề xuất là kỹ thuật sử dụng kết hợp thông tin, insight từ các phân tích trước đó để xác định hành động nào cần thực hiện trong một vấn đề hoặc quyết định hiện tại. Hầu hết các công ty định hướng dữ liệu đang sử dụng phân tích đề xuất vì phân tích dự đoán và mô tả không đủ để cải thiện hiệu suất dữ liệu. Dựa trên các tình huống và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

1.2. Quy trình phân tích dữ liệu

Quy trình phân tích dữ liệu bao gồm việc thu thập dữ liệu và xử lý chúng, gồm các giai đoạn cơ bản sau:

  • Thống kê các yêu cầu về dữ liệu
  • Thu thập dữ liệu
  • Làm sạch dữ liệu
  • Phân tích dữ liệu
  • Giải thích dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu

Nếu như bạn chưa biết làm thế nào để phân tích dữ liệu, hãy tham khảo về những khóa học phân tích dữ liệu miễn phí.

2-Các công cụ được sử dụng để phân tích dữ liệu

Công cụ phân tích dữ liệu

2.1. Ngôn ngữ R

R là một ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn. Nó cung cấp một số lượng lớn các kiểm tra về thống kê.

Đặc trưng:

  • Cơ sở dữ liệu được xử lý và lưu trữ hiệu quả
  • Cung cấp các toán tử để tính toán trên các mảng, đặc biệt là ma trận
  • Nó cung cấp tích hợp các công cụ dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu
  • Cung cấp các phương tiện đồ họa để phân tích dữ liệu

2.2. Ngôn ngữ Python

Python là một ngôn ngữ được sử dụng phổ biến trong data analysis nhờ hiệu quả nó mang lại và sự phù hợp đối với phân tích dữ liệu. Với Python, bạn có thể bạn có quyền truy cập vào một loạt các thư viện phân tích dữ liệu thông qua mục Python Package như các mô-đun phổ biến NumPy và SciPy. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ cơ bản trong phân tích dữ liệu là số hóa trên các mảng và ma trận đa chiều cũng như thực hiện tính toán các tín hiệu, hình ảnh.

Có rất nhiều thư viện Python có thể giúp cho việc phân tích dữ liệu của bạn đơn giản hơn bao giờ hết như Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK), cho phép phân tích và thống kê các ngôn ngữ tự nhiên.

Tính vô hạn của các thư viện Python dành riêng cho khoa học dữ liệu đã khiến cho Python trở thành một lựa chọn tiên quyết của người mới bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Không chỉ dừng lại ở ngôn ngữ R hay Python, việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện ở những phần mềm, công cụ phổ biến khác.

Xem thêm bài viết đầy đủ về các công cụ phân tích dữ liệu.

3-Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu với R

Data analysis with R

2.1. Cài đặt R

Ngôn ngữ lập trình R cung cấp một tập hợp các thư viện có sẵn giúp xây dựng trực quan với mã tối thiểu và linh hoạt. Bạn có thể dễ dàng tải xuống R từ website r-project.org. Để tải xuống R, bạn sẽ cần chọn một CRAN mirror và lựa chọn tải xuống R theo hệ điều hành của bạn (Windows, Linux, Mac,…).

Để có thể viết R, bạn nên sử dụng R Studio. Đây là một môi trường mã nguồn mở phổ biến để viết R với sự đơn giản và hiệu quả.

2.2. Cài đặt các gói R

Các gói R (packages) là các đơn vị cơ bản được tạo ra bởi cộng đồng có chứa mã R. Chúng bao gồm các hàm R có thể sử dụng, tài liệu mô tả cách sử dụng chúng và dữ liệu mẫu.

Nơi các gói R được lưu trữ là thư mục gọi là thư viện. R cần phải đi kèm với một bộ gói tiêu chuẩn. Để có thể sử dụng R, bạn cần phải tải các gói R về.

Bạn chỉ cần sử dụng lệnh dưới đây:

install.packages (trong đó packages là tên của gói mong muốn tải về)

2.3. Tải tệp dữ liệu

Để có thể phân tích dữ liệu, điều đương nhiên là bạn cần phải có bộ dữ liệu và tải nó lên với R.

dtm <- read.csv(“C:/Users/Desktop/dtm.csv”, header=TRUE, sep=”,”)

Đoạn code trên được sử dụng để đọc tệp dữ liệu dtm.csv thành dtm. Với header=TRUE, chúng ta xác định rằng tập dữ liệu bao gồm cột tiêu đề (column names) và sep=”,” chỉ ra rằng giá trị được phân tách bởi dấy phẩy.

Bạn có thể xem hướng dẫn về cách phân tích dữ liệu tốt nhất hoặc xem ví dụ về phân tích dữ liệu với R tại đây.

Nguồn: Guru99

Call Now Button