10 phần mềm phân tích dữ liệu hiệu quả và phổ biến nhất hiện nay

Phân tích dữ liệu là một hoạt động vô cùng quan trọng giúp doanh nghiệp dự đoán hoặc đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt mang tính chiến lược. Tuy nhiên, để có được những phân tích đầy đủ và chính xác hơn thì doanh nghiệp sẽ cần sự hỗ trợ của các phần mềm chuyên nghiệp. Trong bài viết này, PharMarketing sẽ chia sẻ đến bạn 10 phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. 

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là quá trình thu thập, chọn lọc các thông tin có ích từ dữ liệu thô để tổng hợp lại thành các dữ liệu quan trọng, giúp ích cho việc xây dựng chiến lược. Hay nói cách khác đây là hoạt động trích xuất thông tin hữu ích từ các dữ liệu có sẵn và đưa ra quyết định dựa trên các số liệu đó.

Những dữ liệu thu thập được sau quá trình phân tích có thể sử dụng để tối ưu hóa quy trình quản lý, vận hành và gia tăng hiệu quả kinh doanh cho doanh nghiệp.

Các dữ liệu phân tích thường được chia thành bốn loại cơ bản như sau:

• Descriptive analytics: Đây là quá trình phân tích dữ liệu dựa trên: số lượt ghé thăm website, doanh số bán tháng tháng/quý…
• Diagnostic analytics: Tập trung vào các phân tích chuyên sâu để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Ví dụ: Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng hay không?
• Predictive analytics: Dự đoán các tình huống có thể xảy ra trong tương lai. Điều đó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến hoạt động bán hàng.
• Prescriptive analytics: Phân tích để đưa ra kết luận rằng các hoạt động đang triển khai có thực sự hiệu quả. 

10 phần mềm phân tích dữ liệu hiện nay

Dưới đây sẽ là những phần mềm phân tích dữ liệu được đánh giá là tối ưu nhất hiện nay mà bạn có thể tham khảo:

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện nay. Python được sử dụng chính với mục đích phát triển website và phần mềm nhưng cũng được các nhà phân tích dữ liệu ưa chuộng. Phần mềm này cung cấp cho người dùng khung dữ liệu trực quan để dễ dàng thực hiện các thao tác phân tích.

Ưu điểm nổi bật của phần mềm Python là: 

• Được đánh giá là dễ viết, dễ sử dụng khi được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí.
• Sở hữu thư viện phân tích dữ liệu dựa trên NumPy - một trong những thư viện sớm nhất dành cho khoa học dữ liệu.
• Khả năng xử lý dữ liệu dạng văn bản tốt.
• Tích hợp các thư viện như Scipy, Scikit-learning, StatsModels để lập mô hình thống kê và khai thác dữ liệu.

Tableau Public

Tableau là công cụ phân tích dữ liệu đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người. Ngoài ra, phần mềm này còn cho phép các nhà phân tích có thể khám phá các insight thú vị.

Ưu điểm của phần mềm này là:

• Có phiên bản website miễn phí cho người dùng.
• Xử lý tốt tất cả các loại dữ liệu từ văn bản, bảng tính, dữ liệu đám mây…
• Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực nhanh chóng và mạnh mẽ.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, đồ thị hay dashboard.
• Bảng phân tích dữ liệu có thể được chia sẻ trực tiếp lên website, blog, mạng xã hội. 

Ngôn ngữ R

Đây là một loại ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, hiệu suất mạnh nên là môi trường lý tưởng để nghiên cứu, phân tích và trình bày dữ liệu. Ngôn ngữ R là một platform-independent (nền tảng độc lập, do đó người dùng có thể cài đặt trong bất kỳ hệ điều hành nào.

Ưu điểm của ngôn ngữ R là:

• Công cụ được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu.
• Thao tác dễ dàng và trình bày dữ liệu một cách khoa học.
• Cung cấp hơn 11.556 packages và có thể cài đặt tự động tùy theo mục đích của người dùng.

Excel 

Với các tính năng hỗ trợ tính toán dữ liệu nhanh và chính xác với số lượng lên đến hàng triệu ô tính, Excel là một công cụ phân tích dữ liệu đơn giản và quen thuộc nhất hiện nay. 

Ưu điểm của Excel là:

• Giao diện đơn giản và dễ sử dụng.
• Cung cấp nhiều tùy chọn để phân tích và thống kê dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị… trực quan, dễ hiểu.

SAS

SAS là một công cụ phân tích và quản lý dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong ngành dược phẩm, BI (Business Intelligence) và dự báo thời tiết. Với SAS, người dùng có thể dễ dàng thao tác với các số liệu và kết quả được thể hiện thông minh, dễ nhìn.

SAS có những ưu điểm nổi bật là:

• Phần mềm phân tích trực quan, giao diện dễ sử dụng.
• Dễ dàng kết nối và phân tích số liệu từ bất kỳ nền tảng nào.
• Hỗ trợ công cụ quản lý hồ sơ khách hàng tiềm năng.
• Có khả năng dự đoán hành vi khách hàng và tối ưu giao tiếp.

KNIME

KNIME là một công cụ được sử dụng để phân tích và mô hình hóa dữ liệu thông qua lập trình. Ngoài ra, KNIME còn hỗ trợ tổng hợp và trình bày dữ liệu dưới dạng bảng biểu, đồ thị, bản đồ.

Ưu điểm:

• Dễ sử dụng, tự động phân tích và khai thác dữ liệu chỉ với 1 click.
• Xử lý nhiều loại định dạng trao đổi dữ liệu JSON (JavaScript Object Notation), XML (Extensible Markup Language)...
• Tích hợp thuật toán AI để đưa ra các dự đoán chính xác.

OpenRefine 

Trước đây phần mềm này có tên là GoogleRefine, được sử dụng để làm sạch dữ liệu thô trước khi phân tích. Với OpenRefine, người dùng sẽ không cần phải thực hiện quá nhiều thao tác mà hệ thống sẽ tự động chuyển hóa các dữ liệu cần phân tích.

Ưu điểm của OpenRefine:

• Dọn dẹp các dữ liệu lộn xộn và làm nổi bật dữ liệu có ích.
• Tự động chuyển hóa và phân tích dữ liệu từ website.
• Hỗ trợ chia dữ liệu lớn thành nhiều tệp nhỏ để dễ dàng phân tích và quản lý.
• Thêm dữ liệu trực tiếp từ các dịch vụ website.

RapidMiner 

RapidMiner cung cấp một quy trình tích hợp để phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán một cách trực quan hóa. Phần mềm này được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java nên còn được sử dụng trong quá trình phát triển ứng dụng.  

Ưu điểm:

• Tự động tải và chuyển đổi các dữ liệu: Extract, Load, Transform…
• Trực quan hóa dữ liệu dưới dạng bảng, biểu.
• Thống kê kết quả phân tích dữ liệu một cách chi tiết.
• Đánh giá dữ liệu và thiết lập các mô hình dự đoán.

Looker 

Đây là phần mềm quản lý và phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều trong lĩnh vực F&B. Với Looker, người dùng có thể dễ dàng truy cập website để xem báo cáo thông tin chi tiết về hoạt động khách hàng trên trang. Từ đó, đưa ra các phân tích chính xác để doanh nghiệp xây dựng các mục tiêu tăng trưởng phù hợp.

Ưu điểm của phần mềm Looker:

• Dễ dàng tạo dashboard trên mọi thiết bị để trực quan dữ liệu.
• Tùy chỉnh báo cáo, biểu đồ và đồ thị một cách dễ dàng.
• Kết nối trực tiếp với các dữ liệu SQL trên mọi nền tảng theo thời gian thực.

Orange 

Orange là công cụ sử dụng mã nguồn mở để tổng hợp và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, tính năng hỗ trợ tạo dashboard dưới dạng biểu đồ, đồ thị… giúp trình bày dữ liệu một cách tổng quan.

Ưu điểm của phần mềm Orange:

• Giao diện thân thiện, dễ sử dụng.
• Biến dữ liệu thô thành dữ liệu có ích chỉ với các thao tác đơn giản.
• Có sẵn các mẫu template đẹp và trực quan.
• Dễ dàng liên kết với các nền tảng khác để phân tích chuyên sâu.

Kết luận

Trên đây là 10 phần mềm phân tích dữ liệu tối ưu nhất được sử dụng phổ biến hiện nay. PharMarketing hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về Data Analysis. Từ đó, giúp bạn lựa chọn được phần mềm phù hợp với mục đích và nguồn lực doanh nghiệp của bạn. Hẹn gặp lại trong những bài viết tiếp theo.

Xem thêm: Data khách hàng là gì? Cách để có data khách hàng chất lượng