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

Data analysis là gì

Data analysis là gì?

Data analysis là gì? Các công ty ngày càng biết coi trọng giá trị của thông số hơn. Cũng chính vì vậy, việc phân tích thông số đã trở thành nhu cầu đối chiếu với nhiều công ty, nhất là các doanh nghiệp có cơ sở thông số lớn.

Cũng chính vì vậy, sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Data analysis là gì? Để giúp bạn hiểu rõ hơn về các con số trong kinh doanh, giá trị cũng như tác dụng của các con số phân tích mang lại cho doanh nghiệp. Hãy cùng tham khảo ngay sau đây nhé!

Data analysis là gì?

Data analysis (Phân tích thông số) là một quá trình thực hiện việc với số liệu để tìm ra những thông tin hữu ích hỗ trợ việc quyết định buôn bán. Quá trình này bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và cách thức hóa thông số.

Data analysisData analysis

Việc Data analysis quá khứ trong công ty mang lại cơ hội có được những đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong tương lai. Nếu công ty đang làm việc không hiệu quả, tốc độ tăng trưởng không tốt, thì cần phải Data analysis (phân tích số liệu) để tìm ra những sai lầm trong quá khứ và không lặp lại nó. Ngay cả khi doanh nghiệp đang làm việc trơn chu, việc Data analysis là có ảnh hưởng để hoàn toàn có thể rà soát ra những cơ hội bán hàng mới.

Việc Data analysis có thể tiếp sức cho các chiến dịch tiếp thị dựa trên số liệu một cách hiệu quả.

Các cách để Data analysis

cách phân tích dữ liệuCách phân tích dữ liệu

Phân tích văn bản

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

Phân tích bảng liệt kê

Phân tích danh mục được dùng để trực quan hóa những gì đang diễn ra. Trong đó bao gồm các ngành 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

Phân tích chẩn đoán được tận dụng để phát hiện ra cái còn ẩn giấu nguyên nhân thông qua những cái nhìn của phân tích danh mục.

Phân tích dự đoán

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

Phân tích theo toa (Prescriptive Analysis)

Phân tích theo quy định kết hợp cái nhìn sâu sắc từ tất tần tật các Phân tích trước đó để định hướng hành động nào cần thực hiện trong một vấn đề hoặc đưa ra quyết định hiện tại. Hầu hết các doanh nghiệp xác định thông số đang sử dụng Phân tích theo quy định vì Phân tích dự đoán và mô tả không đủ để cải thiện hiệu suất thông số. Dựa trên các hoàn cảnh và vấn đề hiện tại, họ phân tích dữ liệu và quyết định.

Quy trình phân tích thông số

phân tích dữ liệuQuy trình phân tích dữ liệu

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

Bảng liệt kê các yêu cầu về số liệu Thu thập dữ liệu Làm sạch dữ liệu Phân tích dữ liệu Giải thích số liệu Trực quan hóa số liệu

Nếu như bạn chưa biết làm cách nào để phân tích số liệu, hãy tham khảo về những khóa huấn luyện phân tích dữ liệu không lấy phí.

Các công cụ được sử dụng để Data analysis

Các công cụ Data analysisCác công cụ Data analysis

Ngôn ngữ R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn có thể được dùng để phân tích dữ liệu lớn. Nó cung cấp một số lượng lớn các kiểm tra về bảng danh mục.

Đặc trưng:

Cơ sở thông số 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 thông số Cung cấp các phương tiện đồ họa để phân tích số liệu

Ngôn ngữ Python

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

Có tương đối nhiều thư viện Python có thể giúp cho việc phân tích số liệu của bạn dễ dàng hơn khi nào 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 giải pháp lựa chọn bậc nhất của người mới khởi đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên môn cao.

Không riêng dừng lại ở ngôn ngữ R hay Python, việc phân tích số liệu hoàn toàn có thể được thực hiện ở những ứng dụng, công cụ thông dụng khác.

Tìm hiểu thêm bài viết từ đầu đến cuối về các ứng dụng phân tích số liệu.

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

Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu với RPhân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu với R

Thiết lập 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 hoàn toàn có thể đơn giản dễ dàng tải xuống R từ website r-project.org. Để tải xuống R, bạn sẽ cần chọn một CRAN mirror và phương án lựa chọn tải xuống R theo hệ điều hành của bạn (Windows, Linux, Mac,…).

Để hoàn toàn 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.

Thiết đặt các gói R

Các gói R (packages) là các đơn vị căn bản được tạo ra bởi xã hội có chứa mã R. Chúng bao gồm các hàm R rất có thể tận dụng, tài liệu mô tả cách sử dụng chúng và số liệu mẫu.

Nơi các gói R được lưu trữ là thư mục gọi là thư viện. R cần phải kèm theo với một bộ gói tiêu chuẩn. Để có thể dùng 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 ước muốn tải về)

Tải tệp số liệu

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

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

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

Trên đây là chia sẻ của về data analysis là gì? Hi vọng với các kiến thức trên khiến bạn cảm thấy hữu ích và áp dụng được cho doanh nghiệp của mình. Cám ơn bạn đã đọc!

Phương Duy – Tổng hợp và Edit