Phần mềm phân tích số liệu thống kê là một phần không thể thiếu giúp các marketer có thể phân tích, đọc số liệu từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp thị trường. Trong bài viết này, phanmemmienphi.vn sẽ tổng hợp và thông tin đến độc giả những phần mềm phân tích số liệu thống kê và cách lựa chọn phần mềm phù hợp.
Đo đạt dữ liệu là gì?
trước tiên, chúng ta cần làm cho rõ định nghĩa về Data Analysis – phân tích dữ liệu là gì.
nói một cách ngắn gọn, phân tích dữ liệu là hành trình chọn lọc dữ liệu; rồi sau đấy tìm kiếm, lấy nội dung trọng yếu và tổng hợp số liệu dựa trên số lượng lớn các thông tin hỗn độn.
bạn sẽ hiểu theo cách đơn giản, đây là hành trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có thể sử dụng được và đưa đến kết luận.
quy trình đo đạt dữ liệu giờ đây, được điều khiển tự động thành quy trình và thuật toán để chuyển từ số liệu thô thành dữ liệu sử dụng được.
Kỹ thuật đo đạt giúp con người tổng hợp dữ liệu và đưa đến kết luận cuối cùng. nội dung này có thể sử dụng để sửa đổi và cải thiện các quy trình và tăng đạt kết quả tốt tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản lý toàn bộ bộ máy.
VD:
Hình bên dưới là một mẫu báo cáo dữ liệu về sale trên Facebook, khi được công cụ A1 Analytics phân tích và cho ra mục đích là những số liệu trực quan được thể hiện bằng đồ thị
phân tích dữ liệu là gì
xem thêm: Giới thiệu phần mềm adobe flash player miễn phí mới nhất 2020
Tại sao bạn nên hiểu về đo đạt dữ liệu?
đây chính là thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích không giống nhau. Bất kỳ thông tin nào cũng cần kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và dùng để sửa đổi và nâng cấp mục đích bán hàng.
Ví dụ:
Các xí nghiệp sản xuất thường phải dùng cách đo đạt thủ công để kiểm duyệt các công việc của một dây chuyền sản xuất;
- lên lịch sản xuất
- tổng hợp và thống kê số lượng hàng
- kiểm duyệt hết hàng
- Sản xuất hàng mới
Thì giờ đây các dữ liệu có thể được công cụ đo đạt làm tất cả, từ việc thống kê đến lên kế hoạch tiếp theo.
tổng kết, quá trình đo đạt luôn cần đến cho dù bạn đang làm lĩnh vực gì. dấu hiệu chung bạn phải tuân thủ theo các bước:
Bước đầu tiên:
- nắm rõ ràng các yêu cầu dữ liệu hoặc cách để chia loại nhóm.
- Dữ liệu sẽ được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính.
- giá trị dữ liệu có thể là số hoặc group được phân chia.
Bước thứ hai:
là quá trình lấy dữ liệu. bạn có thể được thực hiện bước này từ nhiều nguồn khác nhau như:
- Mạng internet
- Picture
- video
- Môi trường xung quanh
- Hoặc thông qua nhân sự.
sau khi dữ liệu được lấy, bạn phải tổ chức để tổng hợp và phân tích. Thực hiện trên một bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu tổng hợp và thống kê.
Bước cuối cùng:
kiểm tra lại toàn bộ số liệu đã được phân tích. Việc này có nghĩa là nó được kiểm tra và đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi không đầy đủ. Bước này giúp cho bạn sửa lại lỗi trước khi đi đến bước đo đạt cuối cùng và ra quyết định.
Các loại số liệu cần phân tích
Dữ liệu đo đạt được chia thành bốn loại căn bản sau:
- Descriptive analytics : Đây là quá trình đo đạt dựa trên khoảng thời gian cụ thể. Dựa trên số lượt coi trang, Doanh số tháng này…
- Diagnostic analytics: chú ý vào phân tích chuyên sâu, tại sao nó xảy ra. Điều này liên quan đến đầu vào dữ liệu và một vài giả thuyết. Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Chiến dịch tiếp thị có ảnh hưởng đến doanh số không?
- Predictive analytics: dự báo điều gì sẽ xảy đến trong tương lai. Điều đó có gây ảnh hưởng tới doanh số cuối cùng? Có bao nhiêu mô hình dự báo kết quả?
- Prescriptive analytics: giúp bạn đưa đến kết luận quá trình công việc có đang thực sự đạt kết quả tốt.
Xem thêm: Có nên sử dụng phần mềm diệt virus hay không
Phần mềm xử lí số liệu phân tích
1. Microsoft Excel:
Microsoft Excel là phần mềm trong bộ ứng dụng Microsoft Office chuyên về xử lý dữ liệu bảng tính. Ra đời phiên bản đầu tiên từ năm 1987, trải qua hơn 30 năm hình thành và tăng trưởng bởi doanh nghiệp phần mềm danh tiếng nhất thế giới Microsoft, Excel đã biến mình thành ứng dụng bảng tính phổ biến nhất thế giới. hiện nay, Microsoft Excel đã có mặt trên nhiều nền tảng hệ điều hành như Windows, MacOS, Android, IOS,…
Các phần mềm chính của Excel trong xử lý dữ liệu bao gồm:
- thống kê dữ liệu, trong số đó có cả tổng hợp và thống kê một cách trực quan dựa vào bảng, biểu đồ, dashboard…
- phân phối xác suất.
- Tính toán tương quan và hồi quy tuyến tính.
- Kiểm định các giả thiết.
- phân tích tình huống.
trong đó, trong các phiên bản Excel mới có rất nhiều tính năng hỗ trợ thực hiện công việc hữu dụng như đồng bộ hóa, làm việc trên nhiều thiết bị cùng một lúc, dự báo dữ liệu tổng hợp và thống kê, công cụ dịch nhanh, giao diện đẹp,… tuy vậy, Microsoft Excel cũng còn nhiều hạn chế như:
- Tốn khoản chi bản quyền để có thể sử dụng một cách hợp pháp.
- Cần nhiều thời gian và công sức để dùng thành thạo các tính năng, các hàm…
- Với các máy tính có cấu hình từ trung bình trở xuống, tốn nhiều thời gian và tài nguyên trên máy để mở các tệp dữ liệu lớn.
- Cách thực hiện công việc trên các file phụ thuộc vào thói quen của từng cá nhân dùng, nên khó làm việc chung.
- khả năng bảo mật kém.
Vì là phần mềm rất phổ biến nên một ưu thế lớn khác của Excel đó là có cộng đồng người dùng lớn và nhiều chương trình huấn luyện sử dụng ứng dụng này, phía dưới là một số nguồn hướng dẫn dùng Microsoft Excel bạn sẽ tham khảo:
- Học Excel Trực tuyến (link trang website và kênh youtube)
- Khóa học về Microsoft Excel của Edumall (link khóa học)
- một vài tài liệu về sử dụng Excel trong kinh tế lượng (link và link)
- một vài videos về sử dụng Excel trong kinh tế lượng (link, link và đường link)
2. Stata:
Stata là một phần mềm quản lý dữ liệu, tạo ra biểu đồ và đặc biệt là phân tích số liệu định lượng, do hãng StataCorp phát hành lần đầu năm 1985.
Stata Đặc biệt nổi bật nhờ các bộ câu lệnh đã có sẵn đồng thời lại sử dụng mã nguồn mở, cho phép người dùng tự soạn phương pháp và câu lệnh riêng thích hợp với mong muốn dùng của mình.
Stata cho phép người dùng sử dụng nhiều loại dữ liệu, VD như dữ liệu ASCII hoặc bảng tính Microsoft Excel. Dữ liệu được xử lý xong cũng sẽ được giải quyết bằng những ứng dụng khác.
Một ưu điểm lớn của Stata chính là việc ứng dụng này sử dụng mã nguồn mở. Điều này cho phép người dùng dùng những file “chuyên dụng” tải về từ internet. Một trong những cộng đồng hỗ trợ lớn nhất dành cho người sử dụng Stata là Statalist. Ở forums này, người dùng có thể upload cũng giống như download các file chuyên dụng phục vụ cho những mục đích riêng biệt.
Bên cạnh những ưu điểm trên, Stata cũng có một vài yếu điểm. Thứ nhất, phần mềm này chỉ có thể xử lý một bộ dữ liệu trong một lần mở. thêm nữa, phần mềm được cài đặt để lưu trữ toàn bộ bộ dữ liệu đang được giải quyết, gây trở ngại cho quá trình vận hành nếu như bộ dữ liệu đấy có dung lượng quá lớn. Một yếu điểm nữa là những file “chuyên dụng” của Stata chưa được thẩm định tính chuẩn xác, vì lẽ đó người dùng cần suy nghĩ và kiểm tra kĩ trước khi sử dụng chúng.
một vài trang web bạn sẽ tìm nguồn hướng dẫn cho công cụ này là:
https://www.statalist.org/
http://data.princeton.edu/stata/
http://tutorials.iq.harvard.edu/Stata/StataIntro/StataIntro.html
3. SAS
SAS là bộ chương trình mà nhiều người dùng có trình độ cao ưa thích bởi sức mạnh và khả năng lập trình của nó. Do SAS là một bộ chương trình mạnh như vậy nên khó học nhất. Để sử dụng SAS, ta phải viết chương trình để thao tác dữ liệu và thực hiện các phân tích dữ liệu của mình. nếu như chương trình mắc lỗi, cái khó là phải biết tìm lỗi ở đâu và cách sửa thế nào.
- Ưu điểm:
– SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người dùng thực hành các bước dữ liệu hầu như với mọi cách có thể
– SAS có thể làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc; Việc này giảm đi tính khó hiểu trong chuẩn bị dữ liệu đối với những vai trò phân tích yêu cầu phải làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc.
– SAS có thể quản lý những tệp dữ liệu khổng lồ lên đến 32.768 biến và số lượng bản ghi là rất lớn chỉ dựa vào kích cỡ của đĩa cứng.
– Đối với phân tích thống kê, sức mạnh lớn nhất của SAS có thể tìm thấy trong đo đạt ANOVA, phân tích mô hình hỗn hợp và phân tích nhiều chiều.
– SAS có các công cụ vẽ đồ thị mạnh nhất (SAS/Graph) so với hai bộ chương trình còn lại.
- Nhược điểm:
– Mất nhiều thời gian để học và hiểu được cách quản lý dữ liệu của SAS và nhiều vai trò quản lý khó hiểu của nó lại được thực hiện bằng những lệnh đơn giản trong SPSS và STATA
– Yếu đối với hồi qui logistic kiểu thứ tự và kiểu phạm trù (vì các lệnh này là Đặc biệt khó) và những phương pháp ước lượng mạnh.
– Nó cũng có hỗ trợ một ít cho đo đạt dữ liệu theo lược đồ mẫu, tuy nhiên lại hạn chế hơn so sánh với STATA.
4. SPSS
SPSS là một bộ chương trình mà nhiều người dùng ưa thích do nó rất dễ sử dụng. SPSS có một giao diện giữa người và máy cho phép sử dụng các menu thả xuống để chọn các lệnh thực hiện. Khi thực hiện một phân tích chỉ đơn giản chọn thủ tục cần thiết và chọn các biến phân tích và bấm OK là có kết quả ngay trên màn hình để coi xét. SPSS cũng có một ngôn ngữ cú pháp có thể học bằng cách dán cú pháp lệnh vào cửa sổ cú pháp từ một lệnh vừa chọn và thực hiện, nhưng nói chung khá phức tạp và không trực giác.
- ưu thế
– SPSS có một bộ soạn thảo dữ liệu giống như là excel, bộ biên soạn cho phép vào các dữ liệu và miêu tả các thuộc tính của chúng, chính vì vậy SPSS khá dễ dàng để sử dụng.
– Sức mạnh khổng lồ nhất của SPSS là lĩnh vực phân tích phương sai (SPSS cho phép thực hiện nhiều loại kiểm định tác động riêng biệt) và đo đạt nhiều chiều (thí dụ đo đạt phương sai nhiều chiều, đo đạt nhân tố, phân tích group tổ).
– SPSS có một giao diện giữa người và máy rất dễ dàng để làm ra các đồ thị và khi đã tạo được một đồ thị, nhờ giao diện này mà người dùng có thể tuỳ ý hiệu chỉnh đồ thị cũng như hoàn thành chúng. Các đồ thị hợp lý cả về lượng và chất rất cao và có thể dán vào các tài liệu khác, thí dụ như Word hoặc Powerpoint.
- yếu điểm
– Cái yếu nhất của SPSS là khả năng giải quyết đối với những vấn đề ước lượng khó hiểu và vì lẽ đó khó đưa ra được các ước lượng sai số đối với các ước lượng này.
– SPSS cũng không giúp đỡ và hỗ trợ các công cụ đo đạt dữ liệu theo lược đồ mẫu.
– SPSS vẫn chưa có công cụ quản lý dữ liệu thật mạnh
– SPSS giải quyết mỗi tệp dữ liệu ở một thời điểm và chẳng phải là rất mạnh khi thực hiện các vai trò phân tích cần làm việc với nhiều tệp dữ liệu cùng một lúc. Các tệp dữ liệu có thể có đến 4096 biến và số lượng bản ghi chỉ bị giới hạn trong dung lượng của đĩa cứng.
– Ngôn ngữ cú pháp của SPSS khó hiểu hơn so với STATA, nhưng lại có phần dễ dàng hơn, ít mạnh hơn SAS.
5. STATA
STATA là một bộ chương trình mà nhiều người mới bắt đầu và sử dụng mạnh đều ưa thích vì nó vừa dễ học có nhiều năng lực. STATA sử dụng các lệnh trực tiếp, có thể vào mỗi lệnh ở một thời điểm để thực hiện (chế độ này được nhân viên mới tiếp tục ưa thích) hoặc có thể biên soạn thành một chương trình gồm có nhiều lệnh cho một vai trò và thực hiện cùng một lúc. Thậm chí nếu như mắc lỗi trong chương trình thì có thể biết được và sửa chữa đơn giản.
- ưu thế
– Cho phép thực hiện các thực hành các bước khó hiểu về dữ liệu một cách dễ dàng.
– Sức mạnh lớn nhất của STATA là hồi qui (rất dễ sử dụng các công cụ đoán nhận hồi qui), hồi qui logistic (những bổ sung mới làm đơn giản hoá việc giải thích kết quả hồi qui logistic, còn hồi qui logistic thứ tự và hồi qui logistic phạm trù là rất dễ thực hiện).
– STATA cũng có nhiều công thức ước lượng mạnh rất dễ dàng để sử dụng, bao gồm cả hồi qui mạnh và hồi qui với sai số chuẩn mạnh, và nhiều lệnh ước lượng khác kèm theo sai số chuẩn mạnh.
– STATA cũng trội hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, cho năng lực áp dụng chúng trong đo đạt số liệu điều tra bởi các công cụ hồi qui, hồi qui logistic, hồi qui poisson, hồi qui probit,…
– Các đồ thị STATA còn có công dụng bổ sung cho đo đạt thống kê, thí dụ như có nhiều lệnh làm dễ dàng hoá việc làm ra các đồ thị chẩn đoán hồi qui.
– Cú pháp của các lệnh đồ thị là dễ sử dụng nhất trong số ba bộ chương trình và cũng là mạnh nhất. Các đồ thị STATA hợp lý cả về lượng và chất cao và chất lượng xuất bản cũng cao.
- nhược điểm
– STATA hoàn toàn không có khả năng quản lý dữ liệu mạnh như SAS, nhưng các lệnh quản lý dữ liệu của nó vẫn có nhiều sức mạnh, lại rất đơn giản.
– tuy nhiên, mỗi thời điểm STATA chỉ thực hiện công việc được với một tệp dữ liệu, do đó những nhiệm vụ giải quyết cần nhiều tệp dữ liệu cùng một lúc đối với STATA là khó hiểu hơn.
– nhược điểm đặc biệt là khả năng đo đạt phương sai và đo đạt nhiều chiều truyền thống như phân tích phương sai nhiều chiều, đo đạt nhóm tổ.
– Các đồ thị của STATA không thể hiệu đính bằng bộ hiệu đính đồ thị.
Nguồn: Tổng hợp