Phân tích dữ liệu với Excel là hướng dẫn cung cấp cái nhìn sâu sắc về các tính năng mới nhất và nâng cao có sẵn trong Microsoft Excel. Nó giải thích chi tiết cách thực hiện các chức năng phân tích dữ liệu khác nhau bằng cách sử dụng các tính năng có sẵn trong MS-Excel. Hướng dẫn này giúp giải thích cách sử dụng một tính năng cụ thể theo từng bước.

Đối tượng

Hướng dẫn này được thiết kế cho những bạn sử dụng MS-Excel để chuẩn bị các biểu đồ, bảng và báo cáo chuyên nghiệp liên quan đến dữ liệu phức tạp.

Điều kiện tiên quyết

Những bạn đọc hướng dẫn này đã có kiến thức cơ bản về các tính năng có sẵn trong Microsoft Excel.

Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu là khám phá thông tin hữu ích, đề xuất kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định

Các loại Data Analysis

Một số kỹ thuật phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, khoa học, khoa học xã hội, v.v. có nhiều tên gọi khác nhau. Các phương pháp phân tích dữ liệu chính là:

• Data Mining: khai phá dữ liệu
• Business Intelligence: kinh doanh thông minh
• Statistical Analysis: phân tích thống kê
• Predictive Analysis: phân tích dự đoán
• Text Analysis: phân tích văn bản

Data Mining

Data Mining là phân tích lượng lớn dữ liệu để trích xuất các mẫu dữ liệu chưa từng biết trước đây, dữ liệu bất thường và các yếu tố phụ thuộc (dependencies). Lưu ý rằng mục tiêu là trích xuất các mẫu và kiến thức từ lượng lớn dữ liệu chứ không phải trích xuất chính dữ liệu.

Phân tích data mining liên quan đến khoa học máy tính bởi sự giao nhau của trí tuệ nhân tạo, học máy, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu.

Các mẫu thu được từ data mining có thể được coi là tóm tắt dữ liệu đầu vào, có thể được sử dụng phân tích sâu hơn hoặc để thu được kết quả dự đoán chính xác hơn bởi hệ thống hỗ trợ quyết định.

Business Intelligence

Các công cụ và kỹ thuật Business Intelligence dùng để thu thập và chuyển đổi lượng lớn dữ liệu kinh doanh phi cấu trúc nhằm xác định, phát triển và tạo ra các cơ hội kinh doanh chiến lược mới.
Mục tiêu của business intelligence là giải thích khối lượng lớn dữ liệu để xác định các cơ hội mới. Nó giúp thực hiện chiến lược hiệu quả dựa trên insights, cung cấp cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh và sự ổn định lâu dài.

Statistical Analysis (phân tích thống kê)

Thống kê là nghiên cứu thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu.
Trong phân tích dữ liệu, hai phương pháp thống kê chính được sử dụng:

Thống kê mô tả - Trong thống kê mô tả, dữ liệu từ toàn bộ dân số hoặc một mẫu được tóm tắt bằng các bộ mô tả số như:

• Trung bình, Độ lệch Chuẩn cho Dữ liệu Liên tục
• Tần suất, Tỷ lệ phần trăm cho dữ liệu phân loại

Thống kê suy luận - Nó sử dụng patterns trong dữ liệu mẫu để rút ra các suy luận về dân số được đại diện hoặc tính toán cho sự ngẫu nhiên. Những suy luận này có thể:

• Trả lời câu hỏi có/không về dữ liệu (kiểm tra giả thuyết)
• Ước lượng các đặc tính số của dữ liệu (ước lượng)
• Mô tả các liên kết trong dữ liệu (tương quan)
• Mô hình hóa các mối quan hệ trong dữ liệu (Ví dụ: phân tích hồi quy)

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán sử dụng các mô hình thống kê để phân tích dữ liệu hiện tại và lịch sử để dự báo (dự đoán) về các sự kiện trong tương lai hoặc các sự kiện không xác định. Trong kinh doanh, phân tích dự đoán được sử dụng để xác định các rủi ro và cơ hội giúp hỗ trợ việc ra quyết định.

Phân tích văn bản

Phân tích văn bản, còn được gọi là Khai phá văn bản (Text Mining) hoặc Khai phá dữ liệu văn bản (Text Data Mining) là quá trình lấy thông tin chất lượng cao từ văn bản. Khai phá văn bản thường bao gồm quá trình cấu trúc văn bản đầu vào, tìm ra các mẫu trong dữ liệu có cấu trúc bằng cách sử dụng các phương tiện như học mẫu thống kê, cuối cùng là đánh giá và giải thích kết quả đầu ra.

Quy trình phân tích dữ liệu

Do đó, phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu lớn, không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích để-

• Trả lời câu hỏi
• Kiểm định giả thuyết
• Đưa ra quyết định
• Chứng minh lý thuyết

Phân tích dữ liệu với Excel

Microsoft Excel cung cấp một số phương tiện và cách để phân tích và diễn giải dữ liệu. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể được chuyển đổi và định dạng theo một số cách khác nhau. Nó có thể được phân tích bằng các lệnh, function và công cụ Excel có liên quan - bao gồm Conditional Formatting, Ranges, Tables, Text functions, Date functions, Time functions, Financial functions, Subtotals, Quick Analysis, Formula Auditing, Inquire Tool, What-if Analysis, Solvers, Data Model, PowerPivot, PowerView, PowerMap,...

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.