Rate this post

Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu là hai thuật ngữ thịnh hành nhất hiện nay. Hiện tại, dữ liệu nhiều hơn dầu đối với các ngành công nghiệp. Dữ liệu được thu thập ở dạng thô và được xử lý theo yêu cầu của công ty và sau đó dữ liệu này được sử dụng cho mục đích ra quyết định. Quá trình này giúp doanh nghiệp phát triển và mở rộng hoạt động trên thị trường. Nhưng, câu hỏi chính được đặt ra – Quá trình này được gọi là gì? Phân tích dữ liệu là câu trả lời ở đây. Và, Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu là những người thực hiện quá trình này.

Các bài viết liên quan:

Hướng dẫn Phân tích dữ liệu này của websitehcm được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, nhằm cung cấp thông tin đầy đủ về Phân tích dữ liệu từ đầu.

Phân tích dữ liệu là gì?

Dữ liệu hoặc thông tin ở định dạng thô. Sự gia tăng kích thước của dữ liệu đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu thực hiện kiểm tra, làm sạch dữ liệu, chuyển đổi cũng như mô hình hóa dữ liệu để có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu nhằm đưa ra kết luận cho quá trình ra quyết định tốt hơn. Quá trình này được gọi là phân tích dữ liệu .

Khai phá dữ liệu là một loại kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến để thực hiện mô hình hóa dữ liệu cũng như khám phá kiến ​​thức hướng tới mục đích dự đoán. Hoạt động Business Intelligence cung cấp các khả năng phân tích dữ liệu khác nhau dựa trên việc tổng hợp dữ liệu cũng như tập trung vào chuyên môn miền của doanh nghiệp. Trong các ứng dụng Thống kê, phân tích kinh doanh có thể được chia thành Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và Phân tích dữ liệu xác nhận (CDA) .

EDA tập trung vào việc khám phá các tính năng mới trong dữ liệu và CDA tập trung vào việc xác nhận hoặc làm sai lệch các giả thuyết hiện có. Phân tích dự đoán thực hiện dự báo hoặc phân loại bằng cách tập trung vào các mô hình thống kê hoặc cấu trúc trong khi phân tích văn bản, các kỹ thuật thống kê, ngôn ngữ và cấu trúc được áp dụng để trích xuất và phân loại thông tin từ các nguồn văn bản, một loại dữ liệu phi cấu trúc. Tất cả những thứ này đều là những phân tích dữ liệu đa dạng.

Cuộc cách mạng hóa làn sóng dữ liệu đã mang lại những cải tiến cho các chức năng tổng thể theo nhiều cách khác nhau. Có nhiều yêu cầu mới nổi khác nhau đối với việc áp dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến vào phổ Dữ liệu lớn. Giờ đây, các chuyên gia có thể đưa ra quyết định chính xác và có lợi hơn.

Trong phần tiếp theo của hướng dẫn Phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ thấy sự khác biệt giữa Phân tích dữ liệu và Báo cáo dữ liệu.

Đã đến lúc thành thạo Khai thác dữ liệu với Chuỗi hướng dẫn khai thác dữ liệu cuối cùng này

Các bài viết chủ đề khác:

Phân tích dữ liệu so với Báo cáo dữ liệu

Phân tích là một quá trình tương tác của một người giải quyết một vấn đề, tìm dữ liệu cần thiết để có câu trả lời, phân tích dữ liệu đó và giải thích kết quả để đưa ra khuyến nghị hành động.

Môi trường kinh doanh thông minh, hay còn được gọi là môi trường báo cáo cũng bao gồm việc gọi điện cũng như thực thi báo cáo. Vì vậy, kết quả đầu ra sau đó được in ở dạng mong muốn. Báo cáo đề cập đến quá trình tổ chức và tóm tắt dữ liệu ở định dạng dễ đọc để truyền đạt thông tin quan trọng. Báo cáo giúp các tổ chức giám sát các lĩnh vực hoạt động khác nhau và cải thiện sự hài lòng của khách hàng . Người ta cũng có thể coi việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích như là một phần của báo cáo, trong khi đó, điều tương tự cũng có thể được suy nghĩ để phân tích biến thông tin thành những hiểu biết quan trọng có thể sử dụng được.

Sự khác biệt giữa Phân tích Dữ liệu và Báo cáo Dữ liệu

  • Một báo cáo sẽ cho người dùng thấy những gì đã xảy ra trong quá khứ để tránh suy luận và giúp hiểu được dữ liệu trong khi phân tích cung cấp câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi hoặc vấn đề nào. Quá trình phân tích thực hiện bất kỳ bước nào cần thiết để có câu trả lời cho những câu hỏi đó.
  • Báo cáo chỉ cung cấp dữ liệu được yêu cầu trong khi phân tích cung cấp thông tin hoặc câu trả lời thực sự cần thiết.
  • Chúng tôi thực hiện báo cáo theo cách chuẩn hóa, nhưng chúng tôi có thể tùy chỉnh phân tích. Có các định dạng tiêu chuẩn cố định để báo cáo trong khi chúng tôi thực hiện phân tích theo yêu cầu; chúng tôi tùy chỉnh nó khi cần thiết.
  • Chúng tôi có thể thực hiện báo cáo bằng cách sử dụng một công cụ và nó thường không liên quan đến bất kỳ người nào trong phân tích. Trong khi đó, một người ở đó để thực hiện phân tích và dẫn dắt quá trình phân tích hoàn chỉnh.
  • Báo cáo là không linh hoạt trong khi phân tích là linh hoạt. Báo cáo cung cấp không hoặc có ngữ cảnh hạn chế về những gì đang xảy ra trong dữ liệu và do đó không linh hoạt trong khi phân tích nhấn mạnh các điểm dữ liệu quan trọng, duy nhất hoặc đặc biệt và nó giải thích tại sao chúng lại quan trọng đối với doanh nghiệp.

Quy trình phân tích dữ liệu

Bây giờ trong hướng dẫn Phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ xem cách dữ liệu được phân tích từng bước.

Hiểu biết kinh doanh

Bất cứ khi nào có bất kỳ yêu cầu nào xảy ra, trước tiên chúng ta cần xác định mục tiêu kinh doanh, đánh giá tình hình, xác định mục tiêu khai thác dữ liệu và sau đó đưa ra kế hoạch dự án theo yêu cầu. Mục tiêu kinh doanh được xác định trong giai đoạn này.

Khám phá dữ liệu

Đối với quy trình tiếp theo, chúng tôi cần thu thập dữ liệu ban đầu, mô tả và khám phá dữ liệu và cuối cùng xác minh chất lượng dữ liệu để đảm bảo nó chứa dữ liệu mà chúng tôi yêu cầu. Dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau được mô tả về ứng dụng của nó và nhu cầu của dự án trong giai đoạn này. Đây còn được gọi là thăm dò dữ liệu. Điều này là cần thiết để xác minh chất lượng của dữ liệu được thu thập.

Chuẩn bị dữ liệu

Từ dữ liệu được thu thập ở bước cuối cùng, chúng ta cần chọn dữ liệu theo nhu cầu, làm sạch nó, xây dựng nó để có được thông tin hữu ích và sau đó tích hợp tất cả. Cuối cùng, chúng ta cần định dạng dữ liệu để có được dữ liệu phù hợp. Dữ liệu được chọn, làm sạch và tích hợp vào định dạng được hoàn thiện để phân tích trong giai đoạn này.

Mô hình hóa dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi thực hiện mô hình hóa dữ liệu trên đó. Đối với điều này, chúng ta cần chọn một kỹ thuật mô hình hóa, tạo thiết kế thử nghiệm, xây dựng mô hình và đánh giá mô hình được xây dựng. Mô hình dữ liệu được xây dựng để phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng được chọn khác nhau trong dữ liệu. Các trường hợp kiểm thử được xây dựng để đánh giá mô hình và mô hình được kiểm tra và thực hiện trên dữ liệu trong giai đoạn này.

Đánh giá dữ liệu

Tại đây, chúng tôi đánh giá kết quả từ bước cuối cùng, xem xét phạm vi lỗi và xác định các bước tiếp theo để thực hiện. Chúng tôi đánh giá kết quả của các trường hợp thử nghiệm và xem xét phạm vi lỗi trong giai đoạn này.

Triển khai

Chúng tôi cần lập kế hoạch triển khai, giám sát và bảo trì và đưa ra báo cáo cuối cùng và xem xét dự án. Trong giai đoạn này, chúng tôi triển khai các kết quả của phân tích. Đây còn được gọi là xem xét lại dự án.

Quy trình hoàn chỉnh được gọi là quy trình phân tích kinh doanh.

Các loại phân tích dữ liệu

Có bốn loại kỹ thuật được sử dụng để Phân tích Dữ liệu:

Phân tích mô tả

Với sự trợ giúp của phân tích mô tả, chúng tôi phân tích và mô tả các tính năng của dữ liệu. Nó đề cập đến việc tóm tắt thông tin. Phân tích mô tả, khi kết hợp với phân tích trực quan sẽ cung cấp cho chúng ta một cấu trúc toàn diện của dữ liệu.

Trong phân tích mô tả, chúng tôi xử lý dữ liệu trong quá khứ để đưa ra kết luận và trình bày dữ liệu của chúng tôi dưới dạng trang tổng quan. Trong các doanh nghiệp, phân tích mô tả được sử dụng để xác định Chỉ số hoạt động chính hoặc KPI để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Phân tích dự đoán

Với sự trợ giúp của phân tích dự đoán, chúng tôi xác định kết quả trong tương lai. Dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử, chúng tôi có thể dự báo tương lai. Nó sử dụng phân tích mô tả để tạo ra các dự đoán về tương lai. Với sự trợ giúp của những tiến bộ công nghệ và máy học, chúng tôi có thể có được những hiểu biết dự đoán về tương lai.

Phân tích dự đoán là một lĩnh vực phức tạp đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu, kỹ năng thực hiện các mô hình dự đoán và điều chỉnh nó để có được các dự đoán chính xác. Điều này đòi hỏi một lực lượng lao động có tay nghề cao thành thạo trong việc học máy để phát triển các mô hình hiệu quả.

Phân tích chẩn đoán

Đôi khi, các doanh nghiệp được yêu cầu phải suy nghĩ chín chắn về bản chất của dữ liệu và hiểu sâu về phân tích mô tả. Để tìm ra các vấn đề trong dữ liệu, chúng tôi cần tìm các mẫu bất thường có thể góp phần gây ra hiệu suất kém cho mô hình của chúng tôi.

Với phân tích chẩn đoán, bạn có thể chẩn đoán các vấn đề khác nhau được hiển thị thông qua dữ liệu của bạn. Các doanh nghiệp sử dụng kỹ thuật này để giảm tổn thất và tối ưu hóa hiệu suất của họ. Một số ví dụ mà các doanh nghiệp sử dụng phân tích chẩn đoán là:

  • Các doanh nghiệp thực hiện phân tích chẩn đoán để giảm độ trễ trong hậu cần và tối ưu hóa quy trình sản xuất của họ.
  • Với sự trợ giúp của phân tích chẩn đoán trong lĩnh vực bán hàng, người ta có thể cập nhật các chiến lược tiếp thị mà nếu không sẽ làm giảm tổng doanh thu.

Phân tích theo quy định

Phân tích mô tả kết hợp những hiểu biết sâu sắc từ tất cả các kỹ thuật phân tích ở trên. Nó được coi là biên giới cuối cùng của phân tích dữ liệu. Phân tích mô tả cho phép các công ty đưa ra quyết định dựa trên chúng. Nó sử dụng nhiều Trí tuệ nhân tạo để tạo điều kiện cho các công ty đưa ra các quyết định kinh doanh cẩn thận.

Các công ty công nghiệp lớn như Facebook, Netflix, Amazon và Google đang sử dụng phân tích quy định để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Hơn nữa, các tổ chức tài chính đang dần tận dụng sức mạnh của kỹ thuật này để tăng doanh thu của họ.

Giới thiệu về Khai thác dữ liệu

Khai phá dữ liệu còn được gọi là dữ liệu hoặc khám phá tri thức có nghĩa là phân tích dữ liệu từ các khía cạnh khác nhau và tóm tắt nó thành thông tin hữu ích – thông tin mà chúng ta có thể sử dụng để đưa ra các quyết định quan trọng. Đây là kỹ thuật khám phá, phân tích và phát hiện các mẫu trong một lượng lớn dữ liệu. Mục tiêu của khai thác dữ liệu là phân loại dữ liệu hoặc dự đoán dữ liệu. Trong phân loại, chúng tôi sắp xếp dữ liệu thành các nhóm trong khi dự đoán, chúng tôi dự đoán giá trị của một biến liên tục.

Trong thế giới ngày nay, khai thác dữ liệu được sử dụng trong một số lĩnh vực như Bán lẻ, Phân tích bán hàng, Tổ chức tài chính, truyền thông, tiếp thị, v.v. Ví dụ: nhà tiếp thị có thể muốn tìm ai đã phản hồi và ai không tham gia khuyến mại. Trong dự đoán, ý tưởng là dự đoán giá trị của một biến liên tục (tức là không rời rạc); ví dụ, một nhà tiếp thị có thể quan tâm đến việc tìm kiếm ai sẽ phản hồi một chương trình khuyến mại.

Đặc điểm của phân tích dữ liệu

Các đặc điểm của phân tích dữ liệu phụ thuộc vào các khía cạnh khác nhau như khối lượng, vận tốc và sự đa dạng.

Trong Hướng dẫn phân tích dữ liệu này, bây giờ chúng ta hãy khám phá các đặc điểm của phân tích dữ liệu khiến nó khác với loại phân tích truyền thống.

Có lập trình

Có thể cần phải viết một chương trình để phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng mã để thao tác với nó hoặc thực hiện bất kỳ hình thức thăm dò nào vì quy mô của dữ liệu.

Theo hướng dữ liệu

Rất nhiều nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào cách tiếp cận dựa trên giả thuyết để phân tích dữ liệu. Để phân tích dữ liệu thích hợp, người ta cũng có thể tận dụng dữ liệu để thúc đẩy phân tích. Điều này có thể có lợi thế đáng kể khi có một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ – các phương pháp tiếp cận học máy có thể được sử dụng thay cho phân tích giả thuyết.

Sử dụng thuộc tính

Để phân tích dữ liệu thích hợp và chính xác, nó có thể sử dụng rất nhiều thuộc tính. Trước đây, các nhà phân tích xử lý hàng trăm thuộc tính hoặc đặc điểm của nguồn dữ liệu. Với Dữ liệu lớn, hiện có hàng nghìn thuộc tính và hàng triệu quan sát.

Lặp lại

Vì toàn bộ dữ liệu được chia thành các mẫu và các mẫu sau đó được phân tích, do đó, việc phân tích dữ liệu có thể lặp đi lặp lại về bản chất. Sức mạnh tính toán tốt hơn cho phép lặp lại các mô hình cho đến khi các nhà phân tích dữ liệu hài lòng. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các ứng dụng mới được thiết kế để giải quyết các yêu cầu phân tích và khung thời gian.

Các ứng dụng của phân tích dữ liệu

Sau đây là một số ứng dụng phổ biến của phân tích dữ liệu:

Phát hiện gian lận & phân tích rủi ro

Trong ngân hàng, phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều để phân tích thông tin chi tiết về giao dịch và khách hàng bất thường. Các ngân hàng cũng sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích những người không trả được nợ và điểm tín dụng cho khách hàng của họ nhằm giảm thiểu tổn thất và ngăn ngừa gian lận.

Tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển

Các công ty như Uber và Ola phụ thuộc nhiều vào phân tích dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến đường và giá vé cho khách hàng của họ. Họ sử dụng một nền tảng phân tích phân tích tuyến đường tốt nhất và tính toán tỷ lệ phần trăm tăng và giảm giá cước taxi dựa trên một số thông số.

Cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn

Với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu, các bệnh viện và trung tâm chăm sóc sức khỏe có thể dự đoán sự khởi phát sớm của các bệnh mãn tính. Họ có thể dự đoán các bệnh có thể xảy ra trong tương lai và giúp bệnh nhân có hành động sớm giúp họ giảm chi phí y tế.

Quản lý chi tiêu năng lượng

Các công ty năng lượng khu vực công đang sử dụng phân tích dữ liệu để theo dõi việc sử dụng năng lượng của các hộ gia đình và các ngành công nghiệp. Dựa trên các mô hình sử dụng, họ đang tối ưu hóa việc cung cấp năng lượng để giảm chi phí và cắt giảm tiêu thụ năng lượng.

Cải thiện Kết quả Tìm kiếm

Các công ty như Google đang sử dụng phân tích dữ liệu để cung cấp kết quả tìm kiếm cho người dùng dựa trên sở thích và lịch sử tìm kiếm của họ. Hơn nữa, các công ty như Airbnb sử dụng phân tích tìm kiếm để cung cấp chỗ ở tốt nhất cho khách hàng của mình. Các công ty như Amazon đang tận dụng phân tích tìm kiếm để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng của mình.

Tối ưu hóa Logistics

Nhiều công ty đang dựa vào Phân tích dữ liệu lớn để phân tích chuỗi cung ứng và giảm độ trễ trong hậu cần. Amazon đang tận dụng phân tích người tiêu dùng để phân tích các yêu cầu của khách hàng và hướng họ đến các sản phẩm mà không tạo ra bất kỳ hình thức trì hoãn nào.

Làm thế nào để có được một phân tích tốt hơn?

Để có một phân tích tuyệt vời, cần phải đặt đúng câu hỏi, thu thập dữ liệu phù hợp để giải quyết vấn đề đó và thiết kế phân tích phù hợp để trả lời câu hỏi. Chỉ sau khi phân tích cẩn thận, chúng ta mới có thể xác định nó là chính xác. Vì vậy, chúng ta hãy thảo luận chi tiết về vấn đề này.

Việc định hình một vấn đề có nghĩa là đảm bảo rằng bạn đang đặt ra những câu hỏi quan trọng và đặt ra các giả định quan trọng. Ví dụ – Mục tiêu của một sáng kiến ​​mới có được tập trung để thúc đẩy nhiều doanh thu hơn hoặc nhiều lợi nhuận hơn không? Sự lựa chọn dẫn đến sự khác biệt rất lớn trong phân tích và các hành động sau đó. Tất cả dữ liệu được yêu cầu có sẵn, hay là cần thiết phải thu thập thêm một số dữ liệu? Không đóng khung vấn đề, phần còn lại của công việc là vô ích.

Để thực hiện phân tích thích hợp, chúng tôi có thể định dạng vấn đề một cách chính xác. Vì vậy, điều này bao gồm việc đánh giá dữ liệu một cách chính xác, phát triển một kế hoạch phân tích vững chắc và tính đến các cân nhắc kỹ thuật và thực tế khác nhau.

Chúng tôi có thể phân tích bất kỳ vấn đề kinh doanh nào cho hai vấn đề:

Ý nghĩa thống kê

Nó cho biết vấn đề quan trọng về mặt thống kê như thế nào đối với việc ra quyết định. Kiểm tra ý nghĩa thống kê thực hiện một số giả định và xác định xác suất xảy ra của các kết quả nếu các giả định là đúng.

Tầm quan trọng của doanh nghiệp

Nó có nghĩa là vấn đề đó liên quan đến kinh doanh như thế nào và tầm quan trọng của nó. Chúng tôi sẽ ấn định kết quả trong bối cảnh kinh doanh như một phần của quá trình xác nhận cuối cùng.

Các kỹ năng cần thiết để trở thành Nhà phân tích dữ liệu

Hướng dẫn Phân tích dữ liệu không đầy đủ nếu không biết các kỹ năng cần thiết cần thiết cho công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Trong thế giới ngày nay, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia phân tích.

Tất cả dữ liệu được thu thập và các mô hình được tạo ra sẽ không có giá trị sử dụng nếu tổ chức thiếu các nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng. Một nhà phân tích dữ liệu đòi hỏi cả kỹ năng và kiến ​​thức để có được công việc phân tích dữ liệu tốt.

Để trở thành một nhà phân tích thành công, một chuyên gia đòi hỏi phải có kiến ​​thức chuyên môn về các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau như R & SAS. Anh ta sẽ có thể sử dụng các công cụ phân tích kinh doanh này đúng cách và thu thập các thông tin chi tiết cần thiết. Anh ta cũng có thể đưa ra các quyết định có ý nghĩa thống kê và quan trọng đối với doanh nghiệp.

Ngay cả khi bạn biết cách sử dụng một công cụ phân tích dữ liệu thuộc bất kỳ loại nào, bạn cũng cần phải có kỹ năng, kinh nghiệm và quan điểm phù hợp để sử dụng nó. Một công cụ phân tích có thể cứu người dùng khỏi một số phần lập trình nhưng họ vẫn cần hiểu các phân tích xảy ra. Khi đó, chỉ chúng ta mới có thể gọi một người là nhà phân tích dữ liệu thành công.

Những người kinh doanh không có chuyên môn về phân tích có thể muốn tận dụng phân tích, nhưng họ không cần phải thực hiện những công việc nặng nhọc thực sự. Công việc của nhóm phân tích là cho phép các doanh nhân thúc đẩy phân tích thông qua tổ chức. Hãy để những người kinh doanh dành thời gian bán sức mạnh của phân tích ngược dòng và thay đổi các quy trình kinh doanh mà họ quản lý để sử dụng phân tích. Nếu nhóm phân tích và nhóm kinh doanh làm những gì họ giỏi nhất, đó sẽ là một sự kết hợp chiến thắng.

Kỹ năng Kỹ thuật & Kinh doanh cho Phân tích Dữ liệu

Trong phần này của hướng dẫn phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ thảo luận về các kỹ năng kinh doanh và kỹ thuật cần thiết.

Kỹ năng kỹ thuật để phân tích dữ liệu:

  1. Gói và phương pháp thống kê
  2. Nền tảng BI và Kho dữ liệu
  3. Thiết kế cơ sở của dữ liệu
  4. Trực quan hóa và trộn dữ liệu
  5. Các phương pháp báo cáo
  6. Kiến thức về Hadoop và MapReduce
  7. Khai thác dữ liệu

Phân tích dữ liệu kỹ năng kinh doanh:

  1. Kỹ năng giao tiếp hiệu quả
  2. Suy nghĩ sáng tạo
  3. Kiến thức ngành
  4. Giải quyết vấn đề phân tích

Giới thiệu về phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn đã thay đổi cách các ngành công nghiệp nhận thức dữ liệu. Theo truyền thống, các công ty sử dụng các công cụ thống kê và khảo sát để thu thập dữ liệu và thực hiện phân tích về lượng thông tin hạn chế. Hầu hết các lần suy luận và suy luận được đưa ra dựa trên thông tin không đầy đủ và không dẫn đến kết quả tích cực. Vì điều này, các công ty đã phải chịu lỗ.

Tuy nhiên, với những tiến bộ trong công nghệ và sự gia tăng đáng kể khả năng tính toán do Máy tính Hiệu suất cao đóng góp, các ngành công nghiệp có thể mở rộng phạm vi kiến ​​thức của mình. Những gì bao gồm một vài gigabyte trong quá khứ bây giờ có kích thước của ngũ phân vị. Điều này được đóng góp bởi sự mở rộng lớn trong điện thoại di động, thiết bị IoT và các dịch vụ internet khác. Để hiểu được điều này, các ngành đã sử dụng đến Phân tích dữ liệu lớn.

Nền tảng Phân tích dữ liệu lớn là một nền tảng toàn diện cung cấp cả khả năng phân tích cũng như dung lượng lưu trữ lớn. Một số công cụ Dữ liệu lớn phổ biến như Hadoop, Spark, Flink và Kafka có khả năng không chỉ lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu mà còn thực hiện phân tích dữ liệu. Do đó, họ cung cấp các giải pháp toàn diện cho các công ty có nhu cầu về dữ liệu lớn của họ.

Bản tóm tắt

Chúng tôi đã thảo luận về tất cả các khía cạnh của Phân tích dữ liệu trong hướng dẫn này. Hơn nữa, chúng tôi đã xem xét sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu và báo cáo dữ liệu với quy trình Phân tích dữ liệu, các loại, đặc điểm và ứng dụng của nó. Ngoài ra, chúng tôi đã hiểu các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích dữ liệu và phân tích Dữ liệu lớn một cách chi tiết.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now