Việc làm TPHCM chào đón quý cô chú anh chị đang làm việc tại Thành Phố Hồ Chí Minh trung tâm kinh tế lớn nhất Việt Nam cùng đến với cẩm nang tuyển dụng và hướng dẫn tìm việc nhanh, Tôi sẽ cung cấp cho bạn một hướng dẫn chi tiết về cách ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như Excel và các BI tools (Power BI, Tableau). Chúng ta sẽ đi từ cơ bản đến nâng cao, kèm theo ví dụ minh họa để bạn dễ hình dung.
I. Phân tích Dữ liệu với Excel
Excel là một công cụ mạnh mẽ và quen thuộc để phân tích dữ liệu ở mức độ cơ bản đến trung bình. Nó phù hợp cho những người mới bắt đầu hoặc khi bạn cần phân tích nhanh một lượng dữ liệu nhỏ.
1. Nhập và Chuẩn bị Dữ liệu:
Nhập dữ liệu:
Từ file:
`Data` > `Get & Transform Data` > `From File` (chọn loại file: Excel, CSV, Text,…)
Từ web:
`Data` > `Get & Transform Data` > `From Web` (nhập URL)
Nhập thủ công:
Gõ trực tiếp vào các ô.
Làm sạch dữ liệu:
Loại bỏ dữ liệu trùng lặp:
`Data` > `Remove Duplicates`
Định dạng dữ liệu:
Chọn cột, `Home` > chọn định dạng (Number, Currency, Date,…)
Kiểm tra và xử lý giá trị trống (blank cells):
Sử dụng hàm `ISBLANK()`, `IF()`, `COUNTBLANK()` để xác định và thay thế giá trị trống bằng 0, giá trị trung bình, hoặc giá trị phù hợp khác.
Sắp xếp dữ liệu:
`Data` > `Sort`
Lọc dữ liệu:
`Data` > `Filter`
2. Phân tích Thống kê Mô tả:
Hàm thống kê:
`AVERAGE()`: Tính trung bình
`MEDIAN()`: Tính trung vị
`MODE()`: Tìm giá trị xuất hiện nhiều nhất
`MIN()`: Tìm giá trị nhỏ nhất
`MAX()`: Tìm giá trị lớn nhất
`STDEV.S()`: Tính độ lệch chuẩn mẫu
`VAR.S()`: Tính phương sai mẫu
`COUNT()`: Đếm số ô chứa giá trị số
`COUNTA()`: Đếm số ô không trống
PivotTable:
Công cụ mạnh mẽ để tóm tắt và phân tích dữ liệu.
`Insert` > `PivotTable`
Kéo các trường vào các vùng: `Rows`, `Columns`, `Values`, `Filters`
Tùy chỉnh tính toán trong vùng `Values` (Sum, Average, Count,…)
Group dữ liệu (ví dụ: Group theo tháng, quý, năm)
3. Phân tích Nâng cao hơn với Excel:
Hàm tìm kiếm và tham chiếu:
`VLOOKUP()`, `HLOOKUP()`: Tìm kiếm giá trị trong bảng
`INDEX()`, `MATCH()`: Linh hoạt hơn VLOOKUP/HLOOKUP
Hàm logic:
`IF()`, `AND()`, `OR()`, `NOT()`: Tạo điều kiện và thực hiện các phép toán logic
Phân tích “What-If”:
Goal Seek:
Tìm giá trị đầu vào để đạt được một kết quả mong muốn.
Scenario Manager:
Tạo và so sánh các kịch bản khác nhau.
Data Table:
Xem sự thay đổi của một hoặc hai biến đầu vào ảnh hưởng đến kết quả.
Phân tích hồi quy (Regression):
`Data` > `Data Analysis` > `Regression` (cần kích hoạt Data Analysis Toolpak)
Ví dụ Excel:
Giả sử bạn có bảng dữ liệu bán hàng:
| Order ID | Date | Region | Product | Quantity | Price |
| ——– | ———- | —— | ——- | ——– | —– |
| 1 | 2023-01-01 | North | A | 10 | 20 |
| 2 | 2023-01-05 | South | B | 5 | 30 |
| 3 | 2023-01-10 | North | A | 12 | 20 |
| 4 | 2023-01-15 | East | C | 8 | 25 |
Bạn có thể:
Sử dụng `SUMIF()` để tính tổng doanh thu theo từng khu vực.
Sử dụng `AVERAGE()` để tính giá trị đơn hàng trung bình.
Tạo PivotTable để xem doanh thu theo khu vực và sản phẩm.
Sử dụng biểu đồ (charts) để trực quan hóa dữ liệu.
II. Phân tích Dữ liệu với BI Tools (Power BI, Tableau)
BI Tools (Business Intelligence Tools) mạnh mẽ hơn Excel, cho phép bạn xử lý lượng dữ liệu lớn hơn, tạo báo cáo tương tác, và chia sẻ thông tin dễ dàng.
1. Power BI
Tải và cài đặt:
Tải Power BI Desktop miễn phí từ trang web của Microsoft.
Kết nối dữ liệu:
`Get Data`: Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu (Excel, CSV, SQL Server, Web,…)
Power Query Editor:
Biến đổi và làm sạch dữ liệu (tương tự như Get & Transform Data trong Excel)
Các bước biến đổi được ghi lại và có thể tái sử dụng.
Data Modeling:
Tạo mối quan hệ giữa các bảng (Relationships)
Tạo calculated columns và measures (sử dụng DAX – Data Analysis Expressions)
Visualization:
Kéo thả các trường vào các loại biểu đồ khác nhau (bar chart, line chart, pie chart, map,…)
Tùy chỉnh màu sắc, nhãn, tiêu đề, …
Sử dụng slicers và filters để tương tác với báo cáo.
Publish và Share:
Publish báo cáo lên Power BI Service (cần tài khoản Microsoft).
Chia sẻ báo cáo với đồng nghiệp, nhúng vào website.
Ví dụ Power BI:
Với dữ liệu bán hàng như trên, bạn có thể:
Tạo biểu đồ cột (bar chart) hiển thị doanh thu theo khu vực.
Tạo biểu đồ đường (line chart) hiển thị xu hướng doanh thu theo thời gian.
Sử dụng slicer để lọc dữ liệu theo sản phẩm.
Tạo một dashboard tổng quan về hiệu suất bán hàng.
Sử dụng DAX để tính toán các chỉ số KPI (Key Performance Indicators) như tăng trưởng doanh thu, tỷ lệ lợi nhuận.
2. Tableau
Tải và cài đặt:
Có phiên bản Tableau Public (miễn phí, giới hạn tính năng) và các phiên bản trả phí.
Kết nối dữ liệu:
Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu (Excel, CSV, SQL Server, Web,…)
Data Source Page:
Xem trước dữ liệu, tạo mối quan hệ giữa các bảng (Relationships).
Worksheet:
Kéo thả các trường vào các vùng `Columns`, `Rows`, `Marks` để tạo biểu đồ.
Tableau tự động đề xuất các loại biểu đồ phù hợp.
Tùy chỉnh màu sắc, kích thước, hình dạng.
Dashboard:
Tập hợp nhiều worksheets thành một dashboard.
Sử dụng filters và actions để tạo tương tác giữa các worksheets.
Story:
Tạo một chuỗi các worksheets và dashboards để kể một câu chuyện về dữ liệu.
Publish và Share:
Publish lên Tableau Public (miễn phí) hoặc Tableau Server/Tableau Online (trả phí).
Ví dụ Tableau:
Tương tự như Power BI, với dữ liệu bán hàng, bạn có thể:
Tạo bản đồ (map) hiển thị doanh thu theo khu vực địa lý.
Tạo biểu đồ phân tán (scatter plot) để xem mối quan hệ giữa số lượng bán và giá.
Sử dụng calculated fields để tạo các chỉ số tùy chỉnh.
Tạo một dashboard tương tác cho phép người dùng khám phá dữ liệu.
III. So sánh Excel, Power BI và Tableau
| Tính năng | Excel | Power BI | Tableau |
| —————— | ————————————– | ————————————– | ————————————– |
| Khả năng xử lý DL | Hạn chế, phù hợp DL nhỏ – trung bình | Rất lớn, xử lý DL từ nhiều nguồn | Rất lớn, xử lý DL từ nhiều nguồn |
| Trực quan hóa | Cơ bản | Nâng cao, nhiều loại biểu đồ | Rất mạnh, trực quan hóa đẹp mắt |
| Tính tương tác | Hạn chế | Cao, có slicers, filters, drill-down | Cao, có filters, actions, parameters |
| Data Modeling | Hạn chế | Mạnh mẽ, sử dụng DAX | Mạnh mẽ, có thể tạo calculated fields |
| Chia sẻ báo cáo | Khó khăn, chủ yếu qua file | Dễ dàng qua Power BI Service | Dễ dàng qua Tableau Public/Server |
| Mức độ phức tạp | Dễ học | Trung bình | Trung bình – khó |
| Chi phí | Thường đã có sẵn | Power BI Desktop miễn phí, Service trả phí | Tableau Public miễn phí, các phiên bản khác trả phí |
| Mục đích sử dụng | Phân tích nhanh, báo cáo đơn giản | Báo cáo chuyên nghiệp, phân tích BI | Trực quan hóa dữ liệu, khám phá DL |
IV. Các bước chung để phân tích dữ liệu bằng bất kỳ công cụ nào:
1. Xác định mục tiêu:
Bạn muốn trả lời câu hỏi gì?
2. Thu thập dữ liệu:
Xác định nguồn dữ liệu và thu thập dữ liệu cần thiết.
3. Làm sạch dữ liệu:
Xử lý dữ liệu bị thiếu, dữ liệu sai, dữ liệu trùng lặp.
4. Phân tích dữ liệu:
Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để khám phá dữ liệu, tìm kiếm xu hướng, mô hình.
5. Trực quan hóa dữ liệu:
Sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ để trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu.
6. Rút ra kết luận:
Đưa ra những kết luận dựa trên phân tích dữ liệu.
7. Truyền đạt kết quả:
Chia sẻ kết quả phân tích với người khác.
Lời khuyên:
Bắt đầu từ những điều cơ bản:
Đừng cố gắng học mọi thứ cùng một lúc. Hãy bắt đầu với những chức năng cơ bản và dần dần khám phá những tính năng nâng cao hơn.
Thực hành thường xuyên:
Cách tốt nhất để học là thực hành. Hãy thử phân tích các bộ dữ liệu khác nhau và tạo các báo cáo khác nhau.
Tìm kiếm sự giúp đỡ:
Nếu bạn gặp khó khăn, đừng ngại tìm kiếm sự giúp đỡ từ các diễn đàn trực tuyến, tài liệu hướng dẫn, hoặc khóa học.
Chọn công cụ phù hợp:
Không có công cụ nào là tốt nhất cho mọi tình huống. Hãy chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và kỹ năng của bạn.
Luôn đặt câu hỏi:
Hãy luôn tự hỏi tại sao bạn lại phân tích dữ liệu này, và những kết quả bạn thu được có ý nghĩa gì.
Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu của mình! Chúc bạn thành công!
Nguồn: @Nhan_vien_ban_hang