Tự học phân tích dữ liệu có thể là một hành trình đầy thách thức, đặc biệt khi bạn chưa biết bắt đầu từ đâu và chưa có cách tiếp cận hiệu quả nhất.

Theo khảo sát của Kaggle, 64% chuyên gia phân tích dữ liệu cho biết họ bắt đầu tự học từ các tài liệu tự học và các khóa học online trước khi tham gia các dự án thực tế. Tối ưu hóa lộ trình tự học phân tích dữ liệu, từ việc hiểu rõ các bước cần thiết và làm quen với các công cụ hỗ trợ phổ biến sẽ giúp bạn nhanh chóng làm chủ lĩnh vực này. 

Lộ trình tự học phân tích dữ liệu giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc từ (1) những khái niệm cơ bản đến (2) các công cụ hỗ trợ phân tích cũng như (3) các kỹ năng cần thiết. 5 bước tự học sau đây sẽ giúp bạn nắm vững cách ứng dụng các kỹ thuật vào thực tế, từ các bài toán kinh doanh đến dự đoán xu hướng.

Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến không chỉ giúp bạn (1) thu thập, xử lý và trực quan hóa thông tin mà còn (2) hỗ trợ trong việc đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả hơn.

Bắt đầu đơn giản với Microsoft Excel và Google Sheets

(1) Microsoft Excel: Excel cho phép bạn thực hiện các phép tính đơn giản, tổ chức, phân loại dữ liệu và tạo biểu đồ để tìm ra các xu hướng từ dữ liệu. Ngoài ra, Excel có tính năng hỗ trợ hàng loạt hàm thống kê và công cụ lập mô hình cơ bản.

(2) Google Sheets: Google Sheets cung cấp các chức năng tính toán, phân tích cơ bản và tạo biểu đồ. Điểm mạnh của Google Sheets là khả năng cộng tác trực tuyến, cho phép nhiều người cùng làm việc trên một tệp dữ liệu, rất hữu ích khi bạn làm việc nhóm hoặc cần chia sẻ dữ liệu ngay lập tức.

Các công cụ phân tích nâng cao

(1) Pythonvà R: Python hỗ trợ việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. R cũng là một lựa chọn tuyệt vời trong lĩnh vực thống kê cho phép tạo ra các biểu đồ chất lượng cao.

(2) SQL (Structured Query Language): SQL là ngôn ngữ thiết yếu trong việc truy xuất và quản lý dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu lớn. Với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, SQL cho phép bạn lấy dữ liệu, thực hiện các truy vấn phức tạp và kết hợp nhiều bảng dữ liệu để tạo ra báo cáo chính xác.

(3) Tableauvà Power BI: Đây là những công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp chuyển hóa dữ liệu thành các biểu đồ và bảng biểu sinh động. Tableau nổi tiếng với khả năng tạo các biểu đồ tương tác nhanh chóng và dễ dàng chia sẻ. Còn Power BI giúp tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và tạo báo cáo chuyên nghiệp.

Thống kê từ Dataquest cho thấy 52% người mới học phân tích dữ liệu bị quá tải bởi số lượng công cụ và kỹ thuật khác nhau, dẫn đến chán nản. Đối với người mới bắt đầu, việc chọn đúng và hiểu rõ cách sử dụng các công cụ sẽ giúp tiết kiệm thời gian, cải thiện chất lượng phân tích. Những tiêu chí sau đây sẽ giúp bạn lựa chọn công cụ phù hợp:

Khi bắt đầu học phân tích dữ liệu, có một số lỗi phổ biến mà nếu không nhận ra và khắc phục, sẽ ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng của bạn:

Hành trình tự học phân tích dữ liệu không hề dễ dàng, đặt biệt là với những bạn không quá quen thuộc với số liệu. Song bạn hoàn toàn có thể đạt được kết quả mong muốn với một lộ trình rõ ràng và cách tiếp cận phù hợp. Hãy bắt đầu ngay từ hôm nay để mở ra những cơ hội nghề nghiệp tiềm năng trong lĩnh vực đầy hấp dẫn này.