post
Data Analyst
Marketing Analyst
1063

Các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel phổ biến, dễ sử dụng ai cũng làm được

Excel là một trong những ứng dụng phân tích dữ liệu hiệu quả, đơn giản nhất hiện nay. Bạn hoàn toàn có thể bắt đầu quá trình phân tích nhờ các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel. Vậy các công cụ đó là gì? Cùng MindX tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Vai trò của Excel trong phân tích dữ liệu

Excel là một công cụ quen thuộc và cũng là 1 ứng dụng phân tích dữ liệu cực kỳ hiệu quả mà hầu như Data Analyst nào cũng cần có. Tuy khả năng xử lý dữ liệu không mạnh mẽ và tối ưu được bằng các công cụ như SQL, Power BI hay Python,.. nhưng Excel có thể đáp ứng được hầu hết các hoạt động phân tích cơ bản như xử lý, lọc dữ liệu, áp dụng các kỹ thuật phân tích và khả năng trực quan hoá dữ liệu,...

 

Một số kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu hoàn toàn có thể thực hiện trên Microsoft Excel như:

  •  Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
  •  Phân dữ liệu thăm dò (EDA)
  •  Phân tích dự đoán (Predictive Analysis)
  •  Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analysis)
  •  Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
  •  Phân tích văn bản (Text Analysis)
  •  Phân tích tài chính (Financial Analysis).

06 công cụ phân tích dữ liệu trong Excel nâng cao

Có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu trong Excel nâng cao nhằm giúp người dùng xử lý và phân tích dữ liệu một cách sâu rộng hơn. Cụ thể như:

 

Bảng tổng hợp (PivotTable)

 

Bảng tổng hợp (PivotTable) là công cụ cho phép người dùng tóm tắt, phân tích, khám phá và trình bày dữ liệu. Với PivotTable, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi hàng ngàn dòng dữ liệu thành các báo cáo chi tiết và có ý nghĩa. 

 

PivotTable giúp người dùng có thể dễ dàng tổng hợp dữ liệu từ một bảng lớn bằng cách kéo và thả các trường dữ liệu vào các khu vực khác nhau (Rows, Columns, Values, Filters).

 

Cách tạo và sử dụng PivotTable được thực hiện theo các bước sau:

  • Bước 1: Chọn vùng dữ liệu bạn muốn phân tích.
  • Bước 2: Vào tab Insert và chọn PivotTable.
  • Bước 3: Chọn nơi bạn muốn đặt PivotTable (trong trang tính hiện tại hoặc trang tính mới).
  • Bước 4: Kéo các trường dữ liệu vào các khu vực Rows, Columns, Values và Filters để tạo ra báo cáo mong muốn.

Bảng tổng hợp - công cụ cho phép người dùng tóm tắt dữ liệu

Bảng tổng hợp trong Excel - công cụ cho phép người dùng tóm tắt dữ liệu

 

Power Query

 

Power Query là công cụ phân tích dữ liệu trong Excel cho phép người dùng kết nối, kết hợp và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó đặc biệt hữu ích khi làm việc với các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Power Query giúp tự động hóa quy trình thu thập và biến đổi dữ liệu, giảm bớt thời gian, công sức cần thiết để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.

 

Cách sử dụng Power Query để thu thập và biến đổi dữ liệu như sau:

  • Bước 1: Vào tab Data và chọn Get Data.
  • Bước 2: Chọn nguồn dữ liệu bạn muốn kết nối (Excel, CSV, Web, SQL Server,...).
  • Bước 3: Sử dụng Power Query Editor để biến đổi dữ liệu theo ý muốn (lọc, nhóm, ghép nối,...).
  • Bước 4: Tải dữ liệu đã biến đổi vào Excel để phân tích.

Power Query giúp tự động hóa quy trình thu thập và biến đổi dữ liệu

Power Query giúp tự động hóa quy trình thu thập và biến đổi dữ liệu

 

Power Pivot

 

Power Pivot mở rộng khả năng của PivotTable, cho phép người dùng tạo các mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu khác nhau và tính toán các chỉ số phức tạp bằng ngôn ngữ DAX (Data Analysis Expressions). Hay có thể hiểu đơn giản là công cụ này có thể tạo ra các mô hình dữ liệu phức tạp, thực hiện các phân tích nâng cao trên dữ liệu lớn mà Excel bình thường không thể xử lý hiệu quả.

 

Cách sử dụng Power Pivot để phân tích dữ liệu với mô hình dữ liệu được thao tác như sau:

  • Bước 1: Vào tab File > Options > Add-Ins > chọn COM Add-ins và tích vào Microsoft Power Pivot for Excel để kích hoạt Power Pivot.
  • Bước 2: Vào tab Power Pivot và chọn "Manage để mở cửa sổ Power Pivot.
  • Bước 3: Nhập dữ liệu vào Power Pivot và tạo mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu.
  • Bước 4: Sử dụng DAX để tạo các công thức tính toán và phân tích dữ liệu.

Power Pivot mở rộng khả năng của PivotTable

Power Pivot mở rộng khả năng của PivotTable

 

Data Analysis Toolpak

 

Data Analysis Toolpak là một add-in trong Excel cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu thống kê nâng cao. Đây là công cụ phân tích dữ liệu trong Excel hữu ích dành cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu và sinh viên.

 

Gói công cụ Data Analysis Toolpak bao gồm các công cụ như phân tích hồi quy, phân tích phương sai (ANOVA), kiểm định t (t-Test) và nhiều công cụ thống kê khác.

 

Cách sử dụng các tính năng phân tích dữ liệu trong Toolpak gồm 3 bước sau:

  • Bước 1: Kích hoạt Data Analysis Toolpak bằng cách vào tab File > Options > Add-Ins > chọn Excel Add-ins và tích vào Analysis ToolPak.
  • Bước 2: Vào tab Data và chọn Data Analysis để mở hộp thoại Data Analysis.
  • Bước 3: Chọn công cụ phân tích mong muốn, chẳng hạn như Regression (hồi quy), ANOVA hoặc t-Test, rồi làm theo hướng dẫn để nhập dữ liệu và thiết lập các tham số phân tích.

Data Analysis Toolpak - công cụ hữu ích dành cho các nhà phân tích dữ liệu

Data Analysis Toolpak - công cụ hữu ích dành cho các nhà phân tích dữ liệu

 

Biểu đồ (Charts)

 

Công cụ tạo biểu đồ trong Excel cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các loại biểu đồ khác nhau như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ thanh, biểu đồ khu vực và nhiều loại khác. Mỗi loại biểu đồ đều sẽ giúp người dùng nhìn thấy các xu hướng, mô hình và so sánh dữ liệu một cách dễ dàng hơn.

 

Để sử dụng công cụ này bạn chỉ cần tuân thủ theo các bước sau:

  • Bước 1: Chọn dữ liệu bạn muốn biểu diễn vào tab Insert và chọn loại biểu đồ mong muốn.
  • Bước 2: Sau khi tạo biểu đồ, bạn có thể tùy chỉnh nó bằng cách thêm tiêu đề, thay đổi màu sắc, thêm nhãn dữ liệu và nhiều tùy chọn khác trong tab Chart Tools.

 

Mỗi loại biểu đồ đều giúp so sánh dữ liệu một cách dễ dàng hơn

Mỗi loại biểu đồ đều giúp so sánh dữ liệu một cách dễ dàng hơn

 

Dashboard

 

Dashboard trong Excel là một giao diện người dùng kết hợp nhiều biểu đồ, bảng dữ liệu và các yếu tố tương tác khác để cung cấp một cái nhìn tổng quan, chi tiết về các chỉ số, dữ liệu quan trọng. Dashboard thường được sử dụng để giám sát, phân tích và báo cáo dữ liệu trong thời gian thực.

 

Bạn có thể sử dụng Dashboard một cách đơn giản như sau:

 

Sử dụng các công cụ như PivotTable, PivotChart, biểu đồ, slicers và các hàm Excel để xây dựng các thành phần của dashboard. Các thành phần này được bố trí trên một hoặc nhiều trang tính để tạo thành một giao diện trực quan.

 

Dashboard được sử dụng để báo cáo dữ liệu trong thời gian thực

Dashboard được sử dụng để báo cáo dữ liệu trong thời gian thực

 

>>> Xem thêm: Top 20+ công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất & phổ biến nhất hiện nay.

Các công cụ phân tích dữ liệu khác trong Excel

Ngoài các công cụ nâng cao được kể trên, Excel còn cung cấp nhiều công cụ phân tích dữ liệu cơ bản khác, giúp người dùng có thể sử dụng để bắt đầu quá trình phân tích dữ liệu dễ dàng và hiệu quả, chẳng hạn như:

 

Sắp xếp và lọc dữ liệu

 

Sắp xếp và lọc dữ liệu là hai công cụ cơ bản nhất trong Excel, nhưng lại rất hữu ích khi cần phân loại và tìm kiếm thông tin. Cụ thể:

 

Sắp xếp dữ liệu

 

Người dùng có thể sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần dựa trên các giá trị trong một hoặc nhiều cột. Điều này giúp dễ dàng nhìn thấy các xu hướng hoặc tìm kiếm các giá trị cực đại và cực tiểu trong tập dữ liệu.

Cách sắp xếp dữ liệu được thực hiện như sau:

  • Bước 1: Chọn vùng dữ liệu mà bạn muốn sắp xếp.
  • Bước 2: Vào tab Data và chọn Sort.
  • Bước 3: Chọn cột muốn sắp xếp và thiết lập thứ tự sắp xếp (tăng dần hoặc giảm dần).

Sắp xếp dữ liệu giúp dễ dàng tìm kiếm các giá trị trong tập dữ liệu

Sắp xếp dữ liệu giúp dễ dàng tìm kiếm các giá trị trong tập dữ liệu

 

Lọc dữ liệu

 

Lọc dữ liệu giúp người dùng xem các mục đáp ứng các tiêu chí nhất định mà không cần xóa dữ liệu khác.

Cách lọc dữ liệu được thực hiện như sau:

  • Bước 1: Tiến hành lựa chọn vùng dữ liệu muốn lọc.
  • Bước 2: Vào tab Data và chọn Filter.
  • Bước 3: Nhấp vào mũi tên trong tiêu đề cột để chọn các tiêu chí lọc.

Định dạng có điều kiện (Conditional Formatting)

 

Conditional Formatting là công cụ giúp làm nổi bật các ô dữ liệu đáp ứng các điều kiện cụ thể. Công cụ này giúp người dùng dễ dàng nhận diện các mẫu hoặc bất thường trong dữ liệu.

Cách sử dụng Conditional Formatting được thao tác như sau:

  • Bước 1: Chọn vùng dữ liệu muốn định dạng có điều kiện.
  • Bước 2: Vào tab Home và chọn Conditional Formatting.
  • Bước 3: Chọn quy tắc định dạng phù hợp, chẳng hạn như Highlight Cells Rules hoặc Data Bars.
  • Bước 4: Thiết lập điều kiện và định dạng mong muốn.

Định dạng có điều kiện - công cụ giúp làm nổi bật các ô dữ liệu

Định dạng có điều kiện - công cụ giúp làm nổi bật các ô dữ liệu

 

Xác thực dữ liệu (Data Validation)

 

Xác thực dữ liệu giúp kiểm soát dữ liệu nhập vào, đảm bảo rằng chỉ những giá trị hợp lệ mới được nhập vào ô hoặc phạm vi ô.

 

Các bước sử dụng Data Validation gồm:

  • Bước 1: Chọn ô hoặc vùng ô muốn áp dụng Data Validation.
  • Bước 2: Vào tab Data và chọn Data Validation.
  • Bước 3: Trong hộp thoại Data Validation, chọn loại điều kiện cần thiết, chẳng hạn như danh sách thả xuống (List), số nguyên (Whole Number) hoặc ngày tháng (Date).
  • Bước 4: Thiết lập các điều kiện cụ thể và thông báo lỗi nếu có.

 

Xác thực dữ liệu giúp kiểm soát dữ liệu nhập vào

Xác thực dữ liệu giúp kiểm soát dữ liệu nhập vào

 

Tổng phụ (Subtotal)

 

Đây là công cụ phân tích dữ liệu trong excel hữu ích khi cần tính toán các tổng phụ cho các nhóm dữ liệu khác nhau trong một bảng dữ liệu.

 

Tổng phụ được sử dụng như sau:

  • Bước 1: Sắp xếp dữ liệu theo cột mà bạn muốn nhóm.
  • Bước 2: Chọn vùng dữ liệu.
  • Bước 3: Vào tab Data và chọn Subtotal.
  • Bước 4: Chọn cột để tính toán tổng phụ và các hàm cần áp dụng như SUM, AVERAGE, COUNT.

Tổng phụ - công cụ hữu ích khi cần tính toán các tổng phụ cho các nhóm dữ liệu

Tổng phụ - công cụ hữu ích khi cần tính toán các tổng phụ cho các nhóm dữ liệu

Ứng dụng thực tế của các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel

Bằng cách ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel vào các tình huống thực tế, bạn có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và cải thiện hiệu quả kinh doanh cũng như quản lý tài chính cá nhân. Ví dụ như:

 

Phân tích doanh số bán hàng

 

Sử dụng các công cụ như PivotTable và Conditional Formatting để phân tích doanh số bán hàng, bạn có thể dễ dàng tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu bán hàng để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác. Cụ thể:

  • Tạo PivotTable: Chọn dữ liệu bán hàng và tạo PivotTable. Kéo thả các trường dữ liệu như Khu vực, Sản phẩm và Doanh số vào các khu vực Rows, Columns, Values.
  • Tính tổng doanh số theo khu vực và sản phẩm: PivotTable sẽ tự động tổng hợp doanh số theo từng khu vực và sản phẩm, giúp bạn dễ dàng thấy được khu vực nào có doanh số cao nhất hoặc sản phẩm nào bán chạy nhất.
  • Áp dụng Conditional Formatting: Sử dụng định dạng có điều kiện để làm nổi bật các khu vực hoặc sản phẩm có doanh số vượt trội, giúp bạn nhanh chóng nhận diện các xu hướng quan trọng.

Phân tích dữ liệu khách hàng

 

Power Query và Power Pivot là hai công cụ hữu ích giúp bạn xử lý và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Đồng thời, cung cấp cái nhìn tổng quan về hành vi và xu hướng của khách hàng. Chi tiết như sau:

  • Sử dụng Power Query để tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn:
  • Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Sử dụng Power Query để kết nối và thu thập dữ liệu khách hàng từ các nguồn khác nhau như Excel, CSV, cơ sở dữ liệu SQL, các dịch vụ web.
  • Làm sạch và biến đổi dữ liệu: Sử dụng các tính năng của Power Query để làm sạch dữ liệu (loại bỏ bản sao, chuẩn hóa định dạng) và biến đổi dữ liệu (hợp nhất bảng, thêm cột tính toán).
  • Tải dữ liệu đã biến đổi vào Excel: Khi dữ liệu đã được chuẩn bị, tải vào Excel để phân tích và trực quan hóa.
  • Sử dụng Power Pivot để phân tích dữ liệu khách hàng với mô hình dữ liệu:
  • Tạo mô hình dữ liệu: Nhập dữ liệu từ Power Query vào Power Pivot và thiết lập các mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu khác nhau.
  • Tạo các công thức DAX: Sử dụng DAX để tạo các công thức tính toán phức tạp, chẳng hạn như tổng doanh số theo khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi hoặc giá trị khách hàng trung bình.

Tạo báo cáo và biểu đồ: Sử dụng PivotTable và PivotChart trong Power Pivot để tạo các báo cáo và biểu đồ tương tác, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi, xu hướng của khách hàng.

Lời kết

Trên đây là toàn bộ những chia sẻ chi tiết của MindX về các công cụ phân tích dữ liệu trong Excel.  Bạn hoàn toàn có thể bắt đầu phân tích dữ liệu với công cụ mạnh mẽ và phổ biến này. 

 

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU tại MindX, phù hợp với người mới muốn có nền tảng vững chắc và có thể làm được việc trong thời gian ngắn. 

 

33@4x-100.jpg

 

Tham khảo Lộ trình học tập chi tiết TẠI ĐÂY.

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
công cụ phân tích dữ liệu trong excel
Hoàng Thương
Researcher & Content Marketer tại MindX