Python đang thay thế Excel để mở rộng quy mô ra quyết định kinh doanh
Python và các ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở khác như R đang nhanh chóng thay thế Excel, vốn không thể mở rộng cho nhu cầu kinh doanh hiện đại. Trong nhiều năm, Excel đã là công cụ ra quyết định mặc định của các công ty. Nhưng nó được xây dựng cho một thế giới nơi tập dữ liệu nhỏ, không cần thông tin theo thời gian thực và hợp tác không quá quan trọng. Các ngôn ngữ mã nguồn mở có thể giúp công ty tận dụng dữ liệu tốt hơn, và nhiều vai trò hiện nay yêu cầu kiến thức lập trình để thành thạo dữ liệu.
Một nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi, Chris Cardillo, nói rằng: “Nếu ai đó dành hơn bốn giờ mỗi ngày trong Excel, họ chắc chắn sẽ được lợi khi học Python/R.” Đánh giá lực lượng lao động của bạn theo góc nhìn này rất hữu ích—nó so sánh nhu cầu lập trình với một mô thức dễ nhận thấy tại nơi làm việc. Trên thực tế, khả năng cải thiện đáng kể kết quả công việc bằng mã nguồn mở chính là lý do Chris trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Nguồn: xkcdPython hữu ích thế nào cho phân tích kinh doanh?
BI và bảng điều khiển (Phân tích mô tả)
Một trong những mục tiêu chính của phân tích kinh doanh là mô tả những gì đã xảy ra để hiểu xu hướng và đánh giá các chỉ số theo thời gian. Lĩnh vực này gọi là phân tích mô tả và thường do các nhà phân tích dữ liệu thực hiện.
Các nhà phân tích dữ liệu thường dùng Python để mô tả và phân loại dữ liệu hiện có. Họ thực hiện phân tích dữ liệu khám phá, bao gồm lập hồ sơ dữ liệu, trực quan hóa kết quả và tạo ra các quan sát để định hình các bước tiếp theo trong phân tích. Python có thể được dùng để thao tác dữ liệu (với các thư viện như pandas), tinh gọn quy trình làm việc và tạo trực quan hóa (với Matplotlib).
Học máy (Phân tích dự đoán)
Một mục tiêu khác của phân tích kinh doanh là chuẩn bị cho tương lai bằng cách dự đoán điều gì sẽ xảy ra. Lĩnh vực này gọi là phân tích dự đoán. Học máy là nhánh của phân tích dự đoán sử dụng các thuật toán thống kê tinh gọn để dự báo tương lai dựa trên thông tin hiện có và xác định các mối quan hệ, insight—hãy nghĩ đến công cụ gợi ý của Netflix.
Python đang nhanh chóng trở thành ngôn ngữ hàng đầu cho học máy và được dùng để tạo các mô hình mạng Bayes, cây quyết định và nhiều hơn nữa. TensorFlow của Google là một thư viện Python phổ biến mà nhiều nhà khoa học dữ liệu dùng để nhanh chóng truy cập nhiều thuật toán học máy có giám sát và không giám sát.
Khoa học ra quyết định (Phân tích kê đơn)
Phân tích kê đơn, còn gọi là khoa học ra quyết định, là giai đoạn cuối của phân tích kinh doanh nhằm dự đoán điều gì, khi nào và tại sao các kết quả nhất định sẽ xảy ra—và xác định cần làm gì với thông tin đó. Nó đưa dữ liệu vào quy trình ra quyết định. Trong podcast DataFramed của chúng tôi, Cassie Kozyrkov, Giám đốc Khoa học Dữ liệu tại Google Cloud, giải thích mối liên hệ giữa trí tuệ ra quyết định và khoa học dữ liệu.
Các nhà khoa học ra quyết định xây dựng phân tích dữ liệu xoay quanh bài toán kinh doanh và dùng nhiều kỹ thuật, công cụ giống với các nhà khoa học dữ liệu. Mục tiêu của họ là biến insight thành thứ có thể sử dụng, vì vậy mô hình và phương pháp trực quan hóa phải được thiết kế để truyền đạt các insight đó. Python thường được dùng để tạo công cụ phân tích kê đơn thông qua học sâu, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tối ưu hóa kết quả.
Phổ cập Python cho phân tích kinh doanh
DataCamp có chương trình học Python phong phú và không ngừng phát triển. Chưa biết bắt đầu từ đâu? Chúng tôi khuyến khích những ai muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu tham gia lộ trình nghề nghiệp Data Scientist with Python với tuyển chọn khóa học đã được biên soạn.
Đối với các công ty coi trọng việc học tập liên tục, DataCamp for Business giúp nhân viên luôn cập nhật kỹ năng trong mọi lĩnh vực của phân tích kinh doanh.
Nhấp vào đây để đặt lịch demo nền tảng của chúng tôi.
