Tư vấn, xây dựng, chuyển giao các giải pháp BIG DATA

Liên hệ tư vấn ngay >>

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:

Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

Bạn phải báo cáo từ những dữ liệu này. Nhưng khoan đã nào, bạn có chắc chắn về những dữ liệu này chưa? Liệu có sai sót gì về trình bày, lỗi chính tả, lỗi định dạng… khiến cho việc báo cáo của bạn có thể bị sai không? Việc cần làm lúc này chính là bạn cần phân tích bảng dữ liệu để đảm bảo dữ liệu phục vụ cho việc báo cáo là luôn chính xác.

1. Đặc điểm về loại dữ liệu trong Excel

Dữ liệu trong Excel gồm 3 loại chính:

  • Loại Text: là dạng ký tự chữ, chuỗi ký tự, không phải là dạng số
  • Loại Number: là dạng số, gồm các loại Number, Accounting, Currency, Percentage…
  • Loại Date: là dạng ngày tháng. Về bản chất loại Date vẫn là loại Number nhưng được chuyển sang 1 nhóm riêng

Do đó trong mỗi trường dữ liệu (cột dữ liệu) phải thống nhất cùng chung 1 loại dữ liệu để đảm bảo tính thống nhất về dữ liệu.

Dựa vào bảng dữ liệu trên chúng ta thấy:

  • Dữ liệu loại Date là cột Ngày (cột A)
  • Dữ liệu loại Text là cột Nhân viên bán hàng (cột B) và Tên mặt hàng (cột C)
  • Dữ liệu loại Number là cột Số lượng (cột D), Đơn giá (cột E), Thành tiền (cột F)

Yêu cầu phải làm:

  • Cột dữ liệu Ngày: định dạng dữ liệu về dạng Ngày tháng thay vì hiển thị dưới dạng số như ban đầu. Kiểm tra dữ liệu trong cột Ngày có nội dung nào không đúng định dạng ngày tháng không, có lỗi về dữ liệu dạng ngày tháng không
  • Cột dữ liệu Text: có nội dung nào bị thừa dấu cách không, các đối tượng trên được nhập theo danh sách có nội dung nào nằm ngoài danh sách không, có nội dung nào sai lỗi chính tả không…
  • Cột dữ liệu Number: định dạng dữ liệu về dạng Số có dấu ngăn cách hàng nghìn. Kiểm tra dữ liệu xem có nội dung nào không phải là dạng số không

2. Kỹ thuật phân tích dữ liệu

a. Dữ liệu Ngày

Để định dạng dữ liệu ngày, chúng ta sẽ làm các bước sau:

  • Chọn toàn bộ cột dữ liệu
  • Bấm chuột phải chọn Format Cells cho cột đó
  • Trong Format cells chọn dạng Date hoặc Custom/ Mục type nhập dd/mm/yyyy

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

b. Dữ liệu dạng Text

Đặc trưng của dữ liệu dạng Text là:

  • Dễ có lỗi sai do bất cẩn khi nhập, khi đánh máy
  • Khó sửa lỗi do các lỗi không có tính quy luật, dữ liệu dạng Text khó xử lý hơn các dạng khác
  • Không có quy định hay nguyên tắc về Format.

Do đó để có thể xử lý dữ liệu dạng text cần chú ý các kỹ thuật sau:

  • Lọc dữ liệu trùng, lọc dữ liệu không trùng: sử dụng Advanced Filter hoặc Remove duplicates
  • Phát hiện dữ liệu sai, không có trong danh sách bằng Conditional formatting
  • Sử dụng Text to column để phân tách dữ liệu ra nhiều cột

c. Dữ liệu dạng Số

Để định dạng dữ liệu Số, chúng ta sẽ làm các bước sau:

  • Chọn toàn bộ cột dữ liệu
  • Bấm chuột phải chọn Format Cells cho cột đó
  • Trong Format Cells chọn Number. Decimal places (số sau dấu phẩy) chọn là 0 vì không có số sau dấu phẩy, chọn dấu ngăn cách phần nghìn đánh dấu tích vào ô Use 1000 separator

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

3. Luyện tập kỹ năng phân tích dữ liệu

Các bạn tải về bảng dữ liệu mẫu tại: https://drive.google.com/file/d/11_52nDIkpjJqtMV4A3c0OSJX2UJGhLKc/view

Trong bài tập này chúng ta sẽ làm thử với việc phân tích các dữ liệu dạng Text xem có lỗi gì không nhé.

Cột Nhân viên bán hàng

Để kiểm tra dữ liệu nhập tại cột này có chính xác với cột Danh sách nhân viên hay không, chúng ta dùng Conditional formatting để kiểm tra như sau:

Đếm từng nội dung ở cột B, bắt đầu từ ô B2 trong danh sách H2:H6. Nếu kết quả hàm đếm ra = 0 tức là giá trị đó không có trong danh sách, tức là nhập sai.

Tìm hiểu kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel

Kết quả ô B4 cho chúng ta biết ô này nhập sai. Dù hiển thị bằng mắt thường không thấy sai nhưng về bản chất dữ liệu là sai, có lỗi.

Do đó chúng ta sẽ sửa lại nội dung tại ô này cho đúng.

Các nội dung khác các bạn hãy luyện tập làm và phát hiện các lỗi nhé.

4. Tổng kết

Bạn làm tốt các bài tập, nhưng bạn lại không tự tay làm được các báo cáo trong công việc, nguyên nhân chính là việc bạn không biết cách phân tích dữ liệu. Bởi thông thường các bài tập cho sẵn thường bỏ qua bước phân tích dữ liệu, giả định rằng dữ liệu luôn đúng. Trong khi đó thực tế lại cho thấy người nhập dữ liệu vào excel hoặc khi trích xuất dữ liệu từ phần mềm khác ra Excel lại gây ra rất nhiều lỗi dữ liệu. Nếu không có kỹ năng phân tích dữ liệu thì không thể ra được báo cáo đúng.

Phân tích dữ liệu là 1 “kỹ năng“, nó phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự luyện tập nhiều. Bạn càng luyện tập nhiều thì càng giỏi trong việc phân tích dữ liệu. Công cụ để phân tích thì rất đa dạng, khó có thể nhớ hết được. Tuy nhiên chúng ta có thể sử dụng một vài công cụ đặc trưng, hay sử dụng nhất để luyện tập phát triển kỹ năng này.

Nguồn: hocexcel

 

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

 

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>

App đặt xe, xe công nghệ. Chi tiết

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

Quản lý giao vận thông minh

driverplus

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

© Bigdata Solutions. All Rights Reserved. Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata

Tìm kiếm