Nghiên cứu khoa học là quá trình giải thích cho những lý luận và thực tiễn, để giải thích một giả thuyết thì cần tập hợp các mẫu số liệu lớn. Các quá trình xử lý mẫu sao cho sai số ít nhất thì phụ thuộc rất nhiều vào phần mềm xử lý. Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu Top 5 phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến nhất hiện nay trong bài viết dưới đây để hiểu hơn tại sao các phần mềm xử lý dữ liệu lại rất quan trọng đến như vậy.
1. Phần mềm phân tích dữ liệu SPSS
Phần mềm phân tích dữ liệu SPSS được nhiều người ưa thích do dễ sử dụng và phổ biến thông dụng trong các lĩnh vực kỹ thuật xã hội khác nhau.
1.1. Đặc điểm của phần mềm SPSS
Phần mềm SPSS có giao diện nhập liệu giống với Excel với giao diện cho phép menu thả xuống dễ dàng để lựa chọn lệnh. Các số liệu đưa vào có thể chuyển thành những dạng đồ thị khác nhau và dễ dàng xuất ra để dán vào những phần mềm rộng rãi khác như Word hay Excel.
1.2. Ưu điểm của phần mềm SPSS
Phần mềm phân tích dữ liệu spss có 3 ưu điểm như sau:
– Có bộ soạn thảo dữ liệu tương tự như phần mềm Excel nên rất thuận tiện và dễ thao tác.
– Được sử dụng phổ biến trong phân tích thống kê, phân tích tương tác và phân tích lô.
- Điểm mạnh của SPSS trong thống kê là khả năng phân tích đại lượng phương sai.
- SPSS cho phép phân tách rộng rãi chiều, bao gồm: phân tích phương sai đa dạng chiều, phân tích nhân tố, phân tách nhóm.
– SPSS có thể thực hành đa dạng cái kiểm định tác động riêng biệt.
1.3. Nhược điểm của phần mềm SPSS
Phần mềm SPSS trong thống kê có 3 nhược điểm như sau:
– Không hỗ trợ công cụ phân tích theo lược đồ mẫu.
– Quản lý dữ liệu file chỉ đến 4.096 biến, khả năng xử lý yếu đối có những vấn đề ước lượng phức tạp.
– Ngôn ngữ cú pháp phức tạp hơn STATA.
Phần mềm SPSS là một công cụ rất hữu ích, quen thuộc với những ai đã từng làm nghiên cứu khoa học. Nếu bạn là người chưa có nhiều kinh nghiệm, muốn làm quen với SPSS và sử dụng chúng một cách tối ưu nhất. Hãy tham khảo ngay bài viết tổng hợp về phần mềm SPSS của đơn vị Best4Team để có thêm nhiều kiến thức.
2. Phần mềm Stata
Phần mềm phân tích dữ liệu STATA là một phần mềm thống kê phù hợp với người mới bắt đầu vì dễ học và có nhiều chức năng tiện lợi, được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực kinh tế, xã hội học, khoa học chính trị, kỹ thuật y tế,…
1.1. Đặc điểm
Phân tích dữ liệu bằng phần mềm STATA có 2 đặc điểm:
– Sử dụng các lệnh trực tiếp, hoặc sử dụng nhiều lệnh cho một nghiên cứu thực hiện cùng lúc.
– Phân tách dữ liệu tích hợp và đa mục đích, quản lý và hiển thị dữ liệu thống kê bằng đồ thị.
1.2. Ưu điểm
05 ưu điểm của phần mềm xử lý số liệu phổ biến STATA:
– Cho phép thực hiện thao tác về dữ liệu một cách dễ dàng.
– Có thế mạnh trong hồi qui, hồi qui logistic thứ tự và hồi qui logistic.
– Các lệnh đồ thị dễ sử dụng và đồ thị có chất lượng cao.
– Nổi trội về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu.
– Phù hợp với phân tích số liệu điều tra bởi những công cụ hồi qui như hồi qui logistic, hồi qui poisson, hồi qui probit.
1.3. Nhược điểm
3 điều chưa hoàn thiện của phần mềm STATA
– Chỉ làm việc được với một file tại một thời điểm.
– Khả năng quản lý dữ liệu không bằng SAS mặc dù các câu lệnh mạnh và đơn giản.
– Chưa mạnh trong phân tích phương sai, phân tích nhiều chiều không cao, phân tích phương sai phổ biến chiều, phân tách nhóm.
3. Phần mềm EVIEWS
EVIEWS là phần mềm phân tích được sử dụng trong thống kê và kinh tế lượng, phục vụ việc phân tích và dự báo dữ liệu. Nó có khả năng linh hoạt trong thao tác, quản lý dữ liệu, kết quả hiển thị nhanh và dễ dàng hiểu được.
1.1. Đặc điểm
Phần mềm phân tích EVIEWS tập trung nghiên cứu dữ liệu về chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng,…Trong đó, dữ liệu được lưu trữ theo định dạng độc quyền riêng biệt.
1.2. Ưu điểm
3 điểm mạnh của phần mềm phân tích dữ liệu EVIEWS như sau:
– Thế mạng chuyên về kinh tế lượng.
– Dự báo, mô phỏng hình và tạo các biểu đồ và bảng chất lượng cao.
– Giao diện trực quan, dễ sử dụng vì các lựa chọn đều có sẵn.
1.3. Nhược điểm
2 nhược điểm của phần mềm EVIEWS bao gồm:
– Các mô hình định lượng được thiết lập sẵn khiến khả năng mở rộng bị giới hạn.
– Ngôn ngữ bất tiện trong việc điều chỉnh cơ bản các tham số hay mở rộng model.
4. Phần mềm R
R là ngôn ngữ lập trình và cũng là phần mềm phân tích dữ liệu thống kê, nó được sử dụng phổ biến trong các trường Đại học trên toàn thế giới về lĩnh vực Khoa học dữ liệu, chuyên ngành Khoa học máy tính và Thống kê. Phần mềm R tuy là được sử dụng miễn phí nhưng nó có hầu hết các tính năng của SPSS, STATA hay EViews.
1.1. Đặc điểm
Phần mềm phân tích dữ liệu R sử dụng hàm, các câu lệnh giải quyết nhiệm vụ nghiên cứu vì đơn giản nó là một ngôn ngữ lập trình hàm cấp cao.
1.2. Ưu điểm
5 ưu điểm của phần mềm phân tích R trong nghiên cứu khoa học, cụ thể:
– Miễn phí: Nếu như đắt là nhược điểm của phần mềm Matlab thì miễn phí là ưu điểm tốt nhất của ứng dụng R.
– Cộng đồng người dùng lớn với sự tương tác và hỗ trợ cao, các nhu cầu về xử lý dữ liệu đều có rất nhiều packages hỗ trợ.
– Có khả năng tự phát triển các mô hình phù hợp với nhu cầu mang tích cá nhân hóa cao.
– Chạy được trên nhiều hệ điều hành: Phần mềm R có thể sử dụng output của các phần mềm khác như Stata hay Matlab để xử lý, tạo sự linh hoạt cao.
– Khả năng phân tích biểu đồ cao.
1.3. Nhược điểm
2 điều làm cho phần mềm thống R bị mất điểm trong phân tích thống kê, bao gồm:
– Phần mềm R yêu cầu người sử dụng phải có trình độ về toán, kinh tế lượng, thống kê, ngôn ngữ lập trình.
– R chạy chương trình chủ yếu bằng câu lệnh nên tốc độ xử lý đôi khi kém hơn các phần mềm khác.
5. Phần mềm SAS
Phần mềm phân tích dữ liệu SAS là một phần mềm được nhiều người có trình độ cao ưa thích vì nó có khả năng lập trình mạnh, SAS được sử dụng trong kinh doanh thông minh, phân tích dự đoán, phân tích mô tả và mô tả, quản lý dữ liệu,…
1.1. Đặc điểm
Phần mềm phân tích dữ liệu SAS có đặc điểm nổi bật là sử dụng ngôn ngữ lập trình SAS để phân tích mẫu dữ liệu, cung cấp các biểu diễn trực quan dưới dạng các bảng thô hoặc biểu đồ tĩnh và dữ liệu ẩn. Mọi thông tin trong phần mềm được liên kết mang nhau như đồ họa, số liệu thống kê và dữ liệu,
1.2. Ưu điểm
5 điểm mạnh vượt trôi của SAS:
– SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể.
– Có khả năng làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc, điều này giảm đi tính phức tạp trong chuẩn bị dữ liệu.
– Lưu trữ những file dữ liệu khổng lồ lên đến 32.768 biến và số lượng bản ghi là rất lớn chỉ phụ thuộc vào kích cỡ của đĩa cứng.
– Đối với phân tích thống kê, ưu điểm của SAS có thể tìm thấy trong phân tích ANOVA, phân tích mô hình hỗn hợp và phân tích nhiều chiều. Sử dụng cho các phân tích nâng cao, phân tích kinh doanh và các tác vụ quản lý dữ liệu khác nhau.
– SAS có các công cụ vẽ đồ thị mạnh nhất là SAS/Graph.
1.3. Nhược điểm
2 điểm đáng lưu ý khi sử dụng phần mềm SAS vì nó có thể gây cản trở cho bạn, bao gồm:
– Mất nhiều thời gian để hiểu cách quản lý dữ liệu trong SAS, nhiều nhiệm vụ quản lý phức tạp của SAS lại được thực hiện bằng những lệnh đơn giản trong SPSS và STATA.
– Không mạnh về hồi qui logistic và ước lượng.
6. Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình chọn lọc, phân tích và chuyển đổi dữ liệu thô để tìm ra xu hướng và trả lời câu hỏi. Quá trình này áp dụng một cách có hệ thống các kỹ thuật logic và thống kê để mô tả, minh họa, cô đọng và tóm tắt cũng như đánh giá dữ liệu.
Bao gồm phân tích dữ liệu định lượng và định tính, cụ thể như sau:
- Phân tích dữ liệu định lượng: Bao gồm thống kê, tỷ lệ phần trăm, tính toán, phép đo và các dữ liệu khác có bản chất là con số. Các kỹ thuật phân tích thường bao gồm làm việc với các thuật toán, công cụ phân tích toán học và phần mềm để thao tác dữ liệu và khám phá thông tin chi tiết.
- Phân tích dữ liệu định tính: Liên quan với các số nhận dạng duy nhất như nhãn, thuộc tính, các biến phân loại, thống kê, tỷ lệ phần trăm và phép đo. Các phương pháp tiếp cận bao gồm quan sát trực tiếp, phỏng vấn, điều hành các nhóm tập trung, xem xét các tài liệu và hiện vật trong phân tích dữ liệu định tính.
Xử lý dữ liệu SPSS đòi hỏi người sử dụng phải có trình độ cao và dành nhiều thời gian. Hiện nay các dịch vụ về phân tích dữ liệu đã ra đời nhằm giúp nghiên cứu sinh tiết kiệm được thời gian và công sức, trong đó phải nhắc đến dịch vụ xử lý số liệu SPSS của đơn vị Best4Team. Hãy liên hệ ngay để bạn có thể giúp bạn hoàn thành deadline một cách tốt nhất.
7. Quy trình 5 bước phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu bao gồm 5 bước như sau:
Bước 1: Xác định yêu cầu
Đầu tiên, chúng ta phải trả lời được câu hỏi tại sao phải thực hiện phân tích dữ liệu này. Xác định các mục tiêu cần tìm để giải quyết vấn đề cũng như các phương pháp sẽ được áp dụng. Phần này là bước quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu, nếu xác định được yêu cầu cụ thể thì việc phân tích sẽ càng chính xác.
Bước 2: Thu thập dữ liệu
Tiếp theo, chúng ta cần thu thập các tập dữ liệu thô giúp trả lời các câu hỏi đã xác định. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn như các nghiên cứu, khảo sát, phỏng vấn, bảng hỏi, quan sát trực tiếp và các nhóm tập trung,…Dữ liệu phải được đảm bảo sắp xếp để phân tích.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu
Không phải tất cả dữ liệu thu thập đều hữu ích, do đó chúng ta cần phải làm sạch chúng. Hoạt động này thường liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp và bất thường, điều chỉnh các điểm không nhất quán, chuẩn hóa cấu trúc và định dạng dữ liệu cũng như xử lý khoảng trắng và các lỗi cú pháp khác.
Bước 4: Phân tích dữ liệu
Dữ liệu được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau để bắt đầu tìm ra các xu hướng, mối tương quan, ngoại lệ và các biến thể. Trong giai đoạn này, chúng ta có thể sử dụng khai thác dữ liệu để khám phá các mẫu trong cơ sở dữ liệu hoặc phần mềm trực quan hóa dữ liệu để giúp chuyển đổi dữ liệu sang định dạng đồ họa dễ hiểu.
Bước 5: Diễn giải và trực quan hóa dữ liệu
Sau khi phân tích thì bước cuối cùng là giải thích kết quả phân tích, bạn có thể sử dụng các biểu đồ, đồ thị, bảng, từ ngữ,…để diễn giải một cách dễ hiểu nhất cho người đọc. Trong phần này, bạn cần nêu ra rằng dữ liệu đã trả lời câu hỏi ban đầu của bạn tốt như thế nào? Bạn đưa ra đề xuất nào dựa trên dữ liệu? Những hạn chế đối với kết luận của bạn là gì?…
Qua bài viết trên, chúng tôi đã cung cấp đến bạn đọc các thông tin hữu ích về Top 5 phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến nhất cũng như cách phân tích dữ liệu chuẩn chỉnh. Mong rằng bài biết sẽ góp phần giúp cho việc nghiên cứu khoa học của các bạn được tốt hơn. Chúc các bạn thành công!
