Công cụ và ngôn ngữ lập trình dành cho Data Analysis

Khoa học dữ liệu là sự kết hợp giữa phân tích và kỹ thuật. Vì thế trong lĩnh vực Data Analysis (Phân tích dữ liệu) sự kết hợp của các kỹ năng toán học và kiến ​​thức chuyên môn về lập trình là vô cùng cần thiết. Để khám phá thêm về ngành Data Analysis, cùng IZISolution tìm hiểu thêm các công cụ và ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng dành cho Data Analysis. 

I. Sử dụng Python và thư viện như Pandas và NumPy

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay, thường được sử dụng để xây dựng trang web và phần mềm, tự động hoá các tác vụ và tiến hành phân tích dữ liệu. Sự phát triển của khoa học dữ liệu đã mở ra nhiều cơ hội ứng dụng Python trong lĩnh vực Data Analysis. 

Cụ thể, Python có nhiều ứng dụng quan trọng trong phân tích dữ liệu, bao gồm:

1. Khai thác dữ liệu

Python thường được sử dụng để khai thác dữ liệu từ trang web và các nguồn dữ liệu khác. Để làm điều này, người dùng thường sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup.

• Scrapy là một thư viện mạnh mẽ cho việc xây dựng và thu thập thông tin trên web nhanh chóng và hiệu quả. Nó thường được sử dụng cho web scraping và trích xuất dữ liệu.

• BeautifulSoup là một thư viện Python dùng để lấy dữ liệu từ các tài liệu HTML và XML. Nó cho phép thu thập dữ liệu từ các trang web không cung cấp dữ liệu trong định dạng CSV hoặc API.

2. Xử lý dữ liệu và mô hình hóa

Python cung cấp hai thư viện quan trọng là Pandas và NumPy để xử lý và phân tích dữ liệu.

• Pandas cung cấp công cụ mạnh mẽ cho việc khám phá, làm sạch và phân tích dữ liệu. Nó giúp lập trình viên dễ dàng chỉnh sửa, tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu trong các bảng số và chuỗi thời gian.

• NumPy chủ yếu được sử dụng trong tính toán khoa học và phân tích dữ liệu. Thư viện này hỗ trợ tính toán trên các mảng đa chiều và là một công cụ quan trọng trong đại số tuyến tính.

3. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu giúp hiển thị thông tin dưới dạng đồ thị, làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn. Python có hai thư viện chính để trực quan hóa dữ liệu là Matplotlib và Seaborn.

• Matplotlib cho phép tạo nhiều loại biểu đồ, đồ thị theo thời gian và biểu đồ chuyên nghiệp khác. Nó cung cấp tùy chỉnh đa dạng và tính năng tương tác như phóng to và thu nhỏ.

• Seaborn là một thư viện mở rộng dựa trên Matplotlib, giúp dễ dàng trực quan hóa dữ liệu trong vài bước đơn giản và hỗ trợ thống kê quan trọng để tạo biểu đồ tổng hợp thông tin.

Python có một loạt các ứng dụng quan trọng trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, bao gồm khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa thông tin.

II. Ngôn ngữ lập trình R và việc sử dụng dplyr và ggplot2

R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phân tích thống kê mạnh mẽ. Nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu và thống kê, R là một sự lựa chọn hàng đầu.

Một điểm yếu duy nhất của R là nó không phải là một ngôn ngữ lập trình đa dụng, nghĩa là nó không được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ khác ngoài thống kê.

R có hơn 10.000 gói mở nguồn trong kho lưu trữ CRAN, đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng thống kê đa dạng. Một điểm mạnh khác của R là khả năng xử lý đại số tuyến tính phức tạp, điều này làm cho R trở thành lựa chọn lý tưởng không chỉ cho phân tích thống kê mà còn cho việc xây dựng và huấn luyện các mạng thần kinh.

Hơn nữa, có các gói khác như Tidyverse và Sparklyr cung cấp tích hợp giao diện cho Apache Spark trong môi trường R. R và các môi trường phát triển như RStudio đã đơn giản hóa việc kết nối với cơ sở dữ liệu.

Đối với người làm việc với cơ sở dữ liệu MySQL, gói tích hợp "RMyQuery" giúp R tương tác dễ dàng với MySQL. Tất cả những điều này khiến R trở thành lựa chọn tốt cho các nhà khoa học dữ liệu.

Được tạo ra vào những năm 1990, R nhanh chóng trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu. R có một cộng đồng đông đảo và nhiều gói mở rộng mạnh mẽ giúp nó phù hợp với nhiều loại công việc khác nhau. Ví dụ như:

- Dplyr là một trong những gói mạnh mẽ của R dành cho xử lý dữ liệu dạng bảng (tabular data). Dplyr được tạo ra bởi Hadley Wickham và Romain Francois. Điểm đặc biệt của dplyr là khả năng thao tác với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bằng cùng một tập các công cụ. Điều này bao gồm các loại dữ liệu như data frames, data tables, cơ sở dữ liệu và các mảng đa chiều (multidimensional arrays).

- ggplot2 là gói trực quan hóa dữ liệu nguồn mở của ngôn ngữ lập trình dữ liệu thống kê R.  Được ra đời vào năm 2005 bởi Hadley Wickham, ggplot2 là một triển khai Ngữ pháp đồ họa của Leland Wilkinson - một sơ đồ chung để trực quan hóa dữ liệu, chia biểu đồ thành các thành phần ngữ nghĩa như tỷ lệ và lớp. ggplot2 có thể đóng vai trò thay thế đồ họa cơ bản trong ngôn ngữ R và chứa một số giá trị mặc định cho hiển thị web và in ở các tỷ lệ phổ biến.

III. Sử dụng ngôn ngữ lập trình SQL cho truy vấn cơ sở dữ liệu

Ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu có cấu trúc (SQL) là một ngôn ngữ lập trình được dùng để quản lý và xử lý thông tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ thông tin thành bảng với hàng và cột đại diện cho thuộc tính dữ liệu và các mối quan hệ khác nhau giữa dữ liệu. SQL cho phép thực hiện các thao tác như lưu trữ, cập nhật, loại bỏ, tìm kiếm và truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, cũng như duy trì và tối ưu hóa hiệu suất của nó.

SQL là một ngôn ngữ truy vấn phổ biến và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Các chuyên gia trong lĩnh vực phân tích và phát triển dữ liệu thường sử dụng SQL bởi tích hợp hiệu quả của nó với nhiều ngôn ngữ lập trình khác. Ví dụ, họ có thể nhúng truy vấn SQL vào mã lập trình Java để xây dựng các ứng dụng xử lý dữ liệu hiệu suất cao, sử dụng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu SQL như Oracle hoặc MS SQL Server. SQL cũng dễ học vì nó sử dụng các từ khóa tiếng Anh phổ biến trong câu lệnh.

SQL là ngôn ngữ chuẩn cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres và SQL Server đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.

Trên đây là chia sẻ về các công cụ và ngôn ngữ lập trình dành cho Data Analysis. Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!