, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Phân tích dữ liệu trong Excel: Hướng dẫn hay nhất

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Mar 11, 2022

  •   10 min reads
Phân tích dữ liệu trong Excel: Hướng dẫn hay nhất

Microsoft Excel là một trong những ứng dụng phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Được trang bị các pivot table tích hợp, chúng là công cụ phân tích được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Đây là phần mềm quản lý  tất cả dữ liệu cho phép bạn dễ dàng import, khám phá, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của mình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau trong Excel.

Sorting (Sắp xếp)

Sắp xếp là một phần rất quan trọng trong Phân tích dữ liệu. Bạn có thể sắp xếp dữ liệu Excel của mình theo nhiều cột hoặc thậm chí một cột duy nhất. Việc sắp xếp cũng được thực hiện theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.

Cột đơn

Hãy xem xét các dữ liệu sau:

Để sắp xếp dữ liệu trên cột Units, hãy thực hiện theo các bước sau đây:

  • Bước đầu tiên là nhấp vào bất kỳ ô nào trong cột mà bạn muốn sắp xếp.
  • Tiếp theo, để sắp xếp theo thứ tự tăng dần, click vào AZ được tìm thấy trên tab Data, trong nhóm Sort & Filter.

Kết quả:

Lưu ý: Để sắp xếp theo thứ tự giảm dần, hãy click vào ZA.

Nhiều cột


Bạn cũng có thể sắp xếp nhiều cột trong trang tính của mình. Hãy thực hiện theo các bước sau:

  • Bấm vào Sort (trên tab Data, trong nhóm Sort & Filter)

Hộp thoại Sort sẽ xuất hiện.

  • Thêm các cấp độ mà bạn muốn sắp xếp.

Nhấn OK

Filtering (Lọc)

Chúng ta sử dụng bộ lọc khi muốn lấy dữ liệu phù hợp với các điều kiện cụ thể.

  • Nhấn vào bất kỳ ô đơn nào bên trong dữ liệu của bạn.
  • Chuyển đến Tab Data > Sort and Filter > Filter
  • Bạn sẽ thấy đầu mũi tên xuất hiện trên các cột.

Bây giờ bạn có thể lọc theo nhu cầu của mình.

COUNTIF

COUNTIF là một hàm Excel rất phổ biến được sử dụng để đếm các ô trong phạm vi thỏa mãn một điều kiện duy nhất.

Cú pháp:

= COUNTIF (range, criteria)

Thí dụ:
Hãy tính số mục lớn hơn 100.

SUMIF

Hàm SUMIF trong Excel trả về tổng các ô đáp ứng một điều kiện duy nhất.

Cú pháp:

= SUMIF (range, criteria, [sum_range])

Thí dụ:
Hãy sử dụng hàm SUMIF để tính toán các ô dựa trên các số đáp ứng tiêu chí.

Pivot Tables

PivotTable được biết đến là công cụ mạnh mẽ nhất trong Excel, đặc biệt hiệu quả khi cần thống kê nhanh. Chúng ta sử dụng nó để tính toán, tóm tắt và phân tích dữ liệu. Điều đó giúp chúng ta có thể xem các kết quả so sánh, mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu của mình.

Dữ liệu mẫu

Dữ liệu mẫu mà chúng ta sử dụng chứa 41 bản ghi với 5 trường thông tin người mua. Đây là dữ liệu hoàn hảo để hiểu pivot table.

Chèn Pivot Tables

Để chèn pivot table vào trang tính của bạn, hãy làm theo các bước dưới đây:

  • Nhấp vào bất kỳ ô nào trong dữ liệu.
  • Trên tab Insert, trong nhóm Tables, bấm PivotTable.

Một hộp thoại sẽ xuất hiện. Excel sẽ tự động chọn tập dữ liệu của bạn. Nó cũng sẽ tạo một trang tính mới cho pivot table.

  • Nhấp vào Ok. Sau đó, nó sẽ tạo một trang tính pivot table.

Drag Fields (kéo các trường)


Để biết tổng số items mà mỗi người đã mua, hãy kéo các trường vào các ô sau:

  • Buyer vào ô Rows.
  • Items vào ô Values.

What-If Analysis với Solver

What-If Analysis là một tính năng có sẵn trong Excel, đây là công cụ hữu ích để giải bài toán Nếu - Thì. Sử dụng What-If Analysis, bạn có thể sử dụng một số bộ giá trị khác nhau trong một hoặc nhiều công thức để khám phá tất cả các kết quả khác nhau.

Đối với việc phân tích what-if, solver là chương trình bổ trợ Microsoft Excel hữu ích ở nhiều cấp độ. Bạn có thể sử dụng tính năng này để tìm giá trị tối ưu (max hoặc min) cho công thức trong một ô, được gọi là ô mục tiêu (objective cell). Điều này tuân theo một số ràng buộc (constraints) hoặc giới hạn về giá trị của các ô công thức khác trên trang tính.

Solver làm việc với một nhóm ô, được gọi là biến quyết định hoặc đơn giản là ô biến, được sử dụng để tính toán các công thức trong ô mục tiêu (objective cells) và ô ràng buộc (constraint cells). Solver cũng điều chỉnh giá trị của các ô biến quyết định để hoạt động trên các giới hạn trên các ô ràng buộc (constraint cells). Điều này giúp tạo ra kết quả mong muốn cho ô mục tiêu (objective cell).

Kích hoạt Add-in Solver

  • Trên tab File, bấm vào Options.
  • Đi tới Add-ins, chọn Solver Add-in và nhấp vào nút Go button.
  • Nhấn vào Solver Add-in và nhấp vào OK.

Trong tab Dữ liệu, trong nhóm Analyze, bạn có thể thấy Solver được thêm vào.

Cách sử dụng Solver trong Excel

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ cố gắng tìm giải pháp cho bài toán tối ưu đơn giản.

Vấn đề: Giả sử bạn là chủ một doanh nghiệp và bạn muốn thu nhập của mình là $ 3000.

Mục tiêu: Tính toán các đơn vị sẽ được bán và giá mỗi đơn vị để đạt được mục tiêu.

Ví dụ: chúng tôi đã tạo ra mô hình sau:

  • Trên tab Data, trong nhóm Analysis, hãy bấm vào nút Solver.
  • Trong set objective, hãy chọn ô thu nhập và đặt giá trị của ô đó thành $ 3000.
  • Để thay đổi ô biến (variable cell), hãy chọn các ô C3, C4 và C8.
  • Nhấp vào Solve

Mô hình dữ liệu của bạn sẽ thay đổi theo các điều kiện.

Data Analysis Toolpak (Công cụ phân tích dữ liệu)

  • Bấm vào tab File, bấm vào Options, sau đó bấm vào danh mục Add-Ins.
  • Chọn Analysis ToolPak và nhấp vào nút Go button.
  • Kiểm tra Analysis ToolPak và nhấp vào OK.

Trên tab Data, trong nhóm Analysis, bây giờ bạn có thể bấm vào Data Analysis.

Descriptive Statistics (Thống kê mô tả)


Thống kê mô tả là một trong những thông tin cơ bản, cần phải biết đối với bất kỳ tập dữ liệu nào. Nó giúp bạn biế t đến những kiến thức như:

  • Trung bình (mean), trung vị (median), và yếu vị (tần suất xuất hiện cao nhất) (mode) và khoảng biến thiên (range)
  • Phương sai và độ lệch chuẩn.

Giả sử chúng ta có số điểm của một tay vợt trong 10 trận gần nhất của anh ta. Để tạo ra phân tích mô tả, hãy làm theo các bước dưới đây.

  • Chuyển đến tab Data> Nhóm Analysis> Data analysis.
  • Chọn Descriptive Statistics và nhấp OK.
  • Chọn phạm vi đầu vào (input) của bạn.
  • Chọn phạm vi bạn muốn hiển thị kết quả đầu ra.
  • Kiểm tra các số liệu thống kê tóm tắt.

Thống kê mô tả (descriptive statistics) của bạn đã sẵn sàng.

ANOVA


ANOVA (Phân tích phương sai) trong Excel là một phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa hai hoặc nhiều giá trị trung bình (means).

Dưới đây, bạn có thể thấy điểm số của ba cầu thủ bóng bàn trong 8 trận gần đây nhất.

Để triển khai single factor ANOVA, hãy làm theo các bước sau:

  • Chuyển đến tab Data> Nhóm Analysis> Data analysis.
  • Chọn Anova: Single Factor và nhấp vào OK.
  • Chọn phạm vi đầu vào ( input) và đầu ra (output) và nhấp vào OK.

Single factor ANOVA của bạn đã sẵn sàng.

Regression (hồi quy)

Trong Excel, chúng ta sử dụng phân tích hồi quy để ước tính mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến.

Hãy xem xét dữ liệu sau, trong đó chúng ta có số ca nhiễm Covid (Covid Cases) và khẩu trang đã bán (Mask Sold) trong từng tháng cụ thể.

  • Chuyển đến tab Data> Nhóm Analysis> Data analysis.
  • Chọn hồi quy và nhấp vào OK.

Cửa sổ sau sẽ mở ra.

Chọn Input Y Range làm số lượng khẩu trang đã bán (Mask Sold) và Input X Range làm số lượng ca nhiễm Covid (Covid Cases). Kiểm tra các phần còn lại và nhấp vào OK.

Bạn sẽ nhận được Summary Output.

Multiple R là hệ số tương quan (Correlation Coefficient) đo lường sức mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.

R Square biểu thị hệ số xác định (Coefficient of Determination), được sử dụng như một chỉ báo về mức độ phù hợp. Với sự trợ giúp của R Square, bạn có thể theo dõi có bao nhiêu điểm rơi trên đường hồi quy.
Standard Error là một thước đo phù hợp khác cho thấy độ chính xác của phân tích hồi quy.

Kết:


Chúng ta cùng nhau đi đến phần cuối của bài "phân tích dữ liệu trong excel". Ở phần trên, chúng ta đã xem và tìm ra một số ví dụ về những phương pháp và tính năng mạnh mẽ của phân tích dữ liệu trong Excel.

200Lab hy vọng bài viết này đem đến cho bạn những kiến thức hữu ích, giúp bạn giải quyết những vấn đề của mình.

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể thúc đẩy con đường sự nghiệp của mình bằng cách học thêm những kỹ năng Excel mới mạnh mẽ qua những khóa học trực tuyến miễn phí và có phí trên internet.

Bài viết được dịch từ đây.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.