Data Analysis Excel: Tổng hợp các hàm phân tích dữ liệu cần biết

Tầm quan trọng của Data Analysis trong Excel

Excel là công cụ bảng tính thuộc bộ Microsoft Office, cung cấp cho người dùng các tính năng hữu ích, vượt trội trong việc chuẩn bị, khám phá và phân tích dữ liệu. Các kiến thức liên quan đến Data Analysis trong Excel đặc biệt hữu ích với những bạn đang có định hướng trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp. Ngoài ra, nó còn là chìa khóa thành công cho những ai đang hoạt động trong các lĩnh vực về Marketing hoặc kinh doanh. Bạn cần hiểu rõ Data Analyst là gì.

Theo đó, Data Analysis trong Excel đóng vai trò vô cùng quan trọng và cần thiết trong lĩnh vực phân tích dữ liệu nhờ vào việc sở hữu các hàm và công cụ hữu ích, giúp người dùng đơn giản hoá cách sử dụng, cũng như tăng cường hiệu suất công việc. Có thể dùng các hàm trong Excel để phân tích data set là gì không?

Các hàm và công cụ phân tích dữ liệu trong Excel

Như đã đề cập, Excel có nhiều hàm và công cụ giúp người dùng thực hiện công việc phân tích dữ liệu hiệu quả. Một số hàm và công cụ phân tích dữ liệu trong Excel mà bạn có thể tham khảo bao gồm:

Hàm sắp xếp dữ liệu - Sorting

Excel Sort là một phần then chốt của quá trình phân tích dữ liệu. Trong Excel, bạn có thể sắp xếp dữ liệu theo một hoặc nhiều cột, thậm chí việc sắp xếp này còn được thực hiện theo thứ tự tăng hoặc giảm dần.

Mục đích của sắp xếp dữ liệu trong Excel giúp tổ chức thông tin dễ dàng, tìm kiếm nhanh chóng và phân tích hiệu quả. Đồng thời, bạn cũng có thể cải thiện báo cáo, loại bỏ các dữ liệu bị trùng lặp và tạo biểu đồ trực quan. Từ đó, gia tăng hiệu suất tính toán và trình bày dữ liệu hiệu quả với các bộ phận khác.

Xem thêm các bài viết khác:

• SQL Cheat Sheet: Tài liệu học SQL người mới cần biết.
• Jupyter Notebook là gì? Hướng dẫn cách cài đặt và sử dụng hiệu quả.

Hàm lọc dữ liệu - Filtering

Cách dùng Advanced Filter trong Excel mang lại rất nhiều lợi ích, chẳng hạn như bạn có thể tập trung vào những thông tin quan trọng hoặc dễ dàng loại bỏ dữ liệu không cần thiết. Ngoài ra, việc lọc giữ liệu còn giúp nâng cao khả năng tìm kiếm nhanh chóng dựa theo các tiêu chí cụ thể, điều này sẽ hỗ trợ quá trình truy xuất thông tin thêm hiệu quả.

Với hàm lọc dữ liệu, bạn có thể phân tích mối quan hệ và sự tương quan giữa các dòng thông tin để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về dữ liệu. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể tạo ra các báo cáo tùy chỉnh lấy dữ liệu đã được lọc làm cơ sở, cũng như trình bày thông tin trực quan, dễ hiểu bằng các biểu đồ và đồ thị.
Cách sử dụng hàm lọc dữ liệu cũng rất đơn giản, bạn thực hiện theo các bước như sau:

• Chọn một ô đơn bất kỳ trong bảng dữ liệu.
• Chọn tab Data → Sort and Filter → Filter để xuất hiện mũi tên trên các cột.
• Bấm vào mũi tên, một loạt tùy chọn hiện ra để bạn có thể lọc dữ liệu theo nhu cầu.

Hàm COUNTIF

COUNTIF là một hàm rất phổ biến trong Excel được sử dụng để đếm các ô trong phạm vi thỏa mãn duy nhất một điều kiện. Cú pháp của hàm COUNTIF là: = COUNTIF (range, criteria). Trong đó:

• Range: Vùng cần đếm dữ liệu.
• Criteria: Điều kiện cần đếm. Lưu ý, criteria để trong dấu ngoặc kép và không phân biệt chữ hoa hay chữ thường.

Để dễ hình dung về cách sử dụng hàm COUNTIF, chúng ta sẽ xét ví dụ đếm số lượng tên hàng dưa hấu có trong bảng sau bằng cách nhập công thức =COUNTIF(B2:B8,"dưa hấu") và nhấn Enter. Sau khi thực hiện xong, kết quả cho ra là 2 giá trị có tên dưa hấu như hình bên dưới:

Hàm SUMIF

Hàm SUMIF trong Excel đảm nhận nhiệm vụ trả về tổng các ô đám ứng một điều kiện duy nhất. Cú pháp của hàm SUMIF là: = SUMIF (range, criteria, [sum_range]). Trong đó:

• Range: Vùng chứa các ô điều kiện.
• Criteria: Điều kiện thực hiện hàm này.
• Sum_range: Vùng dữ liệu cần được tính tổng.

Conditional Formatting

Conditional Formatting hay còn gọi là định dạng có điều kiện là công cụ dùng để làm nổi bật các dữ liệu giá trị trong Excel, từ đó giúp người dùng nhanh chóng xác định được những thông tin cần thiết. Với Conditional Formatting, bạn có thể thay đổi màu sắc, icon, thang màu và thanh dữ liệu của ô theo một quy tắc riêng có điều kiện cụ thể.

Để có thể hiểu rõ hơn về các dùng công cụ Conditional Formatting trong Excel, hãy cùng chúng tôi xét ví dụ thêm định dạng có điều kiện cho những ô có giá trị nhỏ hơn 50 là màu đỏ:

• Bấm chọn Conditional Formatting → Highlight Cells Rules.
• Một loạt tùy chọn xuất hiện, bạn chọn Less Than và nhập 50 vào ô, sau đó bấm OK sẽ cho ra kết quả như hình bên dưới.

Pivot Tables

Pivot Tables được đánh giá là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ nhất trong Excel, đặc biệt là đối với các trường hợp cần thống kê nhanh. Thông thường, Pivot Table Excel được sử dụng để tính toán, tóm tắt và thực hiện phân tích dữ liệu. Điều này giúp người dùng dễ dàng xem và so sánh các kết quả, mẫu hình, cũng như xu hướng dữ liệu của mình.

What-If Analysis

What-If Analysis là một tính năng tích hợp trong Excel, đây là một công cụ hữu ích giúp giải quyết những bài toán Nếu - Thì. Bằng cách sử dụng What-If Analysis, người dùng có thể thử nghiệm với nhiều bộ giá trị khác nhau với một hoặc nhiều công thức để khám phá và so sánh các kết quả khác nhau.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học dạy BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Trong Excel, có ba loại công cụ What-If Analysis chính là:

• Scenarios (kịch bản) sử dụng các tập hợp giá trị đầu vào để dự đoán và hiển thị các kết quả có thể có. Scenarios có thể có nhiều biến, nhưng lại giới hạn chỉ có thể chứa tối đa 32 giá trị.
• Data Tables (Bảng dữ liệu) cũng như Scenarios, nó sử dụng các tập hợp giá trị đầu vào để dự đoán và đưa ra kết quả nếu có. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động với một hoặc hai biến, nhưng lại có thể chứa nhiều giá trị khác nhau cho mỗi biến.
• Goal Seek (Mục tiêu tìm kiếm) thực hiện chức năng khác so với Scenarios và Data Tables, bằng cách xác định các giá trị đầu vào cần thiết để đạt được một kết quả cụ thể.

Ngoài ba công cụ chính này, người dùng cũng có thể tận dụng các phần mở rộng để hỗ trợ What-If Analysis như Solver add-in. Solver add-in hoạt động tương tự như Goal Seek, nhưng cho phép xử lý nhiều biến hơn, mở rộng khả năng thực hiện phân tích What-If.

Analysis ToolPak

Analysis ToolPak là một tính năng mở rộng Add-in trong Excel cung cấp cho người dùng công cụ phân tích dữ liệu về tài chính, thống kê và kỹ thuật. Dưới đây là các bước hướng dẫn tải Analysis ToolPak mà bạn có thể thực hiện theo:

• Bạn đến Tab File → chọn Options → danh mục Add-in.
• Bấm chọn Analysis ToolPak và nhấp vào nút Go.
• Tiếp tục tick chọn Analysis ToolPak và nhấp OK.
• Lúc này bạn đã có thể thấy mục Analysis ToolPak trên Tab Data, nhóm Analysis.

Thống kê mô tả - Descriptive Statistics

Thống kê mô tả là khái niệm rất quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, giúp tổng hợp và mô tả thông tin từ tập dữ liệu một cách đơn giản và hiệu quả. Thông qua việc sử dụng thống kê mô tả, người dùng có khả năng khám phá chi tiết hơn về trung bình, phương sai, khoảng biến thiên, yếu vị, độ lệch chuẩn và giá trị cực đại, cực tiểu của dữ liệu.

Ngoài ra, nhờ sự hỗ trợ của các con số, biểu đồ và đồ thị, người dùng sẽ dễ dàng nhận diện các xu hướng, đặc điểm và tính chất đặc biệt của tập dữ liệu. Những thông tin này đóng vai trò trong việc đưa ra quyết định, dự đoán xu hướng và làm sáng tỏ các khía cạnh quan trọng của dữ liệu.

Phân tích phương sai - ANOVA

ANOVA là viết tắt của cụm từ Analysis of Variance, là một phương pháp phân tích dữ liệu trong Excel giúp người dùng kiểm tra điểm khác biệt giữa hai hoặc nhiều giá trị trung bình. Với ANOVA, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về sự biến đổi giữa các nhóm, cũng như xác định được sự khác nhau giữa chũng có mang ý nghĩa về thống kê hay không.

Trong phần này, chúng tôi sẽ xét ví dụ triển khai phương sai cho điểm số của 3 cầu thủ bóng bàn trong 8 tháng như sau:

• Tại Tab Data, bạn chọn nhóm Analysis và chọn Data Analysis.
• Lúc này xuất hiện một hộp danh mục, bấm chọn Anova: Single Factor và nhấp OK.
• Tiếp theo, chọn input (đầu vào) và output (đầu ra) và nhấp OK.
• Cuối cùng, kết quả của phân tích phương sai ANOVA sẽ giống hình dưới đây:

Phân tích hồi quy - Regression

Trong Excel, phân tích hồi quy được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến, còn được biết đến với tên gọi là Regression Analysis. Đây là một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ lĩnh vực phân tích dữ liệu. Phân tích hồi quy được xây dựng dựa trên cơ sở của toán học và thống kê giúp người dùng thấu hiểu sâu hơn về mối liên hệ giữa các biến và có khả năng dự đoán sự biến đổi của biến phụ thuộc thông qua biến độc lập.