Tôi nên học gì trong Python để phân tích kinh doanh?

Python là ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng bởi một công ty phát triển phần mềm. Nó đã được thiết kế dựa trên triết lý nhấn mạnh khả năng đọc mã bằng cách thụt đầu dòng. Do đó, nó có nhiều ứng dụng trong khoa học dữ liệu, phát triển web, quản trị hệ thống, tự động hóa, v.v.  

Nó có một thư viện rất hữu ích và nhiều gói mã nguồn mở. Theo thống kê trực tuyến, 1. 4% trang web trên internet sử dụng Python. Trong số các trang web đó, 1. 3% xếp hạng trong 1.000.000 trang web hàng đầu trên web.  

Một công ty phát triển phần mềm doanh nghiệp sử dụng ngôn ngữ này để cung cấp dịch vụ phát triển cho khách hàng về chăm sóc sức khỏe, tài chính, công nghệ, v.v. Ngoài ra, ngôn ngữ này được sử dụng nhiều trong học máy để phân tích dữ liệu lớn.  

Phát triển ứng dụng Python là một trong những xu hướng phổ biến nhất vì ngôn ngữ này rất dễ đọc và học. Hơn nữa, cú pháp của Python rõ ràng và bắt chước ngôn ngữ tiếng Anh.  

Đọc thêm. Chi phí để xây dựng một ứng dụng Python là bao nhiêu?

Phân tích kinh doanh đề cập đến việc thu thập dữ liệu kinh doanh thô cần thiết và phân tích dữ liệu đó để thu thập những hiểu biết có ý nghĩa có thể giúp cải thiện hoạt động kinh doanh, hành vi của người tiêu dùng, tiếp thị, xu hướng sử dụng sản phẩm, v.v.  

Phân tích dữ liệu cũng giúp xác định bất kỳ cơ hội hoặc thách thức nào trong tương lai và chuẩn bị trước. Nó cho phép doanh nghiệp tìm các nguồn doanh thu mới có thể giúp nâng cao lợi nhuận.  

Phát triển ứng dụng Python là lựa chọn tốt nhất để phân tích kinh doanh. Đây là lý do tại sao Python cho kinh doanh thông minh –

1. Đơn giản để học. Python có cú pháp phù hợp với ngôn ngữ tiếng Anh. So với các ngôn ngữ khác, thật dễ dàng để học

1. Sự đóng góp cho cộng đồng. Python là một ngôn ngữ phổ biến với sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ. Nếu các nhà phát triển gặp phải bất kỳ vấn đề nào, họ có thể tìm kiếm sự hỗ trợ ngay lập tức từ các nhà phát triển khác, những người có thể gặp phải vấn đề tương tự.  

1. Giải pháp phân tích sẵn có. Thư viện Python cung cấp nhiều công cụ phân tích dữ liệu tuyệt vời để phát triển các công cụ phân tích kinh doanh. Nhà phân tích có thể làm việc rất hiệu quả với các giải pháp sẵn sàng sử dụng như vậy.  

Ngôn ngữ lập trình Python hữu ích cho phân tích kinh doanh như thế nào?

• Phân tích mô tả
  • Thường được thực hiện bởi phân tích dữ liệu, phân tích mô tả giúp hiểu điều gì đã xảy ra và đánh giá xu hướng theo thời gian.  
  • Phân tích dữ liệu sử dụng Python để tham gia nghiên cứu dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu Python giúp lập hồ sơ dữ liệu, trực quan hóa kết quả và tạo các quan sát để hỗ trợ xác định hướng hành động tiếp theo.  

• Phân tích dự đoán
  • Các dịch vụ phát triển Python, chẳng hạn như BoTree Technologies, giúp các doanh nghiệp có các giải pháp ML tùy chỉnh giúp phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán giúp chuẩn bị cho tương lai bằng cách hiển thị cửa sổ cho các sự kiện có thể xảy ra.  
  • Ngôn ngữ lập trình Python đã trở thành ngôn ngữ được yêu cầu nhiều nhất cho máy học và được sử dụng để xây dựng mạng cho mạng Bayesian, cây quyết định, v.v.

• Phân tích theo quy định
  • Nó còn được gọi là khoa học quyết định và xảy ra trong giai đoạn cuối cùng của phân tích kinh doanh. Nó giúp dự đoán những gì, khi nào và tại sao một số kết quả nhất định sẽ xảy ra. Nó cũng giúp quyết định phải làm gì với thông tin đó.  
  • Các giải pháp phát triển Python được sử dụng phổ biến nhất để tạo các công cụ phân tích theo quy định như học sâu, sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để nâng cao kết quả

Xu hướng hàng đầu trong phát triển Python cho phân tích kinh doanh

Lĩnh vực phân tích kinh doanh đang phát triển nhanh chóng. Các công ty giải pháp phát triển Python Django chuyên nghiệp đang phát triển các giải pháp phân tích thời đại mới bằng cách sử dụng các khái niệm kinh tế mới như AI/ML, Mạng lưới thần kinh, v.v. Một số trong số họ đã được thảo luận dưới đây -

• Trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Sự phát triển của lĩnh vực AI/ML đang tỏ ra rất có lợi cho phân tích kinh doanh. Phân tích kinh doanh dựa trên AI cho phép các tổ chức sử dụng thuật toán học máy để xác định xu hướng và rút ra những hiểu biết hữu ích từ các bộ dữ liệu phức tạp trên các nguồn khác nhau.  
  • AI trợ giúp bằng cách đi sâu vào dữ liệu và tương quan các điểm bất thường đồng thời, cho thấy cái nhìn sâu sắc quan trọng về hoạt động kinh doanh. Các hệ thống phân tích kinh doanh được hỗ trợ bởi công nghệ AI và ML có thể tự học và thích ứng với việc thay đổi dữ liệu cũng như hiểu các mẫu hành vi để phát hiện sự bất thường và sai lệch chính xác hơn.  
  • Python là một phần quan trọng của lập trình AI vì nó có một khung đơn giản nhưng mạnh mẽ giúp phát triển các giải pháp AI/ML

• Dữ liệu lớn
  • Phân tích dữ liệu lớn đề cập đến thuật ngữ xử lý lượng lớn dữ liệu. Kỹ thuật này được sử dụng để phân tích thị trường, khách hàng, phương tiện truyền thông xã hội, chăm sóc sức khỏe và các xu hướng khác.  
  • Với số hóa lớn, một lượng lớn dữ liệu người dùng có thể được sử dụng cho các mục đích tốt hơn. Dữ liệu lớn cho phân tích kinh doanh đảm bảo cung cấp thông tin tốt nhất cho doanh nghiệp để có được những hiểu biết quan trọng có thể giúp mở rộng tiềm năng trên cơ sở đưa ra quyết định tốt hơn
    
• Mạng thần kinh
  • Mạng lưới thần kinh của bộ não ảnh hưởng đến mạng lưới thần kinh nhân tạo. Kỹ thuật này sử dụng sức mạnh tính toán của các hệ thống máy tính rộng lớn được kết nối với nhau để xử lý thông tin nhanh chóng và tự động thực hiện các tác vụ mới. Kết quả là, họ giúp đưa ra quyết định chính xác.  
  • Mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để bắt chước các mô hình liên quan đến hành vi của khách hàng, mua hàng, gia hạn và phân khúc khách hàng trong khi phân tích việc sử dụng hạn mức tín dụng, tư vấn khoản vay, thẩm định bất động sản, v.v.
  • Nó có thể được sử dụng trong các ngành như bán lẻ ngoài AI để đưa ra dự đoán và phân tích chính xác hơn. Ví dụ: nó giúp các công ty bảo hiểm chia khách hàng thành các nhóm để định giá cho từng khách hàng riêng lẻ.

• Học kĩ càng
  • Học sâu là một tập hợp con của ML. Nó có các thuật toán cho phép xử lý dữ liệu phi tuyến tính để phân tích nhanh dữ liệu phức tạp. Học sâu được đưa vào các ngôn ngữ lập trình hiện đại như Python và R để phát triển các giải pháp có thể xử lý lượng lớn dữ liệu.  
  • Công nghệ học sâu được sử dụng để phát triển Trợ lý ảo, chatbot, ngành chăm sóc sức khỏe, ứng dụng giải trí, v.v.  

Tại sao Python for Business Analytics là lựa chọn phù hợp nhất?

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất. Nó được sử dụng cho các tập lệnh tự động hóa, phát triển web, khoa học dữ liệu và các ứng dụng quản trị hệ thống.  

Dưới đây là những lý do hàng đầu tại sao các công cụ phân tích dữ liệu Python là một lựa chọn tốt cho phân tích kinh doanh –

• Mô hình hóa nâng cao
  • Các doanh nghiệp có dữ liệu và muốn lấy thông tin chi tiết có giá trị từ cùng một dữ liệu. Một số thông tin chi tiết này yêu cầu máy học và hệ thống dựa trên AI để phân tích vì chúng quá phức tạp để có thể hiểu theo cách thủ công. Các lập trình viên python chuyên dụng có thể xây dựng các ứng dụng có thể trợ giúp trong các hoạt động như –
    • Dự báo giá và mô hình kinh tế
    • Ước tính độ co giãn của giá sản phẩm
    • Phân tích phân loại sản phẩm
    • Nghiên cứu phân khúc thị trường

• Làm việc với Dữ liệu lớn
  • Phần lớn các doanh nghiệp có dữ liệu với khối lượng lớn đến mức có thể gọi là 'Lớn'. ' Vì các doanh nghiệp muốn cung cấp thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu của họ, nên họ phụ thuộc vào các công nghệ có thể giúp họ đưa ra các mô hình dự đoán chính xác.  
  • Một công ty phát triển python có thể giúp các doanh nghiệp có các giải pháp phân tích Dữ liệu lớn tùy chỉnh giúp họ rút ra những hiểu biết hữu ích từ Dữ liệu lớn

• tự động hóa
  • Một trong những lợi thế lớn nhất của việc phát triển ứng dụng Python để phân tích kinh doanh là tự động hóa. Python phù hợp để phát triển các ứng dụng có thể giúp doanh nghiệp đạt được khả năng tự động hóa và tái tạo.  
    • Python có thể được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình, chẳng hạn như –
      • Lặp lại phân tích cho cùng một thị trường
      • Thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến
      • Lặp lại tác vụ dữ liệu phức tạp
      • Xử lý lỗi trong dữ liệu văn bản để hợp nhất các bộ dữ liệu khác nhau

Đọc thêm. 10 ứng dụng và trường hợp sử dụng Python trong thế giới thực

Sự kết luận

Python là một ngôn ngữ mã nguồn mở. Nó có một cộng đồng rộng lớn gồm các chuyên gia, những người đóng góp ý tưởng của họ một cách cởi mở và cung cấp giải pháp cho các vấn đề mà các nhà phát triển khác đang gặp phải. Từ quan điểm phân tích kinh doanh, phát triển ứng dụng Python là một lựa chọn thuận tiện

Việc phân tích không còn bị giới hạn trong việc chỉ vẽ một số biểu đồ. Thay vào đó, cần có một giải pháp hợp lý, tinh vi và hiệu quả cao để trích xuất dữ liệu hữu ích bị chôn vùi trong các tập dữ liệu kinh doanh khổng lồ. Các dịch vụ phát triển Python có thể cung cấp ứng dụng hoặc giải pháp dựa trên web giúp lấy thông tin hữu ích từ dữ liệu thô.  

Các câu hỏi thường gặp

Python được sử dụng như thế nào để phân tích kinh doanh?

Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng Python để phân tích kinh doanh để phân loại dữ liệu hiện tại. Ngoài ra, họ đam mê phân tích dữ liệu khám phá, bao gồm lập hồ sơ dữ liệu, trực quan hóa kết quả và xác định các quan sát để thực hiện các bước tiếp theo trong phân tích.  

Python có quan trọng đối với Phân tích kinh doanh không?

Kiến thức về ngôn ngữ lập trình là cần thiết để phân tích dữ liệu kinh doanh. Đây là lý do tại sao Python là một lựa chọn tốt để phân tích kinh doanh –

Tôi nên học gì trong Python cho nhà phân tích kinh doanh?

Python có hữu ích trong phân tích kinh doanh không?

Tôi nên học ngôn ngữ lập trình nào để phân tích kinh doanh?

Tôi nên học gì trong Python để phân tích dữ liệu?