Các doanh nghiệp sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu để tăng doanh thu và hiệu quả bằng cách phân tích dữ liệu kinh doanh ở cấp độ định lượng và định tính để tăng năng suất và lợi nhuận. Các doanh nghiệp có thể trích xuất dữ liệu, phân loại dữ liệu, tìm xu hướng và hành vi, đồng thời phân tích chúng để hiểu rõ hơn bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp quốc tế thu thập và kiểm tra dữ liệu về khách hàng, quy trình kinh doanh, kinh tế thị trường và kinh nghiệm thực tế. Chức năng thiết yếu của các công ty hiện đại là phân tích dữ liệu. Vì không có công cụ phân tích dữ liệu đơn lẻ nào có thể đáp ứng mọi nhu cầu nên việc chọn ra công cụ tốt nhất có thể khó khăn. Hãy xem xét một số giải pháp được yêu thích nhất trên thị trường hiện nay và sau đó đánh giá các tiêu chí chính để quyết định giữa chúng nhằm giúp bạn quyết định công cụ phân tích dữ liệu nào là tốt nhất cho doanh nghiệp của mình.
Phần mềm phân tích dữ liệu
Ngày nay, có một số công cụ hoặc phần mềm phân tích dữ liệu giúp giải quyết vấn đề chuyển đổi hoặc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích và để thực hiện các dự án phân tích dữ liệu. Đưa ra quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng phân tích dựa trên dữ liệu có thể yêu cầu thông tin này. Nhiệm vụ chính của nhà phân tích dữ liệu là rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và để làm được điều này, họ phải sử dụng nhiều công nghệ phân tích dữ liệu theo ý của họ.
# 1. Microsoft Excel
Chương trình bảng tính nổi tiếng nhất là Excel. Nó cũng có các tính năng tính toán và vẽ đồ thị tuyệt vời để phân tích dữ liệu. Bất kể lĩnh vực chuyên môn của bạn hoặc phần mềm bổ sung mà bạn có thể muốn, Excel là một tiêu chuẩn trong ngành. Các tính năng tích hợp hữu ích của nó bao gồm các công cụ thiết kế biểu mẫu và bảng tổng hợp (để sắp xếp hoặc kiểm đếm dữ liệu). Nó cũng cung cấp một loạt các tính năng bổ sung giúp đơn giản hóa thao tác dữ liệu. Excel phù hợp để phân tích dễ dàng, nhưng không phù hợp để phân tích dữ liệu lớn vì nó có giới hạn khoảng 1 triệu hàng và có khả năng cộng tác và lập phiên bản kém. Để phân tích sâu rộng và hợp tác, các doanh nghiệp nên tính đến các công cụ phân tích dựa trên đám mây mới hơn.
#2. Phần mềm lập trình R
Một trong những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất để lập mô hình thống kê, trực quan hóa dữ liệu và phân tích là R. Đây là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở. R làm cho việc thao tác dữ liệu trở nên đơn giản với các gói như plyr, dplyr và thậm chí gọn gàng hơn. Với các công cụ như ggplot2, lattice, Plotly và các công cụ khác, thật tuyệt vời để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Ngoài ra, nó có một cộng đồng phát triển khá lớn cung cấp hỗ trợ. Có thể tải xuống R miễn phí từ trang chính của nó. R được sử dụng bởi các tập đoàn như ANZ, Google và Firefox và các doanh nghiệp toàn cầu khác như YouTube, Netflix và Google sử dụng Python.
Phần mềm này cũng cung cấp hơn 15,000 gói nguồn mở và nhiều công cụ đồ họa, bao gồm một số công cụ để tải, thao tác, lập mô hình và hiển thị dữ liệu. Các nhà phân tích kỹ thuật có kỹ năng lập trình có thể thực tế tạo ra bất kỳ hình thức phân tích dữ liệu nào trong môi trường này, nhưng người dùng không có những kỹ năng đó nên chuyển sang nơi khác.
#3. Máy tính xách tay Jupyter
Jupyter Notebook là một ứng dụng web nguồn mở, miễn phí có thể được cài đặt qua nền tảng Anaconda hoặc trình quản lý gói của Python, sau đó chạy trong trình duyệt hoặc trên hệ thống máy tính để bàn. Nhà phát triển có thể sử dụng mã trực tiếp để tạo báo cáo với dữ liệu và đồ họa. Có khoảng 40 ngôn ngữ lập trình được hệ thống hỗ trợ. Jupyter Notebook, trước đây gọi là IPython Notebook, được tạo bằng ngôn ngữ lập trình Python và cho phép các lập trình viên tận dụng thư viện gói Python phong phú để phân tích và trực quan hóa. Công cụ này có một cộng đồng nhà phát triển khá lớn cũng sử dụng các ngôn ngữ khác. Rất khó để theo dõi các thay đổi trong tài liệu Jupyter Notebook do kiểm soát phiên bản yếu. Điều này ngụ ý rằng đó không phải là cài đặt tốt nhất cho công việc phân tích và phát triển cũng như không phải là cài đặt tốt nhất cho cộng tác. Nhưng nó tiếp tục là một công cụ phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu quan trọng cho mục đích trình bày và giáo dục.
# 4. Python
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng cần thiết cho bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào. Nó đặt ưu tiên cao hơn cho khả năng đọc so với các ngôn ngữ phức tạp hơn và do được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp máy tính nên nhiều lập trình viên đã quen thuộc với nó. Ngoài ra, Python có khả năng thích ứng đáng kinh ngạc, với nhiều lựa chọn thư viện tài nguyên phù hợp với nhiều công việc phân tích dữ liệu đa dạng. Lỗ hổng chính của Python là tốc độ của nó; nó sử dụng nhiều bộ nhớ và chậm hơn nhiều ngôn ngữ khác. Nhưng nói chung, ưu điểm của Python vượt trội so với nhược điểm của nó nếu bạn tạo nội dung từ đầu.
Phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất
Số lượng công cụ có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu đang mở rộng khi quy tắc phân tích dữ liệu phát triển. Bạn nên nghiên cứu những công cụ phân tích dữ liệu nào nếu bạn đang nghĩ về một nghề nghiệp trong lĩnh vực này? Chúng tôi sẽ nêu bật một số công cụ phân tích dữ liệu quan trọng nhất trong bài đăng này và giải thích lý do tại sao bạn nên biết chúng.
# 1. Altair
Phần mềm này cung cấp một nền tảng để phân tích dữ liệu mở, linh hoạt, gắn kết và có thể mở rộng với các công cụ tích hợp để phân tích dự đoán và chuyển đổi dữ liệu. Altair Monarch cung cấp tính năng chuẩn bị dữ liệu dựa trên máy tính để bàn và Trung tâm tri thức cung cấp tính năng chuẩn bị dữ liệu theo nhóm và thị trường dữ liệu tập trung để tăng tốc độ cộng tác và quản trị. Bên trong Knowledge Studio, các phân tích dự đoán và học máy được cung cấp. Khả năng xử lý trực tuyến và trực quan hóa thời gian thực của công ty được đặt trong Altair Panopticon.
# 2. Google Analytics
Với ứng dụng Google Analytics chính thức, bạn có thể theo dõi tất cả các thuộc tính Analytics của mình và quản lý doanh nghiệp của mình khi đang di chuyển. Ứng dụng này cho phép bạn:
1) Kiểm tra các số liệu quan trọng trong các báo cáo tích hợp.
2) Theo dõi dữ liệu trong thời gian thực
3) So sánh phạm vi ngày và phân đoạn áp dụng
4) Tạo báo cáo tùy chỉnh với bất kỳ chỉ số và thứ nguyên nào bạn muốn.
Hãy xem xét một số nhận xét của người dùng do Google Analytics thu thập. Theo ý kiến của ông, Jeff Cooper đã tuyên bố rằng phiên bản hiện tại của Google Analytics có chủ đề tối! Tôi chắc chắn rằng tôi không phải là người duy nhất thấy nó được đánh giá cao. Giao diện người dùng mới thực sự thân thiện với người dùng và tuyệt vời. Toàn bộ phần mềm dường như chạy tốt về mọi mặt. Mọi thứ dường như đã được lên kế hoạch cẩn thận trước khi đưa vào hành động. Tôi khuyên mọi công ty nên sử dụng ứng dụng này để họ có thể theo dõi trang web của mình một cách nhanh chóng và đơn giản từ mọi nơi vào bất kỳ lúc nào. Nhóm Analytics đã làm rất tốt để tạo ra một sản phẩm tuyệt vời và hữu ích!
#3. Nhận thức của IBM
IBM cung cấp nhiều loại BI và khả năng phân tích theo hai dòng sản phẩm riêng biệt. Người dùng có thể truy cập dữ liệu để xây dựng bảng điều khiển và báo cáo bằng cách sử dụng nền tảng Cognos Analytics, một giải pháp tự phục vụ tích hợp. Nhận dạng mẫu tự động, hỗ trợ truy vấn và tạo ngôn ngữ tự nhiên cũng như các khả năng phân tích nâng cao tích hợp là tất cả các tính năng của giao diện người dùng hỗ trợ máy học của IBM Watson Analytics. Phần mềm BI của IBM có thể được sử dụng cả tại chỗ và dưới dạng giải pháp được lưu trữ thông qua Đám mây của IBM.
#4. Incorta
Nền tảng dữ liệu Incorta cung cấp hiệu suất chung được tăng tốc và tăng tốc quá trình nhập dữ liệu. Với công cụ Ánh xạ dữ liệu trực tiếp của Incorta, dữ liệu kinh doanh phức tạp có thể được tổng hợp theo thời gian thực mà không cần kho dữ liệu. Người dùng có thể nhấp vào một nút để tìm hiểu từ KPI tổng hợp, cấp cao nhất đến thông tin giao dịch hỗ trợ. Bạn có thể khoan ở mọi nơi với Incorta, nhờ các đường và bậc khoan do người dùng xác định.
# 5. Microsoft Power BI
Một trong những nền tảng kinh doanh thông minh tốt nhất, Microsoft Power BI, hỗ trợ một số lượng lớn nguồn dữ liệu. Người dùng có thể tạo và chia sẻ bảng điều khiển, trực quan hóa và báo cáo bằng công cụ này. Người dùng có thể tạo ứng dụng Power BI bằng cách kết hợp một số bảng điều khiển và báo cáo để triển khai dễ dàng. Ngoài ra, người dùng Power BI có thể tạo các mô hình máy học tự động và phần mềm kết nối với Azure Machine Learning. Cộng đồng người dùng rất tích cực của nền tảng giúp mở rộng chức năng của công cụ và tương tác với Excel và Office 365.
#6. Đám mây phân tích Oracle
Oracle Analytics Cloud là phần mềm cung cấp nhiều lựa chọn giải pháp BI và phân tích có thể được triển khai tại chỗ hoặc trong Đám mây Oracle. Giải pháp Business Intelligence 12c của công ty bao gồm các khả năng BI thông thường. Oracle Data Visualization cung cấp nhiều công cụ tinh vi hơn và cho phép người dùng kéo và dán các đặc điểm, biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu một cách linh hoạt. Thông qua việc sử dụng các điểm câu chuyện, chương trình cũng cho phép người dùng lưu lại hình ảnh của những khoảnh khắc phân tích kịp thời.
Phần mềm phân tích dữ liệu miễn phí
Tính đến khả năng lập mô hình dữ liệu của công cụ. Một số có khả năng tự mô hình hóa dữ liệu hoặc hỗ trợ một lớp ngữ nghĩa. Để phân tích dữ liệu và trích xuất những hiểu biết có giá trị từ tập dữ liệu, phần mềm phân tích dữ liệu miễn phí được sử dụng. Những công nghệ này hỗ trợ các công ty phát triển quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI cho R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner và Qlikview là một số công cụ nổi tiếng và được yêu thích trong lĩnh vực này. Các công cụ này đi kèm với một số khả năng tích hợp hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu. Cuối cùng, hãy tính đến giấy phép và giá cả. Trong khi một số dịch vụ miễn phí, những dịch vụ khác có chi phí cấp phép hoặc thành viên. Người dùng không nên bỏ qua nhiều tùy chọn mạnh mẽ miễn phí có sẵn, vì ngay cả những công cụ đắt tiền nhất cũng có thể không có tất cả các tính năng họ cần.
#số 1. Zoho Analytics
Bạn có thể có được góc nhìn mới về dữ liệu kinh doanh của mình với sự hỗ trợ của phần mềm phân tích và thông tin kinh doanh tự phục vụ như Zoho Analytics. Không cần hỗ trợ từ bộ phận CNTT, bạn có thể tạo và chia sẻ các báo cáo đặc biệt hiệu quả một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngay cả khi có tường lửa, cơ sở dữ liệu và ứng dụng vẫn có thể nhập dữ liệu. Zoho DataPrep, kết nối, lập mô hình, làm sạch, biến đổi và làm phong phú dữ liệu cho phân tích, là một thành phần của Zoho Analytics.
# 2. Trifacta
Trifacta là một công cụ thao tác dữ liệu nguồn mở giúp việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích dữ liệu trở nên đơn giản. Hơn nữa, Trifacta hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng rõ ràng, có tổ chức để khám phá, phân tích và khám phá. Người dùng có thể khám phá và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học. Tên thay thế của Trifacta, “Data Wrangler,” cho thấy rõ ràng rằng ứng dụng chính của nó là làm sạch dữ liệu. Nó đã nhận được sự công nhận từ AWS cho việc triển khai máy học. Không giống như Excel, phần mềm này giúp làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ dễ dàng hơn. Ngoài ra, Trifacta cũng có những ý tưởng chỉnh sửa văn bản tuyệt vời.
#3. Quả cam
Bộ công cụ màu cam có thể được sử dụng cho mọi thứ, từ trực quan hóa dữ liệu đơn giản đến các kỹ thuật máy học phức tạp, miễn là nó là nguồn mở. Ngoài ra, thư viện Python có thể được sử dụng với nó. Nó hoạt động như một canvas nơi người dùng có thể đặt các tiện ích để xây dựng quy trình làm việc. Canvas tiện ích được sử dụng cho tất cả các chức năng dữ liệu. Người dùng có thể thử nghiệm nhiều phương pháp trực quan hóa của công cụ. Công cụ Orange, cũng được sử dụng trong phương pháp học máy, có rất nhiều tiện ích bổ sung. Với công nghệ này, việc khai thác dữ liệu cũng có thể thực hiện được.
#số 4. Tableau
Tableau là một nền tảng để trực quan hóa và phân tích dữ liệu cho phép người dùng tạo báo cáo và phân phối chúng trong trình duyệt hoặc được nhúng trong ứng dụng, cũng như trên nền tảng máy tính để bàn và thiết bị di động. Nó có thể hoạt động cả tại chỗ và trên đám mây. Nền tảng của nền tảng Tableau là ngôn ngữ truy vấn chính của nó, VizQL. Nhờ đó, bảng điều khiển kéo và thả và các yếu tố trực quan hóa được chuyển đổi thành các truy vấn back-end hiệu quả, giúp giảm yêu cầu cải thiện tốc độ của người dùng cuối. Các truy vấn SQL nâng cao không được Tableau hỗ trợ.
Công ty phần mềm phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là quá trình chuyển đổi hoặc thay đổi dữ liệu hiện có để hiểu rõ hơn về quy trình hoặc thành phần cụ thể đó. Lực lượng lao động có thể sử dụng thông tin và phân tích dữ liệu để xem thông tin trong một ngữ cảnh cụ thể và đưa ra các quyết định kinh doanh khôn ngoan hơn nhằm cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn. Theo khảo sát và nghiên cứu trong ngành, hơn 53% doanh nghiệp đã sử dụng phân tích dữ liệu lớn trong năm 2017 và con số này dự kiến sẽ tăng 11% theo thời gian. Trong những năm gần đây, việc sử dụng các kỹ thuật phân tích tinh vi để tự động hóa nhiệm vụ và kinh doanh đã tăng lên. Không có gì ngạc nhiên khi phân tích thông tin đã phát triển thành một công cụ quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp trên toàn thế giới.
#1. Tập đoàn thông minh
Tập đoàn Innowise là công ty hàng đầu trong việc phát triển các giải pháp phần mềm tiên tiến và có hơn mười lăm năm kinh nghiệm trong ngành. Các nhà phát triển phần mềm của họ làm việc siêng năng từ văn phòng của họ ở đô thị Warsaw thịnh vượng để phát triển các giải pháp đột phá hỗ trợ sự thành công của doanh nghiệp. Khách hàng có thể quản lý dữ liệu của họ theo cách tối đa hóa tiềm năng của họ với sự trợ giúp của chuyên môn quản lý và phân tích dữ liệu của họ. Để xác định và đánh giá nhu cầu của từng khách hàng để họ có thể quyết định cách sử dụng nó tốt nhất, họ làm việc chặt chẽ với họ trên cơ sở cá nhân.
Thông số kỹ thuật bao gồm:
- Quản lý dữ liệu
- Lưu trữ dữ liệu
- Thao tác dữ liệu
- Ánh xạ dữ liệu
- Phân tích nâng cao
- Tư vấn và tư vấn dữ liệu
#2. Phần mềm Indium
Phân tích dữ liệu và giải pháp kỹ thuật dữ liệu là năng lực cốt lõi của nhà cung cấp giải pháp công nghệ Indium Software. Nó nằm trong số 15 công ty tư vấn Dữ liệu lớn hàng đầu theo Clutch do có hơn 20 năm hiện diện trên thị trường. Indium cung cấp các giải pháp dữ liệu tiên tiến, đáng tin cậy với khả năng quản lý dự án suốt ngày đêm. Nó cung cấp cho các doanh nghiệp nhiều loại dịch vụ phân tích dữ liệu để giúp họ tận dụng tối đa dữ liệu bên ngoài, lịch sử hoặc thời gian thực của mình.
Trong số các dịch vụ nổi tiếng nhất của họ là:
- Phân tích cho văn bản, hình ảnh và video
- Các thuật toán cho AI và ML
- Phân tích IoT
- Phân tích cho bán hàng và tiếp thị
- BI và trực quan hóa dữ liệu
#3. Phòng thí nghiệm InData
Công ty InData Labs là nhà cung cấp giải pháp AI & Dữ liệu lớn nổi tiếng. InData Labs tạo ra các giải pháp do AI cung cấp để giải quyết các mối lo ngại về kinh doanh dữ liệu lớn hiện tại, hỗ trợ khách hàng thu được giá trị từ dữ liệu thời gian thực và sử dụng dữ liệu đó để thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thành công. Đối với các công ty thuộc mọi quy mô và trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm hậu cần, chăm sóc sức khỏe, thể thao và sức khỏe, thương mại điện tử, sản xuất, tiếp thị, trò chơi và giải trí, InData Labs phát triển phần mềm tiên tiến.
#4. khoa học mềm
ScienceSoft, công ty hàng đầu về phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu từ năm 1989, làm việc với các doanh nghiệp trong hơn 30 ngành để biến khối lượng dữ liệu không đồng nhất khổng lồ thành một yếu tố quan trọng trong quá trình ra quyết định của doanh nghiệp. Các nhà thiết kế và triển khai các giải pháp quy mô lớn của ScienceSoft về tài chính, chuỗi cung ứng, tài sản, khách hàng, bán hàng, sản phẩm, tiếp thị và phân tích nhân sự có từ 7 đến 20 năm kinh nghiệm kết hợp. Khách hàng của ScienceSoft sử dụng các giải pháp phân tích dữ liệu tùy chỉnh của họ sẽ thấy doanh thu tăng 20%, giảm 80% chi phí vận hành, đồng thời xử lý và báo cáo dữ liệu nhanh hơn 100 lần. Khách hàng của ScienceSoft đánh giá cao sự cống hiến của nhà cung cấp trong việc tạo ra kiến trúc bền vững và phù hợp với tương lai, vạch ra các luồng dữ liệu hiệu quả và chọn ngăn xếp công nghệ phù hợp.
Phần mềm nào được sử dụng nhiều nhất để phân tích dữ liệu?
Python và R là ngôn ngữ lập trình. Hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong ngành phân tích dữ liệu là R và Python. Python là một ngôn ngữ thông dịch cấp cao với cú pháp đơn giản và ngữ nghĩa động, trong khi R là một chương trình nguồn mở được sử dụng để phân tích và thống kê.
Excel có phải là phần mềm phân tích dữ liệu không?
Một trong những chương trình được sử dụng nhiều nhất để phân tích dữ liệu là Microsoft Excel. Không còn nghi ngờ gì nữa, chúng là công cụ phân tích được tìm kiếm nhiều nhất hiện có vì chúng bao gồm các bảng tổng hợp tích hợp sẵn. Bạn có thể chỉ cần nhập, duyệt, dọn dẹp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của mình bằng công cụ quản lý dữ liệu tất cả trong một này.
SPSS có phải là Phần mềm Phân tích Dữ liệu không?
Phân tích dữ liệu do SPSS cung cấp bao gồm thống kê mô tả và thống kê hai biến, dự báo kết quả bằng số và dự đoán để phân loại các cá nhân. Ngoài ra, phần mềm cung cấp chức năng dịch dữ liệu, lập biểu đồ và tiếp thị trực tiếp. Chế độ xem chính của giao diện phần mềm trình bày dữ liệu mở theo cách tương tự như bảng tính.
Tôi cần những công cụ nào để trở thành Nhà phân tích dữ liệu?
Bảng tính, ngôn ngữ truy vấn như XML và SQL, ngôn ngữ lập trình và khuôn khổ như Hadoop, Python và R cũng như các công cụ trực quan hóa như PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly và Bokeh là một số công cụ và khả năng cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu .
Làm cách nào để tôi chọn phần mềm phân tích dữ liệu?
Tính đến khả năng lập mô hình dữ liệu của công cụ. Một số có khả năng tự mô hình hóa dữ liệu hoặc hỗ trợ một lớp ngữ nghĩa. Bạn phải sử dụng SQL hoặc một chương trình như dbt để lập mô hình dữ liệu của mình trước khi phân tích nếu bạn muốn sử dụng một chương trình không có. Cuối cùng, hãy tính đến giấy phép và giá cả. Trong khi một số dịch vụ miễn phí, những dịch vụ khác có chi phí cấp phép hoặc thành viên. Người dùng không nên bỏ qua nhiều tùy chọn miễn phí có khả năng sẵn có vì những công cụ đắt tiền nhất không phải lúc nào cũng là những công cụ có tính năng tốt nhất.
Sử dụng ứng dụng nào để phân tích dữ liệu?
Một số ứng dụng Analytics được sắp xếp theo phổ biến nhất
Google Analytics. Một công cụ phân tích web và di động freemium được sử dụng rộng rãi là Google Analytics.
Hũ nóng. Dữ liệu về lưu lượng truy cập có thể được phân tích bằng các công cụ phân tích trang web thông thường. Các công cụ khác bao gồm SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory và Gender-API.com. Ngoài ra, các công cụ khác chỉ là một vài ví dụ
Bạn có cần viết mã để phân tích dữ liệu không?
Kỹ năng mã hóa thường không cần thiết cho các vị trí trong phân tích dữ liệu, nhưng một số nhà phân tích dữ liệu phải làm điều đó hàng ngày.
Kết luận
Dữ liệu là một công cụ quan trọng và việc chọn nhà cung cấp dịch vụ tốt nhất có thể rất khó khăn. Bạn phải lưu tâm đến nhu cầu của công ty mình và các loại dữ liệu cần được đánh giá để sử dụng
Bài viết liên quan
- CÔNG CỤ TRÍ TUỆ KINH DOANH: Ý nghĩa, Công cụ tốt nhất và Hướng dẫn
- TRANG WEB TỐT NHẤT ĐỂ HỌC GIẢI MÃ CHO NGƯỜI BẮT ĐẦU VÀO NĂM 2023
- PYTHON LOGO: Ai đã thiết kế Logo Python và ý nghĩa của nó
- Phân tích người: Hướng dẫn chi tiết
dự án
