Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS #1#

Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS…  Chúng tôi nhận hỗ trợ phân tích định lượng, xử lý số liệu, làm đẹp data, hướng dẫn phần mềm, hướng dẫn định lượng … trên các phần mềm thống kê chuyên nghiệp. Quý khách có bất cứ nhu cầu nào về phân tích dữ liệu, quý khách hàng đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn và hỗ trợ tốt nhất.

Dịch vụ hỗ trợ phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là gì ?

Phân tích dữ liệu (Data analysis) là quá trình sử dụng các công cụ và kỹ thuật để tìm hiểu, kiểm tra, biên dịch và tổng hợp thông tin từ các dữ liệu có sẵn. Mục đích của phân tích dữ liệu là để tìm ra một số mẫu, kiểu dữ liệu hoặc thông tin tiềm ẩn trong tập dữ liệu.

Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề, đưa ra các quyết định, hoặc cung cấp thông tin cho các hoạt động kinh doanh hoặc nghiên cứu khoa học. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu bao gồm các phương pháp thống kê, khai phá dữ liệu, học máy, trí tuệ nhân tạo, mô hình hóa, và các phương pháp khác để tìm ra các mẫu hoặc thông tin tiềm ẩn trong tập dữ liệu.

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực quan trọng và được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành, bao gồm kinh doanh, y tế, khoa học dữ liệu, chính phủ, giáo dục, v.v.

Dịch vụ cung cấp số liệu

Dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong phân tích dữ liệu. Không có dữ liệu, không có phân tích dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra thông tin và kiến thức mới, đưa ra dự đoán và phát hiện mối quan hệ giữa các biến. Dữ liệu cung cấp các bằng chứng và số liệu thực tế để giải quyết các vấn đề và đưa ra quyết định.

Tầm quan trọng của dữ liệu trong phân tích dữ liệu
Tầm quan trọng của dữ liệu trong phân tích dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu đúng, chính xác và đầy đủ là rất quan trọng để đảm bảo rằng phân tích dữ liệu sẽ cho ra kết quả đáng tin cậy. Nếu dữ liệu không đủ hoặc không chính xác, thì phân tích sẽ không chính xác và có thể dẫn đến các quyết định sai lầm.

Trong phân tích dữ liệu, tầm quan trọng của dữ liệu còn thể hiện qua việc phân tích dữ liệu có thể giúp tăng tính hiệu quả và cải thiện quy trình sản xuất, tăng doanh số bán hàng, tăng độ chính xác trong dự đoán, giảm chi phí hoạt động, nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ, và giúp các doanh nghiệp và tổ chức đạt được sự cạnh tranh trong thị trường.

Do đó, việc quản lý dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả là rất quan trọng trong việc phát triển các phương pháp phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định kinh doanh và chính trị mang tính quyết định.

Dữ liệu sơ cấp

Dữ liệu sơ cấp (Raw data) là các dữ liệu ban đầu, chưa qua bất kỳ quá trình xử lý hay biến đổi nào. Dữ liệu sơ cấp thường là dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau, bao gồm các bản ghi, thông tin, số liệu, hình ảnh, video, âm thanh, v.v. Dữ liệu sơ cấp có thể được thu thập bằng nhiều phương pháp, bao gồm các cuộc khảo sát, thăm dò ý kiến, các bộ cảm biến, hoặc từ các hệ thống thông tin tự động.

Loại: Giá tham khảo:
1.     Khảo sát phiếu trực tiếp 200k /Phiếu
2.     Khảo sát online/ trực tuyến 20k/ Phiếu
3.     Làm data theo yêu cầu 10K/obs
4.     Hiệu chỉnh dữ liệu hồi quy 15k /obs
5.     Làm đẹp dữ liệu SEM/EFA 1000k/ tác động

Dữ liệu sơ cấp là tài nguyên quan trọng để thực hiện phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu sơ cấp, cần phải tiến hành các quá trình tiền xử lý, chuyển đổi, chuẩn hóa và phân loại. Quá trình tiền xử lý và xử lý dữ liệu sẽ giúp loại bỏ các giá trị bị thiếu, các giá trị nhiễu, hoặc các giá trị không chính xác, từ đó giúp tăng tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.

Một khi đã tiền xử lý và xử lý dữ liệu sơ cấp thành công, các dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo ra các báo cáo, biểu đồ, đồ thị, hoặc các mô hình phân tích dữ liệu khác để giúp đưa ra các quyết định và kiến thức mới.

HOT:  Hướng dẫn mô hình dự báo thông dụng: AR MA ARIMA

Dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu thứ cấp (Processed data) là dữ liệu đã trải qua một số quá trình xử lý hoặc biến đổi từ dữ liệu sơ cấp ban đầu. Quá trình này có thể bao gồm các bước tiền xử lý, chuyển đổi, trích xuất, tóm tắt, phân tích, hoặc biên dịch dữ liệu để tạo ra các kết quả mới, thông tin hoặc kiến thức.

Phân loại: Giá đề xuất:
Dữ liệu vĩ mô
1.     Dữ liệu theo năm 1100k / chỉ tiêu
1.     Dữ liệu theo nữa năm 2000k / chỉ tiêu
2.     Dữ liệu theo quý 3000k / chỉ tiêu
Dữ liệu doanh nghiệp
3.     Dữ liệu theo năm doanh nghiệp 700k / chỉ tiêu
Dữ liệu tổ chức (vd: VHLSS)
4.     Bộ dữ liệu năm 25000k / bộ
5.     Lọc dữ liệu theo yêu cầu 500k/ chỉ tiêu / năm

Dữ liệu thứ cấp thường được sử dụng để đưa ra các quyết định và hành động cụ thể. Các ví dụ về dữ liệu thứ cấp bao gồm các báo cáo thống kê, biểu đồ, đồ thị, dữ liệu về các chỉ số kinh tế, tình trạng sức khỏe, số lượng khách hàng, và các mô hình dự đoán.

Dữ liệu thứ cấp cũng có thể được sử dụng để tạo ra các đặc trưng (features) cho các mô hình học máy (machine learning) hoặc trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), để giúp mô hình hoạt động tốt hơn và đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Việc xử lý dữ liệu sơ cấp thành dữ liệu thứ cấp là quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề và đưa ra các quyết định kinh doanh. Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thứ cấp, cần thực hiện các quy trình xử lý và kiểm tra chất lượng dữ liệu thích hợp.

Thiết kế mô hình nghiên cứu khoa học

Thiết kế mô hình nghiên cứu (Research design) là quá trình lập kế hoạch và xác định các phương pháp để thực hiện một nghiên cứu. Mục đích của thiết kế mô hình nghiên cứu là đảm bảo rằng các kết quả thu được từ nghiên cứu là đáng tin cậy, chính xác và có tính khả quan.

Thiết kế mô hình nghiên cứu khoa học
Thiết kế mô hình nghiên cứu khoa học

Thiết kế mô hình nghiên cứu bao gồm các yếu tố sau:

  1. Mục tiêu nghiên cứu: Xác định rõ mục đích của nghiên cứu, định nghĩa các câu hỏi nghiên cứu và đặt ra các giả thuyết để kiểm tra.
  2. Phương pháp nghiên cứu: Xác định các phương pháp để thu thập dữ liệu, bao gồm các cuộc khảo sát, phỏng vấn, quan sát, thực nghiệm hoặc phân tích dữ liệu hiện có.
  3. Mẫu dữ liệu: Xác định đối tượng tham gia nghiên cứu và cách chọn mẫu.
  4. Thu thập và xử lý dữ liệu: Xác định cách thu thập dữ liệu, quy trình kiểm tra chất lượng dữ liệu, và các phương pháp xử lý dữ liệu.
  5. Phân tích dữ liệu: Xác định các phương pháp phân tích dữ liệu để đưa ra các kết quả nghiên cứu.
  6. Đánh giá kết quả: Đánh giá tính khả quan của kết quả nghiên cứu và đưa ra kết luận.

Thiết kế mô hình nghiên cứu là một phần quan trọng trong quá trình nghiên cứu khoa học và đảm bảo rằng các kết quả nghiên cứu được đáng tin cậy và có giá trị.

Khoảng trống của nghiên cứu

Khoảng trống nghiên cứu (Research gap) là điểm mạnh hoặc yếu trong nghiên cứu hiện tại hoặc trong lĩnh vực nghiên cứu mà cần phải được giải quyết hoặc khám phá thêm để tạo ra kiến thức mới hoặc cải thiện hiểu biết hiện có.

Khoảng trống nghiên cứu có thể xuất hiện do các lý do như:

  • Thiếu thông tin về một lĩnh vực nghiên cứu cụ thể.
  • Các kết quả nghiên cứu hiện tại chưa đủ để giải quyết các vấn đề hoặc câu hỏi nghiên cứu.
  • Có sự khác biệt giữa các kết quả nghiên cứu hiện tại hoặc thiếu sự đồng nhất trong kết quả.
  • Có sự khác biệt giữa thực tế và lý thuyết hoặc thiếu sự ứng dụng thực tế của nghiên cứu.
  • Các vấn đề phức tạp hoặc không được hiểu rõ.

Khoảng trống nghiên cứu là rất quan trọng trong việc phát triển nghiên cứu khoa học và đưa ra các giải pháp mới cho các vấn đề hiện tại. Bằng cách xác định khoảng trống nghiên cứu, người nghiên cứu có thể tập trung vào các vấn đề quan trọng và đưa ra các phương pháp nghiên cứu và giải pháp mới để giải quyết các vấn đề này. Khoảng trống nghiên cứu cũng có thể dẫn đến việc đề xuất các đề tài nghiên cứu mới và đưa ra các hướng nghiên cứu tiếp theo cho cộng đồng khoa học.

Gói hỗ trợ Models Giá tk
1.     Thiết kế thực nghiệm t-test, Wilcoxon, DD … 8 triệu / case
2.     Mô hình tác động Các dạng hồi quy 8 triệu / case
3.     Mô hình quản trị EFA, CB-SEM, PLS-SEM 12 triệu / case
4.     Mô hình kinh tế SAR, VAR, VECM, ARDL… 10 triệu / case
5.     Mô hình dự báo ARIMA, Holtwinter, VECM … 6 triệu / case
6.     Mô hình máy học Machine Learning Call
HOT:  Hồi quy tuyến tính đa biến kiểm định sai phạm trên SPSS

Cam kết: trong thiết kế mô hình nghiên cứu có đảm bảo tính mới ( tìm khoảng trống của nghiên cứu)

Tính mới của nghiên cứu

Tính mới trong nghiên cứu khoa học (Novelty) là tính chất của một nghiên cứu được đưa ra lần đầu tiên hoặc đưa ra một cách khác biệt so với những gì đã được đưa ra trước đó trong cùng lĩnh vực nghiên cứu. Tính mới thể hiện sự sáng tạo và đóng góp cho sự phát triển của khoa học.

Các tính mới trong nghiên cứu có thể bao gồm:

  • Đưa ra một phương pháp mới để giải quyết một vấn đề cụ thể.
  • Tìm ra một kết quả mới hoặc một mối quan hệ mới giữa các biến.
  • Tạo ra một đề xuất mới hoặc một lý thuyết mới để giải thích một hiện tượng.
  • Áp dụng một phương pháp nghiên cứu mới vào một lĩnh vực đã được nghiên cứu trước đó.
  • Đưa ra một ứng dụng mới của kết quả nghiên cứu cho các vấn đề khác.

Tính mới trong nghiên cứu là rất quan trọng trong việc đánh giá chất lượng và giá trị của nghiên cứu. Nghiên cứu có tính mới thường được đánh giá cao hơn và có thể đóng góp nhiều hơn cho sự phát triển của khoa học và giải quyết các vấn đề hiện tại.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là rất cần thiết trong nhiều lĩnh vực và hoạt động, bao gồm kinh doanh, khoa học, y tế, công nghệ, giáo dục và chính trị. Dưới đây là một số lý do tại sao phân tích dữ liệu là cần thiết:

  1. Giúp tìm ra thông tin và kiến thức mới: Phân tích dữ liệu có thể giúp phát hiện các mối quan hệ, xu hướng và thông tin mới từ dữ liệu.
  2. Đưa ra các dự đoán và kết luận: Phân tích dữ liệu có thể giúp đưa ra các dự đoán và kết luận từ dữ liệu, từ đó giúp hỗ trợ quyết định và đưa ra các hành động cụ thể.
  3. Phát hiện lỗi và vấn đề: Phân tích dữ liệu có thể giúp phát hiện các lỗi và vấn đề trong dữ liệu, giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và giảm thiểu các sai sót trong quyết định.
  4. Tăng tính hiệu quả và cải thiện quy trình sản xuất: Phân tích dữ liệu có thể giúp cải thiện quy trình sản xuất, tăng tính hiệu quả và giảm chi phí sản xuất.
  5. Tăng doanh số bán hàng: Phân tích dữ liệu có thể giúp tăng doanh số bán hàng bằng cách hiểu rõ khách hàng và nhu cầu của họ.
  6. Nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ: Phân tích dữ liệu có thể giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ bằng cách hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng.
  7. Giúp các doanh nghiệp và tổ chức đạt được sự cạnh tranh trong thị trường: Phân tích dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp và tổ chức hiểu rõ thị trường và đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp để đạt được sự cạnh tranh trong thị trường.

Trên đây chỉ là một số lý do tại sao phân tích dữ liệu là cần thiết. Phân tích dữ liệu có thể giúp tạo ra kiến thức mới và đưa ra các quyết định thông minh trong nhiều lĩnh vực và hoạt động khác nhau.

Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS
Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS

Phân tích dữ liệu học thuật

Dạng Giá Nội dung
Hướng dẫn định lượng: tiểu luận, bài tập, bài làm nhóm… 5000k Hướng dẫn: R-studio, Python, Stata, Eviews, SPSS …
Chạy định lượng cao học luận văn thạc sĩ 8000k 1.    Thống kê mô tả dữ liệu

2.    Chạy ma trận tương quan

3.    Kiểm định giả thuyết

4.    Phân tích hồi quy

5.    Khắc phục sai phạm

Phân tích định lượng luận án tiến sĩ 16000k 6.    Như trên

7.    Hiệu chỉnh dữ liệu

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Gói Giá tk Nội dung
Gói A 10 triệu Phân tích 01 lần theo yêu cầu

·        Phân tích DA

·        Phân tích BA

·        Phân tích BI

Gói B 36 triệu Phân tích 04 lần theo yêu cầu

·        Phân tích DA

·        Phân tích BA

·        Phân tích BI

Gói C 100 triệu Phân tích 12 lần theo yêu cầu

·        Phân tích DA

·        Phân tích BA

·        Phân tích BI

Giá trên chưa có VAT

Phân tích dữ liệu nghiên cứu các cấp

Sản phẩm Giá đề xuất
2        Phân tích & xử lý số liệu đề tài cấp Huyện 60 triệu / case
3        Phân tích & xử lý số liệu đề tài cấp Tỉnh 100 triệu / case
4        Phân tích & xử lý số liệu đề tài cấp Nhà Nước 200 triệu / case
5        Phân tích & xử lý số liệu đề tài cấp Cơ sở 20 triệu / case

Hướng dẫn phần mềm

Phần mềm thống kê là một loại phần mềm được thiết kế để hỗ trợ trong việc thực hiện các phép tính thống kê và phân tích dữ liệu. Phần mềm thống kê thường cung cấp các công cụ và tính năng để tiến hành thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu, đưa ra kết quả và trình bày dữ liệu một cách trực quan.

Các tính năng của phần mềm thống kê thường bao gồm:

  1. Thu thập dữ liệu: Phần mềm thống kê cung cấp các công cụ để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các tệp Excel, cơ sở dữ liệu và các hệ thống khác.
  2. Xử lý dữ liệu: Phần mềm thống kê cho phép người dùng xử lý và tiền xử lý dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích.
  3. Phân tích dữ liệu: Phần mềm thống kê cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu để xác định mối quan hệ giữa các biến, tìm ra các xu hướng và đưa ra dự đoán.
  4. Đưa ra kết quả: Phần mềm thống kê đưa ra các kết quả của phân tích dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu, bao gồm các biểu đồ, đồ thị và bảng tổng hợp.

Các phần mềm thống kê phổ biến nhất hiện nay bao gồm: SPSS, SAS, R, Stata và Excel. Các phần mềm này cung cấp các công cụ và tính năng để thực hiện các phép tính thống kê và phân tích dữ liệu, đưa ra kết quả và trình bày dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

Gói Giá Nội dung
Cơ bản Miễn phí ·     Mã hoá dữ liệu

·     Trực quan dữ liệu

·     Mô tả dữ liệu

·     Khám phá dữ liệu

Hướng dẫn online 3 triệu / model ·     Cơ bản

·     Mô hình yêu cầu

Hướng dẫn trực tiếp 4 triệu / model ·     Cơ bản

·     Mô hình yêu cầu

·     Có giá tốt khi đăng ký nhiều người hay học nhiều model
·     Gồm các kiểm định giả định cần thiết và cách khắc phục sai phạm (Nếu có)

Mô hình định lượng (model) được tính như sau:

  • Hồi quy: OLS, Panel ( FEM + REM), Logit, Probit, Tobit, GMM (DGMM +SGMM) , VAR, VECM, ARDL, FMOLS, SFA, ARIMA, SAR, 2SLS, 3SLS, ML, PVAR …
  • Phân tích: EFA, SEM, DEA, SAR …

Tuỳ theo mô hình định lượng sẽ có phần mêm chuyên biệt hay là đặc chủng (Khi bạn yêu cầu thì chúng tôi sẽ tư vấn cụ thể hơn cho bạn) . Ví dụ:

  • Để chạy PLS-SEM thì ta có thể chạy trên R, Stata … Nhưng trên SmartPLS vẫn là tốt nhất.
  • Để khắc phục nội sinh bằng hồi quy GMM thì ta sẽ dễ dàng hơn khi dùng Stata so với các phần mềm khác như R, Python, Eviews …

Tổng hợp phần mềm

PHẦN MỀM ĐẶC ĐIỂM NỔI BẬT
1.      SPSS Chạy mô tả dữ liệu
2.      R Trực quan hoá dữ liệu
3.      Python Các chương trình máy học
4.      Stata Các model với dữ liệu bảng
5.      Eviews Các model với chuỗi thời gian
6.      Grelt Dự báo động
7.      AMOS Chạy CB-SEM
8.      SmartPLS Chạy PLS-SEM
9.      Minitab Kiểm định trung bình khác biệt
10. NCSS Có hồi quy hiệu chỉnh

Cam kết

Tính cam kết của https://phantichnghiepvu.com
Tính cam kết của https://phantichnghiepvu.com

Cam kết của https://phantichnghiepvu.com đối với dịch vụ phân tích dữ liệu như sau:

  1. Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm: Chúng tôi sở hữu một đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Tất cả các chuyên gia của chúng tôi đều có trình độ chuyên môn cao và có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của khách hàng.
  2. Sử dụng công nghệ tiên tiến: Chúng tôi sử dụng các công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến nhất để đảm bảo rằng các kết quả phân tích dữ liệu của chúng tôi là chính xác và đáng tin cậy.
  3. Đảm bảo bảo mật dữ liệu: Chúng tôi cam kết bảo mật dữ liệu của khách hàng và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân.
  4. Đáp ứng nhu cầu của khách hàng: Chúng tôi luôn lắng nghe và hiểu rõ nhu cầu của khách hàng để đưa ra các giải pháp phân tích dữ liệu phù hợp nhất.
  5. Hỗ trợ khách hàng: Chúng tôi cam kết hỗ trợ khách hàng trong quá trình phân tích dữ liệu và giải đáp các thắc mắc của khách hàng.
  6. Đưa ra kết quả đáng tin cậy: Chúng tôi đảm bảo rằng các kết quả phân tích dữ liệu của chúng tôi là chính xác, đáng tin cậy và có giá trị thực tiễn cho khách hàng.

Chúng tôi cam kết mang đến cho khách hàng dịch vụ phân tích dữ liệu chất lượng cao nhất, giúp khách hàng tối ưu hoạt động của mình và đưa ra các quyết định thông minh.

Liên hệ

158/11 XVNT Bình Thạnh, Hồ Chí Minh 90000
Thứ hai, Thứ ba, Thứ tư, Thứ năm, Thứ sáu, Thứ bảy, Chủ Nhật09:00 – 17:00
+84 888954088

Chú ý

  • Giá trên là chưa có VAT
  • Giá trên là giá tham khảo vui lòng liên hệ trực tiếp để có giá tốt hơn
  • Các dự án càng lớn càng phực tạp thì các bạn nên liên hệ qua mail, để được tư vấn rõ ràng hơn
  • Các gói về dịch vụ chỉnh sửa data ( làm đẹp số liệu, hiệu chỉnh số liệu) thì đảm bảo kết quả sử dụng được ( có ý nghĩa thống kê và mô hình không sai phạm giả định)
  • Gói về hướng dẫn định lượng, các bạn học nhiều model hay nhóm nhiều người luôn luôn có giá tốt.
HOT:  Ứng dụng phân tích dữ liệu nông nghiệp

Có thể bạn cũng thích

One thought on “Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS #1#

  1. Pingback: Phân tích dữ liệu với SPSS R SmartPLS Stata Eviews Python Grelt Minitab SAS AMOS #1# - Phân tích kinh doanh chuyên nghiệp

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *