Những công cụ Data Analyst sử dụng – Phần 1 (Cập nhật 2026)

Last updated on January 13th, 2026 at 10:37 am

Trong công việc hàng ngày, Data Analyst dành phần lớn thời gian cho việc xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu thô trước khi dữ liệu đó được đưa vào báo cáo hoặc dashboard. Vì vậy, nhóm công cụ xử lý và phân tích dữ liệu đóng vai trò nền tảng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và chất lượng phân tích.

Bài viết này tập trung vào những công cụ cốt lõi mà Data Analyst thường sử dụng ở giai đoạn đầu của quy trình phân tích dữ liệu, từ thao tác thủ công đến xử lý dữ liệu có quy mô lớn hơn.

1. Microsoft Excel – công cụ phân tích dữ liệu nền tảng

Dù hệ sinh thái dữ liệu ngày càng mở rộng, Excel vẫn là công cụ đầu tiên mà hầu hết Data Analyst tiếp cận.

Excel đặc biệt phù hợp trong các tình huống:

• Phân tích dữ liệu nhỏ đến trung bình
• Kiểm tra nhanh dữ liệu (data checking)
• Tổng hợp số liệu, tạo bảng phân tích ban đầu

Các tính năng như Pivot Table, Power Query, XLOOKUP, IF, SUMIFS giúp Data Analyst xử lý dữ liệu linh hoạt mà không cần viết code. Trong thực tế, Excel thường được dùng như một bước trung gian trước khi dữ liệu được đưa vào các công cụ nâng cao hơn.

2. SQL – truy vấn và xử lý dữ liệu tại nguồn

SQL là kỹ năng gần như bắt buộc đối với Data Analyst, đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp nơi dữ liệu được lưu trữ trong database.

Với SQL, Data Analyst có thể:

• Truy xuất dữ liệu trực tiếp từ hệ thống
• Lọc, gộp, chuẩn hóa dữ liệu ngay tại nguồn
• Kết hợp nhiều bảng dữ liệu thông qua JOIN

So với việc xử lý dữ liệu bằng file thủ công, SQL giúp giảm sai sót, tăng hiệu suất và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu phân tích.

3. Python – mở rộng khả năng phân tích và tự động hóa

Khi khối lượng dữ liệu lớn hơn hoặc logic xử lý phức tạp hơn, Python trở thành công cụ hỗ trợ quan trọng cho Data Analyst.

Python được sử dụng phổ biến nhờ:

• Thư viện mạnh cho xử lý dữ liệu như pandas, numpy
• Khả năng làm sạch dữ liệu phức tạp
• Tự động hóa các bước xử lý lặp lại

Trong thực tế, Python thường được dùng để xử lý dữ liệu mà Excel khó đảm đương, hoặc để chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích sâu hơn.

4. R – phân tích thống kê và dữ liệu chuyên sâu

R là ngôn ngữ phân tích dữ liệu mạnh về thống kê và mô hình hóa.

R phù hợp trong các trường hợp:

• Phân tích thống kê chuyên sâu
• Nghiên cứu dữ liệu, thử nghiệm mô hình
• Làm việc với dữ liệu học thuật hoặc nghiên cứu thị trường

Mặc dù không phổ biến bằng Python trong doanh nghiệp, R vẫn được sử dụng trong những bài toán phân tích có yêu cầu thống kê cao.

5. Google Sheets – xử lý dữ liệu nhanh và cộng tác

Google Sheets là lựa chọn thay thế Excel trong các tình huống cần:

• Làm việc nhóm theo thời gian thực
• Chia sẻ dữ liệu nhanh chóng
• Phân tích dữ liệu đơn giản, linh hoạt

Với khả năng kết nối dữ liệu và viết công thức tương tự Excel, Google Sheets thường được dùng trong các dự án nhỏ hoặc giai đoạn trao đổi dữ liệu ban đầu.

6. Jupyter Notebook – môi trường phân tích linh hoạt cho Data Analyst

Jupyter Notebook là môi trường làm việc phổ biến khi Data Analyst sử dụng Python hoặc R.

Công cụ này cho phép:

• Viết code xử lý dữ liệu
• Hiển thị kết quả phân tích và biểu đồ
• Ghi chú giải thích logic phân tích

Jupyter Notebook đặc biệt phù hợp cho việc thử nghiệm phân tích và chia sẻ kết quả với các thành viên kỹ thuật khác.

Xu hướng công cụ xử lý & phân tích dữ liệu cho Data Analyst (2025–2026)

Trong giai đoạn 2025–2026, nhóm công cụ xử lý và phân tích dữ liệu đang có những thay đổi đáng chú ý:

• Tăng cường tự động hóa xử lý dữ liệu: Python và SQL được sử dụng nhiều hơn để giảm thao tác thủ công trên Excel.
• Xử lý dữ liệu gần realtime: Data Analyst ngày càng làm việc với dữ liệu cập nhật liên tục thay vì snapshot theo ngày hoặc tuần.
• Tích hợp AI vào công cụ phân tích: Một số nền tảng bắt đầu hỗ trợ gợi ý xử lý dữ liệu và phát hiện bất thường tự động, giúp analyst tập trung nhiều hơn vào insight.

Những xu hướng này cho thấy vai trò của Data Analyst đang dịch chuyển từ thao tác thủ công sang tư duy phân tích và kiểm soát chất lượng dữ liệu.

Kết luận

Nhóm công cụ xử lý và phân tích dữ liệu là nền tảng không thể thiếu đối với Data Analyst. Việc hiểu rõ ưu – nhược điểm của từng công cụ như Excel, SQL, Python hay R sẽ giúp bạn lựa chọn cách tiếp cận phù hợp với từng bài toán dữ liệu cụ thể.

👉 Phần 2 sẽ tập trung vào nhóm công cụ trực quan hóa và báo cáo dữ liệu, nơi Data Analyst biến dữ liệu đã xử lý thành insight phục vụ quyết định kinh doanh.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp