Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng trong việc ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bao gồm kinh doanh, học thuật, y tế và chính phủ. Tuy nhiên, việc thu thập các tập dữ liệu (dataset) chất lượng cao để phân tích có thể gặp nhiều thách thức và tốn kém. May mắn thay, có rất nhiều kho dữ liệu công khai miễn phí có thể được sử dụng để phân tích. Từ đó cung cấp thông tin có giá trị và hỗ trợ ra quyết định tốt hơn.
Bài viết này sẽ tổng hợp các nguồn dữ liệu công khai miễn phí theo từng danh mục. Đồng thời liệt kê các nền tảng dữ liệu mở (Open Data) cho các loại dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, bài viết sẽ bổ sung một số nguồn dataset phù hợp cho học viên của ACE Academy thực hành làm các dự án phân tích dữ liệu.
I. Dataset là gì?
Dataset (còn gọi là bộ dữ liệu hoặc kho dữ liệu) là tập hợp thông tin có cấu trúc. Được sử dụng để thu thập, sắp xếp và lưu trữ dữ liệu về một chủ đề nhất định.
Ví dụ, một Dataset có thể chứa các thông tin về khách hàng, sản phẩm, doanh thu hoặc dữ liệu về thị trường.
1. Cấu trúc của Dataset
- Dữ liệu dạng bảng: Gồm các hàng (dòng) và cột (trường), phổ biến nhất là tệp CSV (Comma-Separated Values).
- Ví dụ: Trong một dataset về thời tiết, mỗi hàng đại diện cho một thời điểm quan sát. Còn mỗi cột chứa thông tin như nhiệt độ, độ ẩm, điều kiện thời tiết.
- Dữ liệu phân cấp & mạng lưới: Thể hiện mối quan hệ giữa các dữ liệu.
- Ví dụ: Mạng xã hội lưu dữ liệu người dùng dưới dạng đồ thị kết nối bạn bè.
- Dữ liệu phi cấu trúc: Bao gồm hình ảnh, âm thanh, video, văn bản thô.
- Ví dụ: Bộ dataset MNIST chứa hình ảnh chữ số viết tay. Thường dùng để huấn luyện AI nhận diện hình ảnh.
2. Vai trò của Dataset
- Giúp thu thập và lưu trữ dữ liệu để phân tích.
- Hỗ trợ làm việc ở chế độ offline với “local cache”.
- Tạo nền tảng cho các mô hình AI, học máy, và nghiên cứu khoa học dữ liệu.
II. Các loại Dataset và quyền truy cập
Dataset đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu, phát triển công nghệ. Từ đó ra được quyết định kinh doanh. Trước khi sử dụng bất cứ 1 Dataset nào, cần hiểu rõ về từng loại Dataset và đặc điểm của nó. Không phải tất cả các Dataset đều có quyền truy cập giống nhau. Chúng thường được phân loại theo mức độ truy cập và quyền sử dụng.
Quyền truy cập và sở hữu dữ liệu bao gồm việc quản lý tài khoản người dùng, phân quyền, xác thực và kiểm tra an ninh. Điều này nhằm đảm bảo tính bảo mật. Cũng như tuân thủ các quy định về quyền riêng tư trong quá trình sử dụng hay chia sẻ dữ liệu.
Quyền truy cập và sở hữu dữ liệu bao gồm 2 loại:
1. Private Data
Private Data là quyền riêng tư dữ liệu, hay còn gọi là quyền riêng tư thông tin. Hầu hết các bộ dữ liệu được coi là riêng tư. Vì chúng chứa các thông tin độc quyền hoặc bí mật như:
- Thông tin về khách hàng.
- Thông tin về giá cả.
- Các thông tin thương mại nhạy cảm.
Những bộ Dataset này thường không được chia sẻ công khai.
2. Open Data
Open Data (Dữ liệu mở) là loại dữ liệu được sử dụng khá phổ biến. Bởi người dùng không cần xin bản quyền hay giấy phép để sử dụng chúng. Hiện nay, có rất nhiều tổ chức bắt đầu cung cấp các bộ Dataset bao gồm những thông tin miễn phí cho công chúng như:
- Các tổ chức thuộc lĩnh vực khoa học.
- Chính phủ và nhiều tổ chức phi lợi nhuận khác.
- Các doanh nghiệp.
Việc truy cập vào các dữ liệu mở cho phép những nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu, nhà phân tích và những người khác phát hiện ra những insight tiềm năng. Từ đó, họ có thể tạo ra các ứng dụng mới mang mục đích thương mại hoặc có lợi ích cộng đồng. Hoặc họ cũng có thể thực hiện các nghiên cứu mới dựa trên những thông tin này.
Open Data đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp những dữ liệu một cách công khai. Từ đó giúp người dùng đưa ra các quyết định đúng đắn trong quá trình xử lý vấn đề.
III. Dataset free – Các nguồn dữ liệu mở miễn phí phổ biến nhất
Dưới đây là một số trang web hữu ích để bạn tìm kiếm Dataset hiệu quả và tiết kiệm thời gian:
1. Kaggle
Kaggle open data là một trong những thư viện tệp dữ liệu trực tuyến miễn phí lớn nhất cho mọi lĩnh vực và mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu. Bạn có thể dễ dàng truy cập và tìm kiếm bộ dữ liệu Dataset phù hợp với nhu cầu và mục đích của bản thân. Ngoài ra, bạn cũng có thể tải tập dữ liệu của riêng mình lên đó.
Link truy cập vào các Kaggle dataset – nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
2. Google Dataset Search
Google Dataset Search open data là một công cụ tìm kiếm dữ liệu miễn phí do Google ra mắt và phát triển. Nó có thể giúp bạn tìm kiếm hơn 25 triệu Dataset khác nhau từ các nguồn uy tín trên thế giới. Bạn chỉ cần nhập từ khóa liên quan đến lĩnh vực bạn quan tâm. Google sẽ trả về cho bạn những kết quả phù hợp nhất.
Link truy cập vào các Google Dataset Search – nguồn dữ liệu miễn phí để phân tích dữ liệu
3. Harvard Dataverse
Harvard Dataverse open data là một nền tảng lưu trữ dữ liệu nghiên cứu được duy trì bởi Đại học Harvard. Nó cho phép các nhà nghiên cứu đăng tải, chia sẻ và phân tích dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Các tập dữ liệu tại đây thường được sử dụng trong các bài nghiên cứu học thuật và các báo cáo khoa học.
Link truy cập vào các Harvard Dataverse Dataset– nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
4. World Bank Open Data
World Bank Open Data cung cấp dữ liệu kinh tế, xã hội và tài chính từ hơn 200 quốc gia và vùng lãnh thổ. Dữ liệu bao gồm các chỉ số về phát triển kinh tế, giáo dục, y tế, môi trường và thương mại. Đây là nguồn dữ liệu uy tín. Nó được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu và phân tích kinh tế.
Link truy cập vào các World Bank Open Data – nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
5. IMF Data
IMF Data open data (Dữ liệu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế) cung cấp dữ liệu tài chính, kinh tế và thương mại toàn cầu. Dữ liệu bao gồm các chỉ số về GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái. Và cả dữ liệu tài chính của các quốc gia. IMF cũng cung cấp các công cụ trực quan để giúp người dùng phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.
Link truy cập vào cácIMF Data – nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
6. Data.gov
Data.gov open data là cổng dữ liệu mở của Chính phủ Hoa Kỳ. Cung cấp hàng trăm nghìn tập dữ liệu từ các cơ quan chính phủ. Dữ liệu bao gồm các lĩnh vực như kinh tế, y tế, giáo dục, giao thông, năng lượng và môi trường. Đây là nguồn dữ liệu có độ tin cậy cao. Thích hợp cho các nghiên cứu về kinh tế và xã hội.
Link truy cập vào cácData.gov Dataset – nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
7. Eurostat
Eurostat open data là cổng dữ liệu chính thức của Liên minh Châu Âu (EU). Cung cấp dữ liệu kinh tế, dân số, thương mại, môi trường và các chỉ số xã hội của các quốc gia thành viên EU. Dữ liệu tại Eurostat có tính cập nhật cao. Nó được sử dụng rộng rãi trong các phân tích thị trường và nghiên cứu về khu vực châu Âu.
Link truy cập vào các Eurostat Dataset – nguồn dữ liệu miễn phí để học phân tích dữ liệu
IV. TOP các dataset free giúp bạn xây dựng profile chuyên nghiệp
Sau đây là những bộ Dataset miễn phí chất lượng do ACE Academy tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Giúp bạn xây dựng Portfolio phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và hiệu quả cho riêng mình:
1. Adidas Dataset
Phân tích doanh số là một trong những bước quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hiệu suất kinh doanh và xu hướng thị trường. Trong lĩnh vực thời trang thể thao, Adidas là một trong những thương hiệu hàng đầu. Nó sở hữu một kho dữ liệu phong phú giúp doanh nghiệp và nhà phân tích khai thác những insight quan trọng. Dataset của Adidas cung cấp nhiều dữ liệu quý giá. Giúp nhà phân tích dữ liệu và doanh nghiệp đề ra những quyết định chiến lược hiệu quả.
Adidas dataset bao gồm những gì?
Các thông tin chính trong Adidas dataset bao gồm:
- Sản phẩm: Loại sản phẩm, danh mục, giá bán…
- Số lượng bán ra: Tổng số sản phẩm bán được trong mỗi đơn hàng.
- Doanh thu theo thời gian và khu vực: Tỉ lệ bán hàng theo mỗi khu vực, quốc gia.
- Hiệu suất bán hàng: Doanh số của từng cửa hàng Adidas.
- Kênh bán hàng: Online, offline và phương thức thanh toán.
- Các yếu tố khác: Thông tin khuyến mãi, xu hướng mua sắm theo thời gian.
Phương pháp khai thác dữ liệu từ Adidas dataset
Dưới đây là những hướng khai thác phân tích dữ liệu Adidas Dataset hữu ích:
- Phân tích xu hướng mua sắm: Tìm ra xu hướng mua sắm theo mùa và khu vực.
- Xác định sản phẩm bán chạy: Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hàng tồn kho.
- Dự báo doanh số: Sử dụng mô hình phân tích dữ liệu để đự doán doanh số bán hàng.
- Đánh giá hiệu quả khuyến mãi: Phân tích ảnh hưởng của chương trình khuyến mãi lên doanh số.
- So sánh doanh số giữa các cửa hàng: Tìm ra những cửa hàng có hiệu suất tốt nhất. Từ đó đề xuất chiến lược tối ưu hoá doanh thu.
Link download Adidas Dataset để học phân tích dữ liệu kinh doanh
2. IBM HR Analytics Dataset – Quản Lý Nhân Sự Bằng Dữ Liệu
Phân tích dữ liệu nhân sự là một trong những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ tình trạng nhân sự. Tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả làm việc. IBM HR Analytics Dataset là bộ dữ liệu nhân sự mô phỏng từ IBM. Cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất làm việc. Sự hài lòng của nhân viên và các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nghỉ việc. Đây là nguồn dữ liệu giá trị cho các nhà quản lý nhân sự và nhà phân tích dữ liệu khi cần đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
IBM HR Analytics Dataset bao gồm những gì?
IBM HR Analytics Dataset bao gồm các chỉ số chi tiết về quản lý nhân sự:
- Tuyển dụng và nghỉ việc: Số lượng nhân viên mới, tỷ lệ nghỉ việc theo thời gian, phòng ban và loại hợp đồng.
- Mức lương: Mức lương trung bình theo vị trí, trình độ học vấn và kinh nghiệm.
- Thăng tiến trong công việc: Thời gian làm việc trung bình trước khi thăng chức hoặc thay đổi vị trí.
- Sự hài lòng của nhân viên: Mức độ hài lòng với công việc, môi trường làm việc và sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.
- Hiệu suất làm việc: Đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên và mối quan hệ với mức lương, phúc lợi và điều kiện làm việc.
- Phúc lợi và chính sách đãi ngộ: Các chương trình hỗ trợ nhân viên, như bảo hiểm, thời gian nghỉ phép và chương trình đào tạo.
Phương pháp khai thác dữ liệu từ IBM
Dưới đây là một số hướng khai thác dữ liệu từ IBM HR Analytics Dataset để đưa ra các quyết định chiến lược trong quản lý nhân sự:
- Phân tích xu hướng tuyển dụng và nghỉ việc: Xác định bộ phận nào có tỷ lệ nghỉ việc cao nhất & nguyên nhân. Đánh giá xu hướng tuyển dụng theo thời gian & hiệu quả của các chiến lược nhân sự.
- Tối ưu chính sách giữ chân nhân viên: Phát hiện nhóm nhân sự có nguy cơ nghỉ việc cao để điều chỉnh chính sách kịp thời. Xác định mức lương hợp lý để giữ chân nhân tài.
- Phân tích mức lương và hiệu suất nhân viên: So sánh mức lương theo vị trí, trình độ học vấn, kinh nghiệm. Đánh giá mối quan hệ giữa lương – hiệu suất – sự hài lòng để tối ưu ngân sách nhân sự.
Dataset này giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản lý nhân lực và ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác!
Link download IBM HR Analytics Dataset để học phân tích dữ liệu kinh doanh
V. Ứng dụng Dataset trong phân tích dữ liệu kinh doanh cùng ACE Academy
Bài viết này đã phần nào giúp bạn hiểu được Dataset là gì, và những nguồn nào có thể lấy dataset miễn phí. Tuy nhiên, việc phân tích doanh số từ Adidas dataset, IBM HR Analytics Dataset… hay bất kỳ dữ liệu kinh doanh nào đều yêu cầu kỹ năng và công cụ phù hợp. Bạn có thể sở hữu một tệp dataset chất lượng, nhưng bạn có thể làm gì với nó thì sẽ phụ thuộc phần lớn vào kỹ năng phân tích và sử dụng công cụ của bạn.
Nếu bạn đang là newbie và chưa biết bắt đầu từ đâu, hãy tham khảo ngay khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh – Data Analysis For Business Professionals tại ACE Academy. Excel và Power BI hiện đang là 2 công cụ phổ biến hàng đầu được các doanh nghiệp lớn sử dụng, và khóa học tại ACE sẽ hỗ trợ bạn toàn bộ kĩ năng cần thiết cho 2 công cụ này.
Bên cạnh việc định hình tư duy và lộ trình phân tích dữ liệu chuẩn chỉnh. Hoàn thành khóa học bạn sẽ có đầy đủ kỹ năng xử lí dữ liệu, xây dựng dashboard, phân tích chiến lược để tìm ra insight hữu ích. Nâng cao thêm nhiều kĩ năng data storytelling, trực quan hóa và kể câu chuyện dữ liệu thú vị. Nếu bạn đang tìm kiếm khóa học với nhiều case study và project thực tế, đây cũng là sự lựa chọn tuyệt vời cho bạn.
Bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay với các khóa học của ACE Academy để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu thành công! Đừng ngần ngại liên hệ với ACE nếu bạn cần hỗ trợ về mọi khía cạnh của Data Analytics.
