Blog

5 phút đọc

TOP 5 nguồn dataset miễn phí xây dựng portfolio làm Data Analyst

1. Kaggle – Kho dataset đa dạng nhất cho Data Analyst

Nguồn: Kaggle

Ưu điểm nổi bật

• Nguồn dataset đa dạng trong retail, finance, healthcare
• Dataset được clean sẵn, tiết kiệm thời gian xử lý
• Cung cấp kernels/notebooks mẫu tham khảo
• Community lớn mạnh với nhiều thảo luận chuyên sâu

Dataset tiêu biểu

• Sales Dataset: Phân tích bán hàng toàn diện
• Customer Behavior Dataset: Insight hành vi khách hàng
• Marketing Campaign Results: Đánh giá ROI marketing

2. Google Dataset Search – Công cụ tìm kiếm dataset thông minh

Nguồn: Google Dataset Search

Ưu điểm nổi bật

• Giao diện tìm kiếm trực quan, dễ sử dụng
• Nguồn dữ liệu đa dạng và đáng tin cậy
• Metadata đầy đủ, chi tiết
• Cập nhật liên tục với dữ liệu mới

Dataset tiêu biểu

• COVID-19 Open Data: Phân tích xu hướng dịch tễ
• Climate Change Data: Nghiên cứu biến đổi khí hậu
• Economic Indicators: Phân tích chỉ số kinh tế

3. Data.gov – Nguồn dữ liệu chính thống

Nguồn: Data.gov

Ưu điểm nổi bật

• Dữ liệu chính thức từ các cơ quan chính phủ
• Đa dạng lĩnh vực: y tế, giáo dục, kinh tế
• Nhiều định dạng dữ liệu (CSV, JSON, XML)
• API sẵn có cho truy xuất dữ liệu

Dataset tiêu biểu

• US Census Data: Phân tích dân số học
• Environmental Data: Nghiên cứu môi trường
• Education Statistics: Phân tích xu hướng giáo dục

4. UCI Machine Learning Repository – Dataset chất lượng cao

Nguồn: UCI

Ưu điểm nổi bật

• Dataset được kiểm duyệt kỹ lưỡng
• Tối ưu cho các dự án machine learning
• Tài liệu mô tả chi tiết và rõ ràng
• Được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu

Dataset tiêu biểu

• Iris Dataset: Phân loại và clustering
• Wine Quality: Phân tích chất lượng
• Bank Marketing: Phân tích chiến dịch marketing

5. Google BigQuery Public Datasets – Dữ liệu quy mô lớn

Nguồn: Google BigQuery

Ưu điểm nổi bật

• Dataset có kích thước lớn, phù hợp thực tế
• Tối ưu cho truy vấn SQL
• Tích hợp seamless với Google Cloud
• Cập nhật real-time

Dataset tiêu biểu

• GitHub Activity Data: Phân tích xu hướng lập trình
• Wikipedia Pageviews: Phân tích hành vi người dùng
• London Bike Sharing: Phân tích dữ liệu vận tải

Hướng dẫn xây dựng portfolio hiệu quả

Chiến lược chọn Dataset

• Lựa chọn phù hợp với ngành nghề mục tiêu
• Đảm bảo độ phức tạp phù hợp năng lực
• Kích thước dữ liệu đủ lớn để có ý nghĩa thống kê
• Tiềm năng rút ra insights thú vị

Quy trình xử lý Data

• Document chi tiết quá trình cleaning
• Thể hiện kỹ năng xử lý missing values
• Phương pháp xử lý outliers hợp lý
• Tạo derived features có giá trị

Phương pháp phân tích

• Kết hợp đa dạng phương pháp phân tích
• Tạo visualization hiệu quả
• Rút ra insights có giá trị thực tiễn
• Đề xuất recommendations khả thi

Kỹ thuật trình bày

• Xây dựng Github repository chuyên nghiệp
• Viết README.md chi tiết, dễ hiểu
• Code có comments đầy đủ
• Thiết kế Dashboard/report chuyên nghiệp

Đa dạng hóa kỹ năng

• Kết hợp nhiều loại phân tích khác nhau
• Sử dụng đa dạng công cụ phân tích
• Cân bằng giữa statistics và business insights
• Thể hiện được quy trình end-to-end

Kết luận

Chia sẻ bài viết