“Làm sao chọn giữa Excel, SQL và Pandas khi phân tích một bộ dữ liệu cụ thể?”không có công cụ “tốt nhất”, chỉ có công cụ phù hợp nhất với bài toán, kích thước dữ liệu và mục tiêu của bạn. Thực tế, người làm Data/AI kết hợp cả Excel + SQL + Pandas , chứ hiếm khi chỉ dùng một công cụ.
Trong bài này, bạn sẽ:
So sánh Excel, SQL, Pandas ở góc độ thực tế
Biết chọn công cụ phù hợp theo từng kịch bản
Hiểu Excel/SQL/Pandas được sử dụng thế nào trong lộ trình AIO 1 năm
Trước khi chọn công cụ, hãy hỏi: “Mình đang làm gì với dữ liệu?”
Câu hỏi đúng không phải là:
“Nên dùng Excel, SQL hay Pandas?”
Mà phải là:
Dữ liệu nằm ở đâu?
File Excel/CSV trên máy?
Trong database (MySQL, Postgres, SQL Server…)?
Nhiều file từ nhiều nguồn khác nhau?
Dữ liệu lớn đến mức nào?
Vài trăm → vài nghìn dòng
Vài trăm nghìn dòng
Hàng triệu dòng trở lên
Mục tiêu của bạn?
Làm báo cáo nhanh
Làm dashboard định kỳ
Làm EDA, chuẩn bị mô hình ML
Xây pipeline chạy tự động
Trình độ hiện tại?
Chỉ quen Excel
Bắt đầu học Python/Pandas
Biết SQL cơ bản
Chỉ cần trả lời 4 câu trên, lựa chọn công cụ sẽ rõ ràng ngay.
Excel, SQL, Pandas: Mỗi công cụ mạnh – yếu ở đâu?
Excel – trực quan, nhanh, phù hợp file nhỏ & phân tích nhanh
Excel mạnh ở:
Làm báo cáo nhanh
Lọc, sắp xếp, pivot table
Tương tác dễ với sếp/đồng nghiệp non-tech
Excel yếu ở:
Khó xử lý dữ liệu lớn (vài trăm nghìn dòng đã lag)
Khó tái sử dụng logic (pipeline)
Không phù hợp EDA chuyên sâu, ML, automation
👉 Excel phù hợp: file nhỏ, báo cáo nhanh, chia sẻ cho non-tech .
SQL – mạnh trong xử lý dữ liệu lớn & chuẩn bị data từ hệ thống
SQL mạnh ở:
Join nhiều bảng
Tính toán aggregate (SUM, COUNT, AVG…)
Window function (ranking, rolling…)
Lấy dữ liệu trực tiếp từ DB thật
SQL yếu nếu dùng một mình:
Không vẽ biểu đồ linh hoạt
Không phù hợp ML
Khó xử lý logic phức tạp như Pandas
👉 SQL phù hợp: lấy dữ liệu chuẩn từ database , tạo bảng training, tiền xử lý trước khi đưa vào Pandas.
Pandas – “dao đa năng” trong phân tích & xử lý dữ liệu cho ML
Pandas mạnh ở:
Xử lý dữ liệu dạng bảng cực linh hoạt
Merge, groupby, pivot, fillna, feature engineering
Kết hợp EDA + ML trong notebook (Jupyter/Colab)
Pandas yếu ở:
Giới hạn bởi RAM
Không tối ưu cho dữ liệu cực lớn (GB–TB)
Không phải công cụ chia sẻ cho non-tech
👉 Pandas phù hợp: EDA, feature engineering, ML, xử lý workflow từ nhiều nguồn .
Các kịch bản thực tế: dùng Excel, SQL hay Pandas?
1. Phân tích nhanh 1–2 file Excel, vài nghìn dòng
Câu hỏi kiểu:
“Top khách hàng tháng này?”
“Doanh thu từng kênh sale?”
Dùng Excel : pivot, filter, vẽ biểu đồ → đủ.
Dùng Pandas khi bạn muốn:
Lưu logic phân tích thành code
Chạy tự động khi có file mới
Rèn thói quen làm Data/AI
2. Làm báo cáo định kỳ hàng tuần/tháng
Dữ liệu cập nhật liên tục → bạn mệt nếu làm Excel thủ công mỗi lần.
Đề xuất:
SQL: lấy dữ liệu
BI (Power BI / Looker): dashboards
Pandas: bước xử lý trung gian
Excel chỉ nên dùng để xem nhanh, không phải workflow chính.
3. Đang học AI/DS, cần EDA + chuẩn bị dữ liệu cho ML
Ví dụ bạn train:
Linear Regression
Random Forest
XGBoost
KMeans
Time-Series
Pandas + Notebook là “vũ khí chính” .
SQL hỗ trợ lấy data từ DB.
4. Dữ liệu trong database, cần tạo bảng training ML
Quy trình:
SQL → join, aggregate, filter → bảng trung gian
Pandas → làm sạch sâu + feature engineering
ML/EDA tiếp theo
Excel gần như không cần trong workflow này.
5. Muốn chuyển báo cáo Excel thủ công thành pipeline tự động
Lộ trình đề xuất:
Ghi lại logic Excel → Pandas
Nếu nguồn data trong DB → thay import Excel bằng SQL
Xuất ra Excel/Google Sheets cho sếp xem
Đây là workflow rất phổ biến với học viên AIO đi làm thực tế.
Nếu bạn là Newbie/Non-Tech: nên bắt đầu từ đâu?
Giai đoạn 1 – Giữ Excel, nhưng học tư duy phân tích
Dùng pivot
Nhìn data theo dạng bảng
Hiểu RFM, group, sum…
Giai đoạn 2 – Học SQL + Pandas cơ bản
SQL: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY
Giai đoạn 3 – Làm project nhỏ
Ví dụ:
Chuyển báo cáo Excel → Pandas
Lấy dữ liệu bằng SQL, xử lý bằng Pandas, xuất ra dashboard
Đây chính xác là cách AIO thiết kế lộ trình.
Excel, SQL, Pandas trong AIO – dùng như thế nào?
AIO2026 – chương trình AI & Data Science 1 năm (live buổi tối), dành cho:
Newbie
Non-Tech
Người đi làm full-time
Excel trong AIO:
Dùng để minh họa cách nhiều bạn đang làm thủ công
So sánh Excel → Pandas
Không dạy Excel văn phòng từ số 0 (giả định bạn đã biết cơ bản)
SQL trong AIO:
Dùng database thật , không toy example
Lấy data cho EDA, ML, Time-Series
Join nhiều bảng để tạo bảng training
Pandas trong AIO:
Dùng suốt từ EDA → ML → DL → Time-Series
Dạy cách xử lý, merge, feature engineering
Kết hợp scikit-learn, PyTorch trong notebook
AIO không hứa việc làm , nhưng:
Cam kết kiến thức thật
Bài tập + dự án thật
Mentor đồng hành
Yêu cầu ≥ 28h/tuần để đảm bảo tiến bộ
FAQ – Những câu hỏi nhiều bạn Newbie hỏi nhất
1. Không giỏi Excel có học SQL/Pandas nổi không?
Có.
2. Pandas có thay thế Excel hoàn toàn không?
Không nên “bỏ” Excel.
Excel = chia sẻ với business
Pandas/SQL = backend phân tích + ML
3. Không thích SQL, chỉ muốn dùng Pandas được không?
Tạm thời thì được.SQL là bắt buộc .
4. Máy yếu có học được SQL/Pandas không?
Có.
5. AIO có đủ thời gian dạy cả SQL & Pandas không?
Có — và đây là trọng tâm chương trình.
Excel chỉ là bước đệm
SQL + Pandas = nền tảng Data/AI
Sau 1 năm, bạn sẽ biết:
Khi nào dùng Excel
Khi nào dùng SQL
Khi nào dùng Pandas
Cách kết hợp ba công cụ vào 1 workflow hoàn chỉnh
Tài nguyên học thêm
📌 Đây là một phần nội dung nằm trong chương trình AIO – khóa AI & Data Science 1 năm của AI VIET NAM, dành cho Newbie & Non-Tech.
Bạn có thể xem thêm:
