Tổng quan về phân tích dữ liệu

5 Mẹo vàng cho người mới

1. Xác định mục tiêu phân tích

• Tìm hiểu nguyên nhân doanh thu giảm ở khu vực nào?
• Sản phẩm nào đang có xu hướng tăng/giảm?
• Đối tượng khách hàng nào đang chiếm tỷ trọng lớn nhất?

2. Bắt đầu với dữ liệu đơn giản

• Chọn tập dữ liệu nhỏ, có cấu trúc rõ ràng
• Thực hành với dữ liệu một tháng trước khi mở rộng
• Tập trung vào một khía cạnh cụ thể của dữ liệu

3. Làm chủ kỹ năng nền tảng

• Excel/Google Sheets cho phân tích cơ bản
• SQL cho truy vấn dữ liệu
• Power BI cho trực quan hóa
• Python cho phân tích nâng cao

4. Học hỏi từ sai lầm

1. Kiểm tra nguồn dữ liệu
2. Xem xét quá trình làm sạch dữ liệu
3. Rà soát công thức tính toán
4. Đối chiếu kết quả với thực tế

5. Kết nối và học hỏi cộng đồng

• Tham gia các nhóm Data Analytics trên LinkedIn
• Theo dõi các chuyên gia trong ngành
• Tham gia các forum về phân tích dữ liệu
• Kết nối với mentor có kinh nghiệm

Công cụ thiết yếu cho người mới

1. Microsoft Excel
2. Google Data Studio
3. Python cơ bản
4. Power BI
5. SQL

Lộ trình học tập đề xuất

• Xây dựng hệ thống báo cáo tự động để khai thác actionable insights cho doanh nghiệp
• Tiếp cận vấn đề bài bản chuẩn MBB, tránh “bí ý tưởng” và không bỏ sót insights
• Tránh lỗi phân tích dữ liệu nhờ kiến thức Toán – Thống kê áp dụng thực tiễn
• Thành thạo trực quan hóa và kể chuyện với dữ liệu cho đối tượng business
• Ứng dụng dashboard, ad-hoc và machine learning trong business intelligence
• Sử dụng công cụ Power BI hàng đầu trong ngành không cần kiến thức lập trình

• Thông tin khóa học: Business Intelligence
• Zalo: 0961 48 66 48