Nâng trình phân tích dữ liệu kinh doanh bằng những khóa học của MDA
DATA ANALYTICS PROBLEM SOLVING
Mục Lục
- KHI TÔI NÓI VỀ….DATA ANALYTICS PROBLEM SOLVING
- Mình đã trải qua 3 giai đoạn hệ thống vấn đề phân tích:
- Giai đoạn 1: Bắt đầu phân tích 1 vấn đề nhưng không vẽ gì, cứ code SQL, Python, hay dùng Power BI, Qlik, Tableau … thôi
- Giai đoạn 2: Bắt đầu phân tích 1 vấn đề, có vẽ ra 1 số framework, kiểu tựa tựa như vài biết này: https://bit.ly/3mTTviI
- Giai đoạn 3: Hệ thống vấn đề phân tích như hình bên dưới, đảm bảo MECE và ứng dụng rất nhiều kĩ thuật và technique chuyên môn để vẽ.
Một bài chia sẻ rất hay và thú vị của chị Phương Thảo, là Founder và Trainer tại Mastering Data Analytics. Mọi người cùng đọc nhé!
KHI TÔI NÓI VỀ….DATA ANALYTICS PROBLEM SOLVING
Dù là Data Analyst hay Data Scientist, trước khi bắt tay vào phân tích những vấn đề gì, bạn sẽ thường suy nghĩ sẽ phân tích những hạn mục nào, ý tưởng gì trước, rồi mới bắt đầu dùng công cụ như kéo tool hay code sau.
Mình đã trải qua 3 giai đoạn hệ thống vấn đề phân tích:
Giai đoạn 1: Bắt đầu phân tích 1 vấn đề nhưng không vẽ gì, cứ code SQL, Python, hay dùng Power BI, Qlik, Tableau … thôi
Kết quả: Kết quả phân tích mông lung, không tìm ra cái gì hay ho, khó liên kết thông tin để diễn đạt Data Story.
Giai đoạn 2: Bắt đầu phân tích 1 vấn đề, có vẽ ra 1 số framework, kiểu tựa tựa như vài biết này: https://bit.ly/3mTTviI
Đa phần những bạn 1-2 năm kinh nghiệm hay vẽ kiểu này, hoặc vẽ được 1 công thức ràng buộc về mặt toán rồi phân tích rồi deep dive 1-2 levels nữa.
Kết quả: Có thể ra 1 số solution nhưng rời rạc, triển khai kết quả phân tích trong thực tế không work do có thể MECE trong 1 nhánh nhưng chưa chắc MECE hết các kiểu, câu nói kinh điển chổ này: “If you are missing parts, you may very well miss the solution to your problem”. Một vấn đề quay đi quay lại rất nhiều lần, tháng nào cũng phân tích, điên cái đầu luôn ạ.
Giai đoạn 3: Hệ thống vấn đề phân tích như hình bên dưới, đảm bảo MECE và ứng dụng rất nhiều kĩ thuật và technique chuyên môn để vẽ.
Trải qua rất nhiều dự án phân tích từ get data ra action rồi tracking action trong thực tế, quay lại improve quá trình phân tích, có cơ hội làm việc với các đối tác lớn trong và ngoài nước, học được nhiều tips rất thực tế và thực sự hữu ích). Coi như chổ này tạm ổn, khá work cho đến bây giờ.
Kết quả: Mình phân tích tự tin hơn, Audience hỏi cái gì cũng trả lời được vì mình đã kiểm tra dữ liệu rồi (những cái chưa trả lời được do chưa có data, cái này ngay từ đầu tiếp cận, lúc vẽ mn đã nắm được vấn đề rồi), kết quả phân tích được áp dụng thực tế hơn, có solutions có giá trị cho doanh nghiệp hơn.
Mọi người đang ở giai đoạn nào ạ?
Mọi người có thể chia sẻ thêm những những trải nghiệm trong lúc phân tích dữ liệu để nhiều người tham khảo với ạ.
#DataAnalytics #businessintelligence #businessanalytics #datastorytelling #problemsolvingskills
Blog mới nhất
Bài viết liên quan

Data Pipeline là gì? Tất tần tật những điều cần biết về Data Pipeline

ETL và ELT: Sự khác biệt và lợi ích trong quản lý dữ liệu

Data modeling là gì? Tầm quan trọng của mô hình hóa dữ liệu

Cách tính tổng bằng Hàm SUMX trong Power BI chi tiết nhất

Hướng dẫn sử dụng Hàm RELATED trong Power BI chi tiết nhất

11 kỹ năng phân tích dữ liệu cần có để trở thành một DA chuyên nghiệp

Big Data Analytics là gì và tầm quan trọng đối với doanh nghiệp

KPI và OKR là gì? Phương pháp nào tốt nhất?

Business Intelligence là gì? Lợi ích mà BI mang lại cho doanh nghiệp
