1. Dataset Thiếu Tính Thực Tế và Độc Đáo

Vấn đề phổ biến

• Sử dụng các dataset quen thuộc như Titanic, Iris, hay Housing Price
• Làm theo các tutorial có sẵn trên Kaggle hoặc GitHub
• Thiếu tính ứng dụng vào thực tế doanh nghiệp

Giải pháp tối ưu

• Sử dụng API của các nền tảng thương mại điện tử
• Crawl dữ liệu từ các website (tuân thủ quy định)
• Tạo dataset từ các vấn đề kinh doanh thực tế

• Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau
• Tạo những góc nhìn mới về vấn đề cũ
• Tập trung vào các ngành specific (fintech, e-commerce, healthcare)

2. Thiếu Business Insights Sâu Sắc

Những điểm yếu cần khắc phục

• Chỉ tập trung vào code và kỹ thuật
• Thiếu phần giải thích ý nghĩa kinh doanh
• Không có recommendations cụ thể

Cách nâng cao chất lượng insights

• Định nghĩa rõ business problem
• Thiết lập các metrics quan trọng (KPIs)
• Phân tích nguyên nhân gốc rễ

Trình bày insights có giá trị:

• Đo lường tác động lên kinh doanh
• Đề xuất giải pháp khả thi
• Dự đoán thách thức khi triển khai

3. Đầu Tư Sai Trọng Tâm

Những sai lầm thường gặp

• Tốn thời gian làm đẹp website
• Thiếu chiều sâu trong phân tích
• Thiết kế trực quan quá phức tạp

Chiến lược đầu tư hiệu quả

• Áp dụng phương pháp phù hợp
• Sử dụng kiểm định thống kê
• Xác thực các giả định

• Thiết kế mẫu đơn giản nhưng chuyên nghiệp
• Tập trung vào câu chuyện truyền tải
• Tối ưu trải nghiệm người dùng

4. Cấu Trúc Portfolio Phức Tạp

Các vấn đề về UX

• Quá nhiều click để đến nội dung chính
• Điều hướng không trực quan
• Thiếu tổ chức logic
• Tối ưu trải nghiệm người dùng

Thiết kế cấu trúc rõ ràng:

• Truy cập một chạm vào các dự án chính
• Cấu trúc thông tin có hệ thống
• Điều hướng nhất quán

Tổ chức nội dung khoa học:

• Phân loại dự án theo ngành/nghề nghiệp
• Tóm tắt ngắn cho từng dự án
• Liên kết nhanh đến chi tiết kỹ thuật

5. Trình Bày Thiếu Chuyên Nghiệp

Những lỗi về visual

• Màu sắc không nhất quán
• Font chữ khó đọc
• Layout không cân đối

Hướng dẫn tối ưu visual

• Chọn bảng màu phù hợp
• Sử dụng phông chữ chuẩn
• Tối ưu khoảng trắng

• Hướng dẫn phong cách đồng nhất
• Thiết kế tương thích trên mọi thiết bị
• Tối ưu cho xem trên di động

Các Kỹ Năng Cần Thiết Cho Data Analyst

Technical Skills

• SQL nâng cao
• Python/R cho phân tích
• Data Visualization (Tableau, Power BI)
• Statistical Analysis
• Business Skills
• Problem-solving
• Communication
• Project Management
• Domain Knowledge

Tips Xin Việc Data Analyst Hiệu Quả

• Chuẩn Bị CV
• Làm nổi bật dự án liên quan
• Đo lường các thành tựu
• Tùy chỉnh theo mô tả công việc

Phỏng Vấn

• Chuẩn bị ví dụ STAR
• Luyện các câu hỏi kỹ thuật
• Nghiên cứu kỹ về công ty

Kết Luận

Để làm data analyst chuyên nghiệp, việc xây dựng một portfolio ấn tượng là yếu tố then chốt trong hành trình xin việc của bạn. Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng phân tích và tạo portfolio nổi bật, khóa học Business Intelligence của MDA sẽ giúp bạn. Khám phá ngay khóa học Business Intelligence của MDA tại đây hoặc liên hệ Zalo 0961 48 66 48 để được tư vấn chi tiết bạn nhé!