Tìm địa chỉ học phân tích dữ liệu (Data analysis) (1 người xem)

[bomberman211]

Chào cả nhà. Em đang tìm một nơi để bắt đầu học phân tích dữ liệu (Data analysis), tìm trên mạng thì em thấy có rất nhiều nơi nhận đào tạo mảng này nhưng em không biết nên học ở đâu thì hiệu quả và phù hợp với bản thân, nên nhờ các anh chị có biết hoặc đã từng học qua tư vấn cho em với ạ.
Bản thân em thì đang làm kế toán, khả năng làm việc với excel khá tốt, thường vẫn hay nhận thiết kế file và viết code VBA thuê cho người quen. Sau một thời gian tìm hiểu và nhận được nhiều lời khuyên thì em quyết định học về phân tích dữ liệu. Hiện em đang ở Tp.HCM, em có thể học online hoặc học trực tiếp ngoài giờ hành chính, nhờ mọi người tư vấn cho em với ạ.

 

[vanaccex]

Chào cả nhà. Em đang tìm một nơi để bắt đầu học phân tích dữ liệu (Data analysis), tìm trên mạng thì em thấy có rất nhiều nơi nhận đào tạo mảng này nhưng em không biết nên học ở đâu thì hiệu quả và phù hợp với bản thân, nên nhờ các anh chị có biết hoặc đã từng học qua tư vấn cho em với ạ.
Bản thân em thì đang làm kế toán, khả năng làm việc với excel khá tốt, thường vẫn hay nhận thiết kế file và viết code VBA thuê cho người quen. Sau một thời gian tìm hiểu và nhận được nhiều lời khuyên thì em quyết định học về phân tích dữ liệu. Hiện em đang ở Tp.HCM, em có thể học online hoặc học trực tiếp ngoài giờ hành chính, nhờ mọi người tư vấn cho em với ạ.

Bạn thử tham khảo khóa học bên này xem : https://www.bacs.vn/

 

[bomberman211]

Bạn thử tham khảo khóa học bên này xem : https://www.bacs.vn/

Cảm ơn bạn nhiều nhé, mình sẽ tham khảo.

 

[VetMini]

Bạn lên mạng tìm tất cả những trung tâm dạy cái này.
Lập một bảng thống kê:
- Những môn mà trường dạy
- Mức độ thành công mỗi trường.
- Giá cả
Nếu bạn làm được bảng thống kê (nhiều bảng cũng được) này thì trình độ bạn giỏi lắm rồi, không cần học. Lúc xin việc chỉ cần đưa cái này ra chứng minh.
Nếu bạn làm được cỡ phân nửa thì trình độ bạn tương đối, chỉ cần học nâng cao, hoặc học thêm lúc làm việc. Lúc xin việc chỉ cần đưa cái này ra chứng minh.
Nếu bạn không biết chỗ bắt đầu, không làm được gì cả thì nên học từ khoá căn bản nhất.
Nếu bạn không hiểu tôi nói gì thì nên quên con đường tiến thân này đi. Bạn không có năng khiếu.

Chú thích:
Đừng nghĩ đến chuyện "tự động" cào (web scraping) dữ liệu mạng, tự động lọc, và tự động tính sắp xếp bảng.
Công việc của Data Analyst không có "tự động" nhiều dữ vậy.

 

[ongke0711]

Sau một thời gian tìm hiểu và nhận được nhiều lời khuyên thì em quyết định học về phân tích dữ liệu.

Bạn tham khảo thêm các ý kiến của bạn trong link Youtube dưới đây để có thêm cái nhìn tổng quan về các công cụ dùng trong nghề làm Data Analyst.

 

[tranhungdao12a3]

Tôi nghĩ bạn cần học vài thứ trong các công cụ hỗ trợ công việc Data Analyst:
Rất nhiều người tôi biết đều đánh giá SQL là thứ cốt lõi khi bắt đầu với DA(gọi tắt của Data Analyst)
Tiếp theo nếu chuyên sâu bạn có thể học thêm ngôn ngữ R cái này sẽ bổ trợ cho bạn khoản thống kê
Bạn cần phải trực quan hóa những phân tích của bạn thì bạn sử dụng Power Bi hoặc Tableau, Tableau được đánh giá mạnh hơn, nó xử lý được các tình huống mà Power Bi không làm được. Tuy nhiên tôi khuyên bạn nên học Power Bi trước, lý do là nó thuộc hệ sinh thái Microsoft(dễ học hơn).
Có thể hiểu Power Bi=Power Query(Giúp bạn xử lý dữ liệu hỗn loạn về dữ liệu chuẩn)+ Power Pivot(Sử dụng Dax để phân tích cho ra kết quả mình mong muốn) + Power view(Giúp bạn trực quan hóa những phân tích đó)
Ngoài ra bạn có thể học thêm Python(cái này có rất nhiều thư viên miễn phí, nó sẽ giúp cho bạn xử lý được nhiều tình huống thực tế theo yêu cầu của bạn).
SQL thì tôi cũng không rõ địa chỉ hay ai chỉ hay về cái này
Riêng Power BI thì các khóa học phần lớn chỉ hướng dẫn cho bạn ăn xổi( tức là chỉ cho bạn vẽ được mấy cái biểu đồ trực quan, màu mè để lòe, cái này thì lại không quan trọng lắm). Bạn có thể vô diễn đàn Power Bi Việt Nam học của một bạn tên là Đào Văn Luân(bạn này chỉ dạy 3 người 1 lớp online) bạn ấy sẽ dạy cho bạn căn bản về Dax khoảng 10 buổi(200k/buổi) tôi đã học mấy năm trước. Còn tài liệu dạy cốt lõi thì bạn lên Youtube tìm kiếm người tên là Vũ Hữu Thanh Hoặc Vũ Hữu Thành- Một tiến sĩ của Đại học mở TPHCM thì phải, ông ấy có video dạy chi tiết bắt đầu từ đầu luôn
-Level 1(Beginner) bao gồm: Getting started, Power query, Data model(L1), Dax(l1), Visualization(L1) + bổ trợ kiến thức Structured Data
-Level 2(Intermediate) bao gồm: Dax lineage, Context, Filtering, data model(L2), Dax(l2), Visualization(L2) + bổ trợ kiến thức Measurement theory,statistic, publishing
-Level 3(Advanced) bao gồm: Descriptive Analytics, Diagnostics Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics + bổ trợ kiến thức Knowledge Domain, Data Literacy, Data Storytelling.
Vài điều chia sẻ với bạn.

 

[ptm0412]

Tôi nghĩ bạn cần học vài thứ trong các công cụ hỗ trợ công việc Data Analyst:

Vấn đề của người mới học không phải là dùng công cụ nào, mà là muốn gì: muốn từ 1 đống dữ liệu chuẩn hoặc hỗn loạn lấy ra được cái gì, cụ thể là phải biết "phân tích dữ liệu" là gì.
Còn công cụ hỗ trợ chỉ là để đạt cái muốn đó mà thôi.
Thí dụ:
Tôi có bảng thông kê doanh số hàng ngày của từng mặt hàng trong 3 năm, gồm các cột mã, tên, đv tính, ngày, số lượng, đơn giá, thành tiền, tên cửa hàng, vùng miền. Vậy từ bảng này có thể rút ra được gì cho quá khứ, hiện tại, và tương lai?

 

[tranhungdao12a3]

Vấn đề của người mới học không phải là dùng công cụ nào, mà là muốn gì: muốn từ 1 đống dữ liệu chuẩn hoặc hỗn loạn lấy ra được cái gì, cụ thể là phải biết "phân tích dữ liệu" là gì.
Còn công cụ hỗ trợ chỉ là để đạt cái muốn đó mà thôi.
Thí dụ:
Tôi có bảng thông kê doanh số hàng ngày của từng mặt hàng trong 3 năm, gồm các cột mã, tên, đv tính, ngày, số lượng, đơn giá, thành tiền, tên cửa hàng, vùng miền. Vậy từ bảng này có thể rút ra được gì cho quá khứ, hiện tại, và tương lai?

Em nghĩ cái này là tư duy logic và kinh nghiệm thực tế công việc rồi anh. Mỗi người trong lĩnh vực công việc của mình họ sẽ phải tự học hỏi và đúc kết qua thực tế trải nghiệm, thực hành.
Kỹ năng đặt câu hỏi phân tích và kiến thức về quy trình là thứ mà không ai dạy tổng quát được. Đa phần người ta chỉ dạy công cụ để hỗ trợ giải quyết cho những câu hỏi đó thôi.
Yêu cầu cho một người mới phải nắm rõ kiến thức tổng quát thì khó hơn nhiều so với học công cụ cụ thể. Có thể em không biết, chứ em chưa từng thấy chỗ nào mà vừa dạy quy trình + vừa dạy công cụ cả, cùng lắm thì khi dạy công cụ sẽ kèm giải quyết một vấn đề một câu hỏi cụ thể nào đó thôi.

 

[ongke0711]

Vấn đề của người mới học không phải là dùng công cụ nào, mà là muốn gì: muốn từ 1 đống dữ liệu chuẩn hoặc hỗn loạn lấy ra được cái gì, cụ thể là phải biết "phân tích dữ liệu" là gì.
Còn công cụ hỗ trợ chỉ là để đạt cái muốn đó mà thôi.
Thí dụ:
Tôi có bảng thông kê doanh số hàng ngày của từng mặt hàng trong 3 năm, gồm các cột mã, tên, đv tính, ngày, số lượng, đơn giá, thành tiền, tên cửa hàng, vùng miền. Vậy từ bảng này có thể rút ra được gì cho quá khứ, hiện tại, và tương lai?

Vấn đề phân tích dữ liệu anh ví dụ ở trên nó thuộc về cách đặt vấn đề cần phân tích. Nó thiên biến vạn hóa tùy từng ngành hàng, tùy từng công ty, lĩnh vực hoạt động mà có những để bài yêu cầu phân tích khác nhau, không ai dạy cả. Các lãnh đạo Cty, tổ chức đưa ra yêu cầu tổng hợp dữ liệu để phân tích hoặc bản thân mình khi ở các vị trí cần đưa ra kế hoạch thì sẽ phải động não cần phân tích những gì để có kế hoạch thuyết phục, biến các con số bình thường thành con số biết nói... Một khi đã có đề bài, vấn đề cần giải quyết thì dùng công cụ gì cho nhanh, gọn, trực quan để biễu diễn số liệu cho mọi người có thể dễ đánh giá khi nhìn nó. Khi học các công cụ dùng cho phân tích dữ liệu thì tất nhiên là phải có rất nhiều đề bài yêu cầu xử lý thì khi đó cũng là đã học qua các cách đặt vấn đề phân tích rồi.
Một ví dụ cách đặt vấn đề phân tích, nó tùy biến như thế nào: Dựa trên bảng điểm thi tốt nghiệp THPT 2021 ở Tp. HCM vừa rồi, anh chị thống kê (tỷ lệ từ trên xuống) xem 5 cái tên gia đình thường dùng để đặt tên cho con gái, con trai (Nó chỉ có giá trị tham khảo).

 

[VetMini]

Tôi nghĩ bạn cần học vài thứ trong các công cụ hỗ trợ công việc Data Analyst:
Rất nhiều người tôi biết đều đánh giá SQL là thứ cốt lõi khi bắt đầu với DA(gọi tắt của Data Analyst)
Tiếp theo nếu chuyên sâu bạn có thể học thêm ngôn ngữ R cái này sẽ bổ trợ cho bạn khoản thống kê
Bạn cần phải trực quan hóa những phân tích của bạn thì bạn sử dụng Power Bi hoặc Tableau, Tableau được đánh giá mạnh hơn, nó xử lý được các tình huống mà Power Bi không làm được. Tuy nhiên tôi khuyên bạn nên học Power Bi trước, lý do là nó thuộc hệ sinh thái Microsoft(dễ học hơn).
Có thể hiểu Power Bi=Power Query(Giúp bạn xử lý dữ liệu hỗn loạn về dữ liệu chuẩn)+ Power Pivot(Sử dụng Dax để phân tích cho ra kết quả mình mong muốn) + Power view(Giúp bạn trực quan hóa những phân tích đó)
Ngoài ra bạn có thể học thêm Python(cái này có rất nhiều thư viên miễn phí, nó sẽ giúp cho bạn xử lý được nhiều tình huống thực tế theo yêu cầu của bạn).
SQL thì tôi cũng không rõ địa chỉ hay ai chỉ hay về cái này
Riêng Power BI thì các khóa học phần lớn chỉ hướng dẫn cho bạn ăn xổi( tức là chỉ cho bạn vẽ được mấy cái biểu đồ trực quan, màu mè để lòe, cái này thì lại không quan trọng lắm). Bạn có thể vô diễn đàn Power Bi Việt Nam học của một bạn tên là Đào Văn Luân(bạn này chỉ dạy 3 người 1 lớp online) bạn ấy sẽ dạy cho bạn căn bản về Dax khoảng 10 buổi(200k/buổi) tôi đã học mấy năm trước. Còn tài liệu dạy cốt lõi thì bạn lên Youtube tìm kiếm người tên là Vũ Hữu Thanh Hoặc Vũ Hữu Thành- Một tiến sĩ của Đại học mở TPHCM thì phải, ông ấy có video dạy chi tiết bắt đầu từ đầu luôn
-Level 1(Beginner) bao gồm: Getting started, Power query, Data model(L1), Dax(l1), Visualization(L1) + bổ trợ kiến thức Structured Data
-Level 2(Intermediate) bao gồm: Dax lineage, Context, Filtering, data model(L2), Dax(l2), Visualization(L2) + bổ trợ kiến thức Measurement theory,statistic, publishing
-Level 3(Advanced) bao gồm: Descriptive Analytics, Diagnostics Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics + bổ trợ kiến thức Knowledge Domain, Data Literacy, Data Storytelling.
Vài điều chia sẻ với bạn.

Tôi làm nghề này nhiều năm. Tôi chỉ biết khoảng 14/- 1/3 cái chỗ bạn nêu ra.

 

[HieuCD]

Em nghĩ cái này là tư duy logic và kinh nghiệm thực tế công việc rồi anh. Mỗi người trong lĩnh vực công việc của mình họ sẽ phải tự học hỏi và đúc kết qua thực tế trải nghiệm, thực hành.
Kỹ năng đặt câu hỏi phân tích và kiến thức về quy trình là thứ mà không ai dạy tổng quát được. Đa phần người ta chỉ dạy công cụ để hỗ trợ giải quyết cho những câu hỏi đó thôi.
Yêu cầu cho một người mới phải nắm rõ kiến thức tổng quát thì khó hơn nhiều so với học công cụ cụ thể. Có thể em không biết, chứ em chưa từng thấy chỗ nào mà vừa dạy quy trình + vừa dạy công cụ cả, cùng lắm thì khi dạy công cụ sẽ kèm giải quyết một vấn đề một câu hỏi cụ thể nào đó thôi.

Vấn đề phân tích dữ liệu anh ví dụ ở trên nó thuộc về cách đặt vấn đề cần phân tích. Nó thiên biến vạn hóa tùy từng ngành hàng, tùy từng công ty, lĩnh vực hoạt động mà có những để bài yêu cầu phân tích khác nhau, không ai dạy cả. Các lãnh đạo Cty, tổ chức đưa ra yêu cầu tổng hợp dữ liệu để phân tích hoặc bản thân mình khi ở các vị trí cần đưa ra kế hoạch thì sẽ phải động não cần phân tích những gì để có kế hoạch thuyết phục, biến các con số bình thường thành con số biết nói... Một khi đã có đề bài, vấn đề cần giải quyết thì dùng công cụ gì cho nhanh, gọn, trực quan để biễu diễn số liệu cho mọi người có thể dễ đánh giá khi nhìn nó. Khi học các công cụ dùng cho phân tích dữ liệu thì tất nhiên là phải có rất nhiều đề bài yêu cầu xử lý thì khi đó cũng là đã học qua các cách đặt vấn đề phân tích rồi.
Một ví dụ cách đặt vấn đề phân tích, nó tùy biến như thế nào: Dựa trên bảng điểm thi tốt nghiệp THPT 2021 ở Tp. HCM vừa rồi, anh chị thống kê (tỷ lệ từ trên xuống) xem 5 cái tên gia đình thường dùng để đặt tên cho con gái, con trai (Nó chỉ có giá trị tham khảo).

Có thể mình lạc hậu mất rồi, trước đây muốn phân tích dữ liệu cần phải xác định mục tiêu, phạm vi và dữ liệu hiện có, phân tích mối liên hệ giữa biến dữ liệu và biến kết quả, xem thang đo dữ liệu dạng gì từ đó mới chọn phương pháp phân tích thích hợp . . . Các công cụ chỉ hổ trợ việc tính toán, nhiều trường dạy phương pháp phân tích còn công cụ phần mềm chỉ giới thiệu sơ qua và sinh viên tự tìm hiểu

 

[ongke0711]

Có thể mình lạc hậu mất rồi, trước đây muốn phân tích dữ liệu cần phải xác định mục tiêu, phạm vi và dữ liệu hiện có, phân tích mối liên hệ giữa biến dữ liệu và biến kết quả, xem thang đo dữ liệu dạng gì từ đó mới chọn phương pháp phân tích thích hợp . . . Các công cụ chỉ hổ trợ việc tính toán, nhiều trường dạy phương pháp phân tích còn công cụ phần mềm chỉ giới thiệu sơ qua và sinh viên tự tìm hiểu

Nói chung là muốn học phân tích dữ liệu gồm nhiều thứ để học: toán học thống kê, khoa học dữ liệu, cơ sở dữ liệu, lập trình. Ngành khoa học dữ liệu là cũng mất mấy năm đại học rồi.

 

[VetMini]

Có thể mình lạc hậu mất rồi, trước đây muốn phân tích dữ liệu cần phải xác định mục tiêu, phạm vi và dữ liệu hiện có, phân tích mối liên hệ giữa biến dữ liệu và biến kết quả, xem thang đo dữ liệu dạng gì từ đó mới chọn phương pháp phân tích thích hợp ...

Theo tôii thì cái ông tiến sĩ nào đó chỉ nêu ra một mớ từ ngữ cho thật rền tai thôi.
Tiếng dân Mỹ tho tôi gọi là kho đạn Đồng Tâm.
Cỡ ông ấy không đi Si-li-côn Va-li làm việc cho Gú-gô thật là uổng phí nhân tài.

Nói chung là muốn học phân tích dữ liệu gồm nhiều thứ để học: toán học thống kê, khoa học dữ liệu, cơ sở dữ liệu, lập trình. Ngành khoa học dữ liệu là cũng mất mấy năm đại học rồi.

Cũng không cần hải học đến vậy đâu. Làm việc này cũng như lái xe, cứ có cái bằng lái căn bản rồi tải, xe nâng, chúng sẽ đến sau. Không chừng có cơ hội lái luôn trực thăng.

 

[ptm0412]

Em nghĩ cái này là tư duy logic và kinh nghiệm thực tế công việc rồi anh. Mỗi người trong lĩnh vực công việc của mình họ sẽ phải tự học hỏi và đúc kết qua thực tế trải nghiệm, thực hành.
Kỹ năng đặt câu hỏi phân tích và kiến thức về quy trình là thứ mà không ai dạy tổng quát được. Đa phần người ta chỉ dạy công cụ để hỗ trợ giải quyết cho những câu hỏi đó thôi.

Không chỉ như vậy. Phân tích dữ liệu còn có việc phân tích sự đúng sai của dữ liệu nữa. Và việc này cũng đi trước việc thực hiện "cái muốn".
Thí dụ có 5 file excel, hoặc 5 sheet excel, hoặc có 5 file csv cần tổng hợp (chưa cần biết tổng hợp cái gì và bằng cách nào). Phải phân tích lại:
- Cấu trúc đồng nhất: Tên cột đồng nhất, thứ tự cột đồng nhất
- Kiểu dữ liệu đồng nhất cho cùng cột ở các file con
- Kiểu dữ liệu đồng nhất trong cùng 1 cột
- Tính chất bắt buộc nhập của 1 số cột
- Tính chất duy nhất của các mã

Tìm ra các sai biệt cấu trúc, sai sót về kiểu dữ liệu, sai sót về tính chất, đó cũng là 1 phần của phân tích dữ liệu.

Có thể em không biết, chứ em chưa từng thấy chỗ nào mà vừa dạy quy trình + vừa dạy công cụ cả, cùng lắm thì khi dạy công cụ sẽ kèm giải quyết một vấn đề một câu hỏi cụ thể nào đó thôi.

Dạy kiểu đó là kiểu dạy đối phó với câu hỏi cụ thể. Có thể dạy kỹ thì đối phó cho 100 câu hỏi cụ thể, gặp câu hỏi 101 thì bó tay.

 

[HieuCD]

Nói chung là muốn học phân tích dữ liệu gồm nhiều thứ để học: toán học thống kê, khoa học dữ liệu, cơ sở dữ liệu, lập trình. Ngành khoa học dữ liệu là cũng mất mấy năm đại học rồi.

Muốn phân tích dữ liệu cần hiểu khá rỏ những quy luật của dữ liệu nên còn cần nhiều môn chuyên ngành kinh tế như kinh tế học . . . , thực tế rất nhiều cử nhân đại học Tự nhiên và kỹ sư Bách khoa lấy bằng 2 khối Kinh tế để hiểu và xử lý dữ liệu kinh tế

 

[VetMini]

...
Kỹ năng đặt câu hỏi phân tích và kiến thức về quy trình là thứ mà không ai dạy tổng quát được. Đa phần người ta chỉ dạy công cụ để hỗ trợ giải quyết cho những câu hỏi đó thôi....

Có. Chương trình dạy các chứng chỉ bổ túc của nhiều Đại Học Mẽo có dạy cái này.
Tuy nhiên, các chứng chỉ này là trình độ cao. Không những cần kinh nghiệm mà chính bản thân người học cũng cần phải tốt nghiệp Đại học hạng khá.
Các khoá học trực tuyến của họ thường có cả đống videos. Lúc học, tôi download về xem đi xem lại nhiều lần. Cho VLC cast lên TV ngồi học như trên giảng đường

... Có thể em không biết, chứ em chưa từng thấy chỗ nào mà vừa dạy quy trình + vừa dạy công cụ cả, cùng lắm thì khi dạy công cụ sẽ kèm giải quyết một vấn đề một câu hỏi cụ thể nào đó thôi.

Thử đi học một phần mềm thứ dữ như SAS xem. Không có kinh nghiệm về quy trình thì tha hồ bơi.

...Phải phân tích lại:
- Cấu trúc đồng nhất: Tên cột đồng nhất, thứ tự cột đồng nhất
- Kiểu dữ liệu đồng nhất cho cùng cột ở các file con
- Kiểu dữ liệu đồng nhất trong cùng 1 cột
- Tính chất bắt buộc nhập của 1 số cột
- Tính chất duy nhất của các mã

Tìm ra các sai biệt cấu trúc, sai sót về kiểu dữ liệu, sai sót về tính chất, đó cũng là 1 phần của phân tích dữ liệu.
...

Giai đoạn này là giai đoạn "data cleaning", và "normalisation". Nếu nói cho thật chuẩn thì chưa đến giai đoạn phân tích.

 

[ptm0412]

Vấn đề phân tích dữ liệu anh ví dụ ở trên nó thuộc về cách đặt vấn đề cần phân tích. Nó thiên biến vạn hóa tùy từng ngành hàng, tùy từng công ty,

Cái thí dụ của tôi là minh họa cho việc cần có kỹ năng phân tích. Bất kỳ ngành nghề gì, khi cho 1 bảng dữ liệu là có thể phân tích sự biến động dữ liệu theo thời gian (hoặc theo tiêu chí khác), phân tích sự tác động của các yếu tố khác nhau lên con số, so sánh các mục, tiểu mục của dữ liệu. Hoặc như thí dụ của bạn, lấy ra top 5, bottom 5 của 1 tiêu chí bất kỳ nếu cần.
Trong kỹ thuật thì phân tích sự ảnh hưởng của các thông số kỹ thuật lên kết quả, trong nấu ăn thì phân tích thành phần món ăn, ...
Tất nhiên kỹ năng thì làm việc càng lâu thì kỹ năng càng ngày càng giỏi, nhưng không phải tự nhiên mà có, phải có người dạy hoặc tự học cái lý thuyết cơ bản ban đầu.

 

[tranhungdao12a3]

Có thể mình lạc hậu mất rồi, trước đây muốn phân tích dữ liệu cần phải xác định mục tiêu, phạm vi và dữ liệu hiện có, phân tích mối liên hệ giữa biến dữ liệu và biến kết quả, xem thang đo dữ liệu dạng gì từ đó mới chọn phương pháp phân tích thích hợp . . . Các công cụ chỉ hổ trợ việc tính toán, nhiều trường dạy phương pháp phân tích còn công cụ phần mềm chỉ giới thiệu sơ qua và sinh viên tự tìm hiểu

Không phải đâu anh, về nguyên tắc thì đúng là phải học quy trình chứ. Vấn đề là nếu một người dạy Data analyst(DA) mà dạy quy trình thì họ phải dạy sao một cách thực sự tổng quát, để người làm DA trong lĩnh vực bán lẻ, bảo hiểm, tài chính, ... Hay bất kỳ lĩnh vực nào có dùng DA họ cũng áp dụng được. Việc này không hề đơn giản. Cho nên đa phần đều dạy công cụ hết. Quy trình nó phải áp dụng thực tế, mà thực tế thì thiên biến vạn hoá, ví dụ công ty em thay đổi yêu cầu mỗi tháng, nếu mà thực hiện nó khác kế hoạch thì điều chỉnh hàng tuần luôn, có thời điểm đặc biệt còn điều chỉnh sản xuất 3 ngày/ lần luôn. Cho nên quy trình nên là thứ làm đâu va đấy, còn học công cụ dễ hơn.

 

[HieuCD]

Không phải đâu anh, về nguyên tắc thì đúng là phải học quy trình chứ. Vấn đề là nếu một người dạy Data analyst(DA) mà dạy quy trình thì họ phải dạy sao một cách thực sự tổng quát, để người làm DA trong lĩnh vực bán lẻ, bảo hiểm, tài chính, ... Hay bất kỳ lĩnh vực nào có dùng DA họ cũng áp dụng được. Việc này không hề đơn giản. Cho nên đa phần đều dạy công cụ hết. Quy trình nó phải áp dụng thực tế, mà thực tế thì thiên biến vạn hoá, ví dụ công ty em thay đổi yêu cầu mỗi tháng, nếu mà thực hiện nó khác kế hoạch thì điều chỉnh hàng tuần luôn, có thời điểm đặc biệt còn điều chỉnh sản xuất 3 ngày/ lần luôn. Cho nên quy trình nên là thứ làm đâu va đấy, còn học công cụ dễ hơn.

Quy trình phân tích dữ liệu cũng là công cụ giống như phần mềm, các bước của quy trình cụ thể và rỏ ràng nên truyền đạt ngắn gọn là xong. Các quy trình quản lý khác tùy theo quy mô, đặc thù và yêu cầu kiểm soát nội bộ của doanh nghiệp sẽ xây dựng khác nhau khá nhiều. Cùng 1 doanh nghiệp 2 người khác nhau thiết lập quy trình không giống nhau, nhưng quy trình phân tích dữ liệu gần như giống nhau

 

[VetMini]

Trích dẫn từ DATA ANALYSIS with EXCEL - Tutorialspoint - 2016

Từ trang 10:




DA là công việc quan sát, gạn sạch, biến đổi và lập mô hình dữ liệu với mục đích khám phá những thông tin hữu ích, đề xướng ra những kết luận và trợ giúp việc lập quyết định.

Có nhiều kiểu DA bao gồm nhiều lĩnh vực như Kinh doanh, Khoa học, Khoa học nhân văn, vv... với nhiều tên gọi khác nhau. Các đường lối chính của DA gồm:
Cái list trên hơi khó dịch. Chỉ cần chú ý là Statistical Analysis (Phân tích thống kê) gồm 2 phần: Descriptive Statistics (căn bản các bài toán thống kê) và Inferential Statistics (suy ). Phần sau này cần cứng tay kinh nghiệm.
Predictive Analytics hơi phức tạp. Vì cái này là công cụ của quản lý bậc cao cho nên người DA chủ yếu chỉ trợ lý thôi.

Từ trang 13:



Quy trình DA gồm những bước sau, (những bước này căn bản diễn tiến theo trình tự lặp đi lặp lại - quý vị nào quen xem sơ đồ thì hiểu rõ ý nghĩa của mũi tên 2 chiều)
- xác định điều kiện dữ liệu
- góp nhặt, tom góm dữ liệu
- sắp xếp dữ liệu
- gạn lọc và chuẩn hóa
- phân tích
- trình bày và truyền đạt kết quả
.