Business Analytics Hands-on Training
Build your analytical thinking in data to make business actionable recommendations
Build your analytical thinking in data to make business actionable recommendations
Business Analytics
KHOÁ HỌC
DÀNH CHO AI?
NHỮNG EXECUTIVE 2-3 NĂM KINH NGHIỆM
- Chưa chia nhỏ vấn đề để tìm hướng giải dẫn đến chưa tìm ra nguyên nhân hoặc câu trả lời cho câu hỏi lớn của một vấn đề kinh doanh.
- Thực hiện các task về data dựa trên kinh nghiệm hoặc chỉ dẫn từ cấp trên nên chưa hình thành được khả năng tư duy, phân tích dữ liệu độc lập.
- Còn thắc mắc liệu mình đã phân tích data đủ sâu hay chưa, không chắc chắn về việc phân tích như thế nào là đủ.
- Đã tham gia vào các khóa học dạy “technical tools” như Excel, SQL, Python nhưng chưa biết ứng dụng vào quá trình phân tích một cách logic, khoa học để giải quyết vấn đề kinh doanh.
NHỮNG BẠN ĐANG THEO ĐUỔI NGÀNH
BUSINESS INTELLIGENCE/BUSINESS ANALYTICS/DATA ANALYTIC
- Nắm vững kỹ năng dùng tools nhưng thiếu “business sense” cho chọn lọc, phân tích data để đưa ra những thông tin, báo cáo hữu ích, và đưa ra các quyết định dựa trên data.
- Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu (data visualization), kể chuyện qua dữ liệu (data storytelling) còn hạn chế nên gặp khó khăn trong việc giao tiếp và truyền tải giá trị hay insight phân tích từ data tới các phòng ban liên quan.
- Không đưa ra được những “business actionable recommendations, solutions” nên chưa nâng cao được năng lực bản thân, dậm chân tại chỗ trong sự nghiệp.
Nhận được gì
từ khóa học
Tư duy
dữ liệu
Hình thành quá trình tư duy dữ liệu theo hệ thống, từ đó xây dựng định hướng phân tích phù hợp để đảm bảo kết quả phân tích đúng yêu cầu
Xóa tan
nỗi sợ
Được dấn thân vào thế giới dữ liệu từ đó thấu hiểu toàn cảnh về ngành và xóa tan nỗi sợ dữ liệu
Góc nhìn
đa chiều
Bổ sung domain knowledge về nhiều lĩnh vực (Retail, FMCG, Fintech,…) qua những Business case thực tế, giúp thêm góc nhìn đa chiều từ data nhiều ngành hàng khác nhau.
Thực hành
CAPSTONE
Thực hành capstone project gần gũi với công việc thực tế từ đó nắm bắt và hiểu được những giải pháp tiếp cận dữ liệu khác nhau với những vấn đề của doanh nghiệp.
DATA
VISUALIZATION
& STORYTELLING
Nâng cao kỹ năng data visualization (trực quan hóa dữ liệu) và storytelling (kể chuyện qua dữ liệu) giúp truyền tải đúng những giá trị hay insight phân tích từ data đến các các phòng ban liên quan.
CẤU TRÚC KHOÁ HỌC
• 10 buổi học
(7 buổi lý thuyết, 2 buổi thực hành
và 1 buổi presentation)
• 2 buổi / tuần
• 120 phút / buổi
NỘI DUNG KHOÁ HỌC
1. Giải thích các thuật ngữ phổ biến hiện nay trong lĩnh vực data: Business/ Data analytics, Big data, Data science, Data mining…
2. Phân biệt các vị trí làm về dữ liệu trong công ty: Data Analysis, Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist, Data Engineer…:
3. Thực trạng các doanh nghiệp VN hiện nay
– Doanh nghiệp đang áp dụng Data analysis/Data analytics như thế nào?
– Nhu cầu tuyển dụng?
4. Giới thiệu tổng quan về các kĩ thuật phân tích
– Descriptive analytics
– Diagnostic Analytics
– Predictive Analytics
– Prepscriptives Analytics
Bước 2. Data collection
– Các loại dữ liệu
– Phương pháp thu thập dữ liệu
Bước 3-1. Data cleaning
– Quy chuẩn của một bộ dữ liệu sạch
– Các bước cần làm để có bộ dữ liệu sạch
Bước 3-2. Data modeling
– Chuẩn hóa dữ liệu
– Cấu trúc dữ liệu theo Fact & Dimension
– Data relationship
Bước 4.1. Rèn luyện tư duy phân tích:
– Problem solving skill
– Phương pháp tư duy khi phân tích data
– Các sai lầm thường mắc phải khi làm & đọc data
Bước 5 – Implementation
1. Story telling with data: Làm sao để trình bày insight?
2. Implementation management
– Các bước để áp dụng finding từ dữ liệu vào thực tế
– Theo dõi & đánh giá sau triển khai
Q&A, Coaching
1. Analytics project process: Quy trình triển khai dự án Analytics từ A – Z
(B1) Xác định câu hỏi kinh doanh & phát triển giả thuyết
(B2) Thu thập dữ liệu
(B3) Làm sạch & Chuẩn hóa dữ liệu
(B4) Phân tích
(B5) Triển khai
2. Tìm hiểu chi tiết về từng bước trong 1 project BA
Bước 1. Xác định câu hỏi kinh doanh & phát triển giả thuyết
– Phân tích vấn đề kinh doanh hiện tại
– Phát triển giả thuyết
– Xác định định hướng phân tích
Học viên chọn vấn đề trong công việc thực tế của các bạn:
1. Xác định vấn đề/ câu hỏi kinh doanh,
2. Phát triển giả thuyết
3. Xác định data cần có, phương pháp để thu thập data này
4. Thực hành xây dựng data modeling
Bước 4: Visualization
- Các dạng chart thường được sử dụng và những ứng dụng
- Các nguyên tắc trong visualization
- Power BI introduction
Analytics model: Các model thường áp dụng để phân tích trong kinh doanh
1. Business performance Indicator
2. Consumer Understanding
3. Marketing effectiveness
Final presentation
1. Giải thích các thuật ngữ phổ biến hiện nay trong lĩnh vực data: Business/ Data analytics, Big data, Data science, Data mining…
2. Phân biệt các vị trí làm về dữ liệu trong công ty: Data Analysis, Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist, Data Engineer…:
3. Thực trạng các doanh nghiệp VN hiện nay
– Doanh nghiệp đang áp dụng Data analysis/Data analytics như thế nào?
– Nhu cầu tuyển dụng?
4. Giới thiệu tổng quan về các kĩ thuật phân tích
– Descriptive analytics
– Diagnostic Analytics
– Predictive Analytics
– Prepscriptives Analytics
1. Analytics project process: Quy trình triển khai dự án Analytics từ A – Z
(B1) Xác định câu hỏi kinh doanh & phát triển giả thuyết
(B2) Thu thập dữ liệu
(B3) Làm sạch & Chuẩn hóa dữ liệu
(B4) Phân tích
(B5) Triển khai
2. Tìm hiểu chi tiết về từng bước trong 1 project BA
Bước 1. Xác định câu hỏi kinh doanh & phát triển giả thuyết
– Phân tích vấn đề kinh doanh hiện tại
– Phát triển giả thuyết
– Xác định định hướng phân tích
Bước 2. Data collection
– Các loại dữ liệu
– Phương pháp thu thập dữ liệu
Bước 3.1. Data cleaning
– Quy chuẩn của một bộ dữ liệu sạch
– Các bước cần làm để có bộ dữ liệu sạch
Bước 3.2. Data modeling
– Chuẩn hóa dữ liệu
– Cấu trúc dữ liệu theo Fact & Dimension
– Data relationship
Học viên chọn vấn đề trong công việc thực tế của các bạn:
– Xác định vấn đề/ câu hỏi kinh doanh,
– Phát triển giả thuyết
– Xác định data cần có, phương pháp để thu thập data này
– Thực hành xây dựng data modeling
Bước 4.1. Rèn luyện tư duy phân tích
– Problem solving skill
– Phương pháp tư duy khi phân tích data
– Các sai lầm thường mắc phải khi làm & đọc data
Bước 4.2: Visualization
1. Các dạng chart thường được sử dụng & ứng dụng
2. Các nguyên tắc trong visualization
3. Power BI introduction
Bước 5: Implementation
1. Story telling with data: Làm sao để trình bày insight?
2. Implementation management
– Các bước để áp dụng finding từ dữ liệu vào thực tế
– Theo dõi & đánh giá sau triển khai
Analytics model: Các model thường áp dụng để phân tích trong kinh doanh
1. Business performance Indicator
2. Consumer Understanding
3. Marketing effectiveness
Q&A, Coaching
Final presentation
Giảng viên
TRẦN HÙNG THIỆN
Kinh nghiệm
• General Manager tại GCOMM Vietnam – một trong những local research agency hàng đầu tại Việt Nam.
• Former Associate Director – Nielsen Việt Nam.
DỰ ÁN TỪNG THỰC HIỆN
• Là diễn giả tại nhiều sự kiện, các buổi training tại các doanh nghiệp lớn và là giảng viên tại trường đại học VNUK.
NGA TĂNG
Kinh nghiệm
• Business Intelligence Manager tại Greenfeed Group
• Business Intelligence Consultant – Freelancer
• Former Head of Data Analytics tại GCOMM Vietnam
DỰ ÁN TỪNG THỰC HIỆN
học phí
học phí
• Standard: 7.000.000 VNĐ
• Early bird: 6.750.000 VNĐ nếu đăng ký trước (30/04/2022)
• Đặc biệt: Giảm thêm 5% nếu share post này ở chế độ công khai hoặc đăng ký theo nhóm.
• Standard: 7.000.000 VNĐ
• Early bird: 6.500.000 VNĐ nếu đăng ký trước (30/04/2022)
• Đặc biệt: Giảm thêm 5% nếu share post này ở chế độ công khai hoặc đăng ký theo nhóm.
khóa học
Lan Nhi
Sinh viên năm cuối, Đh WOLLONGONG, ÚC
Điều khiến mình tâm đắc nhất trong buổi chia sẻ đó là nhận ra bản thân còn thiếu những gì. Bên cạnh đó, những website các chị chia sẻ rất hữu ích. Mình đã search ngay những website đó và đặt note là sẽ lên check mỗi ngày. Mình cũng nhận ra nếu không mạnh về data vẫn có thể làm research và thực sự cân nhắc ngành nghề này.
Duy Diệu
sinh viên năm 2, ĐH KHXH&NV - ĐHQG HCM
Mình thật sự ấn tượng với chị Phương và những tâm huyết mà chị dành cho buổi chia sẻ. Trong đó, cách chị phân chia và phân loại các nhóm câu hỏi thành từng mục đích nhỏ. Từ đó, chị đưa lời giải cho từng trường hợp thắc mắc của các bạn khiến cho mình thật sự rất thích. Mình cảm thấy ở buổi chia sẻ này mình không chỉ nhận được kiến thức từ phòng ban Brand mà còn học được ít nhiều về tư duy và cách làm việc của chị Phương.
minh thúy
sinh viên Marketing, đh kinh tế quốc dân
Những chia sẻ của chị về Media rất thực tế và logic ạ. Mình thấy phần chị chia sẻ về skills cần của người làm Media trong các chức vụ và các task cụ thể rất cụ thể và các trang tham khảo chất lượng. Hơn nữa mình thích phần Q/A nhất vì đây là phần mà mọi thắc mắc được care và giải thích tận tình và dễ hiểu.
quỳnh chi
sinh viên marketing, đh kinh tế quốc dân
Điều em cảm thấy giá trị nhất là những kinh nghiệm thực tế của chị qua các case cụ thể, vì qua đó em đã có một hình dung khá rõ về nhiệm vụ của function Trade Marketing cũng như công việc của nhân sự trong mảng này. Từ đó em được truyền rất nhiều động lực .
Cảm nhận về khóa học
Lan Nhi
Sinh viên năm cuối, Đh WOLLONGONG, ÚC
Điều khiến mình tâm đắc nhất trong buổi chia sẻ đó là nhận ra bản thân còn thiếu những gì. Bên cạnh đó, những website các chị chia sẻ rất hữu ích. Mình đã search ngay những website đó và đặt note là sẽ lên check mỗi ngày. Mình cũng nhận ra nếu không mạnh về data vẫn có thể làm research và thực sự cân nhắc ngành nghề này.
Duy Diệu
sinh viên năm 2, ĐH KHXH&NV - ĐHQG HCM
Mình thật sự ấn tượng với chị Phương và những tâm huyết mà chị dành cho buổi chia sẻ. Trong đó, cách chị phân chia và phân loại các nhóm câu hỏi thành từng mục đích nhỏ. Từ đó, chị đưa lời giải cho từng trường hợp thắc mắc của các bạn khiến cho mình thật sự rất thích. Mình cảm thấy ở buổi chia sẻ này mình không chỉ nhận được kiến thức từ phòng ban Brand mà còn học được ít nhiều về tư duy và cách làm việc của chị Phương.
minh thúy
sinh viên Marketing, đh kinh tế quốc dân
Những chia sẻ của chị về Media rất thực tế và logic ạ. Mình thấy phần chị chia sẻ về skills cần của người làm Media trong các chức vụ và các task cụ thể rất cụ thể và các trang tham khảo chất lượng. Hơn nữa mình thích phần Q/A nhất vì đây là phần mà mọi thắc mắc được care và giải thích tận tình và dễ hiểu.
quỳnh chi
sinh viên marketing, đh kinh tế quốc dân
Điều em cảm thấy giá trị nhất là những kinh nghiệm thực tế của chị qua các case cụ thể, vì qua đó em đã có một hình dung khá rõ về nhiệm vụ của function Trade Marketing cũng như công việc của nhân sự trong mảng này. Từ đó em được truyền rất nhiều động lực .
Đăng ký ngay
để được tư vấn lộ trình từ giảng viên
