Business Analytics – Module 2: Quy Trình Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Hoàn Chỉnh | Học Rẻ Hơn Cùng EduMalls | Mã: 9061

Business Analytics – Module 2: Quy Trình Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Hoàn Chỉnh | Học Rẻ Hơn Cùng EduMalls | Mã: 9061

Business Analytics – Module 2: Quy Trình Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Hoàn Chỉnh | Học Rẻ Hơn Cùng EduMalls | Mã: 9061 đi sâu vào khai thác những khía cạnh của kỹ thuật Descriptive Analytics.

Khối lượng dữ liệu thô mà một doanh nghiệp thu thập trong quá trình hoạt động rất lớn, nhưng không phải dữ liệu nào cũng sử dụng được. Có những dữ liệu không mang giá trị và nguy hiểm hơn là gây nhiễu (noise). Do đó, trước khi bước vào phân tích, bộ dữ liệu cần được phân loại và “làm sạch” kỹ lưỡng. Nếu thực hiện hời hợt có thể ảnh hưởng đến tiến độ những bước xử lý về sau. Vậy, nên chuẩn bị và xử lý bước đầu dữ liệu như thế nào cho chuẩn?

Một trong những vấn đề nan giải của nhiều doanh nghiệp hiện nay trong việc thu thập dữ liệu kinh doanh là việc thu về hàng chục, hàng trăm nghìn dòng dữ liệu Excel qua quá trình tiến hành thu thập thông tin bằng nhiều phương tiện, công cụ khác nhau, nhưng chất lượng lại không cao dẫn đến tình trạng “Garbage in - Garbage out". Điều này xuất phát từ việc họ không hiểu rõ những dạng thức và ý nghĩa của dữ liệu. Thông tin đầu vào rất nhiều nhưng không được xử lý tốt thì đầu ra - những phân tích, insights, sẽ không còn nhiều ý nghĩa, thậm chí có tác động tiêu cực lên tình hình kinh doanh khi một doanh nghiệp sử dụng vào quá trình ra quyết định.

Ai nên học?

  • Người đang làm việc trong ngành nghiên cứu và phân tích kinh doanh hoặc có ý định chuyển ngành, dấn thân vào công việc Business Analytics.
  • Chủ doanh nghiệp, nhân sự cấp quản lý đang muốn tìm hiểu về Business Analytics.
  • Các bạn trẻ đã và đang tìm hiểu về chủ đề Business Analytics và muốn trau dồi thêm kiến thức về chủ đề này.

Trong Module 1, bốn kỹ thuật được đề cập là (1) Descriptive Analytics, (2) Diagnostics Analytics, (3) Predictive Analytics và (4) Prescriptive Analytics. Module 2 sẽ đi sâu vào khai thác những khía cạnh của kỹ thuật đầu tiên: Descriptive Analytics, bao gồm những nội dung sau:

  • Phần 1: Nguồn và Loại dữ liệu phổ biến.
  • Phần 2: Chuẩn bị dữ liệu trước khi tiến hành phân tích.
  • Phần 3: Thống kê mô tả và Thống kê suy luận.

Anh Trần Hùng Thiện - Founder tại Công ty Nghiên cứu Thị trường GCOMM sẽ tiếp tục đồng hành cùng học viên trong module thứ hai, thuộc chuỗi khóa học về Business Analytics. Với kinh nghiệm nhiều năm trong ngành, anh sẽ sải bước cùng học viên trong hành trình chinh phục ngọn núi Business Analytics để áp dụng vào môi trường công việc thực tế.

Nội Dung Khóa Học Business Analytics – Module 2

Buổi 1 – Introduction

  • 1.1 – Overview
  • 1.2 – Handout

Buổi 2 – Data Source & Data Type

  • 2.1 – Myths About Data
  • 2.2 – Data Source
  • 2.3 – Data Type & Scale
  • 2.4 – Semi-Structured Data & Unstructured Data

Buổi 3 – Data Preparation

  • 3.1 – Data Preparation
  • 3.2 – Requirement For Analytics Ready (P1)
  • 3.3 – Requirement For Analytics Ready (P2)
  • 3.4 – Requirement For Analytics Ready (P3)

Buổi 4 – Data Integration Framework

  • 4.1 – Data Integration Framework
  • 4.2 – Data Integration Framework – Demo
  • 4.3 – Data Preparation Process
  • 4.4 – Data Preparation Process – Demo

Buổi 5 – Statistics Fundamental

  • 5.1 – Why Statistics
  • 5.2 – Population & Sample

Buổi 6 – Central Tendency

  • 6.1 – Descriptive Statistics
  • 6.2 – Mean
  • 6.3 – Median
  • 6.4 – Mode

Buổi 7 – Measure Of Variation

  • 7.1 – Range & Interquartile Distance

Buổi 8 – Percentile

  • 8.1 – Percentile

Buổi 9 – Distribution

  • 9.1 – Applied Descriptive Statistics
  • 9.2 – Distribution

Mua Khóa Học Này Giá Hời

Lưu Ý

Khóa học này được Weekly Study dẫn thông tin từ các nguồn cung cấp khác, nhằm giới thiệu cho độc giả các khóa học chất lượng, giá hợp lý. Chúng tôi không có trách nhiệm pháp lý về khóa học này.

Thông Cáo DMCA

Copyright Disclaimer: This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately. 

Tuyên bố miễn trừ bản quyền: Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Đăng nhận xét

Post a Comment (0)

Mới hơn Cũ hơn