Marketing Analytics

13/08/2022

Docker tí nữa thì bị Catty dỗi ...

15/05/2022

🤔 𝐊𝐢𝐞̂́𝐧 𝐭𝐡𝐮̛́𝐜 𝐯𝐞̂̀ 𝐤𝐡𝐨𝐚 𝐡𝐨̣𝐜 𝐦𝐚́𝐲 𝐭𝐢́𝐧𝐡 𝐜𝐨́ 𝐜𝐚̂̀𝐧 𝐭𝐡𝐢𝐞̂́𝐭 𝐭𝐫𝐨𝐧𝐠 𝐤𝐡𝐨𝐚 𝐡𝐨̣𝐜 𝐝𝐮̛̃ 𝐥𝐢𝐞̣̂𝐮?
--> Có. Bạn sẽ cần phải hiểu rất nhiều về khoa học máy tính và lập trình để làm 𝐭𝐨̂́𝐭 trong khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, Có nhiều người bắt đầu với kinh nghiệm lập trình bằng không và thành công với vai trò là nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.

Nếu bạn bắt đầu từ đầu, Ad nghĩ rằng bạn cần tìm một nền tảng hoặc cách học phù hợp với bạn, và trau dồi các kiến thức về Khoa học máy tính càng sớm càng tốt.

Series về Kiến thức cơ bản (tiếng Việt) về máy tính pc, nền tảng CNTT
https://www.youtube.com/playlist?list=PLnRl-W3gZI79kfp8E7lcDkImtMHA6FIfr

-------------
Marketing Analytics

28/04/2022

𝐇𝐮̛𝐨̛́𝐧𝐠 𝐝𝐚̂̃𝐧 𝐭𝐮̛̣ 𝐡𝐨̣𝐜 𝐆𝐢𝐭 - 𝐇𝐨̣𝐜 𝐧𝐠𝐡𝐢𝐞̂𝐦 𝐭𝐮́𝐜 𝐦𝐨̣̂𝐭 𝐥𝐚̂̀𝐧

💚 Mục tiêu của post này là vì khi Ad bắt đầu học git cũng như github. Không có nguồn tài liệu nào tốt, toàn diện để học. Ad phải dựa vào các video rời rạc trên youtube và googling để học. Hy vọng những chia sẻ sau hướng dẫn hữu ích về git và github cho các mem 💚

1. 𝐇𝐮̛𝐨̛́𝐧𝐠 𝐝𝐚̂̃𝐧 𝐜𝐡𝐢 𝐭𝐢𝐞̂́𝐭 về Git + Github cho người mới bắt đầu
https://shalmonanandas.github.io/tutorials/2022/04/05/Git-+-Github-for-beginners.html

2. 𝐍𝐨𝐭𝐞𝐬 𝐜𝐡𝐢 𝐭𝐢𝐞̂́𝐭 các kiến thức: https://www.notion.so/Git-GitHub-61bc81766b2e4c7d9a346db3078ce833

3. Tìm hiểu sâu hơn về Git: tham khảo sách http://www.git-scm.com/book + xem Git documents https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/set-up-git

4. 𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞 MIỄN PHÍ 𝐔𝐝𝐞𝐦𝐲 𝐜𝐨𝐮𝐫𝐬𝐞 trị giá $99: 𝐏𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐆𝐢𝐭 & 𝐆𝐢𝐭𝐡𝐮𝐛 𝐁𝐨𝐨𝐭𝐜𝐚𝐦𝐩 𝐟𝐨𝐫 𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐞𝐫𝐬 (https://www.udemy.com/course/practical-git-github-bootcamp-for-developers/) tại link:
https://drive.google.com/drive/folders/1DGutoiw70qU9nq4Mfp2fx6jz48-VV3a7?usp=sharing

27/04/2022

𝗟𝘂̛𝘂 𝘁𝗿𝘂̛̃ 𝗱𝘂̛̃ 𝗹𝗶𝗲̣̂𝘂 𝘁𝗵𝗲𝗼 𝗵𝗮̀𝗻𝗴 𝗵𝗮𝘆 𝗰𝗼̣̂𝘁 | 𝗖𝗼́ 𝗹𝗲̃ 𝗯𝗮̣𝗻 𝗻𝗲̂𝗻 𝗰𝗵𝗼̣𝗻 𝗰𝗮̉ 𝗵𝗮𝗶 (𝘁𝘂𝘆̀ 𝘁𝘂̛̀𝗻𝗴 𝘁𝗿𝘂̛𝗼̛̀𝗻𝗴 𝗵𝗼̛̣𝗽 𝗱𝘂̛̃ 𝗹𝗶𝗲̣̂𝘂)🤔

✍️ Tại sao cần biết về 2 dạng lưu trữ dữ liệu này?
Với một lượng space nhất định trên SSD hoặc HDD, việc lưu trữ dữ liệu theo row hay column có một sự khác biệt đáng kể đến hiệu suất máy chạy
--> Nếu dữ liệu bạn cần truy cập được lưu trữ chủ yếu trong một số lượng nhỏ các cột và không cần thiết phải truy vấn từng hàng, bạn nên lưu trữ theo cột thì tốt hơn.
Mặt khác, nếu bạn cần nhiều cột trong mỗi hàng để xác định hàng nào là cần thiết để phân, thì nên lưu trữ theo hàng.

26/04/2022

Đ𝐮̛𝐚 𝐝𝐮̛̃ 𝐥𝐢𝐞̣̂𝐮 𝐭𝐮̛̀ 𝐫𝐨̛̀𝐢 𝐫𝐚̣𝐜 𝐯𝐞̂̀ 𝐥𝐢𝐞̂𝐧 𝐤𝐞̂́𝐭 𝐯𝐨̛́𝐢 𝐄𝐑𝐃 (𝐄𝐧𝐭𝐢𝐭𝐲 𝐑𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐃𝐢𝐚𝐠𝐫𝐚𝐦)

✍️Tại sao chúng ta cần ERD?
Khắc phục sự cố cơ sở dữ liệu: Biểu đồ ER được sử dụng để phân tích cơ sở dữ liệu hiện có để tìm và giải quyết các vấn đề về logic hoặc triển khai. Việc vẽ sơ đồ sẽ cho biết nó đang sai ở đâu. VD trong Hệ thống thông tin kinh doanh: Các sơ đồ được sử dụng để thiết kế hoặc phân tích cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng trong các quy trình kinh doanh.

✍️ Sự khác biệt giữa ERD và Relational Diagram/Relational Model (sơ đồ quan hệ) là gì?
Entity Relationship Diagram xác định mối quan hệ giữa các thực thể và các thuộc tính của chúng. Ví dụ, một ERD chứa many-to-many relationships và không bao gồm foreign keys. Trong ERD, chỉ đơn giản là hình dung các thực thể, các thuộc tính của chúng và mối quan hệ giữa chúng KHÔNG quan tâm đến việc foreign keys đi đến đâu hoặc làm thế nào để triển khai mối quan hệ many-to-many relationship. (nhưng có gạch chân các khóa chính!)
Trong Relational Model, ta quan tâm đến việc triển khai mô hình, hiểu rõ về các định dạng của các thuộc tính, các foreign keys mà chúng ta sử dụng và các bảng liên kết mà chúng ta có thể cần để ghép các thực thể lại với nhau. Mô hình quan hệ về cơ bản là một mô hình triển khai cơ sở dữ liệu khả thi.

✍️ Có công cụ miễn phí để vẽ sơ đồ ERD không?
- draw.io
- SQL server management studio

✍️ Recommended Course
1. https://www.coursera.org/learn/database-management/home/welcome
2. Youtube Tutorial về ERD: https://www.youtube.com/watch?v=QpdhBUYk7Kk + https://www.youtube.com/watch?v=-CuY5ADwn24
3. Youtube Tutorial về Database Design: https://www.youtube.com/watch?v=ztHopE5Wnpc

24/04/2022

✍️ 𝐖𝐞𝐛 𝐂𝐫𝐚𝐰𝐥𝐢𝐧𝐠 𝐯𝐬 𝐖𝐞𝐛 𝐒𝐜𝐫𝐚𝐩𝐢𝐧𝐠

Hiện nay, chắc các bạn không còn lạ với bán hàng online, livestream, qua websites, landing pages đang trở thành xu thế kinh doanh chủ yếu. Đi cùng với đó là một khối lượng data vô cùng lớn được tạo ra hàng giây, hàng phút. Có thể tận dụng được những insight và sức mạnh đằng sau những con số đó sẽ giúp công ty và doanh nghiệp của các bạn có một lợi thế cạnh tranh đẳng cấp với đối thủ 💪

🕵️Khi phân tích dữ liệu marketing, bạn sẽ thường phải trích xuất dữ liệu từ các trang web (đây là quá trình extract trong ETL (extract-transform-load)) trong một vài các tình huống như:
- Bạn cần xem web đối thủ cạnh tranh bán những sản phẩm gì
- Bạn cần xem một livestream bán hàng trên facebook có những số điện thoại nào được comment trong hàng nghìn comments
- Bạn cần xem một group trên MXH hay đăng về các topics gì.....

💡 Web Crawling và Web Scraping là hai khái niệm có liên quan với nhau và có thể có nhiều người nhầm lẫn hoặc chưa phân biệt được sự khác nhau giữa hai khái niệm này. Web Crawling là quá trình thu thập thông tin từ các Website trên mạng Internet theo các đường links cho trước. Các Web Crawler sẽ truy cập các links này để download toàn bộ nội dung của trang web cũng như tìm kiếm thêm các đường links bên trong để tiếp tục truy cập và download nội dung từ các đường links này. Dữ liệu sau khi được tải về sẽ được đánh chỉ số (indexing) rồi lưu vào cơ sở dữ liệu.

💡 Web Scraping cũng thực hiện việc tìm kiếm và thu thập thông tin nhưng khác với Web Crawling, Web Scraping không thu thập toàn bộ thông tin của một trang web mà chỉ thu thập những thông tin cần thiết, phù hợp với mục đích của người dùng. Trong WebScraping chúng ta cũng phần nào sử dụng WebCrawler để thu thập dữ liệu, kết hợp với Data Extraction (trích xuất dữ liệu) để tập trung vào các nội dung cần thiết.

💡 Ví dụ như đối với trang amazon.com, Web Crawling sẽ thu thập toàn bộ nội dung của trang web này (tên các sản phẩm, thông tin chi tiết, bảng giá, hướng dẫn sử dụng, các reviews và comments về sản phẩm,…). Tuy nhiên Web Scraping có thể chỉ thu thập thông tin về giá của các sản phẩm để tiến hành so sánh giá này với các trang bán hàng online khác.

✍️ Làm thế nào để Web Scraping với Python
Tham khảo trang sau với guideline rất dễ hiểu, phù hợp với ngay cả beginner Python: https://www.learndatasci.com/tutorials/ultimate-guide-web-scraping-w-python-requests-and-beautifulsoup/

💡Trong hướng dẫn ở link trên, requests.get và BeautifulSoup được sử dụng

💡Ý tưởng cơ bản là lấy HTML với request.get (url) và sau đó parse content từ request đó với BeautifulSoup. Công việc của request là tải nội dung HTML xuống máy tính của bạn.

💡Nếu bạn muốn bắt đầu trên trang chủ của một trang web và quét nhiều trang, bạn cần phải dùng:
request.get () URL của trang chủ

💡Parse HTML từ trang chủ bằng cách sử dụng BeautifulSoup, trích xuất tất cả các links. Sau đó sẽ request.get () mỗi links trong một vòng lặp

08/03/2022

️🎯️🎯 𝟓 𝐜𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐜𝐨𝐧𝐜𝐞𝐩𝐭 𝐡𝐚𝐲 đ𝐮̛𝐨̛̣𝐜 𝐡𝐨̉𝐢 𝐭𝐫𝐨𝐧𝐠 𝐩𝐡𝐨̉𝐧𝐠 𝐯𝐚̂́𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞

🌸Một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu bao gồm nhiều vòng và một trong những vòng như vậy bạn sẽ được test khả năng coding.
🍀Trong bài này Ad sẽ đề cập đến 5 technical concepts mà các công ty sẽ kiểm tra bạn trong các cuộc phỏng vấn data science. Đây là các câu hỏi đã được test bởi các công ty Facebook, Postmate, Credit Karma, Ring Central và Twitch trong vài tháng đầu năm 2021.
⭐⭐ Sau đây là link câu hỏi của 5 concepts và đáp án dưới phần comment:
1. Categorizations, Aggregations, Ratios
https://platform.stratascratch.com/coding-question?id=2005&python=
2. LEFT JOINs and Subqueries and CTEs
https://platform.stratascratch.com/coding-question?id=2003&python=
3. Subqueries in WHERE clause
https://platform.stratascratch.com/coding-question?id=2017&python=
4. Window Functions
https://platform.stratascratch.com/coding-question?id=2012&python=
5. Date Manipulations
https://platform.stratascratch.com/coding-question?id=2014&python=

08/03/2022

🐳🐳 𝐂𝐚́𝐜 𝐤𝐡𝐚́𝐢 𝐧𝐢𝐞̣̂𝐦 𝐒𝐐𝐋 𝐧𝐚̂𝐧𝐠 𝐜𝐚𝐨 𝐛𝐚̣𝐧 𝐧𝐞̂𝐧 𝐛𝐢𝐞̂́𝐭 𝐜𝐡𝐨 𝐜𝐚́𝐜 𝐜𝐮𝐨̣̂𝐜 𝐩𝐡𝐨̉𝐧𝐠 𝐯𝐚̂́𝐧 𝐯𝐞̂̀ 𝐤𝐡𝐨𝐚 𝐡𝐨̣𝐜 𝐝𝐮̛̃ 𝐥𝐢𝐞̣̂𝐮
Khi khối lượng dữ liệu ngày càng nhiều, nhu cầu tuyển các nhà phân tích dữ liệu cũng dần tăng lên, đặc biệt với các chuyên gia thông thạo SQL chứ không chỉ ở trình độ mới bắt đầu.
Bên dưới các khái niệm SQL từ trung cấp đến nâng cao mà bạn cần thành thạo

02/03/2022

💪 𝐆𝐢𝐚̉𝐦 𝐦𝐨̣̂𝐭 𝐧𝐮̛̉𝐚 𝐭𝐡𝐨̛̀𝐢 𝐠𝐢𝐚𝐧 𝐭𝐢̀𝐦 𝐯𝐢𝐞̣̂𝐜 𝐯𝐨̛́𝐢 𝐜𝐨̂𝐧𝐠 𝐜𝐮̣ 𝐧𝐚̀𝐲
Chrome extension 𝐉𝐨𝐛𝐒𝐞𝐞𝐫 (miễn phí) giúp lọc các công việc phù hợp cho bạn khi bạn tìm Job trên Linkedin, Google, Glassdoor vv Bạn cần tải lên Resume của mình và AI (Artificial Intelligent) của JobSeer sẽ phân tích Resume đó dựa trên kỹ năng, trình độ, kinh nghiệm của bạn để 𝒏𝒉𝒂̣̂𝒏 𝒅𝒊𝒆̣̂𝒏, 𝒉𝒊𝒈𝒉𝒍𝒊𝒈𝒉𝒕 𝒗𝒂̀ 𝒖̛𝒖 𝒕𝒊𝒆̂𝒏 các công việc --> tiết kiệm rất nhiều thời gian so với việc bạn phải ngồi đọc và lọc jobs một cách thủ công


🕴️ Hơn nữa, 𝐉𝐨𝐛𝐒𝐞𝐞𝐫 còn đưa ra tính toán về mức độ phù hợp của bạn với một công việc cụ thể và những kỹ năng bạn thiếu. Từ đó, bạn có thể thêm các kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết vào CV của mình.
Link tải extention: hts://jobseer.ai/

17/02/2022

🤓🤓 𝐓𝐡𝐚̆𝐧𝐠 𝐡𝐚̣𝐧𝐠 𝐬𝐮̛̣ 𝐧𝐠𝐡𝐢𝐞̣̂𝐩 𝐯𝐨̛́𝐢 𝐤𝐡𝐨𝐚́ 𝐡𝐨̣𝐜 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨 𝐧𝐚̀𝐲!

☺️ Share khoá học "đình đám" về 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨 trong cộng đồng marketers và analyst với Cái tên "ai cũng biết là ai đấy"
Google Data Studio A-Z for Data Visualization and Dashboards
từ "ông tổ" khoá học online đẳng cấp thượng thừa Udemy
Link giới thiệu khoá học:
https://www.udemy.com/course/google-data-studio-by-starttech/
🔥🔥
https://app.getresponse.com/site2/2ad3b30c1731aa68b227bce7d595c69b/?u=M7rQm&webforms_id=hqEvL

15/02/2022

😄😄 𝐏𝐡𝐚̣̂𝐧 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭 𝐯𝐞̃ 𝐜𝐚̉ 𝐭𝐫𝐚̆𝐦 𝐜𝐚́𝐢 𝐛𝐢𝐞̂̉𝐮 đ𝐨̂̀ 𝐧𝐡𝐮̛𝐧𝐠 𝐜𝐡𝐮𝐧𝐠 𝐪𝐮𝐢 𝐥𝐚̣𝐢 𝐜𝐮̃𝐧𝐠 𝐜𝐡𝐢̉ 𝐜𝐨́ 𝟒 𝐥𝐨𝐚̣𝐢

Trong bài này, hãy cùng Marketing Analytics tìm hiểu xem có những dạng biểu đồ gì hay dùng trong phân tích dữ liệu

14/02/2022

😲 𝗕𝗮̀𝗶 𝗻𝗮̀𝘆 𝘀𝗲̃ 𝗴𝗶𝘂́𝗽 𝗯𝗮̣𝗻 𝘁𝗶𝗲̂́𝘁 𝗸𝗶𝗲̣̂𝗺 $𝟰𝟱𝟬 𝘁𝗵𝗶 𝗖𝗕𝗔𝗣

😜AD đùa vui chút cho các Mem có động lực đọc bài thôi ^^
Nếu có thể cung cấp được kiến thức + kinh nghiệm của chứng chỉ CBAP chỉ trong một post thì có lẽ mọi người đã chẳng phải bỏ ra 35 giờ phát triển chuyên môn trong ít nhất 4 năm, tối thiểu 7,500 giờ kinh nghiệm làm việc trong 10 năm cùng hàng giờ ôn luyện để đạt chứng chỉ quốc tế do IIBA công nhận này phải không nào?

✍️ Dành cho các Mem mới "chân ướt chân ráo" làm quen với Business Analysis, 2 chứng chỉ CCBA và CBAP do IIBA chứng nhận luôn nằm trong Top những chứng chỉ cần có để trở thành Business Analyst chuyên nghiệp.

✍️ Dù là newbie hay người có kinh nghiệm thì việc luôn trau dồi kiến thức mà 2 chứng chỉ này test để là tối quan trọng. Trong Bài này, hãy cùng Marketing Analytics làm các câu trắc nghiệm bao quát những kiến thức trọng điểm của CBAP như sau:
💎 Phân tích trạng thái hiện tại của mô hình kinh doanh
💎 Phân tích các chỉ số hiệu suất của kinh doanh
💎 Đánh giá hạn chế và tiềm năng của doanh nghiệp
💎 Kỹ năng giao tiếp thông tin, quản lý dự án với các phòng ban, function khác nhau của business
♦️♦️ link tổng hợp kiến thức cần học: https://quizlet.com/_b2u9q2?x=1jqt&i=eltvu

ps: Tham khảo về CCBA & CBAP (mục 3&4): https://jobsgo.vn/blog/10-chung-chi-can-co-de-tro-thanh-business-analyst-chuyen-nghiep/

59 terms · You successfully released an internal software solution to manage the input, tracking, and reporting of purchase orders. The finance team complained that a few different departments are submitting duplicate purchase orders for the same items. To understand what may be causing this issue,...