LiveSchool - Đào tạo Phân tích Dữ liệu cùng Chuyên gia

SO SÁNH 2 PHẦN MỀM ĐƯỢC SỬ DỤNG NHIỀU NHẤT TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: POWER BI 🆚 TABLEAU

1. Power BI là gì?
Microsoft Power BI là một trong những phần mềm BI phổ biến nhất hiện nay. Là một phần mềm thuộc hệ sinh thái Microsoft, Power BI được coi như một phần mềm phân tích dữ liệu ở cấp độ cao hơn so với Excel. Với mục đích tối ưu hóa việc trực quan hóa dữ liệu, Power BI cho phép bạn tạo các báo cáo tổng hợp (Dashboard) và báo cáo BI mang tính tương tác cao từ các nguồn dữ liệu khác nhau.

2. Tableau là gì?
Tương tự như Power BI, Tableau cũng là một phần mềm xuất sắc trong lĩnh vực BI. Với chức năng chuyển hóa dữ liệu thô (Raw data) thành các thông tin có nghĩa, Tableau cho chúng ta một cái nhìn trực quan với dữ liệu dựa trên các hình ảnh, biểu đồ, từ đó tạo ra các báo cáo chi tiết. Một điểm tuyệt vời khi sử dụng Tableau chính là việc chúng ta có thể khai thác dữ liệu không giới hạn với các mô hình phân tích trực quan.

Vậy 2 phần mềm này có những gì khác nhau?
Chúng ta cùng tìm hiểu ở bài viết dưới đây nhé: https://gitiho.com/blog/power-bi-hay-tableau-nguoi-moi-bat-dau-nen-chon-cong-cu-nao-1.html

DASHBOARD CÓ GÌ THÚ VỊ MÀ NHIỀU NGƯỜI SỬ DỤNG TỚI VẬY?
Có phải bạn đang đau đầu mỗi khi phải làm báo cáo?
Bạn muốn tìm kiếm giải pháp để tạo ra một báo cáo vừa đầy đủ thông tin vừa ngắn gọn và trực quan?

👉 Dashboard chính là câu trả lời bạn đang tìm kiếm.

📋 𝑫𝒂𝒔𝒉𝒃𝒐𝒂𝒓𝒅 𝒍𝒂̀ 𝒈𝒊̀?
Dashboard là một bảng điều khiển kỹ thuật số. Trong Dashboard không chỉ cung cấp các dữ liệu chuyên sâu trong quá trình sản xuất kinh doanh, đồng thời nó còn đưa ra một cái nhìn tổng quát về năng suất của từng bộ phận như: Các xu hướng, các hoạt động, các chỉ số KPI,…

📋 𝑫𝒂𝒔𝒉𝒃𝒐𝒂𝒓𝒅 𝒄𝒐́ 𝒖̛𝒖 đ𝒊𝒆̂̉𝒎 𝒈𝒊̀?

📊 Trực quan và sinh động: Dashboard trực quan hóa dữ liệu thông qua các biểu đồ, đồ thị và hình ảnh. Từ đó các nhà phân tích có thể tìm ra vấn đề nhanh chóng, có cái nhìn bao quát, hệ thống hóa.

📝 Tối ưu hóa thông tin: Khi có quá nhiều thông tin trên slide cần người nghe tiếp nhận, dù đã chuẩn bị trước đôi khi vẫn không tránh khỏi việc trình bày thiếu hoặc quá nhiều gây loãng thông tin. Nhưng với dashboard, chỉ cần tóm gọn nội dung trong một màn hình trình chiếu hoặc một trang giấy, người nghe hoàn toàn có thể theo dõi thông tin và nắm bắt dễ dàng hơn.

🏷 Linh hoạt: Dashboard cho phép người dùng tương tác để lựa chọn các phương án hoặc chỉ tiêu khác nhau, từ tổng quan đến chi tiết một cách thuận tiện.

⌚ Tiết kiệm thời gian: Dashboard tự động hóa việc lập và trình bày báo cáo thông qua những form mẫu có sẵn trên máy tính. Nhờ có tính tự động hóa này mà tiết kiệm được rất nhiều thời gian cho người sử dụng.

👉 𝑫𝒂𝒔𝒉𝒃𝒐𝒂𝒓𝒅 𝒄𝒐́ 𝒑𝒉𝒂̉𝒊 𝑹𝒆𝒑𝒐𝒓𝒕 𝒌𝒉𝒐̂𝒏𝒈?
Dashboard bao gồm tất cả nội dung mà người lập muốn trình bày. Nội dung này bao gồm nhiều vấn đề nhỏ khác nhau. Report chính là một bản “nội dung thu nhỏ”, nghĩa là trong 1 dashboard sẽ bao gồm rất nhiều report. Cụ thể hơn, report chỉ là những báo cáo thể hiện các số liệu ở nhiều nội dung và góc độ, có tính riêng biệt. Còn dashboard là bảng thông tin kết hợp nhiều report trên màn hình hiển thị một cách logic và có hệ thống, giúp người xem có cái nhìn tổng quát về nhiều thông tin khác nhau.

Đừng quên LiveSchool đang có khóa học Power BI giúp bạn học được cách tạo Dashboard thông minh và Phân tích dữ liệu hiệu quả.

ĐĂNG KÝ NGAY hôm nay để nhận những ưu đãi hấp dẫn nhé!

TẤT CẢ CÁC BIỂU ĐỒ GÓI GỌN CHỈ TRONG MỘT BỨC ẢNH !

🤔Chắc những nhà phân tích dữ liệu đã không quá xa lạ với okViz hay SQLBI, đây là 2 trang web cung cấp những Power Bi custom visual và bài viết về trực quan hóa dữ liệu chất lượng cho cộng đồng DA

🕵️Hình ảnh dưới đây tuy là một bài viết đã cũ của okViz, nhưng nó cũng cung cấp cho chúng ta một cái nhìn toàn cảnh về tất cả các loại biểu đồ từ đơn giản như bar chart hay line chart, đến phức tạp như candle stick, box and whisker. Tác giả cũng đã phân nhóm mục đích sử dụng các biểu đồ rất rõ ràng cho người đọc

✅Còn đối với người dùng Power Bi, đây không khác gì một cheat sheet hữu dụng để không bị lạc trong mê cung custom visual, khi phải dành hàng giờ để tìm được biểu đồ bạn cần

❓❓Còn đối với bạn thì sao ? Hãy thử comment một loại biểu đồ mà bạn thấy hữu dụng mà ít người biết đến để chúng ta cùng học hỏi nhé

Nguồn: okViz

KHI BỘ ANIME YÊU THÍCH BỊ RATE THẤP THÌ NGƯỜI BIẾT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SẼ LÀM GÌ 🤠

🖥 Cách đây không lâu, một youtuber tên Mike’s Late do không chịu nổi việc anime Attack On Titan yêu thích của mình bị rating thấp hơn kỳ vọng. Anh đã thu thập dữ liệu từ hơn 150 bộ anime, lượt search từ google và reddit, rating từ MyAnimeList và AniList.

📊 Anh đã tổng hợp lại dữ liệu và vẽ một đường trendline giữa 2 biến Rating và Popularity. Các điểm dữ liệu nằm trên đường trendline là các anime có Popularity cao hơn so với anime có cùng rating (overatted), và ngược lại các anime có popularity thấp hơn so với các anime khác cùng rating sẽ nằm dưới trendline (underatted)

🤔 Theo ad thấy thì cũng khá đúng 🤭 Lúc Your Lie in April là một tác phẩm xuất sắc, thì có vẻ mọi người lại nhớ đến bài hát cùng tên của Hà Anh Tuấn nhiều hơn :v). Còn bộ Sword Art Online thì ad thấy nó cũng không được hay lắm, đặc biệt sau SS1 mà chả hiểu sao lần nào ra cũng hype thế 👉👈

Các sản phẩm thuộc họ nhà Power BI, bạn đã biết hết chưa?

🔍 Power BI Desktop: Trực Quan Hóa Dữ Liệu
Với Power BI Desktop, bạn có thể mô hình hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra bảng điều khiển đẹp mắt chỉ trong vài bước đơn giản. Hãy khám phá sức mạnh của sự sáng tạo trong tay bạn!

📊 Power BI Service: Trải Nghiệm Đa Nền Tảng
Mang theo mình bất cứ nơi nào, bất cứ khi nào! Power BI Service giúp bạn truy cập và chia sẻ bảng điều khiển của mình mọi nơi, từ máy tính đến điện thoại di động. Luôn làm việc mà không bị giới hạn!

🚀 Power BI Mobile: Dữ Liệu Di Động, Quyết Định Linh Hoạt
Theo dõi hiệu suất kinh doanh ngay cả khi bạn đang di chuyển! Power BI Mobile đưa sức mạnh của Power BI vào lòng bàn tay bạn, giúp bạn đưa ra quyết định nhanh chóng và linh hoạt.

🛠️ Power BI Embedded: Tích Hợp Dễ Dàng
Lồng ghép Power BI vào ứng dụng của bạn một cách dễ dàng hơn bao giờ hết. Power BI Embedded giúp tối ưu hóa trải nghiệm dữ liệu cho người dùng của bạn mà không làm giảm chất lượng.

🌟 Power BI Premium: Hiệu Suất Cao Cấp Cho Doanh Nghiệp
Đối với các doanh nghiệp lớn, Power BI Premium cung cấp hiệu suất cao cấp và quản lý tài nguyên một cách linh hoạt. Đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được xử lý mạnh mẽ và hiệu quả.

💡 Khám phá sức mạnh - Định hướng tương lai! Bạn muốn thấy sự mạnh mẽ của Power BI? Hãy thử nghiệm ngay hôm nay và định hình tương lai kinh doanh của bạn với sự hỗ trợ của phân tích dữ liệu thông minh!

------------------------

Roadmap hoàn chỉnh cho Data Analyst 2024:

𝟭, 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹 𝗼𝗿 𝗦𝗽𝗿𝗲𝗮𝗱𝘀𝗵𝗲𝗲𝘁𝘀

Nắm vững các chức năng của Excel, bao gồm các công thức, hàm, bảng điều chỉnh (pivot tables) và trực quan hóa dữ liệu. Đây là ứng dụng quan trọng nhất mà các bạn phải thành thạo nếu muốn trở thành DA, hầu hết lượng công việc sẽ trên Excel hoặc Spreadsheets.

𝟮. 𝗦𝗤𝗟 𝗮𝗻𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗖𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀

Học cơ bản SQL để thao tác và truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Hiểu các khái niệm về cơ sở dữ liệu như bảng, schema và chuẩn hóa dữ liệu.

𝟯. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗥𝗲𝗽𝗼𝗿𝘁𝗶𝗻𝗴

Học các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, như Tableau, Power BI hoặc Google Data Studio. Hiểu những phương pháp tốt nhất để tạo ra trực quan hóa dữ liệu hiệu quả và ảnh hưởng.

𝟰. 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 𝗼𝗿 𝗥 𝗣𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗶𝗻𝗴

Học một trong hai ngôn ngữ lập trình Python hoặc R để phân tích dữ liệu. Hiểu các cấu trúc dữ liệu, luồng điều khiển và hàm trong ngôn ngữ lập trình được chọn. Sử dụng thư viện như Pandas, NumPy hoặc dplyr để thao tác và phân tích dữ liệu.

𝟱. 𝗢𝘁𝗵𝗲𝗿 𝘀𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀

Để phục vụ công việc thì các bạn sẽ cần có những soft-skills như teamwork, học cách giao tiếp hiệu quả thông qua kỹ thuật kể chuyện dữ liệu (Data storytelling). Tạo ra các bài thuyết trình và báo cáo dựa trên dữ liệu rõ ràng và thuyết phục.

Đối với các bạn chuyển ngành, các bạn cần tìm hiểu Phân tích thống kê (Statistical Analysis) và Data Fundamental.

Tìm hiểu về business hoặc domain knowledge của công ty, doanh nghiệp, phát triển sự hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh mà bạn đang làm việc (ví dụ: tài chính, tiếp thị, chăm sóc sức khỏe). Tìm hiểu về các xu hướng quan trọng trong ngành, các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và số liệu kinh doanh.

Luôn không ngừng học hỏi, cập nhật với các công cụ, kỹ thuật và xu hướng mới nhất trong phân tích dữ liệu.

------------------------

✍️ Phân biệt các công việc về dữ liệu: Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst

🔰 ĐỊNH NGHĨA

➖ Data Scientist: Theo định nghĩa của nền tảng đào tạo trực tuyến quốc tế Edureka, nhà khoa học dữ liệu là người phân tích và giải thích các dữ liệu số phức tạp. Để đảm nhận vai trò một nhà khoa học dữ liệu, cần phải thu thập đủ kinh nghiệm và các kỹ năng khác nhau như phân tích, thống kê nâng cao, hiểu biết đầy đủ về học máy (machine learning), học sâu (deep learning),…

➖ Data Analysis: Hầu hết những người nghiên cứu về data thường bắt đầu các công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Công việc này yêu cầu chủ yếu kiến thức và kỹ năng về mảng thống kê dữ liệu, xử lý dữ liệu, lập mô hình và báo cáo cùng với sự hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp.

➖ Data Engineer: Kỹ sư dữ liệu là người có nhiều năm kinh nghiệm với tư cách một nhà phân tích. Kỹ sư dữ liệu cần có nền tảng kỹ thuật vững chắc với khả năng tạo và tích hợp API, đồng thời cũng cần hiểu về quy trình truyền dẫn dữ liệu và tối ưu hoá hiệu suất.

🔰 Ý KIẾN TỪ CHUYÊN GIA
Có thể nói, công việc trong lĩnh vực data rất đa dạng, và cơ hội việc làm luôn rộng mở với tất cả những ai học ngành này. Tuy nhiên để có quyết định lựa chọn hướng đi phù hợp, hãy tham khảo ý kiến của chuyên gia. Theo mentor Lê Văn Khang (AI Engineer tại QAI Quy Nhơn), nếu muốn làm việc về data sẽ có các con đường sau:

⭐ Nếu bạn yêu thích các công việc đơn giản, nhẹ nhàng và liên quan đến data thì nên chọn làm Data Analyst. Công việc này giúp bạn học được nhiều tool (công cụ) để thể hiện, trình bày xem dữ liệu đang nói điều gì.

⭐ Nếu bạn có thiên hướng về kỹ thuật nhiều hơn thì nên chọn Data Engineer bởi vị trí này cần biết SQL, các thư viện nào phân tích data, xử lý data tốt nhất. Ở level chỉ biết “implement” source code có sẵn thì vị trí này khá phù hợp.

⭐ Nếu bạn muốn phân tích kỹ, sâu, nghiên cứu nhiều hơn và là người giỏi toán, có đam mê data, bạn nên đi theo con đường Data Scientist. Bởi vị trí này sẽ quyết định với bộ data này nên đi theo model nào. Data Scientist sẽ học nhiều, nghiên cứu nhiều để hướng dẫn cho Data Engineer triển khai ý tưởng của mình.

------------------------------

[FREE WORKSHOP]
"LÀM CHỦ A.I ĐỂ KHÔNG BỊ A.I LÀM CHỦ - ỨNG DỤNG A.I VÀO CÔNG VIỆC VĂN PHÒNG VÀ KINH DOANH"

Trí tuệ nhân tạo - AI, đang dần càng phát triển, chúng làm thay đổi cách chúng ta nghĩ về công việc, và cách chúng ta làm việc. Để làm chủ cuộc sống, làm chủ công việc của mình và để không bị AI thay thế, chúng ta cần biết cách sử dụng chúng, biến chúng thành Trợ lý ảo hỗ trợ cho công việc của mình.

Câu trả lời sẽ được hé lộ tại buổi Workshop được tổ chức bởi LiveSchool.vn phối hợp cùng Chuyên gia Lương Minh Thanh - Giảng viên đã có hơn 7 năm kinh nghiệm huấn luyện Cấp Cao cho Cá nhân và Doanh nghiệp với hơn 9000 học viên theo học Online và Offline trên khắp cả nước.

👉 Để đăng ký tham dự, bạn vui lòng truy cập link: https://bom.so/6GJwje

[FREE WORKSHOP]
"LÀM CHỦ A.I ĐỂ KHÔNG BỊ A.I LÀM CHỦ - ỨNG DỤNG A.I VÀO CÔNG VIỆC VĂN PHÒNG VÀ KINH DOANH"

Trí tuệ nhân tạo - AI, đang dần càng phát triển, chúng làm thay đổi cách chúng ta nghĩ về công việc, và cách chúng ta làm việc. Để làm chủ cuộc sống, làm chủ công việc của mình và để không bị AI thay thế, chúng ta cần biết cách sử dụng chúng, biến chúng thành Trợ lý ảo hỗ trợ cho công việc của mình.

Vậy làm thế nào để có thế biến AI trở thành trợ lý, hỗ trợ phục vụ cho công việc của mình?

Đáp án sẽ được hé lộ tại buổi Workshop được tổ chức bởi LiveSchool.vn phối hợp cùng Chuyên gia Lương Minh Thanh - Giảng viên đã có hơn 7 năm kinh nghiệm huấn luyện Cấp Cao cho Cá nhân và Doanh nghiệp với hơn 9000 học viên theo học Online và Offline trên khắp cả nước.

👉 Để đăng ký tham dự, bạn vui lòng truy cập link: https://bom.so/6GJwje

🔑 Workshop sẽ được tổ chức trong 2 ngày với nội dung:
Day 1: Ứng dụng AI viết Content và Thiết kế Ảnh mà không cần biết Design
◾Giới thiệu về AI và các phần mềm, nền tảng ứng dụng AI cho công việc
◾Cài đặt và sử dụng ứng dụng AI phổ biến nhất ChatGPT trên điện thoại, máy tính miễn phí để sử dụng hàng ngày thay Google và làm Trợ lý ảo
◾Kỹ thuật "Hỏi sâu - Hiểu sâu" trên ChatGPT
◾Ứng dụng ChatGPT để viết nội dung (content) bán hàng, làm thương hiệu cá nhân, quảng cáo ...
◾Thiết kế bằng AI đơn giản

Day 2: Ứng dụng AI cho các công việc văn phòng trên máy tính
◾Ứng dụng AI để làm việc tốt hơn với các phần mềm văn phòng như Excel, Powerpoint, Google Sheet, VBA...
◾Đỉnh cao sử dụng AI và ChatGPT - HUẤN LUYỆN AI - Biến AI trở thành trợ lý riêng của bạn
◾Tối giản, điều khiển máy tính bằng AI Copilot
◾Hướng dẫn cách Học sử dụng AI để ứng dụng tăng 300% hiệu quả công việc, dẫn đầu xu hướng

-------------------
Thông tin về Workshop:
Thời gian: 20h - 22h
Ngày: 27/12/2023 (Thứ Tư) và 28/12/2023 (Thứ Năm)
Hình thức: Zoom Meeting

5 lợi ích của POWER BI bạn cần biết để tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp 💪

🤔 Trong kỷ nguyên số ngày nay, Doanh nghiệp đang gặp phải một lượng dữ liệu khổng lồ được sinh ra hàng ngày. Tuy nhiên, dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi nó được khai thác và phân tích hiệu quả. Việc thu thập và phân tích dữ liệu bằng cách thủ công có thể mất thời gian và mất kém. Điều này có thể khiến cho việc ra quyết định dựa trên cảm tính thay vì dữ liệu.

👉 Hiện nay, có nhiều công cụ để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, tùy vào các yếu tố như nhu cầu và hiện trạng của công ty mà chọn công cụ phù hợp.

📌 Power BI là một giải pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp nắm rõ về dữ liệu của mình và đưa ra quyết định kinh doanh nhanh chóng và chính xác. Trong bài viết này, cùng LiveSchool khám phá về 5 lợi ích lớn nhất của Power BI cho doanh nghiệp nhé!

-------------------------

Hãy xem cách mà tôi ứng dụng Power Bi trong phân tích dữ liệu nhân sự của công ty như nào?

Trước kia tôi từng tự hỏi, là một nhân viên hành chính nhân sự, tôi có cần thiết phải học Power Bi để xử lý dữ liệu và làm báo cáo không? Tại sao tôi phải học Power Bi trong khi tôi có thể làm chúng trên Excel?

Nhưng cho đến khi tôi trở thành quản lý nhân sự của một công ty quy mô 100 con người, tôi cảm thấy đúng đắn vì mình đã học Power BI.

Power BI đã giúp tôi quản lý hồ sơ, tóm tắt thông tin về số liệu của nhân viên, phân tích hiệu suất thực hiện công việc chung và riêng từ người, cũng như tình trạng nghỉ việc của nhân viên.

Khi có thay đổi về dữ liệu, tôi chỉ cần cập nhật chúng lên bảng dữ liệu, các báo cáo của tôi cũng được cập nhật tự động theo, tôi không cần phải tốn công ngồi làm lại báo cáo như khi dùng Excel.

Nhờ luôn nắm được tình hình nhân sự một cách nhanh nhất, tôi đã có những quyết định chính xác và xác định các hành động thích hợp để nâng cao văn hóa công ty và khả năng giữ chân nhân viên.

Để thực hiện dự án phân tích này, tôi đã:
- Chuẩn bị dữ liệu để sẵn sàng phân tích và tạo mô hình.
- Tạo các cột và chỉ số tính toán bằng DAX.
- Xây dựng báo cáo Power BI để dễ dàng phân tích.

Hy vọng bạn cũng có thể ứng dụng Power BI vào công việc quản lý nhân sự của mình.

Hướng dẫn sử dụng giao diện Power BI đơn giản dành cho newbie 🤗
------------------------

Biết sử dụng DAX trong Power BI - việc tính toán và xử lý dữ liệu sẽ nhàn đi một nửa😍
---------------------
Là người mới học Power Bi, chắc hẳn bạn đã nghe nhiều về thuật ngữ DAX trong Power BI.
Vậy DAX trong Power BI là gì? Tại sao chúng ta phải thành thạo DAX khi dùng Power BI?

⏩ Khái niệm: DAX (Data Analysis Expressions) là tập hợp các hàm, toán tử, hằng số để giải quyết các bài toán từ cơ bản đến phức tạp, từ đó trả về một hoặc nhiều giá trị từ dữ liệu có sẵn.
Hiểu một các đơn giản thì DAX là các hàm trong Power BI (tương tự như hàm trong Excel)

3 yếu tố quan trọng của Dax mà bạn cần biết:
☑️ Syntax (cú pháp): trước khi tạo công thức tính toán, bạn cần phải biết cú pháp trong Power Bi
☑️ Function (chức năng): Các công thức đã được xác định trước, các phép tính bằng, các giá trị cụ thể được gọi là đối số, theo một thứ tự hoặc cấu trúc cụ thể.
☑️ Context (Ngữ cảnh): Có 2 loại Row Context và Filter Context, là một phần quan trọng trong DAX và là đặc trưng của Power BI so với Excel.

Để hiểu thêm về DAX trong Power BI, mời bạn đọc tham khảo bài viết bên dưới bình luận nhé!