Cộng Đồng Data Visualization

🔥CHƯƠNG TRÌNH HỌC BỔNG ICLS SCHOLARSHIP 2024🔥
25 suất học bổng hấp dẫn đang chờ các bạn săn đón
🥳Với phương châm “Bridging the gap, Embracing the future” ICLS Tech đã lập quỹ ICLS Scholarship để tìm ra những nhân tố tiềm năng, đam mê học hỏi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, tài chính, Machine Learning hay trí tuệ nhân tạo tận tay trao 25 suất học bổng trị giá lên đến 300,000,000 triệu đồng.
🔥Tham gia đăng ký chương trình học bổng ICLS SCHOLARSHIP bao gồm các khóa như sau:
🩵Algorithmic Trading Cơ Bản
🩵Algorithmic Trading Nâng Cao
🩵Fintech - Công Nghệ Tài Chính
🩵Data Visualization - Bussiness intelligence
🩵Practical Deep Learning
🥰Ngoài các kiến chuyên môn ra, ICLS Tech còn hỗ trợ đào tạo các bạn học viên những kỹ năng cần thiết như trực quan hóa dữ liệu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu (Data Analysis),… nhằm giúp người Việt hội nhập vào dòng chảy công nghệ của thế giới, nâng cao thu nhập và có thể làm việc tại các công ty công nghệ lớn trong, ngoài nước.
🌟ICLS Scholarship 2024 không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn mà còn là cơ hội để bạn:
🎉Kết nối với cộng đồng những người cùng đam mê và học hỏi lẫn nhau.
🎉Tiếp cận với các chuyên gia trong lĩnh vực Tài chính - Công nghệ, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo.
🎉Những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn, mới mẻ.
👉 Đừng để lỡ cơ hội tạo ra lợi thế khác biệt và tiến xa hơn trên con đường sự nghiệp với Học bổng !
❗ THÔNG TIN CHI TIẾT & ĐĂNG KÝ
🌐Đối tượng: phù hợp với sinh viên, người đi làm có đam mê với giao dịch, công nghệ, tài chính hay khoa học dữ liệu.
🌐 Link đăng ký: https://forms.gle/9VeZKpPTPMgzHzUL8
⏰ Hạn đăng ký tham dự: Từ ngày 02/04/2024 - 25/04/2024
⏰ Thời gian kiểm tra năng lực online: Từ ngày 20/04/2024 tới 25/04/2024 (tùy theo khóa học)
🍥 Các suất học bổng ICLS tài trợ như sau:
+ 1 suất Học bổng ICLS ALGORITHMIC TRADING NÂNG CAO 100%
+ 3 suất Học bổng ICLS ALGORITHMIC TRADING NÂNG CAO 70%
+ 5 suất Học bổng ICLS ALGORITHMIC TRADING 50%
+ 7 suất Học bổng ICLS KHUYẾN KHÍCH 30%
+ 9 suất Học bổng ICLS KHUYẾN KHÍCH 15%
💥Đặc biệt: Tất cả các bạn tham gia chương trình học bổng ICLS Scholarship 2024 đều sẽ được tặng voucher 5% cho tất cả các khóa học tại ICLS Tech.
🚩Tham gia ngay Cộng đồng Quantitative Trading - Giao dịch định lượng ngay hôm nay để cùng nhau trau đồi kiến thức
🚩Link tham gia cộng đồng Quantitative Trading: https://www.facebook.com/groups/725678483055751/
Ngoài ra, các bạn còn có thể cập nhật thêm kiến thức về giao dịch định lượng tại 2 kênh sau của ICLS Tech:
⭐Tik Tok: https://www.tiktok.com/
⭐Youtube: https://www.youtube.com/

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
-----------------------------
Website: https://www.iclstech.edu.vn/algorithmictrading
Email: [email protected]
Hotline: 0396890308

NHỮNG KHÓ KHĂN MÀ NGƯỜI HỌC POWER BI CẦN BIẾT

📒Power BI cung cấp một giao diện với nhiều tính năng tích hợp sẵn giúp người dùng tạo ra các bảng điều khiển và báo cáo tương tác. Tuy nhiên, khi bạn là người mới sử dụng Power BI thì sau đây là những thách thức có thể gặp phải khi bắt đầu dùng Power BI:
📌Trực quan hóa dữ liệu
Power BI gồm một loạt các khả năng trực quan hóa dữ liệu, cho phép người dùng hiển thị dữ liệu theo nhiều cách để truyền đạt thông tin. Bởi vì có rất nhiều sự lựa chọn khác nhau, điều quan trọng là người dùng làm thế nào để chọn được biểu đồ phù hợp với tập dữ liệu đang có.
📌DAX (Biểu thức phân tích dữ liệu)
DAX là một công cụ quan trọng để phân tích và tính toán dữ liệu trong Power BI, cho phép người dùng tạo các biểu thức dựa trên các cột dữ liệu, hoặc lọc dữ liệu ra khỏi bảng,.... Do đó việc hiểu cú pháp và chức năng của DAX là rất quan trọng để làm việc với dữ liệu trên Power BI.
📌Mô hình hóa dữ liệu
Mục tiêu của mô hình hóa dữ liệu là cung cấp một bản trình bày rõ ràng và dễ hiểu về dữ liệu. Đề làm được điều này, bạn phải hiểu được cách thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp của mình. Một mô hình tốt sẽ giúp các tổ chức sử dụng dữ liệu của họ hiệu quả hơn.
📌Điều hướng và giao diện người dùng
Điều hướng và hiểu giao diện Power BI, các tính năng và khả năng của nó có thể được coi là một thách thức cho người dùng mới. Do đó, tìm hiểu về giao diện, các tính năng, khả năng khác nhau của Power BI rất quan trọng để giải quyết được khó khăn này.
👉Power BI là một trong những công cụ trực quan và dễ sử dụng nhất. Tuy nhiên, đối với người mới bắt đầu có thể gặp khó khăn, khi đã quen bạn sẽ thấy được nhiều chức năng hữu ích của Power BI.
Nếu bạn thấy chia sẻ này bổ ích thì hãy follow page để cập nhật thông tin mới nhất từ ICLS Tech nhé!
ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!

TRỰC QUAN HOÁ DỮ LIỆU TỪ THIẾT BỊ IoT



🔥Thiết bị IoT (Internet of Things) đang ngày càng trở nên phổ biến và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày và các môi trường công nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý, hiểu và phân tích lượng lớn dữ liệu từ các thiết bị này có thể trở nên phức tạp và khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, trực quan hóa dữ liệu từ thiết bị IoT đã trở thành một công cụ quan trọng để giúp người dùng hiểu và tận dụng thông tin một cách hiệu quả. Dưới đây là một số điểm quan trọng về việc trực quan hóa dữ liệu từ thiết bị IoT:

🔻Hiểu Rõ Hơn Về Hoạt Động Của Thiết Bị:
Trực quan hóa dữ liệu từ thiết bị IoT cho phép người dùng thấy được hoạt động và hiệu suất của các thiết bị một cách trực quan và sinh động hơn. Thay vì chỉ nhìn vào con số và dữ liệu văn bản, họ có thể theo dõi biểu đồ, biểu đồ và đồ thị để hiểu rõ hơn về các xu hướng và biến động.

🔻Đưa Ra Quyết Định Nhanh Chóng và Chính Xác:
Với thông tin được trực quan hóa, người dùng có thể đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Họ có thể dễ dàng nhận biết các vấn đề, điểm nổi bật và cơ hội từ dữ liệu một cách tức thì, giúp tối ưu hóa quản lý và vận hành thiết bị.

🔻Tăng Cường Sự Trải Nghiệm Người Dùng:
Trực quan hóa dữ liệu từ thiết bị IoT cũng tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn. Thay vì phải đọc và phân tích dữ liệu một cách khó khăn, người dùng có thể dễ dàng hiểu và tương tác với thông tin thông qua các giao diện trực quan và thân thiện với người dùng.

🔻Phát Hiện Sớm Các Vấn Đề và Cải Thiện Hiệu Suất:
Các biểu đồ và đồ thị sẽ giúp họ nhận biết các xu hướng không mong muốn và thực hiện các biện pháp sửa chữa hoặc cải thiện để đạt được hiệu suất tốt nhất.

🔻Khai Thác Tối Đa Tiềm Năng và Dữ Liệu:
Thông qua việc sử dụng các công cụ và phương tiện trực quan, người dùng có thể tìm ra thông tin quan trọng và giá trị từ dữ liệu để áp dụng vào quản lý và phát triển.

💥Trực quan hóa dữ liệu từ thiết bị IoT không chỉ giúp người dùng hiểu và quản lý thông tin một cách hiệu quả hơn mà còn tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn và giúp tối ưu hóa hoạt động của các thiết bị kết nối. Điều này làm nổi bật vai trò quan trọng của trực quan hóa dữ liệu trong việc tận dụng sức mạnh của thông tin trực quan trong quản lý thiết bị IoT.

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
—
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

TRỰC QUAN HOÁ DỮ LIỆU HỮU ÍCH NHƯ THẾ NÀO?



Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ thuật giúp chuyển đổi dữ liệu từ dạng bảng, văn bản hoặc số thành các hình ảnh trực quan, như biểu đồ, đồ thị, bản đồ, v.v. Trực quan hóa dữ liệu giúp ích cho việc phân tích dữ liệu theo những cách sau:

👉Giúp người dùng hiểu dữ liệu dễ dàng hơn: Dữ liệu thô thường phức tạp và khó hiểu. Trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng dễ dàng nắm bắt các xu hướng, mẫu hình và mối tương quan trong dữ liệu.

👉Giúp người dùng phát hiện các thông tin quan trọng: Trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng dễ dàng phát hiện các xu hướng, mẫu hình và mối tương quan trong dữ liệu mà có thể bị bỏ qua khi xem dữ liệu ở dạng bảng hoặc văn bản.

👉Giúp người dùng đưa ra quyết định tốt hơn: Trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng dễ dàng hiểu được tác động của các quyết định tiềm năng đối với dữ liệu. Điều này có thể giúp người dùng đưa ra quyết định tốt hơn.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách trực quan hóa dữ liệu giúp ích cho việc phân tích dữ liệu:

🟢Một doanh nghiệp có thể sử dụng biểu đồ đường để theo dõi doanh số bán hàng theo thời gian. Điều này giúp doanh nghiệp xác định các xu hướng doanh số bán hàng và xác định các thời điểm doanh số bán hàng tăng hoặc giảm.

🟢Một nhà nghiên cứu có thể sử dụng biểu đồ tròn để thể hiện phân phối dân số theo độ tuổi. Điều này giúp nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cấu trúc dân số của một khu vực.

🟢Một ngân hàng có thể sử dụng bản đồ nhiệt để xác định các khu vực có nguy cơ gian lận cao. Điều này giúp ngân hàng tập trung các nỗ lực ngăn chặn gian lận ở những khu vực này.

Nhìn chung, trực quan hóa dữ liệu là một công cụ quan trọng cho việc phân tích dữ liệu. Nó giúp người dùng hiểu dữ liệu dễ dàng hơn, phát hiện các thông tin quan trọng và đưa ra quyết định tốt hơn.🤗🤗🤗
ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

CÁCH TẬN DỤNG TỐI ĐA KHẢ NĂNG TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU


🔥Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biến dữ liệu thành hình ảnh dễ hiểu và hấp dẫn. Nó có thể được sử dụng để truyền đạt thông tin phức tạp một cách rõ ràng và súc tích. Dưới đây là một số mẹo để tận dụng tối đa khả năng trực quan hóa dữ liệu của bạn:

🎯Xác định mục tiêu của bạn: Trước khi bạn bắt đầu tạo đồ thị hoặc biểu đồ, hãy xác định mục tiêu của bạn. Bạn muốn người xem hiểu điều gì từ dữ liệu của bạn? Bạn muốn họ đưa ra quyết định nào? Khi bạn biết mục tiêu của mình, bạn có thể chọn loại đồ thị hoặc biểu đồ phù hợp nhất.

📈Chọn loại đồ thị hoặc biểu đồ phù hợp: Có nhiều loại đồ thị và biểu đồ khác nhau. Mỗi loại có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Chọn loại đồ thị hoặc biểu đồ phù hợp nhất cho dữ liệu và mục tiêu của bạn.

🎨Sử dụng màu sắc và kích thước một cách hiệu quả: Màu sắc và kích thước có thể được sử dụng để thu hút sự chú ý và nhấn mạnh các điểm chính. Tuy nhiên, hãy sử dụng chúng một cách hiệu quả để không gây nhầm lẫn cho người xem.

📌Thêm chú thích và tiêu đề: Chú thích và tiêu đề giúp người xem hiểu đồ thị hoặc biểu đồ của bạn. Đảm bảo cung cấp thông tin cần thiết để người xem có thể hiểu dữ liệu.

📊Thử nghiệm với các thiết kế khác nhau: Đừng ngại thử nghiệm với các thiết kế khác nhau để xem thiết kế nào hoạt động tốt nhất cho dữ liệu và mục tiêu của bạn.

🏃‍♂️Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để truyền đạt thông tin một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng các mẹo này, bạn có thể tận dụng tối đa khả năng trực quan hóa dữ liệu của mình và tạo ra các đồ thị và biểu đồ có thể giúp bạn đạt được mục tiêu.

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

DATA MINDSET - CỐT LÕI LÀM NÊN MỘT DATA ANALYST THẬT SỰ

🤔Mọi người thường tập trung vào “Toolset” và “Skillset” nhưng lại bảo qua “Mindset”, một yếu tố rất quan trọng khi làm việc với dữ liệu.
⭕️Đối với việc chỉ tập trung vào Toolset hay Skillset thì sẽ dẫn ra các hậu quả không mong muốn. Một người nếu không có Data Mindset, không có tư duy để làm trong ngành dữ liệu thì dù có giỏi đến đâu cũng chỉ làm được những việc tạo ra rất ít giá trị. Có thể là do tư duy sai về vận hành dẫn đến làm trễ cả quy trình vận hành.
Để tránh những hậu quả không mong muốn, nên xây dựng “Data Mindset” trong tổ chức như:
✔️Hiểu rõ mục tiêu cụ thể
✔️Tạo ra nguồn dữ liệu đánh tin cậy: Cần sự kỷ luật và cẩn thận trong việc nhập dữ liệu, cũng như xác minh và kiểm tra chất lượng dữ liệu thường xuyên.
✔️Xây dựng Data Warehouse hiệu quả: Hiểu rõ data của mình và áp dụng những phương pháp tốt nhất để tổ chức Data Warehouse, điều này sẽ giúp dữ liệu được quản lý và kiểm tra chất lượng dễ dàng hơn.
💯"Toolset" và "Skillset" quan trọng, nhưng "Mindset" cũng không kém phần quan trọng khi làm việc với dữ liệu. Để trở thành một tổ chức sử dụng dữ liệu hiệu quả, chúng ta cần định hình "Data Mindset" đúng đắn trong tổ chức của mình.
ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

NHỮNG KHÓ KHĂN MÀ NGƯỜI HỌC POWER BI CẦN BIẾT


📒Power BI cung cấp một giao diện với nhiều tính năng tích hợp sẵn giúp người dùng tạo ra các bảng điều khiển và báo cáo tương tác. Tuy nhiên, khi bạn là người mới sử dụng Power BI thì sau đây là những thách thức có thể gặp phải khi bắt đầu dùng Power BI:

📌Trực quan hóa dữ liệu
Power BI gồm một loạt các khả năng trực quan hóa dữ liệu, cho phép người dùng hiển thị dữ liệu theo nhiều cách để truyền đạt thông tin. Bởi vì có rất nhiều sự lựa chọn khác nhau, điều quan trọng là người dùng làm thế nào để chọn được biểu đồ phù hợp với tập dữ liệu đang có.

📌DAX (Biểu thức phân tích dữ liệu)
DAX là một công cụ quan trọng để phân tích và tính toán dữ liệu trong Power BI, cho phép người dùng tạo các biểu thức dựa trên các cột dữ liệu, hoặc lọc dữ liệu ra khỏi bảng.... Do đó việc hiểu cú pháp và chức năng của DAX là rất quan trọng để làm việc với dữ liệu trên Power BI.

📌Mô hình hóa dữ liệu
Mục tiêu của mô hình hóa dữ liệu là cung cấp một bản trình bày rõ ràng và dễ hiểu về dữ liệu. Đề làm được điều này, bạn phải hiểu được cách thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp của mình. Một mô hình tốt sẽ giúp các tổ chức sử dụng dữ liệu của họ hiệu quả hơn.

📌Điều hướng và giao diện người dùng
Điều hướng và hiểu giao diện Power BI, các tính năng và khả năng của nó có thể được coi là một thách thức cho người dùng mới. Do đó, tìm hiểu về giao diện, các tính năng, khả năng khác nhau của Power BI rất quan trọng để giải quyết được khó khăn này.

👉Power BI là một trong những công cụ trực quan và dễ sử dụng nhất. Tuy nhiên, đối với người mới bắt đầu có thể gặp khó khăn, khi đã quen bạn sẽ thấy được nhiều chức năng hữu ích của Power BI.

😁Nếu bạn thấy chia sẻ này bổ ích thì hãy follow page để cập nhật thông tin mới nhất nhé!

DATA MODELING TRONG POWER BI

🔎Data Modeling là quá trình phân tích và xác định tất cả các loại dữ liệu khác nhau mà doanh nghiệp cần thu thập và tạo ra, cũng như mối quan hệ giữa các bit dữ liệu đó. Khi đã xác định được và hiểu được cách thức và thời điểm sử dụng dữ liệu thì Data Modeling sẽ trở thành một một bài tập để hiểu và làm rõ các yêu cầu dữ liệu.

🤔Data modeling mang lợi ích gì cho doanh nghiệp?

📍Tiết kiệm chi phí và thời gian đánh giá, phân tích dữ liệu: khi thực hiện trên data modeling, bạn có thể trực tiếp xác định hướng kinh doanh của doanh nghiệp mình từ đó cũng giúp đưa ra giải pháp, cải thiện kết quả làm việc theo thời gian.

📍Hiểu rõ và cải tiến các quy trình trong doanh nghiệp: khi thực hiện Data modeling thì bạn phải hiểu rõ cũng như các quy trình hoạt động của doanh nghiệp của bạn.

📍Giúp tăng tốc độ và hiệu suất truy xuất và phân tích dữ liệu bằng cách lập kế hoạch về năng lực và tăng trưởng.

📍Giảm thiểu sự phức tạp và rủi ro: Data modeling cung cấp các sơ đồ trực quan về các quy trình dữ liệu của bạn. Điều này sẽ giảm thiểu rủi ro khi làm việc với dữ liệu, tránh rơi vào các biến đổi bất chợt hoặc trình trạng các bộ lọc bị ẩn đi và phân tán.

💯Xây dựng Data model trong Power BI chính là bước quan trọng để giúp bạn tổ chức, sắp xếp và làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả.

Cùng ICLS - Tech tham gia cộng đồng để cập nhật các kỹ năng về Data Visualization tại đây:
https://forms.gle/FD5jNPMaby4kKLQy8

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

MỘT SỐ NHƯỢC ĐIỂM TIỂM ẨN CỦA TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU



📊Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp người dùng hiểu và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Tuy nhiên, cũng có một số bất lợi tiềm ẩn cần lưu ý.

🤔Một bất lợi phổ biến của trực quan hóa dữ liệu là nó có thể bị bóp méo hoặc gian lận. Điều này có thể xảy ra khi người tạo trực quan hóa dữ liệu chọn các loại biểu đồ hoặc đồ thị không phù hợp với dữ liệu, sử dụng các phép đo hoặc phép tính sai, hoặc đơn giản là chọn các màu sắc hoặc kiểu chữ khiến dữ liệu trông hấp dẫn hơn là chính xác.

👀Một bất lợi khác của trực quan hóa dữ liệu là nó có thể khó hiểu đối với người xem không được đào tạo. Nếu một trực quan hóa dữ liệu không được thiết kế cẩn thận, nó có thể khó hiểu hoặc thậm chí gây hiểu lầm. Điều này có thể dẫn đến đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không chính xác.

🔑Cuối cùng, trực quan hóa dữ liệu có thể bị hạn chế bởi dữ liệu được sử dụng để tạo nó. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, trực quan hóa dữ liệu sẽ không chính xác hoặc không đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu không đáng tin cậy.

✅Để tránh những bất lợi này, điều quan trọng là phải sử dụng trực quan hóa dữ liệu một cách có trách nhiệm. Điều này bao gồm việc chọn các loại biểu đồ và đồ thị phù hợp với dữ liệu, sử dụng các phép đo và phép tính chính xác, và làm rõ bất kỳ thông tin nào cần thiết để hiểu dữ liệu.

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

TẠI SAO NÊN SỬ DỤNG PYTHON ĐỂ XỬ LÝ DỮ LIỆU TIME-SERIES



📍Python cung cấp một hệ sinh thái, thư viện và công cụ phong phú làm cho nó trở thành một lựa chọn lý tưởng để làm việc với dữ liệu Time-Series. Hãy cùng điểm qua một số lý do Python trở nên phổ biến trong phân tích chuỗi thời gian.

❇️Mã nguồn mở: là cho phép người dùng truy cập vào vô số tài nguyên, công cụ và thư viện để phân tích dữ liệu Time-Series mà không phải chịu thêm phí.

❇️Dễ sử dụng: Cú pháp trực quan dễ học, ngay cả với người mới bắt đầu. Cấu trúc gọn gàng, cho phép bạn tập trung vào phân tích dữ liệu thay vì vật lộn với các khái niệm và cú pháp phức tạp.

❇️Hỗ trợ thư viện mở rộng: cung cấp một bộ sưu tập phong phú các thư viện, công cụ chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để phân tích Time-Series. Pandas, NumPy, Statsmodels và Scikit-learn hỗ trợ nhiều chức năng khác nhau phù hợp khi làm việc với dữ liệu phụ thuộc vào thời gian.

❇️Tạo điều kiện cho khả năng tái sử dụng mã: Python có nhiều tác vụ phổ biến như: tải, làm sạch, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, công sức bằng cách xây dựng dựa trên mã và giải pháp hiện có, đẩy nhanh quá trình phân tích.

⭐️Với những thông tin trên thì có thể thấy được Python cung cấp một loạt các khả năng để xử lý chuỗi thời gian, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ khác nhau để phân tích và trích xuất thông tin dữ liệu.

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

Nắm vững nghệ thuật kể chuyện dữ liệu



📖Data Storytelling (kể chuyện bằng dữ liệu) là cách tạo một câu chuyện hấp dẫn dựa trên dữ liệu thông qua những phân tích phức tạp. Kể chuyện bằng dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cho câu chuyện của bạn nhằm tạo ra tác động và thông báo tới một đối tượng cụ thể. Kể chuyện bằng dữ liệu là sự đòi hỏi kết hợp giữa kỹ năng phân tích dữ liệu và kỹ năng sáng tạo, bên cạnh đó còn là khả năng sử dụng các công cụ phần mềm để tạo ra được bản thuyết trình, trình bày dễ hiểu nhất.

Các bước lưu ý khi kể chuyện về dữ liệu
🎯Hiểu được đối tượng của mình: Thính giả luôn là trọng tâm trong câu chuyện mà chúng ta đang truyền đạt. Điều chỉnh câu chuyện và hình ảnh trực quan để phù hợp với sở thích và trình độ hiểu biết của khán giả sẽ đảm bảo rằng thông điệp được truyền đạt một cách hiệu quả.
🎯Hãy làm chúng thật đơn giản: Khi chúng ta trực quan hóa dữ liệu, cần tránh những câu chuyện, hình ảnh trực quan quá phức tạp. Sự đơn giản hóa hình ảnh trực quan và cốt truyện để đảm bảo rằng những thông tin chi tiết quan trọng có thể dễ dàng nắm bắt được.
🎯Chọn lọc hình ảnh truyền tải: Việc sử dụng hình ảnh phù hợp sẽ bổ sung nội dung và giúp cho người nghe có những hình ảnh minh họa về chủ đề đang truyền tải.
🎯Làm nổi bật các thông tin chi tiết: Việc trình bày rõ ràng mức độ liên quan của từng hình ảnh với toàn bộ câu chuyện sẽ đảm bảo rằng khán giả nắm bắt được tầm quan trọng của dữ liệu.
🎯Tạo ra Logical Flow: Một câu chuyện dựa trên dữ liệu phải có phần mở đầu, phần giữa và phần cuối rõ ràng. Các hình ảnh trực quan phải tuân theo một trình tự hợp lý để hướng dẫn thính giả xuyên suốt câu chuyện.

🚀Việc nắm vững nghệ thuật kể chuyện bằng hình ảnh hóa là một kỹ năng mạnh mẽ có thể nâng cao tác động của những hiểu biết sâu sắc của bạn. Bằng cách hiểu tầm quan trọng của việc kể chuyện, tận dụng hình ảnh trực quan một cách hiệu quả và tuân theo các nguyên tắc chính để kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả, bạn có thể làm cho dữ liệu của mình trở nên sống động và tạo ấn tượng lâu dài với khán giả.

Cùng ICLS - Tech tham gia cộng đồng để cập nhật các kỹ năng về Data Visualization tại đây:
https://forms.gle/FD5jNPMaby4kKLQy8

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)

SỰ KHÁC NHAU GIỮA DATA ANALYTICS VÀ DATA MINING



📓Data Mining và Data Analytics là các bước chính trong bất kỳ dự án nào dựa trên các quyết định dựa trên dữ liệu và cần phải được thực hiện một cách hiệu quả để đảm bảo sự thành công của dự án.Ngày nay, phân tích dữ liệu và phát triển chiến lược đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin quan trọng từ các bộ dữ liệu có sẵn.

🔗Data Mining là một quá trình được sử dụng để biến dữ liệu thô thành dữ liệu có ý nghĩa. Nó giúp các tổ chức xây dựng các chiến lược sáng tạo hơn, tăng doanh thu, tạo doanh thu và phát triển doanh nghiệp bằng cách giảm chi phí. Mục tiêu của Data Mining là tìm ra những thông tin có giá trị, hữu ích và mới mẻ từ một lượng dữ liệu lớn.

🔗Data Analysis là một phương pháp có thể được sử dụng để tìm kiếm, phân tích và chứng minh dữ liệu nhằm tìm ra thông tin hữu ích. Bao gồm xóa, làm sạch, thay đổi, chứng minh dữ liệu để đưa ra những insight quan trọng, có giá trị giúp xác định cách tiếp tục và đưa ra các lựa chọn liên quan đến công ty.

📍Cả Data mining và Data analytics đều rất quan trọng, nên cần được thực hiện một cách cẩn thận. Do bản chất của hai lĩnh vực, đôi khi những người kinh doanh nhỏ sử dụng chúng thay thế cho nhau. Bạn cần một cách tiếp cận phân tích hơn để giải quyết data analytics. Ngược lại, bạn cần có tư duy nhận dạng mẫu và kiến thức về lập trình để tạo nên tên tuổi trong lĩnh vực data mining.

ICLS TECH - Bridging the gap, Embracing the future!
---
Website: https://iclstech.edu.vn/
Email: [email protected]
Hotline: 0962038175 (Mr. Đức)