Data 4U

Vài dòng chia của anh em khi đến với Hội thảo

[Kick-off Khóa Power BI tháng 7.2024]
Phân tích dữ liệu và thiết kế dashboard với Power BI (Microsoft Fabric)
🎯 Mục tiêu:
+ Tự động hoá luồng dữ liệu từ raw data (data warehouse) đến dashboard, report
+ Nhanh chóng, tiết kiệm thời gian
+ Chính xác
+ Trực quan sinh động
Lớp Offline: Full thứ bảy (8h30-12h, 13h-17h30) mỗi tuần tại 127/29A Âu Cơ, Phường 14, Quận 11, HCM.

Động lực cho Data 4U. Xin cảm ơn lời cảm ơn của bạn. 😀

Khoá học Excel Power tháng 05.2024
https://data4u.vn/excel-power/
Ứng dụng Excel Power tự động hoá trong Phân tích dữ liệu doanh nghiệp.
️🎯 Mục tiêu:
(y) Tự động hoá với Excel Power Query, Power Pivot
(y) Nhanh chóng, tiết kiệm thời gian
(y) Chính xác
(y) Trực quan sinh động

💻15 buổi online + 2 buổi offline
👫15 học viên/lớp
⏰Lịch học: Buổi tối, 19h - 21h:
- Buổi học chính vào Thứ hai và thứ sáu
- Buổi phụ vào thứ tư (hỗ trợ ứng dụng vào công việc thực tế)
🗓 Bắt đầu từ: Thứ tư, ngày 22.05.2024
🪙 Học phí (vnd): 5,000,000
😍 Giảm 10% khi đăng kí nhóm từ 2 người trở lên
😍 Học viên được cấp license Excel 365 trong thời gian học.
😍 Giảng viên & trợ giảng hỗ trợ học viên 1-1
😍 Hỗ trợ học viên ứng dụng vào công việc thực tế
☎ Liên hệ: Đình Hưng sđt/Zalo: 078.5252.114 [email protected]
Chi tiết: https://data4u.vn/excel-power/
Data 4U - Làm data cùng bạn.

Exploratory vs. explanatory analysis
https://data4u.vn/exploratory-vs-explanatory-analysis/
Source: Knaflic, Cole Nussbaumer. 2015. Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. s.l. : Wiley, 2015.
Người dịch: Lưu Thanh Hưng
Có một sự khác biệt đáng kể cần phân biệt rõ giữa phân tích khám phá và phân tích diễn giải (Exploratory vs. explanatory analysis). Khám phá là việc chúng ta làm nhằm để hiểu dữ liệu và tìm ra cái gì đó có thể đáng chú ý, quan trọng hoặc thú vị để có thể kể với người khác. Khi thực hiện phân tích khám phá, chúng ta giống như đang săn tìm hạt ngọc trai vậy.
Có thể chúng ta phải mở cả 100 con trai (kiểm định 100 giải thuyết hoặc xem xét dữ liệu theo 100 cách khác nhau) có khi chỉ để tìm được chừng 2 viên ngọc trai. Đến lúc muốn truyền đạt các kết quả phân tích của mình đến người nghe, chúng ta cần thực hiện bước diễn giải, nghĩa là chúng ta có điều gì đó cụ thể muốn giải thích, một câu chuyện rõ ràng muốn kể - có lẽ là về 2 viên ngọc trai đó.
Thông thường, mọi người mắc sai lầm khi nghĩ rằng chỉ cần đưa ra các kết quả phân tích khám phá là được rồi (đơn giản là trình bày dữ liệu, với tất cả 100 con ngọc trai) trong khi điều họ nên làm là đưa ra sự diễn giải (dành thời gian để chuyển hoá dữ liệu thành thông tin dễ hiểu mà người nghe có thể dùng được: tức là hai viên ngọc trai ấy). Đó là một sai lầm dễ hiểu. Sau khi thực hiện cả mớ phân tích, chúng ta rất mong muốn được trình bày tất cả cho họ thấy, như một bằng chứng về tất cả công sức mà mình đã làm và các kết quả dồi dào đến từ các phân tích đó. Cần chống lại cám dỗ này. Bạn đang buộc người nghe của mình phải tự mở lại tất cả các con trai một lần nữa! Tập trung vào những viên ngọc trai, thông tin mà họ cần biết.
Ở đây, chúng ta tập trung vào phân tích diễn giải và truyền đạt thông tin.

Data 4U thông báo lịch nghỉ Tết 2024, tạm ngưng Làm data cùng bạn ^^. Lớp học nghỉ từ ngày mai (24 chạp) đến 19/2 (mùng 10) đi học lại.
Đội ngũ trainer support đến hết ngày 6/2 (27 chạp) và comeback vào 16/2 (mùng 7).
Thân ái.

Cảm ơn học viên