| I. Nền tảng Tableau & Trực quan hóa dữ liệu |
1. Giới thiệu tổng quan về Phân tích dữ liệu (Khái niệm, Phân loại, Đối tượng làm việc, Quy trình phân tích dữ liệu, Công cụ).
2. Trực quan hóa dữ liệu (Khái niệm, Vị trí, Ý nghĩa, Công cụ, Minh họa kỹ năng với Excel).
3. Giới thiệu về Tableau (Sản phẩm, So sánh công cụ, Phân loại).
4. Tableau Desktop 10: Tải xuống & Cài đặt, Giao diện phần mềm (Các loại tệp, Worksheet, Dashboard), Thao tác cơ bản.
5. Tableau Public: Đăng ký, Giao diện, Thao tác cơ bản.
6. Giới thiệu các biểu đồ trực quan cơ bản (Cột, Bar, Pie, Line, Tree, Bảng). |
– Thực hành download và cài đặt Tableau Desktop, cập nhật Key.
– Thực hành đăng ký tài khoản Tableau Public.
– Thực hành xây dựng biểu đồ cơ bản với dữ liệu mẫu kinh doanh. |
| II. Số liệu thống kê chuyên sâu trong Tableau |
1. Tạo trường tính toán & Tính toán thống kê bằng các hàm tổng hợp (Số học, Phép nối, SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, Phương sai, Độ lệch chuẩn).
2. Tính toán thống kê nâng cao với các hàm có sẵn (Toán học: Trị tuyệt đối, Làm tròn, Phần nguyên và dư, Căn bậc hai).
3. Xử lý thống kê mở rộng thăm dò dữ liệu thông qua các tính có điều kiện với hàm logic (IF…THEN, IF…THEN…ELSE…END, IF…THEN…ELSEIF, CASE…WHEN).
4. Thống kê Tổng hợp với phép tính bảng (Tạo bảng tính nhanh, Tính lũy kế, Tính so sánh chênh lệch cùng kỳ, Xếp hạng, Bảng ma trận).
5. Thống kê So sánh đối soát. |
– Thực hành xây dựng báo cáo tổng quan cơ bản với dữ liệu đơn vị theo từng mục thống kê.
– Bài tập 1: Thống kê cơ bản (Phép tính số học, Phép nối, Hàm tổng hợp cơ bản).
– Bài tập 2: Thống kê toán học.
– Bài tập 3: Thống kê sau khi bổ sung các trường cột mới (Hàm logic).
– Bài tập 4: Thống kê phép tính bảng (Tạo bảng tính nhanh, Tính lũy kế, So sánh chênh lệch, Xếp hạng, Bảng ma trận). |
| III. Xây dựng Bảng điều khiển tương tác (Dashboard) |
1. Tạo bảng điều khiển để tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu.
2. Sử dụng tính năng kết hợp dữ liệu (data blending) để kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau vào một bảng điều khiển.
3. Tạo các báo cáo tương tác cho phép người dùng khám phá dữ liệu theo nhiều góc độ. |
– Thực hành dựa trên các báo cáo đã xây dựng từ các bài tập phần I-II. |
| IV. Trích xuất, sắp xếp và định dạng dữ liệu |
1. Tổng quan về tạo trích xuất dữ liệu (Data Extract) và lợi ích.
2. Tạo trích xuất dữ liệu cơ bản (Từ bảng dữ liệu đơn giản, tùy chỉnh cài đặt: chọn cột, định dạng, tùy chọn xuất khẩu).
3. Tạo trích xuất dữ liệu nâng cao (Sử dụng bộ lọc và thông số, nhóm và phân loại, từ nhiều bảng điều khiển hoặc bảng điều khiển kết hợp).
4. Sắp xếp và định dạng dữ liệu (Sắp xếp dữ liệu theo các tiêu chí).
5. Làm việc với định dạng, chú thích trong biểu đồ (Tùy chỉnh định dạng, hiển thị, Tooltips). |
– Thực hành trích xuất dữ liệu ra file CSV, Excel, PDF, hoặc kết xuất hình ảnh.
– Luyện tập và bài tập (phân bổ trong suốt khóa học).
– Dự án thực tế 1: Liên quan đến tạo trích xuất dữ liệu, sắp xếp và định dạng dữ liệu có hướng dẫn. |
| V. Các loại biểu đồ nâng cao trong Tableau |
1. Làm việc với dữ liệu thời gian (Thời gian rời rạc, liên tục, phân cấp, chuyển đổi định nghĩa thời gian).
2. Biểu đồ với khối, kích cỡ, màu sắc (Sử dụng khối hình, màu sắc, kích cỡ).
3. Nguyên tắc lập biểu đồ.
4. Làm việc với biểu đồ kết hợp (Biểu đồ 2 trục, biểu đồ xếp chồng).
5. Giới thiệu các loại biểu đồ nâng cao khác (Scatter, Bong bóng, Text – Wordcloud, Heatmap, Bảng đánh dấu, Treemaps, Box Plot, Waterfall, Pareto). |
– Thực hành xây dựng báo cáo tổng quan cơ bản với dữ liệu đơn vị sử dụng các loại biểu đồ nâng cao.
– Dự án thực tế 2: Phân tích hành vi mua hàng theo tình huống doanh nghiệp. |
| VI. Phân tích dữ liệu chuyên sâu bằng Tableau Desktop |
1. Tư duy phân tích dữ liệu.
2. Quy trình phân tích dữ liệu.
3. Kỹ thuật phân tích cơ bản (Sắp xếp, Lọc dữ liệu).
4. Nhận diện phân tích khám phá – thăm dò – dự đoán.
5. Phân cấp dữ liệu chi tiết LOD (Level of Details).
6. Tạo nhóm (Groups), Tạo set/bin. |
– Dự án thực tế 3: Phân tích khách hàng có nguy cơ rời bỏ. |
| VII. Mapping concept (Bản đồ) & Dữ liệu địa lý |
1. Custom Geocoding (Định vị tùy chỉnh): Làm việc với dữ liệu địa lý (Kiểu địa lý, Phân cấp địa lý, Mã hóa địa lý theo tọa độ).
2. Radial Selections (Lựa chọn bán kính). |
– Thực hành phân tích dữ liệu trên bản đồ: phân tích dữ liệu địa lý và tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu và các vị trí trên bản đồ. |
| VIII. Special Field Types, Tableau Generated Fields & Tham số |
1. Special Field Types (Các loại trường đặc biệt): Độ phân loại (Hierarchies), Bộ lọc (Sets), Đường (Lines), Địa lý (Geographical), Biểu đồ (Bins), Mô phỏng (Forecast).
2. Tableau Generated Fields (Các trường được tạo bởi Tableau): Trường tính toán (tổng, trung bình, min, max), trường con kết hợp dữ liệu hiện có.
3. Tạo và sử dụng tham số: Tạo tham số, Phạm vi áp dụng, Ý nghĩa. |
– Thực hành ứng dụng các loại trường đặc biệt, trường tự động và tham số trong phân tích. |
| IX. Xử lý làm sạch dữ liệu nâng cao với Tableau Prep |
1. Kết nối – Xử lý – Xây dựng mô hình dữ liệu – Làm sạch dữ liệu trong Tableau Desktop (Kết nối dữ liệu từ file, web, database, folder; Xây dựng mô hình kết nối: Nối sheet, nối khác tên cột, nối nhiều nguồn; Xử lý làm sạch cơ bản: Xóa dòng thừa, chọn dòng tiêu đề, đổi kiểu dữ liệu, đổi tên, gộp/tách cột, Pivot/Unpivot).
2. Giới thiệu về Tableau Prep. |
– Thực hành xử lý làm sạch dữ liệu trong Tableau Prep theo dữ liệu tình huống đơn vị (Thêm bước, thêm dòng, tạo công thức, thống kê Pivot, nối dữ liệu, hợp dữ liệu). |
| X. Data Science & Lập trình Python/R trong Tableau |
1. Kết nối Tableau với Python (TabPy) & R (Cách cài đặt & sử dụng TabPy, Chạy Python script, Viết R Script, Ứng dụng Scikit-learn, R, Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính & clustering, Tích hợp kết quả ML vào Dashboard).
2. AI-driven Dashboard (Explain Data, Predictive Analytics, Ứng dụng AI để tối ưu hóa dữ liệu). |
– Thực hành: Phân tích nhóm khách hàng bằng Clustering. |
| XI. Data Engineering, Data Modeling & Tự động hóa |
1. Tableau REST API & Automation (Giới thiệu Tableau REST API, Tự động hóa báo cáo bằng Python API).
2. Kết nối API & Realtime Data (Sử dụng Web Data Connector (WDC) để kết nối API, Xử lý dữ liệu theo thời gian thực). |
