Khóa đào tạo: RA QUYẾT ĐỊNH DỰA VÀO PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
Thời lượng: 3 ngày (mỗi ngày 8 giờ, tổng 24 giờ)
Mục tiêu:
- Hiểu rõ khái niệm dữ liệu và vai trò trong ra quyết định.
- Phát triển tư duy phân tích từng bước qua việc đặt câu hỏi, thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu.
- Ứng dụng thực tế vào các tình huống trong hoạt động kinh doanh (ví dụ: tối ưu hóa lộ trình giao hàng, tăng doanh thu dịch vụ)
Công cụ sử dụng:
-
- Excel: Dùng cho xử lý và phân tích cơ bản.
- Tableau Public: Dùng cho trực quan hóa và phân tích nâng cao (miễn phí bản thử nghiệm từ Tableau Desktop 03 tháng).
Phương pháp giảng dạy:
-
- Kết hợp lý thuyết (30%), thảo luận (20%), và thực hành (50%).
- Mỗi bài tập có hướng dẫn chi tiết từng bước để học viên nắm rõ quy trình tư duy phân tích.
Kết quả mong đợi:
-
- Học viên hiểu và thực hành được quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế như tối ưu hóa vận chuyển, nâng cao trải nghiệm khách hàng, hoặc tăng hiệu suất hoạt động tại doanh nghiệp….
NỘI DUNG CHI TIẾT
| Ngày | Thời gian | Chủ đề | Nội dung chi tiết | Kỹ năng phát triển | Bài tập thực hành | Ví dụ minh họa ngành bưu điện |
| Ngày 1 | 08:30 – 10:00 | Giới thiệu về dữ liệu và tư duy ra quyết định | – Định nghĩa dữ liệu và hiểu biết dữ liệu
– Vai trò của dữ liệu trong ra quyết định (dẫn chứng) – Quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu: Hỏi – Thu thập – Phân tích – Trình bày – Quyết định. |
– Nhận diện vai trò dữ liệu.
– Tư duy có cấu trúc khi tiếp cận vấn đề. |
– Bài tập: Liệt kê 3 vấn đề thực tế tại VN Post có thể giải quyết bằng dữ liệu (ví dụ: chậm giao hàng, chi phí vận hành cao). | – Ví dụ: Dữ liệu thời gian giao hàng tại Hà Nội cho thấy 30% thư bị giao chậm do tắc nghẽn giao thông → cần tối ưu lộ trình. |
| Ngày 1 | 10:15 – 12:00 | Đặt câu hỏi đúng để khai thác dữ liệu | – Kỹ thuật “5 Tại sao” (Sakichi Toyoda).
– Phân biệt câu hỏi chung chung và cụ thể. – Xác định mục tiêu phân tích từ câu hỏi. |
– Tư duy phản biện.
– Đặt câu hỏi có mục tiêu rõ ràng. |
– Bài tập: Áp dụng “5 Tại sao” để tìm nguyên nhân gốc rễ của việc “khách hàng phàn nàn về dịch vụ chuyển phát”. | – Ví dụ: “Tại sao khách phàn nàn?” → “Gói hàng giao chậm” → “Lộ trình không tối ưu” → Dữ liệu lộ trình cần phân tích. |
| Ngày 1 | 13:00 – 15:00 | Thu thập và hiểu dữ liệu | – Các loại dữ liệu: định tính (phản hồi khách hàng), định lượng (số lượng bưu phẩm).
– Nguồn dữ liệu trong doanh nghiệp: hệ thống quản lý đơn hàng, GPS xe giao, khảo sát khách hàng, nhân sự, …. – Đánh giá chất lượng dữ liệu (đầy đủ, nhất quán). |
– Nhận diện loại dữ liệu.
– Đánh giá độ tin cậy dữ liệu. |
– Bài tập: Thu thập dữ liệu giả định ( và đánh giá chất lượng. | – Ví dụ 0.QL kho hang |
| Ngày 1 | 15:15 – 17:00 | Tổ chức và xử lý dữ liệu cơ bản | – Cấu trúc dữ liệu tốt: mỗi cột là biến, mỗi hàng là quan sát.
– Công cụ: Excel/Power Query (pivot, tách trường). – Xử lý dữ liệu thô thành dữ liệu phân tích được. |
– Kỹ năng tổ chức dữ liệu.
– Tư duy logic khi xử lý dữ liệu. |
– Bài tập: Sử dụng Excel để pivot bảng dữ liệu | – Ví dụ |
| Ngày 2 | 08:30 – 10:00 | Phân tích dữ liệu cơ bản | – Tổng hợp dữ liệu: tổng, trung bình, đếm.
– Phân phối dữ liệu: đối xứng, lệch (dùng biểu đồ). – Công cụ: Excel/TPower BI Desktop. |
– Tư duy phân tích số liệu cơ bản.
– Nhận diện xu hướng. |
– Bài tập: Tính trung bình và vẽ biểu đồ (Excel). | – Ví dụ |
| Ngày 2 | 10:15 – 12:00 | Phân tích sâu: Tương quan và nguyên nhân | – Tương quan (correlation): mối quan hệ giữa 2 biến (ví dụ: thời gian giao và khối lượng hàng).
– Phân biệt tương quan và nhân quả. – Dùng biểu đồ phân tán (scatter plot). |
– Tư duy phân tích sâu.
– Tránh nhầm lẫn nhân quả. |
– Bài tập: Vẽ biểu đồ phân tán (dữ liệu giả định). | – Ví dụ: |
| Ngày 2 | 13:00 – 15:00 | Dự đoán và lập mô hình đơn giản | – Hồi quy tuyến tính đơn giản: dự đoán biến Y từ X (ví dụ: chi phí từ khoảng cách).
– Công cụ: Excel/ Power Bi (Trendline). – Đánh giá độ tin cậy (r²). |
– Tư duy dự đoán.
– Hiểu mô hình cơ bản. |
– Bài tập: Dự đoán chi số | – Ví dụ |
| Ngày 2 | 15:15 – 17:00 | Trực quan hóa dữ liệu | – Các loại biểu đồ: thanh (bar), đường (line), phân tán (scatter).
– Nguyên tắc thiết kế: đơn giản, rõ ràng. – Công cụ: Power Bi |
– Kỹ năng trình bày dữ liệu.
– Tư duy giao tiếp qua hình ảnh. |
– Bài tập: Tạo biểu đồ thanh so sánh thời gian (Tableau). | – Ví dụ |
| Ngày 3 | 08:30 – 10:00 | Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) | – Cấu trúc câu chuyện: Bối cảnh – Xung đột – Giải pháp.
– Kết hợp số liệu và câu chuyện thuyết phục. |
– Tư duy giao tiếp dữ liệu.
– Kỹ năng thuyết trình. |
– Bài tập: Viết câu chuyện ngắn từ dữ liệu (nhận diện vấn đề, Lý do tại sao, giải pháp). | – Ví dụ |
| Ngày 3 | 10:15 – 12:00 | Ra quyết định dựa trên dữ liệu | – Quy trình: Xác định vấn đề → Phân tích → Đề xuất giải pháp.
– Đánh giá rủi ro và lợi ích từ dữ liệu. |
– Tư duy ra quyết định.
– Kết hợp phân tích và thực tiễn. |
– Bài tập: Đề xuất giải pháp tối ưu công việc từ dữ liệu (giả định). | |
| Ngày 3 | 13:00 – 15:00 | Thực hành tổng hợp: Dự án nhỏ | – Làm việc nhóm: Phân tích dữ liệu kinh doanh dựa trện giả định (doanh thu, thời gian giao, chi phí).
– Trình bày kết quả bằng Power Bi. |
– Áp dụng toàn bộ quy trình.
– Kỹ năng làm việc nhóm. |
– Dự án: Phân tích dữ liệu dịch vụ kinh doanh đề xuất cải thiện dịch vụ (Excel/Power Bi). | – Ví dụ |
| Ngày 3 | 15:15 – 17:00 | Đánh giá và phản hồi | – Trình bày dự án nhóm.
– Nhận phản hồi từ giảng viên và học viên. – Tổng kết: Ứng dụng tư duy dữ liệu để ra quyết định trong công việc. |
– Tư duy phản hồi.
– Kế hoạch ứng dụng thực tế. |
– Hoạt động: Thảo luận cách áp dụng kỹ năng vào công việc tại doanh nghiệp | – Ví dụ |
1.Đăng ký và mong muốn khi tham gia khóa học phát triển kỹ năng với Power BI. ĐĂNG KÝ
hoặc quét mã QR
Khảo sát kiến thức nền tảng về phân tích dữ liệu
2. Tài nguyên khóa học TẢI TẠI ĐÂY
DA – Kiểm tran đánh giá cuối Ngày 1
QE- Kiểm tra đánh giá cuối Ngày 2
4. Bài kiểm tra cuối khóa ( Mật khẩu GV cung cấp cuối khóa học DA)
-
Tổng quan tư duy phân tích dữ liệu
-
Chuẩn bị dữ liệu
-
Khai thác dữ liệu
-
Phân tích dữ liệu
-
Trực quan hóa dữ liệu
-
Câu chuyện cho dữ liệu
