PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HỖ TRỢ CHIẾN LƯỢC

Thời lượng: 02 ngày
Hình thức đào tạo: Trực tiếp tại Hà Nội

GIỚI THIỆU KHÓA HỌC

Trong bối cảnh ngân hàng hướng đến mô hình vận hành dựa trên dữ liệu (data-driven), kỹ năng xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trở thành năng lực thiết yếu giúp cán bộ ra quyết định nhanh chóng, chính xác và hiệu quả.

Khóa học “Xử lý và Phân tích Dữ liệu hỗ trợ việc Ra quyết định” được thiết kế nhằm giúp học viên hiểu rõ giá trị của dữ liệu, nắm vững các bước trong quy trình phân tích, thành thạo công cụ hỗ trợ như Excel, Power Query, Power BI và Tableau, qua đó chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và hành động phục vụ quyết định kinh doanh và vận hành tại SeABank.

MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

Hiểu được vai trò và tầm quan trọng của dữ liệu trong hỗ trợ ra quyết định.
Phát triển tư duy phân tích dữ liệu, biết đặt câu hỏi đúng và khai thác thông tin giá trị.
Biết cách xử lý và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn bằng công cụ Power Query.
Thành thạo phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Excel và Power BI.
Có khả năng thiết kế báo cáo và dashboard chuyên nghiệp, truyền đạt thông tin rõ ràng, dễ hiểu.
Nhận biết và ứng dụng được điểm mạnh của các công cụ Power BI và Tableau trong công việc.

ĐỐI TƯỢNG THAM DỰ

Khóa học dành cho:

Cán bộ, chuyên viên, chuyên viên chính và chuyên gia (CV/CVC/CVCC/CG)
Các đơn vị, phòng ban có nhiệm vụ hỗ trợ lập báo cáo, xử lý và phân tích dữ liệu tại SeABank.

YÊU CẦU THAM GIA

Có kiến thức cơ bản về Excel (sử dụng công thức, bảng tính, biểu đồ).
Đã từng thực hiện hoặc tham gia lập báo cáo, tổng hợp dữ liệu định kỳ.
Mang theo laptop cài đặt Microsoft Excel (từ bản 2016 trở lên) và được cấp quyền truy cập Power BI / Tableau (nếu có).

NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH

STT	Phần / Nội dung chính	Mô tả chi tiết
NGÀY 1	TƯ DUY VÀ QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
1	Tư duy phân tích dữ liệu	– Định nghĩa và hiểu biết về dữ liệu.- Vai trò của phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng.- Ứng dụng dữ liệu trong quyết định chiến lược.- Ví dụ điển hình về khai thác dữ liệu thành công.
2	Quy trình phân tích dữ liệu	– Các bước cơ bản: Thu thập → Xử lý (ETL) → Phân tích → Trực quan hóa → Diễn giải.- Giới thiệu khái niệm “Kể chuyện qua dữ liệu (Data Storytelling)”.
3	Xử lý và làm sạch dữ liệu với Power Query	– Kết nối nhiều nguồn dữ liệu (Excel, CSV, Database).- Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu: xử lý lỗi, giá trị trống, định dạng không đồng nhất.- Tầm quan trọng của dữ liệu sạch trong phân tích.
4	Phân tích & Trực quan hóa dữ liệu bằng Excel	– Sử dụng PivotTable, PivotChart để khám phá dữ liệu.- Tạo biểu đồ thể hiện xu hướng, hiệu suất và insight.- Xây dựng dashboard tương tác cơ bản trong Excel.
5	Thiết kế báo cáo hiệu quả	– Nguyên tắc chọn loại biểu đồ phù hợp.- Tối ưu hóa bố cục, màu sắc và yếu tố thị giác trong báo cáo.- Giới thiệu cấu trúc trình bày dữ liệu chuyên nghiệp.
NGÀY 2	TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU VỚI POWER BI & TABLEAU
6	Tổng quan về Power BI và Quy trình thực hiện	– Giới thiệu Power BI và tính ứng dụng trong doanh nghiệp.- Các thành phần chính: Power BI Desktop – Service – Mobile.- Các bước thực hiện: Kết nối dữ liệu → Mô hình hóa → Tạo và chia sẻ báo cáo.
7	Thiết kế báo cáo tương tác với Power BI	– Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn.- Tạo biểu đồ, KPI, dashboard tương tác.- Trình bày báo cáo động theo yêu cầu kinh doanh.
8	Giới thiệu Tableau và tư duy thiết kế báo cáo	– Làm quen với giao diện Tableau.- Tạo các loại biểu đồ phổ biến và dashboard tổng hợp.- Tạo câu chuyện dữ liệu (Story) từ nhiều sheet.
9	So sánh Power BI và Tableau	– Phân tích điểm mạnh, điểm yếu của từng công cụ.- Gợi ý ứng dụng phù hợp với nhu cầu tại SeABank.
10	Tổng kết khóa học	– Ôn tập nội dung trọng tâm.- Trao đổi kinh nghiệm ứng dụng dữ liệu trong thực tiễn.- Trao chứng nhận hoàn thành và chụp ảnh lưu niệm.

KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC

Sau khóa học, học viên sẽ có thể:

Xây dựng quy trình phân tích dữ liệu hỗ trợ ra quyết định theo chuẩn ngân hàng.
Làm sạch, xử lý và trực quan hóa dữ liệu bằng công cụ hiện đại.
Trình bày báo cáo và dashboard chuyên nghiệp, giúp truyền đạt insight hiệu quả.
Áp dụng được tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision-making) trong công việc hàng ngày.