Data analytics là gì?

Viết bởi Kieu Hoa
Jul 10, 2021

Ngày nay, lĩnh vực data analytics dần trở nên quan trọng và được nhiều công ty tuyển dụng với mức lương cao. Vậy data analytics là gì? và làm sao để trở thành một data analyst?

43 min reads

Ngày nay, lĩnh vực data analytics dần trở nên quan trọng. Bất kỳ công ty nào đang muốn mở rộng quy mô dù muốn hay không cũng phải cần quan tâm đến nó. Một lượng thông tin khổng lồ vẫn đang được thu thập hàng năm và cần phải phân tích cẩn thận để biến tất cả dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích.

Lĩnh vực này ngày càng hấp dẫn hơn nữa khi xuất hiện các chuyên viên data analyst những người kể chuyện bằng con số. Công việc của họ là biến những dữ liệu thô thành chiến lược cho công ty. Một công việc công nghệ đáng mơ ước với mức lương cao, một thị trường việc làm ổn định với đầy những cơ hội làm việc từ xa.

Tham khảo khoá học Phân tích dữ liệu với Power BI cơ bản

Nếu bạn đam mê với những kiến thức về thống kê hoặc thấy mình thích thú trong việc lập kế hoạch ngân sách trong Excel, bạn có thể cân nhắc lựa chọn Data analytics làm sự nghiệp lâu dài của mình.

Vậy thì Data analytics là gì? và tại sao nó lại quan trọng?

1. Data analytics là gì?

Data analytics là thực hành thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các mẫu và trực quan hóa những phát hiện đó một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Hay như wikipedia có định nghĩa: Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định.

Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Nghe có vẻ không hào nhoáng lắm nhỉ!

Tuy nhiên, bộ kỹ năng của một data analyst có thể ứng dụng thực tế trong mọi lĩnh vực, mọi công ty. Hầu hết các tổ chức, công ty lớn, nhỏ hiện đang ưu tiên đưa ra quyết định của mình dựa trên số liệu. Họ cố gắng thực hiện các thay đổi dựa trên tính logic và những dữ kiện trong quá khứ hơn là một sự cảm tính. Do đó, họ rất cần những chuyên viên data analyst có kinh nghiệm giúp họ đưa ra chiến lược từ những con số khô khan.

Ví dụ, khi một doanh nghiệp đang tìm cách cải thiện sản phẩm của họ, giới thiệu một dịch vụ mới hay thu hút một nhóm khách hàng khác, họ bắt đầu bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt . Những thông tin về khách hàng, hành vi sử dụng sản phẩm, thị trường, đối thủ cạnh tranh,... Dưới góc nhìn của một Data analyst có kinh nghiệm, họ sẽ thấy được thông điệp mà dữ liệu đó muốn kể và đưa ra được đề xuất phù hợp cho công ty.

Và câu chuyện đó có thể dẫn đến một lợi nhuận khổng lồ.

Các chuyên viên data analyst có những kỹ năng rất cần thiết cho sự phát triển kinh doanh. Họ là những con người đứng sau nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

2. Tại sao cần phân tích dữ liệu?

Nếu doanh nghiệp của bạn mãi không phát triển, bạn phải nhìn vào những sai sót, từ đó vạch ra hướng đi đúng đắn hơn trong tương lai. Ngay cả khi doanh nghiệp bạn đang phát triển, bạn mong muốn cho doanh nghiệp phát triển hơn nữa. Tất cả những điều bạn cần làm là phân tích dữ liệu kinh doanh để đưa ra những chiến lược mới tốt hơn, hiệu quả hơn. Dưới đây là một số lý do cho thấy tầm quan trọng của Data Analytics đối với doanh nghiệp:

Có cái nhìn tổng quan về khách hàng
Nắm rõ thị trường kinh doanh
Tiếp cận với các cơ hội kinh doanh tiềm năng
Có định hướng để cải tiến chất lượng sản phẩm
Xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững
Xây dựng chiến dịch digital marketing
Thay đổi, cải thiện sản phẩm, dịch vụ cung cấp
Loại bỏ mối bận tâm về an toàn dữ liệu
Hỗ trợ và tăng năng suất làm việc của nhân viên
Theo dõi đối thủ cạnh tranh

Điều Gì Khiến Lĩnh Vực Data Analytics Quan Trọng?

3. Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis?

Data Analytics và Data Analysis dịch ra đều có nghĩa là phân tích dữ liệu. Vì thế nhiều người lầm tưởng rằng nghĩa của 2 từ này hoàn toàn giống nhau.

Về cơ bản, sự khác biệt giữa 2 từ này chính là quy mô, phạm vi. Data Analytics có nghĩa rộng hơn data analysis và data analysis là tập hợp con trong Data Analytics.

Data analysis mô tả quá trình kiểm tra, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu theo trật tự nhất định để tìm hiểu và rút ra các thông tin hữu ích.

Còn Data Analytics mô tả một lĩnh vực bao gồm quá trình quản lý toàn bộ dữ liệu. Quá trình này không chỉ bao gồm việc phân tích (data analysis) mà còn thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu cũng như các công cụ và kỹ thuật liên quan.

Xem thêm bài so sánh: Data Scientist Vs Data Analyst, Data Mining Vs Data Analytics

4. Những công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analytics)?

Các bạn có có nền tảng học vấn liên quan đến các ngành như Tài chính, Kinh tế, Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính, Quản lý Thông tin... có rất nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn. Một trong số các vị trí có nhu cầu tuyển dụng cao hiện nay có thể kể đến như:

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Data Analyst là người sử dụng các phần mềm, công cụ lập trình để tìm kiếm, chắt lọc những thông tin từ dữ liệu. Thông thường thì những dữ liệu này rất lộn xộn và rời rạc.

Đây là lĩnh vực đang rất hot trên thị trường Việt Nam hiện nay. Vì DA giúp doanh nghiệp hiểu rõ được tình hình kinh doanh hiện tại. Từ đó họ có thể khắc phục được những sai lầm trong quá khứ và đưa ra những quyết định sáng suốt hơn trong tương lai dựa vào những số liệu cụ thể chứ không phải dựa trên cảm tính hay kinh nghiệm phán đoán.

Xem thêm:

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analyst)

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (business analyst) là người làm công việc phân tích nhu cầu của khách hàng cùng các đối tác đối với việc kinh doanh của doanh nghiệp để tìm ra cách giải quyết cho những vấn đề phát sinh. BA góp phần giúp giảm thiểu chi phí hoạt động, cải thiện cách thức vận hành, sử dụng hiệu quả nguồn lực có hạn, phục vụ khách hàng tốt hơn.

BA đóng vai trò như cầu nối giữa hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và bộ phận CNTT. Là thành viên của nhóm dự án, họ đóng góp nhiều ý kiến và thông tin giá trị. Họ làm việc với các nhà quản lý và các nhà tư vấn, chịu trách nhiệm phát triển mô hình nghiệp vụ, thực hiện các công việc nghiên cứu và phân tích phức tạp.

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist) là người phân tích, sắp xếp và kể chuyện bằng dữ liệu. Công việc của họ có sự kết hợp giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ là người phân tích, xử lý và “mô hình hóa” dữ liệu và diễn giải kết quả để rút ra những kế hoạch hoạt động cho cả team.

Hay nói một cách đơn giản hơn, nghề data scientist làm việc với dữ liệu để cho ra những insight đắt giá. Họ sẽ truyền tải những insight này đến với các bên liên quan như lãnh đạo cấp cao, quản lý, khách hàng. Điều đó giúp công ty đưa ra những quyết định sáng suốt nhất, thúc đẩy tình hình kinh doanh và góp phần tăng lợi nhuận.

Chuyên viên phân tích dữ liệu mảng y tế (Healthcare Data Analyst)

Big Data và Data Analytics có tác động mạnh mẽ đến lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Điều đó tạo điều kiện để hình thành và phát triển lĩnh vực nghề nghiệp mới - chuyên viên phân tích dữ liệu mảng y tế. Như các chuyên viên phân tích dữ liệu nói chung, chuyên viên phân tích dữ liệu mảng y tế và chăm sóc sức khỏe thu thập, phân tích dữ liệu giúp bác sĩ, nhân viên y tế, các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực này nâng cao chất lượng dịch vụ cho bệnh nhân.

5. Một số thuật ngữ của Data analytics

Nếu bạn đi đủ sâu vào thế giới của analytics, bạn sẽ khám phá ra một ngôn ngữ hoàn toàn mới. :))) Cho nên bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu một số thuật ngữ chung của thế giới đó để bạn không cần phải google mỗi khi nghe thấy tới chúng nha.

Predictive analytics: (phân tích dự đoán) Một kỹ thuật trong phân tích dữ liệu. Đây là nghệ thuật sử dụng data mining (khai phá dữ liệu) và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

Data visualization: (trực quan hóa) Trình bày thông tin bằng đồ thị, theo cách minh họa rõ ràng, hấp dẫn các xu hướng và kiểu mẫu. Kỹ năng này được tỏa sáng khi các nhà phân tích phải trình bày những kết luận quan trọng của họ với cấp trên.

Exploratory data analysis: (phân tích dữ liệu thăm dò) Một cách tiếp cận để giải thích dữ liệu dựa nhiều vào đồ họa thống kê. Đây là một triết lý phổ biến khuyến khích testing và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.

Data model: Một cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau.

Analytical database: Phần mềm giúp bảo trì và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.

Data cleaning/data cleansing: Tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan. Làm clean dữ liệu thường là bước đầu tiên của một phân tích.

6. Các loại phân tích dữ liệu

Có một số loại kỹ thuật phân tích dữ liệu dựa trên kinh doanh và công nghệ. Các loại phân tích dữ liệu chính là:

Text Analysis: phân tích văn bản
Statistical Analysis: phân tích thống kê
Diagnostic Analysis: phân tích chẩn đoán
Predictive Analysis: phân tích dự đoán
Prescriptive Analysis: phân tích đề xuất

Text Analysis (Phân tích văn bản)

Text Analysis là một nhánh của Data Mining. Mục đích của nó là tìm kiếm, trích xuất thông tin trong văn bản, chuyển dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh. Các công cụ Business Intelligence được sử dụng nhằm đưa ra những quyết định kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó cung cấp cách để trích xuất và kiểm tra dữ liệu, bắt nguồn từ một mẫu và cuối cùng là giải thích dữ liệu. Hiện nay, dữ liệu văn bản ngày càng nhiều khiến text analysis ngày càng có nhiều ứng dụng trong thực tế. Ví dụ như đối chiếu lý lịch cá nhân, lọc thư rác, phân tích cảm nghĩ, phân loại tài liệu.

Statistical Analysis (Phân tích thống kê)

Statistical Analysis thể hiện “Điều gì xảy ra?” bằng cách sử dụng dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Phân tích thống kê gồm việc thu thập, phân tích, giải thích, trình bày và mô hình hóa dữ liệu. Nó phân tích một tập hợp dữ liệu hoặc một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích – Descriptive Analysis (phân tích mô tả) và Inferential Analysis (phân tích suy luận).

Descriptive Analysis (phân tích mô tả): được sử dụng để phân tích và mô tả các dữ liệu đã có sẵn hay dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp. Dữ liệu trong quá khứ thường được sử dụng để so sánh và rút ra kết luận. Hai kỹ thuật chính được sử dụng trong loại phân tích này là data aggregation (tổng hợp dữ liệu) và data mining (khai phá dữ liệu). Đầu tiên dữ liệu được thu thập, sau đó được sắp xếp thông qua quá trình tổng hợp dữ liệu. Tiếp theo, các mẫu và ý nghĩa được xác định thông qua quá trình khai phá dữ liệu.
Inferential Analysis (phân tích suy luận): phân tích mẫu từ dữ liệu hoàn chỉnh. Trong loại phân tích này, bạn có thể tìm thấy các kết luận khác nhau từ cùng một dữ liệu nếu chọn các mẫu khác nhau.

Diagnostic Analysis (phân tích chẩn đoán)

Đôi khi, có thể có những sai sót trong dữ liệu. Những bất thường này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của doanh nghiệp. Mục đích của phân tích chẩn đoán là để chẩn đoán những vấn đề và những lỗi phát sinh này. Hiệu suất và chiến lược của một doanh nghiệp có thể được cải thiện nếu các vấn đề được chẩn đoán và khắc phục sớm.

Predictive Analysis (phân tích dự đoán)

Như tên gọi của nó, loại phân tích này được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai. Dựa trên dữ liệu quá khứ hoặc lịch sử, một tập hợp các sự kiện có khả năng xảy ra trong tương lai sẽ được xác định. Phân tích mô tả cũng là một phần của quá trình này, vì nó được sử dụng để tạo ra các dự đoán. Trong loại phân tích này, một lượng lớn dữ liệu được khai thác một cách khéo léo bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán. Điều này đảm bảo rằng các dự đoán chính xác có thể được thực hiện.

Ví dụ đơn giản nhất về phân tích dự đoán là nếu năm ngoái bạn mua hai chiếc váy dựa trên khoản tiết kiệm của mình và năm nay lương của bạn tăng gấp đôi nên bạn dự đoán có thể mua được bốn chiếc váy. Nhưng tất nhiên không dễ như thế vì bạn phải suy nghĩ về các trường hợp có thể xảy ra như giá quần áo tăng trong năm nay hoặc có thể thay vì váy bạn muốn mua xe đạp mới, hoặc bạn cần mua nhà.

Prescriptive Analysis (phân tích đề xuất)

Đây là sự kết hợp của tất cả các loại phân tích khác. Thay vì tập trung vào giám sát dữ liệu, kỹ thuật này nhấn mạnh vào những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu từ đó đề xuất những hành động phù hợp và dự đoán kết quả có thể xảy ra. Dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng cả mô hình mô tả và dự đoán, cũng như sự kết hợp giữa toán học và khoa học máy tính.

7. Quy trình phân tích dữ liệu

7.1 Đặt câu hỏi

Để chuyển đổi dữ liệu thành các quyết định kinh doanh, bạn nên bắt đầu từ những vấn đề cần đào sâu tìm hiểu của doanh nghiệp, trước khi thực hiện thu thập dữ liệu. Dựa vào chiến lược, mục tiêu, ngân sách và đối tượng khách hàng của doanh nghiệp, bạn sẽ chuẩn bị được danh sách câu hỏi của mình. Hãy đặt những câu hỏi có thể đo lường, rõ ràng và ngắn gọn.

7.2 Dân chủ hóa dữ liệu

Như chúng ta biết, các doanh nghiệp lưu trữ rất nhiều dữ liệu. Thật sự rất áp lực khi phải rút ra những thông tin hữu ích từ nguồn dữ liệu khổng lồ ấy để cải thiện kết quả kinh doanh. Từ lượng dữ liệu của doanh nghiệp kết hợp với công nghệ xử lý giúp những người không rành về kỹ thuật vẫn có thể hiểu được dữ liệu. Từ đó dẫn đến yêu cầu về dân chủ hoá dữ liệu.

Dân chủ hoá dữ liệu nghĩa là mọi người đều có thể truy cập vào dữ liệu mà không có sự ngăn cản nào. Nó yêu cầu chúng ta cho phép truy cập dữ liệu dễ dàng để ai cũng hiểu và sử dụng dữ liệu nhằm đưa ra quyết định và tìm ra cơ hội nhanh chóng hơn mà không có bất kỳ một rào cản nào.

Khi bạn cho phép truy cập dữ liệu vào bất kỳ cấp bậc nào trong doanh nghiệp, điều đó giúp trao quyền cho các cá nhân ở tất cả các cấp bậc quyền sở hữu và trách nhiệm sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định của họ.

Sau khi bạn xác định được đâu là nguồn dữ liệu quan trọng, hữu ích đối với mình. Bạn cần tạo một pipeline để đưa những dữ liệu đó về chung 1 chỗ để tiện cho việc đánh giá và tìm ra insight. Và các công cụ datapine sẽ giúp bạn làm điều này. Nhờ thế, bạn không cần tốn thời gian và công sức để thu thập và nhập dữ liệu theo cách thủ công, bạn có thể tận dụng khoảng thời gian đó để làm chuyện khác như đánh giá và phân tích những thông tin được đổ về.

7.3 Làm sạch dữ liệu

Sau khi thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bạn có được một núi thông tin cần phải xử lý. Lúc đó những sai sót trong dữ liệu là điều bạn sẽ gặp phải và chúng sẽ khiến bạn phân tích lệch hướng. Vì thế quá trình là sạch dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng. Nó không chỉ tạo ra không gian để thêm dữ liệu mới mà còn giúp bạn rút ra những insight đảm bảo được sự chính xác và đáng tin cậy hơn.

Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu thông qua việc loại bỏ những dữ liệu không đầy đủ, không chính xác, không phù hợp về định dạng, bị trùng lặp, không liên quan, không có giá trị... Bởi vì những dữ liệu này có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.

7.4 Bỏ qua những dữ liệu vô ích

Như bạn biết đấy, không phải dữ liệu nào cũng có ích cả. Bạn cần bám sát vào mục tiêu kinh doanh, KPI chiến lược ở lúc ban đầu để loại bỏ những dữ liệu không quan trọng, dư thừa. Điều đó sẽ góp phần giúp bạn tập trung hơn vào dữ liệu hữu ích để tìm ra nhũng insight thực sự đắt giá.

7.5 Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là tạo ra những hình ảnh, biểu đồ, đồ thị nhằm diễn tả những thông tin đến người dùng. Trực quan hóa nghiên cứu trình bày một cách trực quan khối dữ liệu trừu tượng để tăng cường nhận thức của con người.

Một bản tóm tắt thông tin trực quan giúp bạn hiểu mô hình và xu hướng dễ dàng và rõ ràng hơn so với việc xem hàng trăm cột số liệu khác nhau. Thậm chí đối với người có thể hiệu được những số liệu ấy thì việc không trực quan hóa dữ liệu cũng khiến họ gặp khó khăn trong việc diễn đạt ý của mình cho khách hàng và đồng nghiệp hiểu.

7.6 Diễn giải dữ liệu

Sau quá trình phân tích dữ liệu, đây là lúc bạn diễn giải kết quả của mình. Bạn có thể diễn đạt kết quả ấy bằng từ ngữ hay bảng, biểu đồ. Tiếp theo, sử dụng kết quả của quá trình phân tích để đưa ra những quyết định cho doanh nghiệp trong tương lai.

Dưới đây là những điều bạn cần tránh trong quá trình xem xét, đánh giá dữ liệu:

Tương quan và nhân quả: Tương quan không đi kèm với nhân quả. Điều này được hiểu là 2 sự việc xảy ra cùng lúc (tương quan) với nhau thì không có nghĩa là sự việc này dẫn đến sự việc kia.

Ví dụ như:

A phàn nàn :”cứ mỗi lần nhắn tin thì điện thoại lại lag”. Nhìn vào điện thoại thì bạn thấy A đang mở nhiều app trò chơi và mạng xã hội cùng lúc. Vậy là, điện thoại lag không phải vì A nhắn tin mà là do thiếu RAM. Nhưng A đã sử dụng mối quan hệ nhân quả nhắn tin ⇒ điện thoại lag trong khi “nhắn tin” và “điện thoại lag” có mối quan hệ tương quan, xảy ra cùng lúc.

Để tránh sự nhầm lẫn này, đừng sử dụng trực giác để phân tích vấn đề mà hãy tin vào dữ liệu. Nếu không có bằng chứng về mối quan hệ nhân quả, thì bạn nên đặt các sự việc vào mối quan hệ tương quan thôi.

Thiên kiến xác nhận: là việc chỉ lựa chọn, diễn giải những dữ liệu hỗ trợ cho 1 giả thuyết, và không quan tâm đến những dữ liệu bác bỏ giả thuyết. Đây là khuynh hướng của con người chỉ thích những thông tin chứng minh cho niềm tin hay giả thuyết của mình. Điều đó rất nguy hiểm vì dễ dẫn đến những kết luận sai lệch ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp. Để phòng trách điều này bạn hãy cố gắng bác bỏ giả thuyết thay vì tìm thông tin hỗ trợ nó và chia sẻ với mọi người để có cái nhìn đa diện, khách quan hơn

Kết luận có ý nghĩa thống kê: ý nghĩa thống kê là kết luận cho rằng kết quả cuối cùng không xảy ra do ngẫu nhiên mà vì 1 nguyên nhân cụ thể. Khi phân tích và thực hiện thử nghiệm để xem một hay nhiều biến có ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng không, ý nghĩa thống kê mạnh nghĩa là kết quả là thật, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố ngẫu nhiên. Nói theo cách đơn giản hơn, nếu thống kê có ý nghĩa cao thì kết quả đáng tin cậy.

7.7 Xây dựng câu chuyện dữ liệu (Data Storytelling)

Data storytelling là cách để truyền đạt thông tin, được điều chỉnh để phù hợp với đối tượng bạn nhắm đến. Nó là sự kết hợp các định dạng trực quan hóa dữ liệu (như đồ thị, biểu đồ, bản đồ động, v.v.) với các yếu tố tường thuật. Nhiệm vụ chính là sử dụng lượng dữ liệu lớn, phức tạp để tạo nên 1 câu chuyện đơn giản, ngắn gọn.

Data storytelling kết hợp giữa 3 lĩnh vực chuyên môn gồm:

Khoa học dữ liệu: là lĩnh vực khoa học liên ngành, chiết xuất kiến thức từ dữ liệu, làm cho dữ liệu luôn có sẵn.
Hình ảnh hóa: là việc chuyển dữ liệu thành các biểu đồ kèm hình ảnh để minh hoạ. Phương pháp này giúp mọi người dễ dàng hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ.
Tường thuật: phần quan trọng nhất của câu chuyện dữ liệu là tường thuật. Đây là cách để truyền đạt những thông tin chi tiết kèm theo dẫn chứng (hình ảnh, dữ liệu).

8. Công cụ Data Analytics

Chúng ta sẽ thảo luận về 7 công cụ phân tích dữ liệu, bao gồm một số ngôn ngữ lập trình giúp bạn phân tích tốt hơn.

Python: Python là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở hướng đối tượng. Nó hỗ trợ các thư viện thao tác dữ liệu (data manipulation), trực quan hóa dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu.
R: R là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở chủ yếu được sử dụng để phân tích số (numerical) và thống kê. Nó cung cấp các thư viện để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Tableau: Nó là công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu được đơn giản hóa. Tableau giúp bạn tạo nhiều hình ảnh trực quan khác nhau để trình bày dữ liệu, tạo báo cáo và dashboards.
Power BI: Power BI là công cụ thông minh dành cho doanh nghiệp có chức năng kéo và thả dễ dàng. Nó hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu với các tính năng hấp dẫn. Power BI hỗ trợ các tính năng giúp bạn đặt câu hỏi cho dữ liệu và nhận được insights ngay lập tức.
QlikView: QlikView cung cấp tính năng lưu trữ trong bộ nhớ giúp thu thập, tích hợp, xử lý dữ liệu rất nhanh. Ngoài ra, QlikView sử dụng data discoveries để hỗ trợ việc ra quyết định.
Apache Spark: Apache Spark là công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở. Nó xử lý dữ liệu real-time và thực hiện phân tích phức tạp bằng cách sử dụng các truy vấn SQL và thuật toán machine learning.
SAS: SAS là phần mềm phân tích thống kê, giúp bạn thực hiện phân tích, trực quan hóa dữ liệu, viết các truy vấn SQL, thực hiện phân tích thống kê và xây dựng mô hình machine learning để đưa ra dự đoán trong tương lai.

9. Những kỹ năng cần thiết để trở thành một Data analyst

Một nền tảng kiến thức và kỹ năng vững chắc là điều cần thiết giúp bạn có được một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực data analytics. Bạn cần tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản, ngôn ngữ lập trình hướng dữ liệu và có kiến thức vững chắc về toán học. Ngoài ra, các bạn cũng cần trao dồi các kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm, lãnh đạo,...

Cụ thể hơn, những kỹ năng chuyên môn mà bạn cần có để trở thành một data analyst:

Structured Query Language (SQL): Ngôn ngữ lập trình này cho phép các nhà phân tích dữ liệu đọc, viết, tổ chức và phân tích dữ liệu trong một relational database. Đó là một kỹ năng cơ bản mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào cũng cần phải có.

Phần lớn các công ty liên quan đến dữ liệu sẽ có ít nhất một chuyên gia về SQL. Có rất nhiều cơ hội việc làm yêu cầu SQL trong mô tả tuyển dụng của mình. Các hệ thống database phổ biến sử dụng SQL bao gồm MySQL, MS Access và Oracle.

Microsoft Excel: Kỹ năng MS Excel không chỉ đơn giản là kiến thức cơ bản về bảng tính. Bạn cần có hiểu biết nâng cao về các phương pháp MS Excel như macro và VBA lookups. Những điều này sẽ giúp bạn xử lý các tập dữ liệu nhỏ và phân tích nhanh chóng. MS Excel đặc biệt phổ biến trong các công ty nhỏ và các công ty khởi nghiệp.

Programming Languages: R và Python là những ngôn ngữ thống kê được sử dụng phổ biến nhất. Chúng cho phép bạn phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và dễ dàng. Chúng cũng được sử dụng trong phân tích dự đoán và nâng cao.

Bạn cần phải thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ lập trình này để được coi là ứng cử viên nặng ký cho vị trí nhà phân tích dữ liệu. Một số khóa học chứng nhận có thể giúp bạn thành thạo các ngôn ngữ này. Chứng chỉ cũng cải thiện portfolio của bạn và thể hiện cam kết của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Data Visualization: Không phải tất cả mọi người trong công ty đều có thể hiểu các mẫu dữ liệu và thông tin phức tạp. Một nhà phân tích dữ liệu cần chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành một dạng dễ hiểu hơn. Bạn cần rút ra kết luận từ dữ liệu và trình bày chúng bằng cách sử dụng các biểu đồ, bảng và đồ thị trực quan hấp dẫn.

Data Cleaning: Làm clean dữ liệu là một phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. Nó liên quan đến việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuẩn bị để phân tích. Dữ liệu có thể ở nhiều định dạng khác nhau hoặc chứa lỗi, trường thiếu và không chính xác. Trước khi có thể thực hiện bất kỳ phân tích hữu ích nào, dữ liệu phải được clean.

Kiến thức thống kê: Số liệu thống kê cực kỳ quan trọng để phân tích và giải thích dữ liệu. Nền tảng về thống kê hoặc kiến thức về các nguyên tắc toán học quan trọng sẽ giúp bạn trở nên khác biệt. Bạn nên làm quen với phân cụm, công nghệ MapReduce, các khái niệm dữ liệu phi cấu trúc và các quy tắc kết hợp.

Những kỹ năng mềm giúp bạn tiến xa hơn trong sự nghiệp phân tích dữ liệu:

Kỹ năng giao tiếp: Việc đào sâu dữ liệu và đưa ra những khám phá sâu sắc là vô nghĩa nếu bạn không thể diễn tả một cách dễ hiểu cho những người còn lại trong nhóm.

Mục tiêu của một data analyst là giúp các nhà lãnh đạo của công ty đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt từ sức mạnh của dữ liệu. Để đạt được điều này, một chuyên viên data analyst cần phải có kỹ năng nói và viết xuất sắc. Họ cũng cần biết sử dụng thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu để kể một câu chuyện hấp dẫn từ những con số khô khan.

Kỹ năng thuyết trình: Tương tự như kỹ năng giao tiếp, trình bày những kết luận của bạn là một phần quan trọng trong công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Kỹ năng thuyết trình tốt sẽ là một lợi thế cực kỳ lớn giúp quan điểm của bạn được các lãnh đạo công ty chú ý hơn.

Tư duy phản biện: Để trở thành một data analyst, bạn cần phải bắt đầu có suy nghĩ như một data analyst thực thụ. Hãy đặt những câu hỏi phù hợp để có được thông tin chính xác. Đôi khi, kết quả có thể không rõ ràng. Đó là lúc bạn cần phải suy nghĩ thật kỹ và tự phản biện nhiều lần. Một số khóa học ngắn hạn có thể giúp bạn cải thiện kỹ năng tư duy phản biện của mình.

Kỹ năng giải quyết vấn đề: Bạn sẽ liên tục gặp lỗi, bug và nhiều vấn đềkhác nhau trong vai trò data anayst của mình. Đây là lý do tại sao có kỹ năng giải quyết vấn đề tốt là rất quan trọng. Bạn phải tự đứng trên đôi chân của mình, tự tìm cách giải quyết vấn đề và luôn đổi mới trong cách tiếp cận của mình.

Vì đây là một kỹ năng cần thiết, nhà tuyển dụng thường hỏi những câu hỏi liên quan đến giải quyết vấn đề trong cuộc phỏng vấn. Họ có thể muốn một ví dụ về thời điểm bạn phải giải quyết một vấn đề trong quá khứ. Hoặc có thể giao cho bạn một nhiệm vụ đơn giản để giải quyết trong thời gian ngắn của buổi phong vấn.

Kỹ năng làm việc nhóm: Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu hiệu quả, bạn sẽ cần làm việc cùng với nhiều chuyên gia khác nhau. Bạn sẽ hợp tác với các kỹ sư, web developer và data scientists trong nhiều dự án khác nhau. Hãy học cách cảm thấy thoải mái khi làm việc với các team trong và ngoài công ty của bạn cung như luôn tôn trọng các đồng nghiệp để làm việc hòa hợp với họ.

10. Trở thành một data analyst

Nếu như bạn đã trang bị đầy đủ cho mình một hành trang kiến thức và kỹ năng cần thiết rồi thì sau đây là những bước tiếp theo mà bạn có thể tham khảo làm theo:

Tạo cho mình một portfolio

Một portfolio tốt có thể gây ấn tượng với những nhà tuyển dụng. Giúp họ nhận ra những gì mà bạn có thể làm được, những giá trị mà bạn có thể mang lại cho công ty. Vì vậy, hãy đầu tư thời gian chăm chút cho portfolio của mình khiến cho nó thu hút nhất có thể và thể hiện được tất cả các kỹ năng mà bạn có.

Hãy chứng minh bạn có khả năng nghiên cứu, phân tích và trực quan hóa. Bất kỳ vị trí data analyst nào bạn ứng tuyển đều yêu cầu cả ba kỹ năng này, vì vậy hãy thể hiện tất cả chúng. Thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng bằng tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau mà bạn đã tham chiếu, tại sao bạn chọn SQL để chạy phân tích của mình và cách bạn kết hợp tất cả lại với nhau trong một dashboard.
Thể hiện tất cả các kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm của bạn. Giới thiệu tất cả các dự án mà chúng được thể hiện trình độ kỹ thuật của bạn. Bên cạnh đó cũng làm nổi bật các kỹ năng mềm như giao tiếp và làm việc nhóm. Những nhà tuyển dụng đánh giá cao những ứng viên đa năng.
Chọn những dự án liên quan đến công việc mà bạn ứng tuyển. Nếu bạn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển việc, thì bạn có thể không có đủ dự án để điều chỉnh cho từng vị trí ứng tuyển. Nhưng nếu có thể, hãy cố gắng điều chỉnh Portfolio của bạn cho phù hợp với công việc. Hãy chọn các dự án có kiểu dữ liệu phù hợp nhất với công ty mà bạn muốn ứng tuyển.
Chọn định dạng thu hút và chuyên nghiệp. Đăng các ví dụ về công việc của bạn trực tuyến bằng các công cụ như GitHub hoặc trang web cá nhân. Thông thường, bạn sẽ muốn chia sẻ 3-5 dự án: đủ để thể hiện một bộ kỹ năng đa dạng mà không làm người quản lý tuyển dụng choáng ngợp với quá nhiều thông tin.

Xây dựng những mối quan hệ chuyên nghiệp

Đặt mục tiêu hàng tuần cho bản thân để tích cực xây dựng những mối quan hệ chuyên nghiệp trong suốt quá trình tìm việc của bạn. Giới thiệu bản thân với các nhà phân tích địa phương thông qua LinkedIn và yêu cầu một cuộc phỏng vấn nhanh qua điện thoại. Nói chuyện với bạn bè và gia đình về mục tiêu nghề nghiệp của bạn - bạn có thể có nhiều kết nối hơn bạn nghĩ.

Bất cứ khi nào bạn gặp được những người giỏi trong ngành, hãy hỏi tất cả các câu hỏi mà bạn thắc mắc. Nên nhớ các câu hỏi phải được chắt lọc và bạn chỉ hỏi khi bạn đã thực sự tự tìm hiểu.

Các hướng dẫn trên Youtube rất hay, nhưng bạn cần tạo mối liên hệ cá nhân để có được bức tranh chân thực về nghề nghiệp mới của mình. (Mọi kết nối đều có thể là một lời mời làm việc tiềm năng.)

Tìm cho mình một mentor

Bạn có thể đã biết một người nào đó có sự nghiệp mà bạn ngưỡng mộ, hoặc có thể bạn sẽ gặp một người đặc biệt hữu ích trong quá trình nỗ lực kết nối của mình. Một người cố vấn tuyệt vời sẽ đóng vai trò như một cặp mắt thứ hai để review cv cũng như portfolio của bạn, đồng thời chia sẻ những kinh nghiệm thực chiến của họ khi đi làm. Quan trọng nhất, họ sẽ hỗ trợ về mục tiêu nghề nghiệp của bạn.

Chuẩn bị cho buổi phỏng vấn

Tất cả những điều bạn làm ở trên đều sẽ dẫn đến các cuộc phỏng vấn. Hãy tự tạo cho mình mọi cơ hội để biến những cuộc trò chuyện đó thành lời mời làm việc.

Các công ty tuyển dụng data analyst đang tìm kiếm một bộ kỹ năng cụ thể, vì vậy hãy chuẩn bị để trả lời một số câu hỏi kỹ thuật. Bạn có thể phải nói về phương pháp làm clean dữ liệu ưa thích của mình hoặc mô tả cách bạn đã trả lời các câu hỏi phức tạp với dữ liệu trong quá khứ.

Trên hết, nhà tuyển dụng tiềm năng của bạn sẽ muốn biết rằng bạn rất hào hứng tiếp tục học hỏi. Công nghệ thì luôn luôn phát triển và một nhà phân tích dữ liệu thành công phải sẵn sàng thích ứng và không ngừng trao dồi kiến thức.

11. Demo về Data Analytics cho người mới bắt đầu

Các công ty thực hiện phân tích dữ liệu để dự đoán doanh số và lợi nhuận. Trong phần demo này, chúng ta sẽ dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo bằng cách sử dụng mô hình Hồi quy tuyến tính với R. Chi phí quảng cáo được thực hiện thông qua các phương tiện khác nhau như TV, radio và Báo chí.

Dưới đây là tập dữ liệu cho phần demo:

Chúng ta sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình R.

R là phần mềm mã nguồn mở có thể tải xuống từ trang web R Cran.
Nó rất dễ học và thực hiện.
Ngôn ngữ R được xây dựng đặc biệt để thực hiện phân tích thống kê, thao tác dữ liệu và khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng packages như plyr, dplyr, slimr và lubridate.
R hỗ trợ data visualization với sự trợ giúp của packages như ggplot2, googleVis, R color brewer, leaflet và ggmap.
Phần mềm R cũng có thể được sử dụng trong một loạt các mô hình phân tích bao gồm các thử nghiệm thống kê cổ điển, mô hình tuyến tính/phi tuyến tính, dữ liệu cụm (data clustering), phân tích dãy số thời gian (Time series analysis), v.v.

Vì vậy, hãy bắt đầu viết code nào!

Trước tiên, hãy cài đặt tất cả packages cần thiết cho bản demo này.

install.packages("dplyr")

library(dplyr)

install.packages("broom")

library(broom)

install.packages("caTools")

library(caTools) # Install the caTools package which will help us build our linear regression model 

install.packages("ggplot2") # Install the ggplot2 package which we’ll use for data visualization

library(ggplot2)

Bước tiếp theo là tải tập dữ liệu.
Để làm điều này, bạn có thể sử dụng hàm read.csv và cung cấp vị trí đường dẫn (path) nơi chứa dữ liệu của bạn, theo sau là tên tập dữ liệu và phần mở rộng (extension). Bạn có thể gán tập dữ liệu đã tải cho một biến.

ads<-read.csv("C:/Users/provide the file path/Advertising.csv")

Bây giờ, chúng ta hãy tiếp tục thực hiện các bước sau:

head(ads) # Looks at how our dataset is

dim(ads) # Gives the total rows and columns present in the dataset

summary(ads) # To get a summary of the dataset

Tiếp theo, hãy thực hiện data visualization để trực quan hóa dữ liệu. Dữ liệu chỉ có các giá trị số, nên việc sử dụng các biểu đồ phân tán (scatter plots) sẽ là lựa chọn tốt nhất. Vì vậy, hãy trực quan hoá (visualize) doanh số bán hàng của chúng ta dựa trên từng biến số độc lập. Chúng ta sẽ sử dụng hàm plot, doanh số bán hàng nằm trên trục x và tên biến độc lập trên trục y.

plot(ads$sales,ads$TV, type = 'p', col="red") # Gives a look at how our dataset is

Các chấm màu đỏ được căn chỉnh theo một hướng. Điều này có nghĩa là, nếu chúng ta tăng chi phí cho quảng cáo trên TV (TV ads), thì doanh số bán hàng theo đơn vị (Unit Sales) cũng đồng thời tăng lên. Vì vậy, càng chi nhiều cho quảng cáo trên TV, bạn càng có thể đạt được doanh số cao hơn.
Tiếp theo, hãy xem doanh số bán hàng thay đổi như thế nào dựa trên chi phí quảng cáo trên radio.

plot(ads$sales,ads$radio, type = 'p', col="blue")

Hãy nhìn vào các chấm này, nó không tuyến tính như so với đồ thị trước đây. Có vài điểm dữ liệu cho ta thấy doanh số bán hàng không tốt, mặc dù đã chi một số tiền lớn để quảng cáo trên radio. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể mong đợi doanh thu tương đối nếu sẵn sàng chi tiền cho quảng cáo trên radio.
Bây giờ, hãy xem doanh số bán hàng khác nhau như thế nào dựa vào chi phí quảng cáo trên báo.

plot(ads$sales,ads$newspaper, type = 'p', col="green")

Lưu ý rằng các plot hiện diện rất lộn xộn. Dữ liệu hoàn toàn phi tuyến tính và có mối tương quan thấp giữa doanh số bán hàng và chi phí quảng cáo trên báo.
Nếu muốn xem tất cả plot này cùng một lúc, bạn có thể sử dụng hàm pairs.

pairs(ads)

Tiếp theo, hãy kiểm tra mối tương quan giữa các biến, từ đó rút ra insight. Bây giờ chúng ta sẽ sử dụng hàm cor và xây dựng ma trận tương quan (Correlation matrix)

install.packages("corrplot") # To install the corrplot package

library(corrplot)

num.cols <- sapply(ads, is.numeric) # To grab only the numeric columns

num.cols

cor.data <- cor(ads[,num.cols]) # To display the correlations between the variables.

cor.data

Bạn có thể thấy tất cả giá trị tương quan đều trên 0, nghĩa là có mối tương quan thuận giữa các biến và sự thay đổi của một trong các biến độc lập sẽ có tác động tích cực đến doanh số bán hàng.
Quảng cáo truyền hình có mối tương quan cao nhất, khoảng 0,78 với doanh số bán hàng. Sau đó, là quảng cáo trên radio, tương quan khoảng 0,57 với doanh số bán hàng. Cuối cùng là quảng cáo trên báo có mối tương quan thấp nhất so với hai loại còn lại.
Tiếp theo, bạn có thể xây dựng ma trận tương quan bằng phương pháp biểu đồ tương quan.

corrplot(cor.data,method='color')

Đây là biểu đồ (plot) của chúng ta. Ở bên phải, bạn có thể thấy thang đo -1 cho tương quan âm, tiếp theo là màu đỏ nhạt, 0 gần như trắng hoàn toàn, tiếp theo là xanh lam nhạt và cuối cùng là màu xanh lam đậm cho tương quan dương cao nhất. Các đường chéo có màu xanh lam đậm, đại diện cho các biến giống nhau trong một hàng và cột. Quảng cáo truyền hình và quảng cáo radio có mối tương quan cao. Trong khi, quảng cáo trên báo có mối tương quan thấp nhất với doanh số bán hàng.
Cùng với đó, chúng ta hãy xem xét phần quan trọng nhất của phân tích này. Đó là xây dựng mô hình hồi quy. Bây giờ, chúng ta sẽ xem xét một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, trong đó biến đầu vào là quảng cáo truyền hình. Chúng ta sẽ sử dụng hàm ‘lm’, viết tắt của mô hình tuyến tính.

model_simple <- lm(sales ~ TV,data=ads) # To install the corrplot package

summary(model_simple) # Check’s the summary

Vì vậy, ước tính hệ số chặn (intercept) là 7,03. Tóm tắt tương tự cũng có thể được kiểm tra bằng hàm làm gọn tidy trong package broom.

tidy(model_simple) # Gives us a tidy presentation of the summary figures



model_multiple <- lm(sales ~ TV + newspaper + radio,data=ads)# To build a regression model with more than one input variable

summary(model_multiple)

Tiếp theo, hãy xem ví dụ khác về cách đào tạo mô hình hồi quy tuyến tính bằng thư viện caTools. Ở đây, chúng ta sẽ đặt giá trị seed ngẫu nhiên là 101.

set.seed(101)


# Now we have to split the data into training and testing sets. We will take 70% for training the data and 30% for testing the model

sample <- sample.split(ads$TV, SplitRatio = 0.70)

train = subset(ads, sample == TRUE)

test = subset(ads, sample == FALSE)

model <- lm(sales ~ .,train) # To create model 


summary(model)


# To check the residual collected from the trained model using the residuals function

res <- residuals(model)

res <- as.data.frame(res)

head(res)


# To make our predictions using the test dataset

sales.predictions <- predict(model,test)

sales.predictions

Sau đó, hãy kết hợp các giá trị doanh số dự đoán này với doanh số bán hàng ban đầu để làm dữ liệu thử nghiệm. Chúng ta sẽ sử dụng hàm cbind và chuyển nó vào các cột.

results <- cbind(sales.predictions,test$sales) 

results


colnames(results) <- c('pred','real') #Assigns the column names using the colnames function and convert it into a dataframe

results <- as.data.frame(results)

results

Trong khi đó, hãy tìm độ chính xác của mô hình của chúng ta bằng cách tính giá trị sai số bình phương r.

rsq = summary(model_multiple)$r.sq

rsq

Chúng ta đã xây dựng thành công mô hình và dự đoán giá trị bán hàng bằng Hồi quy tuyến tính với R. Mô hình của chúng ta có thể dự đoán chính xác 89% dữ liệu.

12. Tips cho những bạn chưa có kinh nghiệm

Một câu hỏi kinh điển của những ai chuyển việc: làm sao được nhận trong khi chưa hề có kinh nghiệm làm việc trong ngành?

Nếu bạn nghiêm túc với nghề nghiệp mới, bạn sẽ được thuê mà không cần kinh nghiệm, thậm chí không cần bằng cấp về phân tích. Đổi lại bạn phải thể hiện được thái độ nhiệt tình và chăm chỉ học hỏi của mình. Ngoài ra vẫn có nhiều cách khác nhau giúp bạn được nhận việc.

Tìm kiếm cho mình một vị trí thực tập sinh. Bạn có thể đi theo con đường truyền thống là tìm kiếm cơ hội thực tập ở một công ty nào đó. Tiếp cận các data analyst với các công ty ở địa phương của bạn. Hãy cho họ biết lý do tại sao bạn muốn nói chuyện với họ. Nếu họ biết bạn sẵn sàng học hỏi và bạn thể hiện được sự thích thú với công việc, cơ hội thực tập sẽ đến với bạn thôi.
Tham gia một khóa học về data analyst. Nếu bạn chưa có kinh nghiệm thì cách nhanh nhất để có kiến thức là hãy tham gia một khóa học. Có thể online hoặc offline. Những kiến thức và chứng chỉ của khóa học có thể giúp bạn chứng minh với nhà tuyển dụng là mình có thể làm được việc. Bạn có thể tham khảo thêm về khóa học data analysis của 200lab
Tự tạo cơ hội cho riêng mình. Tự làm một dự án nghiên cứu và thao tác dữ liệu riêng của bản thân. Nghiên cứu chủ đề bạn quan tâm và tự hỏi mình loại câu hỏi nào bạn có thể trả lời bằng cách đi sâu vào dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các công cụ như data.gov hoặc dataportals.org để tìm các tập dữ liệu để làm việc.
Đưa kỹ năng data vào công việc hiện tại. Nếu bạn đang nghiên cứu cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể đã bỏ qua câu trả lời đơn giản nhất: chỉ cần bắt đầu. Hãy quan sát xung quanh bạn có công việc nào cần đến kỹ năng data không? Rồi bắt tay vào thực hành nhưng gì bạn đã tiềm hiểu. Thậm chí bạn có thể bắt đầu những thứ cơ bản với excel. Khi có được kỹ năng tốt thì đừng sợ là không có việc.

13. Biến kỹ năng của bạn thành sự nghiệp

Thật khó khăn khi bắt tay vào một con đường sự nghiệp hoàn toàn mới. Kỹ năng Excel xuất sắc của bạn là một bước đệm tuyệt vời để bắt đầu, nhưng còn nhiều điều hơn thế nữa: bạn sẽ phải bổ sung kiến thức toán học và kiến thức lập trình của mình vào một portfolio hấp dẫn để có được một công việc có thu nhập cao.

Mọi thứ đều phải trả giá, bạn sẽ được đền đáp xứng đáng nếu bạn toàn tâm toàn ý cho sự nghiệp phân tích dữ liệu của mình.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.