Top doanh nghiệp đã đăng ký cho nhân viên

Bạn sẽ học được gì?

Áp dụng quy trình phân tích dữ liệu và quản lý vòng đời dữ liệu vào các tình huống thực tế
Phát triển tư duy phân tích logic để giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Hiểu rõ sự khác biệt giữa dữ liệu, thông tin và hiểu biết sâu (iiết cách đặt câu hỏi phân tích đúng và xác định vấn đề kinh doanh cần giải quyết bằng dữ liệu.
Nắm vững các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản đến nâng cao, từ thống kê mô tả đến trực quan hóa dữ liệu.
Hiểu được xu hướng phát triển và vai trò của phân tích dữ liệu trong thời đại số.
Chuẩn bị nền tảng vững chắc để học nâng cao các công cụ như Excel, SQL, Python, hoặc Power BI.

Khoá học này sẽ có:

Video

2h 30m giờ học

Article

0 bài viết chuyên môn

Material

0 tài liệu đính kèm

Exam questions

0 đề thi ghi nhớ kiến thức

Nội dung khoá học

7 Chương . 37 bài giảng . 2h 30m giờ học

Mở rộng tất cả các phần

Giới thiệu chung về khóa học

1 bài giảng • 6 phút

Mô tả khoá học

Bạn muốn trở thành người quyết định dựa trên dữ liệu?

Bạn nghe nhiều đến “phân tích dữ liệu”, “data-driven”, “data analyze” nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? Hoặc bạn đang làm việc trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, tiếp thị... và muốn tìm hiểu sâu hơn về tư duy phân tích để đưa ra quyết định tốt hơn?

Khóa học này chính là bước khởi đầu lý tưởng cho bạn!

Bạn sẽ học được gì?

Hiểu được bức tranh toàn cảnh về phân tích dữ liệu chuyên ngành và xu hướng chuyển đổi hiện tại.

Biết rõ dữ liệu hiện đại phân tích tư duy và cách sử dụng vào công việc hằng ngày.

Thành tích các kỹ thuật phân tích phổ biến : mô tả, dự đoán, dự đoán và hướng dẫn.

Áp dụng tiêu chuẩn dữ liệu phân tích vòng đời và quy trình phân tích , từ đặt câu hỏi đến hành động.

Biết cách làm việc với việc thiếu dữ liệu, dữ liệu , và tối ưu công việc lưu trữ, xử lý, phân tích.

Giảng viên là ai?

Với hơn 8 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu tại các tổ chức tài chính và ngân hàng hàng đầu , học viên sẽ không chỉ được chia sẻ kiến ​​thức lý thuyết mà còn mang đến những bài học thực tế, nghiên cứu tình huống và góc nhìn chuyên sâu .

Khóa học dành cho ai?

Người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu, hướng dữ liệu.

Nhân viên, chuyên gia ngân hàng, tài chính, tiếp thị, vận hành.

Sinh viên các ngành kinh tế, CNTT, phân tích dữ liệu.

Bạn muốn nâng cao khả năng duy trì logic và quyết định dựa trên dữ liệu .

Nội dung khóa học bao gồm:

Xu hướng hiện tại của dữ liệu phân tích chuyên ngành.

Nền tảng tư duy hiện đại phân tích dữ liệu.

Kỹ thuật phân tích và mô hình dữ liệu (DIKW, Tam giác thông tin...).

Vòng đời dữ liệu và cách quản lý dữ liệu tương ứng.

Quy trình 6 bước phân tích dữ liệu – từ đặt câu hỏi đến hành động.

Bạn có yêu cầu bắt đầu không?

Hoàn toàn KHÔNG yêu cầu quy trình thiết lập kiến ​​trúc hoặc công cụ phức tạp . Chỉ cần bạn:

Có tư duy mở và thích học hỏi.

Quan tâm đến dữ liệu và phân tích.

Muốn ra quyết định thông tin chính xác và thông minh hơn.

Hoàn thành khóa học, bạn sẽ:

Biết cách ứng dụng tư duy phân tích vào công việc thực tế.

Trở nên tự động hơn khi làm việc với dữ liệu.

Có nền tảng tốt để học tiếp Power BI, Excel nâng cao, SQL, Python...

Hãy bắt đầu quá trình trở thành chuyên gia để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu ngay hôm nay!

Bắt đầu ngay để nắm bắt tư duy phân tích – kỹ năng sống còn trong thời đại số!

Giảng viên:

Trung Trần Giảng viên

Data Scientist

Trung Trần
  • 4 điểm đánh giá

  • 3 đánh giá

  • 244 học viên

  • 3 khóa học

Chào các bạn, mình là Trung Trần, hiện mình đang làm việc trong ngân hàng với vai trò Data Scientist - Phòng Phân tích kinh doanh. Công việc của mình xoay quanh những bài toán phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh, giúp ngân hàng tăng doanh thu và tối ưu chi phí trong nhiều mảng nghiệp vụ khác nhau, VD như cho vay, tiết kiệm, thẻ tín dụng, quản trị rủi ro, tài sản bảo đảm… Một số công cụ và ngôn ngữ IT mình hay sử dụng cho công việc hàng ngày như SQL, Python, Power BI, Github, Docker… Bên cạnh việc sử dụng các tool và các ngôn ngữ truy vấn, lập trình, mình nhận thấy làm phân tích dữ liệu điều quan trọng trước tiên phải có tư duy phân tích thật sắc bén và rõ ràng ngay từ đầu, khi đó bạn mới có thể lựa chọn được phương pháp phân tích hiệu quả và đưa ra được giải pháp mang lại giá trị cao cho doanh nghiệp. Hy vọng những bài giảng chia sẻ kiến thức của mình sẽ mang lại giá trị nào đó cho các bạn. Cảm ơn các bạn rất nhiều.

Học viên cũng mua

VBAG01: Tuyệt đỉnh VBA - Tự động hóa Excel với lập trình VBA
143 bài giảng
4.87
25,024
499,000 đ
799,000 đ
VBAG01: Tuyệt đỉnh VBA  - Tự động hóa Excel với lập trình VBA
PBIG01 - Khóa học Power BI - Thành thạo trực quan hóa và Phân tích dữ liệu (Update 2025)
85 bài giảng
4.78
7,942
799,000 đ
1,500,000 đ
PBIG01 - Khóa học Power BI - Thành thạo trực quan hóa và Phân tích dữ liệu (Update 2025)
Thành thạo SQL cho Phân tích dữ liệu chỉ trong 8 giờ
54 bài giảng
5
1,929
499,000 đ
1,500,000 đ
Thành thạo SQL cho Phân tích dữ liệu chỉ trong 8 giờ

Hỏi đáp khóa học

0 thảo luận

Thảo luận về bài học

4 thảo luận

Bùi Thị Hương

Bùi Thị Hương

hiện tại công ty em là 1 công ty fullfillment đông nam á từ dữ liệu này mình phân tích ra được những chỉ số gì ạ

Trung Trần

Trung Trần [Giảng viên]

Chào bạn, đối với một công ty fullfillment thì thường sẽ liên quan nhiều đến vận chuyển hàng hóa, tùy vào quy trình vận hành và cả quy mô nhân sự, quy mô khách hàng, bạn có thể tham khảo những chỉ số sau:

1. Chỉ số vận hành (Operational Metrics)

Order Fulfillment Rate – tỷ lệ đơn hàng được xử lý thành công.

On-Time Delivery (OTD) – tỷ lệ đơn hàng giao đúng thời gian cam kết.

First Attempt Delivery Rate (FADR) – giao thành công ngay lần đầu.

Average Fulfillment Time – thời gian trung bình từ lúc nhận đơn → giao hàng.

Warehouse Utilization Rate – % không gian kho được sử dụng hiệu quả.

Inventory Turnover – vòng quay hàng tồn kho (tần suất nhập – xuất).

Pick & Pack Accuracy – độ chính xác khi lấy hàng & đóng gói.

Lost/Damaged Shipment Rate – tỷ lệ thất lạc hoặc hư hỏng đơn.

2. Chỉ số khách hàng (Customer Metrics)

Customer Satisfaction Score (CSAT) – mức độ hài lòng chung.

Net Promoter Score (NPS) – mức độ khách hàng sẵn sàng giới thiệu dịch vụ.

Return Rate – tỷ lệ hoàn trả đơn hàng.

Customer Complaints per 1,000 Orders – số lượng khiếu nại so với khối lượng đơn.

Average Resolution Time – thời gian xử lý khiếu nại.

3. Chỉ số tài chính (Financial Metrics)

Cost per Order (CPO) – chi phí để hoàn tất một đơn hàng.

Logistics Cost % of Sales – chi phí logistics so với doanh thu.

Gross Margin per Order – lợi nhuận gộp trên mỗi đơn.

Revenue per Customer – doanh thu bình quân trên khách hàng.

Cash-to-Cash Cycle Time – thời gian từ khi trả tiền mua hàng đến khi thu được tiền bán hàng.

4. Chỉ số công nghệ & dữ liệu (Tech/Data Metrics)

System Uptime & Downtime – độ ổn định của hệ thống fulfillment platform.

API/Integration Success Rate – tỷ lệ thành công của kết nối với hệ thống bên thứ ba (shop, marketplace, carrier...).

Data Accuracy – độ chính xác của dữ liệu tracking & inventory.

Automation Rate – % quy trình fulfillment được tự động hóa (so với thủ công).

AI Forecast Accuracy – độ chính xác trong dự báo nhu cầu/hàng tồn.

5. Chỉ số toàn cầu (Global Fulfillment-Specific)

Cross-Border Order Share – % đơn hàng xuyên biên giới.

Customs Clearance Time – thời gian trung bình thông quan.

International On-Time Delivery Rate – tỷ lệ giao hàng đúng hạn quốc tế.

Carbon Emissions per Package – lượng phát thải CO₂ trên mỗi kiện hàng.

Multi-Country SLA Compliance – mức độ đáp ứng SLA tại từng thị trường.

Nguyễn Thị Thuý Hằng

Nguyễn Thị Thuý Hằng

Trung Trần

Trung Trần [Giảng viên]

Chào bạn, mình đã gửi tài liệu tham khảo qua email bạn rồi nhé, nếu trong quá trình học bạn cần thêm tài liệu nào hoặc thắc mắc nào thì cứ nhắn mình nhé. Cảm ơn bạn

349,000đ
© 2020 - Bản quyền của Công Ty Cổ Phần Công Nghệ Giáo Dục Gitiho Việt Nam
Giấy chứng nhận Đăng ký doanh nghiệp số: 0109077145, cấp bởi Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hà Nội
Giấy phép mạng xã hội số: 588, cấp bởi Bộ Thông tin và Truyền thông