Workshop Ứng dụng AI chuẩn hóa và phân tích dữ liệu thực chiến

Trong thực tế, vấn đề thường không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà nằm ở việc dữ liệu:

• không đồng nhất định dạng;

• bị trùng lặp;

• thiếu thông tin;

• sai kiểu dữ liệu;

• chứa giá trị bất thường;

• khó tổng hợp từ nhiều nguồn;

• hoặc nhìn có vẻ chính xác nhưng chưa được kiểm chứng.

Khi sử dụng AI để phân tích trực tiếp trên một bộ dữ liệu chưa được làm sạch, kết quả phân tích rất dễ trở nên thiếu tin cậy.

Vì vậy, khóa học Ứng dụng AI trong Phân tích & Chuẩn hóa Dữ liệu Thực chiến tập trung vào một tư duy xuyên suốt:

Dữ liệu sạch → Kiểm chứng → Phân tích → Trực quan hóa → Ra quyết định.

Người tham gia sẽ được hướng dẫn cách kết hợp AI, Excel và Python để xử lý những công việc dữ liệu thường gặp mà trước đây có thể mất nhiều thời gian thực hiện thủ công.

1. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu với AI

2. Kiểm tra và kiểm chứng dữ liệu bằng benchmark

3. Phân tích dữ liệu và tìm insight với AI

Sau khi dữ liệu được chuẩn hóa, AI có thể hỗ trợ:

• tính toán các chỉ số;

• so sánh các nhóm dữ liệu;

• phát hiện xu hướng;

• tìm điểm bất thường;

• phân tích tăng/giảm;

• xác định nhóm đóng góp lớn;

• tìm mối quan hệ đáng chú ý;

• đề xuất các câu hỏi phân tích tiếp theo.

Thay vì chỉ hỏi:

“Hãy phân tích file này.”

Người tham gia sẽ biết cách đặt câu hỏi có cấu trúc để AI tạo ra kết quả có căn cứ, dễ kiểm tra và có giá trị sử dụng trong công việc.