Big Data có thể tạo ra các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để dạy học sinh. Ở nhiều nước, việc ứng dụng Big Data trong trường học và cao đẳng đã dần trở nên phổ biến. Nhưng các nước đang phát triển cũng bắt đầu nghiên cứu để ứng dụng trong các hoạt động giảng dạy.

Phân tích dữ liệu là một công việc rất quan trọng giúp chúng ta có thể lập báo cáo tốt hơn, tránh được những sai sót, đảm bảo được tính chính xác của báo cáo. Vậy phân tích dữ liệu là phải làm những công việc gì? Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích dữ liệu trước khi lập báo cáo trên Excel thông qua 1 bài tập sau:
Giả sử rằng bạn làm ở vị trí trưởng bộ phận bán hàng. Cuối tháng bạn nhận được 1 bảng dữ liệu về bán hàng trong tháng của cửa hàng mình như sau:

Đạt được thành công trong bán lẻ bằng cách lấy dữ liệu làm trọng tâm.
Nhóm Dữ liệu và Phân tích của chúng tôi có thể cung cấp cho ngành bán lẻ hàng loạt các giải pháp được xây dựng trên phân tích để giúp khách hàng của chúng tôi:

Xem thêm: Phân tích dữ liệu trong ngành hàng bán lẻ và tiêu dùng
Như ta đã biết, hệ thống phân tích kinh doanh thông minh (BI) không chỉ là phần mềm. Để triển khai thành công hệ thống BI, doanh nghiệp cần phải có quy trình và cơ sở hạ tầng tốt bên cạnh việc lựa chọn đúng úng dụng phân tích kinh doanh thông minh (BI tools).

Xem thêm: Cách tốt nhất để thành công với hệ thống phân tích kinh doanh – BI (Business Intelligence)
Hàng ngày, chúng ta thường xuyên kết nối thông qua điện thoại, máy tính bảng, bảng điều khiển trò chơi và hầu hết các ứng dụng, các kênh kết nối đều được thực hiện qua các thiết bị này.Khi di chuyển giữa các thiết bị và kênh, họ đang tạo ra nhiều điểm tiếp xúc, kết nối giữa các thiết bị khác nhau mà không hề hay biết.

Xem thêm: BIG DATA Là Chìa Khóa Thành Công Của Marketing Thời Đại Số
Dữ liệu thứ cấp rất phức tạp và có nhiều nguồn cung cấp nên người nghiên cứu cần phải sắp xếp các loại dữ liệu này 1 cách có hệ thống để việc nghiên cứu được dễ dàng hơn.
Tiến trình thu thập dữ liệu thứ cấp có hiệu quả được sắp xếp theo hình sau:

Data tên, url facebook, phone nếu share, quê quán nếu share, email (nếu share) của khoảng 10 triệu user facebook. Quý vị nào cần data trên cho marketing,... thì còn có thể liên hệ theo thông tin ở phần liên hệ nhé.
Ngoài ra chúng tôi còn nhận thu thập và phân tích dự liệu người dùng facebook nếu quý vị có nhu cầu.

1. Big data là gì? Nó khác gì với việc lưu giữ và phân tích data truyền thống ?

Theo Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập Alibaba Jack Ma, trung tâm của kỷ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão chính là dữ liệu (data). Vì vậy, trong tương lai, thị trường việc làm sẽ ưu tiên những kỹ năng liên quan đến dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Xem thêm: Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data analyst) – Nghề hot của tương lai
Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu , đúng nhu cầu cho lĩnh vực Y tế, Dược, Thực phẩm chức năng, Chăm Sóc Sức khỏe...

Xem thêm: Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực Y - Dược - Chăm Sóc Sức Khỏe
Bạn cần khảo sát thu thập dữ liệu về khách hàng, các dữ liệu kinh tế nhằm hoàn thành báo cáo phân tích cũng như hoàn thành đầu vào luận văn.

KHI MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHẬN ĐƯỢC YÊU CẦU TỪ CÁC PHÒNG BAN, BỘ PHẬN HAY LÃNH ĐẠO CÔNG TY, CHUYÊN GIA ẤY CÓ THỂ NHẢY VÀO PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU NGAY VẤN ĐỀ. NGƯỜI LÀM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SẼ MONG MUỐN TỪ YÊU CẦU ĐƠN GIẢN BAN ĐẦU SẼ TÌM RA PHÁT HIỆN TUYỆT VỜI, ĐƯA RA ĐƯỢC CÁC ĐỀ XUẤT HAY NHẤT ĐỂ ÁP DỤNG CHO CÔNG TY. NHƯNG THỰC TẾ THƯỜNG KHÔNG THUẬN LỢI NHƯ VẬY.

Xem thêm: Các bước chuẩn bị cho một dự án phân tích dữ liệu thành công!
Tại Việt Nam, kho dữ liệu còn rất hạn chế, muốn nghiên cứu phải đòi hỏi nền tảng công nghệ rất lớn. Tuy nhiên, để phục vụ người dân tốt hơn thì việc xây dựng dữ liệu lớn (big data) là việc cần thiết, phải đẩy mạnh triển khai trong thời gian tới.

Nhiều doanh nghiệp Việt Nam chưa xây dựng big data trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp
Trong quá khứ, khi bắt đầu nghiên cứu một vấn đề nào đó, ta thường phải tìm kiếm hay thu thập dữ liệu tương ứng với bài toán mà ta đề ra. Nhờ có tiến bộ của internet mà ngày nay ta được tiếp cận với nhiều thông tin hơn, đến nỗi quá nhiều, quá Big khiến cho vấn đề không còn nằm ở chỗ thiếu thông tin nữa mà là làm sao rút trích được những thông tin hữu ích và súc tích nhất cho câu hỏi ban đầu.

Mỗi năm thiên tai như bão, lũ lụt, động đất gây ra thiệt hại rất lớn và nhiều sinh mạng. Các nhà khoa học không thể dự đoán khả năng xảy ra thảm họa và đề xuất đủ biện pháp phòng ngừa cho chính phủ nếu không có sự giúp đỡ của Big Data.

Trở lại với chủ đề về thống kê, ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn các khái niệm về thống kê cũng như lợi ích và ứng dụng của nó, tiếp theo ở phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một mảng kiến thức quan trọng khác đó chính Descriptive statistics (thống kê mô tả)

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ STATISTICS: DESCRIPTIVE STATISTICS (THỐNG KÊ MÔ TẢ)
1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai
Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.

Xem thêm: CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI
Quay trở lại với chủ đề về dữ liệu khách hàng, ở bài viết phần 1 và phần 2, đã giới thiệu đến các bạn những khái niệm về phân tích dữ liệu khách hàng, loại dữ liệu khách hàng có thể thu thập, và lợi ích, cũng như mục đích của quá trình Customer data analytics. Trong phần 3 lần này, chúng tôi sẽ cung cấp những giải pháp hỗ trợ các công ty khai thác nguồn dữ liệu khách hàng của họ sao cho hiệu quả nhất.

Xem thêm: TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.3) GIẢI PHÁP KHAI THÁC CUSTOMER DATA HIỆU QUẢ
Nếu các bạn hoạt động, làm việc trong lĩnh vực thương mại điện tử (E-commerce) hay digital marketing chắc biết đến Data management platform (DMP) còn được gọi là nền tảng quản lý dữ liệu tập trung.

Xem thêm: TẦM QUAN TRỌNG CỦA QUẢN LÝ DỮ LIỆU (DATA MANAGEMENT) (P1)
Bạn là Giảng viên làm đề tài nghiên cứu khoa học, Học viên cao học bảo vệ luận văn Thạc sỹ, nghiên cứu sinh Tiến sỹ, sinh viên đại học và những người có nhu cầu sử dụng dữ liệu để chạy mô hình phân tích bằng phần mềm SPSS, Phần mềm EVIEWS, phần mềm STATA … ?

Giới thiệu về K – nearest neighbor (KNN)
Ở các bài viết trước đã giới thiệu đến các bạn một cách tổng quan những chủ đề về Data mining (Khai phá dữ liệu), Predictive analytics (Phân tích dự báo), Statistics (Thống kê) bao gồm các khái niệm quan trọng, kỹ thuật phân tích và ứng dụng, lợi ích trong các lĩnh vực khác nhau.

Xem thêm: THUẬT TOÁN KNN VÀ VÍ DỤ ĐƠN GIẢN TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG
TTCT - College Board, tổ chức phi lợi nhuận đang phụ trách kỳ thi SAT, đã bán mỗi cái tên thí sinh kèm theo các thông tin liên quan với giá 47 cent (khoảng 11.000 đồng), gây ra những tranh cãi dữ dội về tuyển sinh đại học ở Mỹ.
![]() |
| Ảnh: Chronicle.com |
Xem thêm: Bán 47 cent /01 tên thí sinh thi SAT: Áp lực khoa cử kiểu Mỹ
Marketing là chìa khóa để cánh cửa thành công cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Giờ đây, không chỉ các công ty lớn có thể điều hành các hoạt động quảng cáo tiếp thị mà cả các doanh nhân nhỏ cũng có thể chạy các chiến dịch quảng cáo thành công trên các nền tảng truyền thông xã hội và quảng bá sản phẩm của họ.

Như đã giới thiệu ở bài viết trước “Big Data – thành quả của cách mạng công nghệ 4.0” về nguồn gốc của Big Data, ở bài viết này chúng ta sẽ bàn luận sâu hơn về khái niệm Big Data.

Phân tích dữ liệu (tiếng Anh: Data analytics) là quá trình phát hiện, giải thích và truyền đạt các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu. Đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực có nhiều thông tin được ghi lại, phân tích dựa vào sự ứng dụng đồng thời của số liệu thống kê, lập trình máy tính và nghiên cứu hoạt động để định lượng hiệu suất.

Tìm hiểu về mối quan hệ giữa Big Data và Cloud
Việc tận dụng và khai thác Big Data để phục vụ cho mục đích cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ở mỗi công ty ngày càng trở nên quan trọng và đem lại lợi ích cực kỳ to lớn. Big Data được xem là tài sản cực kỳ chủ lực không thuộc tài chính và nhân lực, nên tài nguyên này cũng cần được quản lý và sử dụng đúng cách.

Big Data ngày càng được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa cổ phiếu của họ dựa trên dự đoán. Từ dữ liệu truyền thông xã hội, xu hướng tìm kiếm trên web và dự báo thời tiết.

Xem thêm: Giải Pháp Big Data Tối ưu hóa quy trình kinh doanh
- LỢI ÍCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH
- Tặng dữ liệu karaoke
- Dịch vụ và giải pháp Bigdata, Dịch vụ dữ liệu chính xác, tin cậy , đúng mục tiêu
- Ứng dụng Big Data trong ngành truyền thông và giải trí
- DỮ LIỆU SƠ CẤP TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING
- Dịch vụ và giải pháp Big Data cho lĩnh vực du lịch
- TỔNG QUAN VỀ PREDICTIVE ANALYTICS (PHÂN TÍCH DỰ BÁO) (PHẦN 2)
- THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.5) REGRESSION TREE VÀ DECISION RULES
- LỢI ÍCH CỦA PREDICTIVE ANALYTICS TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ
- Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu các hiện tượng kinh tế xã hội
- THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH (P.3): C4.5 (ENTROPY)
- 6 cách phân tích dữ liệu dự đoán đang định hình lại marketing
CTY DVMS
Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>
Head Office: 95/2/26 Bình Lợi, Phường 13, Q. Bình Thạnh, TP.HCM, Việt Nam.
Tel: 02836028937
Email: sale@dvms.vn
BạnCầnGìCứHỏiDVMS: Chuyển đổi số giao thông, vận tải, giao nhận thông minh ; Giải pháp Blockchain ; Tư vấn, xây dựng, chuyển giao mạng xã hội ; Dịch vụ dữ liệu, Big data ; Uber Giúp việc, uber dịch vụ tại nhà ; Chuyển đổi số cho bệnh viện, y tế ; Chuyển đổi số Bác sĩ gia đình, y tế tại nhà ; Chuyển đổi số cho công ty tín dụng, ngân hàng, Fintech ; Chuyển đổi số cho công ty bảo hiểm ; Chuyển đổi số bán hàng, quản lý hệ thống phân phối ; Chuyển đổi số lĩnh vực du lịch; Chuyển đổi số lĩnh xăng dầu, gas; Giải pháp OTT; Chuyển đổi số nhà thuốc và công ty dược; Chuyển đổi số doanh nghiệp taxi; Chuyển đổi số doanh nghiệp vận tải; Chuyển đổi số dịch vụ tại nhà; Chuyển đổi số nông nghiệp; Giải pháp QRCODE ; Đào tạo chuyển đổi số, xây dựng đội ngũ CNTT cho doanh nghiệp và start-up; Giải pháp chăm sóc sức khỏe tại nhà ; ứng dụng định vị vệ tinh vào cuộc sống;Giải pháp truyền hình; thực tế ảo; mobile game; và giải pháp cho nhiều lĩnh vực khác
Giao thông thông minh
- Phân hệ Quản lý Đội xe (Fleet Management) trong một hệ thống ERP thường có gì?
- Tra cứu tàu biển
- Hệ thống quản lý vận tải ( S-TMS ) thông minh
- Điều hành hãng xe công nghệ, ứng dụng đặt xe trên smartphone tương tự Uber, Grab,...
- Phần mềm quản lý cho thuê xe ô tô thường có những tính năng gì?
- Ứng dụng quản lý garage trên smartphone và tablet
- Tra cứu thông tin đăng kiểm cơ giới
- Hệ thống điều hành, tìm gọi và quản lý xe sử dụng công nghệ mới
- Hệ thống chấm công từ xa thông minh qua vệ tinh STracking
- Lời giải cho xe trống chiều về – vấn đề nan giải của ngành vận tải Việt Nam
- Mua vé xe, đặt vé xe trên smartphone, smart TV
- Giao vận, Logistic

