강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Data Science

/

Data Analysis

Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu [Xem lại hội thảo Datarian | Tháng 11 năm 2025]

Tôi đã trải qua bảy startup nhỏ không có data analyst cũng không có user researcher và đã vấp ngã đủ kiểu. Tôi sẽ chia sẻ những khó khăn thực tế mà người thiết kế UX có thể gặp phải và những insight sâu sắc thu được từ quá trình vượt qua những khó khăn đó.

20 học viên đang tham gia khóa học này

  • datarian
실무 꿀팁
데이터분석
Data literacy
product design
UX Planning
Thumbnail

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Lý do cần làm việc dựa trên dữ liệu

  • Điều đầu tiên cần làm để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Những điều cần chuẩn bị để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Cách cộng tác với đồng nghiệp để làm việc dựa trên dữ liệu

  • Cách nắm bắt cơ hội ra quyết định dựa trên dữ liệu

  • Ý nghĩa của những nỗ lực này từ phía nhà thiết kế

Hội thảo phân tích dữ liệu do các chuyên gia phân tích thực tế tiến hành 💡
Xem lại hội thảo tháng 11 năm 2025!

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi đăng ký!

  • Khóa học này là video ghi hình buổi seminar trực tuyến "Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu" được tổ chức vào tháng 11 năm 2025.


  • Phần 2 Q&A là phiên Live-only, không cung cấp xem lại.

Hội thảo Datarian

Trong tháng 11, chúng tôi sẽ đề cập đến Thiết kế Dựa trên Dữ liệu!

2025년 11월 데이터리안 세미나 (1)_1920

Hội thảo Datarian tháng 11 là 🔍

Tôi khuyên dùng cho những ai đang có những băn khoăn này

  • Nhân viên thực tế không biết bắt đầu từ đâu khi được yêu cầu phân tích dữ liệu từ cấp trên

  • Nhà hoạch định, nhà thiết kế tò mò về các trường hợp thiết kế sử dụng dữ liệu

  • Bất kỳ ai muốn giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu

  • Những người chuẩn bị việc làm và nhân viên thực tế không biết cụ thể phải làm thế nào khi các thông báo tuyển dụng gần đây thường yêu cầu làm việc "dựa trên dữ liệu"

  • Những người sợ từ "dữ liệu"

Giới thiệu buổi thuyết trình

# Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu

Diễn giả Lee Mi-jin (Ranran)

  • Hiện tại) Product Designer với 17 năm kinh nghiệm

  • Hiện) Đại diện của Dark Horses tại 77번가

  • Hiện) Tác giả của cuốn sách đoạt giải thưởng Brunch Book lần thứ 12, 'Sau những công sức với dữ liệu, UX đã hiện ra'


  • Bắt đầu từ một web designer và trở thành product designer, tôi đã trưởng thành như cỏ dại qua nhiều startup thuộc các lĩnh vực đa dạng như giáo dục, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, hoa, giặt ủi, quản lý tòa nhà, tuyển dụng, kiến trúc. Hiện tôi đang vận hành để giúp đỡ những designer đang gặp khó khăn giống như tôi ngày xưa. Tôi đang hỗ trợ các designer giải tỏa sự bế tắc, lấy lại sự tự tin và có thể tin tưởng vào chính bản thân mình.

2025년 11월 데이터리안 세미나_1부 강연_1920
2025년 11월 데이터리안 세미나_1부 강연 (2)

Tôi đã trải qua bảy startup nhỏ không có nhà phân tích dữ liệu cũng như nhà nghiên cứu người dùng và đã "vấp ngã" đủ kiểu. Tôi sẽ chia sẻ những khó khăn thực tế mà người thiết kế UX có thể gặp phải và những insight sâu sắc thu được trong quá trình vượt qua những khó khăn đó.

Trong tác phẩm đoạt giải Brunch Book 'Sau cùng những công sức với dữ liệu, UX đã hiện ra', chúng tôi công bố những trường hợp thực tế sinh động chưa từng được tiết lộ!

Câu hỏi thường gặp Q&A 💬

Hỏi: Hội thảo trực tuyến của Datarian diễn ra khi nào? Tôi có thể đăng ký ở đâu?

Trang web Datarian có thông tin về buổi hội thảo tiếp theo đấy. Bạn cũng có thể đăng ký ngay luôn!

Q. Có cần chuẩn bị gì trước khi nghe không?

Không có đâu :D Ai cũng có thể nghe được!

Q. Tôi có thể xem riêng slide mà bạn đã sử dụng trong buổi hội thảo không?

Vui lòng xem slide tại link bên dưới!
Slide seminar tháng 11: https://dub.sh/uzmQ0OI

Câu hỏi: Chỉ có phần 1 của bài giảng được cung cấp xem lại không?

Vâng, chỉ có phần 1 bài giảng mới được cung cấp xem lại.
Phần 2 QnA là phiên Live-only, chỉ có thể nghe trong buổi hội thảo trực tiếp và không được cung cấp xem lại.

Nếu bạn tò mò về
cảm nhận sau khi tham gia live
👏

Nội dung ấn tượng nhất trong buổi hội thảo là gì?

  • Tôi nhớ rằng cần có phương pháp tiếp cận dữ liệu có xét đến cấu trúc doanh thu của công ty. Theo một cách nào đó, đây là điều hiển nhiên nhưng có vẻ như đó là lĩnh vực dễ bị bỏ qua. Ngoài ra, tôi đã nhận ra rằng việc đưa ra các chỉ số mà mình tò mò trước, sau đó xác định có thể kiểm tra chúng ở kênh nào chính là cách tiếp cận dữ liệu một cách chủ động.

  • Hơn là tầm quan trọng của công cụ dữ liệu, từ góc độ cần phải tiếp cận từ quan điểm và tư duy nhìn nhận dữ liệu cho đến góc độ kinh doanh, đây là một khóa học tuyệt vời giúp tôi có thể học được cách sử dụng dữ liệu định tính và định lượng chưa được tinh chế của công ty hiện tại để cải thiện thành dịch vụ tốt hơn. Tôi đã có thể tìm được một phần câu trả lời về việc nên phân loại dữ liệu theo tiêu chí nào.

  • Tôi đã biết dữ liệu quan trọng nhưng tò mò về cách thu thập và sử dụng, nên việc giải thích thông qua các ví dụ thực tế rất hữu ích.

  • Cần nỗ lực để xử lý dữ liệu trước khi phân tích, ấn tượng với thái độ đặt câu hỏi thay vì chỉ sử dụng bản thân dữ liệu.

  • Tôi rất ấn tượng với việc không nên tìm câu trả lời từ dữ liệu mà phải đặt câu hỏi để khai thác dữ liệu. Trong quá trình thực hiện dự án, tôi nghĩ mình đã đặt câu hỏi cho dữ liệu, nhưng sau khi nghe bài giảng hôm nay, tôi nhận ra rằng mình đang tìm câu trả lời từ dữ liệu, điều này thật sự gây sốc cho tôi.

  • Thật tuyệt khi được học về tầm quan trọng của dữ liệu, và hiểu được loại dữ liệu nào là cần thiết cũng như cách trích xuất dữ liệu tốt nhất, v.v. Nhìn chung, khóa học rất dễ hiểu đối với người mới bắt đầu nên rất tốt :)

  • Tôi rất ấn tượng với cách tiếp cận thực tế trong việc sử dụng dữ liệu, thoát khỏi góc nhìn của một nhà phân tích dữ liệu.

  • Việc phân chia target và segment luôn là khó nhất, và tôi đã băn khoăn rất nhiều về việc nên dựa trên tiêu chí nào để đưa ra ý tưởng khi phát triển tính năng mới phù hợp với target. Nếu suy nghĩ theo nội dung mà bạn đã tổng hợp thì giờ đây việc sắp xếp ý tưởng có vẻ sẽ logic và dễ dàng hơn nhiều. Đây là phần ấn tượng và hay nhất.


  • Tôi ấn tượng với việc không chỉ nhìn dữ liệu như những con số hay kết quả, mà coi đó là điểm khởi đầu để hiểu sâu hơn về hành vi người dùng, và điều designer cần không phải là khả năng phân tích mà là tư duy đặt câu hỏi. Và nội dung về việc dữ liệu kịp thời quan trọng hơn dữ liệu hoàn hảo cũng để lại ấn tượng sâu sắc. Thái độ chấp nhận ở mức độ phù hợp và chuyển sang hành động khi việc tiếp cận dữ liệu khó khăn hoặc dữ liệu chưa được tinh chế trong thực tế công việc là điểm rất thực tế và dễ đồng cảm.




Một lời nhắn gửi đến Datarian!

  • Đây thực sự là một buổi hội thảo mà tôi đã nhận được gấp nhiều lần sự giúp đỡ so với những khóa học hàng trăm nghìn won mà tôi đã tham gia ở nơi khác. Cảm ơn rất nhiều vì đã mở ra cơ hội để tiếp cận những bí quyết quý báu từ kinh nghiệm thực tế qua nhiều năm tháng với mức giá tốt như vậy.

  • Tôi luôn nhận được sự giúp đỡ vì thầy dường như luôn truyền đạt những nội dung dễ hiểu và cốt lõi. Tôi hy vọng rằng nếu từng bước một theo dõi, có lẽ một ngày nào đó tôi cũng có thể bước đi trên con đường phân tích dữ liệu vốn có vẻ mơ hồ.

  • Ở Hàn Quốc, nơi khái niệm về UX/UI và thiết kế sản phẩm vẫn chưa được định hình rõ ràng, những khóa học như thế này có vẻ rất quý giá. Mong rằng các buổi hội thảo như vậy sẽ được tổ chức thường xuyên hơn trong tương lai.

  • Đây là khoảng thời gian tôi có được những insight quý giá. Tôi rất ủng hộ công việc bạn đang làm và mong chờ hình ảnh Datarian cùng người dùng cùng nhau phát triển.

  • Tôi cảm nhận được rất nhiều sự cố gắng của giảng viên trong việc truyền đạt nội dung chất lượng. May mắn là giờ tôi mới biết đến các khóa học của Datarian! Cảm ơn rất nhiều!!

  • Đây là buổi live đầu tiên nhưng nội dung chất lượng và đầy đủ nên rất tuyệt vời. Và khi nói đến phân tích dữ liệu thì có rất nhiều tài liệu trên internet, nhưng khi thực sự muốn tổng hợp một cách rõ ràng thì điều luôn gây nhầm lẫn chính là data insight. Rất hay khi được giảng giải từ góc nhìn tổng quan như tiêu chí đưa ra insight hay lý do tại sao cần dữ liệu. Hơn nữa, khóa học còn tuyệt vời hơn khi đưa ra tiêu chí rõ ràng theo từng đối tượng mục tiêu.

  • Cảm ơn bạn đã cho tôi cảm giác khám phá ra điều thú vị hơn trong một thế giới đã có nhiều điều thú vị!

  • Cảm ơn anh/chị đã luôn mang đến những bài giảng tuyệt vời!

  • Giải thích dễ hiểu giúp những nội dung phức tạp và khó trở nên dễ dàng hơn. Thêm vào đó, cách tiến hành gọn gàng không rườm rà khiến tôi rất hài lòng!

  • Tôi đã cảm thấy bối rối về việc phải phân tích dữ liệu như thế nào, nhưng thông qua buổi seminar này tôi đã có thể thu được nhiều insight. Cảm ơn vì đã tổ chức buổi seminar tuyệt vời!


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhân viên thực tế không biết bắt đầu từ đâu khi cấp trên yêu cầu phân tích dữ liệu

  • Nhà hoạch định và nhà thiết kế muốn tìm hiểu các ví dụ về thiết kế sử dụng dữ liệu

  • Bất kỳ ai muốn giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu

  • Gần đây có nhiều tin tuyển dụng yêu cầu làm việc 'dựa trên dữ liệu' nhưng người tìm việc và nhân viên thực tế không biết cụ thể phải làm như thế nào

  • Những người sợ từ "dữ liệu"

Xin chào
Đây là

30,718

Học viên

2,722

Đánh giá

23

Trả lời

4.9

Xếp hạng

36

Các khóa học

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

👉 https://datarian.io/

Chương trình giảng dạy

Tất cả

3 bài giảng ∙ (47phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Miễn phí

Khóa học khác của datarian

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!