Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Data Analysis

Nhà phân tích dữ liệu làm công việc gì? [Xem lại seminar hàng tháng Datarian | Tháng 3 năm 2022]

Liệu có ngành nghề nào mà công việc nhìn từ bên ngoài và công việc thực tế lại khác biệt nhiều như của nhà phân tích dữ liệu không? Để dành cho những ai tò mò về việc nhà phân tích dữ liệu làm những gì và cần làm những công việc nào, chúng tôi đã chuẩn bị buổi hội thảo tháng 3.

(4.8) 8 đánh giá

107 học viên

  • datarian
3시간 만에 완강할 수 있는 강의 ⏰
career-advice

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Khái niệm và ví dụ về phân tích hành vi người dùng

  • Khái niệm và ví dụ về phân tích phễu

📍Lưu ý

  • Khóa học này sẽ được chuyển thành khóa học miễn phí bắt đầu từ thứ Hai, ngày 2 tháng 6 năm 2025. Vui lòng lưu ý điều này trước khi thanh toán cho khóa học.
  • Để biết thêm thông tin, vui lòng nhấp vào nút 'Liên hệ với chúng tôi' ở góc dưới bên phải.

Tổng số người nộp đơn: khoảng 2.600!
Xem hội thảo được tranh luận sôi nổi dưới dạng video.

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Bài giảng này là video ghi lại (VOD) của hội thảo trực tiếp “Nhà phân tích dữ liệu làm gì?” được tổ chức vào tháng 3 năm 2022.
  • Bao gồm các phản hồi cho cuộc trò chuyện thời gian thực xuất hiện trong quá trình thuyết trình trực tiếp.

Vào tháng 3, chúng tôi sẽ đề cập đến những câu chuyện phân tích dữ liệu thực tế!
Hội thảo Datalian hàng tháng 🎤


Hội thảo Datalian vào tháng 3 là 🔍

Có công việc nào khác biệt so với những gì bạn thấy bên ngoài so với công việc thực tế của một nhà phân tích dữ liệu không? Đối với những ai tò mò về công việc của một nhà phân tích dữ liệu và những gì họ nên làm, chúng tôi đã chuẩn bị một hội thảo vào tháng 3.

Các nhà phân tích dữ liệu đang vật lộn với các con số mỗi ngày để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và thúc đẩy tăng trưởng doanh số. Trong hội thảo trực tuyến vào tháng 3, chúng ta sẽ nói về phân tích phễu, một trong những khuôn khổ phân tích được các nhà phân tích sử dụng rộng rãi và dữ liệu hành vi người dùng, thường là trung tâm của cuộc tranh luận, chẳng hạn như 'Chúng ta có thực sự cần dữ liệu này không?', nhưng hiện là 'trung tâm của phân tích dữ liệu'.

Nếu bạn muốn có gợi ý về phân tích dữ liệu mang lại kết quả hoặc nếu bạn tò mò về các nhiệm vụ mà các nhà phân tích dữ liệu thường làm trong các công ty thực tế, vui lòng tham dự hội thảo vào tháng 3!

Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này ✅

  • Tôi muốn xin việc làm phân tích dữ liệu hoặc đổi việc, nhưng tôi không biết chính xác công việc này đòi hỏi những gì.
  • Tôi làm nghề phân tích dữ liệu và tôi cảm thấy mình không có vũ khí riêng.
  • Tôi muốn sử dụng dữ liệu trong công việc nhưng không biết bắt đầu từ đâu.
  • Tôi muốn sử dụng dữ liệu cho công việc... nhưng tôi không có dữ liệu nào cả!

📺 Vào tháng 4, chúng ta sẽ nói về một số phương pháp phân tích dữ liệu đa dạng hơn.

  • [Chủ đề tháng 4] Kỹ năng phân tích dữ liệu để sử dụng ngay trong thực tế
  • Truy cập tin tức hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://www.datarian.io/webinar

Dòng thời gian Hội thảo tháng 3 ⏰

#1 - Chuyên gia phân tích dữ liệu làm gì?

  • “Từ điển Funnel Trivia hữu ích cần biết” _ Minju
  • "Niềm vui và nỗi buồn của Phân tích dữ liệu hành vi người dùng" _ Bomin

#2 - Hỏi & Đáp với 4 Nhà phân tích dữ liệu (Minju, Bomin, Seonmi, Hyejeong)

Mở rộng các câu hỏi trước đã trả lời trong Phần 2


Câu hỏi 1. Tôi đang tự hỏi liệu có mức trung bình nào cho phân tích phễu không.

Câu hỏi 2. Có thứ tự cụ thể nào cho việc phân tích khi phân tích dữ liệu người dùng không? Hay bạn thực hiện mọi thứ một cách toàn diện trước để tìm ra thông tin chi tiết?

Câu hỏi 3. Khi tôi phỏng vấn nhóm dữ liệu của một công ty phân phối lớn, tôi được cho biết rằng họ chủ yếu xử lý các yêu cầu từ các nhóm khác (tiếp thị, bán hàng, v.v.). Phạm vi vai trò của nhà phân tích có nhất thiết phải thay đổi tùy thuộc vào quy mô của công ty và ngành không?

Q4. Vui lòng giới thiệu sách hoặc video mà người mới bắt đầu có thể học về các phương pháp như Funnel và RFM! Khi tự học, tôi thấy rằng các lý thuyết như ML/DL có thể dễ dàng truy cập bằng cách tìm kiếm, nhưng không có nhiều bài giảng hoặc sách dạy về các phương pháp phân tích thực sự được sử dụng😢😢

Câu hỏi 5. Nếu tôi nghe thấy điều gì đó như, ‘Chỉ số chính hàng tháng của tháng này đã giảm. Vui lòng báo cáo dữ liệu và tìm hiểu nguyên nhân là gì’, tôi không biết mình nên phân tích và truyền đạt đến mức nào.

Câu 6. Tôi có thể phân tích, nhưng khó để đưa ra chiến lược. Bạn trả lời thế nào cho những câu hỏi như, "Tôi hiểu kết quả phân tích và tôi biết đây là vấn đề... vậy tôi nên làm gì?"

Câu 7. Nếu bạn có thể quay ngược lại vài năm trước khi bạn còn làm chuyên gia phân tích dữ liệu, bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho chính mình?

Câu hỏi 8. Tôi đang cố gắng giới thiệu khái niệm phân tích phễu cho một tổ chức có ít kinh nghiệm trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi dịch vụ phát triển, tôi cảm thấy tầm quan trọng của việc phân tích khách hàng, nhưng không dễ để thuyết phục họ 😭😭 Cách dễ nhất để các thành viên trong nhóm trải nghiệm phân tích phễu là gì?

Câu hỏi 9. Phạm vi và tác động tiềm tàng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu hiện nay (hoặc trong tương lai)


Hội thảo tháng 3
Về những người tham gia 📖

Phần 1 Diễn giả <Dân chủ>

Sau khi thành lập một công ty khởi nghiệp nhà ở chung và làm chuyên gia phân tích cho một công ty khởi nghiệp hậu cần B2B, hiện anh là CEO của Datarian. Anh là một doanh nhân trẻ có kinh nghiệm từ khi khởi nghiệp đến khi thoát khỏi công ty. Ngay từ khi mới thành lập công ty, anh đã liên tục nghĩ về các kênh kinh doanh và hiện đang thiết kế và phân tích kênh của Datarian.

Phần 1 Diễn giả <Bomin>

Nhân viên dữ liệu trên nền tảng tuyển dụng. Từ việc tạo dữ liệu chưa từng tồn tại trên thế giới đến đề xuất các chiến lược kinh doanh sử dụng dữ liệu và quản lý dự án. Tôi làm tất cả những gì có thể làm được với dữ liệu.

Bảng điều khiển <Hyejeong>

Tôi bắt đầu với vai trò là nhà phân tích dữ liệu tại một nền tảng nội dung và hiện là CPO của Datarian. Tôi đam mê việc tạo và phân tích nội dung gốc cho Datarian.

Người điều hành, Ban hội thẩm
<Sunmi>

Sau khi làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại Coupang, Hyperconnect và Kakao, hiện tôi là CEO của Datarian. Làm việc với các thành viên Datarian đã khiến tôi tin vào sức mạnh của dữ liệu hơn nữa.


Câu hỏi dự kiến ​​Q&A 💬

H. Hội thảo Datalian Live hàng tháng diễn ra khi nào? Tôi có thể đăng ký ở đâu?

Bạn có thể xem thông tin hội thảo tháng tới trên trang web Datalian . Bạn cũng có thể nộp đơn ngay!

H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi nghe không?

Không :D Bất cứ ai cũng có thể nghe thấy!

H. Tôi có thể xem riêng các slide bạn đã sử dụng trong hội thảo không?

Các slide có thể được tìm thấy trên blog Datalian. Hãy xem liên kết bên dưới!
https://bit.ly/3OWz0iB


Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏

Phần nào của hội thảo trên web khiến bạn ấn tượng nhất?

  • Anh không chỉ chia sẻ kinh nghiệm khởi nghiệp (sharehouse) mà còn giải thích các trường hợp phân tích sử dụng dữ liệu trải nghiệm người dùng trong công ty, điều này giúp tôi hiểu được công việc chung của một nhà phân tích dữ liệu.
  • Tôi bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề và tôi thích nội dung về cách thu thập thông tin chi tiết và những điều cần chú ý trong quá trình thực hiện!
  • Tôi rất ấn tượng với cách bạn trình bày quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng mô hình phễu.
  • Tôi nghĩ nó dễ hiểu vì được giải thích bằng các ví dụ thực tế, đặc biệt là đối với những người không có kinh nghiệm về dữ liệu 😊😊
  • Thật tuyệt khi thấy những người không giữ chức vụ hiện tại có thể làm gì để trở thành nhà phân tích.
  • Phiên hỏi đáp (Phần 2). Trong đó, phần anh nói về việc làm phân tích để kiếm tiền rất ấn tượng.
  • Cuối cùng, điều khiến tôi ấn tượng nhất là những gì Sunmi nói về tương lai của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và những lĩnh vực mà dữ liệu không nên có tác động.

Vài lời với Datarian!

  • Tôi hơi lo lắng vì nghĩ rằng nó có thể nhắm đến người tìm việc, nhưng với tư cách là một nhà phân tích trong lĩnh vực này, tôi thấy nhiều điểm có thể liên quan và thực sự thích nó. Hẹn gặp lại các bạn trong hội thảo trực tuyến tiếp theo!
  • Cảm ơn bạn đã luôn cung cấp những hội thảo trực tuyến bổ ích.
  • Mình hài lòng với cả nội dung lẫn tiến độ vì cả bốn bạn đều trả lời câu hỏi rất nhiệt tình trong thời gian hỏi đáp :)
  • Cảm ơn bạn vì luôn chuẩn bị những hội thảo trực tuyến tuyệt vời!
  • Cảm ơn bạn đã tạo ra nhiều nội dung tuyệt vời như vậy :)
  • Tôi hy vọng bạn sẽ có một hội thảo trực tuyến tuyệt vời trong tương lai! Cảm ơn bạn luôn nhé.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những ai muốn tìm việc, chuyển việc làm chuyên viên phân tích dữ liệu nhưng không biết rốt cuộc vị trí này làm gì.

  • Người làm phân tích dữ liệu mà cảm thấy không có "vũ khí" riêng

  • 데이터를 업무에 활용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 사람

  • Người muốn sử dụng dữ liệu trong công việc nhưng không có dữ liệu

Xin chào
Đây là

33,027

Học viên

2,902

Đánh giá

23

Trả lời

4.9

Xếp hạng

40

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

5 bài giảng ∙ (1giờ 57phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

8 đánh giá

4.8

8 đánh giá

  • 김선영님의 프로필 이미지
    김선영

    Đánh giá 5

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    유용한 강의였습니다~

    • 데이터리안
      Giảng viên

      shannon 님 3월 웨비나 VOD의 첫 수강평 감사합니다!

  • Jayden1116님의 프로필 이미지
    Jayden1116

    Đánh giá 11

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    유익한 웨비나 감사합니다 :) 도움이 정말 많이 되었습니다!

    • 최가영님의 프로필 이미지
      최가영

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 4.5

      5

      100% đã tham gia

      감사합니다.

      • ssssuper님의 프로필 이미지
        ssssuper

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        데이터분석에 대한 실무자의 의견을 들을 수 있어서 좋았어요

        • 열심인 전복님의 프로필 이미지
          열심인 전복

          Đánh giá 5

          Đánh giá trung bình 4.8

          5

          100% đã tham gia

          잘들었습니다 실제 업무에 대해 간접적이지만 알게되서 재미있었어요

          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!