![[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324566/cover/aa1fac55-6e80-4506-9c92-f32c2b65f93a/sql_basic.png?f=avif&w=420)
[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL
데이터리안
인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 SQL 기초 강의. SQL 기초 이론을 배우고, 해커랭크 문제 10개를 함께 풀어봅니다.
입문
SQL, MySQL
Bắt đầu thuyết phục, cách trình bày dữ liệu đúng cách [Xem lại seminar tháng của 데이터리안 | Tháng 5 năm 2022]
Bạn gặp khó khăn khi thuyết phục người khác bằng dữ liệu không? Hãy học cách hiển thị dữ liệu một cách đơn giản và mạnh mẽ bằng Google Sheets!
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cách viết báo cáo dữ liệu bằng Google Trang tính
Cách trình bày kết quả phân tích dữ liệu hiệu quả
데이터로 남을 설득하는 bí quyết
Các lỗi thường gặp và cách khắc phục trong trực quan hóa dữ liệu
📍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 “Khởi đầu của sự thuyết phục, Cách trình bày dữ liệu đúng cách” được tổ chức vào tháng 5 năm 2022.
- Bao gồm các câu trả lời cho cuộc trò chuyện thời gian thực xuất hiện trong quá trình thuyết trình trực tiếp.
- Phần 1: Không cung cấp video bài giảng của thầy Gungum Lee, chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Vào tháng 5, chúng ta sẽ nói về trực quan hóa dữ liệu!
Hội thảo Datalian hàng tháng 🎤
Hội thảo Datalian vào tháng 5 là 🔍
Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này ✅
- Tôi đã thử vẽ biểu đồ với dữ liệu này, nhưng tôi không chắc mình đã làm tốt hay chưa.
- Tôi cần tạo danh mục phân tích dữ liệu, nhưng tôi không biết cách trình bày kết quả phân tích của mình.
- Tôi tò mò về cách viết báo cáo phân tích dữ liệu sao cho trực quan và thuyết phục.
- Điều gì tạo nên một hình ảnh dữ liệu tốt? Tùy thuộc vào tình huống, nhưng tôi muốn biết tiêu chí chung.
📺 Vào tháng 6, chúng tôi chia sẻ những lo ngại về nghề nghiệp của các nhà phân tích dữ liệu.
- [Chủ đề tháng 6] Tạo dựng sự nghiệp phân tích phát triển theo cách của riêng bạn
- Truy cập tin tức hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://www.datarian.io/webinar
Lịch trình Hội thảo tháng 5 ⏰
#1 - Sự khởi đầu của thuyết phục, cách trình bày dữ liệu đúng cách
✔ "Câu chuyện trực quan hóa dữ liệu"
- Yeon Sa-gumi - 25 năm kinh nghiệm làm kỹ sư, nhà thiết kế UX / làm việc tại pxd. Tôi quan tâm đến trực quan hóa dữ liệu và thiết kế tương tác.
- Phần 1: Không cung cấp video bài giảng của thầy Gungum Lee, chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Chúng tôi giới thiệu cách biểu diễn dữ liệu trực quan một cách chính xác mà không làm biến dạng dữ liệu.
Tôi sẽ nói về một số điều cần cân nhắc khi cố gắng ghi lại các con số theo màu sắc, hình dạng, vị trí và chuyển động.
✔ "Tạo báo cáo với dữ liệu bằng Google Trang tính"
- Diễn giả Seonmi Yoon - Chuyên gia phân tích dữ liệu năm thứ 7 / Đã làm việc tại Coupang, Hyperconnect, Kakao và hiện tại tại Datalian.
🤯 Tôi đã phân tích một số dữ liệu, nhưng thật khó để thuyết phục..
Chúng ta sẽ nói về bí quyết về cách truyền đạt hiệu quả kết quả phân tích dữ liệu và thuyết phục người khác. Nếu bạn là người cần thuyết phục sếp, đồng nghiệp hoặc khách hàng bằng dữ liệu, hãy chú ý đến bài thuyết trình này!
#2 - Hỏi & Đáp
Mở rộng các câu hỏi trước đã trả lời trong Phần 2
Câu hỏi 1. Tại sao chúng ta hình dung? Có phải để làm vui mắt không?
Câu 2. Kết quả phân tích phải đẹp đến mức nào khi trực quan hóa?
Câu hỏi 3. Bạn có thiết kế phương pháp để giải quyết sau khi xác nhận kết quả dữ liệu cuối cùng không? Hay bạn quyết định hướng mong muốn và chuẩn bị dữ liệu để hỗ trợ? Một số mẹo để diễn giải dữ liệu không chỉ kết thúc bằng việc liệt kê dữ liệu mà còn dẫn đến các kế hoạch hành động và hiểu biết sâu sắc là gì?
Câu hỏi 4. Tôi cần tạo danh mục phân tích dữ liệu nhưng không biết cách trình bày kết quả phân tích.
Câu hỏi 5. Tôi không biết mình nên học gì với tư cách là người tìm việc. Một số bài giảng nói rằng PowerBI được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực này, một số bài giảng nói rằng Tableau được sử dụng rộng rãi và một số nơi chỉ nói rằng tôi nên giỏi trực quan hóa Google Spreadsheets. Công cụ trực quan nào sẽ hữu ích để học đầu tiên?
Câu hỏi 6. Bạn có thường sử dụng thư viện python để trực quan hóa thay vì sử dụng các công cụ BI không? Tôi sử dụng matplotlib hoặc seaborn để trực quan hóa, nhưng nó tốn nhiều công sức hơn tôi nghĩ, vì vậy tôi thường sử dụng Excel để tạo biểu đồ khi tôi đang vội. Có phải vì tôi thiếu kỹ năng python không? Hay những người khác nghĩ rằng sử dụng Excel hiệu quả hơn?
Câu hỏi 7. Có quy tắc nào cho bạn biết nên sử dụng biểu đồ nào cho từng tình huống phân tích không? Ngoài ra, bạn đã bao giờ gặp phải tình huống mà bạn đóng gói quá nhiều hoặc quá ít dữ liệu trong biểu đồ để tránh tình huống không?
Câu hỏi 8. Có bảng điều khiển thuyết phục riêng không? Tôi nghĩ bảng điều khiển dành cho cấp C và sử dụng nội bộ sẽ khác nhau. Cần tập trung vào những điểm nào?
Hội thảo tháng 5
Về những người tham gia 📖
Phần 1 Diễn giả <Tò mò>
Tôi làm việc với tư cách là kỹ sư và nhà thiết kế UX tại pxd. Tôi quan tâm đến thiết kế tương tác và trực quan hóa dữ liệu.
* Phần 1: Không cung cấp video bài giảng của Gungum Lee, chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Phần 1 Diễn giả <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.
Bảng <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.
Bảng điều khiển <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.
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 tài liệu bài giảng mà bạn đã sử dụng trong hội thảo không?
Vui lòng kiểm tra tài liệu bài giảng ở liên kết bên dưới!
∙ Slide Hội thảo tháng 5: https://bit.ly/38VZdxG
Trong buổi hội thảo này, chúng tôi sẽ cung cấp Notion notetaking để bạn có thể nghe bài giảng trong khi ghi chú. Sao chép vào Notion cá nhân của bạn hoặc xem trong khi ghi chú trên máy tính bảng của bạn :)
∙ Sổ tay Notion: https://bit.ly/3x9ljF5
Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏
Điều ấn tượng nhất mà bạn học được trong hội thảo là gì?
- Tôi rất ấn tượng với phần bạn nói rằng bạn phải cân nhắc đến đối tượng và mục đích của báo cáo! Có vẻ như đó là một nguyên tắc cơ bản, nhưng có vẻ như đó là điều luôn bị bỏ qua. Và tôi rất ấn tượng với phần bạn nói rằng nội dung quan trọng hơn công cụ phân tích dữ liệu!
- Thật tốt khi biết rằng Google Spreadsheets đang được sử dụng nhiều hơn ở nơi làm việc, vì vậy tôi có thể tham khảo khi chuẩn bị cho công việc trong tương lai. Homie có thể làm những gì Homie có thể làm..!
- Nhìn chung bài giảng rất bổ ích! Thật hữu ích khi bạn chỉ ra những lỗi thường gặp mà mọi người mắc phải khi viết báo cáo.
- Cách viết báo cáo - Viết ngắn gọn những gì người khác muốn!
- Tôi đang học Python trong quá trình phân tích dữ liệu và việc tìm hiểu về các khía cạnh thực tế hữu ích cho Excel và Google Trang tính rất hữu ích.
- Thực tế là bạn có thể thực hiện trực quan hóa hiệu quả chỉ bằng Google Trang tính và SQL có trước các công cụ trực quan hóa.
- Tôi có thể thấy sự khác biệt giữa báo cáo và bảng điều khiển. Tôi có thể thấy Google Spreadsheets được sử dụng để làm gì.
Vài lời với Datarian!
- Tôi luôn biết ơn vì Datalian tổ chức hội thảo hàng tháng dành riêng cho các nhà phân tích dữ liệu. Tôi mong chờ nhiều hội thảo tuyệt vời hơn nữa trong tương lai!
- Nhờ cơ hội này, tôi đã học được cách nhắc nhở bản thân về "mục tiêu của phân tích" và có tư duy tiến hành bằng cách thu hẹp danh mục đầu tư một cách gọn gàng nhất có thể :) Tôi hy vọng rằng tôi sẽ có cơ hội gặp bạn theo cách liên quan đến công việc sau khi tôi xin được việc trong tương lai⋯ Tôi muốn gặp một người cố vấn và giám sát như Datarian!
- Hiện tại tôi đang tìm việc phân tích dữ liệu, nhưng tôi không có bất kỳ người cao cấp nào trong lĩnh vực liên quan xung quanh mình, vì vậy tôi đã bối rối và lo lắng về việc liệu mình có thể làm được không. Nhưng tôi nghĩ bài giảng đã giúp tôi giải quyết được rất nhiều điều đó! Tôi hy vọng rằng một ngày nào đó tôi sẽ có thể tham dự một bài giảng với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu 😊😊
- Tôi trưởng thành hơn mỗi tháng khi nghe bài hát này. Cảm ơn bạn.
- Tôi thích cách tiến hành hội thảo, rất ổn định. Vì tôi đã viết ghi chú, tôi có thể hiểu được toàn bộ khuôn khổ và lắng nghe hội thảo, được cấu trúc tốt. Tôi thích rằng tôi có thể nhanh chóng nhận được câu trả lời cho các câu hỏi của mình thông qua trò chuyện.
- Tôi thích rằng các bài giảng và ví dụ dựa trên nội dung của công việc thực tế! Tôi cũng thích cách nó được tiến hành không phải là một bài giảng nhàm chán, mà là trong một bầu không khí thoải mái với sự giao tiếp liên tục! Tôi muốn tiếp tục lắng nghe trong tương lai 😊😊
- Tôi thích câu chuyện về phân tích dữ liệu tại công ty. Tôi cũng muốn chuẩn bị kỹ lưỡng và làm việc thực tế.
- Thật tuyệt khi được tìm hiểu về những điều mà những người đã làm việc lâu năm trong lĩnh vực này đã học được và nhận ra.
Datalian hàng tháng
Cùng xem buổi hội thảo cuối cùng nhé 📺
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Đã vẽ biểu đồ từ dữ liệu rồi, nhưng không biết có tốt không
Cần làm portfolio phân tích dữ liệu, nhưng không biết trình bày kết quả thế nào.
Tôi muốn biết làm thế nào để viết báo cáo phân tích dữ liệu sao cho trực quan và hiệu quả thuyết phục.
Trực quan hóa dữ liệu tốt là gì? Tuy khác nhau tùy tình huống, nhưng tôi muốn biết các tiêu chí chung.
33,027
Học viên
2,902
Đánh giá
23
Trả lời
4.9
Xếp hạng
40
Các khóa học
Chương trình giảng dạy
Tất cả
5 bài giảng ∙ (1giờ 17phút)
4. Phần 2 - Hỏi đáp
33:48
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
6 đánh giá
3.8
6 đánh giá
열심인 전복Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.8
- 이용우
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
- 안병오
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
- Jang Jaehoon
Đánh giá 498
∙
Đánh giá trung bình 4.8
- 배현봉
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
Miễn phí
Khóa học khác của datarian
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324568/cover/9f81ac3f-d663-49e7-9eda-61253189790c/sql_intermediate.png?f=avif&w=420)
![[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 고급 SQL강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324605/cover/141a32ce-69fe-42d9-9253-d2136e208464/sql_advanced.png?f=avif&w=420)
![[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL 문제풀이강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325731/cover/e850d94c-cae2-47bc-8758-f7aa3a33982b/sql_intermediate_practices.png?f=avif&w=420)
![[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324713/course_cover/56449480-d53c-4c8b-a2b2-13f91a35738e/recommendation-system-basic-eng.png?f=avif&w=420)
![스스로 성장하는 분석가 커리어 만들기 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 6월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328885/cover/ce2d2845-8935-4379-9a2c-14ad1193d89b/328885-eng.png?f=avif&w=420)
![[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 SQL 실전편 (무료 미니 코스)강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326716/cover/e4917b63-2f4e-4607-953a-b1cdf8bb1a67/326716-eng.png?f=avif&w=420)
![면접으로 직행하는 데이터 분석 포트폴리오 [데이터리안 세미나 다시보기 | 2025년 1월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/336048/cover/c90f7e08-0953-41b6-9892-236f20b110ec/336048.png?f=avif&w=420)
![처음 시작하는 사람들을 위한 GA4 핸즈온 [데이터리안 세미나 다시보기 | 2025년 7월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/338668/cover/01k38fk7pq2a3ht1pn7nwrk7s4?f=avif&w=420)
![데이터를 근거로 마케팅 기획안 효과적으로 설득하기 [데이터리안 세미나 다시보기 | 2024년 10월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/335163/cover/af19c098-8652-462d-8533-939a23e1d5bd/335163.png?f=avif&w=420)
![데이터 분석가, 어떤 회사로 가야할까? [데이터리안 세미나 다시보기 | 2024년 7월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334459/cover/22684393-748c-43e3-8282-fcd6fee701d9/334459.png?f=avif&w=420)
![생성형 AI와 함께하는 데이터 분석가 커리어 [데이터리안 세미나 다시보기 | 2024년 5월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333839/cover/8abc6cdd-25bd-4a69-9527-16b9fc9cb460/333839.png?f=avif&w=420)
![다른 회사는 퍼널 분석 어떻게 하고 있을까? [데이터리안 세미나 다시보기 | 2024년 3월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333329/cover/9e7725db-639d-469a-adac-5089658875a6/333329.png?f=avif&w=420)
![비전공자, 어떻게 데이터 분석가 됐을까? [데이터리안 세미나 다시보기 | 2024년 1월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332976/cover/1c20f1ed-fb65-4c32-9624-4cedc370ed5b/332976.png?f=avif&w=420)
![선배 데이터 분석가의 SQL 코딩테스트 노하우 공개 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 12월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332774/cover/a9900f25-50a4-46f1-930d-e6ef03ea88f1/332774.png?f=avif&w=420)
![마케팅 성과 분석의 모든 것 (feat. GA4) [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 11월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332465/cover/fc2a010b-e04d-48ee-b842-f3698bc66634/332465-eng.png?f=avif&w=420)
![데이터와 함께 SNS 마케팅을 넘어 오프라인 광고까지 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 10월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332241/cover/5d548964-3f42-4b6b-9e46-67cf2e1f670f/332241-eng.png?f=avif&w=420)
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![데이터 분석가 커리어: 사이드 프로젝트부터 퍼블릭 스피킹까지 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 12월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329681/cover/d821238e-7090-49c2-869c-15b69a001962/329681-eng.png?f=avif&w=420)
![데이터 분석가는 어떤 일을 하나요? [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 3월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328570/cover/158d2129-e4a3-4471-b575-dfea5f6d5b68/328570-eng.png?f=avif&w=420)