Sự khởi đầu thuyết phục, cách trình bày dữ liệu hợp lý [Phát lại hội thảo Datarian hàng tháng | tháng 5 năm 2022]
Bạn có gặp khó khăn khi thuyết phục người khác bằng dữ liệu không? Tìm hiểu cách trình bày dữ liệu một cách đơn giản và mạnh mẽ với Bảng tính Google!
Khóa học này dành cho Người mới học.
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cách viết báo cáo dữ liệu bằng Bảng tính Google
Cách truyền đạt hiệu quả kết quả phân tích dữ liệu
Biết cách thuyết phục người khác bằng dữ liệu
Những lỗi thường gặp trong trực quan hóa dữ liệu và cách cải thiện chúng
Tổng cộng có khoảng 2.600 người nộp đơn!
Xem hội thảo trực tuyến hấp dẫn ở dạng video.
📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia khóa học!
- Bài giảng này là video ghi lại (VOD) của buổi hội thảo trực tiếp “Bắt đầu 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 trực tiếp diễn ra trong buổi thuyết trình trực tiếp.
- Video phần 1 bài giảng của Curious không được cung cấp mà chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Vào tháng 5, chúng ta sẽ nói về trực quan hóa dữ liệu!
Hội thảo Datarian hàng tháng 🎤
Hội thảo Datarian tháng 5 🔍
Tôi giới thiệu nó cho những ai đang lo lắng về điều này ✅
- Tôi đã thử vẽ biểu đồ bằng dữ liệu nhưng tôi không chắc liệu mình có giỏi vẽ hay không.
- Tôi cần tạo danh mục nhà phân tích dữ liệu nhưng tôi không biết cách hiển thị kết quả phân tích.
- Tôi tò mò về cách viết báo cáo phân tích dữ liệu sao cho trực quan và hiệu quả trong việc thuyết phục.
- Điều gì làm cho việc trực quan hóa dữ liệu tốt? Nó có thể thay đổi tùy theo tình huống, nhưng tôi muốn biết các tiêu chuẩn gần đúng.
📺 Vào tháng 6, chúng tôi sẽ chia sẻ những mối quan tâm nghề nghiệp của các nhà phân tích dữ liệu.
- [Chủ đề tháng 6] Tạo dựng sự nghiệp phân tích viên tự phát triển
- Xem hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://www.datarian.io/webinar
Lịch trình hội thảo tháng 5 ⏰
#Phần 1 - Khởi đầu thuyết phục, cách trình bày dữ liệu đúng cách
✔ “Câu chuyện trực quan hóa dữ liệu”
- Diễn giả Curious - Kỹ sư và nhà thiết kế UX với 25 năm kinh nghiệm / Làm việc tại pxd. Tôi rất quan tâm đến việc trực quan hóa dữ liệu và thiết kế tương tác.
- Video phần 1 bài giảng của Curious không được cung cấp mà chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Chúng tôi sẽ giới thiệu cách trình bày dữ liệu một cách chính xác một cách trực quan mà không làm biến dạng nó.
Tôi muốn nói về những điều cần cân nhắc khi cố gắng nắm bắt các con số về màu sắc, hình dạng, vị trí và chuyển động.
✔ "Tạo báo cáo với dữ liệu bằng Bảng tính Google"
- Diễn giả Seonmi Yoon - Nhà phân tích dữ liệu với 7 năm kinh nghiệm / Sau khi làm việc tại Coupang, HyperConnect và Kakao, hiện tôi đang làm việc tại Datarian.
🤯 Mình đã phân tích số liệu nhưng khó thuyết phục.
Chúng tôi nói về bí quyết truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và thuyết phục người khác. Nếu bạn cần thuyết phục sếp, đồng nghiệp hoặc khách hàng bằng dữ liệu, hãy chú ý đến bài thuyết trình này!
#Phần 2 - Hỏi đáp
Mở rộng các câu hỏi sơ bộ đã trả lời ở Phần 2
Q1. Tại sao chúng ta hình dung? Có phải để làm vui mắt?
Q2. Khi hình dung kết quả phân tích, nó phải đẹp như thế nào?
Q3. Bạn có thiết kế một cách để giải quyết kết quả dữ liệu sau khi xác nhận cuối cùng không? Hay bạn quyết định một hướng đi mong muốn và chuẩn bị dữ liệu để hỗ trợ nó? Một số mẹo diễn giải dữ liệu nhằm tạo kế hoạch hành động và thông tin chi tiết thay vì chỉ liệt kê dữ liệu là gì?
Q4. Tôi cần tạo danh mục phân tích dữ liệu nhưng tôi không biết cách hiển thị kết quả phân tích.
Q5. Là người tìm việc, tôi không biết phải học gì. Trong một số bài giảng, họ nói rằng PowerBI được sử dụng rất nhiều trong lĩnh vực này, trong một số bài giảng, họ nói rằng Tableau được sử dụng rất nhiều, và trong một số bài giảng, họ chỉ nói rằng bạn chỉ cần giỏi hình dung Bảng tính Google. Công cụ trực quan nào sẽ hữu ích để tìm hiểu đầu tiên?
Q6. Bạn có thường xuyên sử dụng thư viện python để trực quan hóa mà không sử dụng công cụ BI không? Việc hình dung bằng matplotlib hoặc seaborn tốn nhiều công sức hơn dự kiến nên tôi thường sử dụng Excel để tạo biểu đồ khi vội. Có phải là thiếu kỹ năng trăn? ? Hoặc, tôi tò mò liệu người khác cũng nghĩ rằng việc sử dụng Excel có hiệu quả hay không.
Q7. Có quy tắc nào cho tôi biết nên sử dụng biểu đồ nào cho từng tình huống phân tích không? Ngoài ra, bạn đã bao giờ tránh được tình huống bằng cách đóng gói quá mức hoặc đóng gói chưa đủ một số dữ liệu trong biểu đồ chưa?
Q8. Có bảng điều khiển nào khác có thể thuyết phục không? Có vẻ như bảng điều khiển cấp độ C và bảng điều khiển nội bộ khác nhau. Bạn nên tập trung vào những điểm nào?
Hội thảo tháng 5
Giới thiệu người tham gia 📖
Diễn giả Phần 1 <Tò mò>
Tôi làm kỹ sư và nhà thiết kế UX tại pxd. Tôi rất quan tâm đến việc trực quan hóa dữ liệu và thiết kế tương tác.
* Không cung cấp video Phần 1 bài giảng của Curious mà chỉ cung cấp tài liệu bài giảng (PPT).
Phần 1 Diễn giả <Sunmi>
Sau khi làm nhà phân tích dữ liệu tại Coupang, HyperConnect và Kakao, anh hiện là Giám đốc điều hành của Datarian. Làm việc với các thành viên Datarian khiến tôi tin tưởng hơn vào sức mạnh của dữ liệu.
Bảng <Dân chủ>
Sau khi bắt đầu khởi nghiệp về nhà ở chung và làm nhà phân tích cho một công ty khởi nghiệp về hậu cần B2B, anh hiện là Giám đốc điều hành của Datarian. Tôi là một doanh nhân trẻ có kinh nghiệm từ khi khởi nghiệp đến khi rút lui. Tôi đã liên tục nghĩ về các phễu kinh doanh kể từ khi thành lập công ty đầu tiên của mình và hiện tại tôi đang thiết kế và phân tích các phễu của Datarian.
Bảng điều khiển <Bomin>
Nhân viên dữ liệu trên nền tảng tuyển dụng. Từ việc tạo ra những dữ liệu chưa từng tồn tại trên thế giới đến đề xuất chiến lược kinh doanh và quản lý dự án bằng dữ liệu. Chúng tôi làm mọi thứ bạn có thể làm với dữ liệu.
Bảng <Hyejeong>
Tôi đã làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại một nền tảng nội dung và hiện là CPO của Datarian. Tôi chân thành trong việc tạo và phân tích nội dung gốc của Datarian.
Câu hỏi dự kiến Hỏi đáp 💬
Q. Hội thảo trực tiếp Datarian hàng tháng được tổ chức khi nào? Tôi có thể nộp đơn ở đâu?
Bạn có thể xem thông tin về hội thảo tháng tới trên trang web Datarian . Bạn có thể nộp đơn ngay!
Q. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi nghe không?
Không có :D Ai cũng có thể nghe!
Q. Tôi có thể xem riêng tài liệu bài giảng được sử dụng trong buổi hội thảo không?
Mời các bạn tham khảo tài liệu bài giảng tại link bên dưới!
∙ Slide hội thảo tháng 5: https://bit.ly/38VZdxG
Trong hội thảo này, chúng tôi cung cấp các ghi chú viết tay của Notion để bạn có thể vừa nghe bài giảng vừa ghi chép, vì vậy hãy sao chép chúng bằng Notion cá nhân của bạn hoặc xem trong khi ghi chú trên máy tính bảng của bạn :)
∙ Ghi chú viết tay: https://bit.ly/3x9ljF5
Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏
Nội dung ấn tượng nhất của buổi hội thảo là gì?
- Tôi rất ấn tượng với đoạn bạn nói rằng bạn phải xem xét đối tượng và mục đích đọc báo cáo! Mặc dù nó có vẻ giống như một nguyên tắc cơ bản nhưng dường như nó luôn bị bỏ qua. Và tôi rất ấn tượng với ý tưởng rằng nội dung quan trọng hơn các công cụ phân tích dữ liệu!
- Thật vui khi biết rằng Bảng tính Google đang được sử dụng nhiều hơn ở nơi làm việc, tôi có thể sử dụng bảng tính này làm tài liệu tham khảo khi xin việc trong tương lai. Cái cuốc làm được là cái cuốc...!
- Bài giảng nói chung là có lợi! Việc chỉ ra những điểm mà tôi thường mắc lỗi khi viết báo cáo cũng rất hữu ích.
- Cách viết báo cáo - Viết ngắn gọn đúng những gì người khác mong muốn!
- Tôi đang học Python trong quá trình phân tích dữ liệu và Excel và Google Sheets rất hữu ích. Thật tốt khi tìm hiểu về phần hữu ích thiết thực này.
- Thực tế là việc trực quan hóa hiệu quả có thể được thực hiện chỉ với Bảng tính Google và thực tế là SQL có trước các công cụ trực quan hóa.
- Tôi có thể thấy sự khác biệt giữa báo cáo và trang tổng quan. Tôi đã có thể hiểu Bảng tính Google được sử dụng để làm gì.
Có điều tôi muốn nói với Datarian!
- Tôi luôn biết ơn vì Datarian tổ chức những buổi hội thảo như vậy hàng tháng dành riêng cho các nhà phân tích dữ liệu. Tôi mong muốn được tiếp tục những cuộc hội thảo tuyệt vời trong tương lai!
- Qua cơ hội này, tôi được nhắc nhở về “mục tiêu của việc phân tích” và học được tư duy để tiến hành phân tách danh mục đầu tư một cách gọn gàng nhất có thể :) Tôi mong rằng trong tương lai, tôi sẽ thành công trong việc tìm việc làm và có cơ hội được làm việc. gặp gỡ những nhà kinh doanh khôn ngoan⋯ Gặp gỡ một người cố vấn và ông chủ như Datarian mà tôi muốn!
- Tôi đang tìm một công việc phân tích dữ liệu, nhưng vì xung quanh tôi không có tiền bối nào ở các vị trí liên quan nên tôi rất bối rối và lo lắng không biết mình có làm được không, nhưng tôi nghĩ rằng nhiều điều đã được giải quyết. qua bài giảng! Tôi nghĩ sẽ thật tuyệt nếu một ngày nào đó có thể nghe bài giảng với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu haha.
- Tôi đang phát triển khi tôi nghe nó hàng tháng. Cảm ơn
- Tôi thích cách hội thảo được tiến hành một cách ổn định. Bởi vì tôi đã viết ghi chú, tôi biết khuôn khổ tổng thể và tham dự hội thảo nên nó có cấu trúc tốt. Thật vui khi có thể nhận được câu trả lời nhanh chóng cho câu hỏi của tôi thông qua trò chuyện.
- Thật vui khi bạn đã cung cấp các bài giảng và ví dụ dựa trên nội dung kinh doanh hiện tại! Tôi thích rằng đây không phải là một bài giảng nhàm chán mà được diễn ra trong bầu không khí thoải mái với sự giao tiếp liên tục! Tôi muốn tiếp tục nghe nó trong tương lai haha.
- Tôi thích nó vì nó là câu chuyện về phân tích dữ liệu tại một công ty. Tôi cũng muốn chuẩn bị chăm chỉ và làm việc trên thực địa.
- Thật tuyệt vời khi có thể học được những điều mà những người đã làm việc ở vị trí hiện tại trong thời gian dài đã học được và nhận ra.
Dữ liệu hàng tháng
Cùng nhau xem các buổi hội thảo trước đây 📺
Khuyến nghị cho
những người này!
Khóa học này dành cho ai?
Tôi đã thử vẽ biểu đồ bằng dữ liệu nhưng tôi không chắc liệu mình có vẽ tốt hay không.
Tôi cần tạo danh mục nhà phân tích dữ liệu nhưng tôi không biết cách hiển thị kết quả phân tích.
Tôi tò mò về cách viết báo cáo phân tích dữ liệu sao cho trực quan và hiệu quả trong việc thuyết phục.
Điều gì làm cho việc trực quan hóa dữ liệu tốt? Nó có thể thay đổi tùy theo tình huống, nhưng tôi muốn biết các tiêu chuẩn gần đúng.
30,643
Học viên
2,666
Đánh giá
23
Trả lời
4.9
Xếp hạng
39
Các khóa học
Chương trình giảng dạy
Tất cả
5 bài giảng ∙ (1giờ 17phút)
4. Phần 2 - Hỏi đáp
33:48