inflearn logo

Phân tích SQL được kiểm chứng bằng AI và bảng điều khiển Excel

Kiểm chứng SQL do AI đề xuất bằng cách đối chiếu từng dòng, khoản hoàn tiền, khoảng thời gian, mẫu số và các trường hợp phản ví dụ. Kết nối dữ liệu đã được kiểm chứng và làm sạch với công thức Excel, các giá trị lựa chọn, biểu đồ và bảng điều khiển web; đồng thời thực hành áp dụng kỹ năng thiết kế và chạy lại với dữ liệu mới.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

SQL
SQL
Excel
Excel
SQL
SQL
Excel
Excel

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Dùng CTE và hàm cửa sổ để xử lý trùng lặp đơn hàng/hoàn tiền, đối soát giá trị thuần và chỉ số khách hàng theo tháng

  • Thực hành bộ lọc, đơn hàng mới và in ấn trên bảng điều khiển Excel; kỹ năng thiết kế web và xuất báo cáo

Phân tích SQL và bảng điều khiển Excel với AI hỗ trợ kiểm tra kết quả

24 bài học · khoảng 77 phút. Đây là bài thực hành sử dụng thư viện chuẩn Python và dữ liệu đơn hàng giả lập phục vụ giảng dạy.

Thay vì tin nguyên xi truy vấn do AI đề xuất, hãy xác định cấp độ từng hàng, ranh giới hoàn tiền, khoảng thời gian và mẫu số, rồi kiểm chứng bằng kết quả thực thi và các trường hợp phản ví dụ. Sử dụng CTE và hàm cửa sổ để tính số tiền thuần theo tháng và biến động theo kênh, phân tích số đơn hàng và giá trị đơn hàng trung bình, cùng các chỉ số khách hàng. Kết nối dữ liệu đã làm sạch và kiểm chứng với công thức Excel, giá trị lựa chọn, biểu đồ và trang tính in; đồng thời mở rộng phạm vi áp dụng sang các ví dụ trên web, dữ liệu mới năm 2027 và tỷ lệ giải quyết yêu cầu trong 48 giờ.

Đối tượng phù hợp và những thứ cần chuẩn bị

Phù hợp với nhân viên nghiệp vụ đã biết các câu lệnh SELECT·JOIN cơ bản trong SQL. Đây không phải là khóa học bao quát toàn bộ cú pháp SQL từ đầu. Hãy chuẩn bị môi trường sử dụng Python 3 và Excel hoặc Excel trên web; các câu lệnh yêu cầu AI sẽ được thực hiện bằng công cụ của bạn. Vui lòng kiểm tra điều kiện dịch vụ đang sử dụng về tài khoản, tính năng và phí riêng của từng công cụ.

Tài liệu được cung cấp

Cung cấp CSV giả lập thô và đã làm sạch, cơ sở dữ liệu SQLite, SQL để chạy, lệnh kiểm tra, tệp Excel ban đầu và hoàn chỉnh, ví dụ web trước và sau, kỹ năng thay thế tự tạo, 5 mẫu nhập liệu cho AI cùng biểu mẫu ghi chép, mẫu báo cáo 5 trang có thể chỉnh sửa và lưu, tài liệu mới và bài tập tự làm, cùng phần tự kiểm tra bằng số liệu công khai.

Màn hình thực hành và phạm vi hỗ trợ

Video phóng to và giải thích các thao tác chạy SQL/lệnh cục bộ thực tế cùng kết quả. Các ảnh chụp màn hình Excel trên web ghi lại từng bước thao tác và lưu thực tế, còn hồ sơ kỹ năng Claude được phân biệt là bằng chứng về các lần gọi/nhận diện thực tế trong quá khứ. Chúng tôi phân biệt kỹ năng thay thế tự phát triển với bằng chứng thực thi của kỹ năng gốc không công khai và không phân phối kỹ năng gốc không công khai. Tệp Excel hiện có gồm 2.000 đơn hàng và phạm vi danh sách lựa chọn tĩnh; dữ liệu mới năm 2027 dùng cho thực hành SQL và web.

Hướng dẫn sử dụng AI

Dữ liệu là dữ liệu mô phỏng do chúng tôi tự tạo, không phản ánh các dự án thực tế của doanh nghiệp hay kết quả về doanh thu và việc làm. AI đã hỗ trợ soạn bản nháp nội dung, mã và thiết kế; phần thuyết minh sử dụng giọng nói tổng hợp bằng AI. Chỉ dựa vào việc các con số khớp nhau thì không thể chứng nhận khả năng tự học độc lập hay năng lực thực tiễn.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người học SQL muốn mở rộng sang phân tích nghiệp vụ thực tế sau khi học các kiến thức cơ bản về SELECT·JOIN

  • Người phụ trách nghiệp vụ muốn kiểm tra lại kết quả phân tích của AI, rồi trình bày chúng qua bảng điều khiển Excel/web và báo cáo.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Các khái niệm cơ bản về SELECT·JOIN, máy tính có thể chạy Python 3, Excel hoặc Excel trên web

  • Trong bài thực hành với yêu cầu AI mới, vui lòng sử dụng tài khoản dịch vụ AI của chính bạn; chúng tôi không cung cấp gói sử dụng.

Xin chào
Đây là dorian05202988

Xác minh sự nghiệp

Tôi là một chuyên gia dữ liệu với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực cơ sở dữ liệu và CNTT. Trong vai trò DBA và quản lý nhóm Nền tảng Cơ sở dữ liệu, tôi phụ trách các nền tảng cơ sở dữ liệu, với chuyên môn về MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB, tinh chỉnh SQL, AWS, Terraform và Python. Dựa trên kinh nghiệm trong các lĩnh vực trò chơi, tài chính và dịch vụ CNTT, tôi trình bày về cơ sở dữ liệu và kiến trúc đám mây. Tôi đã xuất bản 『Học các mẫu SQL tinh chỉnh thực tế Oracle』 và 『Sổ tay ứng dụng dự án thực tế Oracle Pro*C』, đồng thời thuyết trình về serverless, lựa chọn cơ sở dữ liệu và chiến lược đa cơ sở dữ liệu tại AWS Summit 2018·2019 và sự kiện 데이터야 놀자 2020. Gần đây, tôi tập trung vào phân tích và khuyến nghị tinh chỉnh truy vấn chậm bằng Bedrock LLM, tự động hóa việc tính toán thông số DB, cũng như quy trình tra cứu thông qua máy chủ DB Meta MCP và bot Slack. Tôi giải thích về tự động hóa cơ sở dữ liệu dành cho nhà phát triển và việc ứng dụng AI vào công việc dành cho người không chuyên về phát triển thông qua các bài thực hành phù hợp với đối tượng và mục tiêu của từng khóa học. Thay vì áp dụng nguyên xi các đề xuất của AI, tôi truyền đạt các tiêu chí đánh giá như kiểm tra tính tương đương của kết quả, kế hoạch thực thi và điều kiện quan sát; nếu thiếu căn cứ thì tạm thời chưa áp dụng. Dữ liệu vận hành của công ty và thông tin xác thực không được đưa vào tài liệu giảng dạy.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

24 bài giảng ∙ (1giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
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!

Khóa học khác của dorian05202988

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

671.384 ₫

17%

817.337 ₫