Thấu hiểu và ứng dụng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mối liên quan! Hoàn thành dễ dàng và nhanh chóng với Orange - công cụ phân tích AI không cần lập trình!
10 học viên đang tham gia khóa học này
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Hiểu các khái niệm cơ bản và đặc tính của dữ liệu chuỗi thời gian
Phân tích mô hình dữ liệu thông qua phân tách chuỗi thời gian
Nguyên lý cơ bản và thực hành mô hình dự báo chuỗi thời gian
Huấn luyện mô hình Tự hồi quy vector (VAR) và ARIMA
Tìm hiểu các khái niệm cơ bản và ví dụ ứng dụng của phân tích liên kết
Cơ hội tuyệt vời để phát huy tiềm năng dữ liệu của bản thân mà chính bạn cũng không hề biết!
Các khái niệm, ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian và quy tắc liên kết, cùng các kỹ thuật liên quan có thể thực hiện dễ dàng và thuận tiện hơn với Orange.
– Khóa học tối ưu dành cho những người làm thực tế muốn đạt được thông tin chi tiết về kinh doanh thông qua dữ liệu
– Các khái niệm cơ bản về dữ liệu và mô hình chuỗi thời gian / phân tích liên kết cùng các ví dụ thực hành ứng dụng đa dạng
– Giải thích phong phú về cách vận dụng thực tế các lý thuyết đã học
Hãy nắm bắt cơ hội để đạt được thành quả tốt hơn bằng cách tận dụng dữ liệu,
điều mà ai cũng mong muốn nhưng không phải ai cũng làm được!
Đây là bài giảng cuối cùng giúp bạn cảm nhận rõ giá trị của việc phân tích dữ liệu trong các tình huống kinh doanh thực tế.
Tôi đã quan tâm đến việc trực quan hóa dữ liệu, và thật tuyệt khi có thể học được những khái niệm vốn không dễ để tiếp thu.
Tôi đã lo lắng không biết liệu mình có thể hiểu được những khái niệm khó như phân tích chuỗi thời gian và theo kịp phần thực hành hay không, nhưng mỗi khi giảng viên giải thích, thầy đều đưa ra những ví dụ cụ thể nên rất dễ hiểu.
Đặc biệt, việc thầy giải thích các khái niệm như sai phân (differencing) bằng cách cho xem trực tiếp kết quả giúp tôi tiếp thu kiến thức rất nhanh.
Tôi nghĩ rằng khóa học này sẽ giúp ích cho tôi trong nhiều công việc đa dạng sau này. Xin cảm ơn.
Đánh giá của nhóm trải nghiệm (Ro**)
Sau khi nghỉ việc, tôi đã có rất nhiều trăn trở về định hướng tương lai. Tôi đã đăng ký khóa học này vì muốn thử thách bản thân với một điều gì đó mới mẻ.
Sau khi biết đến Orange được giới thiệu trong bài giảng này, tôi đã có thể tự mình xử lý dữ liệu, từ đó cảm thấy hứng thú và tự hào hơn!
Tôi nghĩ rằng mình sẽ sớm có thể áp dụng phân tích dữ liệu bằng phân tích chuỗi thời gian vào công việc thực tế, điều này thực sự rất hữu ích.
Đánh giá của nhóm trải nghiệm (tk**)
Đây là một bài giảng thực sự hữu ích vì nó không chỉ đề cập đến lý thuyết mà còn hướng dẫn thực hành và cách áp dụng vào công việc thực tế!
Tôi đã nhận ra dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích liên kết thực tế hữu ích đến mức nào, và tôi nghĩ rằng nếu học từng bước một thì bản thân mình cũng có thể sử dụng được.
Giảng viên đã giải thích các khái niệm rất đầy đủ và luôn cho xem kết quả phân tích nên tính liên kết giữa thực hành và thực tế công việc rất cao, tôi rất hài lòng.
Đánh giá từ nhóm trải nghiệm (Pre**)
Đây là bài giảng cốt lõi giúp bạn nắm vững khái niệm, cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mối tương quan bằng Orange, đồng thời đưa ra các phương án rút ra thông tin chi tiết trong kinh doanh.
1. Hiểu khái niệm cơ bản và đặc tính của dữ liệu chuỗi thời gian
Giải thích các đặc tính cơ bản của dữ liệu chuỗi thời gian như biến độc lập thời gian, tự tương quan, đồng thời học về dữ liệu dừng và dữ liệu không dừng trong quá trình phân tích
2. Phân tích mô hình dữ liệu thông qua phân rã chuỗi thời gian
Thực hành phương pháp phân tích dữ liệu một cách hệ thống bằng cách phân rã các yếu tố cấu thành dữ liệu chuỗi thời gian như tính xu hướng, tính thời vụ, tính chu kỳ và nhiễu trắng
3. Nguyên lý cơ bản và thực hành mô hình dự báo chuỗi thời gian
Học các mô hình dự báo chuỗi thời gian như mô hình tự hồi quy (AR), mô hình trung bình trượt (MA) và thực hành phương pháp áp dụng vào thực tế
4. Học về mô hình Vector Tự hồi quy (VAR) và ARIMA
Thực hành quy trình phân tích dữ liệu chuỗi thời gian đa biến thông qua mô hình VAR và sử dụng mô hình ARIMA để dự báo các mô hình dữ liệu trong tương lai
5. Học khái niệm cơ bản và các ví dụ ứng dụng của phân tích liên kết
Học từ kiến thức cơ bản về thuật toán Apriori đến cách tính toán các chỉ số như độ hỗ trợ (support), độ tin cậy (confidence) và độ cải thiện (lift)
1. Đăng ký khóa học
2. Thử sử dụng Orange cùng với giảng viên
3. Nâng cao hiệu quả bằng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian / phân tích mối tương quan
Nuôi dưỡng khả năng phân tích xu hướng tương lai cơ bản thông qua dữ liệu chuỗi thời gian mà không cần kỹ thuật phức tạp
Thông qua bài giảng, tùy theo tình huống mà phân tích dữ liệu một cách hệ thống hơn bằng cách lựa chọn mô hình dự báo hiệu quả
Khám phá mối quan hệ giữa các dữ liệu đa dạng, từ đó sử dụng các kỹ thuật để thiết lập chiến lược kinh doanh tùy chỉnh
Việc sử dụng dữ liệu đúng cách hiện nay là một chiến lược thiết yếu.
– Những người muốn tăng cường kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế
– Những người muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu mà không cần học code khó khăn
– Những người muốn ứng dụng thực tế phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mối tương quan
– Những người cảm thấy giới hạn của Excel và muốn tìm kiếm công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
– Những người đang tìm việc muốn nhấn mạnh sự khác biệt của bản thân trên thị trường tuyển dụng
– Những người đang đi làm đang cân nhắc chuyển hướng nghề nghiệp sang lĩnh vực IT
Phân tích dữ liệu không còn là lĩnh vực xa lạ với bạn nữa.
Nếu bạn muốn dự đoán dữ liệu tương lai và tạo ra kết quả hiệu quả mà không cần kỹ năng lập trình,
hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ.
Dữ liệu không phải là bản thân công nghệ mà là đối tượng cần được xử lý thông qua công nghệ.
Bạn vẫn đang trì hoãn việc học phân tích dữ liệu? Vẫn chưa muộn đâu!
Hãy tận dụng dữ liệu ngay bây giờ để nắm bắt những cơ hội tốt hơn.
Q. Để tham gia khóa học này, tôi có cần kiến thức tiên quyết về trí tuệ nhân tạo, lập trình hay thiết kế không?
A. Khóa học này không yêu cầu kiến thức tiên quyết như trí tuệ nhân tạo, lập trình hay kỹ năng Excel. Chúng tôi sẽ giải thích từ những bước cơ bản nhất để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng theo kịp. Tuy nhiên, nếu bạn đã hoàn thành các khóa học Orange Lv.1 hoặc Lv.2 trước đó, bạn sẽ có thể hiểu nội dung bài giảng một cách trôi chảy hơn.
Q. Có yêu cầu hoặc điều kiện cần thiết nào để tham gia khóa học không?
A. Nếu bạn chưa từng sử dụng Orange bao giờ, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu trước về cách cài đặt và cách sử dụng cơ bản để có thể theo kịp nội dung bài giảng một cách thuận lợi hơn.
Q. Orange? Tôi có cần phải mua phần mềm riêng không?
A. Orange là một phần mềm được phân phối miễn phí, và bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thiết lập môi trường phân tích dữ liệu trí tuệ nhân tạo. Nếu sử dụng phiên bản Portable, bạn có thể sử dụng mà không cần kết nối internet bên ngoài, cho phép sử dụng ngay cả trong môi trường làm việc có mức độ bảo mật cao.
Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, bạn nên chuẩn bị thêm màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Ngoài ra, vì buổi thực hành được tiến hành trên nền tảng hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
Giáo trình bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống giáo trình>.
Khóa học này dành cho ai?
Những người muốn tăng cường kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế
Những người muốn nâng cao năng lực phân tích dữ liệu mà không cần lập trình phức tạp
Những người muốn ứng dụng thực tiễn dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mối liên quan.
Những người cảm thấy giới hạn của Excel và mong muốn một công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
Cần biết trước khi bắt đầu?
Nếu bạn đã học các bước trước đó là bài giảng Orange Lv.1 hoặc Lv.2, bạn sẽ có thể hiểu nội dung bài giảng một cách trôi chảy hơn.
Khóa học này sẽ giúp bạn tiếp thu kiến thức thuận lợi hơn nếu bạn đã nắm vững cách sử dụng cơ bản của Orange.
11,136
Học viên
1,593
Đánh giá
136
Trả lời
4.7
Xếp hạng
108
Các khóa học
"Tôi sẽ trưởng thành hơn so với ngày hôm qua. Và, tôi sẽ giúp đỡ những người đang nỗ lực để trưởng thành hơn mỗi ngày."
Với Actionable Content chứa đựng sự chân thành và mong muốn của Maso Campus,,
Tích lũy 100 triệu giờ giảng dạy trực tiếp và trực tuyến kể từ năm 2013!
Những kinh nghiệm và thời gian quý báu này luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Masocampus và các học viên.
Đội ngũ Maso Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
Kinh nghiệm và thời gian luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Mago Campus và các học viên. Đội ngũ Mago Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
1. Nội dung có tính ứng dụng cao (Actionable Content) học xong là chắc chắn có thể áp dụng được ngay that you can surely use once you learn it
2. Time-Saving Curriculum tôn trọng thời gian và công sức của người tham gia that respects the time and effort of participants
Hy vọng bạn sẽ cùng đồng hành trên con đường phát triển với Actionable and Time-Saving Curriculum của Maso Campus.
Tất cả
15 bài giảng ∙ (5giờ 49phút)
Tài liệu khóa học:
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Thực hành làm việc thông minh] Làm việc hiệu quả với NotionHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328128/cover/11115dce-68f1-4f5c-a63c-76d9c725772b/328128-eng.png?w=420)
![[2026] Giải 176 bài tập sách vàng dành cho bạn thấy đề thi SQLD khóHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336270/cover/01kfq647gtwqrwbjwbrn9rhn1t?w=420)
![[D-PEC UP_PASS] Chứng chỉ kỹ thuật quốc gia Năng lực trực quan hóa thông tin quản trị (Lý thuyết)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336327/cover/01jytyqa2egrzn52a7m57fntzk?w=420)
![[2026] SQLD All-in-One - Người không chuyên cũng đậu ngay lần đầuHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336953/cover/01kfq68bzb04w1mydc92ysfads?w=420)
