![[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 중급 SQL
데이터리안
인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 SQL 중급 강의. SQL 중급 이론을 배우고, 실습 문제를 함께 풀어봅니다.
초급
SQL
Kỹ năng phân tích dữ liệu áp dụng ngay trong thực tiễn [Xem lại seminar tháng của 데이터리안 | Tháng 4 năm 2022]
Đừng bỏ lỡ seminar tháng 4 của DataLean, được tổ chức đầy đủ nội dung từ phân tích doanh thu sinh lời đến khung phân tích Cohort.
Dịch cái này sang tiếng Việt
Ví dụ và tầm quan trọng của Upsell, Cross-sell
Các chỉ số chính và ví dụ để phân tích doanh thu
Khái niệm LTV và ứng dụng
Khái niệm và các trường hợp phân tích phân khúc khách hàng
Khái niệm và các ví dụ về phân tích Cohort
📍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 “Kỹ năng phân tích dữ liệu để sử dụng ngay trong thực tế” được tổ chức vào tháng 4 năm 2022.
- Bao gồm các câu trả lời cho cuộc trò chuyện thời gian thực xuất hiện trong quá trình thuyết trình trực tiếp.
Phân tích dữ liệu tháng 4
Hãy nói về những vấn đề thực tế!
Hội thảo Datalian hàng tháng 🎤
Hội thảo Datalian tháng 4 là 🔍
Đừng bỏ lỡ hội thảo tháng 4 của Datalian, với nhiều thông tin đa dạng, từ phân tích doanh số có lợi nhuận đến khuôn khổ phân tích nhóm đối tượng.
“Từ khi đến Avan* đến khi ký hợp đồng cho Gran* tùy chọn đầy đủ”
Doanh thu, Tỷ lệ người dùng trả tiền, ARPU, ARPPU, LTV, Bán thêm, Bán chéo, Giá đơn vị... Tại sao lại có nhiều thuật ngữ kỹ thuật liên quan đến bán hàng như vậy? Bởi vì bán hàng là điều quan trọng nhất đối với một công ty. Chúng ta sẽ nói về phân tích dữ liệu 'kiếm tiền', từ những điều cơ bản của phân tích bán hàng đến Bán thêm/Bán chéo.
“Phân tích chậm chạp? Vậy thì hãy thử thêm một nhóm.”
Vào ngày đầu tiên đi làm, trưởng nhóm của bạn đột nhiên đến bàn làm việc của bạn và hỏi, "Chúng tôi đã ra mắt một dịch vụ vào tháng 1. Bạn có thể xem thử xem mọi thứ có ổn không?" Anh ấy để lại một tách cà phê trên bàn làm việc của bạn. Số lượng khách hàng đang tăng lên 1.000 mỗi tháng và số tiền mua hàng trung bình của mỗi khách hàng là 5.000 won vào tháng 1, 4.300 won vào tháng 2 và 4.500 won vào tháng 3. Trưởng nhóm, chúng ta... có ổn không?
Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này ✅
- Tôi làm việc với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, nhưng tôi không biết nên sử dụng phương pháp phân tích nào cho mục đích phân tích của mình.
- Tôi muốn có một công việc phân tích dữ liệu, nhưng tôi không biết chính xác công việc này bao gồm những gì.
- Tôi muốn sử dụng dữ liệu trong công việc của mình, nhưng phải bắt đầu như thế nào?
📺 Vào tháng 5, chúng ta sẽ nói về cách sử dụng hình ảnh trực quan để trình bày dữ liệu tốt hơn.
- [Chủ đề tháng 5] Sự khởi đầu của thuyết phục: Cách trình bày dữ liệu đúng cách
- Truy cập tin tức hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://www.datarian.io/webinar
Lịch trình Hội thảo tháng 4 ⏰
#1 - Kỹ năng phân tích dữ liệu có thể sử dụng ngay trong thực tế
- “Từ khi đến mua Avan* đến khi ký hợp đồng mua Gran* full option” _ Hyejeong
- “Phân tích chậm chạp? Vậy thì thử thêm một nhóm nữa xem.” _ Sunmi
#2 - Hỏi & Đáp với 4 Nhà phân tích dữ liệu (Hyejeong, Seonmi, Minju, Bomin )
Mở rộng các câu hỏi trước đã trả lời trong Phần 2
Câu hỏi 1. Tôi cũng tò mò về việc sử dụng CLV ! Tôi biết rằng CLV được dự đoán và sử dụng khi lựa chọn khách hàng tốt hoặc đo lường chi phí tiếp thị, nhưng bạn có biết tất cả các CLV riêng lẻ không? Hay bạn ước tính sơ bộ với CLV trung bình? Tôi cũng muốn biết lý do chọn phương pháp này! Hay bạn sử dụng phương pháp phân tích khác?
Câu hỏi 2. Kiến thức chuyên ngành được cho là quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu. Việc áp dụng cùng một kỹ thuật phân tích khác nhau như thế nào tùy thuộc vào kiến thức chuyên ngành? Có cách nào để các nhà phân tích dữ liệu nghiên cứu kiến thức chuyên ngành không?
Câu hỏi 3. Tôi cảm thấy việc xem và phân tích nhiều dữ liệu khác nhau để duy trì khó hơn là để thu thập . Tôi tò mò về dữ liệu nào, bao gồm cả nhóm, được khuyến nghị để phân tích.
Câu hỏi 4. Từ góc nhìn của người tìm việc, tôi tò mò về cách nghiên cứu các phương pháp phân tích như Cohort và AARRR.
Câu hỏi 5. Làm thế nào tôi có thể phát triển quan điểm kinh doanh ? Tôi có nên học một lớp kinh doanh riêng không? Câu hỏi về phương pháp, v.v.
Câu 6. Tôi tò mò về quá trình đưa ra giả thuyết khi một vấn đề được đưa ra :)
Câu 7. Xu hướng hiện nay trong các kỹ thuật phân tích là gì?
Câu 8. Tôi tò mò về kỹ năng suy luận hiểu biết!
Câu 9. Làm thế nào để tôi có thể chọn các phân tích quan trọng khi phân tích dữ liệu? Nếu tôi đi vào quá nhiều chi tiết, tôi cảm thấy như TMI (lãng phí thời gian), nhưng nếu tôi không đi vào quá nhiều chi tiết, tôi lo rằng mình sẽ bỏ lỡ những điều quan trọng!
Câu 10. Bạn có bao giờ hối hận về quyết định trở thành nhà phân tích của mình không?
Câu 11. Tôi tò mò muốn biết khi nào bạn cảm thấy được đền đáp nhiều nhất trong công việc phân tích dữ liệu của mình. :)
Hội thảo tháng 4
Về những người tham gia 📖
Phần 1 Diễn giả <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.
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.
Người điều hành, Ban hội thẩm
<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.
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 đăng ký 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?
Vui lòng kiểm tra các slide ở liên kết bên dưới!
Slide Hội thảo tháng 4: https://bit.ly/3Lrwzm6
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/3MpfyJc
Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏
Điều ấn tượng nhất mà bạn học được trong buổi hội thảo là gì?
- Đây là lời giải thích về upsell và cross-selling. Tôi có thể hiểu rõ cách bán sản phẩm cụ thể nào! Tôi cũng thích lời giải thích chi tiết và ví dụ về cách phân chia nhóm khách hàng một cách chi tiết.
- Thật tuyệt khi biết rằng có nhiều kỹ thuật phân tích khác nhau và nhiều cách diễn giải khác nhau về phân tích!
- Tôi thích cách bạn giải thích bằng những ví dụ dễ hiểu, chẳng hạn như Avante, iPhone, Baemin và KakaoTalk.
- Nội dung chắc chắn có những điều cần thiết cho công việc thực tế nên đối với một nhân viên mới năm đầu như tôi, tôi cảm thấy như mình đã gặp được một đàn anh tốt bụng.
- Tôi chỉ biết về lý thuyết, nhưng tôi đang nhận được lời khuyên về cách sửa đổi và sử dụng nó trong thực tế.
- Cảm ơn bạn đã chia sẻ ghi chú Notion, nó giúp tôi tập trung hơn rất nhiều!
- Tôi thấy những lời khuyên thực tế này dễ hiểu và hữu ích!
- Tôi thích cách bạn trả lời các câu hỏi dựa trên kinh nghiệm thực tế của mình trong phần Hỏi & Đáp.
Vài lời với Datarian!
- Tôi nghĩ sẽ thật tuyệt nếu bạn tiếp tục tổ chức các buổi hội thảo về nhiều chủ đề khác nhau! Hôm nay rất bổ ích, và tôi nghĩ mình cũng nên tham dự tất cả các buổi hội thảo trước đó :) Cảm ơn bạn!
- Cảm ơn bạn đã chia sẻ và chuẩn bị những thông tin hữu ích như vậy! Thật tuyệt khi có thể có được nhiều thông tin hữu ích!
- Tôi đã nộp đơn xin trại huấn luyện và nghĩ rằng mình chỉ đang lãng phí tiền, nhưng buổi hội thảo này khiến tôi hối hận ngay và lập kế hoạch học tập! Hẹn gặp lại sau!
- Nội dung hội thảo rất bổ ích và cách thức tiến hành rất tuyệt. Tôi rất hài lòng vì tôi cảm thấy mình đã học được thông tin hữu ích.
- Cảm ơn bạn đã chuẩn bị và thực hiện một bài giảng tuyệt vời như vậy.
- Datalian, chiến đấu!
Datalian tháng cuối cùng
Bạn có tò mò về hội thảo trên web không? 📺
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Những người đang làm phân tích dữ liệu nhưng không biết nên dùng phương pháp phân tích nào.
Những ai tò mò nhà phân tích dữ liệu làm gì, để tìm việc hoặc chuyển việc.
Người muốn ứng dụng dữ liệu vào công việc nhưng chưa biết bắt đầu thế nào
33,051
Học viên
2,903
Đánh giá
23
Trả lời
4.9
Xếp hạng
40
Các khóa học
Chương trình giảng dạy
Tất cả
5 bài giảng ∙ (1giờ 51phút)
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
2 đánh giá
5.0
2 đánh giá
열심인 전복Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.8
- Jang Jaehoon
Đánh giá 501
∙
Đánh giá trung bình 4.8
Miễn phí
Khóa học khác của datarian
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![[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 고급 SQL강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324605/cover/141a32ce-69fe-42d9-9253-d2136e208464/sql_advanced.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)
![[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)
![[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)
![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)
![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)
![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)
![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 기반 의사 결정, 이렇게 합니다 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 7월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329057/cover/f84712a1-fb03-4535-a821-6ad8b731b5fe/329057-eng.png?f=avif&w=420)
![데이터 실험 문화의 핵심: A/B 테스트 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2022년 11월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329680/cover/13a4e12e-374a-445b-bf3e-a4282e2ead29/329680-eng.png?f=avif&w=420)
![비즈니스 성장을 견인하는 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 [월간 데이터리안 세미나 다시보기 | 2023년 5월]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331081/cover/b10ce0eb-8a35-4653-a3f5-488a06981d60/331081-eng.png?f=avif&w=420)