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!
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
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!
📺 Vào tháng 6, chúng tôi chia sẻ những lo ngại về nghề nghiệp của các nhà phân tích dữ liệu.
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.
🤯 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!
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?
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).
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.
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.
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.
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.
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
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.
33,021
Học viên
2,902
Đánh giá
23
Trả lời
4.9
Xếp hạng
40
Các khóa học
Tất cả
5 bài giảng ∙ (1giờ 17phút)
4. Phần 2 - Hỏi đáp
33:48
Tất cả
6 đánh giá
3.8
6 đánh giá
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.8
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 498
∙
Đánh giá trung bình 4.8
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
Miễn phí
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[A hundred words are not as good as seeing once] Basic SQL for data analysis講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324566/cover/aa1fac55-6e80-4506-9c92-f32c2b65f93a/sql_basic.png?f=avif&w=420)
![[A hundred words are not as good as seeing once] Intermediate SQL for data analysis講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324568/cover/9f81ac3f-d663-49e7-9eda-61253189790c/sql_intermediate.png?f=avif&w=420)
![[A hundred words are not as good as seeing once] Advanced SQL for data analysis講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324605/cover/141a32ce-69fe-42d9-9253-d2136e208464/sql_advanced.png?f=avif&w=420)
![[A hundred words are not as good as seeing once] Intermediate SQL problem solving for data analysis講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325731/cover/e850d94c-cae2-47bc-8758-f7aa3a33982b/sql_intermediate_practices.png?f=avif&w=420)
![[From Concept to Practice] Introduction to Recommendation Systems講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324713/course_cover/56449480-d53c-4c8b-a2b2-13f91a35738e/recommendation-system-basic-eng.png?f=avif&w=420)
![Building a Self-Growing Analyst Career [Monthly Datarian Seminar Replay | June 2022]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328885/cover/ce2d2845-8935-4379-9a2c-14ad1193d89b/328885-eng.png?f=avif&w=420)
![[A Hundred Words are Not as Good as Seeing Once] SQL Practical Guide for Data Analysis (Free Mini Course)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326716/cover/e4917b63-2f4e-4607-953a-b1cdf8bb1a67/326716-eng.png?f=avif&w=420)
![Data Analysis Portfolio That Takes You Straight to an Interview [Datarian Seminar Replay | January 2025]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/336048/cover/c90f7e08-0953-41b6-9892-236f20b110ec/336048.png?f=avif&w=420)
![Getting Started with GA4 Hands-on for Beginners [Datarian Seminar Replay | July 2025]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/338668/cover/01k38fk7pq2a3ht1pn7nwrk7s4?f=avif&w=420)
![Effectively Persuading Marketing Plans Based on Data [Datalian Seminar Replay | October 2024]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/335163/cover/af19c098-8652-462d-8533-939a23e1d5bd/335163.png?f=avif&w=420)
![Data Analyst, Which Company Should I Go to? [Datarian Seminar Replay | July 2024]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334459/cover/22684393-748c-43e3-8282-fcd6fee701d9/334459.png?f=avif&w=420)
![Data Analyst Career with Generative AI [Datalian Seminar Replay | May 2024]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333839/cover/8abc6cdd-25bd-4a69-9527-16b9fc9cb460/333839.png?f=avif&w=420)
![How are other companies doing funnel analysis? [Datalian Seminar Replay | March 2024]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333329/cover/9e7725db-639d-469a-adac-5089658875a6/333329.png?f=avif&w=420)
![How did a non-major become a data analyst? [Datalian Seminar Replay | January 2024]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332976/cover/1c20f1ed-fb65-4c32-9624-4cedc370ed5b/332976.png?f=avif&w=420)
![Senior Data Analyst's SQL Coding Test Know-how Revealed [Monthly Datalian Seminar Replay | December 2023]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332774/cover/a9900f25-50a4-46f1-930d-e6ef03ea88f1/332774.png?f=avif&w=420)
![Everything About Marketing Performance Analysis (feat. GA4) [Monthly Datarian Seminar Replay | November 2023]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332465/cover/fc2a010b-e04d-48ee-b842-f3698bc66634/332465-eng.png?f=avif&w=420)
![Beyond SNS Marketing to Offline Advertising with Data [Monthly Datarian Seminar Replay | October 2023]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332241/cover/5d548964-3f42-4b6b-9e46-67cf2e1f670f/332241-eng.png?f=avif&w=420)
![Data Analyst Career: From Side Projects to Public Speaking [Monthly Datarian Seminar Replay | December 2022]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329681/cover/d821238e-7090-49c2-869c-15b69a001962/329681-eng.png?f=avif&w=420)
![What does a data analyst do? [Monthly Datarian Seminar Replay | March 2022]講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/328570/cover/158d2129-e4a3-4471-b575-dfea5f6d5b68/328570-eng.png?f=avif&w=420)