inflearn logo

[Phân tích AI thực chiến] Dành cho những người cần phân tích ngay lập tức <Không phải bài giảng học thuật về phân tích!>

Bây giờ bạn không cần phải học SQL hay Python để phân tích dữ liệu nữa. Trong khi mọi người đều đang dùng Claude Code, liệu bạn có còn đang phân tích theo cách lỗi thời một mình không? Đã có rất nhiều công ty sử dụng Claude Code để đặt ra những câu hỏi cần thiết cho sự tăng trưởng của dịch vụ/doanh nghiệp ngay lập tức và tạo ra các Trợ lý Phân tích Dữ liệu AI giúp thực hiện: Phân tích → Insight → Chiến lược hành động ngay tức thì! Với tư cách là một Tech Lead đang đảm nhận cả vai trò PO, tôi đã cần đến phân tích dữ liệu tăng trưởng (Growth Data Analysis) và đã áp dụng phương pháp này vào thực tế để cải thiện đáng kể tốc độ ra quyết định cũng như thực thi. Khóa học này cung cấp các mẫu câu hỏi (template) để sử dụng Claude Code ngay trong công việc, từ phân tích phễu (funnel), tỷ lệ chuyển đổi, cho đến phân tích rời bỏ để đưa ra hành động cụ thể. Bạn chỉ cần làm theo là có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế của mình.

11 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude
Growth Hacking
Growth Hacking
Performance Marketing
Performance Marketing
Service Planning
Service Planning
Data literacy
Data literacy
claude
claude

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Dựa trên dữ liệu dịch vụ của bản thân, có thể tìm ra vấn đề về chuyển đổi/rời bỏ và đưa ra chiến lược thực hiện.

  • Chỉ với 1 dòng câu hỏi, bạn có thể tạo ra một quy trình làm việc thực tế giúp trích xuất Phân tích → Thông tin chi tiết (Insight) → Hành động (Action) chỉ trong vòng 1 phút.

  • Có thể tự mình trích xuất dữ liệu cần thiết mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ phát triển, giúp vận hành chu kỳ thử nghiệm và cải tiến một cách nhanh chóng.

Khóa học này là - dành cho những ai cần thực hiện phân tích dữ liệu ngay lập tức! Đây là một khóa học thực chiến mà các PO (Product Owner), PM, CEO hoặc những người vận hành muốn phát triển dịch vụ hay doanh nghiệp của mình một cách nhanh chóng nên xem.


Đây không phải là bài giảng học tập để nghiên cứu phân tích dữ liệu nhằm nâng cao năng lực bản thân.


Thay vì phải chờ đợi mòn mỏi khi yêu cầu phân tích dữ liệu,
đây là khóa học dành cho những ai cần phân tích dịch vụ nhanh chóng để giải tỏa những thắc mắc ngay lập tức và đáp ứng kịp thời các thay đổi của thị trường.

Ngay cả giữa đêm khuya! Nếu bạn có điều gì thắc mắc, đây chính là cách sử dụng nhà phân tích AI để đưa ra kết quả phân tích ngay lập tức. Đây là phương pháp mà chính tôi, một PO thực thụ, đã sử dụng để phát triển dịch vụ.

Phân tích dữ liệu bằng AI, thực tế tại nơi làm việc đang được thực hiện như thế này

Cách thức phân tích dữ liệu trong thực tế công việc dạo gần đây đã thay đổi rất nhiều.

Thời gian trực tiếp xử lý SQL hay Python đang giảm dần so với trước đây,
thay vào đó là xu hướng tận dụng AI để tăng tốc độ phân tích
và tập trung nhiều hơn vào việc giải thích kết quả cũng như chiến lược thực thi.

Hiện tại, nhiều đội ngũ đã và đang:

  • Tạo bản thảo phân tích bằng AI và

  • Tự động hóa việc sắp xếp các dữ liệu cần thiết và

  • thậm chí còn nhận được sự hỗ trợ trong việc tổng hợp thông tin chi tiết (insight).

Vì vậy, nói thật lòng thì,
nếu bạn cứ tiếp tục tự mình phân tích thủ công
thì có khả năng bạn sẽ bị tụt lại trong cuộc đua về tốc độ.


Điều công ty thực sự muốn ở việc phân tích dữ liệu

Điều mà công ty mong muốn cuối cùng cũng chỉ có một.

👉 Sự tăng trưởng nhanh chóng của dịch vụ và kinh doanh

Vì vậy, những câu hỏi như thế này liên tục xuất hiện:

  • Tại sao họ đăng ký nhưng lại không tiến đến bước thanh toán?

  • Người dùng rời bỏ dịch vụ nhiều nhất ở đâu?

  • Dựa trên chỉ số ROAS trong 7 ngày gần nhất, hành động cần thực hiện ngay lúc này là gì?

Quá trình trả lời những câu hỏi này chính là phân tích dữ liệu.

Và điều quan trọng là:

👉 Báo cáo nhanh hơn
👉 Tạo ra những thông tin chi tiết (insight) thuyết phục hơn
👉 Kết nối trực tiếp đến các chiến lược có thể thực thi ngay lập tức

Điều này cuối cùng sẽ dẫn đến sự tăng trưởng.


Trọng tâm của khóa học này: Tạo trợ lý phân tích AI

Trong khóa học này, chúng tôi không chỉ tập trung vào phương pháp phân tích mà còn tập trung vào việc tạo ra một trợ lý phân tích AI để hỗ trợ bạn.
Chúng tôi cung cấp dữ liệu sản phẩm thực tế, đồng thời lấy dữ liệu trực tiếp từ DB và lưu dưới dạng tệp CSV.

Vì vậy, các bạn sẽ:

👉 Đưa ra quyết định kinh doanh
👉 Thiết kế chiến lược thực thi
👉 Thiết lập hướng đi tăng trưởng

Bạn có thể tập trung vào các nghiệp vụ chuyên môn cao tương tự.


Quy trình làm việc thực tế sẽ thay đổi như thế này

Không chỉ dữ liệu dịch vụ mà cả các dữ liệu phát sinh từ kinh doanh như nhân sự, hậu cần, tồn kho:

Sắp xếp dữ liệu → AI hỗ trợ
Suy nghĩ hướng phân tích → Cùng AI sắp xếp
Tổng hợp Insight → Tự động hỗ trợ đến định dạng báo cáo

Kết quả là:

  • Tốc độ báo cáo trở nên nhanh hơn và

  • Chất lượng phân tích được nâng cao và

  • Phản hồi từ cấp trên tốt hơn và

  • Cấu trúc dẫn đến việc thực thi thực tế sẽ được tạo ra.

Sau khi học

“Đã có thể nhanh chóng áp dụng vào thị trường”
“Tốc độ phân tích chắc chắn đã nhanh hơn.”
“Hãy thực thi chiến lược ngay thôi.”


Những gì bạn thực sự nhận được thông qua khóa học

Bạn sẽ nắm vững cách làm việc cùng với AI.

Ví dụ như:

👉 Cần thu thập dữ liệu nào để giúp ích cho sự tăng trưởng
👉 Nên đặt câu hỏi nào trong tình huống hiện tại
👉 Cách tạo ra những thông tin chi tiết (insight) có thể thực thi ngay lập tức
👉 Quy trình sắp xếp báo cáo một cách tự nhiên

Nói cách khác, đây là phần gần gũi hơn với
năng lực ra quyết định để có thể áp dụng phân tích ngay lập tức.


Cung cấp dữ liệu thực hành và môi trường phân tích giống hệt như trong công việc thực tế.

Trong bài giảng, thực hành được chú trọng hơn lý thuyết.

  • Cung cấp dữ liệu thương mại thực tế và thực hành dựa trên DB (không cần biết SQL)

  • Cung cấp 30 mẫu câu hỏi thực tế

  • Tự tay tạo Trợ lý phân tích AI

  • Hướng dẫn cách áp dụng vào công việc thực tế có cân nhắc đến bảo mật

Thông thường, sau khi thực hành theo một lần, mọi người thường nói như thế này:

👉 “Tôi đã nghe nói rằng mình làm việc rất tốt.”
👉 “Vì AI thực hiện phân tích nên tôi đã có thời gian để đưa ra quyết định.”
👉 “Tôi đã xác định rõ ràng mình cần thu thập loại dữ liệu nào.”
👉 “Tôi đã thấy được những câu hỏi cần thiết cho công ty của chúng tôi.”


Đặc biệt phù hợp với những người sau đây

  • PM / Người lập kế hoạch dịch vụ

  • Performance Marketer

  • Người vận hành startup

  • Thành viên trong tổ chức không có đội ngũ dữ liệu

  • Các vị trí công việc có nhiều nghiệp vụ báo cáo và phân tích

  • Sinh viên mới tốt nghiệp/Người đang tìm việc cần portfolio phân tích dữ liệu

Điểm chung là một:

👉 Giao phó các công việc lặp đi lặp lại cho AI
👉 Và những ai muốn tập trung vào việc phán đoán và thực thi.


Trải nghiệm thay đổi tốc độ làm việc

Ví dụ, hãy thử tưởng tượng tình huống như thế này.

Đêm khuya chợt thấy tò mò nên tôi đã đặt một câu hỏi:

  • Phân tích dữ liệu được bắt đầu ngay lập tức và

  • Các thông tin chi tiết được tổng hợp lại và

  • Chiến lược thực thi cũng được tổng hợp xong xuôi và

  • Trạng thái có thể thực thi ngay vào ngày hôm sau.

Đây là cách khai thác dữ liệu phổ biến dạo gần đây.


Hoàn thành theo hướng dẫn trong bài giảng => Có thể áp dụng ngay vào dịch vụ của các bạn

Tự mình tạo ra trợ lý phân tích dữ liệu AI
dựa trên Claude Code.

  • Có thể sử dụng trên cả Windows / Mac

  • Không biết lập trình vẫn có thể làm được

  • Chỉ cần biết cách đăng ký thành viên và cài đặt chương trình là đủ.

Sau khi nghe bài giảng này, bạn sẽ nói như thế này:

“Woa~ cái này phải áp dụng ngay vào dịch vụ của chúng ta mới được.”


Học phân tích dữ liệu vs Khả năng vận dụng AI

Liệu thứ bạn cần ngay lúc này có nhất thiết phải là kỹ thuật phân tích không?

Hoặc là:

👉 Phân tích nhanh hơn nhờ sự trợ giúp của AI
👉 Lập chiến lược thực thi
👉 Và cách để nâng cao chất lượng báo cáo phải không?

Khóa học này tập trung vào vế sau.

Vì AI không phải là công cụ để thay thế công việc của bạn,
mà là công cụ giúp bạn làm việc tốt hơn.


Giới thiệu người tạo (Tech Lead / PO đương nhiệm)

Với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu đang làm việc thực tế,

Dữ liệu đã có sẵn nhưng tốc độ thực thi còn chậm,
và kết quả phân tích đã không dẫn đến việc đưa ra quyết định.

Vì vậy, phương pháp mà tôi đã tạo ra là:

  • Cấu trúc phân tích trọng tâm vào câu hỏi

  • Luồng dữ liệu dẫn đến thực thi hành động

  • Hệ thống phân tích dựa trên mẫu (template) thực tế

Khi áp dụng điều này vào dịch vụ của chúng tôi:

  • Cải thiện tốc độ ra quyết định

  • Tăng tốc độ thực thi thử nghiệm

  • Xây dựng hệ thống tăng trưởng dựa trên dữ liệu

Tôi đã trực tiếp trải nghiệm hiệu quả đó.

Khóa học này là sự đúc kết lại quá trình đó.



Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Chủ doanh nghiệp startup hoặc người vận hành độc lập đang gặp tình trạng doanh thu không tăng nhưng không biết vấn đề nằm ở đâu.

  • Nhân viên Marketing/Growth luôn cảm thấy e ngại mỗi khi phải nhờ vả đội ngũ phát triển và dữ liệu.

  • Người vận hành dịch vụ có tỷ lệ đăng ký và chuyển đổi thấp nhưng chưa từng kiểm tra nguyên nhân thông qua dữ liệu.

  • Dành cho các nhà phân tích hoặc người mới bắt đầu muốn trích xuất chỉ số từ DB để đưa ra quyết định ngay lập tức mà không cần đến SQL hay Python.

  • PM/PO cần thực hiện phân tích phễu (AARRR) nhưng không biết nên bắt đầu xem từ đâu.

  • Người phụ trách không biết vấn đề nằm ở đâu khi quảng cáo vẫn chạy nhưng doanh thu không tăng.

  • Những người muốn tìm việc hoặc chuyển việc sang lĩnh vực Product Marketing hoặc Growth Marketing.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Người biết cách đăng ký thành viên và cài đặt chương trình

Xin chào
Đây là macro

Chia sẻ bí quyết về các công nghệ được sử dụng trong thực tế công việc.

  • Xuất thân từ kỳ tuyển dụng công khai tân binh của tập đoàn SK, đã thực hiện nhiều dự án phát triển dịch vụ và tư vấn kỹ thuật doanh nghiệp

  • Trưởng nhóm phát triển dịch vụ dựa trên AI và Cloud

  • Người phụ trách tuyển dụng thực tế đã tiến hành xét duyệt hồ sơ cho hơn 2.000 người và phỏng vấn hơn 350 người.

  • Giám khảo phỏng vấn vị trí công nghệ thông tin (CNTT) tại Cơ quan Cảnh sát Biển / Giám khảo nhiều cuộc thi ý tưởng (Hackathon)

  • Nhiều dự án R&D quốc gia và dịch vụ AI Link chứng minh kinh nghiệm

     

  • Người dạy các giảng viên KDT cách thực hiện dự án! Người đào tạo giảng viên (Link video minh chứng đánh giá)

  • Sở hữu bằng sáng chế (7 đơn đăng ký, 3 bằng đã cấp) Link chứng minh hồ sơ

  • Sở hữu các chứng chỉ như Kỹ sư phân tích Big Data, AWS, SQLD, Kỹ sư xử lý thông tin, v.v.

Liên hệ giảng dạy email : macro@parg-ai.com

 

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

16 bài giảng ∙ (34phút)

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 macro

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

2.293.566 ₫