Analysis

Tạo hình ảnh hóa chất lượng xuất bản với Matplotlib và Seaborn bằng tùy chỉnh và kiểu dáng nâng cao.

Khung phân tích dữ liệu toàn diện bao quát toàn bộ vòng đời từ định nghĩa vấn đề đến insight có thể hành động.

Áp dụng các khái niệm học máy cơ bản vào vấn đề kinh doanh với giải thích rõ ràng và code Python thực tế.

Thiết kế dashboard dành cho ban lãnh đạo cấp cao, truyền tải tình hình kinh doanh chỉ trong một cái nhìn với KPI chiến lược và thứ bậc hình …

Biến con số thành insight bằng các khung diễn giải kết quả phân tích và truyền đạt hiệu quả.

Đánh giá và cải thiện chất lượng dữ liệu bằng khung toàn diện về profiling, xác thực và giám sát.

Xử lý đạo đức dữ liệu, quy định bảo mật và thực hành phân tích có trách nhiệm để xây dựng lòng tin và tuân thủ.

Chọn loại biểu đồ phù hợp nhất với dữ liệu theo cách có hệ thống, dựa trên kiểu dữ liệu và mục tiêu truyền tải thông tin.

Biến insight dữ liệu thành câu chuyện hấp dẫn thúc đẩy hành động bằng các khung kể chuyện đã được chứng minh.

Thành thạo kỹ thuật chuẩn bị và làm sạch dữ liệu để biến dữ liệu thô lộn xộn thành bộ dữ liệu sẵn sàng phân tích.

Phân tích hiệu suất bán hàng, sức khỏe pipeline và độ chính xác dự báo để tối ưu hoạt động doanh thu.

Phân tích dữ liệu tồn kho, logistics và nhà cung cấp để tối ưu chuỗi cung ứng và giảm chi phí.

Phân tích mẫu dữ liệu theo thời gian, phát hiện tính mùa vụ và xây dựng mô hình dự báo cho dữ liệu phụ thuộc thời gian.

Theo dõi hành vi người dùng theo thời gian bằng cách nhóm họ thành các cohort dựa trên đặc điểm chung hoặc ngày tiếp cận.

Phân tích, chuyển đổi và chuyển định dạng giữa CSV, JSON cùng các định dạng dữ liệu khác theo các thực hành tốt nhất.

Xây dựng mô hình dự báo để dự đoán xu hướng, xác định rủi ro và đưa ra dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu.

Kỹ thuật EDA có hệ thống để hiểu phân bố dữ liệu, mối quan hệ và mẫu hình trước khi phân tích chính thức.

Thành thạo phân tích dữ liệu Python với Pandas, NumPy và các thực hành thao tác dữ liệu tốt nhất để xử lý hiệu quả.

Viết truy vấn SQL hiệu quả cho phân tích dữ liệu bao gồm tổng hợp, hàm cửa sổ, CTE và tối ưu hiệu suất.

Kỹ thuật Excel nâng cao cho phân tích dữ liệu bao gồm công thức, bảng pivot, Power Query và tạo dashboard.

Phân tích phễu chuyển đổi để xác định điểm rời bỏ, tối ưu luồng người dùng và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.

Thực hiện hồi quy tuyến tính và đa biến để hiểu mối quan hệ giữa các biến và đưa ra dự đoán.

Phân tích hành vi khách hàng, tính giá trị vòng đời (LTV), phân khúc khách hàng và dự đoán rời bỏ dựa trên dữ liệu.