Có một giai đoạn khi bắt đầu có ý định chuyển sang làm Data, cụ thể hơn là Marketing Analyst, mình đã từng nghĩ phần kinh nghiệm Marketing của mình sẽ hơi “lệch” nếu đưa vào CV ứng tuyển các role liên quan nhiều đến số liệu.

Vì khi lướt qua một vòng các JD trên Linkedin, mình thấy rất nhiều yêu cầu nghe khá technical: SQL, Power BI, Python, dashboard, data cleaning, business intelligence, reporting, analysis,…

Trong khi đó, những gì mình đang làm hằng ngày lại rất Marketing, chẳng liên quan gì đến số mấy: làm content, chạy ads, build kênh,... Nếu nhìn từ góc độ tuyển dụng cho các vị trí Data Analyst/Marketing Analyst, CV của mình rất dễ bị đọc như một CV Marketing thuần, chứ chưa chắc khiến người khác thấy mình có năng lực phân tích dữ liệu.

Thế nên để hồ sơ của mình mạnh hơn về phần data, mình đã quyết định đăng ký đi học thêm ^^. Sau khi tham gia chương trình Professional Data Analyst tại Tomorrow Marketers và nhận được feedback từ trainers, mình mới nhận ra vấn đề là “À thì ra kinh nghiệm Marketing của mình không phải không liên quan”. Vấn đề là mình chưa biết kể lại những kinh nghiệm đó bằng ngôn ngữ của người làm data, nên trước giờ cứ apply đâu là fail chỗ đó.

Do vậy, mình quyết định viết series này, dựa trên chính những trải nghiệm của mình. Bài viết này không phải hướng dẫn bạn “đổi ngành thành công trong 30 ngày”, vì mình vẫn đang trên hành trình chuyển hướng. Chính vì còn đang đi, mình cảm nhận rất rõ cảm giác khó khăn này: có kinh nghiệm business, có tiếp xúc với số liệu, nhưng chưa biết làm sao để biến những thứ đó thành CV và portfolio đủ liên quan với các role Data/Marketing Analytics.

Mong rằng nếu bạn cũng đang có background Marketing/Sales và đang trên hành trình chuyển ngành giống mình, bài viết này sẽ giúp bạn có thêm một góc nhìn hữu ích.

1. Với CV: Đừng cố giấu kinh nghiệm Marketing/Sales vì sợ “không liên quan”

Một trong những phản xạ mình thấy khá nhiều ở người trái ngành là cố làm CV trông “Data” nhất có thể bằng cách đẩy phần tool lên thật mạnh, còn kinh nghiệm cũ thì viết rất ngắn hoặc mô tả một cách chung chung.

Mình cũng đã từng làm như vậy. Khi mới bắt đầu chuyển hướng, mình rất sợ nhà tuyển dụng nhìn vào CV và nghĩ: “Bạn này là marketer, không phù hợp cho vị trí analyst.” Nhưng nếu vì sợ như vậy mà làm mờ hết kinh nghiệm cũ, CV của mình lại mất đi phần có thể giúp bản thân trở nên khác biệt.

Và may mắn là trong quá trình đi học, mình đã học được tips khá hay từ các trainers lúc được review CV là thay vì chỉ viết nguyên xi các đầu việc, hãy cố gắng liên kết những công việc việc đó liên quan hơn với Data hơn.

Ví dụ như trong trường hợp của mình làm Content marketing, thay vì ghi trong CV những câu như “viết bài và theo dõi hiệu quả nội dung”.

Mình đã chọn cách viết liên quan hơn đến phân tích: “Theo dõi content performance theo traffic, conversion rate và lead quality; phân tích nhóm topic tạo nhiều lead nhưng tỷ lệ sales-qualified thấp để điều chỉnh content angle.”

Cách viết này không phải phóng đại kinh nghiệm. Mà là giúp người đọc thấy rõ hơn rằng trong công việc Marketing/Sales, bạn đã từng chạm vào metric, dữ liệu, tìm hiểu vấn đề, nguyên nhân và đưa ra quyết định.

Một CV tốt cho người chuyển từ Marketing/Sales sang Data hoặc Marketing Analyst không nhất thiết phải thành thạo 7749 tools. Nhưng nó cần cho thấy trong kinh nghiệm cũ bạn thật sự có kinh nghiệm làm phân tích, biết ứng dụng những phân tích đó để cải thiện performance thực tế, hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Đây chính là thứ mà nhiều công ty đang tìm kiếm ở một Data Analyst chứ không phải người chỉ biết dùng mỗi tools.

Nói ngắn gọn, khi viết CV, mình sẽ cố gắng trả lời 3 câu hỏi sau:

• Mình đã làm việc với chỉ số hoặc dữ liệu nào?

• Mình dùng dữ liệu đó để hiểu vấn đề gì?

• Công việc đó hỗ trợ quyết định business nào?

Nếu bullet trong CV của bạn trả lời được những câu hỏi này, kinh nghiệm Marketing/Sales sẽ bớt giống “ngành cũ không liên quan” và trở thành điểm lợi thế trong vòng phỏng vấn với những câu hỏi về business.

2. Với Portfolio: Hãy bắt đầu từ domain bạn hiểu, không phải dataset nghe “ngầu”

Nếu CV là nơi tóm tắt câu chuyện chuyển hướng, thì portfolio là nơi chứng minh câu chuyện đó bằng case cụ thể.

Khi bắt đầu làm portfolio Data Analyst, mình từng bị cuốn vào những project nghe rất “xịn”: movie dataset, e-commerce dataset, financial dashboard,... Những project này không sai. Nhưng nếu chọn chỉ vì thấy người khác làm nhiều, portfolio sẽ rất dễ giống một bài tập. Và nói thật là khi xem những dataset đó, mình thật sự không biết phải nhìn vào đâu, chọn metrics nào cho đúng.

Vì vậy, với người có background Marketing/Sales, mình nghĩ một hướng tốt hơn là bắt đầu từ những bài toán gần với domain mình hiểu.

Có 2 cách mà mình đã sử dụng để cho vào portfolio khi apply các vị trí về Data hoặc Marketing Analyst:

• Cách thứ nhất là mình tận dụng chính những dữ liệu hằng ngày trong công việc để phát triển thành project.

Ví dụ, trước đây mình từng có một task phân tích khách hàng mục tiêu để xây dựng lại nhóm TA mới cho các sản phẩm mình phụ trách, dựa trên dữ liệu khách hàng cũ. Đây là một task khá gần với data, vì mình không chỉ “đọc insight” theo cảm tính, mà phải nhìn vào dữ liệu khảo sát, phân nhóm thông tin và rút ra chân dung khách hàng phù hợp cho từng khóa học.

Mình đã sử dụng chính task này để cho vào portfolio. Mình cũng có viết bài chi tiết cách mình làm, mọi người tham khảo tại đây nha:

Về sau khi bắt đầu đi học và có chút kiến thức về tools, mình đã thử làm lại một project khó hơn là build dashboard theo dõi hiệu quả Facebook Ads cho team Marketing. Project này giúp mình học được cách xác định KPI cần theo dõi, tổ chức dữ liệu quảng cáo, sử dụng một số tools cơ bản và trình bày dashboard sao cho team có thể dùng để đọc performance nhanh hơn.

• Cách thứ hai là thay vì chọn những project nghe rất “xịn” như case về tài chính, y tế hay một ngành mình chưa có nhiều bối cảnh, mình sẽ lên GitHub/Kaggle để tìm những dataset liên quan đến Marketing hơn, ví dụ như campaign performance, funnel conversion, customer segmentation, content performance hay lead quality.

Mình có tổng hợp những link tổng hợp Dataset về Marketing/Sales mà mình hay làm, mọi người có thể tham khảo tại đây nha.

Nói chung là khi đã có khoảng 2-3 project tạm ổn rồi, thì mình thường trình bày portfolio theo workflow sau đây, đơn giản mà hiệu quả:

• Business question: Bạn đang muốn trả lời câu hỏi gì?

• Dataset: Dữ liệu gồm những trường nào, có giới hạn gì?

• Metric: Bạn dùng chỉ số nào để đánh giá?

• Analysis: Bạn phân tích theo channel, segment, time, funnel step hoặc product group như thế nào?

• Insight: Bạn tìm ra điều gì đáng chú ý?

• Recommendation: Nếu là team business, bạn sẽ đề xuất làm gì tiếp theo?

• Limitation: Dữ liệu còn thiếu gì, phân tích này chưa kết luận được điều gì?

Phần limitation thường bị bỏ qua, nhưng mình nghĩ nó rất quan trọng. Vì một người làm analysis tốt không chỉ biết đưa ra insight nghe hay, mà còn hiểu dữ liệu của mình có giới hạn ở đâu. Có những thứ dataset hiện tại cho phép mình kết luận, nhưng cũng có những thứ cần thêm dữ liệu hoặc kiểm chứng thêm.

Đây là phần portfolio làm tốt hơn CV. Vì CV chỉ nên tóm tắt những điểm quan trọng nhất để người đọc hiểu nhanh bạn có kinh nghiệm và project liên quan. Portfolio mới là nơi bạn trình bày rõ hơn logic phân tích, dashboard, notebook, insight, recommendation và limitation.

Nhân tiện mình cũng muốn khoe một chút thành quả mình và các bạn học viên trong khóa học Professional Data Analyst đã làm trong 6 tháng vừa rồi. Siêu vất vả nhưng xứng đáng vì bọn mình đã học được rất nhiều kiến thức hữu ích. Mọi người có thể xem thử nha:

Xem chi tiết bài report

Với mình, điểm quan trọng nhất khi làm portfolio cho hướng Marketing Analyst là: đừng cố chứng minh mình làm được một project thật “ngầu”. Hãy chứng minh mình biết đặt một câu hỏi đủ gần với business, chọn metric hợp lý, phân tích có logic và đưa ra đề xuất có cơ sở.

Tạm kết

Chuyển ngành từ Marketing/Sales sang Data Analyst không nhất thiết là bắt đầu lại từ số 0. Nếu bạn từng làm việc với campaign, funnel, lead, customer, revenue hoặc performance report, bạn đã có một phần business context rất đáng giá.

Nhưng để kinh nghiệm đó giúp được bạn khi apply, CV và portfolio cần được viết lại theo hướng phân tích hơn.

• CV nên tóm tắt rõ bạn đã làm việc với dữ liệu/chỉ số nào, dùng kỹ năng gì và tạo ra output gì.

• Portfolio nên đi sâu hơn vào phân trình bày: problem, dataset, method, insight và recommendation.

Nếu bạn đang muốn xây dựng nền tảng Data Analyst bài bản, gắn với Marketing domain, Professional Data Analyst Program tại TM Data School sẽ là một lộ trình phù hợp với bạn.

Trong 6 tháng, bạn sẽ xây nền tảng với các công cụ data như SQL, Power BI, Python và AI workflow, đồng thời hoàn thiện 2-3 dự án thực tế có business context. Trong quá trình học, bạn cũng được trainer feedback, review CV và review portfolio để biết mình cần cải thiện ở đâu trước khi ứng tuyển.

Tham khảo khoá học tại đây

Và đừng quên subscribe “Analytics & AI Strategy” nếu bạn cảm thấy bài viết này hữu ích nhé! Hẹn gặp các bạn trong những bài viết sau ^^

Subscribe now

Dạo gần đây trên các trang mạng xã hội về Data, mình thấy mọi người khá quan tâm đến chủ đề làm thế nào để CV của newbie có thể pass vòng screening cho các vị trí Data Analyst. Bởi có khá nhiều bạn làm CV nhìn rất chỉn chu: biết các tool phổ biến, có project, có portfolio, thậm chí còn chỉnh CV theo keyword trong JD khá cẩn thận. Nhưng đến khi gửi hồ sơ, kết quả nhận lại vẫn là im lặng.

Mình biết rằng nhiều bạn rơi vào trường hợp này sẽ cảm thấy khá hoang mang khi không biết CV của mình có vấn đề gì mà mãi không có kết quả, vì mình cũng đã từng như vậy. Nếu CV còn sơ sài thì việc chưa có phản hồi có thể dễ hiểu hơn. Nhưng khi bạn đã học nhiều tool, làm project, sửa CV nhiều lần mà vẫn không nhận được phản hồi, bạn rất dễ nghĩ rằng mình “chưa đủ giỏi”, rồi tiếp tục học thêm một công cụ mới, làm thêm một dashboard mới, hoặc thêm nhiều keyword hơn vào CV.

Vì vậy, trong bài viết này, hãy cùng mình nhìn lại 4 lỗi CV phổ biến mà các bạn newbie/fresher/junior muốn apply Data Analyst thường gặp phải và vì sao những lỗi này có thể khiến CV của bạn bị loại ngay từ vòng đầu.

À nếu bạn là newbie đang apply Data Analyst nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, bạn có thể tham khảo lộ trình học Professional Data Analyst Program nhé.

Lỗi 1: CV không tối ưu theo vị trí ứng tuyển

Một lỗi khá phổ biển mình thường thấy đó là rất nhiều bạn khi apply job chỉ dùng một bản CV duy nhất để gửi cho nhiều vị trí khác nhau: Data Analyst, Business Analyst, BI Analyst, Marketing Analyst,...

Cách này tiết kiệm thời gian, nhưng lại khiến CV của bạn bị chung chung, không có gì nổi bật. Vì mỗi vị trí sẽ ưu tiên một nhóm năng lực khác nhau. Ví dụ:

• Data Analyst cần khả năng xử lý dữ liệu, phân tích và trình bày insight.

• BI Analyst thường chú trọng dashboard, data model, reporting logic và khả năng làm việc với stakeholder.

• Marketing Analyst lại cần hiểu campaign, funnel, customer behavior, CAC, CVR, ROAS hoặc lead quality.

Nếu bạn dùng cùng một CV cho tất cả, những phần liên quan nhất với từng role có thể không được làm nổi bật đúng mức.

Ví dụ, khi apply Marketing Analyst, một project về campaign performance nên được viết sâu hơn những project khác. Nhưng nếu project đó bị đặt sau một task quá chung về sales dashboard hoặc movie dataset, nhà tuyển dụng có thể đánh giá bạn chưa thực sự phù hợp với job đang apply.

Tối ưu CV theo vị trí ứng tuyển không có nghĩa là viết lại toàn bộ CV từ đầu cho mỗi JD. Nó có nghĩa là bạn cần điều chỉnh thứ tự, cách nhấn mạnh và ngôn ngữ trong CV để match với role hơn.

Do vậy, trước khi gửi CV, bạn hãy kiểm tra thật kỹ xem:

• CV này đang apply role gì?

• JD nhấn mạnh nhóm năng lực nào?

• Project hoặc kinh nghiệm nào liên quan nhất với role đó?

• Keyword nào nên xuất hiện tự nhiên trong bullet, thay vì chỉ nằm ở phần Skills?

• Có thông tin nào ít liên quan nên rút gọn để nhường chỗ cho phần quan trọng hơn không?

Một CV tốt không chỉ cho thấy bạn đã học gì. Nó còn cần cho thấy bạn hiểu vị trí mình đang ứng tuyển cần gì, và bạn có những bằng chứng để chứng minh mình phù hợp với vị trí đó.

Lỗi 2: CV nhồi nhét nhiều keyword nhưng thiếu bằng chứng ứng dụng

Thêm một lỗi mà khá nhiều bạn newbie mắc phải là phần kỹ năng trong CV được viết rất dày: SQL, Power BI, Python, Excel, Tableau, Statistics, Data Cleaning, Data Visualization, Dashboarding,… Nói chung là có bao nhiêu kỹ năng liên quan là bạn nhồi nhét hết vào trong CV.

Những keyword này không sai. Nhưng nếu phần Experience và Projects lại không cho thấy bạn đã dùng những công cụ đó vào bài toán cụ thể nào, người đọc sẽ khó đánh giá năng lực thật của bạn.

Ví dụ: CV bạn ghi Power BI trong phần Skills, nhưng phần kinh nghiệm chỉ viết vài từ sơ sài như “Sử dụng Power BI để xây dashboard bán hàng.”

Dòng này chưa đủ để chứng minh bạn dùng Power BI như thế nào.

• Bạn dùng Power BI để thiết kế dashboard theo nhóm chỉ số nào?

• Dashboard đó giúp theo dõi vấn đề gì?

• Bạn có dùng DAX, data model, filter, drill-down hay logic phân tích nào không?

• Quan trọng hơn, bạn rút ra được insight gì từ dashboard đó?

Đó mới là những thứ nhà tuyển dụng muốn đọc. Do vậy, thay vì viết một cách rời rạc, bạn hãy đào sâu thêm một tầng nữa để người đọc hiểu rõ bạn dùng tools đó để làm gì.

Một cách viết tốt hơn là: “Xây Power BI dashboard theo dõi doanh thu, biên lợi nhuận và số lượng đơn hàng theo sản phẩm/khu vực; dùng DAX để tính profit margin và xác định nhóm sản phẩm có doanh thu tăng nhưng biên lợi nhuận giảm.”

Ở đây, keyword Power BI không chỉ nằm trong phần Skills. Nó có bằng chứng đi kèm trong project: bạn dùng tool đó để xử lý metric cụ thể, có thao tác cụ thể và có kết quả rõ ràng.

Với CV Data Analyst, keyword chỉ giúp nhà tuyển dụng biết bạn đã biét công cụ nào. Nhưng phần Experience và Projects mới là nơi chứng minh bạn dùng công cụ đó để làm gì. Nếu hai phần này không kết nối với nhau, CV sẽ dễ tạo cảm giác “biết tên tool” nhiều hơn là “dùng được tool trong một bài toán cụ thể”.

Lỗi 3: Mô tả công việc quá chung chung, không liên kết được với kinh nghiệm cũ

Lỗi này đặc biệt phổ biến với các bạn trái ngành từ Marketing, Sales, Business, Operations muốn chuyển sang làm Data Analyst. Bởi nhiều bạn nghĩ rằng kinh nghiệm cũ của mình không liên quan, nên thường không đề cập đến hoặc nếu có thì chỉ mô tả rất chung chung:

• Làm báo cáo hiệu quả marketing hằng tuần

• Theo dõi data khách hàng

• Hỗ trợ team sales cập nhật pipeline

• Tổng hợp số liệu từ nhiều nguồn

Những task này thật ra có thể liên quan đến Data Analyst nhiều hơn bạn nghĩ. Nhưng nếu chỉ viết như vậy, nhà tuyển dụng sẽ nhìn thấy một marketer, sales executive hoặc business intern đang kể lại công việc cũ. Họ chưa thấy phần “analyst” trong đó.

Với người trái ngành, kinh nghiệm business chỉ trở thành lợi thế khi được chuyển hóa thành bằng chứng phân tích.

Ví dụ, thay vì viết: “Làm báo cáo hiệu quả campaign hằng tuần.”

Bạn có thể viết theo hướng: “Theo dõi hiệu quả campaign theo CTR, CVR và CPL; phát hiện nhóm creative có CTR cao nhưng CVR thấp, từ đó đề xuất kiểm tra lại message trên landing page và chất lượng lead theo từng nguồn.”

Câu này không biến bạn thành một Senior Data Analyst. Nhưng nó cho thấy bạn đã từng tiếp xúc với dữ liệu, hiểu metrics biết đặt câu hỏi về nguyên nhân, và biết nối dữ liệu với hành động tiếp theo.

Mình nghĩ nhiều bạn trái ngành thường hay tự đánh giá thấp kinh nghiệm cũ vì nghĩ những công việc cũ không liên quan, chuyển ngành thì mình phải “bắt đầu từ số 0”. Nhưng thực tế, Marketing, Sales, hay Business đều có rất nhiều data context như funnel, conversion, lead quality, campaign performance, customer behavior, revenue pipeline, retention, budget allocation.

Vì vậy, thay vì xem background trái ngành là điểm yếu, bạn có thể thử nhìn lại những công việc mình từng làm dưới góc nhìn phân tích hơn.

Khi viết được những trải nghiệm đó rõ hơn trong CV, bạn không chỉ cho thấy mình có kinh nghiệm business, mà còn cho thấy mình hiểu dữ liệu được dùng để hỗ trợ quyết định như thế nào. Đây là lợi thế rất đáng tận dụng, vì Data Analyst không chỉ là người làm dashboard, mà còn cần hiểu bài toán kinh doanh phía sau đó.

Lỗi 4: Formatting thiếu chuyên nghiệp

Đây là lỗi phổ biến nhất mà newbie thường mắc phải khi viết CV.

Với người mới, mình thấy nhiều bạn dành rất nhiều thời gian để học tool và làm project, nhưng lại xem nhẹ cách trình bày CV. Kết quả là CV có nội dung ổn, nhưng khi đọc vào lại bị rối: font chữ không đồng nhất, spacing chỗ rộng chỗ hẹp, bullet quá dài, section sắp xếp thiếu logic, hoặc mỗi project được viết theo một format khác nhau.

Ở vòng lọc CV, nhà tuyển dụng thường không đọc kỹ từng dòng ngay từ đầu. Họ scan rất nhanh để xem bạn có những tín hiệu phù hợp không: skill, project, kinh nghiệm, mức độ liên quan với role. Nếu CV trình bày rối, người đọc sẽ khó nắm được điểm mạnh của bạn, dù bên trong có thể có thông tin tốt.

Một số lỗi formatting khá phổ biến mà nhiều newbie mắc phải:

• CV dùng quá nhiều font, quá nhiều màu hoặc quá nhiều icon.

• Các heading như Education, Skills, Projects, Experience không nổi bật rõ.

• Bullet point dài như đoạn văn, khiến người đọc khó scan.

• Thông tin quan trọng như SQL, Power BI, project liên quan hoặc kết quả phân tích bị giấu ở cuối dòng.

• CV dài quá 2 trang dù kinh nghiệm còn ít.

Với CV Data Analyst fresher hoặc newbie, formatting tốt không có nghĩa là thiết kế phải thật đẹp. Nó có nghĩa là CV phải dễ đọc, dễ scan và giúp thông tin quan trọng nổi bật đúng chỗ.

Bạn có thể tự kiểm tra bằng một nguyên tắc đơn giản: Nếu một người chỉ nhìn CV của bạn trong 20-30 giây, họ có thấy ngay bạn đang apply Data Analyst, bạn biết những skill liên quan nào, bạn có project gì, và project đó chứng minh năng lực gì không?

Nếu câu trả lời là không, có thể vấn đề không nằm ở năng lực của bạn, mà nằm ở cách bạn đang trình bày CV.

Vậy CV Data Analyst của newbie nên chứng minh điều gì?

Có 3 nhóm năng lực mình nghĩ cần có trong CV Data Analyst của một newbie:

Thứ nhất là technical foundation: Bạn không cần chứng minh mình biết mọi tool, nhưng cần cho thấy bạn có thể làm việc với dữ liệu bằng SQL, Excel, BI tool hoặc Python tùy role.

Thứ hai là analytical thinking: Bạn biết đặt câu hỏi, chọn metric, tìm pattern, giải thích nguyên nhân và đưa ra recommendation.

Thứ ba là business context: Bạn hiểu dữ liệu không tồn tại để làm dashboard cho đẹp. Dữ liệu đúng sẽ được dùng để ra quyết định tốt hơn: tăng doanh thu, tối ưu chi phí, cải thiện conversion, giữ chân khách hàng, giảm rủi ro hoặc phân bổ nguồn lực hợp lý hơn.

Nếu CV của bạn chỉ thể hiện phần tool, nhà tuyển dụng có thể chỉ thấy bạn là một người mới học công cụ. Nhưng nếu CV làm rõ được cả nền tảng technical, tư duy phân tích và khả năng hiểu bài toán kinh doanh, nhà tuyển dụng sẽ có nhiều lý do hơn để cân nhắc bạn cho vòng tiếp theo.

Demo buổi review CV Data Analyst với Trainer trong chương trình Professional Data Analyst

» Bạn có thể xem buổi review CV của học viên với trainers tại đây.

Tạm kết

Không thể phủ nhận rằng job Data Analyst đang ngày càng cạnh tranh hơn, đặc biệt với fresher/newbie khi các vị trí “entry-level” không còn dễ tiếp cận như trước. Vì vậy, CV và portfolio là hai phần rất quan trọng để nhà tuyển dụng có lý do cân nhắc bạn cho vòng tiếp theo.

Một CV Data Analyst tốt cần cho người đọc thấy bạn đang có nền tảng gì, từng làm những project hoặc công việc liên quan nào, và những trải nghiệm đó chứng minh được năng lực gì.

Vì thực tế là, ở vòng lọc CV, nhà tuyển dụng không có nhiều thời gian để phân tích năng lực thật của bạn. Họ chỉ nhìn vào những gì bạn viết và đánh giá: “Ứng viên này có đang thể hiện tư duy của một Data Analyst không, hay chỉ đang liệt kê những thứ đã học?”.

Nếu bạn đang apply Data Analyst và muốn xây dựng nền tảng dữ liệu bài bản: có project, portfolio và CV rõ ràng hơn, chương trình Professional Data Analyst tại TM Data School sẽ là một lộ trình phù hợp với bạn.

Trong 6 tháng, bạn sẽ xây nền tảng với các công cụ data như SQL, Power BI, Python và AI workflow, đồng thời hoàn thiện 2-3 dự án thực tế có business context. Trong quá trình học, bạn cũng sẽ được trainer trực tiếp feedback, review CV và portfolio để biết mình cần cải thiện ở đâu trước khi ứng tuyển.

Roadmap Data Analyst thời AI trong chương trình học Professional Data Analyst

Báo cáo AI Index 2026 của Stanford HAI — tập hợp dữ liệu độc lập từ hơn chục nghiên cứu học thuật lớn — vẽ ra một bức tranh phức tạp hơn nhiều so với những gì các tiêu đề báo thường phản ánh. Không phải “AI đang thay thế tất cả mọi người.” Cũng không phải “AI chỉ là công cụ trợ giúp vô hại.” Sự thật nằm ở một nơi cụ thể hơn, tinh vi hơn, và vì vậy đáng lo hơn.

Năng suất tăng thật — nhưng chỉ trong một vùng địa hình nhất định

Trước hết, dữ liệu xác nhận những gì nhiều người đã cảm nhận: AI đang làm cho một số loại công việc nhanh hơn đáng kể.

• Hỗ trợ khách hàng: Nhân viên support sử dụng trợ lý AI đàm thoại giải quyết nhiều hơn 14–15% vấn đề mỗi giờ (Brynjolfsson et al., 2025). Không phải nhờ làm việc chăm hơn — mà nhờ AI gợi ý câu trả lời phù hợp theo thời gian thực, giảm thời gian tìm kiếm và thời gian phản hồi.

• Phát triển phần mềm: Lập trình viên dùng GitHub Copilot hoàn thành nhiều hơn 26% pull request (Cui et al., 2025). Đây là con số đo được trực tiếp trên đầu ra thực tế, không phải cảm nhận chủ quan.

• Marketing và nội dung: Các nhóm marketing dùng AI đa phương thức (multimodal AI) cho sản xuất quảng cáo đạt mức tăng năng suất 50% tính theo đầu ra mỗi người lao động (Ju & Aral, 2025). Một nghiên cứu khác trên tác giả sách cho thấy số lượng đầu sách xuất bản tăng đến 200% — phần tăng trưởng này do người mới vào nghề thúc đẩy, trong khi tác giả trước đây vẫn duy trì chất lượng.

• Kế toán: Kế toán viên ứng dụng AI trong hỗ trợ khách hàng đạt mức tăng thông lượng hàng tuần lên đến 55% (Choi & Xie, 2025).

Những con số này là thật. Nhưng chúng có một điểm chung quan trọng: tất cả đều đo lường công việc có cấu trúc cao, đầu ra rõ ràng, và vòng phản hồi nhanh. Giải quyết ticket hỗ trợ. Viết và merge code. Tạo banner quảng cáo. Xử lý hồ sơ kế toán. Đây là những công việc mà “làm đúng” và “làm sai” có thể nhìn thấy ngay, và AI phát huy tốt nhất khi ranh giới đó rõ ràng.

Vùng địa hình mà AI hoạt động hiệu quả — các nhà nghiên cứu mô tả là “structured, language-heavy tasks with clear feedback loops” — không bao phủ toàn bộ thị trường lao động. Và khi chúng ta bước ra ngoài vùng đó, bức tranh thay đổi hoàn toàn.

Khi AI làm chậm người dùng - và không ai nhận ra

Một trong những nghiên cứu gây tranh cãi nhất trong báo cáo đến từ Model Evaluation & Threat Research (METR). Nhóm này quan sát các lập trình viên mã nguồn mở có kinh nghiệm đang sử dụng AI hỗ trợ — và phát hiện ra rằng họ trở nên chậm hơn 19% so với khi không dùng AI (Becker et al., 2025).

Nhưng phần đáng chú ý hơn không phải là con số 19% đó. Mà là: những lập trình viên này tin rằng AI đang giúp ích cho họ. Có một khoảng cách đáng kể giữa hiệu suất thực tế và nhận thức chủ quan về hiệu suất. Khi bạn cảm thấy nhanh hơn nhưng thực ra chậm hơn, đó là một tình trạng rất khó tự nhận ra và điều chỉnh.

Lưu ý: nhóm METR chưa tái lập được kết quả này trong nghiên cứu tiếp theo — một phần vì đến cuối 2025, nhiều lập trình viên đã phụ thuộc vào AI đến mức không muốn thử nghiệm mà không có nó. Điều này tự nó cũng là một dữ liệu.

Một lo ngại dài hạn xuất hiện từ nghiên cứu của Shen và Tamkin (2025): các kỹ sư phần mềm sử dụng AI nhiều trong quá trình học công cụ mới không cho thấy cải thiện tốc độ có ý nghĩa thống kê — và đối mặt với điều các nhà nghiên cứu gọi là “learning penalties”: mất khả năng phát triển kỹ năng nền tảng theo thời gian. Ngoại lệ là những người dùng AI như công cụ để đặt câu hỏi khái niệm, thay vì để viết code trực tiếp — nhóm này (thường có điểm xuất phát từ 65%+ trở lên) hưởng lợi rõ rệt hơn.

Nói cách khác: cách bạn dùng AI quan trọng hơn việc bạn có dùng AI hay không. Và phần lớn người dùng đang dùng AI theo cách ít tối ưu hơn họ nghĩ.

Ai hưởng lợi nhiều nhất từ AI năng suất?

Câu trả lời từ dữ liệu khá nhất quán, và có phần bất ngờ: người ít kinh nghiệm hơn.

Trong hỗ trợ khách hàng, nhân viên ít kỹ năng hơn đạt mức tăng năng suất 30–35%, trong khi nhân viên giỏi sẵn đạt ít hơn đáng kể. Trong lập trình, lợi ích tập trung ở lập trình viên junior và cấp giữa. Trong marketing nội dung, người mới vào nghề tạo ra lượng sản phẩm lớn hơn nhiều so với trước đây.

Điều này có hai hàm ý trái chiều nhau:

• Về mặt tích cực, AI có thể thu hẹp khoảng cách kỹ năng trong ngắn hạn. Một nhân viên mới vào có thể đạt chất lượng đầu ra gần với chuyên gia nhờ AI hỗ trợ. Điều này mở ra khả năng tiếp cận cơ hội cho nhiều người hơn.

• Về mặt tiêu cực, nếu năng suất của người mới tăng mạnh nhờ AI, thì nhu cầu tuyển người mới vào vị trí đó giảm. Doanh nghiệp không cần thuê 10 nhân viên junior nếu 5 người dùng AI có thể làm được công việc của 10. Đây chính xác là cơ chế đang xảy ra trong thị trường lao động thực tế — và dữ liệu việc làm bắt đầu xác nhận điều đó.

Dữ liệu việc làm: Thế hệ trẻ đang chịu tác động đầu tiên

Đây là phần dữ liệu đáng chú ý nhất — và cũng là phần ít được nói đến nhất trong các cuộc thảo luận về AI và việc làm.

Nghiên cứu của Brynjolfsson et al. (2025) theo dõi xu hướng nhân lực theo nhóm tuổi trong hai ngành có mức độ phơi nhiễm AI cao nhất: lập trình phần mềm và hỗ trợ khách hàng. Kết quả rõ ràng đến mức gây khó chịu:

• Nhóm tuổi 22–25 (early career 1): headcount đã giảm từ đỉnh năm 2022, và đến tháng 9/2025, số lập trình viên nhóm tuổi này giảm gần 20% so với 2022.

• Nhóm tuổi 26–30 (early career 2): bắt đầu có dấu hiệu chững lại từ giữa 2024.

• Nhóm 35 tuổi trở lên: headcount tiếp tục tăng trong cùng khoảng thời gian.

Khi nhóm các nghề theo mức độ phơi nhiễm với AI (AI exposure quintile), mẫu hình vẫn giữ nguyên: lao động trẻ 22–25 tuổi trong các nghề bị phơi nhiễm AI nhiều nhất chứng kiến mức giảm khoảng 16% so với nghề ít bị phơi nhiễm nhất — sau khi đã kiểm soát các yếu tố vĩ mô như lãi suất hay suy thoái theo ngành. Khoảng cách này bắt đầu nới rộng từ giữa năm 2024 và tiếp tục tăng đều đặn.

Các nhà nghiên cứu gọi đây là “seniority-biased technological change” — thay đổi công nghệ có độ lệch theo thâm niên. AI không thay thế lao động đồng đều. Nó thay thế chức năng mà lao động junior thực hiện — những việc có tính lặp lại, có thể kiểm tra, không đòi hỏi phán đoán bối cảnh — trong khi vẫn cần lao động kỳ cựu để đưa ra quyết định, dẫn dắt, và xử lý phức tạp.

Dữ liệu thất nghiệp mang lại một góc nhìn thêm lớp. Từ 2022 đến đầu 2025, tỷ lệ thất nghiệp tăng ở tất cả nhóm lao động bất kể mức độ phơi nhiễm AI. Nhưng đáng ngạc nhiên: nhóm ít bị phơi nhiễm AI lại có mức tăng thất nghiệp cao hơn (+0,94 điểm phần trăm) so với nhóm bị phơi nhiễm nhiều nhất (+0,30 điểm phần trăm). Điều này cho thấy phơi nhiễm AI không phải là nguyên nhân duy nhất — mà đang tương tác với các điều kiện kinh tế vĩ mô rộng hơn, tạo ra bức tranh phức tạp hơn bất kỳ câu chuyện đơn giản nào.

Nhưng kết luận chung vẫn rõ: lao động gia nhập thị trường — không phải lao động kỳ cựu — đang chịu áp lực trực tiếp nhất. Đây không phải làn sóng sa thải ồ ạt. Đây là sự thu hẹp âm thầm của cánh cửa vào nghề.

Tốc độ thay đổi cơ cấu nghề nghiệp: Nhanh hơn PC và internet cộng lại

Một nghiên cứu của Gimbel et al. (2025) đặt câu hỏi: so với các lần công nghệ lớn được giới thiệu trước đây — máy tính cá nhân, internet — thì tốc độ dịch chuyển cơ cấu nghề nghiệp lần này có gì khác không?

Câu trả lời: nhanh hơn. Trong khoảng thời gian tương đương kể từ khi giới thiệu, cơ cấu nghề nghiệp tại Mỹ đã dịch chuyển nhanh hơn so với khi máy tính hoặc internet được đưa vào thị trường lao động. Điều này không có nghĩa là tác động tiêu cực hơn — máy tính và internet cuối cùng tạo ra nhiều việc làm hơn số đã mất. Nhưng tốc độ dịch chuyển nhanh hơn đặt ra yêu cầu thích nghi nhanh hơn — và hệ thống giáo dục, đào tạo, và chính sách xã hội đang không theo kịp tốc độ đó.

Điều doanh nghiệp đang thực sự kỳ vọng

Khảo sát McKinsey năm 2025 trên các tổ chức toàn cầu đưa ra những con số đáng suy ngẫm:

Một phần ba (33%) tổ chức kỳ vọng giảm quy mô nhân lực trong năm tới như kết quả trực tiếp của AI. Con số này cao hơn ở các tổ chức lớn (35% với doanh thu trên 1 tỷ USD) so với nhỏ hơn (30%). 43% kỳ vọng ít hoặc không thay đổi. Chỉ thiểu số kỳ vọng tăng nhân sự.

Nhưng phần quan trọng hơn: khi so sánh giữa “giảm nhân sự đã xảy ra trong năm qua” và “giảm nhân sự kỳ vọng trong năm tới”, ở gần như tất cả chức năng, con số kỳ vọng đều lớn hơn con số đã xảy ra. Nói cách khác, tác động thực tế tính đến 2025 vẫn còn nhỏ hơn những gì doanh nghiệp dự đoán sẽ xảy ra tiếp theo.

Các chức năng có kỳ vọng cắt giảm cao nhất: vận hành dịch vụ, quản lý chuỗi cung ứng, bán hàng & marketing, và kỹ thuật phần mềm.

Đây là điều đáng chú ý: dữ liệu vĩ mô (tổng số việc làm trong nền kinh tế) vẫn chưa cho thấy tác động lớn. Nhưng dữ liệu vi mô (thay đổi cụ thể theo độ tuổi, theo ngành, theo chức năng) đang kể một câu chuyện khác. Hai nguồn dữ liệu này đang tạm thời mâu thuẫn nhau — và đây chính là lý do tại sao rất khó để kết luận dứt khoát.

Transform Organization with AI là khoá học chiến lược dành cho CEO, Founder và lãnh đạo cấp cao muốn hiểu đủ về AI để dẫn dắt doanh nghiệp chuyển đổi có hệ thống — từ việc xác định đúng bài toán, thiết kế dự án AI đến xây dựng lộ trình vận hành AI-First dài hạn.
Khoá học giúp bạn rà soát toàn bộ quy trình doanh nghiệp để tìm điểm AI tạo ra tác động thực, thiết kế dự án với KPI đo lường rõ ràng, tổ chức thử nghiệm có kiểm soát và quản trị sự thay đổi trong tổ chức — kể cả những rào cản con người mà 90% dự án AI thất bại vì bỏ qua.
Khác với các khoá học về công cụ AI, Transform Organization with AI tiếp cận từ góc nhìn lãnh đạo: bạn không cần biết code, nhưng cần biết cách chọn đúng bài toán, thiết kế đúng hệ thống và kéo cả tổ chức đi cùng một hướng — thay vì để AI mãi là thử nghiệm rời rạc của từng phòng ban.

Khoá học Transform Organization with AI nằm trong CEO Program được thiết kế bởi Tomorrow Marketers.

Công nhân muốn AI thay thế mình ở một số việc

Một phát hiện ít được trích dẫn nhưng quan trọng: không phải tất cả sự tự động hóa đều là điều không được hoan nghênh.

Khảo sát của Shao et al. (2026) trên 844 tác vụ nghề nghiệp cho thấy 46,1% người lao động chủ động muốn AI đảm nhận những tác vụ đó. Sự ủng hộ mạnh nhất ở những nơi người lao động tin rằng tự động hóa sẽ giải phóng thời gian cho công việc có giá trị cao hơn, giảm tính lặp lại, hoặc cải thiện chất lượng đầu ra.

Tuy nhiên, thực tế sử dụng AI không phản ánh đúng sở thích này. Các tác vụ có điểm số tự động hóa cao nhất — những thứ người dùng muốn AI làm nhất — chỉ chiếm 1,3% trong tổng lượng sử dụng thực tế của Claude.AI. Có một khoảng cách lớn giữa những gì người lao động muốn AI làm thay và những gì AI thực sự đang được dùng để làm.

Điều này gợi ý một hướng tư duy khác về tác động lao động: thay vì tự động hóa ở cấp độ nghề nghiệp (”AI thay thế lập trình viên”), tác động thực tế sẽ xảy ra ở cấp độ tác vụ (”AI đảm nhận phần X của công việc lập trình viên, và lập trình viên tập trung vào phần Y”). Quá trình tái thiết kế công việc đó sẽ diễn ra dần dần — và không phải lúc nào cũng theo cách mà các nhà hoạch định chính sách hay bản thân người lao động kỳ vọng.

Điều mà dữ liệu vĩ mô đang chưa nói được

Một tồn tại trí thức trung thực của báo cáo AI Index 2026: bằng chứng vĩ mô vẫn còn sớm và không kết luận được. Một khảo sát 6.000 giám đốc điều hành tại bốn quốc gia cho thấy mức độ áp dụng AI rộng rãi nhưng lợi ích năng suất thực tế tối thiểu — với dự báo giảm 0,7% việc làm trong ba năm tới (Yotzov et al., 2026). Mô hình Penn Wharton ước tính đóng góp của AI vào tổng năng suất nhân tố (TFP) chỉ là 0,01 điểm phần trăm — về cơ bản là không đáng kể. OECD dự báo mức tăng năng suất lao động hàng năm 0,4–1,3 điểm phần trăm cho Mỹ và Anh trong thập kỷ tới.

Tất cả những con số này nằm trong một dải rất rộng, và phụ thuộc nhiều vào giả định về tốc độ áp dụng, cơ cấu ngành, và chính sách thị trường lao động. Chúng ta chưa biết câu trả lời. Những gì chúng ta biết là: dữ liệu vi mô đang cho thấy tác động thực tế và cụ thể — trong khi dữ liệu vĩ mô vẫn chưa bắt kịp.

Đây chính xác là khoảnh khắc nguy hiểm nhất để đưa ra chính sách: khi bằng chứng đủ rõ để cảnh báo nhưng chưa đủ để định lượng.

Đọc bức tranh này từ góc độ cá nhân

Dữ liệu AI Index 2026 không phải là một bản án. Nó là một bản đồ địa hình. Và như mọi bản đồ, giá trị của nó nằm ở chỗ giúp bạn điều hướng — không phải để hoảng loạn, mà để chọn lộ trình.

Một số điều bức tranh này gợi ý khá rõ:

• Kỹ năng phán đoán phức tạp vẫn là lớp phòng thủ tốt nhất. Tác động của AI mạnh nhất ở công việc có cấu trúc và dễ đo. Công việc đòi hỏi ngữ cảnh, đạo đức phán đoán, quan hệ con người, và tư duy hệ thống vẫn nằm ngoài vùng AI thay thế hiệu quả nhất.

• Cách dùng AI quan trọng hơn việc dùng AI. Sự khác biệt giữa người hưởng lợi từ AI và người chịu “learning penalty” không nằm ở việc có dùng hay không, mà ở cách dùng. Dùng AI để đặt câu hỏi khái niệm và mở rộng tư duy khác hoàn toàn với dùng AI để tránh phải suy nghĩ.

• Người trẻ mới vào nghề cần chiến lược khác. Khoảng thời gian học nghề truyền thống — những năm đầu làm các công việc nền tảng có tính lặp lại cao — đang bị thu hẹp. Điều này không có nghĩa là không vào được nghề, mà là cánh cửa vào đang hẹp hơn và đòi hỏi chiến lược rõ ràng hơn.

• Những gì xảy ra ở Mỹ không phải là bản sao tương lai của mọi nơi. Tốc độ áp dụng AI, cơ cấu ngành, và chính sách thị trường lao động khác nhau đáng kể giữa các quốc gia. Dữ liệu lập trình viên trẻ Mỹ mất việc là tín hiệu sớm — không phải bản án phổ quát. Nhưng tín hiệu sớm là thứ đáng được đọc sớm.

Kết

Báo cáo AI Index 2026 đặt tên cho cái đang xảy ra với thị trường lao động là “seniority-biased technological change” — thay đổi công nghệ lệch về phía người có thâm niên. AI không phải là lực lượng san phẳng mà nhiều người tưởng. Nó đang phân tầng lại thị trường lao động theo một đường phân chia mới: không phải giữa “người có học” và “người không có học”, cũng không phải giữa “ngành bị ảnh hưởng” và “ngành an toàn” — mà là giữa người đã tích lũy đủ phán đoán không thể copy-paste và người chưa có cơ hội tích lũy đó.

Câu hỏi thực sự không phải là “AI có thay thế tôi không?” Câu hỏi là: “Trong công việc của tôi, phần nào đang trở thành phần AI có thể làm — và tôi đang xây dựng gì ở phần còn lại?”

Nếu đây là những câu hỏi mà bạn đang trăn trở cho doanh nghiệp của mình, hãy tìm kiếm câu trả lời tại chương trình CEO Program tại Tomorrow Marketers.

AI CEO Program là chương trình dành cho CEO, Founder và lãnh đạo cấp cao muốn dẫn dắt doanh nghiệp chuyển đổi trong kỷ nguyên AI — không phải bằng cách theo dõi công nghệ, mà bằng cách thiết kế đúng hệ thống để tăng trưởng có thể dự báo được.
Chương trình giúp bạn xác định đúng bài toán AI cần ưu tiên, thiết kế lộ trình chuyển đổi phù hợp với thực tế doanh nghiệp, và ra quyết định chiến lược chính xác hơn trong môi trường thay đổi nhanh.

Nguồn dữ liệu: AI Index 2026 Annual Report, Chapter 4 (Economy), Stanford HAI, tháng 4/2026. Các nghiên cứu được trích dẫn bao gồm: Brynjolfsson et al. (2025, 2026), Becker et al. (2025), Shen & Tamkin (2025), Cui et al. (2025), Ju & Aral (2025), Choi & Xie (2025), Yotzov et al. (2026), Gimbel et al. (2025), Shao et al. (2026), Hosseini Maasoum & Lichtinger (2025), McKinsey & Company Survey (2025).

Mình nghĩ để trả lời câu hỏi này thì mình sẽ start trước bằng việc AI đang làm các task gì của Data Analyst?

AI đang “cướp đi” những phần việc nào của Data Analyst?

Cũng cần phải thú nhận với nhau chút là AI đang tác động rất khủng khiếp vào công việc của DA.

Mình có ngồi review lại quá trình mình dùng AI để làm việc với Data và tổng hợp được các khía cạnh công việc chính mà hiện nay AI có thể làm rất tốt:

Query và xử lý dữ liệu

Query và cleaning data có thể nói là một trong những task vô cùng basic của một Data Analyst.

Nếu bạn đã nghe câu: “80% thời gian của Data Analyst dùng để cleaning data” hoặc từng nhìn thấy mấy chiếc meme về việc ngồi clean data cả ngày thì chắc bạn sẽ hiểu mình đang nói gì :))))

Hồi xưa mỗi khi đối mặt với một bài toán cần query gì đó, mình sẽ tốn khoảng 5 10 phút để viết một đoạn query đơn giản, phức tạp hơn thì 20 30 phút viết query là chuyện bình thường.

Nhưng mà AI có thể làm điều đó trong vài giây, tất cả những gì bạn cần làm là mô tả cho nó lại structure trong database: bao gồm bảng nào, các cột là gì, bảng liên hết với nhau bởi cái gì, là nó có thể viết được hết. Thậm chí còn có thể suggest cách viết query tốt hơn, rồi giúp debug lỗi.

Không dừng lại ở SQL, mà tất tần tật các thể loại code từ hàm Excel, DAX, Python,… mà bạn dùng để query và xử lý dữ liệu, AI đều có thể viết được.

Slide minh họa ứng dụng AI để xử lý dữ liệu trên Excel - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Thậm chí sau này khi mình tự học thêm về Data Engineer, phải làm thêm phần transform data để build pipeline, có những structure data khá phức tạp như JSON, mình cũng thường nhờ AI xử lý hoặc suggest cho mình viết.

Đương nhiên điều tiên quyết vẫn là mình phải có base căn bản, và viết được mình muốn gì để brief cho AI.

Có thể nói là AI gần như “ăn trọn” phần technical data handling cơ bản.

Phân tích dữ liệu

Như mình đã từng chia sẻ trong một notes khác của mình. Bản thân mình thì thường nhìn vào 3 tầng thế này khi gặp một bài toán phân tích

• What happened

• Why it happened

• So what / Now what

AI sẽ giúp bạn rất tốt trong phần what, vì nó tổng hợp thông tin siêu tốt. Hiểu đơn giản thì từ data hay chart bạn đưa vào, AI có thể:

• Đọc được số nào tăng, số nào giảm

• Tính mean, median, mode

• Tóm tắt lại nội dung

• Highlight một vài pattern phổ biến

• …

Khi bạn input cho nó thêm các context, ví dụ mục tiêu của campaign này, đâu là những chỉ số quan trọng cần nhìn, mối liên hệ,… nó sẽ giúp bạn trả lời được 1 phần why.

Và cuối cùng là So What, AI sẽ có thể suggest các hướng hành động, idea optimization,… khá ổn.

Nếu nhìn theo 3 layer:

• What → AI làm rất tốt

• Why → AI hỗ trợ

• So what → AI có thể gợi ý

Tức là AI không chỉ dừng ở việc “đọc data”, mà còn có thể support xuyên suốt cả quá trình phân tích.

Đương nhiên là còn có một số hạn chế, nhưng AI hiện tại đang làm khá tốt những gì một fresher Data Analyst có thể làm khi xét về khía cạnh phân tích.

Data Visualization & viết báo cáo

Bản thân mình thì không dùng nhiều AI trong việc visualization lắm, mình chỉ mới phát hiện ra gần đây thôi, nhưng mà thật sự những gì AI làm được rất đáng ngạc nhiên.

Đây là một vài ví dụ để bạn hình dung kỹ hơn về những gì AI có thể làm

Hình dưới là mình bảo ChatGPT fake một chút data, sau đó bỏ vào 1 tool AI để nhờ nó suggest chart & phân tích cơ bản.

Hoặc một ví dụ khác của mình về việc mình làm market research về ngành Data sau đó đưa cho Claude để visualize.

Tất cả đều chỉ đang dùng AI để làm chứ mình chưa hề touch để input thêm domain của mình.

Bạn có thể đọc detail hơn ở đây.

Nếu bạn đang hình dung Data Analyst như một người chỉ có: ăn, ngủ, vẽ dashboard, làm báo cáo thì mình có thể nói là AI chuẩn bị ăn đứt rồi :)))))

Tự động hóa

Chưa dừng ở việc làm các task của AI nhỏ lẻ đâu, AI còn có thể kết hợp nó thành một workflow hoàn chỉnh trơn tru từ đầu đến cuối, mà thâm chí còn chẳng cần đến con người can thiệp vào.

Ví dụ đây là một workflow để craw thông tin các bài post & comment trong các group Facebook mà mình học được trong khóa AI Marketing ở cty mình mà chẳng cần dùng đến Python.

Mình có share chi tiết bài này trong post này:

Bạn hãy thử tưởng tượng chuyện gì sẽ xảy ra nếu mình cắm thêm vào workflow trên một con AI Agent để giúp mình đọc, vẽ chart và phân tích data? Gần như toàn bộ pipeline, toàn bộ task của DA trong project này đều đã được tự động hóa.

Đọc tới đây mình đoán chắc bạn cũng hơi “rén” nhẹ rồi :)))) Vì gần như từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, AI đều đã nhúng tay vào hết.

Vậy thì câu hỏi tiếp theo sẽ là:

Vậy AI chưa làm được gì? Còn lại gì cho Data Analyst?

Tiêu cực đủ rồi giờ đến phần tích cực, theo cá nhân mình thì vẫn có rất nhiều value “đáng tiền” của một DA mà AI vẫn chưa thể thay thế được.

AI không hiểu được bài toán kinh doanh

AI có thể làm rất tốt phần phân tích mô tả, có thể chỉ ra số nào tăng số nào giảm, nhưng mà để rút ra được insight thực sự thì lại là một câu chuyện khác. Insight phụ thuộc rất nhiều vào “domain knowledge” của người phân tích.

Cụ thể hơn là:

• Hiểu bài toán kinh doanh thật sự là gì

• Biết metric nào quan trọng, metric nào “vô nghĩa”

• Và quan trọng nhất là “đặt câu hỏi đúng”

Các framework giúp bạn “đặt câu hỏi đúng” - Được dạy trong học phần Data Analysis của lộ trình Professional Data Analyst Program

Ví dụ như khi phân tích một campaign ads. AI sẽ đọc được reach của ads này đang là bao nhiêu, CPC là nhiêu, đang convert được ra bao nhiêu lead, CPL là bao nhiêu,… Nếu các chỉ số này thấp có khả năng cao nó sẽ cho là campaign này đang không hiệu quả.

Trong khi một người “có domain” biết được rằng à oke chiến dịch này tôi đang chạy với mục tiêu brand buidling/ awarness với mục tiêu này thì tôi chỉ quan tâm đến chỉ số reach, frequency brand recall lift, còn tỷ lệ chuyển đổi ra lead có thấp một chút cũng không sao, quảng cáo đó sẽ vẫn được coi như hiệu quả.

Chính thiếu hụt về mặt domain, rồi business understanding đó là lý do vì sao dùng AI để đọc số nhưng vẫn thấy “chưa đủ sâu”.

AI không hiểu được context của dữ liệu

Một điểm yếu nữa của AI chính là AI không có context nội bộ :))) vì về cơ bản thì cũng không ai muốn leak toàn bộ data công ty cho AI cả, nhỡ đâu một ngày đẹp trời lại thấy data của mình bị bán :)))

Chính vì vậy, AI sẽ không thể hiểu được những thứ như:

• Data pipeline của công ty bạn đang setup thế nào

• Data mart gồm các bảng nào

• Campaign đang chạy kiểu gì

• Tracking có đang đúng hay không

  …

Nhưng đây lại là những thứ cực kỳ quan trọng cần biết trong quá trình phân tích, nó cũng hơi linking với ý domain bên trên

Nếu bạn không cung cấp cho AI những thứ như vậy thì AI gần như sẽ giống một đứa fresher DA biết rất nhiều tool, nhưng không biết mình đang phân tích hay ứng dụng cái gì cả.

À bạn có thể đọc bài post này của mình để hiểu hơn về cách hoạt động của AI:

AI không thể thay thế con người đưa ra quyết định

Và point quan trọng cuối cùng, kể cả AI có thể làm tất cả những việc từ query, xử lý data, phân tích cho tới visualize, nó không thể thay thế một DA trong việc ra quyết định.

Bởi trong thực tế, không có quyết định nào là “đúng tuyệt đối”. Mỗi lựa chọn đều đi kèm:

• trade-off

• rủi ro

• và hệ quả phía sau

Các phương pháp ra quyết định hiệu quả dựa trên dữ liệu - Được dạy trong học phần Decision Science của lộ trình Professional Data Analyst Program

AI dù có thể suggest rất nhiều ý tưởng và phân tích rất hợp lý nhưng nó sẽ khoogn phải là người đứng ra chịu hậu quả nếu sai.

Giống như việc bạn không thể bắt AI đi tù thay cho kế toán vậy :))))

Quay lại câu hỏi key: Vậy ngành Data còn cửa không?

Như mình đã share trong một notes ngắn của mình:

Ngành DA cũng sẽ không hạ nhiệt quá nhanh, cái mà thực sự thay đổi là yêu cầu của ngành đối với vị trí DA.

Trước đây, chỉ cần giỏi technical, biết SQL, biết Power BI, làm vài dashboard là có thể apply DA. Nhưng bây giờ những thứ đó gần như đã trở thành baseline, vì AI có thể làm được hết (nhưng không đồng nghĩa với việc mình không học nha :))) mình vẫn thuộc trường phái dù có AI làm bạn vẫn phải học căn bản).

Doanh nghiệp không tìm một DA chỉ biết tool, biết vẽ chart, chạy SQL hay viết Python một cách chung chung. Họ tìm người có thể giúp họ giải quyết các bài toán.

Ví dụ:

• Nếu họ chưa có database, mình xây cho họ.

• Nếu họ cần tối ưu doanh thu, mình build dashboard để theo dõi từng ngày và tìm ra điểm nghẽn.

• Nếu quy trình còn thủ công và tốn quá nhiều nhân lực, mình tìm cách automate lại.

Thầy dạy mình hay gọi vui là hãy cố gắng trở thành “thợ đụng” đụng đâu giải quyết cái đó :)))))

Khi mình nhìn bản thân như một người giải quyết bài toán, tạo ra giá trị thay vì một người sử dụng công cụ, nó sẽ reflex cả vào cách mình xây portfolio và cả cách mình thể hiện trong phỏng vấn luôn. Khi bạn chứng minh được mình luôn mang lại một value cụ thể cho tổ chức, thì dù ở môi trường nào, bạn vẫn có cơ hội.

Tạm kết

Ngành Data vẫn còn “sáng cửa” nhưng “cửa dễ vào” của nó thì đã không còn nữa rồi :))) cũng hơi buồn cho các bạn vẫn đang đi theo cách cũ.

Nhưng mình tin là nễu bạn thay đổi tư duy của mình, không chỉ coi DA là một người thợ clean data, thợ vẽ dashboard, mà là một người giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề và có một lộ trình phù hợp để build bộ skills liên quan thì cơ hội vẫn còn rất nhiều. Nó sẽ khó hơn một chút, nhưng nếu bạn làm được thì bạn sẽ “đáng tiền” hơn rất nhiều.

Nếu bạn đang muốn tham khảo một lộ trình học Data Analyst một cách bài bản, trang bị đủ các kiến thức & kỹ năng cần thiết để vào ngành Data trong thời AI, hãy tham khảo Professional Data Analyst Program của TM Data School nha!

Đọc bài gốc tại đây:

Zoe's DataLens

Series vào ngành Data thời AI: AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không?

Dạo gần đây mình nhận được thêm khá nhiều câu hỏi về việc AI làm hết task của DA rồi, liệu còn cửa vào ngành Data không? Đang muốn làm Series vào ngành Data thời AI nên mình sẽ dành thời gian để viết các post và quay video giải đáp mấy thắc mắc này luôn …

Read more

3 months ago · 3 likes · 4 comments · Hoàng Cẩm Tú (Zoe)

Bạn đang muốn học thêm kỹ năng phân tích dữ liệu để phục vụ công việc hoặc ứng tuyển vào các vị trí yêu cầu kỹ năng Data? Nhưng:

• Kiến thức Data mênh mông, vừa nhiều vừa khó, khiến bạn không biết nên bắt đầu từ đâu?

• Bạn lo lắng mình thiếu sót những kỹ năng quan trọng nhưng lại không rõ cần bổ sung gì?

• Bạn nỗ lực góp nhặt kiến thức từ nhiều nguồn khác nhau những mãi vẫn giậm chân tại chỗ, trong khi người khác đã đạt được những bước tiến xa?

Việc biết rõ trình độ của bản thân là rất quan trọng, bởi nó giúp bạn xây dựng một lộ trình học tập phù hợp, tập trung cải thiện những kỹ năng còn thiếu và đặt ra mục tiêu rõ ràng, giúp tiết kiệm thời gian, công sức.

Hiểu được điều này, mình và team đã làm ra một bài test ngắn với 10 câu hỏi trắc nghiệm để giúp bạn kiểm tra trình độ một cách nhanh chóng.

Với mỗi câu hỏi trong bài test bạn sẽ được cung cấp một bộ dataset, việc của bạn là dựa vào những data có sẵn đó tìm ra những "insight" ẩn dấu, từ đó đưa ra những suggestion cho các hoạt động Marketing, Branding (ví dụ: nên lựa chọn thị trường nào để ra mắt sản phẩm, đề xuất các hoạt động có thể làm để cải thiện performance của website,...)

Nhờ vậy bạn sẽ biết kỹ năng “đọc số tìm insight” của mình đang ở cấp độ nào. Đồng thời chúng mình cũng sẽ gửi lại cho bạn một lộ trình học data cho người mới bắt đầu, cùng các tài liệu bổ trợ để bạn tự xây dựng lộ trình học Data nhằm cải thiện các kỹ năng còn thiếu.

Đừng chần chừ! Test trình độ của bản thân ngay để lên lộ trình học hợp lý nhé!

Đăng ký nhận bài Test kiểm tra trình độ

Data Analysis là kỹ năng TOP đầu mà nhà tuyển dụng đang tìm kiếm (Theo Altimeter Prophet). Nếu bạn đang muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu để phục vụ cho việc ra quyết định thông qua các case studies đa dạng từ Sales Data, Customer Data, Marketing Data,... hãy tham khảo khóa học Power BI & AI for Analytics của TM Data School!

Hy vọng những thông tin trên giúp ích bạn trong chặng đường học tập và làm việc!

Background marketing, sales học data thế nào? Nên học mindset hay ưu tiên học tools? Nên học theo lộ trình, tài liệu nào?… Đây là những thắc mắc phổ biến của những newbies lần đầu tiếp xúc với mảng data, đặc biệt là những bạn có background business vốn không có thế mạnh về kỹ thuật, cũng chưa có quá nhiều kinh nghiệm làm việc với dữ liệu.

Nếu bạn cũng đang gặp khó khăn trong quá trình tìm hiểu và học data, hãy tham khảo lộ trình học Data Analysis chi tiết cho dân trái ngành có background Business được gợi ý bởi TM Data School nhé!

Data Analysis là gì? Bộ 3 “kỹ năng” người làm Data cần có

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình thu thập, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu nhằm tìm kiếm thông tin hữu ích, hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.

Đọc thêm: Data Analysis là gì – Quy trình và phương pháp phân tích dữ liệu bạn cần biết

Để đảm đương được những công việc này, người làm Data sẽ trang bị 3 bộ kỹ năng bao gồm:

Slide là một phần của khóa học Data Analysis thuộc Professional Data Analyst Program – Tham khảo khóa học để xem toàn bộ nội dung

Business domain expertise:

Mục đích cuối cùng của việc phân tích dữ liệu là đề xuất ra những giải pháp “đúng đắn” giúp giải quyết vấn đề của doanh nghiệp. Vì vậy, những hiểu biết về ngành hàng, sản phẩm, cách doanh nghiệp vận hành,… là những kiến thức quan trọng mà một người làm data cần phải có để xác định đúng bài toán doanh nghiệp đang cần giải quyết, từ đó tìm ra những dữ liệu thích hợp để giúp doanh nghiệp giải quyết các bài toán đó.

Math/ Statistics:

Những kiến thức về thống kê, đặc biệt là thống kê mô tả (descriptive statistics) là những kiến thức vô cùng cần thiết trong giai đoạn làm EDA (Exploratory Data Analysis). Việc biết và hiểu rõ các khái niệm thống kê như mean, median, mode, standard deviation and coefficient of variation,… sẽ giúp người làm data hiểu dữ liệu một cách toàn diện hơn, hạn chế việc bị dữ liệu đánh lừa, khiến cho các đề xuất trở nên thiếu tính chính xác.

Technical data analytics skill:

Bộ kỹ năng thứ 3, là những kiến thức liên quan đến việc sử dụng các công cụ xử lý data như Excel, PowerBI hay các ngôn ngữ như SQL, Python, R để truy vấn, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu.

Các bạn có background Business, đang làm việc tại các phòng ban như Marketing, Sales, Operation,… tại các doanh nghiệp thường đã có sẵn thế mạnh về Business domain expertise, hiểu được ngành hàng, sản phẩm, cách doanh nghiệp vận hành,… do được tiếp xúc hằng ngày trong công việc. Tuy nhiên, để làm việc tốt với dữ liệu, các bạn sẽ cần trang bị thêm những kiến thức liên quan đến thống kê (Statistics) và các kỹ năng sử dụng các công cụ để làm việc với dữ liệu (Technical data analytics skill).

Vậy làm sao để trang bị những kiến thức, kỹ năng này? Hãy cùng tham khảo lộ trình học chi tiết dưới đây nhé!

Lộ trình học Data Analysis cho người trái ngành có background business

Giai đoạn 1: Hiểu rõ ngành Data

Trước khi bắt đầu đi sâu vào việc học Data thế nào, bạn cần phải có một cái nhìn rõ ràng, chính xác về ngành Data, về vị trí Data Analysis, bạn sẽ cần phải trả lời được các câu hỏi như:

• Làm Data Analysis là làm gì?

• Trong nghề Data có những vị trí công việc nào?

• Công việc cụ thể của từng vị trí là gì?

• Cần trang bị những kiến thức, kỹ năng gì?

Thông thường bạn sẽ mất khoảng vài tuần để tìm hiểu và tự trả lời được những câu hỏi trên. Tuy nhiên, bạn có thể tham khảo thêm Professional Data Analyst Program để rút ngắn thời gian tự tìm hiểu của mình bằng cách cung cấp cho bạn cái nhìn toàn cảnh về nghề Data và công việc của một Data Analyst.

Việc hiểu ngành, hiểu rõ công việc mà bạn có thể sẽ làm, cũng như các kỹ năng cần có sẽ giúp bạn xác định được rõ ràng hơn mục tiêu học tập của mình. Trả lời được các câu hỏi như: liệu mình có đủ “đam mê” và tố chất để chuyển hẳn sang ngành data, hay mình vẫn sẽ làm các công việc cũ và chỉ trang bị những kỹ năng liên quan đến dữ liệu vừa đủ để hỗ trợ công việc.

Có một đích đến rõ ràng ngay từ đầu sẽ giúp bạn phân bổ nguồn lực, thời gian một cách hợp lý cho việc học data, đồng thời giúp tránh khỏi cảnh học vài buổi thấy chán rồi lại bỏ, phí thời gian, công sức, và tiền bạc.

Giai đoạn 2: Hiểu công việc của một người làm Data Analyst

Công việc cụ thể của người làm Data Analyst sẽ khác nhau đối với từng công ty, loại hình doanh nghiệp, nhưng nhìn chung, để làm một bài toán phân tích, tìm insight và đưa ra recommendation, bạn sẽ cần phải trải qua 5 bước:

Trong phần tiếp theo, TM sẽ lần lượt chia sẻ với bạn về từng bước, mindset và skillset cần có để thực hiện được tất cả các bước trong quy trình này:

Bước 1: Xác định bài toán cần phân tích

Giả sử bạn nhận được một câu hỏi chung chung từ sếp “Làm thế nào để cải thiện chất lượng lead của team Marketing?” Làm sao biết được nên bắt đầu phân tích từ đâu? Nên phân tích chỉ số nào? Làm sao để không đưa ra những “giải pháp” chung chung như “cái thiện chất lượng lead bằng cách cung cấp thêm nội dung hấp dẫn có giá trị”, “thêm nhiều ưu đãi hấp dẫn”,…

Khi nhận được một bài toán, mindset về việc đặt câu hỏi để xác định rõ vấn đề – “Ask the right question” đóng vai trò rất quan trọng đối với người làm Data Analysis. Bạn sẽ cần phải biết cách bẻ nhỏ từng thành phần trong câu hỏi ra để xác định được vấn đề chính cần giải quyết.

Ví dụ, đối với câu hỏi “Làm thế nào để cải thiện chất lượng lead của team Marketing”, bạn sẽ cần xác định rõ:

• “Chất lượng” ở đây được định nghĩa như thế nào?

• Quy trình tạo ra lead của team marketing là gì?

• Lead của team Marketing đang đến từ những nguồn nào?

• …

Đọc thêm: 15 câu hỏi tìm ra hướng phân tích dữ liệu hiệu quả

Một số skillset mà bạn sẽ cần trang bị trong giai đoạn này:

• Hiểu rõ Business domain của mảng cần phân tích

• Biết cách dùng Issue tree để tiếp cận vấn đề hiệu quả

Bước 2 & 3: Thu thập & xử lý dữ liệu

Sau khi hiểu rõ đề bài, xác định rõ các yếu tố cần phân tích, bạn sẽ cần biết cách xác định những chỉ số, hay dữ liệu có thể thu thập được để hỗ trợ cho việc phân tích, dữ liệu nào công ty đang có, dữ liệu nào công ty chưa có, nếu đang có thì có thể lấy từ đâu, chưa có thì liệu có giải pháp nào để thu thập những dữ liệu đó hay không.

Tóm lại, bạn sẽ cần trả lời được 2 câu hỏi:

• Which types of Data do you need?

• Where are they stored?

Một số skillset mà bạn sẽ cần trang bị trong giai đoạn này:

• Biết cách sử dụng Excel, Pivot Table, và Power Query để làm sạch dữ liệu cơ bản

• Biết cách sử dụng SQL để truy vấn data từ cơ sở dữ liệu, làm sạch và tính toán các data.

Bước 4: Phân tích dữ liệu

Ở bước này, bạn sẽ cần “hiểu rõ về tập dữ liệu” và biết cách phân tích để tìm ra mối tương quan giữa các biến.

Để “hiểu rõ về tập dữ liệu” bạn sẽ cần phải thực hiện một số các công việc khác nhau như: Hiểu rõ hơn về đặc điểm mô tả của các biến và tập dữ liệu (kích thước, dạng dữ liệu), xác định mối quan hệ giữa các biến, phát hiện các pattern, xu hướng của các biến, xác định phạm vi sai lệch, tìm ra những bất thường và ngoại lai (outlier) trong dữ liệu,… đồng thời kiểm tra liệu dữ liệu có phục vụ trả lời cho các giả thuyết ban đầu hay không.

Một số skillset mà bạn sẽ cần trang bị trong giai đoạn này:

• Kiến thức về thống kê mô tả (descriptive statistics): mean, mode, median, variance & standard deviation

• Biết cách sử dụng các kỹ thuật khám phá dữ liệu: Phân tích đơn biến, hai biến, đa biến

Bạn có thể đọc thêm để hiểu rõ hơn về các kỹ thuật này trong bài viết: Exploratory Data Analysis (EDA) là gì và quy trình từng bước của EDA

Bước 5: Trực quan hóa dữ liệu, rút ra insight & đưa ra đề xuất

Sau khi đã phân tích, tìm ra được những insight giá trị, bước cuối cùng chính là trình bày những kết quả đó đến những đối tượng liên quan như sếp, bộ phận, đối tác,…. Có thể nói đây là bước sẽ quyết định thành quả của các bước trước đó. Bởi kể cả khi bạn có tìm kiếm được nhiều insight giá trị, nhưng nếu bạn không thể truyền tải thông tin đến người xem, giúp họ hiểu được những số liệu đó có ý nghĩa gì, những đề xuất của bạn đưa ra sẽ khó được chấp nhận.

Một số skillset mà bạn sẽ cần trang bị trong giai đoạn này:

• Sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu: Excel, PowerBI,…

• Kỹ năng Data Storytelling – kể câu chuyện từ dữ liệu

• Kỹ năng giao tiếp & thuyết trình

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Data Storytelling & các bước để kể câu chuyện bằng dữ liệu trong 2 bài viết dưới đây:

• Data Storytelling: Kỹ năng kể câu chuyện đằng sau những con số

• Kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling) không khó chỉ với 4 bước

Trong khóa học Data Analysis, bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết về 6 bước trong quy trình phân tích dữ liệu và demo một số công cụ kỹ thuật như Excel, Pivot Table, và Power Query để hiểu rõ thêm về tư duy xác định bài toán và làm việc với dữ liệu để trả lời cho bài toán. Ngoài ra, bạn cũng sẽ được thực hành phân tích dữ liệu, rút ra insight và đề xuất giải pháp với các chart dữ liệu đã được visualize thuộc các lĩnh vực khác nhau (sales, digital,…).

Những kiến thức trong lộ trình học trên sẽ giúp bạn có một cái nhìn tổng quan, một tư duy vững chắc để làm việc với dữ liệu, cũng như rèn luyện khả năng phân tích dữ liệu của bạn. Nhưng nếu muốn trở thành một Data Analyst thực thụ, bạn vẫn cần phải trau dồi thêm technical skills, học sâu về các công cụ làm việc với Data.

Giai đoạn 3: Trau dồi thêm technical skills

Mindset đóng quan trọng, nhưng không thể phủ nhận toolset cũng đóng vai trò quan trọng không kém, đặc biệt với những người làm data, phải làm việc với công cụ mỗi ngày.

Dưới đây là một số tools phổ biến mà Data Analyst sẽ cần thành thạo cách sử dụng:

• Excel/ Google Sheet (Làm sạch, trực quan hóa dữ liệu cơ bản)

• SQL (Truy vấn dữ liệu)

• PowerBI (Trực quan hóa dữ liệu)

• Python hoặc R (Thực hiện tất cả các công việc từ truy vấn, làm sạch, trực quan hóa dữ liệu)

Tạm kết

Hy vọng lộ trình học và những tài liệu ở trên sẽ giúp bạn có được cái nhìn toàn diện về công việc của một người làm Data Analyst, những kiến thức, kỹ năng cần thiết để bước vào ngành. Nếu bạn vẫn cảm thấy mông lung, và cần có một “mentor” chỉ đường dẫn lối giúp bạn nhanh chóng trang bị những kiến thức data cần thiết, hãy tham khảo ngay Profressional Data Analyst Program của TM Data School.

Professional Data Analyst Program được thiết kế với 4 level từ cơ bản đến nâng cao, kết hợp giữa Marketing Domain Expertise và AI Support giúp bạn trang bị được các kỹ năng cốt lõi của Data Analyst và biết cách "xây" một Portfolio mạnh, sẵn sàng ứng tuyển các vị trí từ Fresher đến Junior level tại các công ty.

Một ngày chỉ có 24 giờ nhưng lại phải tham gia đa dạng các dự án khác nhau, từ phát triển sản phẩm cho tới tối ưu hóa quy trình vận hành đều cần tới phân tích dữ liệu, Data Analyst cần sắp xếp như nào để “khéo co thì ấm”? - Kỹ năng quản lý thời gian sẽ giúp Data Analyst sắp xếp nguồn lực và không lo phải bơi trong task khi gặp tình trạng này. Cùng Insight Ouch! tìm hiểu về kỹ năng này trong bài viết sau nhé!

Đọc thêm các phần trước của chuỗi bài viết Lộ trình vào ngành dữ liệu:

• Data Analyst Roadmap – Phần 1: Chuẩn bị nền tảng như nào để “chắc chân” vào ngành?

• Data Analyst Roadmap – Phần 2: Chuẩn bị portfolio và sẵn sàng interview để “manifest” có job?

• Critical Thinking: Data Analyst học cách tư duy phản biện như nào?

• Problem Solving – kỹ năng không thể thiếu của một Data Analyst

• Bí quyết phối hợp và làm việc nhóm cho Data Analyst

1. Vì sao Data Analyst cần có kỹ năng kiểm soát thời gian?

Mỗi ngày một Data Analyst đều có một to-do list các đầu việc cần hoàn thành. Để đảm bảo hoàn thành đúng thời hạn các công việc đã đề ra và đảm bảo chất lượng đầu ra, bạn sẽ cần có kỹ năng quản lý thời gian.

Không có kỹ năng quản lý thời gian trong công việc có thể gây: 

• Mức độ căng thẳng cao hơn, nhanh kiệt sức (burn out)

• Năng suất và hiệu quả làm việc giảm

• Ảnh hưởng tới sức khỏe thể chất và tinh thần

• Mất cân bằng cuộc sống (work-life balance) khi phải dành quá nhiều thời gian trong ngày để hoàn thành công việc

Nguồn ảnh: Spica

2. Kỹ năng kiểm soát thời gian bao gồm các kỹ năng nào?

Kỹ năng kiểm soát thời gian bao gồm:

• Biết trọng tâm và sắp xếp ưu tiên: Công việc của Data Analyst có nhiều đầu việc và phải gối chồng lên nhau và làm nhiều nhiệm vụ một lúc (multitask) để có thể hoàn thiện theo deadline đã đề ra. Tuy nhiên, khi tập trung, tâm trí của chúng ta lại thường chỉ có thể suy nghĩ về một thứ - do đó, bạn cần có mức độ ưu tiên và thứ tự của các đầu việc với các kỹ thuật như Eisenhower Matrix hoặc phân tích ABC.

• Quản lý dự án: Junior Data Analyst thường chưa đủ khả năng để dẫn dắt một dự án lớn mà chỉ được quản lý các dự án nhỏ hoặc một nhóm đầu việc. Đây chính là cơ hội để bạn làm quen dần với trách nhiệm và sức nặng trong việc quản lý công việc để đạt deadline đã đề ra. Bạn có thể chia nhỏ một công việc thành các đầu việc nhỏ (subtask), ước lượng khoảng thời gian hoàn thành và đề ra kế hoạch theo dõi tiến độ các công việc. Một số công cụ có thể giúp bạn thực hiện việc này là Asana, Trello hoặc Microsoft Project.

• Quản lý quy trình làm việc: Bạn cần phán đoán được các đầu việc phụ thuộc lẫn nhau trong một quy trình để phân chia công việc và nguồn lực hiệu quả, tránh các tình huống như rề rà khi thực hiện các đầu việc cần hoàn thành sớm để có đầu vào cho đầu việc khác. Thử tham khảo và áp dụng các công cụ như biểu đồ Gantt và bảng Kanban nhé, trực quan hóa sẽ giúp bạn nhìn ra những mắt xích công việc dễ dàng hơn!

• Khả năng linh hoạt và đối ứng: Các công ty công nghệ thường có quy trình làm việc cần tính linh hoạt và khả năng phối hợp cao - ví dụ mô hình Agile và quy trình Scrum - với tốc độ thay đổi và guồng thay đổi nhanh. Junior Data Analyst cần có khả năng thích ứng với tốc độ này, đặc biệt khi các yêu cầu có thể thay đổi nhanh khi quá trình phát triển sản phẩm phát sinh bug, CR giảm, có nhiều phàn nàn từ khách hàng và có thể có các tình huống không lường trước,...

Nguồn ảnh: Spica

3. Làm thế nào để học kỹ năng kiểm soát thời gian cho Data Analyst?

Có kế hoạch: chia nhỏ công việc, sắp xếp theo thứ tự ưu tiên và tập trung hoàn thành từng việc một

Đầu tiên, “quản lý thời gian” không phải một hướng tiếp cận hợp lý. Bạn không quản lý được thời gian - cái mà bạn có thể quản lý được chính là mức độ tập trung để hoàn thành công việc. Nếu bạn có thể tập trung tối đa vào một nhiệm vụ trong một vài khoảng thời gian mỗi ngày, bạn sẽ làm việc hiệu quả hơn rất nhiều.

Bạn cần lập một kế hoạch xử lý công việc: xác định rõ ràng những gì nên làm trong ngày hôm nay (to-do list), sắp xếp thứ tự ưu tiên, ước lượng thời gian cho mỗi đầu việc, giữ được tinh thần ổn định và có một “guồng” làm việc liền mạch, không bị xao nhãng hay bị ngắt quãng bởi những thứ khác và liên tục đo lường tiến độ của các task. 

Đầu tiên, hãy có một mục tiêu khi làm việc. Thử bắt đầu bằng cách đặt mục tiêu SMART - Cụ thể (Specific), Có thể đo lường được (Measurable), Có thể đạt được (Achievable), Có liên quan (Relevant) và Có giới hạn thời gian (Time-Bound). Cách đặt mục tiêu này giúp bạn cụ thể hóa đích đến và đảm bảo có thể đo lường tiến độ hoàn thành mục tiêu.

Sau khi xác định mục tiêu, bạn cần chia công việc thành các đầu việc nhỏ và dễ đạt được hơn. Bạn có thể sử dụng các công cụ như biểu đồ Gantt, bảng Kanban hoặc các phương pháp linh hoạt để sắp xếp và theo dõi, đồng thời ước tính thời gian và nguồn lực cần thiết cho từng nhiệm vụ. 

Bạn cũng cần ưu tiên các nhiệm vụ bằng cách ứng dụng ma trận Eisenhower để phân chia các đầu việc thành 4 nhóm dựa trên mức độ khẩn cấp và tầm quan trọng. 4 nhóm việc này sẽ tương ứng với các hành động: thực thi, hoãn lại để sau, giao việc cho người khác và xóa bỏ.

• Nhóm 1: Quan trọng và cần gấp. Hãy thực thi những đầu việc này trước.

• Nhóm 2: Quan trọng nhưng chưa gấp. Hoãn lại để thực hiện những đầu việc này sau.

• Nhóm 3: Gấp nhưng không quan trọng. Giao việc cho người khác nếu đầu việc này không trực tiếp giúp bạn đạt được mục tiêu của kế hoạch.

• Nhóm 4: Không quan trọng và cũng không gấp. Xóa bỏ những đầu việc này hoặc chỉ làm thì bạn rảnh rỗi.

Nguồn ảnh: Notion Template

Sau khi đã xác định mức độ ưu tiên, tiếp tục phân nhóm các nhiệm vụ tương đồng nhau.

Ví dụ: 

• Họp với khách hàng trong buổi sáng thứ 4 và thứ 5

• Trả lời email và báo cáo công việc hàng ngày từ 10h sáng tới 10h30 sáng mỗi ngày

• Tạo báo cáo và gửi cho stakeholder

Sau đó thực hiện blocking thời gian - tức là ước lượng khoảng thời gian cho mỗi đầu việc và tập trung trong đúng khoảng thời gian đó để thực hiện duy nhất đầu việc đó. Ví dụ: từ 8-9h: Khám phá dữ liệu, từ 9-11h: Làm việc với các team, meeting, trả lời chat,... từ 11-12h: Thời gian bận (block cho các đầu việc khó hơn như phân tích và không trả lời chat, email trong thời gian này).

Nếu bạn khó tập trung và có khoảng thời gian tập trung ngắn, hãy rèn từ từ và dần dần nâng khoảng thời gian này mỗi lần khoảng 5 phút. Hãy thử tập luyện đi kèm với kỷ luật nhé, ví dụ:

• Khóa điện thoại và bỏ các thiết bị điện tử không cần thiết ra xa 

• Hoặc nhanh chóng hoàn thiện các công việc nhỏ nhặt như trả lời email càng sớm càng tốt, sau đó tắt thông báo trên các ứng dụng và thực hiện “block” một khoảng thời gian nhất định để làm việc 

• Giữ cho không gian làm việc gọn gàng và chỉ có những vật dụng phục vụ cho công việc

• Chọn một nơi làm việc không có ai làm phiền

• Mở sẵn một tờ giấy (hoặc một tệp Notepad) để ghi lại bất kỳ suy nghĩ nào “lạc đề”

• Tập trung vào một việc. Thực tế việc tập trung vào một việc trong một khoảng thời gian lại hiệu quả hơn multitask. Làm quá nhiều việc một lúc có thể khiến bạn mất nhiều thời gian hơn để thay đổi suy nghĩ từ việc này sang việc khác 

• Kiểm soát thời điểm các cuộc họp được lên lịch. Đối với các cuộc họp kéo dài một giờ hoặc lâu hơn, cố gắng sắp xếp các cuộc họp vào đầu buổi sáng và/hoặc đầu buổi chiều, vừa giúp bạn có thêm thời gian chuẩn bị họp sau, vừa giúp bạn có các khoảng thời gian dài tập trung vào công việc

• Nếu có một công việc khác xen vào khoảng thời gian đang tập trung, hãy ghi lại việc bạn đang làm là gì, tránh trường hợp khi quay lại làm tiếp thì lại quên mất trước đó mình đã làm gì

Khi đã tập trung được với công việc, bạn sẽ dần đi vào “guồng công việc”: suy nghĩ đã được hình thành luồng và các ý tưởng dễ tới hơn.

Sau khi hoàn thành công việc trong một khoảng thời gian đã block, hãy thưởng cho mình một “phần thưởng” nhỏ - đây có thể là nguồn động lực lớn để áp dụng những thói quen quản lý thời gian tốt.

• Nghỉ ngơi và thưởng cho mình một bữa ăn vặt nhẹ

• Đi dạo bên ngoài

• Gọi cho một người bạn hoặc thành viên gia đình

• Thiền trong năm phút

• Nghe một tập podcast hoặc một chương của sách nói

Bạn có thể thử sử dụng mẫu Excel của CoolData để quản lý các đầu việc (download tại Projects & Calendar – CoolData.org) - template được lấy cảm hứng từ những cuốn sách “Getting Things Done: The Art of Stress-Free Productivity” của David Allen và “Flow: The Psychology of Optimal Experience” của Mihaly Csikszentmihalyi.

Hoặc bạn có thể tham khảo sử dụng GitHub Project với bài viết Managing My Time as a Data Scientist. Nếu trước đây bạn đã làm việc với bảng Kanban thì bạn sẽ quen thuộc với giao diện của công cụ này. Từ profile của bạn, click chọn tab Projects > New Project. 

Bạn có thể đặt tên cho project, điền mô tả của project đó và chọn template Basic Kanban. 

Cuối cùng, bạn có thể link rất nhiều repository vào project bằng cách chọn Projects > click ba dấu chấm ở góc phải của project > Settings > Linked repositories > Bổ sung repository. Vậy là đã setup xong một project cơ bản!

Bạn có thể điền vào cột "To do" với các đầu việc cần làm, đánh dấu hoàn thành công việc, thêm note và di chuyển note qua nhiều cột khác nhau. Bạn cũng có thể tạo thêm cột mới:

Sau khi hoàn thành một dự án, đừng quên nhìn lại và đánh giá:

• Tiến độ của công việc, có đạt mục tiêu đã đề ra không

• Thời gian trung bình các các đầu việc là bao nhiêu, có đầu việc nào chiếm nhiều thời gian và đầu việc nào chiếm ít thời gian so với phân bổ ban đầu

• Có đầu việc nào có thể giảm bớt bằng cách thay thế với đầu việc đã có hoặc tối ưu hơn không

• Có khó khăn nào trong quá trình thực hiện các đầu việc

Bằng cách liên tục đánh giá và tìm ra điểm có thể cải thiện, bạn đã có phán đoán chính xác hơn trong việc phân bổ nguồn lực và thời gian cho các dự án/công việc sau đó, biết trước một số tình huống khó khăn có thể gặp phải để lên kế hoạch giải quyết nhanh gọn,...

Giao việc và phối hợp với người khác

Một dự án/công việc dài hơi sẽ yêu cầu sự đóng góp của nhiều người. Có được kỹ năng phối hợp và làm việc nhóm không chỉ giúp quy trình làm việc trở nên hài hòa, phân bổ nguồn lực phù hợp - “đúng người đúng việc” - mà còn có thể tận dụng thế mạnh và kiến ​​thức chuyên môn của người khác để cải thiện chất lượng và độ chính xác của kết quả phân tích.

Đọc thêm: Bí quyết phối hợp và làm việc nhóm của Data Analyst

Tự động các tác vụ lặp lại nhiều lần

Khi Generative AI ngày càng trở nên phổ biến, Data Analyst có thể kết hợp AI trong việc nghiên cứu, tìm kiếm/tóm tắt thông tin, coding và tự động hóa các công việc lặp lại nhiều lần để giải phóng thời gian và dành nguồn lực cho các công việc phức tạp và đòi hỏi sự sáng tạo.

Có nhiều công cụ mà bạn có thể sử dụng để tự động hóa các tác vụ thu thập, làm sạch, xử lý dữ liệu hoặc tạo alert/export dữ liệu: đơn giản thì có trình Task Scheduler có sẵn của Windows, các công cụ low-code như Slack Workflow Builder, Power Automate, Make, cho tới công cụ phức tạp và tự chỉnh theo nhu cầu của mình với các file Jupyter Notebook, Colab, Macro của Excel hoặc App Script trong Google Sheet. 

Nếu bạn chọn đối mặt trực tiếp với xu hướng AI, chọn học và thích nghi để gia tăng hiệu suất, tạo tính cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường lao động thì khoá học Generative AI của Tomorrow Marketers Executive Education chính là mảnh ghép quan trọng dành cho bạn. Tham khảo ngay nhé!

Học cách từ chối

• Rõ ràng và trực tiếp: Hãy nói "không" một cách rõ ràng. Tránh vòng vo hoặc giải thích quá nhiều, điều này có thể khiến bạn cảm thấy đang “bào chữa”.

• Khéo léo sử dụng ngôn ngữ tích cực: Thay vì “phũ phàng” từ chối thẳng thừng, bạn có thể lựa chọn cách nói có ngôn từ tích cực hơn, ví dụ "Cảm ơn bạn đã mời, nhưng tôi không thể tham gia vì có việc bận cá nhân".

• Đưa ra lý do hợp lý: Nếu bạn cảm thấy cần thiết, có thể đưa ra lý do ngắn gọn, nhưng không cần phải quá chi tiết.

• Tôn trọng bản thân và người khác: Nhớ rằng từ chối là quyền của bạn và không có gì sai khi đặt nhu cầu của bản thân lên hàng đầu.

• Đề nghị một lựa chọn khác: Nếu bạn muốn giúp đỡ nhưng không thể tham gia, có thể đề nghị một thời gian khác hoặc hỗ trợ theo cách khác.

• Giữ vững quyết định: Sau khi từ chối, hãy kiên định với quyết định của mình. Đôi khi, người khác có thể cố gắng thuyết phục bạn thay đổi ý kiến.

Học cách kiểm soát áp lực

Ngủ nghỉ đầy đủ

Sau một ngày dài học và làm, nhiều người có thói quen “trích ra” một phần giấc ngủ để dành thời gian cho các hoạt động giải trí - xem phim, mua sắm, đọc truyện,... - bởi tâm lý “chơi bù cho khoảng thời gian đi làm”. Nhưng ngủ muộn khiến giấc ngủ không đạt đủ thời gian yêu cầu từ 6 - 8 tiếng một ngày, có thể tiếp tục tạo tâm lý chán chường và căng thẳng vào buổi sáng hôm sau. Điều này tạo thành vòng lặp mệt mỏi nếu bạn không dứt ra.

Ngủ đủ giấc rất quan trọng cho cả cơ thể và tinh thần -  phục hồi năng lượng, thư giãn trí óc và đảm bảo các chức năng sinh lý hoạt động đúng giờ sẽ giúp đảo ngược tác động của căng thẳng.

Vì vậy, hãy tập dần thói quen bỏ điện thoại ra xa tầm tay khi đi ngủ; khi ngủ thì giảm ánh sáng, giảm cường độ âm thanh (có thể tạo tiếng ồn trắng); hạn chế sử dụng chất kích thích như caffeine, rượu hoặc ăn quá nhiều trước giờ đi ngủ; ngâm chân và thư giãn mắt trước khi đi ngủ; mỗi ngày ngủ sớm hơn 10 phút và cố gắng thức dậy vào một khung giờ (kể cả cuối tuần); dành ra 30 phút để chợp mắt vào buổi trưa;...

Lập thời gian biểu cho các hoạt động cơ bản trong ngày

Lập lịch trình hàng ngày giúp bạn sử dụng thời gian hiệu quả và tự chủ hơn. Dành thời gian cho các bữa ăn thường xuyên, thời gian bên các thành viên trong gia đình, tập thể dục, dành thời gian cho bản thân, đọc sách, chánh niệm và hoạt động thể chất khác.

Có đôi khi các hoạt động dọn dẹp lại bàn làm việc, giặt giũ,... cũng có thể giải tỏa những căng thẳng sau giờ làm.

Duy trì kết nối trực tiếp với bạn bè và gia đình

Giữ liên lạc với gia đình và bạn bè, trò chuyện và chia sẻ suy nghĩ, cảm xúc với những người bạn tin tưởng. Kết giao mặt-đối-mặt giúp bạn tránh xa các thiết bị di động và tập trung thực sự vào câu chuyện, có những tương tác “thật” và giảm dần những suy nghĩ so sánh với người khác khi liên tục sử dụng mạng xã hội.

Nguồn ảnh: Spica

Chế độ ăn uống đầy đủ dinh dưỡng để cải thiện vị giác

“You are what you eat” – Những gì hấp thu vào cơ thể đều có thể ảnh hưởng đến sức khỏe thể chất và tinh thần. Cố gắng ăn một chế độ ăn uống cân bằng và ăn đều đặn. Uống đủ nước. Ăn nhiều trái cây và rau quả tươi nếu có thể. Có đôi khi có thể chiều chuộng bản thân bằng một món ăn ưa thích để kích thích vị giác.

Thể dục thể thao thường xuyên

Tập thể dục thường xuyên có thể giúp giảm căng thẳng. Lựa chọn một môn thể thao nhẹ nhàng để giãn cơ,dành từ 30 phút cho tới 2 tiếng mỗi ngày vào sáng sớm trước khi đi làm hoặc vào chiều tối sau giờ đi làm về để  “toát mồ hôi” và được vận động tay chân một cách thoải mái - chạy bộ, cầu lông, tennis, đạp xe, bơi, gym,...

Tập thể dục thường xuyên không chỉ giúp sức khỏe thể chất được cải thiện, giảm lượng mỡ trong người, giãn cơ, tăng tính linh hoạt và dẻo dai của cơ thể mà còn có thể giúp giảm căng thẳng, giải tỏa các suy nghĩ về công việc,...

Dành thời gian cho các sở thích cá nhân

Làm bất kì điều gì có thể cải thiện tâm trạng của bạn: vẽ tranh, đọc sách, đan móc len, xem phim, chơi game,... Hoặc đôi khi lựa chọn một quán cà phê vào cuối tuần, ngồi thẫn thờ nhìn hoạt động thường ngày trên đường phố cũng là một cách để tâm trí bạn được nghỉ ngơi, tránh xa công việc và các mối bận tâm gây stress.

Tạm kết

Kỹ năng quản lý thời gian luôn là một trong những kỹ năng được ưu tiên với bất cứ ai khi đi làm, đặc biệt với một vị trí phải tham gia trong nhiều dự án, nhiều nhóm nhỏ khác nhau như Data Analyst. Kỹ năng này có thể giúp bạn đảm bảo chất lượng đầu ra công việc, đi theo quy trình làm việc của dự án và giúp cân bằng giữa cuộc sống cá nhân - thời gian dành cho công việc.

Bên cạnh kỹ năng mềm, bạn cũng cần xây dựng hành trang về kiến thức và kỹ năng nền tảng để thăng tiến với sự nghiệp phân tích. Nếu bạn cảm thấy tò mò và mông lung và cần có một mentor chỉ đường dẫn lối theo một lộ trình, tham khảo ngay các khóa học về dữ liệu của Tomorrow Marketers và bắt đầu với khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược nhé!

Bài viết được tổng hợp và biên soạn bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Tomorrow Marketers - Tiếp nối với các bài viết Lộ trình vào ngành cùng Tomorrow Marketers, chủ đề lần này sẽ tập trung giúp các bạn cải thiện các kỹ năng mềm cần thiết cho một bạn beginner Data Analyst. 

Đọc thêm các phần trước của Roadmap:

• Data Analyst Roadmap – Phần 1: Chuẩn bị nền tảng như nào để “chắc chân” vào ngành?

• Data Analyst Roadmap – Phần 2: Chuẩn bị portfolio và sẵn sàng interview để “manifest” có job?

• Critical Thinking: Data Analyst học cách tư duy phản biện như nào?

• Problem Solving – kỹ năng không thể thiếu của một Data Analyst

Một trong các kỹ năng mềm không thể thiếu đối với Data Analyst đó là khả năng phối hợp và làm việc nhóm. Vậy bí quyết nào để một Data Analyst thành thạo kỹ năng này? Cùng TM tìm hiểu trong bài viết sau nhé!

1. Vì sao Data Analyst cần phải có kỹ năng phối hợp?

Công việc của Data Analyst đòi hỏi cần phải tương tác với nhiều người ở các trình độ và phòng ban khác nhau, đặc biệt còn có thể là cầu nối giữa business - tech. Vì vậy, kỹ năng phối hợp trong nội bộ team, với các team khác và với các stakeholder chính là chất kết dính giữa các mảnh ghép để tạo nên thành công của một dự án. 

Tuy nhiên, Data Analyst có thể gặp khó khăn vì đôi khi họ sẽ quen với việc nói bằng “một ngôn ngữ khác”: SQL, Python, R,... - tức là sử dụng các kiến thức của các công cụ mang tính kỹ thuật - mà những người không có hiểu biết và kỹ năng về dữ liệu thì không nắm được.

Có được kỹ năng phối hợp và làm việc nhóm không chỉ giúp quy trình làm việc trở nên hài hòa và giải quyết vấn đề trên, mà còn đem lại các lợi ích:

• Trao đổi để hiểu rõ nghiệp vụ và vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải: Data Understanding (tìm hiểu về dữ liệu) và Business Understanding (tìm hiểu nghiệp vụ và doanh nghiệp) đòi hỏi phải giao tiếp và đặt các câu hỏi với các stakeholder. Data Analyst có thể làm việc với marketer để tìm thêm insight của khách hàng, product engineer để hiểu được logic vận hành của sản phẩm, finance để hiểu thêm về profit and loss của các sản phẩm,... 

• Có đa góc nhìn, đa quan điểm, thêm ý tưởng, thêm hướng giải quyết vấn đề: Phân tích là quá trình cần thảo luận với nhiều người để có nhiều quan điểm góc nhìn để tránh việc phân tích có thiên kiến cá nhân, đồng thời cũng giúp bài phân tích có thêm chiều sâu để đánh giá ưu - nhược.

• Tìm ra lỗi sai trong phân tích và các mô hình dự báo: Một quy trình phân tích có sự tham gia của nhiều cá nhân giúp phát hiện kết quả chính xác. Data Analyst cũng cần liên tục trao đổi trong quá trình phân tích để kiểm định (validate) các giả thuyết (hypothesis).

• Tăng năng suất làm việc: Phối hợp giúp quá trình được đẩy nhanh tốc độ. Bằng cách chia nhỏ các nhiệm vụ, chia sẻ các kiến thức chung, một Data Analyst có thể tiết kiệm thời gian phải tìm hiểu lại một lĩnh vực từ đầu.

• Đảm bảo một dự án được triển khai xuyên suốt với 3 yếu tố: On-time (đi đúng theo lịch trình của kế hoạch đã đề ra), In-quality (đảm bảo chất lượng công việc) và In-budget (tránh các sai sót do các bên bỏ sót thông tin và đảm bảo chi phí được tối ưu hơn).

Theo LinkedIn, teamwork (làm việc nhóm) là kỹ năng mềm mà nhân sự của năm 2024 cần có

2. Kỹ năng phối hợp và làm việc nhóm của Data Analyst được thể hiện như thế nào?

Kỹ năng phối hợp sẽ thể hiện ở việc: cân bằng các đặc điểm khác nhau đó giữa một nhóm người như nào, đảm bảo mọi người đều đang có chung một cách hiểu về chủ đề nào đó, giải quyết được cũng xung đột (nếu có). 

Kỹ năng phối hợp bao gồm các kỹ năng chính: 

• Giao tiếp hiệu quả - kỹ năng này yêu cầu bạn phải giải thích rõ ràng các ý tưởng, tích cực lắng nghe các thành viên trong nhóm, đảm bảo rằng mọi ý kiến ​​đều được lắng nghe, có thể làm rõ mục tiêu và vạch ra kết luận chung khi làm việc với người khác.

• Quản lý dự án - kỹ năng này yêu cầu khả năng tổ chức các nhiệm vụ, đặt ra deadline và theo dõi tiến độ của dự án. 

• Giải quyết mâu thuẫn - kỹ năng này yêu cầu khả năng xác định và giải quyết những bất đồng trong nhóm, sử dụng kỹ năng giải quyết vấn đề và thuyết phục để tìm ra giải pháp hòa hợp được các bên có liên quan, hoặc có thể giải quyết được vấn đề để đạt được mục tiêu chung. 

Kỹ năng phối hợp và làm việc nhóm có thể khác nhau khi bạn làm việc với các phòng ban khác nhau, ví dụ:

• Với bộ phận IT: Data Analyst thường xuyên phải làm việc sát sao với bộ phận công nghệ để đảm bảo dữ liệu được thu thập và lưu trữ đầy đủ, đúng quy tắc về chất lượng dữ liệu. Khi làm việc chung, các chủ đề thường được trao đổi bao gồm kiến trúc dữ liệu (data architecture), nhà kho dữ liệu (data warehousing) và an toàn thông tin (data security).

• Với bộ phận Marketing: Data Analyst thường xuyên làm việc với bộ phận marketing để hỗ trợ giải các bài toán tìm hiểu về hành vi khách hàng (customer behavior) để phân tích và xác định chính xác nhóm đối tượng khách hàng mà doanh nghiệp cần hướng tới. Data Analyst cũng hỗ trợ để đo lường kết quả của một chiến dịch marketing, đồng thời cung cấp những thông tin có giá trị từ dữ liệu để tối ưu các chiến dịch trong tương lai.

Đọc thêm: Marketing Analytics là gì? Phân tích dữ liệu trong Marketing có đặc thù như nào?

• Với bộ phận vận hành: Data Analyst có thể cần làm việc với bộ phận vận hành để xác định những điểm có thể cải thiện trong quy trình vận hành. Bằng cách phân tích dữ liệu về hiệu suất của quy trình và những góp ý của khách hàng/người dùng, Data Analyst sẽ hỗ trợ gỡ nút thắt đang khiến quy trình có hiệu quả thấp, đồng thời giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng/người dùng. Ví dụ, Data Analyst có thể nhận thấy thời gian để sản xuất một sản phẩm loại A đang dài hơn các sản phẩm loại B, C. Bộ phận vận hành có thể dựa vào đó để xác định nguyên nhân gốc rễ (ví dụ, một thiết bị trong dây chuyền có trục trặc gây sản lượng sản xuất giảm, hoặc một nhân sự trong quy trình có hiệu suất thấp,...) để đưa ra giải pháp.

• Với bộ phận tài chính: Data Analyst có vai trò làm việc với bộ phận kế toán tài chính để cung cấp thêm góc nhìn về các KPI và các chỉ số tài chính. Bằng cách phân tích dữ liệu về doanh thu (revenue), chi phí (expenses) và lợi nhuận (profitability). Data Analyst có thể giúp xác định xu hướng tăng giảm của chi phí và doanh thu kịp thời để lên kế hoạch dự báo tài chính và điều chỉnh các kế hoạch nhằm kiểm soát chi phí và margin.

Nguồn ảnh: Spica

3. Tips để cải thiện kỹ năng phối hợp của Data Analyst

Cải thiện cơ hội cọ xát và làm việc nhóm: 

Thường xuyên tham gia các hoạt động làm việc theo nhóm

Hackathon

Các hoạt động nhóm như hackathons hoặc dự án nhóm không chỉ làm tăng tính sáng tạo mà còn kết nối tính đoàn kết giữa các thành viên. Bài toán của hackathon thường yêu cầu các nhóm tìm giải pháp cho một vấn đề cụ thể trong thời gian ngắn, nhờ đó kích thích sự sáng tạo, khả năng giải quyết vấn đề và kỹ năng làm việc nhóm nhịp nhàng để hướng tới mục tiêu chung - giải quyết yêu cầu.

Workshops và Training Sessions

Đào tạo định kỳ không chỉ giúp nâng cao kỹ năng, bắt kịp với các xu hướng mới trong ngành mà còn có thể tăng thêm networking và có thêm góc nhìn thực tế khi được tiếp xúc với các chuyên gia trong ngành.

Tham gia các dự án liên phòng ban

Tham gia vào các dự án liên phòng ban giúp các Data Analyst có cái nhìn đa chiều hơn về tổ chức, hiểu rõ mục tiêu và thách thức của các phòng ban khác và tạo ra cơ hội để xây dựng mối quan hệ tốt.

Tham gia mở rộng kết nối ngoài công việc

Tham gia các hoạt động ngoài công việc như ăn trưa theo nhóm hay các buổi gặp gỡ sẽ giúp xây dựng mối quan hệ giữa các thành viên. Việc kết nối ngoài giờ làm việc là không bắt buộc, nhưng nếu tham gia, các hoạt động này sẽ giúp mọi người có thêm kết nối mang tính cá nhân hơn, môi trường khi làm việc cũng sẽ bớt căng thẳng và thoải mái hơn.

Các tương tác bên ngoài chốn công sở có thể ảnh hưởng tới 50% hòa khí giao tiếp giữa các nhân sự | Nguồn ảnh: rocket.chat

Cải thiện các kỹ năng khi làm việc nhóm: 

Xác định người cần phối hợp là ai, nhiệm vụ và mối quan tâm của họ khi phối hợp và kỹ năng làm việc với dữ liệu của họ ở cấp độ nào

Trước khi bắt đầu dự án, hãy xác định người cần phối hợp là ai, nhiệm vụ và mối quan tâm của họ khi làm việc chung là gì và xác định khả năng sử dụng dữ liệu của các stakeholder đang ở cấp độ nào. Việc có sự chuẩn bị trước này giúp bạn điều chỉnh cách truyền đạt thông tin phù hợp với từng đối tượng. 

Các cấp độ kỹ năng bao gồm: 

• Cấp độ 1: Stakeholder không biết làm việc với dữ liệu dạng bảng. Họ có thể sử dụng các công cụ như Confluence để ghi chú nhưng không thực hiện phân tích sâu.

• Cấp độ 2: Stakeholder có thể viết truy vấn SQL cơ bản và yêu cầu thông tin từ nhóm qua các kênh giao tiếp như Slack hay Zoom.

• Cấp độ 3: Stakeholder chủ động sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để phân tích và đặt câu hỏi sâu hơn về dữ liệu.

• Cấp độ 4: Đây là những stakeholder có khả năng phân tích độc lập, có thể tạo ra báo cáo và phân tích sâu dựa trên dữ liệu mà họ thu thập.

Tùy theo cấp độ, Data Analyst sẽ linh hoạt để cân đối lượng kiến thức và hiểu biết về dữ liệu khi phổ biến lại. 

Sử dụng các công cụ có tính phối hợp cao, cho phép nhiều người dùng được quyền thao tác, chỉnh sửa (ví dụ Notion, Power BI Service, GitHub,...)

Nếu một trong các nhóm trong công ty sử dụng Slack, một nhóm khác sử dụng Microsoft Teams và những người khác chỉ có email thì liên lạc nội bộ sẽ trở thành một mớ hỗn độn. Vấn đề tương tự cũng xảy ra khi một công ty có nhiều công cụ phân tích và dữ liệu khác nhau.

Không chỉ thống nhất công cụ để dùng khi phối hợp với các phòng ban, mà việc lựa chọn công cụ nào cũng rất quan trọng.

Ví dụ: một nhân viên có kỹ năng sử dụng dữ liệu ở cấp độ 2 khi phối hợp để tìm ra câu trả lời có thể sẽ đi qua các bước dưới đây:

Quy trình làm việc trên chủ yếu diễn ra với các công cụ như Slack, Zoom và Confluence, nhưng những công cụ này không tối ưu cho việc phối hợp khi phân tích dữ liệu. Việc sử dụng nhiều công cụ khác nhau cho tài liệu, trực quan hóa và khám phá dữ liệu dẫn đến việc thông tin bị thiếu hụt và mất nhiều thời gian cho các nhóm để phối hợp, trung bình khoảng 9,3 giờ mỗi tuần cho việc tìm kiếm thông tin.

Thay vào đó, quy trình phối hợp khi phân tích dữ liệu cần một công cụ có kho lưu trữ tập trung cho tất cả các bảng, hình ảnh trực quan, quy trình và dữ liệu để mọi người dễ dàng tìm kiếm và hiểu. Một công cụ khám phá dữ liệu hiệu quả không chỉ giúp tổ chức dữ liệu mà còn phải có khả năng hỗ trợ phối hợp, với tính năng nhận xét và gắn thẻ tương tự như Notion và Figma.

Việc bổ sung công cụ này trong quy trình sẽ:

• Đảm bảo tính minh bạch: Mọi người đều có thể theo dõi tiến độ và các thay đổi trong dự án.

• Tiết kiệm thời gian: Giảm bớt việc gửi qua lại các email hoặc tài liệu và thay vào đó là cập nhật trực tiếp trong công cụ.

• Hỗ trợ quản lý phiên bản: Với GitHub, bạn có thể dễ dàng theo dõi lịch sử thay đổi và khôi phục lại phiên bản trước nếu cần.

Mặc dù một số công cụ như Looker đã cải thiện quy trình thông qua lớp LookML, nhưng vẫn thường gặp nhầm lẫn về tên bảng, định nghĩa và truy vấn. Điều này tạo ra thông tin lỗi thời và những tồn đọng trong quy trình phân tích.

Một công cụ phối hợp dự án cần cung cấp cho tất cả nhân viên cần quyền truy cập và chỉnh sửa thông tin đó và có thể đồng bộ trên tất cả các thiết bị.

Dưới đây là biểu đồ định vị một số công cụ làm việc nhóm phổ biến:

Để lựa chọn công cụ phù hợp, hãy đánh giá dựa trên các câu hỏi:

• Đánh giá các công cụ hiện có của bạn: 

  • Khảo sát nhóm: Hãy hỏi các thành viên trong nhóm về sự hài lòng của họ đối với các công cụ mà họ đang sử dụng. 

  • Phân tích hiệu suất: Theo dõi thời gian mà nhóm dành cho việc tìm kiếm dữ liệu và thông tin, từ đó xác định công cụ nào cần cải thiện hoặc thay thế.

• Tìm điểm tắc nghẽn của một quy trình phối hợp: Airbnb nhận ra điểm gây khó khăn cho các nhân viên khi điểm đánh giá của statement "Thông tin tôi cần để thực hiện công việc của mình rất dễ tìm thấy” rất thấp. Dữ liệu thường không thể truy cập được và thiếu ngữ cảnh. Họ đã áp dụng một công cụ khám phá dữ liệu để giải quyết vấn đề này.

• Quản lý tính bảo mật của các tập dữ liệu với một platform tập trung: Sử dụng công cụ để quản lý quyền truy cập để cấp quyền cho phối hợp nhưng vẫn đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu.

• Chia nhỏ các data silos: Việc chia nhỏ data silos giúp nhân viên dễ dàng truy cập thông tin cần thiết mà không bị cản trở bởi các rào cản giữa các phòng ban.

• Tạo nền tảng dữ liệu chung: Sử dụng các công cụ như Power BI Service hoặc Tableau để tạo ra một kho dữ liệu có thể truy cập cho tất cả nhân viên.

• Khuyến khích chia sẻ dữ liệu: Tổ chức các buổi hội thảo nơi các phòng ban có thể trình bày về dữ liệu mà họ đang sử dụng, giúp mọi người hiểu rõ hơn về những gì có sẵn.

Đọc thêm: Business Intelligence là gì? Bí quyết áp dụng business intelligence thành công trong doanh nghiệp

Thiết lập mục tiêu chung rõ ràng

Có một mục tiêu chung giúp mọi người trong nhóm đi đúng hướng và phối hợp hiệu quả hơn.

• Xác định mục tiêu cụ thể: Đảm bảo rằng mọi thành viên đều hiểu rõ mục tiêu của dự án và vai trò của họ trong việc đạt được mục tiêu đó.

• Theo dõi tiến độ: Sử dụng các công cụ quản lý dự án để theo dõi tiến độ và điều chỉnh khi cần thiết.

Đọc thêm: Mục tiêu SMART là gì? 4 bước làm rõ và hoàn thành mục tiêu

Chia sẻ ngữ cảnh và các thông tin chung của vấn đề đang phối hợp để giải quyết bên cạnh các kết quả phân tích

Giải thích cho người bạn làm việc cùng để hai bên cùng hiểu về ngữ cảnh của vấn đề và có chung góc nhìn về một vấn đề. Việc chia sẻ bối cảnh không chỉ giúp đồng nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu mà còn tạo ra sự liên kết chặt chẽ hơn trong nhóm:

• Tổ chức các buổi họp định kỳ: Trong các buổi họp này, hãy để mỗi thành viên chia sẻ về các phân tích mà họ đang thực hiện và lý do họ làm điều đó.

• Sử dụng tài liệu dễ hiểu: Tạo các tài liệu mô tả rõ ràng về các thuật ngữ, quy trình và dữ liệu để mọi người có thể tham khảo.

• Dân chủ hóa dữ liệu: Tất cả các bên liên quan đều được cấp quyền truy cập vào một tập dữ liệu để tìm hiểu thông tin và đưa ra ý kiến ​​đóng góp dựa trên dữ liệu. Mỗi nhân viên có thể tích cực tham gia vào quá trình phân tích và bổ sung kiến ​​thức chuyên môn của mình. Vì vậy, hãy phân quyền các tài liệu và sản phẩm của dữ liệu từ cá nhân sang đội nhóm, cho phép người dùng được quyền thao tác, chỉnh sửa (ví dụ dashboard, report, merge request,...)

• Lưu trữ các câu hỏi và nội dung trao đổi: Ghi lại tài liệu quan trọng về dữ liệu và các thảo luận xung quanh việc ra quyết định trên các công cụ phối hợp dự án.

• Khuyến khích đặt câu hỏi: Tạo không gian mở để mọi người đặt câu hỏi và áp dụng văn hóa “không có câu hỏi ngớ ngẩn” để đảm bảo rằng mọi nhân viên đều có thể đặt câu hỏi của mình, bất kể chúng có vẻ nhỏ nhặt hay đơn giản đến mức nào. 

  • Tạo không gian cho câu hỏi: Trong mỗi cuộc họp, hãy dành thời gian để mọi người đặt câu hỏi mà không cảm thấy bị đánh giá.

  • Khuyến khích phản hồi: Khi có câu hỏi, hãy khuyến khích các thành viên trong nhóm cùng nhau thảo luận và đưa ra các ý kiến phản hồi.

Đọc thêm: Làm thế nào để xây dựng văn hóa dữ liệu khi không có Data Team?

Cải thiện các kỹ năng giao tiếp: Chủ động, nhiệt tình, tôn trọng, biết lắng nghe và hãy tinh tế 

Nguồn ảnh: uknowva

Biết lắng nghe

Trở thành một người lắng nghe tích cực không đơn thuần là nghe những gì người khác đang nói mà còn cần một tư duy cởi mở, không phán xét mà sẽ bình tĩnh làm rõ ý nghĩa đằng sau những gì được nói để họ hiểu đầy đủ quan điểm được đưa ra. Hãy thử lặp lại hoặc tóm tắt những gì bạn vừa nghe từ người khác để đảm bảo rằng cả hai đều có cùng quan điểm. Ví dụ:

"Để xác nhận, chúng ta sẽ phân chia trách nhiệm của bài thuyết trình này. Bạn sẽ tập hợp các dữ kiện và số liệu lại với nhau, còn tôi sẽ bắt đầu trình bày nội dung của slide."

Lắng nghe tích cực cũng có nghĩa là hòa hợp với giao tiếp phi ngôn ngữ. Chú ý cách mọi người giao tiếp và ngôn ngữ cơ thể, nét mặt và giọng nói của họ đang nói gì. Ví dụ: nếu ai đó đang bồn chồn hoặc khó duy trì giao tiếp bằng mắt, họ có thể lo lắng hoặc không thoải mái với tình huống đó. Hãy tính đến điều đó khi lắng nghe những gì họ nói và đảm bảo rằng bạn có phản hồi thích hợp dựa trên giao tiếp bằng lời nói và phi ngôn ngữ của họ.

Minh bạch và xây dựng sự tín nhiệm

Cung cấp thông tin cập nhật thường xuyên cho người quản lý và đồng nghiệp, đồng thời cập nhật rõ ràng và ngắn gọn. Giữ liên lạc cởi mở giữa các đồng nghiệp và không bao giờ tránh né việc chia sẻ thông tin cần thiết để thực hiện nhiệm vụ.

Nâng cao tính minh bạch là kỳ vọng của nhiều nhân viên ngày nay khi đề cập tới văn hóa tại nơi làm việc. Một báo cáo của Deloitte cho thấy 86% nhân viên cho rằng việc sự tập trung của một doanh nghiệp trong việc nâng cao niềm tin và tính minh bạch là rất quan trọng. Văn hóa phối hợp này đảm bảo mọi thành viên trong nhóm đều biết dữ liệu nào có sẵn, ai chịu trách nhiệm về bộ dữ liệu và cách dữ liệu được sử dụng.

Tôn trọng và hòa hợp với sự khác biệt

Mỗi người đều có phong cách giao tiếp khác nhau. Để thúc đẩy văn hóa phối hợp và giao tiếp hiệu quả, hãy chú ý đến những phong cách khác nhau này và điều chỉnh cách bạn giao tiếp cho phù hợp. Ví dụ: có những người không thoải mái khi phát biểu trước một nhóm đông người. Nếu bạn cần thu thập ý tưởng từ các thành viên trong nhóm của mình, hãy thử yêu cầu mọi người viết trước hai đến ba ý tưởng vào một tài liệu trực tuyến được chia sẻ và sau đó cùng nhau thảo luận từng ý tưởng trong cuộc họp. Điều này có thể ít gây căng thẳng hơn và dễ tiếp cận hơn đối với những đồng nghiệp có phần rụt rè hơn và vẫn tạo cơ hội để họ đóng góp ý tưởng.

Biết đồng cảm

Trí tuệ cảm xúc là khả năng xác định và quản lý cảm xúc của bạn, nhận biết cảm xúc của người khác và phản ứng phù hợp cũng như áp dụng cảm xúc vào công việc. 

Trí tuệ cảm xúc tốt có thể giúp bạn phối hợp tốt hơn với người khác bằng cách phản hồi theo cách hiệu quả hơn, hiểu rõ hơn về quan điểm của đồng nghiệp và xây dựng mối quan hệ mà bạn có với đồng nghiệp. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nhóm có trí tuệ cảm xúc sẽ làm việc hiệu quả hơn, phối hợp tốt hơn và giao tiếp tốt hơn. Trí tuệ cảm xúc thường đi đôi với sự đồng cảm, điều này có thể giúp bạn liên hệ và nhận ra trách nhiệm của đồng nghiệp.

Cởi mở với những quan điểm khác nhau

Một phần quan trọng để trở thành một phối hợp viên thành công là khả năng làm việc với nhiều người khác nhau, với nền tảng kiến thức, tính cách và quan điểm khác nhau. 

Để hòa hợp, bạn cần giữ tinh thần cởi mở và có thể thừa nhận rằng những người khác có kỹ năng, kinh nghiệm và hiểu biết sâu sắc mà bạn không có và những điểm sáng đó có thể mang lại lợi ích cho dự án. Một người chơi giỏi trong nhóm tìm kiếm những nhân viên khác có thể mang lại điều gì đó khác biệt để họ có thể nhìn thấy mọi khía cạnh của vấn đề nhằm tìm ra giải pháp tốt nhất.

Với tinh thần cởi mở, không chỉ công việc có kết quả tốt hơn mà văn hóa công ty và sự gắn kết của nhân viên cũng được cải thiện nhờ thúc đẩy thái độ hòa nhập và tinh thần làm việc nhóm tại nơi làm việc. Một nghiên cứu của Deloitte cho thấy những người phối hợp tại nơi làm việc và có quyền truy cập vào các công cụ phối hợp kỹ thuật số sẽ hài lòng hơn tới 17% với công việc và văn hóa nơi làm việc của họ. Điều này cho thấy rằng sự phối hợp và các công cụ để phối hợp hiệu quả là rất quan trọng đối với sự hài lòng của nhân viên, đặc biệt đối với những nhân viên thuộc nhóm nhân viên làm việc tại nhà hoặc làm việc từ xa.

Học cách công nhận người khác

Kết quả của một dự án thường không tới từ một cá nhân mà là nỗ lực của cả nhóm, với rất nhiều ý tưởng, đóng góp và thành tích của mỗi thành viên trong nhóm.

Khi phối hợp với những người khác, đừng quên công nhận vai trò của những người khác trong sự thành công của nhóm, thể hiện thái độ ghi nhận tích cực những nỗ lực của người khác. Đừng ngại khen ngợi đồng nghiệp của bạn vì đã hoàn thành tốt công việc, dù là riêng tư hay trước mặt cả nhóm.

Sự công nhận cũng là một phần quan trọng trong sự gắn kết của nhân viên và có thể giúp thúc đẩy một môi trường tích cực hơn. Nếu bạn làm việc với những người khác và ghi công khi đến hạn, bạn sẽ là một phối hợp viên thú vị hơn khi làm việc cùng và sẽ giúp xây dựng văn hóa phối hợp mạnh mẽ hơn tại nơi làm việc.

Có trách nhiệm

Mỗi thành viên trong một dự án hoặc một hội nhóm cần thể hiện là người có trách nhiệm với công việc của mình đầu tiên. Chịu trách nhiệm về công việc mà bạn tham gia, đảm bảo công việc theo đúng thời hạn đã cam kết và hoàn thành công việc có chất lượng. Thực hiện tốt phần việc của mình sẽ giúp các thành viên khác trong nhóm có cái nhìn tích cực và tin cậy khi làm việc với bạn.

Bạn cũng có thể chủ động đề nghị giúp đỡ nếu thấy đồng nghiệp đang gặp khó khăn hoặc đang tìm kiếm sự hướng dẫn. Khi làm việc trong một nhóm, bạn có thể cần đặt nhu cầu của nhóm lên trước nhu cầu của mình, chẳng hạn như giúp đỡ đồng nghiệp trong phần dự án của họ.

Tạm kết

"Muốn đi nhanh thì đi một mình, nhưng muốn đi xa hãy đi cùng nhau”. Kỹ năng phối hợp và làm việc nhóm luôn là một trong những kỹ năng được ưu tiên khi làm việc trong một dự án, một tập thể, đặc biệt với một vị trí cần phải trao đổi với nhiều bên có liên quan như Data Analyst. Kỹ năng này có thể bổ sung các góc nhìn có chiều sâu trong các nghiên cứu và phân tích của bạn, đảm bảo công việc có tính hiệu quả và chất lượng cao hơn.

Nếu chưa biết cách trang bị tư duy phân tích dữ liệu như thế nào, tham khảo ngay khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược nhé!

Bài viết được tổng hợp và biên soạn bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Tomorrow Marketers - Ý nghĩa của việc phân tích chính là việc phát hiện ra một vấn đề và tìm ra giải pháp cho nguyên nhân gốc rễ của vấn đề đó. Ví dụ:

• Vấn đề: Quản lý nhân sự chưa tối ưu, chưa đo lường được hiệu suất khi chưa có bộ chỉ số đánh giá nhân sự - Giải pháp: Xây dựng bộ chỉ số và dashboard cập nhật dữ liệu tự động.

• Vấn đề: Doanh thu giảm - Giải pháp: Phân tích mô tả nguyên nhân, thiết kế mô hình để xây dựng các kịch bản doanh thu giảm.

• Vấn đề: Bộ phận phát triển sản phẩm có tỷ lệ để lọt lỗi trên môi trường production tăng cao - Giải pháp: Phân tích và xác định lỗ hổng trong workflow đang khiến số lượng bug tăng

• …

Chính vì vậy, kỹ năng Problem Solving là kỹ năng quan trọng bậc nhất của một Data Analyst - Chuyên viên phân tích dữ liệu. 

Vậy bí quyết nào để một Data Analyst thành thạo kỹ năng này? Cùng TM tìm hiểu trong bài viết sau nhé!

Đọc thêm các phần trước của Lộ trình vào ngành Dữ liệu:

• Data Analyst Roadmap - Phần 1: Chuẩn bị nền tảng như nào để "chắc chân" vào ngành?

• Data Analyst Roadmap - Phần 2: Chuẩn bị portfolio và sẵn sàng interview để "manifest" có job?

1. Kỹ năng Problem Solving của Data Analyst được thể hiện như nào?

Giải quyết vấn đề là kỹ năng bao gồm ba bước: xác định vấn đề, phân tích để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và cuối cùng là tìm ra giải pháp để giải quyết trong một tình huống.

Đọc thêm: Problem Solving - "Vũ khí" chinh phục nhà tuyển dụng khó tính

2. Quy trình giải quyết vấn đề

Hầu hết các framework problem-solving đều có một số bước tương đồng. Trong đó, bài viết sẽ tập trung một trong các quy trình giải quyết vấn đề nổi tiếng và được nhiều người áp dụng: khung giải quyết vấn đề sáng tạo của Charles Conn và Rob McLean trong cuốn sách The Bulletproof Problem Solving.

• Bước 1: Xác định vấn đề chính

• Bước 2: Phân tích để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và xây dựng các giả thuyết

• Bước 3: Xác định xác định thứ tự ưu tiên của các vấn đề

• Bước 4: Lập kế hoạch khai phá và phân tích dữ liệu để đánh giá các giả thuyết

• Bước 5: Thu thập, xử lý và làm sạch, khai phá, đánh giá các giả thuyết và xây dựng các mô hình cần thiết

• Bước 6: Tổng hợp các phân tích và highlight các insight quan trọng

• Bước 7: Trực quan và trình bày với stakeholder và các team liên quan

Với quy trình trên, từng bước đều có vai trò quan trọng và cần được tập trung làm kỹ, tránh việc chưa xong bước trước đã nóng vội nhảy sang bước tiếp theo. Ngoài ra, giải quyết vấn đề là một quá trình lặp đi lặp lại chứ không phải là một quá trình tuyến tính -  bạn có thể quay lại các bước để bổ sung các phát hiện tìm được trong các bước sau của quy trình.

Bước 1: Xác định vấn đề chính

Việc xác định đúng vấn đề và những khó khăn/giới hạn đang gặp phải là bước đầu tiên và cũng là bước quan trọng nhất trong quá trình giải quyết vấn đề. 

Nếu vội vàng phân tích ngay khi chưa xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết, bạn sẽ chỉ đang đi lòng vòng, không tìm được nguyên nhân chính xác và mất rất nhiều thời gian để tìm ra được giải pháp. 

Hoặc, sẽ có nhiều khi bạn mất hàng giờ để đi tìm một câu trả lời cho một “vấn đề”, và cuối cùng phát hiện nó không phải vấn đề gốc rễ, nên dù giải quyết ở cái gọi là “vấn đề” kia cũng chỉ là giải quyết tạm thời và không triệt để. 

Albert Einstein từng nói: “Nếu tôi có 1 giờ để giải quyết một vấn đề, tôi sẽ bỏ ra 55 phút nghĩ về vấn đề, và 5 phút nghĩ về giải pháp”.

Kết quả của bước này là một “problem statement” - nhận định về một vấn đề. Nhận định này cần bao gồm:

• Decision maker: Người gặp vấn đề là ai, giải pháp hướng tới hỗ trợ cho đối tượng nào? Người ra quyết định là ai?

• Criteria/measures for successful effort: Người đưa ra quyết định có thể đánh giá các giải pháp dựa trên các tiêu chí/chỉ số nào?

• Outcome/ Đầu ra kỳ vọng là như thế nào? Làm như thế nào để biết vấn đề được giải quyết thành công? Nếu outcome không rõ, rất dễ dẫn tới tình huống giải quyết mãi không biết đã xong vấn đề chưa.

• Key forces acting on decision makers: Có những yếu tố nào ảnh hưởng tới việc giải quyết vấn đề? Làm thế nào để xác định những mâu thuẫn đó?

• Time Frame: Khung thời gian vấn đề cần giải quyết xong?

• Boundaries/Constraints: Có giới hạn khi đưa ra các giải pháp không?

• Accuracy necessary: Tính chính xác của giải pháp ở mức độ nào?

Ví dụ với vấn đề: “Đề xuất giải pháp cho vấn đề mất hàng tại kho trong 2 tháng tới”

• Decision maker: Điều phối vận hành là đối tượng cần giải quyết vấn đề, các nhân viên tham gia vào quy trình xử lý hàng hóa tại kho là người cần áp dụng giải pháp này và COO (Chief Operations Officer) là người đưa ra quyết định.

• Outcome cần làm rõ: Giải pháp cho mất hàng tại kho cần được đưa ra quy trình và phải giải quyết triệt để trong 1 tháng hay chỉ cần đưa ra giải pháp/quy định để phía vận hành bắt đầu áp dụng? Nếu là đã giải quyết triệt để thì biết ở mức độ như thế nào, có cần đạt mức KPI tối thiểu nào không (ví dụ tỷ lệ mất hàng thấp hơn 0,1%)?

• Time Frame: 2 tháng, mốc thời gian này là cố định hay có thể thương lượng? Vượt mốc thời gian này thì sao?

• Key forces/ Boundaries: Giải pháp phải tinh gọn và có thể đưa vào quy trình xử lý hàng hóa hiện có; Giải pháp/công nghệ nếu có áp dụng không được vượt kinh phí XYZ; Phải tự động hóa được giải pháp này, nếu vẫn có yếu tố con người thì chỉ cần điều phối 1-2 người có được không?

Bước 2: Phân tích để tìm ra nguyên nhân gốc rễ và xây dựng các giả thuyết

Vấn đề nếu quá phức tạp sẽ cần phải chia nhỏ theo nhiều bước, nhiều khía cạnh để xác định được vấn đề nằm ở đâu và đâu là các vấn đề quan trọng, nhằm loại bỏ, bớt tập trung khỏi các vấn đề nhỏ, không cần thiết. Bạn có thể sử dụng Logic Tree để trực quan hóa các khía cạnh phân tích này - Logic Tree có thể được trình bày dưới dạng mindmap, flowchart hoặc dưới dạng list.

Có 5 loại Logic Tree thường gặp:

• Factor/Level/Component Tree: Sử dụng lúc mới bắt đầu phân tích vấn đề, chưa biết rõ về cấu trúc của vấn đề hoặc chưa hình thành giả thuyết về sự việc. 

• Inductive Logic Tree: Sử dụng để đi từ cái cụ thể, chi tiết đến toàn thể (Quy nạp), thường được dùng khi mới bắt đầu, đã biết một chút về điểm cuối của vấn đề, nhưng vẫn chưa hiểu rõ về cấu trúc hoặc sự liên quan giữa các phần thông tin. 

• Deductive Logic Tree: Sử dụng để đi từ cái toàn thể đến cái cụ thể, chi tiết (Diễn dịch), thường được dùng khi đã biết rõ về cấu trúc, hệ thống của vấn đề đặc biệt khi nó tự động mạch lạc về mặt logic.

• Hypothesis Tree: Sử dụng khi đã biết đủ về cấu trúc, hệ thống của vấn đề để đưa ra được giả thuyết rõ ràng, và bắt đầu test với dữ liệu được thu thập

• Decision Tree: Sử dụng khi đã biết về cấu trúc, hệ thống vấn đề ở mức tương đối, và tính chất của các quyết định được định dạng theo cấu trúc xếp tầng, nhờ đó bạn có thể áp data và dữ liệu vào phân tích. Decision Tree sử dụng cấu trúc If-then (Nếu-thì). 

Sau khi đã lựa chọn được loại Logic Tree, vậy làm thế nào để bẻ nhỏ vấn đề một cách có logic và tuân thủ tính độc lập, toàn diện (MECE)? Issue Tree là các cấu trúc giúp trực quan hóa các yếu tố của vấn đề một cách rõ ràng, và giúp theo dõi các cấp độ khác nhau của vấn đề được dễ dàng hơn.

Các kỹ thuật trực quan các yếu tố của vấn đề với Issue Tree có thể hỗ trợ bạn bao gồm:

• Math Tree:

  • Sử dụng các công thức sẵn có, ví dụ như Lợi nhuận = Doanh thu - Chi phí hay Chi phí thu hút khách hàng = Chi phí bán hàng và marketing/số lượng khách hàng mới sở hữu. Tham khảo thêm bài viết Customer Growth Models để tìm hiểu thêm về các mô hình và công thức tăng trưởng khách hàng.

  • Chia nhỏ vấn đề theo từng khía cạnh, ví dụ như có hai yếu tố tác động tới doanh thu: số lượng khách hàng và doanh thu của mỗi khách hàng.

  • Phân tích theo phễu chuyển đổi, ví dụ về phân tích tỷ lệ chuyển đổi khách mua, có thể đi theo từng bước: tỷ lệ khách truy cập trang chính, tỷ lệ khách truy cập trang sản phẩm, tỷ lệ khách bỏ sản phẩm vào giỏ hàng, tỷ lệ khách mua.

• Kỹ thuật xếp chồng (layer)

• Phương pháp đại số: định nghĩa vấn đề như một biến phụ thuộc có thể đo lường được, chia nhỏ vấn đề thành một phương trình với các biến độc lập tác động tới nó.

• Quy trình vận hành: chia nhỏ vấn đề theo các bước của quy trình/workflow.

• Khung khái niệm: chia nhỏ vấn đề theo các ý tưởng để giải vấn đề, ví dụ theo framework 3C (khách hàng, đối thủ cạnh tranh, công ty) hoặc theo 4P (sản phẩm, giá cả, phân phối, xúc tiến)

• Phân khúc (segmentation) và các từ trái nghĩa (opposite words): chia vấn đề thành nhiều lát cắt, ví dụ doanh thu giảm ở tệp khách hàng mới, tệp khách hàng đã mua một lần hay tệp khách hàng đã mua nhiều lần, ở nhóm khách hàng nào trong RFM Analysis,...

Đọc thêm: 3 kỹ thuật lập Issue Tree để xác định và giải quyết vấn đề

• 5 câu hỏi tại sao: Phương pháp này đặc biệt đơn giản: khi một vấn đề xảy ra, bạn đào sâu nguyên nhân gốc rễ bằng việc hỏi "Tại sao?" 5 lần.

Đọc thêm: Phân tích 5 câu hỏi Vì sao để tìm ra vấn đề trong business case

Lưu ý để tìm nguyên nhân gốc rễ (root-cause) chính xác:

• Tách biệt vấn đề và lý do tạo ra vấn đề trong mệnh đề phân tích vấn đề để tránh confirmation bias - định kiến khi bạn tin, có cảm giác điều gì đó là đúng, bạn sẽ cố gắng đi tìm các data, các lý luận để chứng minh điều đó khi chưa xét tất cả khía cạnh của vấn đề. Ví dụ: Khi team Sales không đạt KPI doanh thu của một thị trường, ban lãnh đạo cho rằng nhân  team Sales của thị trường đó không đủ năng lực. Tuy nhiên, cần chỉ rõ vấn đề một cách cụ thể - “Doanh thu thị trường không đạt KPI trong 3 tháng liên tục”, các chỉ số để đo lường là new customer, conversion rate,... Lý do có thể do mặc dù vẫn có lead mới nhưng khả năng nuôi dưỡng và convert lead thành khách hàng không tốt; hoặc do số lượng lead giảm - do khách hàng sử dụng sản phẩm đối thủ/do thị trường không lớn và không có nhiều người có pain point đó,...

• Có thể kết hợp sử dụng nhiều Logic Tree và nhiều loại Issue Tree khác nhau. Mỗi Issue Tree sẽ giúp bạn nhìn vấn đề theo một khía cạnh nhất định. Việc nhìn vấn đề theo nhiều Issue Tree, theo các khía cạnh khác nhau giúp bạn có thêm hướng để phân tích sâu hơn, đưa ra các Issue Tree đa dạng hướng cho các thành phần quan trọng, từ đó phân tích được các root-cause cần thiết. 

• Khả năng cao nhiều vấn đề mà bạn tìm ra đều xuất phát từ một root-cause chung, việc tìm và đưa ra giải pháp cho các root-cause này sẽ giúp bạn xử lý được nhiều vấn đề cùng lúc và hạn chế khả năng các vấn đề này lặp lại.

Ví dụ Issue Tree theo phương pháp đại số

Sau khi đã xác định được nguyên nhân, cần đặt ra các mục tiêu để giải quyết vấn đề là gì theo mô hình SMART:

• S: Specific - Mục tiêu phải cụ thể: đạt được một cái gì hoặc xử lý một vấn đề gì

• M: Measurable - Mục tiêu có thể đo lường được: biết rõ đầu ra sau khi thực hiện là gì (ví dụ: hệ thống dashboard theo dõi vận hành tại kho, văn bản quy trình xử lý hàng hóa thất lạc tại kho,...) và có thể xây dựng một bộ metric để đánh giá như nào là “đạt” mục tiêu

• A: Achievable - Mục tiêu có khả năng đạt được thay vì một mục tiêu vượt quá nguồn lực cho phép

• R: Relevant - Mục tiêu phải liên quan và giải quyết được bài toán đã đặt ra từ đầu

• T: Time-bound - Thời gian và due date đạt được mục tiêu rõ ràng

Lưu ý: 

• Mục tiêu sẽ là định hướng chung của tất cả hoạt động phân tích sau đó

• Mục tiêu là đích đến, kết quả chứ không phải một đầu việc, nhiệm vụ

Bước 3: Xác định xác định thứ tự ưu tiên của các vấn đề

Tuy nhiên, việc cân bằng tất cả các mục tiêu và giải quyết tất cả vấn đề gần như không thể bởi mọi tổ chức đều có nguồn lực hữu hạn. Giống như câu nói: “Ngon - bổ - rẻ, đã ngon bổ thì không rẻ mà đã đã ngon rẻ thì không bổ” - chọn một mục tiêu chính thường sẽ cần phải từ bỏ một hoặc nhiều mục tiêu khác. Nếu cố gắng theo đuổi quá nhiều mục tiêu một lúc, việc phân tích sẽ không đi tới đâu vì không biết phải tập trung giải quyết câu hỏi nào. 

Để xác định các mục tiêu/yếu tố cần ưu tiên, cần ưu tiên hai điều kiện:

1. Tập trung các mục tiêu/yếu tố có tính hiệu quả cao và quy mô/phạm vi tác động đủ lớn (scale of impact)

2. Tập trung các mục tiêu/yếu tố có thể thay đổi và điều khiển (ability to control, influence)

Có thể dùng sơ đồ phía dưới để đánh giá mức độ ưu tiên:

Bước 4: Lập kế hoạch khai phá và phân tích dữ liệu để đánh giá các giả thuyết

Kế hoạch làm việc là một lộ trình các đầu việc cần thực hiện để đánh giá và phân tích các giả thuyết ban đầu. Kế hoạch cần phân công nhiệm vụ và nguồn lực cụ thể cho từng thành viên trong nhóm.

Một số lưu ý trước khi lập kế hoạch: 

• Hypothesis-driven & end-product oriented: Trước khi bắt đầu một kế hoạch, cần xác định rõ ràng các giả thuyết và đảm bảo giả thuyết có thể kiểm chứng được; và cần phải hình dung được đầu ra của đầu việc là gì trước khi bắt tay vào thực hiện

• Ưu tiên các đầu việc phân tích quan trọng theo trình tự: (1) Dành 80% ưu tiên (theo quy luật 80/20) cho các phân tích phải thực hiện để loại bỏ các đầu việc phân tích sau này, (2) Các phân tích quan trọng, (3) Các phân tích bổ trợ (nice-to-have)

• Linh hoạt trong việc xây dựng các giả thuyết khi có thêm dữ liệu mới

Bạn có thể tham khảo form trình bày kế hoạch dưới đây:

Sau khi có kế hoạch, bạn có thể cấu trúc thành "One Day Answers" để tổng hợp kiến thức và ngữ cảnh để đảm bảo các phân tích đang đi đúng vấn đề:

• Mô tả ngắn gọn về tình huống xảy ra khi bắt đầu giải quyết vấn đề. Đây chính là tình trạng gây ra vấn đề.

• Tập hợp các quan sát hoặc vấn đề xung quanh tình huống là rào cản/động lực giúp giải quyết vấn đề. 

• Hình dung sơ bộ nhất về các ý tưởng giúp giải quyết vấn đề.

Khi đã có hình dung các hướng giải quyết vấn đề, hãy học cách phát hiện các thiên kiến kịp thời trước khi phát triển các giả thuyết và phân tích có định kiến:

• Học cách hoài nghi và đặt các câu hỏi xác nhận với các thông tin mới

• Thử nhìn mọi chuyện theo nhiều quan điểm khác nhau

• Hình thành ý kiến của riêng bạn. Nhưng tương tự, hãy thử tự đặt câu hỏi với chính những quan điểm của mình, nhưng ở một góc nhìn khác

Đọc thêm: Thinking Bias (Tư duy định kiến) là gì? Làm sao để vượt qua Bias và phát triển critical thinking?

Bước 5: Thu thập, xử lý và làm sạch, khai phá, đánh giá các giả thuyết và xây dựng các mô hình cần thiết

Sau khi đã có kế hoạch từng đầu việc chi tiết, bạn có thể bắt tay vào việc thực hiện các kỹ thuật thu thập dữ liệu và phân tích. Dù vậy, hãy cố gắng đơn giản hóa bằng cách thực sự hiểu hướng giải quyết đó cần những công cụ/kỹ thuật ở mức độ phức tạp nào. Nếu chỉ là một vấn đề đơn giản, đừng cố áp dụng các kỹ thuật nâng cao mà hãy thử với các công cụ phân tích phỏng đoán và thống kê mô tả trước.

• Quy trình và phương pháp phân tích dữ liệu bạn cần biết

• Data Cleaning là gì? Hướng dẫn các bước làm sạch dữ liệu

• Exploratory Data Analysis (EDA) là gì và quy trình từng bước của EDA

• Phân tích đơn biến (Univariate analysis) là gì?

• 04 giai đoạn phân tích dữ liệu - Descriptive, Diagnostic, Predictive & Prescriptive Analytics

Bước 6: Tổng hợp các phân tích và highlight các insight quan trọng

Kết hợp các kết luận riêng lẻ từ các bước trước đó thành một bức tranh toàn diện, nhất quán, để bạn có thể kiểm tra tính chính xác của kết luận và thuyết phục người khác cho rằng giải pháp của bạn là tốt nhất. Thông thường thì quá trình này sẽ phát hiện ra những insight mà bạn có thể bỏ qua khi quá tập trung vào chi tiết trong quá trình vừa qua.

Bước 7: Trực quan dữ liệu và trình bày với stakeholder và các team liên quan

Trình bày theo cấu trúc quy nạp: đi từ thực trạng của vấn đề - nguyên nhân - đề xuất/kết luận, với mỗi phần cần có các luận điểm và dữ liệu lập luận; hoặc ngược lại, trình bày theo diễn dịch: thực trạng các vấn đề - các đề xuất/kết luận - các insight giải thích vì sao đưa ra đề xuất đó. Cách trình bày này tương tự với Decision Tree - nhấn mạnh và giúp người xem nhanh chóng nắm bắt được kết luận và quyết định nên làm gì.

3. Làm thế nào để trau dồi kỹ năng giải quyết vấn đề?

Thực hành tư duy giải quyết vấn đề trong mọi vấn đề. Cách tốt nhất để học một kỹ năng là thực hành nó thường xuyên. Tiếp xúc với những môi trường tạo cơ hội rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề như tham gia làm việc nhóm, tự tạo các dự án trong công việc và mày mò thử các phương pháp tối ưu cho công việc hiện tại có thể giúp bạn phát hiện ra nhiều vấn đề còn tồn đọng để giải quyết.

Mở rộng nền tảng kiến thức và đa dạng trải nghiệm vấn đề. Trăm hay không bằng tay quen - va vấp với đa dạng các vấn đề giúp bạn có một bộ kỹ năng đối phó và có thể nhận ra những điểm giống nhau giữa vấn đề mới và vấn đề đã từng gặp trước đó. Đối với business intelligence, Data Analyst nên tìm hiểu về operations research, time series forecasting, options trading,... 

Thực hành kỹ năng Google. Nói vui là kỹ năng Google, nhưng thực tế đây là kỹ năng tìm kiếm thông tin bởi trước đây, Google vẫn là nguồn tài nguyên thông tin phổ biến nhất. 

Với một vấn đề, biết cách tìm kiếm thông tin và tham khảo cách giải quyết những người khác đã từng gặp phải sẽ giúp bạn đỡ mất nhiều thời gian trong việc tự mình mày mò đi tìm câu trả lời. Xác định chính xác vấn đề, biết cách đặt câu hỏi và lựa chọn các từ khóa để tìm kiếm sẽ giúp bạn trong quá trình tìm kiếm thông tin, trong khi khả năng hiểu sâu về ưu nhược, phạm vi áp dụng của các giải pháp được đề xuất sẽ giúp bạn biết giải pháp phù hợp nhất. Bạn có thể tìm kiếm message báo lỗi, mô tả chi tiết và cụ thể của lỗi mà bạn đang gặp phải,...

Ngày nay, khi đã có generative AI, bạn có thể tìm tới sự hỗ trợ của các công cụ AI như ChatGPT để nhanh chóng có câu trả lời. Bạn sẽ cần nắm được một số công thức để viết prompt hiệu quả. Tìm hiểu khóa học Generative AI của Tomorrow Marketers Executive Education để có thể hiểu cơ chế vận hành của Generative AI, từ đó biết được đâu là phạm vi công việc mà AI có thể hỗ trợ một cách tốt nhất và biết cách đặt lệnh cho AI để có được những ý tưởng độc đáo và phù hợp với nhu cầu riêng.

Dù vậy, AI chỉ có thể hỗ trợ được phần nào, việc đảm bảo câu trả lời có đúng hay không vẫn phải dựa vào kiến thức, kinh nghiệm và khả năng xác thực thông tin của bạn.

Bạn cũng nên học cách tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như các báo cáo, khảo sát, tham khảo ý kiến từ người có nhiều kinh nghiệm hơn,...

Phát triển kỹ năng tư duy phản biện. Tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề thường bổ trợ cho nhau: kỹ năng giải quyết vấn đề giúp bạn tìm ra các yếu tố, nguyên nhân của vấn đề và tìm ra các giải pháp, trong khi tư duy phản biện giúp bạn kiểm chứng các yếu tố/nguyên nhân đó và đánh giá tính khả thi và các kịch bản có thể xảy ra của các giải pháp. 

Đọc thêm: Critical Thinking: Data Analyst học cách tư duy phản biện như nào?

Làm việc nhóm cùng tìm ra giải pháp.

• Khuấy tạo không khí đặt câu hỏi và tự do tranh luận

• Suy nghĩ các giải pháp của bạn từ góc nhìn của khách hàng, nhà cung ứng, vị trí cao trong team,...

• Tự phản biện giải pháp của mình – thử phản biện với mọi ý tưởng hoặc giả thuyết của bạn trước khi đề xuất cho mọi người

• Lập mô hình kịch bản nhược điểm rõ ràng và phân tích trước khi bác bỏ một giải pháp

Tạm kết

Tư duy giải quyết vấn đề không phải tự nhiên sinh ra, nó được hình thành qua quá trình nhận thức và chủ động luyện tập. Bạn có thể chủ động thực hành tư duy này khi thực hiện quá trình phân tích dữ liệu với các bài toán khác nhau.

Dần dần, bạn sẽ có một tư duy xác định nguyên nhân và phân tích chắc chắn, luôn biết từng bước mình cần làm gì khi đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ. Thành thạo kỹ năng xử lý dữ liệu và biết cách kết hợp cùng tư duy phản biện và kỹ năng đặt câu hỏi đúng sẽ giúp bạn tăng tính chủ động, tự tin đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Nếu chưa biết cách trang bị tư duy phân tích dữ liệu như thế nào, tham khảo ngay khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược nhé!

Bài viết được tổng hợp và biên soạn bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Tomorrow Marketers - Tư duy phản biện (critical thinking) vừa là tư duy vừa là kỹ năng không thể thiếu. Tư duy này giúp Data Analyst đảm bảo những kết luận từ các kỹ thuật phân tích của bạn không có lỗi suy luận, đồng thời giúp tăng hiệu quả của các cuộc họp, trao đổi giữa nhiều bên. Cùng Tomorrow Marketers tìm hiểu về tư duy phản biện và cách để luyện tập tư duy này nhé!

Đọc thêm các phần trước của Lộ trình vào ngành dữ liệu cùng Tomorrow Marketers:

• Data Analyst Roadmap - Phần 1: Chuẩn bị nền tảng như nào để "chắc chân" vào ngành?

• Data Analyst Roadmap - Phần 2: Chuẩn bị portfolio và sẵn sàng interview để "manifest" có job?

1. Critical Thinking là gì?

Tư duy phản biện (critical thinking) chính là khả năng đánh giá, chắt lọc thông tin, cân nhắc các dẫn chứng và có thể đưa ra quan điểm ủng hộ hay phản đối thông tin đó, đồng thời có thể bổ sung lập luận để củng cố hoặc tìm ra các lỗi lập luận để làm suy yếu nó.

Tư duy này bao gồm kỹ năng đặt câu hỏi, xác định các loại định kiến, tìm ra những khoảng trống, sai sót, các lỗi ngụy biện trong quá trình tư duy và đưa ra kết luận chính xác.

Để tìm hiểu về tư duy phản biện, đầu tiên cần nắm được một số khái niệm cơ bản trong tư duy logic: lập luận (argument) sẽ bao gồm luận cứ (premise) và kết luận (conclusion). Trong đó luận cứ là một thông tin được phát biểu (có thể đúng hoặc sai), có vai trò hỗ trợ cho kết luận được đưa ra.

Một kết luận được coi là vững chắc nếu các luận cứ đưa ra dựa trên thông tin chính xác và các luận cứ có mối quan hệ logic hợp lý. Một số mối quan hệ giữa các luận cứ để đưa ra kết luận bao gồm: 

• Luận cứ A VÀ luận cứ B (tương đương phép hội trong toán tử logic)

• Luận cứ A HOẶC luận cứ B (tương đương phép tuyển trong toán tử logic)

• Luận cứ A TRÁI NGƯỢC với luận cứ B (tương đương phép phủ định trong toán tử logic)

• Luận cứ A DẪN TỚI luận cứ B (tương đương phép kéo theo trong toán tử logic)

• Luận cứ A NẾU VÀ CHỈ NẾU luận cứ B (tương đương tương đương logic theo trong toán tử logic)

Quá trình tư duy phản biện đánh giá một phát biểu xảy ra theo 3 giai đoạn: Analyzing, Interpreting & Evaluating.

• Analyzing: Đâu là kết luận? Đâu là những dẫn chứng hay luận điểm mà người nói hay người viết đưa ra? Chủ đề mà người nói/người viết muốn bàn tới là gì?

• Interpreting: Người nói đang muốn làm gì (đưa ra một giải pháp/dự đoán/chứng minh một hậu quả,...)? Người nói đang muốn ám chỉ điều gì?

• Evaluating: Ý kiến này có đúng hay không? Điều gì khiến ý kiến này đúng/sai? Lập luận này có lỗ hổng nào hay không?

Đọc thêm: 3 bước tư duy phản biện giúp bạn đánh giá đúng ý kiến của người khác

2. Critical Thinking áp dụng như nào trong việc phân tích dữ liệu?

Quy trình phân tích dữ liệu bao gồm nhiều bước: từ bước xác định mục tiêu, chọn nguồn dữ liệu, chọn phương pháp để phân tích, xử lý dữ liệu, thực hiện các kỹ thuật,... Vì vậy, Data Analyst cần thực hành tư duy phản biện ở mỗi bước để đảm bảo hoạt động trước đó đã chính xác để tiếp tục áp dụng với hoạt động tiếp theo, tránh việc khi phát hiện có lỗi sau đó lại phải làm lại quy trình từ đầu. 

Với Critical Thinking, Data Analyst có thể:

• Tìm ra các insight mới, các góc nhìn mới và những giải pháp mới cho vấn đề đang gặp phải

• Tránh được các lỗi lập luận và các thiên kiến trong phân tích dữ liệu

• Xác định được một quy trình đặt câu hỏi để tìm được hướng tiếp cận cho những phân tích

• Kiểm chứng lại về chất lượng, tính chính xác và tính liên quan của những dữ liệu được sử dụng để phân tích, đảm bảo đã xử lý và chắt lọc những dữ liệu có giá trị trước khi sử dụng các kỹ thuật và đưa ra lập luận khác

• Đảm bảo mọi lập luận trong phân tích đưa ra đều có luận cứ (premise) xác đáng để củng cố

• Tư duy có quy trình trong việc xác định nguyên nhân và đưa ra giải pháp trong bước xác định nguyên nhân gốc rễ

3. Một số lỗi lập luận trong critical thinking 

Lỗi lập luận (fallacy) là một lỗi về mặt logic hoặc lý luận dẫn đến một kết luận không hợp lệ. Sai lầm có thể phát sinh từ những giả định không chính xác, áp dụng sai các nguyên tắc toán học hoặc sai lầm logic. Một số loại lập luận thường gặp bao gồm:

• Division Fallacy: Kết luận một khẳng định đúng với tổng thể thì cũng đúng với các cấu phần của tổng thể đó. Ví dụ: nếu một nhóm người có chiều cao trung bình là 1.8m, điều đó không có nghĩa là mỗi cá nhân trong nhóm đều cao 1.8m.

• Composition Fallacy: Kết luận một khẳng định đúng với từng cấu phần thì cũng đúng cho tổng thể. Ví dụ: nếu mỗi cầu thủ trong một đội bóng rổ đều giỏi thì điều đó không nhất thiết có nghĩa là đội đó giỏi.

• False Dichotomy: Đưa ra hai lựa chọn là những khả năng duy nhất khi trên thực tế có nhiều lựa chọn hơn. Ví dụ, lập luận rằng một phát biểu toán học phải đúng hoặc sai mà không xét đến khả năng nó là không xác định.

• Post Hoc Fallacy: Giả sử rằng vì sự kiện này nối tiếp sự kiện khác nên sự kiện đầu tiên gây ra sự kiện thứ hai. Trong toán học, điều này có thể xảy ra trong lý luận thống kê khi suy ra quan hệ nhân quả từ mối tương quan.

• Begging the Question: Các luận cứ của một lập luận (premises) đã thừa nhận tính đúng đắn của kết luận. Ví dụ: khẳng định tính định lý của một phương pháp toán học nhưng không đưa ra được bằng chứng hay lập luận.

• Non Sequitur: Một kết luận không tuân theo logic từ luận cứ (premises). Ví dụ, phát biểu rằng vì một số là số chẵn nên nó phải lớn hơn 2.

• False Cause: Hai phát biểu không có mối quan hệ nhưng lại được giả sử là có mối quan hệ nhân quả.

• Loaded Question: Hỏi một câu hỏi chứa đựng một giả định nên không thể trả lời.

• The Texas Sharpshooter: Các dẫn chứng được “cố tình” lựa chọn để củng cố thêm cho lập luận hoặc một giả thuyết (cherry-picked).

Học cách để nhận biết và tránh gặp phải các lỗi lập luận này rất quan trọng cho việc tự đánh giá những lập luận của bản thân.

Đọc thêm: Những lỗi lập luận cần tránh trong vòng Assessment Center: để tranh luận không trở thành tranh cãi vô ích

4. Luyện tập Critical Thinking như nào?

Critical thinking không phải là tư duy cố định: tư duy này không phải tự có, cũng không phải đã thành công trau dồi một lần là sẽ có được tư duy đó mãi mãi nếu không học và thực hành áp dụng liên tục. 

Học cách hoài nghi và đặt các câu hỏi xác nhận với các thông tin mới. Thông tin có thể ở nhiều hình thức, trong đó ở hình thức nào cũng có thể đã bị “bóp méo”: Một bài báo giật tít, một hình ảnh sử dụng deep fake, một lời nói đã bị tam sao thất bản,... Vì vậy, luôn đặt câu hỏi về tính chính xác của những thông tin bạn nhận được: "Thông tin này có đầy đủ và cập nhật gần đây không?", “Thông tin và dữ liệu đó trích dẫn từ nguồn nào?”, “Có sử dụng yếu tố AI không?”, “Có luận cứ hoặc dẫn chứng nào hỗ trợ cho lập luận đó không?”, “Những thông tin đó liệu có đang phục vụ cho một động lực cá nhân nào khác?”, “Thông tin có đang được lan truyền với ngôn ngữ, cảm xúc và giọng điệu đáng nghi không?”.

Thử nhìn mọi chuyện theo nhiều quan điểm khác nhau. Mỗi người đều có quan điểm, động cơ, mục tiêu, thành kiến cá nhân. Điều này do nhận thức, cảm xúc, kinh nghiệm và những trải nghiệm trước đây của mỗi người là khác nhau. Bạn có thể rèn khả năng tư duy phản biện bằng cách đặt mình ở góc nhìn của người khác: “Nếu là A, mình sẽ suy nghĩ gì?” - Xem một dashboard về doanh số bán hàng, nhân viên bán hàng sẽ quan tâm tới doanh số của mỗi sale, trong khi team lead sẽ quan tâm tới tình hình chung của cả team hơn. Thay đổi và bổ sung một vài yêu cầu trong quy trình bán hàng, nhân viên sẽ quan tâm thay đổi đó có ảnh hưởng tới các thao tác của mình không, trong khi team lead sẽ quan tâm liệu thay đổi đó có tác động tích cực hơn tới tổng thể của quy trình - về mặt hiệu suất và khả năng chốt đơn?...

Hình thành ý kiến của riêng bạn. Nhưng tương tự, hãy thử tự đặt câu hỏi với chính những quan điểm của mình, nhưng ở một góc nhìn khác. Có thể quan điểm của bạn cũng đã bị ảnh hưởng bởi những thành kiến của bạn. Ví dụ, hãy thử nghĩ xem, nếu là A - một người mù màu và không phân biệt được màu xanh, liệu màu sắc của dashboard có đang gây khó khăn để sử dụng?, hoặc nếu là B - một người có mắt yếu và không sử dụng được màn hình có độ tương phản cao, liệu để nền report đen chữ trắng có khó nhìn,... 

Luyện tập lắng nghe chủ động. Lắng nghe và tập cho mình thói quen tóm tắt lại các thông tin đã nghe, liên kết các ý và chủ động đặt ra câu hỏi ngay trong lúc nghe. Ví dụ, bạn tham gia một buổi chia sẻ về bán hàng, ở đây người chia sẻ đã chia sẻ rằng “Quy trình bán hàng đang đi từ các bước thu thập thông tin từ các mạng xã hội, tiếp cận bằng telesale với cold call, sau đó nhân viên sẽ thuyết phục và chốt đơn”. Hãy thử đặt câu hỏi: “Vì sao lại lựa chọn cold call, liệu có phù hợp với loại hình sản phẩm?”, “Vì sao người chia sẻ lại vẫn giữ lại quy trình này, có phải theo kinh nghiệm họ cho rằng quy trình vẫn đang hiệu quả? Có số liệu nào back up cho quan điểm đó không?”, “Liệu có cách khác để tiếp cận khách hàng không?” và liệt kê một số quy trình thay thế khác,...

Tóm lại, với các lời khuyên phía trên, đều xuất phát từ xây dựng cho mình một tâm thế tò mò, luôn muốn tìm hiểu cặn kẽ thông tin và liên tục đặt câu hỏi. Nhưng hay hỏi chưa chắc đã bằng hỏi hay. Vậy làm cách nào để đặt câu hỏi hay?

• Linh hoạt giữa các loại câu hỏi: “Là cái gì” (What), “Vì sao?” (Why), “Bằng cách nào?” (How), “Dẫn chứng ở đâu?” (Where), “Thông tin đó được cập nhật lúc nào?” (When)

• Đặt liên tục 5 câu hỏi “Tại sao”  để tìm ra vấn đề

• Đặt câu hỏi mở để “chừa chỗ” để thảo luận và khám phá các câu trả lời mới thay vì “Yes/No”

• Đặt câu hỏi để kéo dài chủ đề để khai phá thêm các thông tin ẩn

• Mở rộng phạm vi đặt câu hỏi, không chỉ gói gọn trong đối tượng đang thảo luận, thử liên kết các đối tượng có liên quan để so sánh, đặt ra các giả thuyết, đồng thời tìm ra các mâu thuẫn và lỗi lập luận

• Nghĩ ra từng đó câu hỏi rồi, nhưng trước khi đặt câu hỏi cho người khác, hãy tự tìm hiểu lại các thông tin để trả lời trước nhé, tránh việc đặt quá nhiều câu hỏi có phần hiển nhiên

Đọc thêm: 15 câu hỏi tìm ra hướng phân tích dữ liệu hiệu quả

Chủ động đọc thêm về các bài viết về Critical Thinking trong nhiều tình huống. Blog Tomorrow Marketers cũng dành riêng chủ đề Critical Thinking để bạn có thể học hỏi cách áp dụng linh hoạt tư duy phản biện qua nhiều tình huống thường gặp trong công việc. Để áp dụng thành thục, hãy thử luyện tập cùng series bài tập case study của Tomorrow Marketers nữa nhé!

5. Thử một vài câu hỏi để xem mình đã có tư duy phản biện chưa nào!

Thử luyện tập với hai câu hỏi này nhé:

Câu hỏi 1: Lời giải chứng minh 1=2

Với

(1) Nhân hai vế với a, ta được

(2) Trừ hai vế cho b^2, ta được

(3) Đặt thừa số chung của hai vế làm nhân tử chung, ta được

(4) Chia hai vế cho (a-b), ta được

(5) Bởi a = b nên

(6)

Vậy lập luận này sai ở bước suy luận nào?

Ngưng lại 2 phút để suy nghĩ trước khi kéo xuống xem đáp án nhé!

Đáp án:

Bước lập luận sai nằm ở bước (4). Lập luận sai khi a-b = 0 nên không thể thực hiện bước chia cho 0. 

Câu hỏi 2 (thử mức độ khó hơn nhé): 

Một số trưởng bộ phận của Tập đoàn Nokia sẽ nghỉ hưu trong năm nay. Số lượng nhân viên ngoài trưởng bộ phận hiện tại có thể đảm nhận vị trí trưởng bộ phận chỉ bằng khoảng một nửa số vị trí tuyển dụng dự kiến. Nokia sẽ không thuê các trưởng bộ phận từ bên ngoài công ty hoặc để các trưởng bộ phận hiện tại tiếp quản nhiều bộ phận, vì vậy một số bộ phận sẽ không có trưởng bộ phận vào năm tới trừ khi Nokia:

(A) thăng chức một số trưởng bộ phận hiện tại lên các vị trí quản lý cấp cao hơn

(B) tăng lương cho trưởng phòng

(C) giảm số lượng nhân viên mới thuê vào năm tới

(D) giảm số lượng nhân viên trung bình trên mỗi bộ phận

(E) giảm số lượng các phòng ban

Ngưng lại 2 phút để suy nghĩ trước khi kéo xuống xem đáp án nhé!

Sau đó tìm câu trả lời trong bài Kì 2 | Series bài tập luyện Critical Thinking qua case study cùng Tomorrow Marketers nhé!

Tạm kết

Tư duy phản biện không phải tự nhiên sinh ra, nó được hình thành qua quá trình nhận thức và chủ động luyện tập. Bạn có thể chủ động thực hành tư duy này khi thực hiện quá trình phân tích dữ liệu với các bài toán khác nhau. Ở mỗi bước, bạn có thể dừng lại 5 phút để rà soát lại: liệu có còn các lỗi dữ liệu nào chưa được xử lý tới, với các cách xử lý như vậy có thể có ưu và nhược điểm gì, các đánh giá và phân tích của bạn có đang mắc phải lỗi lập luận nào không, nếu là end-user, họ sẽ cho rằng đánh giá đó đúng hay sai?

Dần dần, bạn sẽ có một tư duy phân tích dữ liệu vững chắc, luôn biết từng bước mình cần làm gì khi đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ. Thành thạo kỹ năng xử lý dữ liệu và biết cách kết hợp cùng tư duy phản biện và kỹ năng đặt câu hỏi đúng sẽ giúp bạn tăng tính chủ động, tự tin đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Nếu chưa biết cách trang bị tư duy phân tích dữ liệu như thế nào, tham khảo ngay khóa học Data Analysis - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược nhé!

Bài viết được tổng hợp và biên soạn bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Tomorrow Marketers - Trong bài viết trước, TM đã trả lời các câu hỏi một ngày của các Fresher Data Analyst làm gì và lộ trình chuẩn bị kiến thức, kĩ năng nào để “chắc chân” vào ngành. Tới phần 2 trong lộ trình chuẩn bị vào ngành Dữ liệu, cùng TM điểm qua các bước chuẩn bị portfolio và “một tâm hồn đẹp” cho buổi phỏng vấn để tiến gần hơn với một vị trí trong ngành Dữ liệu nhé!

3.4. Chuẩn bị data portfolio

Portfolio là tổng hợp những dự án và những phân tích bạn đã làm trước đó. Portfolio là một cách để thể hiện những kiến thức và kĩ năng bạn có thông qua việc áp dụng vào các dự án thực tế. Portfolio có thể được đóng gói theo nhiều cách: một trang web cá nhân, sử dụng chính GitHub và bổ sung các dự án thành các repository công khai hoặc đơn giản hơn nữa là đưa thành một mục trong sơ yếu lý lịch/LinkedIn và dẫn link tới những dự án bạn từng thực hiện/tham gia.

Lựa chọn platform để trình bày portfolio?

Github

GitHub là nền tảng mở, giúp tạo các repository và chia sẻ code. Bạn có thể sử dụng các kỹ năng edit trên GitHub để format lại các reportsitory, ví dụ tạo headings, paragraphs và embedded links. Bạn có thể tham khảo hướng dẫn format trên GitHub. và cách để format portfolio với trang Readme như dưới đây:

Trang web cá nhân

• Bạn có thể lựa chọn các công cụ hỗ trợ (site builder) như Wix, Weebly hoặc Canva. Điểm cộng của cách này chính là tính dễ sử dụng trong thiết kế một trang web. Tuy nhiên, nếu sử dụng với lựa chọn giá miễn phí, domain của portfolio của bạn bắt buộc phải có tên của công cụ đó (ví dụ portfolio.wix.com). Bạn có thể sử dụng dịch vụ của web hosting và mua một domain để đem lại ấn tượng chuyên nghiệp hơn. Tham khảo bài viết Làm thế nào để thiết lập một trang blog? để thực hành tạo ngay một trang web cá nhân nhé.

• Tự code trang web cá nhân và host trên Cloudflare (miễn phí). Bạn sẽ chỉ cần bỏ ra khoảng $10 một năm để mua tên domain, nhưng bạn cũng có thể sử dụng dev link để miễn phí. Ưu điểm là chi phí rẻ hơn nhưng bù lại thì bạn sẽ không có hỗ trợ khi có phát sinh bug trên trang web.

Portfolio cần có các mục gì?

Trang chính - “Homepage”

Đây là điểm chạm đầu tiên của người xem với portfolio, vì vậy hãy cố gắng tạo được ấn tượng đầu tiên và kích thích được sự tò mò để người xem kéo xuống. Giữ mọi thứ ngắn gọn và đầy đủ thông tin, đủ để biết portfolio này của ai và tóm tắt tự sự về cá nhân.

Mục giới thiệu về cá nhân - “About Me” 

Đây là nơi bạn có thể tìm hiểu chi tiết hơn về bạn là ai, bạn làm gì, kinh nghiệm nghề nghiệp (nếu có) và điều gì đưa bạn tới lĩnh vực Dữ liệu và đâu là điều khiến bạn hứng thú/theo đuổi ngành này.

Bạn có thể tham khảo portfolio của Naledi Hollbruegge.

Naledi giới thiệu mình là một consulting data analyst và social researcher. Sau đó, cô tiếp tục giải thích, chỉ bằng một vài câu, niềm đam mê phân tích dữ liệu của cô đã phát triển như thế nào và cô có thể cung cấp những gì cho những nhà tuyển dụng. Cuối cùng, cô ấy tóm tắt lại lịch sử nghề nghiệp và để lại cho người đọc những gì cô ấy sẵn sàng tiếp nhận.

Bên dưới mục giới thiệu, đừng quên thông tin liên hệ như email, các trang mạng xã hội như LinkedIn và GitHub.

Một trang blog - “Blogs”

Một kỹ năng quan trọng mà nhiều bạn theo đuổi sự nghiệp phân tích không nghĩ tới chính là khả năng giải thích những hiểu biết phức tạp một cách rõ ràng, ngắn gọn và dễ hiểu dưới dạng văn bản— và blog hoàn toàn có thể thể hiện năng lực này.

Khi bạn mới bắt đầu, hãy cân nhắc viết một hoặc hai bài viết ngắn giải thích một khái niệm - cho thấy bạn thực sự hiểu và có thể truyền tải, giải thích công việc của mình cho người khác, cũng thể hiện rằng bạn biết và theo đuổi những gì mình đang làm.

Các dự án cá nhân - “Projects”

Mục này sẽ giới thiệu các dự án khác nhau mà bạn đã thực hiện. Có nhiều cách khác nhau để trình bày các dự án: đăng tải ngay trên website cá nhân hoặc hoặc tóm tắt và dẫn liên kết tới các platform chia sẻ code như GitHub - phụ thuộc vào tính chất, tính kỹ thuật cũng như sở thích cá nhân.

Bạn có thể tham khảo portfolio của Harrison Jansma - một coder và data analyst.

Với Apple Sentiment Analysis project, Harrison thực hiện kỹ thuật sentiment analysis (kỹ thuật phân loại và đánh giá thái độ thành các nhóm tích cực, tiêu cực hoặc trung lập) trên một dataset các tweet về Apple Inc. Anh trình bày từng bước theo từng phần rõ ràng, được đánh số, minh họa bằng bảng và đồ thị nếu cần thiết.

Bạn cũng có thể tham khảo các dự án cá nhân của David Venturi. David thực hiện đa dạng các kĩ thuật phân tích trên nhiều domain khác nhau, thậm chí là anh còn sẵn sàng thể hiện màu sắc cá nhân bằng cách phân tích dữ liệu trong lĩnh vực sở thích - khúc côn cầu Toronto Maple Leafs. David thường sử dụng GitHub để giới thiệu các dự án, chẳng hạn như dự án này được tạo từ dữ liệu OpenStreetMap để tìm hiểu thêm về quê hương của anh ấy bằng SQL.

Mục tiêu chính của portfolio là thể hiện khả năng và kỹ năng - vì vậy hãy cố gắng đa dạng hóa nhiều loại dự án khác nhau để làm nổi bật các khía cạnh khác nhau trong bộ kỹ năng. Tuy nhiên, số lượng không quan trọng bằng chất lượng, vì vậy hãy chọn lọc từ một số kĩ năng quan trọng nhất:

• Khả năng tổng hợp/scraping dữ liệu từ nhiều nguồn (trình bày đoạn code thực comment từng bước logic trong đoạn code của bạn)

• Khả năng làm sạch dataset (trình bày các bước bạn phát hiện dữ liệu sai dạng dữ liệu/thiếu/duplicate và các bước làm sạch một dataset)

• Khả năng thực hiện nhiều loại phân tích khác nhau (ví dụ phân tích mô tả hoặc phân tích dự đoán), và khả năng thực hiện nhiều kĩ thuật phân tích khác nhau (ví dụ time series analysis, A/B testing, regression analysis,...).

• Khả năng trình bày và trực quan hóa (lựa chọn loại biểu đồ, chart,... và trình bày một report/dashboard bạn từng thực hiện)

• Khả năng diễn giải quá trình phân tích một cách dễ hiểu và liền mạch (trình bày một phân tích theo một câu chuyện)

• Khả năng teamwork (bổ sung một dự án lớn có sự đóng góp của nhiều cá nhân)

Bạn có thể thể hiện các kĩ năng này trong một dự án xuyên suốt. Gợi ý cho bạn một số ý tưởng: 

• Product launch

  • Đo lường hiệu quả launching sản phẩm mới và đề xuất recommendations để tối ưu cho các chiến dịch sau.

  • Các loại dữ liệu cần: dữ  liệu trước khi launching (marketing campaigns, social media sentiments, sign ups), dữ liệu sau khi launching (sales, installations, social media sentiments, product reviews). Tập trung vào các kênh media của thương hiệu đó.

• Social network/Social media growth

  • Tự phân tích từ connection network trên LinkedIn để phân tích mức độ tăng trưởng connection và dự đoán số lượng job phù hợp với bản thân.

  • Các dữ liệu cần: thông tin về các connections, job listing, thời gian đăng tuyển, lĩnh vực, thời gian gắn bó của nhân sự của các công ty,...

  • Tương tự, bạn có thể phân tích dựa trên một kênh nội dung mà bạn ưa thích.

  • Các dữ liệu cần: thời gian đăng bài, chủ đề, lượng engagement (comments, reactions,...), loại nội dung (long form, short form, video, text, etc.), các keywords sử dụng,... 

Web scraping/Call API

Web scraping là kỹ thuật thu thập dữ liệu trực tiếp từ các trang web. Khi bạn sử dụng web scraping, bạn đang truy cập vào trang web qua giao thức HTTP/HTTPS, tải về nội dung HTML của trang và sau đó phân tích nó để trích xuất thông tin mong muốn. Việc này thường liên quan đến việc xử lý mã HTML và có thể sử dụng thư viện như BeautifulSoup, Scrapy, hoặc Selenium trong Python. Web scraping thường được sử dụng khi không có API hoặc khi API không cung cấp dữ liệu cần thiết.

Là một người mới tiếp cận Dữ liệu, nếu background của bạn là dân kinh tế, có thể bạn sẽ chưa có nhiều kiến thức chuyên môn trong công việc này. Tuy nhiên, một Data Analyst hàng ngày cần tổng hợp rất nhiều dữ liệu, với đa dạng thể loại, từ hình ảnh, văn bản, số liệu từ đa dạng các nguồn khác nhau. Nếu chỉ dựa vào Data Engineer, công việc có thể sẽ thiếu đi tính chủ động và kéo dài thời gian hoàn thành. Thêm nữa, khi mà người người nhà nhà đều có thể tìm kiếm các dataset miễn phí và thực hiện các kỹ thuật phân tích cơ bản, thì đâu mới là điểm làm cho portfolio nổi bật? Hãy tự tổng hợp nguồn dữ liệu riêng cho mình, một dataset chưa được sạch sẽ nhưng có tính thực tế cao hơn.

Web scraping sẽ tự động hóa các tác vụ tổng hợp dữ liệu lặp lại, ví dụ như download đánh giá và copy mô tả sản phẩm từ các trang web e-commerce. Để web scraping, cần tạo ra một thuật toán có vòng lặp: tìm các phần tử được chọn trong mã HTML của website, sau đó loại bỏ những dữ liệu này và xuất chúng thành tệp .txt.

API (Application Programming Interface) là một giao diện mà dịch vụ hoặc ứng dụng cung cấp để bạn có thể truy cập dữ liệu của nó theo cách có cấu trúc hơn. Khi bạn gọi API, bạn gửi yêu cầu HTTP (như GET hoặc POST) đến một điểm cuối (endpoint) của API, và nhận về dữ liệu thường ở định dạng JSON hoặc XML. API là cách chính thức và hợp pháp hơn để lấy dữ liệu từ các dịch vụ trực tuyến, vì chúng thường được thiết kế để cung cấp dữ liệu một cách có tổ chức và ổn định.

Ví dụ: LinkedIn APIs cho phép bạn call data profile của bạn và những người khác cũng như các bài đăng mô tả job. 

Serp API cũng là một lựa chọn tốt, cho phép bạn lấy dữ liệu từ các kết quả tìm kiếm trên Google hoặc các công cụ tìm kiếm khác. Hãy xem xét trường hợp này: nếu bạn thường xuyên bị chặn khi cố gắng thu thập dữ liệu sản phẩm từ Amazon, API kết quả tìm kiếm có thể giúp bạn dễ dàng hơn bằng cách chỉ cần thu thập dữ liệu từ Google.

Bạn có thể lựa chọn scraping các trang web như:

• Các mạng xã hội như Reddit, X, LinkedIn hoặc Facebook

• Các trang review, ví dụ Tripadvisor

• Các trang có dữ liệu tài chính như Yahoo!, hoặc dữ liệu chứng khoán như SSI, DNSE,...

Một số gợi ý khi bạn thực hiện web scraping:

• Các thư viện Python phổ biến: BeautifulSoup, Selenium, Scrapy

• Các công cụ web scraping: Parsehub, Octoparse

• GitHub: Trustpilot review scraper, Bloomberg stock data scraper

Tự thu thập dữ liệu thay vì sử dụng các bộ dữ liệu được làm sẵn cũng giúp bạn được làm việc với dữ liệu thực, thay vì bỏ qua công đoạn làm sạch, chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu với các dataset miễn phí từ các trang web cung cấp dataset khác. 

Data wrangling/data cleaning

Data wrangling đảm bảo dữ liệu có cấu trúc, đã được làm sạch và loại bỏ những giá trị gây sai lệch trong quá trình phân tích/xây dựng mô hình. Để nâng cao độ khó, bạn có thể thiết kế một quy trình tự động phát hiện và làm sạch dữ liệu với Python, hoặc kết hợp Power BI và Power Automation.

Quy trình này có thể bao gồm tổng hợp nhiều dataset, phân nhóm và kiểm tra dữ liệu trùng lặp, kết hợp các trường dữ liệu (concatenate), sử dụng fuzzy match,...

Bạn có thể tham khảo các bước làm sạch dữ liệu tại bài viết: 

Để thể hiện kỹ năng này, bạn có thể lựa chọn làm sạch từ dữ liệu đã scraping ở bước trên, hoặc lựa chọn từ các nguồn dữ liệu mở:

• New York City Airbnb

• American National Election Studies

• Amazon Web Services

Next up, check out some sample data-wrangling guides for beginners. The data science community, Kaggle, runs regular competitions and provides free access to the outcome code, an excellent tool for helping you get started. You can also find some great YouTube tutorials for data wrangling in Python, as well as some written guides.

Một số gợi ý để bạn có thể bắt đầu:

• Các thư viện Python phổ biến: pandas, NumPy, datacleaner

• Các công cụ làm sạch dữ liệu: OpenRefine, MS Power Query

• GitHub: Code repository for data wrangling with Python

Exploratory data analysis (EDA)

EDA là quá trình tóm tắt các đặc điểm chính của một dataset: phân bố dữ liệu như nào, xu hướng ra sao, có pattern nào không,... Luyện tập EDA sẽ trau dồi các kỹ năng data modeling và phát hiện dữ liệu bất thường và tư duy phản biện. Đây cũng là bước đầu để bạn hình thành các giả thuyết (hypothesis) và giả định (assumption). 

Có thể phân thành hai loại: 

• Phân tích đơn biến (univariate analysis): phân tích từng biến một

• Phân tích đa biến (bivariate/multivariate analysis): kết hợp hai hoặc nhiều biến để tìm ra mối quan hệ. Một số kỹ thuật có thể kể đến như (1) trực quan với loại biểu đồ scatter plots, hoặc box và whisker diagrams, (2) đánh giá thống kê từ bảng biểu. 

Bạn hoàn toàn có thể gộp quá trình này với công việc làm sạch dữ liệu.

Một số gợi ý để bạn có thể bắt đầu:

• Các thư viện Python phổ biến: Sweetviz, dataprep.eda

• Các công cụ hỗ trợ EDA: MS Excel, Trifacta

• GitHub: pandas profiling, autoviz

Data visualization

Trực quan hóa dữ liệu cần phải cân bằng giữa nghệ thuật và khoa học - tức là cân bằng được tính đẹp mắt và thu hút nhưng vẫn đảm bảo tuân thủ các quy tắc trong trình bày báo cáo, tránh gây hiểu nhầm và chỉ ra điểm cần chú ý trong biểu đồ.

Có rất nhiều loại chart trong trực quan hóa, từ cơ bản như biểu đồ đường, biểu đồ cột dọc/cột ngang, biểu đồ tròn, cho tới nâng cao hơn chút là biểu đồ miền, histogram, scatter plots, heat map, tree map,... Mỗi loại biểu đồ đều có các use case và truyền tải thông tin khác nhau.

Bạn có thể sử dụng chính dataset đã thực hành các bước bên trên để trực quan hóa với nhiều công cụ, hoặc lựa chọn nhiều dataset và thực hiện đa dạng các kỹ năng trực quan hóa với một công cụ mà bạn tự tin nhất. 

Một số gợi ý để bạn có thể bắt đầu:

• Các thư viện Python phổ biến: Seaborn, matplotlib, plotly

• Các công cụ hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu: Tableau Public, Power BI Desktop, Excel, Looker Studio

• GitHub: Data viz tools for the web 

Machine learning

Vượt hơn kỹ năng phân tích mô tả, bạn có thể đưa vào portfolio một vài dự án phân tích dự báo với quy trình thiết kế thuật toán và xây dựng mô hình machine learning mà bạn tâm đắc. 

Năng lực của một Fresher Data Analyst sẽ phù hợp với các bài toán Hồi quy tuyến tính (linear regression) hoặc bài toán Hồi quy Logistic (logistic regression). 

Dự án này sẽ đòi hỏi sự chuẩn bị kiến thức toán học và lập trình cao hơn các dự án trước, với nền tảng về đại số, thống kê và giải tích.

Hãy thử thực hành với dataset số người sống sót từ vụ tai nạn Titanic. Mục tiêu của dự án này là xây dựng một mô hình cơ bản để dự đoán hành khách nào để sống sót sau thảm họa và ngược lại, dựa trên các yếu tố như độ tuổi, giới tính và tầng lớp xã hội. Lý do đây là dự án phù hợp với beginner bởi Kaggle đã từng thực hiện một cuộc thi với dataset này và có cung cấp tutorial cho các thí sinh tham gia, cũng như xây dựng một forum để hỗ trợ và đưa ra các tips để hoàn thành bài thi. 

Chúng ta cũng biết được chính xác số người đã tử vong trong thảm họa này, nhờ vậy có thể đánh giá tính chính xác của thuật toán dự đoán đối với kết quả thực tế.

Bạn có thể tìm hiểu thêm 12 dự án machine learning khác. 

Một số gợi ý để bạn có thể bắt đầu:

• Các thư viện Python phổ biến: Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch

• GitHub: machine learning for beginners

Một số tips cuối cùng

Sau khi đã hoàn thành các dự án, đừng quên tham khảo một số lời khuyên dưới đây để hoàn thiện trình bày và “tút tát” lại portfolio:

• Vẫn là câu nói “chất lượng hơn số lượng”, hãy lựa chọn 3-5 dự án bạn tâm đắc nhất để đưa vào portfolio, tránh việc quá dài và khiến nhà tuyển dụng không nhìn nhận được đâu mới là dự án “ăn điểm”.

• Bắt tay thực hiện dự án và xây dựng portfolio ngay từ thời điểm đầu lộ trình. Học tới đâu, thực hành tới đó. Quá trình này vừa khiến bạn thấm được kiến thức lý thuyết, giúp bạn biến các kiến thức đó thành kỹ năng thực sự của mình, vừa giúp bạn dần dần liên kết được quá trình làm việc từng bước với một dataset như nào, cũng tránh việc phải tập trung một khoảng thời gian để hoàn thành khối lượng dự án lớn.

• “Use SQL to extract insight for customer service business” - Bạn dùng SQL như thế nào? Vì sao không dùng Excel? Đừng liệt kê bạn dùng công cụ nào, hãy giải thích tại sao bạn lựa chọn công cụ đó mà không phải công cụ khác và bạn đã sử dụng công cụ đó như thế nào, thực hiện các kỹ thuật nào.

• Thể hiện rằng bạn biết cách dùng GitHub. Git là hệ thống quản lý các phiên bản thay đổi và chia sẻ code. Trong thực tế, khi làm việc trong một team, việc biết cách quản lý phiên bản cập nhật trên môi trường local và chia sẻ code trong một dự án rất quan trọng. Nắm được các command cơ bản, hiểu cách tạo branch,... sẽ giúp bạn có thêm điểm cộng.

• Bổ sung trang readme để tóm tắt ngắn gọn nhưng đầy đủ ngữ cảnh của dự án đã thực hiện và chia sẻ từng bước bạn tư duy sẽ giúp người đọc có đầy đủ thông tin để hiểu được kết luận của bạn.

• Thử tạo một chút khác biệt bằng cách đưa sở thích, đam mê cá nhân vào portfolio (phân tích dataset về các bộ phim trên Netflix, phân tích dataset về lượt chơi của một ứng dụng game nhập vai,...). Dù vậy, hãy đảm bảo có sự liên kết giữa sở thích này với domain của công ty mà bạn đang ứng tuyển.

• Làm nổi bật bất cứ một kỹ năng nào mà bạn tự đánh giá mình ở mức thuần thục và master nó (tạo một dynamic dashboard bằng Excel, tự động hóa một quy trình bằng cách sử dụng Apps Script trên Google Sheets,...) 

• Học hỏi portfolio của các anh chị senior đi trước và tham khảo thêm portfolio của các bạn cùng level. Bạn có thể sẽ có những ý tưởng bất ngờ khi đang tự phản biện và đặt câu hỏi với những dự án khác. Tham khảo một số portoflio dưới đây nhé:

• Portfolio của Harrison Jansma, một coder và analyst.

• Portfolio của Naledi Hollbruegge, một analytics consultant và social researcher.

• Portfolio của Alina Bolat, một data analyst.

• Dự án trực quan hóa dữ liệu của Senior data analyst Kim Tricker trên Tableau Public.

• Dự án trực quan hóa dữ liệu của Philip Okoampah Kwaning trên Tableau Public.

• Phân tích của OkCupid về thay đổi hành vi dating trực tuyến trong thời kỳ đại dịch COVID-19.

• Phân tích của David Robinson về hoạt động của Donald Trump trên X.

3.5. Chuẩn bị cho test đánh giá năng lực và interview ứng tuyển vị trí Data Analyst Fresher?

Một số câu hỏi interview thường gặp

Khi bạn bắt đầu nộp đơn xin việc hoặc thực tập phân tích dữ liệu, bạn nên chuẩn bị cho quá trình phỏng vấn. Mặc dù mỗi công ty sẽ có kỹ thuật phỏng vấn riêng nhưng có một số câu hỏi phổ biến mà bạn có thể gặp khi phỏng vấn vị trí nhà phân tích dữ liệu. Để giúp bạn chuẩn bị, chúng tôi đã tổng hợp một số câu hỏi phỏng vấn phân tích dữ liệu phổ biến nhất (và cách trả lời chúng) trong hướng dẫn này.

Câu hỏi giới thiệu cá nhân

Khi bắt đầu một buổi phỏng vấn, nhà tuyển dụng sẽ luôn bắt đầu với câu hỏi Giới thiệu bản thân. Đây là cơ hội để bạn có thể chia sẻ thêm về bản thân ngoài những thông tin trong CV và là cơ hội tạo được ấn tượng tốt đầu tiên.

Với câu hỏi này, bạn nên giới thiệu những thông tin trọng tâm nhất, bao gồm: giới thiệu ngắn gọn các thông tin cá nhân, kinh nghiệm làm việc, kĩ năng có liên quan tới phân tích dữ liệu. Ngoài ra, bạn có thể tóm tắt thêm về:

• Điều gì khiến bạn cảm thấy hứng thú và muốn theo đuổi ngành dữ liệu

• Vision của bạn

• Quá trình tự học để theo đuổi ngành của bạn như nào (nếu trái ngành), quá trình theo học và bổ sung kỹ năng/kinh nghiệm của bạn ra sao (nếu đúng ngành,...

• Điểm mạnh của bạn là gì và điểm mạnh đó có thể hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu

Câu hỏi về kinh nghiệm và kỹ năng trong phân tích dữ liệu

Nền tảng chuyên môn và ngành học của bạn khi lựa chọn ngành Dữ liệu, nếu trái ngành thì những kiến thức đã được học có hỗ trợ trong quá trình bạn chuyển sang ngành Dữ liệu hay không? 

Chia sẻ về dự án phân tích dữ liệu mà bạn tâm đắc nhất và dự án mà bạn làm gần đây nhất. Giới thiệu theo từng mục STAR:

• Situation: Bối cảnh và mục đích của bài phân tích là gì

• Task: Từ bối cảnh và mục đích, bạn vạch ra các nhiệm vụ và công việc nào

• Action: Bạn đã thực hiện các đầu việc đó ra sao

• Result: Kết quả của bài phân tích, có đạt được mục đích hay không, có được ứng dụng trong thực tế không, tính chính xác của kết quả phân tích,...

Chia sẻ một số tình huống xảy ra trong quá trình thực hiện dự án đó, ví dụ mô tả các tình huống gặp khó khăn/vướng mắc, và bạn đã làm gì để vượt qua và bài học bạn rút ra là gì để quá trình phân tích sau đó không gặp phải những khó khăn đó.

• Bạn gần kết thúc quá trình phân tích thì phát hiện có sai sót trong bước chuẩn bị dữ liệu: sai dataset, xác định relationship giữa các bảng sai,...

• Bạn gặp khó khăn trong việc đưa ra recommendation do thiếu kiến thức về domain

• …

Câu hỏi chuyên môn về phân tích dữ liệu

Các câu hỏi này biến thiên và không thể xác định trước được. Tuy nhiên bạn có thể dựa đoán bằng cách đọc kĩ JD để nắm rõ vị trí sẽ yêu cầu tập trung nhiều vào bước nào trong quá trình phân tích và nắm rõ quá trình bạn thực hiện các dự án bạn đã chia sẻ phía trên.

Bạn có thể được hỏi về các kỹ thuật làm sạch dữ liệu (ví dụ với dữ liệu bị thiếu thì bạn sẽ bổ sung dữ liệu bằng cách nào), kỹ thuật khám phá dữ liệu (ví dụ bạn sẽ khám phá các khía cạnh nào của một tập dữ liệu), cách triển khai một kỹ thuật phân tích (ví dụ bạn đã thiết kế A/B Testing như nào), cách đánh giá hiệu quả của kết quả phân tích (ví dụ bạn lựa chọn các chỉ số nào để đo lường tính chính xác của một mô hình dự đoán hồi quy tuyến tính),...

Ngoài ra, bạn có thể sẽ gặp các câu hỏi về quá trình cập nhật về ngành:

• Làm thế nào để bạn đảm bảo mình có thể cập nhật các công nghệ và kiến thức mới nhất? Ví dụ bạn có thể chia sẻ rằng học hỏi từ cộng đồng người trong ngành bằng cách tham gia các forum trên Reddit, các cuộc thi thi trên Kaggle, tham gia các khóa học trực tuyến ngắn hạn, tạo networking qua LinkedIn,... 

Câu hỏi tổng kết

Đây là các câu hỏi nhà tuyển dụng đặt ra để kết thúc buổi phỏng vấn và đảm bảo có cái nhìn toàn diện ngoài khía cạnh chuyên môn của bạn. 

• Bạn có thể được hỏi về mục tiêu nghề nghiệp của bạn, cách bạn đang lập kế hoạch và thực hiện nó để tiến tới mục tiêu đó.

• Mục tiêu ngắn hạn trong 6 tháng - 1 năm và mục tiêu dài hạn từ 3-5 năm của bạn là gì?

• Lựa chọn mô tả cá nhân bằng ba tính từ

• Điều gì bạn nghĩ bạn sẽ phù hợp với công ty và ngược lại?

• Bạn tìm kiếm điều gì ở một môi trường làm việc và vị trí công việc tiếp theo?

• …

Trong phần này, đừng quên đặt ra những câu hỏi để nhà tuyển dụng thấy những mối quan tâm và kỳ vọng của bạn về lộ trình phát triển bên cạnh các chế độ đãi ngộ nhé!

Kết luận

Chúc mừng, vậy bạn đã có đủ hành trang để ứng tuyển cho vị trí Data Analyst với level beginner! Bạn đã có đủ tự tin để bấm nút Apply chưa?

Dù vậy, nếu bạn vẫn cảm thấy mông lung, chưa đủ tự tin và cần có một mentor chỉ đường dẫn lối theo một lộ trình, tham khảo ngay TM Data School nhé!

Các khóa học Data tại TM Data School được thiết kế đáp ứng đầy đủ nhu cầu kĩ năng của một Data Analyst: từ “tạo số” đến “đọc số + dự đoán” để tìm ra insight, phục vụ cho quá trình ra quyết định chiến lược. 

Các khóa học đều được thiết kế xen kẽ case study để bạn có thể vừa “học” vừa “hành”, song song với các Master Class hỗ trợ cựu học viên áp dụng kiến thức vào các domain và bài toán cụ thể của doanh nghiệp, chắc chắn sẽ giúp việc học bớt tính khô khan, khó nhớ, làm sáng portfolio và tăng cơ hội cho các bạn beginner. 

Bài viết được tổng hợp và biên dịch bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!

Tomorrow Marketers - Cần phải học và chuẩn bị những gì để trở thành Data Analyst? Cần có nền tảng về toán mới trở thành Data Analyst? Chỉ cần thành thạo công cụ là có thể chắc suất vào ngành? Đây là một trong những câu hỏi của nhiều bạn trẻ muốn thử sức trong lĩnh vực dữ liệu. Tiếp nối chủ đề phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist, trong bài viết lần này, cùng TM tìm hiểu những hành trang cần có của một beginner Data Analyst nhé!

1. Data Analyst (DA) là làm gì? Một ngày của Data Analyst làm gì?

Không dễ để đưa ra câu trả lời chính xác cho câu hỏi này, do phạm vi công việc (scope of work) sẽ khác nhau tùy theo quy mô và cách tổ chức đội nhóm dữ liệu tại mỗi công ty. 

Ví dụ, với các công ty có quy mô nhỏ và vừa, một Data Analyst có thể sẽ kiêm nhiệm thêm công việc cơ bản của Business Intelligence, Data Engineer và Data Governance, trong khi với doanh nghiệp lớn và tầm cỡ như các ngân hàng thì các vị trí trong team Data sẽ chuyên môn hóa sâu hơn, và vị trí của Data Analyst sẽ tập trung nhiều vào làm sạch và mapping data. Hoặc một team Data-centralized cũng sẽ khác với team Data-decentralized với mỗi Data Analyst chuyên môn sâu với một domain (Product/Marketing/Supply/Sales/…).

Bạn có thể tham khảo một số chia sẻ từ một Marketing Analyst để hiểu hơn về vị trí phân tích trong domain Marketing: 

Các task của Marketing Analyst tại công ty có thể được chia thành 3 level, tổng quát hóa theo 2 level chính: adhoc và strategic.

Các nhiệm vụ adhoc level 1 là công việc mà mọi Data Analyst đều đã từng phải “xắn tay áo” làm qua. Đây là những nhiệm vụ mà bạn sẽ được yêu cầu gì làm nấy. Đa phần các nhiệm vụ này khá sẵn có và có thể drag-and-drop để tạo thành biểu đồ từ các công cụ BI để lấy thông tin trả lời cho các câu hỏi mang tính “khám phá” dữ liệu. Nhiệm vụ này yêu cầu cần thành thạo SQL để truy vấn dữ liệu và công cụ BI để trực quan hóa. 

Các câu hỏi mà task adhoc có thể trả lời như:

• Doanh thu tháng trước là bao nhiêu?

• Tổng khách hàng của công ty đang là bao nhiêu?

• Tổng lượng sản phẩm bán ra của công ty là bao nhiêu?

Các nhiệm vụ ở level 2 chính là phân tích - từ dữ liệu ở task adhoc, có thể rút ra được điều gì? 

• Giờ nhìn vào doanh thu đang giảm, vậy tại sao giảm?

• Cần cải thiện ở gì để không giảm nữa? 

• Làm sao để tăng lượng khách hàng quay trở lại mua hàng? 

• Có 10000 mã code khuyến mãi, gửi cho ai trong 1.000.000 khách hàng hiện có của công ty để tỷ lệ Conversion Rate cao nhất (CR = tổng người dùng / tổng gửi).

Với domain Marketing, sẽ có một số dạng bài toán để phân tích ra được bức tranh tổng quát của khách hàng: RFM, Cohort Analysis, Transaction Behavior, Basket Analysis, Customer Churn Prediction,... 

Giả sử, với bài toán RFM, kết quả phân tích sẽ cho ta thấy có thể chia nhóm khách hàng thành 3 nhóm: (1) nhóm buyer mua nhiều lần, thường xuyên và có giá trị giỏ hàng trung bình thấp, (2) nhóm buyer mua hàng không thường xuyên và có giá trị giỏ hàng trung bình cao,...

Đọc thêm: Phân tích RFM là gì và các bước phân khúc khách hàng theo RFM

Với các bài toán này, một Data Analyst có thể nâng cấp độ khó bằng cách ứng dụng các mô hình học máy (Machine Learning) để xác định pattern và phân nhóm khách hàng tự động nhờ các mô hình classification. 

Nhìn chung, các vị trí Analyst theo domain (Finance Analyst, Marketing Analyst, Supply Chain Analyst,...), đòi hỏi kiến thức chuyên môn về domain đó cao hơn các kỹ năng technical về dữ liệu. 

Vậy với Data Analyst tại một team centralized thì có gì khác biệt? 

Nhiệm vụ hàng ngày của Data Analyst cũng có 2 công việc chính: data service - cung cấp giải pháp dữ liệu để người dùng tiếp cận được dữ liệu dễ dàng, đầy đủ, chính xác với BI tool, và data analysis - cung cấp phân tích và làm rõ insight cho các team để đưa ra quyết định trên dữ liệu. Trong khi về dài hạn, Data Analyst sẽ có thêm các nhiệm vụ lớn hơn: hỗ trợ văn hóa data-driven trong công ty và thực hiện data analytics - đưa data model vào cải tiến vận hành và sản phẩm.

Công việc của Data Analyst sẽ đi theo các bước trong quy trình phân tích dữ liệu:

Đầu tiên, Data Analyst cần làm rõ bài toán với stakeholder: Người sử dụng dữ liệu là ai, bối cảnh cần khám phá từ dữ liệu là gì? Đây là hoạt động business understanding và data understanding.

• Team Marketing thay đổi chiến lược inbound, bổ sung SEO và Google Ads như một kênh chính. Bài toán lúc này là tích hợp data từ Google Analytics với hệ thống dữ liệu đã có, kết hợp với dữ liệu của các kênh khác như dữ liệu tracking từ Facebook, TikTok, từ đó mapping được các user nào trên các kênh marketing sẽ được chuyển đổi, giúp quan sát đầy đủ vòng đời của một khách hàng,...

• Team Product có những thay đổi trong sản phẩm: (1) thay đổi CTA của button, thay vì Check bill thì hiển thị Check invoice; (2) thay đổi format hiển thị ETA, thay vì tính theo ngày lịch biểu thì hiển thị theo ngày làm việc, (3) bổ sung giao diện dark mode,... Data Analyst sẽ cần làm rõ mục tiêu của những thay đổi này là gì, từ đó lựa chọn ra những chỉ số để đánh giá user behavior đối với mục tiêu, đặt ra benchmark để biết các chỉ số đó như nào là “hiệu quả”, xác định những kĩ thuật kiểm chứng như A/B Testing, Hypo Testing để đánh giá tính tương quan giữa những thay đổi này với kết quả đạt được,...

Ví dụ, với bài toán của team Marketing, Data Analyst sẽ hỗ trợ Data Engineer, Data Architect, Database Administrator,... với các đầu việc như thiết kế ERD, tích hợp dữ liệu,...

Sau khi đã có dữ liệu sơ cấp, Data Analyst sẽ tiếp tục nhiệm vụ làm sạch và làm giàu dữ liệu qua quá trình transform: công việc lúc này sẽ là điều chỉnh hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, sai định dạng, trùng lặp, không liên quan, không đầy đủ hoặc bổ sung các trường dữ liệu để gom nhóm, phân cụm dữ liệu để đảm bảo dữ liệu nhất quán và không có bất kỳ lỗi nào xảy ra trong quá trình sử dụng và phân tích. Đầu ra của hoạt động này là các bảng data thuận tiện trong sử dụng.

Các công việc data service cũng sẽ bao gồm một số yêu cầu adhoc như chuẩn bị dữ liệu hoặc những nhiệm vụ không tên nhưng lại rất quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu, ví dụ hỗ trợ Data Engineer đảm bảo quá trình ETL liên tục và ổn định nhờ các công cụ ETL như Airflow, Airbyte,...; hoặc đảm bảo dữ liệu được làm sạch và mapping đúng logic. Bạn có thể bắt gặp một Data Analyst tốn nguyên 1 tiếng đồng hồ “debug” dữ liệu chỉ vì amount của một giao dịch không đủ/tính toán sai lệch.

Data Analyst cũng cần đảm bảo các hoạt động kiểm soát chất lượng dữ liệu (data governance) bằng cách đóng gói tài liệu thông tin về các ràng buộc (constraints), khóa chính (primary key), mối quan hệ giữa các bảng, ý nghĩa của các bảng và các trường thông tin hoặc có thể bổ sung use case khi sử dụng data.

Đọc thêm: Hướng dẫn các bước làm sạch dữ liệu

Trong khi với bài toán của team Product, Data Analyst sẽ cần khám phá dữ liệu (data mining). Data Analyst sẽ sử dụng đa dạng các công cụ để chuẩn bị dữ liệu, tùy thuộc toolset của mỗi người: sử dụng SQL với các tool như Metabase, Superset, Redash,... hoặc sử dụng Python với Jupyter Notebook, kết hợp với các giải pháp BI như  Excel, Power BI hoặc Tableau,...  để trực quan hóa tạo thành report/dashboard. 

 

Demo xây dựng Dashboard trên Power BI

Từ những dữ liệu sẵn có, Data Analyst sẽ đặt ra các giả thuyết, xác định quy mô mẫu và thời gian chạy A/B Testing, từ đó áp dụng kiến thức thống kê để kiểm định (validate) giả thuyết, cuối cùng là tìm ra phiên bản thử nghiệm có kết quả tốt nhất, sau đó tổng hợp kết quả phân tích thành report.

Nhưng không phải lúc nào team Data cũng sẽ có request phân tích của các stakeholder. Bản thân Data Analyst sau khi đã hoàn thiện trực quan hóa thành report và dashboard tự động cũng cần chủ động tìm ra cách tối ưu hiệu suất của hệ thống báo cáo. Đây chính là điểm khác biệt mà một Data Analyst có thể level up chuyên môn bên cạnh việc “làm đẹp” báo cáo. 

• Semantic model trên Power BI có nên đưa về chế độ incremental khi load không? 

• Cần schedule lịch refresh báo cáo như nào để không “đụng độ” với giờ DAG trên Airflow chạy transform? 

• Thiết kế các bảng trong semantic model như nào để tránh dư thừa dữ liệu nhưng vẫn thuận tiện và dễ hiểu cho end user có nhu cầu muốn explore data? 

• Kết hợp các cách storage như nào để tận dụng được sức mạnh của import, hạn chế những limit của direct query nhưng vẫn đảm bảo model không có kích thước quá lớn? 

Data Analyst cũng cần chủ động quan sát dữ liệu để khám phá ra xu hướng bất thường. Revenue giảm bất thường, một nhóm người dùng có behavior dự đoán sẽ churn, mức loss trên doanh thu của một mã sản phẩm do bất ngờ có thêm chi phí phụ trong sản xuất,... Data Analyst cần liên tục vẽ ra các scenario và có trong đầu nhiều problem tree để tìm ra vấn đề và đâu là yếu tố tương quan dẫn tới kết quả đó.

Vậy tóm lại, Data Analyst sẽ làm gì?

• Làm rõ mô hình kinh doanh và quy trình vận hành

• Làm việc với Data Engineer để đảm bảo quá trình thu thập dữ liệu thích hợp từ nhiều nguồn khác nhau và đường ống dữ liệu tự động và xuyên suốt

• Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán và đáng tin cậy

• Chuẩn bị dữ liệu để trả lời cho các câu hỏi adhoc và xây dựng hệ thống dashboard/report tự động

• Phân tích dữ liệu để hiểu biết sâu sắc, mô hình hoặc xu hướng

• Hợp tác với các stakeholder và trình bày insight từ dữ liệu

Đọc thêm: 3 bước biến dữ liệu thành “Actionable Insight” – Chia sẻ từ kinh nghiệm làm Data tại Meta, Uber, Rippling

Trọng số của mỗi đầu việc sẽ phụ thuộc vào level, vai trò trong team, tổ chức cũng như định hướng của team và domain công việc phân tích.

2. Data Analyst Myth - Thực tế có như lời đồn?

Để trở thành Data Analyst cần giỏi tool?  

Đúng. Mặc dù công cụ chỉ là “phương tiện” để tìm ra kết quả, nhưng nếu không có công cụ thì làm gì cũng khó, ngay cả khi tìm được hướng đi cho bài toán vẫn sẽ loay hoay khi không biết thực hiện lời giải đó. 

Dù vậy, Data Analyst có nhiều công cụ và nhiều cách khác nhau, không nhất thiết phải làm việc với các tool phổ biến như Power BI/Tableau,  kể cả nếu không quá thành thạo Python nhưng master Excel cũng có thể trở thành một Data Analyst giỏi trong một số lĩnh vực như Sales, Marketing,...

Data Analyst sẽ có một ngày làm việc liên tục với dữ liệu để đưa ra quyết định?

Sai. Trước khi có sẵn bộ dữ liệu sạch sẽ để phân tích, đưa ra kết luận và trình bày với các bên liên quan, chuẩn bị dữ liệu cũng là một phần công việc quan trọng của Data Analyst để đảm bảo tính chuẩn xác của đầu ra. Công việc này sẽ tốn rất nhiều thời gian và đôi khi mang tính chất “tay chân” trước khi phân tích để đảm bảo những kết luận đưa ra được dựa trên dữ liệu đã chuẩn xác. Nhìn nhận thực tế, với nhiều công ty Việt Nam, Data Analyst vẫn mang vai trò cung cấp data service để hỗ trợ stakeholder đưa ra quyết định vì cần kết hợp với kiến thức domain.

Cần có nền tảng về toán để trở thành Data Analyst?  

Đúng. Nền tảng về toán, xác suất thống kê và logic là một phần quan trọng trong công việc của Data Analyst trong việc hình thành logical mindset. Nếu thiếu đi kiến thức xác suất thống kê, bạn sẽ không thể trả lời được các câu hỏi trong quá trình phân tích, ví dụ: 

Cuối tháng 10, tỉ lệ chuyển đổi của sales A đạt 95% và tỉ lệ chuyển đổi của sales B đạt 75%. Liệu sales A có đang làm tốt hơn so với sales B? - Câu hỏi này cần bổ sung thêm quy mô mẫu, thông tin về cách thiết kế A/B Testing, các chỉ số như mức ý nghĩa alpha, sai số chuẩn, giá trị z để kiểm định giả thuyết.

Một số kiến thức bạn nên làm quen bao gồm các khái niệm trong Xác suất Thống kê, Toán rời rạc, Đại số tuyến tính,... Điều quan trọng là bạn phải biết cách áp dụng những kiến thức đó như nào. 

Data Analyst có thể ngồi một chỗ và không cần giao tiếp nhiều như business-side? 

Sai. Data Analyst phải dành rất nhiều thời gian để làm rõ requirement với các bên, đôi khi còn là cầu nối giữa business và tech. Đồng thời, một ngày của Data Analyst cũng có các đầu việc như thuyết trình, trình bày các kết luận từ dữ liệu và cần tới kỹ năng giao tiếp, đào sâu vấn đề và thuyết trình tốt.

3. Lộ trình để trở thành Data Analyst

3.1. Chuẩn bị kiến thức nền tảng (mindset)

Data Analyst cần có ba nhóm kiến thức nền tảng quan trọng:

Kiến thức cơ bản về toán

Các lý thuyết của toán học là nền tảng của tư duy logic và lập luận chặt chẽ, đồng thời cũng cung cấp các định lý, công thức và mô hình toán học trong phân tích và xử lý dữ liệu. Trong đó, thống kê là kiến thức căn bản của Data Analyst khi phân tích một tập dữ liệu lớn, đặc biệt khi các tập dữ liệu thường chỉ là một mẫu đại diện cho một tổng thể.

Tuần 1: Cơ bản về Xác suất và Thống kê

• Khái niệm: Các khái niệm cơ bản về xác suất, phân phối xác suất, biến ngẫu nhiên

Đọc thêm: 10 khái niệm thống kê cơ bản cần biết khi làm việc với dữ liệu

• Phân phối xác suất: Phân phối nhị thức, phân phối chuẩn (Normal Distribution), phân phối Poisson

• Ước lượng thống kê: Ước lượng điểm và khoảng, độ tin cậy (confidence intervals)

Tuần 2: Kiểm định giả thuyết, hồi quy, phân tích tương quan và xác suất có điều kiện

• Kiểm định giả thuyết thống kê (t-test, chi-square test), p-value

• Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phân tích tương quan giữa các biến.

• Xác suất điều kiện và định lý Bayes

Tuần 3: Khái niệm cơ bản trong Toán rời rạc

• Làm quen với các mệnh đề toán học: Mệnh đề, các phép toán mệnh đề, các quy tắc suy diễn, vị từ lượng từ, tập hợp, quan hệ, đồ thị,...

• Phương pháp đếm: Hoán vị, tổ hợp,...

Kiến thức cơ bản về cấu trúc dữ liệu và cơ sở dữ liệu

Tuần 1: Cơ bản về cấu trúc dữ liệu, các kiểu dữ liệu và căn bản về cơ sở dữ liệu quan trọng

• Cấu trúc dữ liệu cơ bản: danh sách (lists), tập hợp (sets), từ điển (dictionaries), hàng đợi (queues) và ngăn xếp (stacks)

• Giới thiệu về các kiểu dữ liệu: string, datetime, integer, float, varchar, decimal, numeric, nvarchar, binary,.... 

• Khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu, mô hình quan hệ, và hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS)

• Sự khác biệt của Operational database (OLTP) và Analytical database (OLAP)

• Phân biệt các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL, SQL Server, Oracle, PostgreSQL và thực hành cài đặt một RDBMS như PostgreSQL

Tuần 2: Giới thiệu cơ bản về hạ tầng dữ liệu và quá trình chuyển đổi dữ liệu

• Tổng quan về các loại kiến trúc dữ liệu phổ biến như Data Warehouse, Data Lake,...

• Phân biệt được data warehouse, data mart, data lake

• Phân biệt được ETL và ELT

• Cơ bản về một số framework làm việc với big data như Spark, Apache Airflow hay DBT,...

Kiến thức về domain

Dữ liệu cần kết hợp với kiến thức và hiểu biết trong một lĩnh vực để đưa ra những phân tích có ý nghĩa và có tính áp dụng. Chỉ khi hiểu rõ đặc thù của ngành, bạn mới nắm rõ dữ liệu được sử dụng làm gì, đâu là những dữ liệu quan trọng, các chỉ số đo lường cần được thay đổi để phù hợp với ngành như nào, các mô hình và kỹ thuật phù hợp hoặc nhận ra những dữ liệu bất thường mà nếu là người không có chuyên môn có thể bỏ qua,...

• Finance: 

  • 20 cách biểu diễn các chỉ số tài chính không thể bỏ qua

  • Mẫu báo cáo dữ liệu tài chính doanh nghiệp

  • Sử dụng hệ thống dữ liệu để quản lý tài chính như thế nào?

• E-commerce: 5 KPI và chỉ số thương mại điện tử thúc đẩy hoạt động kinh doanh

• Supply chain: 14 chỉ số và KPI quản lý chuỗi cung ứng đáng quan tâm

• Logistics: 

  • Giải mã 10 chỉ số "vàng" giúp tối ưu hoạt động Logistics cho doanh nghiệp

  • Xây dựng báo cáo quản trị logistics giúp theo dõi và đánh giá hiệu quả vận hành

  • 9 KPI và metrics quan trọng trong ngành Logistics

• Manufacturing: 

  • 14 metrics và KPI quan trọng nhất của bộ phận Manufacturing

  • 4 mẫu báo cáo sản xuất giúp doanh nghiệp quản lý quy trình sản xuất

• Vận hành từng phòng ban: Dữ liệu vận hành trong doanh nghiệp là gì? Ví dụ về metrics và KPI cho từng phòng ban

• Human Resource: 

  • Mẫu báo cáo theo dõi tình hình nhân sự và quy trình tuyển dụng

  • Sử dụng hệ thống dữ liệu nội bộ để phát triển bộ phận nhân sự như thế nào?

  • Tổng quan 20 bài viết nổi bật về Quản trị nhân sự

• Marketing: 

  • Các mẫu báo cáo Digital Marketing giúp bạn theo dõi hiệu quả chiến dịch

  • Mẫu marketing dashboard giúp bạn theo dõi và đánh giá hiệu quả bộ phận marketing

• Customer Service: 

  • Các mẫu báo cáo chăm sóc khách hàng hữu ích cho bộ phận Customer Service

  • Bí quyết cải thiện trải nghiệm khách hàng - Sử dụng hệ thống dữ liệu nội bộ làm sức mạnh cốt lõi

• Sales: 

  • Sales Dashboard là gì? 5 mẫu Sales Dashboard giúp theo dõi và đánh giá hiệu quả bộ phận Sales

  • Hệ thống dữ liệu - Trợ thủ đắc lực cho Sales Manager trong vận hành bộ phận kinh doanh

• Retails: 

  • Cách xây dựng báo cáo cho các doanh nghiệp bán lẻ

  • KPI và metrics đo lường hiệu quả ngành bán lẻ

3.2. Chuẩn bị kỹ năng sử dụng bộ công cụ (toolset)

Ngôn ngữ truy vấn và thao tác với dữ liệu

SQL (Structured Query Language)

Một trong những đầu việc chính chính là trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và SQL là ngôn ngữ được sử dụng để thực hiện việc đó.

Bạn có thể tham khảo lộ trình học SQL chi tiết với bài viết Hướng dẫn tự học SQL và các nguồn luyện tập dành cho người mới bắt đầu và Tổng quan về SQL của Tomorrow Marketers.

Ngày 1-7: Làm quen với những khái niệm cơ bản và nền tảng nhất

• Các ràng buộc dữ liệu: Primary Key (Khóa chính), Foreign Key (Khóa ngoại),...

• Cơ bản về một truy vấn: SELECT, FROM, WHERE,...

• Các câu lệnh định nghĩa dữ liệu (thay đổi cấu trúc của bảng): INSERT, DELETE, UPDATE,...

• Thực hành tạo cơ sở dữ liệu, bảng, và các loại dữ liệu và các câu lệnh SQL cơ bản như SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE để nhập dữ liệu

Ngày 8-12: Các toán tử và những khái niệm nâng cao

• Truy vấn con (subquery/nested query) và Common Table Expression (CTE)

• Mệnh đề logic với CASE WHEN

• Toán tử số học: ‘=’, ‘>’, ‘<’, ‘<>’, ‘>=’,...

• Toán tử đại diện: ‘LIKE’, ‘iLIKE’, ‘%’, ‘~’, AND & OR, BETWEEN & IN, NOT,...

• Các hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu ngày tháng: DATE_TRUNC, DATEPART, EXTRACT, TO_DATE, DATEDIFF, DATE, DATE_FORMAT,...

• Các hàm chuyển đổi theo kiểu dữ liệu số: ::INT, ::FLOAT,...

• Các hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu văn bản: ::VARCHAR, TO_CHAR, CONCAT, LEFT, RIGHT, LTRIM, TRIM, LOWER, UPPER, REPLACE, SUBSTR,......

• Các hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu JSON: JSON_EXTRACT, JSON_UNQUOTE, JSON_EXTRACT_PATH_TEXT, JSON_PARSE,...

• Các hàm xử lý và làm sạch dữ liệu: COALESCE, NULLIF,...

Ngày 12-17: Thành thạo JOIN và UNION

• UNION và UNION ALL

• JOIN: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN, RECURSIVE JOIN,...

Đọc thêm: JOIN trong SQL là gì? JOIN và UNION có giống nhau?

Ngày 18-25: Thành thạo các hàm tổng hợp, hàm tính toán và các hàm xử lý dữ liệu theo nhóm

• DISTINCT: Truy xuất các bản ghi duy nhất và loại bỏ các bản ghi trùng lặp.

• Các hàm tổng hợp (Aggregate): COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX,...

• Các hàm tính toán (Mathematical): DIVIDE, MINUS, GREATEST, LEAST, ROUND, CEILING, FLOOR,...

• ORDER BY

• GROUP BY & HAVING

• TOP & LIMIT

• Window Functions: ROW_NUMBER, DENSE_RANK, RANK, PERCENT_RANK, NTILE, LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE, NTH_VALUE,...

Đọc thêm: Window Functions là gì? Tìm hiểu từ A-Z các hàm window functions trong SQL

Ngày 26-30: Làm quen với các câu lệnh quản trị cơ sở dữ liệu và tối ưu truy vấn 

• Làm việc với quyền truy cập dữ liệu: CREATE ROLE, GRANT, ALTER, REVOKE, DROP,...

• Tối ưu truy vấn với EXPLAIN

Đọc thêm: 

• Câu lệnh DDL (Data Definition Language) trong SQL là gì?

• Câu lệnh DML (Data Manipulation Language) trong SQL là gì?

Tham khảo thêm khóa học SQL for Data Analysis của TM Data School để trang bị kiến thức tổng quát và tinh gọn nhất của lộ trình trên: SQL là gì, các loại ngôn ngữ SQL và cách sử dụng các câu lệnh SQL để thiết kế, tùy chỉnh và thao tác với cơ sở dữ liệu.

Visualization Tool

Bằng cách thành thạo công cụ trực quan hóa dữ liệu, bạn sẽ có thể tạo các hình ảnh trực quan tương tác và hấp dẫn giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình và truyền đạt những phát hiện của mình cho người khác

Power BI

PowerBI là một lựa chọn tuyệt vời để trực quan hóa dữ liệu vì nó dễ học và tích hợp với các sản phẩm khác của Microsoft.

Ngày 1–3: Giới thiệu và cài đặt PowerBI

• Power BI vs Excel: Nên dùng công cụ nào để phân tích dữ liệu

• Tổng quan về Power BI và ứng dụng Power BI trong phân tích dữ liệu

• Các thành phần của PowerBI: Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile.

• Cài đặt Power BI Desktop theo hướng dẫn

• Làm quen với giao diện người dùng của Power BI Desktop

Ngày 4-5: Kết nối nguồn dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu

• Cách kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau trong Power BI, từ cơ bản như Excel, CSV, Google Sheets cho tới nâng cao hơn như các website, các công cụ thứ ba như Twilio, Google Analytics và các cơ sở dữ liệu như Redshift, MySQL, SQL Server,...

• Tìm hiểu ưu nhược của các storage mode như Import, Direct Query, Composite

• Tìm hiểu về ưu nhược khi “tái sử dụng” Semantic Model và Dataflows trong Power BI Service

Ngày 6-8: Xây dựng Data Model và thiết kế relationship

•  Data modeling là gì? Cách xây dựng Data Model trong Power BI

•  Cách xây dựng data relationship trong Power BI

Ngày 9-10: Làm quen với Power Query (M Query) để làm sạch dữ liệu

• Power Query là gì? Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu trong Power BI & Excel

• Sử dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu như Merge Queries, Append Queries, Split Columns, Pivot/Unpivot, và các kỹ thuật nâng cao khác.

Ngày 11-13: Tạo các đo lường (Measures) và cột tính toán (Calculated Columns) với DAX

• DAX là gì? Tổng quan về DAX trong Power BI

• Hàm tính toán cơ bản: SUM, AVERAGE, CALCULATE, MAX, COUNT, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT,... 

• Hàm xử lý văn bản: CONCATENATE, LEFT, RIGHT, MID, FIND, SEARCH, LEN, UPPER, LOWER, FORMAT,...

• Hàm Logic: IF, SWITCH, AND, OR, NOT,...

• Hàm time intelligence: TOTALYTD ,DATESYTD, PARALLELPERIOD, DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, PREVIOUSMONTH, NEXTMONTH,...

• Hàm xử lý thời gian: YEAR, MONTH, DAY, WEEKDAY, QUARTER, DATE, TIME, NOW, TODAY,... 

• Hàm định nghĩa: CALCULATE, CALCULATETABLE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT, REMOVEFILTERS, VALUES, SELECTEDVALUE,...

• Hàm tính toán cấp cao: RANKX, TOPN, SUMX, AVERAGEX, MINX, MAXX, COUNTX,... 

• Hàm kiểm soát mối quan hệ: RELATED, RELATEDTABLE, USERELATIONSHIP,...

• Hàm dự đoán và phân tích: FORECAST.ETS, FORECAST.LINEAR,...

Ngày 14-15: Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với Power BI

• Thiết kế các báo cáo với các loại biểu đồ cơ bản: Column, Line, Pie, Bar. Biết cách  thay đổi định dạng, thêm các yếu tố điều kiện, và tùy chỉnh các biểu đồ. 

• Khám phá các biểu đồ nâng cao như Tree Map, Waterfall, Funnel, và Scatter. 

• Nắm được các nguyên tắc trong lựa chọn biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu: 

  • Data Visualization - Cách chọn loại biểu đồ minh họa tốt nhất cho metrics 

  • Data Visualization - Cách chọn màu sắc cho biểu đồ để trình bày báo cáo & kể câu chuyện dữ liệu hiệu quả

  • Làm thế nào để thiết kế các dashboard hữu ích cho doanh nghiệp? 5 nguyên tắc mà bạn cần ghi nhớ

Ngày 16-17: Các tính năng hỗ trợ tăng tính tương tác cho báo cáo

• Slicers và filter

• Drill-through và bookmark

• Parameters (tham số) - cho phép người dùng nhập hoặc chọn giá trị đầu vào để điều chỉnh dữ liệu hiển thị trong báo cáo

Ngày 18-19: Các tính năng hỗ trợ phân tích dự báo trong Power BI

• What-if Analysis kết hợp Parameters: Dự đoán kết quả của một tình huống khác nhau bằng cách thay đổi các giá trị đầu vào trong mô hình.

• Visual Forecasting: Dự báo trực tiếp trên các biểu đồ từ dữ liệu lịch sử với các loại dynamic line Constant line, Max line, Min line, Average line, Median line, Percentile line, Symmetry shading, Trend line, Forecasts

• Decomposition Tree: Cây phân tích giúp dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến các chỉ số chính  sắp xếp các tính năng theo thứ bậc và hiển thị bảng phân tích của một số liệu ở mỗi cấp trong hệ thống phân cấp đó.

• Anomaly Detection: Tính năng phát hiện các điểm dữ liệu bất thường

• Key Influencers: Tự động xác định mối quan hệ giữa các biến được chọn, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng chính tới kết quả và cung cấp những nhận định về mỗi yếu tố

• Nâng cao: Tích hợp các script R hoặc Python vào Power BI để thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp

Ngày 24: Tối ưu hóa hiệu suất của báo cáo

• Pause visual, Refresh visual: Cho phép tạm dừng cập nhật dữ liệu trong một báo cáo và chỉ cập nhật visual cụ thể khi cần thiết.

• Optimization presets: Tự động thay đổi theo cấu hình mặc định cho các chỉ số, làm mới dữ liệu, hoặc tối ưu các truy vấn DAX để tối ưu hiệu suất báo cáo.

• Performance analyzer: Phân tích hiệu suất các visual và báo cáo để xác định các “điểm nghẽn” khiến hiệu suất kém.

Ngày 25: Khám phá các tính năng khác trong Power BI Service

• Scorecard: Công cụ giúp theo dõi và đánh giá hiệu suất dựa trên các chỉ số quan trọng (KPIs) và mục tiêu.

• Dashboard: Tổng hợp dữ liệu từ nhiều báo cáo và nguồn dữ liệu khác nhau về một dashboard duy nhất.

• Apps: Tập hợp của các báo cáo và dashboards được đóng gói lại và chia sẻ với một nhóm người dùng/các bộ phận.

• Paginate Reports: Loại báo cáo thiết kế để xuất ra các trang báo cáo dài và chi tiết, thường được sử dụng để tạo báo cáo có định dạng cố định và in ấn như các báo cáo tài chính, báo cáo kiểm toán,...

• Q&A Visual: Tính năng hỏi đáp để tự động tạo báo cáo từ câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên.

• Personalize Visuals: Tùy chỉnh các yếu tố trực quan của báo cáo.

Ngày 26: Chia sẻ báo cáo với Power BI Service

• Power BI Service là gì? Hiểu tổng quan về Power BI Service

• Chia sẻ report từ Power BI Desktop lên Power BI Service

Ngày 27: Chỉnh sửa báo cáo với chế độ Power BI Mobile

• Khám phá ứng dụng Power BI Mobile và cách xem báo cáo trên thiết bị di động

• Thiết kế báo cáo cho trình duyệt điện thoại và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên thiết bị di động.

Ngày 28: Quyền truy cập báo cáo và chia sẻ báo cáo

Các mức bảo mật dữ liệu chính:

• Row-Level Security (RLS): cho phép kiểm soát quyền truy cập đến dữ liệu ở mức hàng, cung cấp bảo mật dữ liệu linh hoạt cho các nhóm người dùng khác nhau, chẳng hạn như đảm bảo rằng nhân viên chỉ có thể xem dữ liệu liên quan đến bộ phận của họ.

• Object-Level Security (OLS): cho phép kiểm soát quyền truy cập vào các đối tượng dữ liệu cụ thể trong mô hình dữ liệu, chẳng hạn như bảng hoặc cột. Điều này giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm hoặc không liên quan bằng cách giới hạn quyền truy cập đến các đối tượng này.

• Dataset Permissions: cho phép quản lý quyền truy cập đối với các tập dữ liệu, quy định ai có thể xem, chỉnh sửa hoặc chia sẻ các tập dữ liệu, đảm bảo chỉ những người có quyền truy cập hợp lệ mới có thể làm việc với dữ liệu.

• Workspace Access Control: cho phép bạn kiểm soát quyền truy cập vào các không gian làm việc (workspaces) và tài nguyên bên trong đó. Bạn có thể phân quyền cho các thành viên theo các vai trò khác nhau như Viewer, Contributor, Member, hoặc Admin.

• Ngoài ra có thể kể tới các mức bảo mật Data Encryption, Conditional Access Policies, Auditing and Monitoring.

Ngày 29: Vận dụng Power BI kết hợp với Power Automation và Power Apps để tự động hóa 

• Power Automation: Tạo workflow công việc tự động hóa công việc dựa trên việc định nghĩa các hành động cần thực hiện khi có trigger, ví dụ như gửi email, thông báo đến ứng dụng di động, tự động làm mới dữ liệu,...

• Power Apps: Nhúng Power BI với Power Apps có thể cho phép người dùng có thể nhập dữ liệu trực tiếp vào biểu mẫu trong Power Apps để cập nhật vào báo cáo trên Power BI hoặc cho phép người dùng tương tác, thay đổi filter trong Power BI,...

• Tìm hiểu cơ bản về Copilot trong Power BI

Ngày 30: Thực hành với dự án thực tế: 

• Tạo báo cáo và dashboard hoàn chỉnh với 15 datasets để thực hành phân tích dữ liệu với Power BI

Bạn có thể tham khảo thêm khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau để rút ngắn thời gian học, đồng thời kết nối và nhận lời khuyên từ các anh chị trainers có nhiều kinh nghiệm trong cả mảng business và data. 

Excel

Với Excel, bạn có thể tạo các công thức và hàm để thực hiện các phép tính, bảng tổng hợp và biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu cũng như sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán và xác định các mẫu. 

Ngày 1: Giới thiệu về Excel và các chức năng cơ bản

• Cài đặt Excel

• Tìm hiểu các tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác: tệp CSV, từ website,...

• Giao diện làm việc của Excel: các khái niệm cơ bản (cell, range, sheet,...)

• Thanh công cụ (ribbons), điều hướng với menus và các tabs

• Cách tùy chỉnh thanh công cụ nhanh với Quick Access Toolbar (QAT)

• Cách sử dụng hộp thoại (Dialog Box) và các bảng công cụ (Task Panes)

• Các chức năng format cell cơ bản như thay đổi màu sắc, font chữ, size chữ, wrap text, merge cells,...

• Các phím tắt cơ bản trong Excel

Ngày 2-3: Filter & Sorting 

• Sorting Data với một và nhiều trường dữ liệu

• Filter Data bằng giao diện và filter theo công thức

• Conditional Formatting với Color Scale và Formula

• Slicers

Ngày 4-9: Data Entry & Basic Formulas in Excel

• Các hàm tính toán và tổng hợp giá trị cơ bản: SUM, COUNT, AVERAGE, MIN, MAX, SQRT, PERCENTILE, VAR.S, STDEV.S,...

• Các hàm tính toán có điều kiện: SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF, MAXIF, MINIF,...

• Các hàm điều kiện: AND, OR, IF, NESTEDIFs, IFNA, IFERROR, NOT, XOR, SWITCH,...

• Các hàm xác định và thay đổi loại dữ liệu: ISBLANK, ISNUMBER, ISTEXT, ISLOGICAL, VALUETOTEXT, TEXT, DATEVALUE, N, T, REPLACE, REPT, CHAR, FIXED, SUBSTITUTE, CLEAN,...

• Các hàm thời gian: TODAY, YEAR, MONTH, DAY, DATE, EDATE, EOMONTH, WEEKDAY, WORKDAY, NETWORKDAYS, YEARFRAC, DATEDIF,... 

• Các hàm xử lý chuỗi string: CONCATENATE, TRIM, LEFT, RIGHT, MID, LEN, LOWER, UPPER, PROPER, RANDBETWEEN, TEXTSPLIT, NAME RANGEs,...

• Các hàm tham chiếu và tìm kiếm giá trị: OFFSET, MATCH & INDEX, SEARCH, FIND, CHOOSE, VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP, LET, XMATCH, INDIRECT,...

• Các hàm làm việc với mảng dữ liệu (array): LARGE, SMALL, FREQUENCY, TRANSPOSE, SEQUENCE,...

Đọc thêm: 05 hàm phổ biến nhất trong Excel cho phân tích dữ liệu (có sẵn dataset thực hành)

Ngày 10: Các chức năng kiểm tra chất lượng dữ liệu của dữ liệu 

• Xác định phụ thuộc trong công thức với Trace Precedents and Dependents

• Xác định ô bị lỗi với Show Formulas và Error Checking

• Kiểm soát và đảm bảo rằng dữ liệu nhập vào ô được nhập đúng bằng cách giới hạn data types, tạo một danh sách chọn sẵn, thiết lập các điều kiện, tự động xử lý dữ liệu sai với Data Validation 

• Remove Duplicates & Unique Formula

Ngày 11-13: Các chức năng trực quan hóa dữ liệu 

• Các loại biểu đồ được hỗ trợ trong Excel: Column, Line, Pie, Bar, Area, Scatter, Histogram, và các biểu đồ đặc biệt như Waterfall, Funnel,...

• Tùy chỉnh biểu đồ với các yếu tố nâng cao như Secondary Axis, Data Labels, và Combo Charts.

Ngày 14-17: Pivot Table

• Pivot Table

• Pivot Chart

• Slicer trong Pivot Table

• Timeline và Pivot Table Options

• Thực hành tạo dashboard/báo cáo tự động với Excel Pivot Table (có cung cấp dataset)

Ngày 18-20: Làm quen với Data Model và DAX measure (có sẵn dataset thực hành) 

• Thực hành các bước tạo Data Model trong Excel 

• Thực hành các bước tạo DAX Measure 

Ngày 21-22: Làm quen với Power Query 

• Làm quen giao diện 

• Sử dụng Power Query để kết nối và làm việc với các nguồn dữ liệu khác nhau: ví dụ SQL Server, Access,...

• Một số kỹ thuật làm sạch dữ liệu với Transpose table, Promote Headers, Pivot/Unpivot, Split/Merge Columns, Removing duplicates, Change data types, Filter data,...

Ngày 23: Làm quen với Python Editor trong Excel trước khi kết hợp với kiến thức nâng cao hơn trong quá trình học Python dưới đây

• Microsoft cho ra mắt Python Editor cho Excel

• Microsoft "tích hợp" ngôn ngữ lập trình Python vào Excel: Python trong Excel có gì đặc biệt?

Ngày 24-25: Làm quen với các công cụ hỗ trợ làm sạch và phân tích dữ liệu 

• Làm quen với What-if Analysis để dự đoán kết quả của một tình huống khác nhau bằng cách thay đổi các giá trị đầu vào trong mô hình với các tính năng: Scenario Manager, Goal Seek, Data Tables, Solver và Analysis ToolPak

• Làm quen với Forecast Sheets: Áp dụng các kỹ thuật dự đoán như Exponential Smoothing, Regression Analysis

Ngày 26-27: Làm quen với Add-ins, VBA (Visual Basic for Applications) và Macros trong Excel

• Làm quen với Macros: Ghi lại chuỗi tác vụ (recording) và tạo macros để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như tạo lịch trình cập nhật báo cáo và gửi báo cáo tự động qua email,...

• Lập Trình VBA Cơ Bản: Tìm hiểu cú pháp VBA, biến, hàm, và cấu trúc điều khiển.

• Tạo User Forms: Thiết kế và sử dụng forms để thu thập dữ liệu từ người dùng.

Ngày 28-30: Xây dựng một dự án hoàn chỉnh, bao gồm các bảng tính, báo cáo tự động, và phân tích dữ liệu

• Dự báo tài chính (Financial forecasting)

• Quản lý hàng tồn kho (Inventory management)

• …

Tham gia khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của Tomorrow Marketers để có thêm cơ hội tiếp xúc với đa dạng dataset, đa dạng bài toán thực tế và được feedback sau khi thực hành xây dựng báo cáo.

Ngôn ngữ lập trình

Python

Một số điểm cộng lớn của Python có thể kể đến như: 

• (1) Python là ngôn ngữ open-source

• (2) Python cung cấp đa dạng các thư viện với các kỹ thuật phân tích nâng cao - một số thư viện phổ biến thường được dùng trong phân tích dữ liệu như Pandas để thao tác và phân tích dữ liệu, NumPy để tính toán khoa học và Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu đồng thời

• (3) Python hỗ trợ vector hóa, cho phép thực hiện các thao tác trên nhiều phần tử của một mảng dữ liệu cùng một lúc 

Nói riêng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, Python có một số ứng dụng:

• Thu thập dữ liệu từ các website (Web Scraping): Python cũng thường được dùng để kéo dữ liệu từ các trang web khác cho các bài toán như so sánh giá cả (price comparison), danh sách công việc (job listings), nghiên cứu và phát triển (research and development),...

• Thao tác với dữ liệu (Data manipulation): Python có thể tương tác với bất kỳ cơ sở dữ liệu nào một cách đơn giản. Syntax đơn giản, tích hợp đa dạng các thư viện và giao diện lập trình thuận tiện để làm việc trực tiếp trong tập lệnh thông qua truy vấn SQL giúp đơn giản hóa đáng kể công việc xử lý dữ liệu. Với Python, Data Analyst có thể thay đổi loại dữ liệu, tổng hợp nhiều dataset, làm sạch dữ liệu, tạo ra các function, trực quan dữ liệu,...

• Phân tích thống kê (Statistical analysis): Python có thể được sử dụng để thực hiện phân tích thống kê về dữ liệu, chẳng hạn như means, medians và standard deviations.

• Tự động hóa (Automation with scripting): Python có thể tự động hóa nhiều tác vụ cơ bản tới nâng cao thông qua script - ví dụ tổng hợp nhiều file dữ liệu, kết nối với database và thực hiện truy vấn và hỗ trợ export ra nhiều loại file,... Các đoạn script có thể được sử dụng để kiểm tra lỗi (errors) và duplicate records trong các tệp dữ liệu, thực hiện các flow công việc như tìm, download và đổi tên tệp dữ liệu, thực hiện gửi email, tự động điền vào các form mẫu, chuyển đổi tập tin văn bản sang bảng tính, phân công ngẫu nhiên công việc cho các thành viên,... 

• Artificial Intelligence và Machine Learning - Python có thể được sử dụng để thiết kế các thuật toán và xây dựng các mô hình học máy nhằm đưa ra dự đoán từ dữ liệu quá khứ nhờ hỗ trợ đa dạng thư viện Scikit-Learn, Tensorflow,...

Bạn có thể tham khảo lộ trình tìm hiểu cơ bản về Python trong 30 ngày dưới đây:

Ngày 1-5: Giới thiệu cơ bản về Python

• Ngày 1: Cài đặt Python và một môi trường phát triển tích hợp (IDE) như  Pycharm, Visual Studio Code, trình phân phối Python như Anaconda hoặc các nền tảng/cloud-service cho phép thực hiện chương trình Python như Jupyter Notebook, Google Colab.

• Ngày 2-5: Nắm chắc các khái niệm cơ bản:

  • Biến (variable)

  • Loại dữ liệu (numbers, strings, booleans)

  • Các phép logic cơ bản (các phép toán cộng trừ nhân chia, lũy thừa, chia dư; các phép so sánh; các toán tử logic;...)

Ngày 6-10: Các câu lệnh điều khiển luồng (control flow statements) và hàm (functions)

• Ngày 6-8: Các câu lệnh điều khiển luồng (if statements, loops): Các câu lệnh điều khiển luồng cho phép lập trình viên thay đổi thứ tự các câu lệnh và luồng xử lý của chương trình dựa trên các điều kiện cụ thể. Nắm vững khái niệm đệ quy và các vòng lặp for loop, while loop cho các tác vụ lặp lại nhiều lần.

• Ngày 9-10: Nắm được hàm (functions) và mô-đun (modules): 

  • Hàm (functions) là nhóm các lệnh có tổ chức và có thể tái sử dụng được dùng để thực hiện một tác vụ cụ thể. Mô-đun (modules) là tập hợp các hàm và biến có liên quan. 

  • Hiểu được bản chất của các khái niệm, biết các định nghĩa và gọi một hàm (call functions), import và sử dụng các module.

Ngày 11-15: Cấu trúc dữ liệu (data structures)

• Ngày 11-12: Tìm hiểu cấu trúc dữ liệu (data structure) trong Python

  • Lists: một tập hợp các phần tử theo một thứ tự nhất định, phân tách bởi dấu phẩy “,” và được đặt trong cặp dấu ngoặc vuông []. Lists có tính chất có thể thay đổi (mutable) - có thể bổ sung, xóa bỏ hoặc chỉnh sửa các phần tử trong list.

  • Tuples: tương tự với list, điểm khác biệt là các phần tử không thể thay đổi (immutable). Các phần tử của tuples được đặt trong cặp dấu ngoặc tròn ().

  • Sets: một tập hợp các phần tử độc nhất (nghĩa là mỗi phần tử chỉ xuất hiện một lần), có thể thay đổi (mutable) và được đặt trong cặp dấu ngoặc nhọn {}. Sets thường được sử dụng để thực hiện các phép toán như phép hợp (union), phép giao (intersection) hoặc phép trừ (difference).

  • Dictionaries: tập hợp các cặp giá trị key-value không theo thứ tự nhất định, trong đó mỗi key sẽ độc nhất. Các cặp giá trị trong dictionaries có thể thay đổi (mutable) và được đặt trong cặp dấu ngoặc nhọn {}. Dictionaries thường được dùng để lưu trữ và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả.

• Ngày 13-15: Tìm hiểu về các kỹ thuật thao tác với một chuỗi (string)

Ngày 16-23: Các thư viện phổ biến trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu

• Ngày 16-17: Làm quen với NumPy và thực hiện các phép toán số (numerical operations): 

  • Numpy cung cấp hỗ trợ làm việc với các mảng đa chiều lớn (multi-dimensional arrays) và ma trận (matrices) với các hàm toán học phức tạp và các phép toán đại số tuyến tính (linear algebra). 

  • Thực hành các câu lệnh để khởi tạo, thao tác và phân tích một mảng trong Numpy.

• Ngày 18-19: Làm quen với Pandas và thực hiện thao tác với dữ liệu (data manipulation): 

  • Pandas là thư viện được phát triển dựa trên Numpy, hỗ trợ làm việc với dữ liệu như tệp CSV, Excel, các data table trong cơ sở dữ liệu quan hệ có cấu trúc thông qua Series - mảng một chiều (có thể gắn nhãn thay vì chỉ được đánh số như mảng trong Numpy) và DataFrame - mảng hai chiều tương tự với một bảng dữ liệu với nhiều trường thông tin khác nhau. 

  • Pandas cho phép thay đổi cấu trúc dữ liệu thành các đối tượng DataFrame giúp dễ dàng làm sạch, khám phá và tiền xử lý dữ liệu. 

  • Thực hành làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu, xác định giá trị ngoại lai (outliers).

• Ngày 20: Làm quen với Matplotlib và thực hiện trực quan hóa dữ liệu (data visualization)

  • Matplotlib cung cấp hỗ trợ để trực quan hóa dữ liệu bằng diagram và các loại biểu đồ hai chiều cơ bản như biểu đồ đường, biểu đồ cột, scatter plots, histograms,...

  • Thực hiện trực quan hóa dữ liệu với các loại biểu đồ cơ bản.

• Ngày 21: Làm quen với Seaborn

  • Seaborn được phát triển dựa trên Matplotlib, cung cấp nhiều dạng biểu đồ hơn, ví dụ như Pair plots (sử dụng để mối tương quan giữa các chiều dữ liệu theo từng cặp với nhau), Distplot (trực quan phân phối của dữ liệu), Joint distributions, Heatmap, hoặc các loại plot như Box plot, Swarm plot và Violin plot,...

Đọc thêm: Data visualization với Seaborn

• Ngày 22: Làm quen với  Plotly

  • Plotly hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu với tính tương tác, cho phép người dùng phóng to, thu nhỏ và di chuyển biểu đồ.

• Ngày 23: Các kỹ thuật Exploratory data analysis (EDA)

  • EDA bao gồm các kỹ thuật tìm hiểu, phân tích đặc điểm của một tập dữ liệu dựa trên các phép tính thống kê, phân phối dữ liệu để xác định pattern và xu hướng trong dữ liệu.

Ngày 23-30: Một số thư viện nâng cao

• Ngày 24-25: Làm quen với Scikit-learn

  • Scikit-learn là thư viện được dùng trong machine learning, cung cấp hỗ trợ cho nhiều thuật toán như hồi quy tuyến tính (linear), hồi quy logistics (logistic regression), các thuật toán cây (decision trees), phân loại (classification) và phân cụm (clustering).

• Ngày 26-27: Làm quen với BeautifulSoup

  • BeautifulSoup cung cấp công cụ để điều hướng, tìm kiếm và trích xuất dữ liệu từ cấu trúc HTML hoặc XML, giúp bạn tìm kiếm các thẻ HTML, thuộc tính của chúng, nội dung bên trong các thẻ, và thậm chí các đoạn văn bản cụ thể trong tài liệu.

• Ngày 28-29: Làm quen với Request

  • Requests là thư viện Python đơn giản hóa việc gửi yêu cầu HTTP như GET và POST, xử lý xác thực, và quản lý cookie. Requests được sử dụng rộng rãi trong web scraping và tương tác với API.

• Ngày 30: Thực hiện project phân tích dữ liệu với Python

  • Lựa chọn một dataset và áp dụng các kiến thức đã học và thử xây dựng một mô hình dự đoán.

Nếu bạn muốn thực hành các kĩ thuật trên với các project thực tế dưới sự hướng dẫn của các trainer giàu kinh nghiệm, hãy tham gia khóa học Advanced Analytics with Python với 100% giảng viên được đào tạo về Data Science tại nước ngoài.

3.3. Chuẩn bị bộ kỹ năng (skill-set)

• Tư duy phân tích (Analytical thinking): Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp và trực quan một khối lượng lớn dữ liệu để đưa ra thông tin có ý nghĩa. Tư duy phân tích chính là mấu chốt cho mọi bước trong quy trình này: bắt đầu từ việc xác định đâu mới là mục tiêu/nguyên nhân chính, sắp xếp thứ tự ưu tiên và lựa chọn giải pháp.

• Kỹ năng giải quyết vấn đề (Problem-solving skills): Kỹ năng giải quyết vấn đề giúp Data Analyst nhận ra bản chất của vấn đề trước mắt và suy luận để lựa chọn các công cụ, hướng tiếp cận và kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp để giải quyết vấn đề. 

• Kỹ năng trình bày (Presentation skills): Data Analyst phải trình bày một cách hiệu quả những hiểu biết sâu sắc của mình theo cách mà stakeholder — một bên là business, một bên là technical — có thể hiểu được. Kỹ năng thuyết trình tốt sẽ cho phép bạn truyền đạt những phát hiện và dự đoán của mình một cách thuyết phục mà người nghe sẽ quan tâm.

• Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm (Communication & collaboration skills): Data Analyst không phải công việc con sói đơn độc như nhiều người suy nghĩ mà sẽ phải tương tác với nhiều người ở các trình độ và phòng ban khác nhau, có kỹ năng giao tiếp và giao tiếp tốt sẽ giúp tạo điều kiện hợp tác giữa các bên và đặc biệt có thể là cầu nối giữa business - tech.

• Kỹ năng nghiên cứu (Research): Tính tò mò, mong muốn đào sâu vấn đề cùng với các kỹ năng nghiên cứu bản chất sẽ giúp Data Analyst biết cách đặt câu hỏi khai thác và khám phá dữ liệu để tìm ra những thông tin mới và giá trị.

Kết luận

Sau khi đã chuẩn bị đầy đủ hành trang về kiến thức và kĩ năng, làm thế nào để thể hiện bản thân để tăng sức nặng cho CV, sẵn sàng cạnh tranh với các ứng viên khác khi mà yêu cầu về nhân sự ngày càng cao và số lượng ứng viên cho một vị trí Fresher/Junior không ngừng tăng? Cùng đón đọc bài viết Chuẩn bị Data Portfolio và sẵn sàng cho buổi phỏng vấn nhé!

Hoặc, nếu bạn cảm thấy tò mò và mông lung và cần có một mentor chỉ đường dẫn lối theo một lộ trình, tham khảo ngay các khóa học về dữ liệu của Tomorrow Marketers!

Các khóa học Data tại TM Data School được thiết kế đi theo từng giai đoạn của dòng chảy dữ liệu trong doanh nghiệp, đáp ứng đầy đủ nhu cầu kĩ năng của một Data Analyst: từ “tạo số” đến “đọc số + dự đoán” để tìm ra insight, phục vụ cho quá trình ra quyết định chiến lược. Nhằm cung cấp những kiến thức & kỹ năng cần thiết để học viên có thể tự tin bước ngành data và đảm nhận các vai trò khác nhau trong quy trình làm data trong doanh nghiệp.

Khóa học Data Analysis with PowerBI - Kiến thức nền tảng cho phân tích dữ liệu

• Hiểu tổng quan về dữ liệu, quy trình làm việc với dữ liệu và công việc Data Analysis.

• Rèn luyện tư duy đặt vấn đề, xác định bài toán phân tích dữ liệu.

• Trang bị kỹ năng xử lý & trực quan hóa dữ liệu cơ bản với công cụ Power BI.

• Trau dồi khả năng đọc số, phân tích dữ liệu qua các case study.

Khóa học Data System with SQL - Xây dựng nhà kho và Truy vấn dữ liệu

• Nắm được các khái niệm trong hệ thống dữ liệu bao gồm: Nhà kho dữ liệu, thiết kế đường ống dẫn truyền dữ liệu để kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về một kho dữ liệu trung tâm.  

• Biết cách sử dụng SQL từ cơ bản đến nâng cao để chủ động thao tác & truy vấn data từ nhà kho dữ liệu.

Khóa học Visualization & Analytics with Excel - Làm sạch dữ liệu và visualize

• Xử lý dữ liệu và xây dựng báo cáo, dashboard nâng cao từ các file Excel riêng lẻ.

• Trang bị kỹ năng Data storytelling - kể chuyện bằng dữ liệu để truyền tải thông tin từ dữ liệu một cách hấp dẫn.

• Ứng dụng công cụ nâng cao (Excel Solver, Excel Toolpak) để đưa ra các phân tích dự báo, tương quan, hay phân tích tối ưu.

Khóa học Advanced Analytics with Python - Phân tích nâng cao (phân tích dự báo)

• Trang bị kiến thức bài bản từ gốc rễ về Predictive Analytics và Machine Learning từ các chương trình Master of Science in Data Science hàng đầu thế giới.

• Biết cách sử dụng Python và các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression, và Logistic Regression để xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán phục vụ cho việc ra quyết định.

Bài viết được tổng hợp và biên dịch bởi Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!