Phân tích dữ liệu
Lộ trình 8 bước học phân tích dữ liệu: tư duy câu hỏi kinh doanh và thống kê cơ bản, Excel/Google Sheets nâng cao, SQL, làm sạch dữ liệu bằng Python pandas, trực quan hóa với Power BI hoặc Looker Studio, kể chuyện bằng số liệu, dự án phân tích thực tế. Học xong làm data analyst, nhân viên báo cáo ở doanh nghiệp, ngân hàng, bán lẻ. Hợp với người thích con số, tò mò về nguyên nhân.
Bắt đầu ở đây
Bước 1: Tư duy phân tích & thống kê cơ bản
Mỗi bước 1 bài ngắn, đọc 10–15 phút trên điện thoại. Không cần đăng ký.
Cây lộ trình thực hành
Lộ trình Phân tích dữ liệu
- Bước 1Bài học
Tư duy phân tích & thống kê cơ bản
Đặt câu hỏi kinh doanh đo được, chỉ số KPI; trung bình, trung vị, phân phối, tương quan khác nhân quả; sai lệch mẫu; bảo mật dữ liệu cá nhân khách hàng khi phân tích.
- Bước 2Kỹ năng
Excel & Google Sheets nâng cao
XLOOKUP, SUMIFS, Pivot Table, Power Query để gộp và làm sạch file; định dạng dữ liệu chuẩn; lỗi hay gặp: ngày tháng sai định dạng, số lưu dạng text, trùng dòng.
Cần trước: Tư duy phân tích & thống kê cơ bản
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 3Kỹ năng
SQL truy vấn & tổng hợp dữ liệu
SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, subquery, CTE, window function; truy vấn PostgreSQL, MySQL hoặc BigQuery; kiểm tra số liệu chéo để tránh JOIN nhân bản dòng.
Cần trước: Excel & Google Sheets nâng cao
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 4Kỹ năng
Python pandas để làm sạch & phân tích
Jupyter hoặc Google Colab; đọc CSV/Excel, xử lý thiếu dữ liệu, chuẩn hóa tên tỉnh thành, gộp bảng, phân nhóm; vẽ biểu đồ nhanh với matplotlib, seaborn.
Cần trước: SQL truy vấn & tổng hợp dữ liệu
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 5Kỹ năng
Dashboard với Power BI hoặc Looker Studio
Mô hình dữ liệu dạng sao, DAX cơ bản, bộ lọc, chọn biểu đồ đúng mục đích; thiết kế dashboard một trang cho quản lý; làm mới dữ liệu tự động và phân quyền xem.
Cần trước: Python pandas để làm sạch & phân tích
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 6Kỹ năng
Kể chuyện bằng dữ liệu & đề xuất hành động
Cấu trúc bài trình bày: bối cảnh – phát hiện – đề xuất; phân tích cohort, phễu chuyển đổi, A/B test cơ bản; trình bày cho người không chuyên và tránh biểu đồ gây hiểu nhầm.
Cần trước: Dashboard với Power BI hoặc Looker Studio
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 7Dự án
Dự án: phân tích doanh số chuỗi bán lẻ
Dùng bộ dữ liệu bán hàng công khai hoặc ẩn danh: làm sạch bằng Python, truy vấn SQL, dashboard Power BI, báo cáo 5 phát hiện và 3 đề xuất; đăng lên GitHub và trang portfolio.
Cần trước: Kể chuyện bằng dữ liệu & đề xuất hành động
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
- Bước 8Kiểm tra
Bài test SQL – Excel & phỏng vấn tình huống
Luyện bài test SQL và Excel có giới hạn thời gian mà nhà tuyển dụng hay giao, case phân tích tình huống kinh doanh; CV kèm portfolio và ứng tuyển qua TopCV, LinkedIn.
Cần trước: Dự án: phân tích doanh số chuỗi bán lẻ
Nội dung cho bước này đang được biên soạn.
