Click chuột lên hình để phóng to
Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh
Mã sản phẩm:
9007743085509560064
Giới thiệu khóa học Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh Khối lượng dữ liệu thô mà ...
Thông tin chi tiết
Giới thiệu khóa học
Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnhKhối lượng dữ liệu thô mà một doanh nghiệp thu thập trong quá trình hoạt động rất lớn, nhưng không phải dữ liệu nào cũng sử dụng được. Có những dữ liệu không mang giá trị và nguy hiểm hơn là gây nhiễu (noise). Do đó, trước khi bước vào phân tích, bộ dữ liệu cần được phân loại và “làm sạch” kỹ lưỡng. Nếu thực hiện hời hợt có thể ảnh hưởng đến tiến độ những bước xử lý về sau. Vậy, nên chuẩn bị và xử lý bước đầu dữ liệu như thế nào cho chuẩn?Một trong những vấn đề nan giải của nhiều doanh nghiệp hiện nay trong việc thu thập dữ liệu kinh doanh là việc thu về hàng chục, hàng trăm nghìn dòng dữ liệu Excel qua quá trình tiến hành thu thập thông tin bằng nhiều phương tiện, công cụ khác nhau, nhưng chất lượng lại không cao dẫn đến tình trạng “Garbage in - Garbage out". Điều này xuất phát từ việc họ không hiểu rõ những dạng thức và ý nghĩa của dữ liệu. Thông tin đầu vào rất nhiều nhưng không được xử lý tốt thì đầu ra - những phân tích, insights, sẽ không còn nhiều ý nghĩa, thậm chí có tác động tiêu cực lên tình hình kinh doanh khi một doanh nghiệp sử dụng vào quá trình ra quyết định.Khóa học sẽ giúp bạnrong Module 1, bốn kỹ thuật được đề cập là (1) Descriptive Analytics, (2) Diagnostics Analytics, (3) Predictive Analytics và (4) Prescriptive Analytics. Module 2 sẽ đi sâu vào khai thác những khía cạnh của kỹ thuật đầu tiên: Descriptive Analytics, bao gồm những nội dung sau:Phần 1: Nguồn và Loại dữ liệu phổ biến.Phần 2: Chuẩn bị dữ liệu trước khi tiến hành phân tích.Phần 3: Thống kê mô tả và Thống kê suy luận.
Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh
Khối lượng dữ liệu thô mà một doanh nghiệp thu thập trong quá trình hoạt động rất lớn, nhưng không phải dữ liệu nào cũng sử dụng được. Có những dữ liệu không mang giá trị và nguy hiểm hơn là gây nhiễu (noise). Do đó, trước khi bước vào phân tích, bộ dữ liệu cần được phân loại và “làm sạch” kỹ lưỡng. Nếu thực hiện hời hợt có thể ảnh hưởng đến tiến độ những bước xử lý về sau. Vậy, nên chuẩn bị và xử lý bước đầu dữ liệu như thế nào cho chuẩn?
Một trong những vấn đề nan giải của nhiều doanh nghiệp hiện nay trong việc thu thập dữ liệu kinh doanh là việc thu về hàng chục, hàng trăm nghìn dòng dữ liệu Excel qua quá trình tiến hành thu thập thông tin bằng nhiều phương tiện, công cụ khác nhau, nhưng chất lượng lại không cao dẫn đến tình trạng “Garbage in - Garbage out". Điều này xuất phát từ việc họ không hiểu rõ những dạng thức và ý nghĩa của dữ liệu. Thông tin đầu vào rất nhiều nhưng không được xử lý tốt thì đầu ra - những phân tích, insights, sẽ không còn nhiều ý nghĩa, thậm chí có tác động tiêu cực lên tình hình kinh doanh khi một doanh nghiệp sử dụng vào quá trình ra quyết định.
Khóa học sẽ giúp bạn
rong Module 1, bốn kỹ thuật được đề cập là (1) Descriptive Analytics, (2) Diagnostics Analytics, (3) Predictive Analytics và (4) Prescriptive Analytics. Module 2 sẽ đi sâu vào khai thác những khía cạnh của kỹ thuật đầu tiên: Descriptive Analytics, bao gồm những nội dung sau:
Phần 1: Nguồn và Loại dữ liệu phổ biến.
Phần 2: Chuẩn bị dữ liệu trước khi tiến hành phân tích.
Phần 3: Thống kê mô tả và Thống kê suy luận.
Ai nên tham gia khóa họcTất cả ai có nhu cầu học
Ai nên tham gia khóa học
Tất cả ai có nhu cầu học
Nội dung khóa họcBuổi 1 - Introduction 1.1 - Overview 1.2 - Handout Buổi 2 - Data Source & Data Type 2.1 - Myths About Data 2.2 - Data Source 2.3 - Data Type & Scale 2.4 - Semi-Structured Data & Unstructured Data Buổi 3 - Data Preparation 3.1 - Data Preparation 3.2 - Requirement For Analytics Ready (P1) 3.3 - Requirement For Analytics Ready (P2) 3.4 - Requirement For Analytics Ready (P3) Buổi 4 - Data Integration Framework 4.1 - Data Integration Framework 4.2 - Data Integration Framework - Demo 4.3 - Data Preparation Process 4.4 - Data Preparation Process - Demo Buổi 5 - Statistics Fundamental 5.1 - Why Statistics 5.2 - Population & Sample Buổi 6 - Central Tendency 6.1 - Descriptive Statistics 6.2 - Mean 6.3 - Median 6.4 - Mode Buổi 7 - Measure Of Variation 7.1 - Range & Interquartile Distance Buổi 8 - Percentile 8.1 - Percentile Buổi 9 - Distribution 9.1 - Applied Descriptive Statistics 9.2 - Distribution 9.3 - Giới thiệu nội dung bộ khoá học Business Analytics
Nội dung khóa học
Buổi 1 - Introduction
1.1 - Overview
1.2 - Handout
Buổi 2 - Data Source & Data Type
2.1 - Myths About Data
2.2 - Data Source
2.3 - Data Type & Scale
2.4 - Semi-Structured Data & Unstructured Data
Buổi 3 - Data Preparation
3.1 - Data Preparation
3.2 - Requirement For Analytics Ready (P1)
3.3 - Requirement For Analytics Ready (P2)
3.4 - Requirement For Analytics Ready (P3)
Buổi 4 - Data Integration Framework
4.1 - Data Integration Framework
4.2 - Data Integration Framework - Demo
4.3 - Data Preparation Process
4.4 - Data Preparation Process - Demo
Buổi 5 - Statistics Fundamental
5.1 - Why Statistics
5.2 - Population & Sample
Buổi 6 - Central Tendency
6.1 - Descriptive Statistics
6.2 - Mean
6.3 - Median
6.4 - Mode
Buổi 7 - Measure Of Variation
7.1 - Range & Interquartile Distance
Buổi 8 - Percentile
8.1 - Percentile
Buổi 9 - Distribution
9.1 - Applied Descriptive Statistics
9.2 - Distribution
9.3 - Giới thiệu nội dung bộ khoá học Business Analytics
Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh
 |
| Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Module 2 Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh |