Cách Mình Tìm Ra Valuable Insights Khi Làm Phân Tích

Trong những năm đi làm vừa qua mình nhận thấy một điều rằng: Rất nhiều người khi làm báo cáo với số liệu không tìm được DATA INSIGHTS. Chúng ta chỉ đang dừng lại ở bước mô tả cái CHART, cái bảng dữ liệu đó có thông tin gì. Đơn giả là đọc biểu đồ, không biết đánh giá và đưa ra INSIGHTS có giá trị.

Việc đọc báo cáo, làm report, làm phân tích tốt không chỉ là vai trò của dân Data analyst. Mà kỹ năng phân tích dữ liệu này vô cùng có ích cho bất kì vị trí nào hay tiếp xúc với con số, thống kê hằng ngày. Khi bạn có tư duy phân tích tốt, bạn sẽ trở nên vô cùng khác biệt so với phần còn lại trên thị trường.

Dựa trên kinh nghiệm của mình, video này sẽ chia sẻ cho bạn hiểu đúng về DATA INSIGHTS cùng các phương pháp để phân tích dữ liệu để đưa ra được insights hiệu quả.

Hi vọng bạn sẽ nhận thấy data insight là thứ giá trị nhất. Làm biết cách tìm ra nhiều insight trong công việc phân tích dữ liệu nhé.

------
Mình là Hiếu, hiện tại là một data analytics trainer. Mình sẻ về nghề Data, phát triển bản thân để trở thành một ứng viên xuất sắc dưới góc nhìn & trải nghiệm từ một người làm nghề phân tích.

️🍀️🍀️🍀 Kết nối với mình:

Timestamp:
0:00 Khó khăn khi làm báo cáo
0:55 Data Insights là gì?
2:32 Áp dụng đưa ra Data Insights
4:29 3 Tips tìm ra Data Insights
5:05 Tip số 1 - mindset
6:28 Tip số 2 - 9 kỹ thuật tìm insights
8:52 Tip số 3 - đứng trên vai người khổng lồ
9:35 Kết

#dataanalyst #datainsights #businessintelligence #mazhocdata #datastorytelling

[otheba]

🎯 Key Takeaways for quick navigation:

00:00 *📊 Analytical thinking is more than just describing data, it involves providing valuable insights and actionable steps.*
01:48 *🔍 Three key factors for obtaining valuable insights: acquiring data, contextualizing data, and taking action based on the insights.*
03:28 *🛠️ Examples of how to apply data insights to optimize resources, such as adjusting shipping schedules based on customer behavior.*
05:08 *🚫 Avoid blindly trusting numbers, instead question and correlate data to ensure accuracy and relevance to the business context.*
07:41 *🔄 Use various analytical techniques like trend analysis, correlation, prediction, segmentation, and outlier detection to uncover meaningful stories within the data.*
09:20 *🤝 Don't hesitate to seek guidance from experienced individuals or stakeholders to enhance data analysis skills and uncover deeper insights.*

Made with HARPA AI

[HangNguyen-ziik]

Ôi anh nói đúng quá ạ, những ngày đầu đi làm, sợ nhất là khi đưa báo cáo cho sếp xong sếp kiểu: c đọc k hiểu gì cả, rồi sao c nên làm gì tiếp 🥹

[otheba]

🎯 Key Takeaways for quick navigation:

00:00 *📊 Focus on providing actionable insights, not just describing data.*
01:48 *🧠 Pay attention to data, contextualize it, and make informed decisions.*
05:08 *📉 Do not always trust the numbers blindly, question and validate them.*
07:41 *🔄 Use various analytical techniques like trend analysis, correlations, predictions, and behavioral analysis.*
09:20 *💬 Don't hesitate to ask for help or guidance when analyzing data, learning from others can enhance analytical skills.*

Made with HARPA AI

[LinhNguyen-suhy]

Uầy tuyệt quá anh ơi, mong anh ra thêm nhưng video về chủ đề insight như này ạ. Em cảm ơn anh nhiều

[hongngocmkt]

Tìm sự thay đổi theo xu hướng thời gian (tăng, giảm, ổn định, hay có sự thay đổi bất thường nào không)
Kiểm tra các biến có mối quan hệ gì với nhau hay không, sử dụng kiến thức Correlation, mối được mối tương quan Negative hay Positive
Intersection, điểm giao lộ, khi nào sẽ có sự thay đổi
Dự báo về tương
So sánh để tìm ra hành vi giữa các nhóm hàng, có thể chia ra khách hàng trung thành với khách hàng rời bỏ. Phân tích xem 2 nhóm hành vi khách này có điểm gì đặc biệt, từ đó chúng ta có thể thay đổi, để có được khách hàng tốt hơn.
Kỹ thuật Drill Down (zoomout, cluster, outlier)

[quynhanhnguyen]

hay quá ạ! Mong anh ra nhiều về chủ đề này, em không tìm được data insights :3

[hieuluctrong]

hóng những nội dung practical như vầy hơn nữa trong tương lai

[chithinhhuynh]

Cảm ơn anh về thông tin rất hữu ích. Anh có thể chia sẽ về việc làm DA dành cho remote freelance đc ko ạ? Cần học và lưu ý những gì vậy ạ?

[hello-fsbt]

Trời ơi anh ơi anh k biết anh đã cứu em một mạng ròi đâuuuu TT em thấy khó chịu vì mình đã làm được nhiều chart nhưng lại không thể tận dụng hay đưa ra một kết luận nào hữu ích, đặc biệt là khi nhiều chart quá lại khiến mình rối, em đã thử xem nhiều vid nhưng đều rất bề mặt trong khi ngày cần present đã cận kề. This is such a life-saving video!!!

[v-story-n]

Chia sẻ có ích và đáng yêu. Thanks Maz

[HongMai-ibrj]

Cảm ơn anh đã chia sẻ.
Kiến thức rất bổ ích ạ

[macabong]

da anh đẹp quá, trộm vía. những kiến thức này rất có ích trong xử lý mọi việc luôn ấy ạ, anh lm chi tiết hơn về các mảng data analyst dc ko ạ? một cách đơn giản cho những ng bình thường áp dụng trong cuộc sống thôi cũng đc ạ

[caotichcuc]

Tự học data analytic thì nên follow theo roadmap nào, lấy dữ liệu từ đâu để tập phân tích và làm cách nào để biết phân tích đó đúng ạ. Em cảm ơn

[thanhanism]

Ông Edit video zoom in zoom out khéo léo thật

[tuannguyenhuy]

6:05 mình ko đồng ý lắm cách diễn giải này. Rõ ràng con số tăng đc 20% số KH là đúng. Còn cái bạn nói là nhờ MKT thì gọi là insights phía sau số tăng 20% ấy chứ ko phải số 20% tăng trưởng là con số ko đúng như bạn nói.

[khoanguyendang]

Trong bài Lộ trình học data, bạn chưa đề cập đến lộ trình học python sao cho đủ, đỡ tốn thời gian học lan man vì python rất rộng. Mong bạn giải đáp

[phumexe]

Anh cho em hỏi là: Học ngành CNTT hay Hệ Thống Thông Tin Quản Lí (MIS) ra làm DA ok hơn anh?

[bantuangiauten]

Em dân mkt, đang học DA, anh có thể chia sẻ một vài project chất lượng để cho vào cv được không ạ

[minhhienngo]

Anh cho e hỏi, em học về mảng hồ sơ, dự án xây dựng thì học thêm về Data Analyst có bị thừa không a

[chithinhhuynh]

a làm việc on-site hay là remote vậy ạ?