Check with seller Hồ Chí Minh => Cần gấp giảng viên Hệ thống Thông tin dạy về phân tích dữ liệu kinh doanh

Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn có một cho giảng viên Hệ thống Thông tin dạy về phân tích dữ liệu kinh doanh, tôi sẽ chia nó thành các phần sau:

I. Mục tiêu tổng quan

Mục tiêu chung:

Trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu kinh doanh, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Mục tiêu cụ thể:

Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu, các loại hình phân tích dữ liệu phổ biến trong kinh doanh.
Nắm vững quy trình phân tích dữ liệu từ thu thập, làm sạch, phân tích đến trực quan hóa dữ liệu.
Sử dụng thành thạo các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến như Excel, SQL, Python (với các thư viện Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn), Power BI, Tableau.
Áp dụng kiến thức và kỹ năng đã học để giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu thực tế trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau như marketing, tài chính, quản lý chuỗi cung ứng, quản trị nhân sự.
Đánh giá và trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng, logic và thuyết phục.

II. Nội dung chi tiết

Chương 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu kinh doanh

Giới thiệu về phân tích dữ liệu (Data Analytics):

Định nghĩa và vai trò của phân tích dữ liệu trong kinh doanh hiện đại.
Sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu (Data Analytics), khoa học dữ liệu (Data Science) và trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence).
Các loại hình phân tích dữ liệu:
Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): Mô tả những gì đã xảy ra.
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics): Tìm hiểu nguyên nhân của những gì đã xảy ra.
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Dự đoán những gì có thể xảy ra.
Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): Đề xuất những hành động nên thực hiện.

Quy trình phân tích dữ liệu:

Xác định vấn đề kinh doanh và mục tiêu phân tích.
Thu thập dữ liệu:
Các nguồn dữ liệu: dữ liệu nội bộ (hệ thống ERP, CRM, dữ liệu bán hàng...), dữ liệu bên ngoài (dữ liệu thị trường, dữ liệu mạng xã hội...).
Các phương pháp thu thập dữ liệu: khảo sát, phỏng vấn, thu thập dữ liệu tự động từ website (web scraping)...
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu (Data Cleaning & Preprocessing):
Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing values).
Xử lý dữ liệu nhiễu (outliers).
Chuyển đổi kiểu dữ liệu.
Chuẩn hóa dữ liệu (scaling, normalization).
Phân tích dữ liệu:
Sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích phù hợp.
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization):
Sử dụng biểu đồ, đồ thị để trình bày kết quả phân tích.
Đánh giá và diễn giải kết quả.
Đưa ra khuyến nghị và hành động.

Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến:

Excel: Các hàm và công cụ phân tích dữ liệu (pivot table, thống kê mô tả...).
SQL: Truy vấn và thao tác dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
Python:
Pandas: Thao tác và phân tích dữ liệu dạng bảng.
NumPy: Tính toán số học.
Scikit-learn: Các thuật toán học máy.
Matplotlib, Seaborn: Trực quan hóa dữ liệu.
Power BI, Tableau: Các công cụ BI để tạo báo cáo và dashboard trực quan.

Đạo đức trong phân tích dữ liệu:

Bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong phân tích dữ liệu.
Tránh sử dụng dữ liệu để phân biệt đối xử.

Chương 2: Phân tích dữ liệu mô tả (Descriptive Analytics)

Các khái niệm thống kê cơ bản:

Số trung bình (mean), trung vị (median), mode.
Độ lệch chuẩn (standard deviation), phương sai (variance).
Phân phối tần số (frequency distribution).

Sử dụng Excel để phân tích dữ liệu mô tả:

Tính toán các thống kê mô tả.
Sử dụng pivot table để tóm tắt dữ liệu.
Vẽ biểu đồ (histogram, bar chart, pie chart...) để trực quan hóa dữ liệu.

Sử dụng Python (Pandas) để phân tích dữ liệu mô tả:

Đọc dữ liệu từ file CSV, Excel.
Sử dụng các hàm `describe()`, `mean()`, `median()`, `std()`, `value_counts()` để phân tích dữ liệu.
Sử dụng Matplotlib, Seaborn để vẽ biểu đồ.

Chương 3: Phân tích dữ liệu chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Phân tích tương quan (Correlation Analysis):

Hệ số tương quan Pearson.
Sử dụng Excel, Python (Pandas) để tính toán hệ số tương quan.
Diễn giải kết quả phân tích tương quan.

Phân tích phương sai (ANOVA):

Sử dụng Excel, Python (Statsmodels) để thực hiện phân tích phương sai.
Diễn giải kết quả phân tích phương sai.

Phân tích nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis):

Phương pháp 5 Whys.
Sơ đồ xương cá (Fishbone Diagram).

Chương 4: Phân tích dữ liệu dự đoán (Predictive Analytics)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression):

Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản và đa biến.
Đánh giá mô hình hồi quy (R-squared, p-value).
Sử dụng Excel, Python (Scikit-learn) để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy.

Hồi quy Logistic (Logistic Regression):

Ứng dụng trong bài toán phân loại (classification).
Đánh giá mô hình hồi quy Logistic (accuracy, precision, recall, F1-score).
Sử dụng Python (Scikit-learn) để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy Logistic.

Cây quyết định (Decision Tree):

Xây dựng cây quyết định.
Đánh giá mô hình cây quyết định.
Sử dụng Python (Scikit-learn) để xây dựng và đánh giá mô hình cây quyết định.

Các thuật toán học máy khác (giới thiệu):

K-Nearest Neighbors (KNN).
Support Vector Machine (SVM).
Naive Bayes.

Chương 5: Phân tích dữ liệu đề xuất (Prescriptive Analytics)

Tối ưu hóa (Optimization):

Tìm giá trị tối ưu của một hàm mục tiêu với các ràng buộc.
Sử dụng Excel Solver, Python (PuLP) để giải bài toán tối ưu hóa.

Mô phỏng (Simulation):

Mô phỏng Monte Carlo.
Sử dụng Excel, Python để thực hiện mô phỏng.

Phân tích quyết định (Decision Analysis):

Sử dụng cây quyết định để hỗ trợ ra quyết định.

Chương 6: Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Các nguyên tắc thiết kế trực quan hóa dữ liệu:

Chọn loại biểu đồ phù hợp với dữ liệu và mục tiêu phân tích.
Sử dụng màu sắc, kích thước, hình dạng một cách hợp lý.
Đảm bảo tính rõ ràng, dễ hiểu của biểu đồ.

Sử dụng Excel, Python (Matplotlib, Seaborn), Power BI, Tableau để tạo các loại biểu đồ:

Biểu đồ cột (bar chart).
Biểu đồ đường (line chart).
Biểu đồ tròn (pie chart).
Biểu đồ phân tán (scatter plot).
Biểu đồ hộp (box plot).
Bản đồ nhiệt (heatmap).
Dashboard.

Chương 7: Ứng dụng phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực kinh doanh

Marketing:

Phân tích hành vi khách hàng.
Phân khúc khách hàng.
Đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.
Dự đoán doanh thu.

Tài chính:

Phân tích rủi ro tín dụng.
Dự báo giá cổ phiếu.
Phát hiện gian lận.

Quản lý chuỗi cung ứng:

Dự báo nhu cầu.
Tối ưu hóa tồn kho.
Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng.

Quản trị nhân sự:

Phân tích tỷ lệ nghỉ việc.
Dự đoán hiệu suất làm việc.
Tuyển dụng nhân tài.

III. Phương pháp giảng dạy

Kết hợp lý thuyết và thực hành:

Giảng dạy lý thuyết song song với thực hành trên các bộ dữ liệu thực tế.

Sử dụng case study:

Phân tích các case study thực tế để giúp sinh viên hiểu rõ cách áp dụng kiến thức vào giải quyết vấn đề.

Bài tập nhóm:

Chia sinh viên thành các nhóm để thực hiện các dự án phân tích dữ liệu.

Thuyết trình:

Yêu cầu sinh viên thuyết trình về kết quả phân tích của mình.

Sử dụng phần mềm:

Hướng dẫn sinh viên sử dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, Python, Power BI, Tableau.

IV. Đánh giá

Bài kiểm tra:

Đánh giá kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành.

Bài tập:

Đánh giá khả năng áp dụng kiến thức vào giải quyết vấn đề.

Dự án:

Đánh giá khả năng phân tích dữ liệu, trình bày kết quả và đưa ra khuyến nghị.

Thuyết trình:

Đánh giá kỹ năng giao tiếp và trình bày.

V. Tài liệu tham khảo

Sách giáo trình:

Data Science for Business by Foster Provost and Tom Fawcett
Business Analytics: Data Analysis & Decision Making by James R. Evans

Tài liệu trực tuyến:

Kaggle: [https://www.kaggle.com/](https://www.kaggle.com/)
Coursera, edX, Udemy: Các khóa học về phân tích dữ liệu.
Blog về phân tích dữ liệu.

Lưu ý:

Đây là một , bạn có thể điều chỉnh nội dung và phương pháp giảng dạy cho phù hợp với trình độ của sinh viên và thời lượng của khóa học.
Cập nhật kiến thức và công cụ mới nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Khuyến khích sinh viên tự học và khám phá các kiến thức mới.

Chúc bạn có một khóa học thành công!

Contact seller Share

Comments