10 chứng nhận phân tích dữ liệu hàng đầu năm 2022
|
Trước khi chúng ta đi vào chi tiết về các loại phân tích dữ liệu cùng với các phương pháp và kỹ thuật của nó, bạn phải hiểu tiềm năng mà việc phân tích dữ liệu có thể mang lại cho tổ chức của bạn. Show
Hãy bắt đầu với khách hàng, được cho là yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ doanh nghiệp nào. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu để có được tầm nhìn 360 ° về tất cả các khía cạnh liên quan đến khách hàng của bạn, bạn có thể hiểu họ sử dụng kênh nào để giao tiếp
với bạn, nhân khẩu học, sở thích, thói quen, hành vi mua hàng của họ, v.v. Về lâu dài, nó sẽ thúc đẩy thành công cho các chiến lược tiếp thị của bạn, cho phép bạn xác định khách hàng tiềm năng mới và tránh lãng phí nguồn lực vào việc nhắm mục tiêu sai người hoặc gửi sai thông điệp. Bạn cũng có thể theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng bằng cách phân tích các đánh giá của khách hàng hoặc hiệu suất của bộ phận dịch vụ khách hàng của bạn. Từ
góc độ quản lý, bạn cũng có thể hưởng lợi từ việc phân tích dữ liệu của mình vì nó giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên thực tế chứ không phải trực giác đơn giản. Ví dụ: bạn có thể hiểu nơi đầu tư vốn của mình, phát hiện các cơ hội tăng trưởng, dự đoán thu nhập của mình hoặc giải quyết các tình huống không phổ biến trước khi chúng trở thành vấn đề. Như vậy, bạn có thể trích xuất thông tin có liên quan từ tất cả các khu vực trong tổ chức của mình và với sự trợ giúp của phần mềm bảng điều khiển, trình bày dữ liệu theo cách chuyên nghiệp và tương tác với các bên liên quan khác nhau. 7 Loại Phương pháp Phân tích Dữ liệu Cơ bản1. Phân tích cụmHành động nhóm một tập hợp các phần tử dữ liệu theo cách cho biết các phần tử giống nhau hơn (theo một nghĩa cụ thể) với nhau hơn là các phần tử trong các nhóm khác - do đó có thuật ngữ 'cụm'. Vì không có biến đích khi phân nhóm, phương pháp
này thường được sử dụng để tìm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này cũng được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho một xu hướng hoặc tập dữ liệu. Hãy nhìn nó dưới góc độ kinh doanh. Trong một thế giới hoàn hảo, các nhà tiếp thị có thể phân tích từng khách hàng riêng biệt và cung cấp cho họ dịch vụ được cá nhân hóa tốt nhất, nhưng hãy đối mặt với điều đó, với một lượng lớn khách hàng, không thể làm được điều đó đúng lúc. Đó là nơi xuất hiện của tính năng phân nhóm. Bằng cách nhóm khách hàng thành các cụm dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua hàng, giá trị tiền tệ hoặc bất kỳ yếu tố nào khác có thể liên quan đến công ty của bạn, bạn sẽ có thể tối ưu hóa ngay các nỗ lực của mình và mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất dựa trên về nhu cầu của họ. 2. Phân tích theo nhómLoại phương pháp phân tích dữ liệu này sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra và so sánh một phân đoạn xác định về hành vi của người
dùng, sau đó có thể được nhóm lại với những phân đoạn khác có đặc điểm tương tự. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu này, bạn có thể có được nhiều hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người tiêu dùng hoặc hiểu biết chắc chắn về một nhóm mục tiêu rộng lớn hơn. Phân tích theo nhóm có thể thực sự hữu ích để thực hiện phân tích trong tiếp thị vì nó sẽ cho phép bạn hiểu tác động của các chiến dịch của mình đối với các nhóm khách hàng cụ thể. Để làm ví dụ, hãy tưởng tượng bạn gửi một chiến dịch email khuyến khích khách hàng đăng ký vào trang web của bạn. Đối với điều này, bạn tạo hai phiên bản chiến dịch với các thiết kế, CTA và nội dung quảng cáo khác nhau. Sau đó, bạn có thể sử dụng phân tích theo nhóm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch trong một khoảng thời gian dài hơn và hiểu loại nội dung nào đang thúc đẩy khách hàng của bạn đăng ký, mua lại hoặc tương tác theo những cách khác. Một công cụ hữu ích để bắt
đầu thực hiện phương pháp phân tích theo nhóm là Google Analytics. Bạn có thể tìm hiểu thêm về những lợi ích và hạn chế của việc sử dụng nhóm thuần tập trong GA trong hướng dẫn hữu ích này. Trong hình dưới cùng, bạn thấy một ví dụ về cách bạn trực quan hóa phân tích theo nhóm trong công cụ này. Các phân đoạn (lưu lượng truy cập thiết bị) được chia thành các nhóm thuần tập theo ngày (sử dụng thiết bị) và sau đó được phân tích theo tuần để trích xuất thông tin chi tiết về hiệu suất.
3. Phân tích hồi quyPhân tích hồi quy sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu giá trị của biến phụ thuộc bị ảnh hưởng như thế nào khi một (hồi quy tuyến tính) hoặc nhiều biến độc lập (hồi quy bội) thay đổi hoặc giữ nguyên. Bằng cách hiểu mối quan hệ của từng biến và cách chúng phát triển trong quá khứ, bạn có thể dự đoán các kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết
định kinh doanh tốt hơn trong tương lai. Hãy đưa nó xuống với một ví dụ. Hãy tưởng tượng bạn đã thực hiện phân tích hồi quy về doanh số bán hàng của mình vào năm 2019 và phát hiện ra rằng các biến số như chất lượng sản phẩm, thiết kế cửa hàng, dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị và kênh bán hàng ảnh hưởng đến kết quả chung. Bây giờ, bạn muốn sử dụng hồi quy để phân tích biến nào trong số những biến này đã thay đổi hoặc có biến nào mới xuất hiện trong năm 2020.
Ví dụ: bạn không thể bán được nhiều trong cửa hàng thực của mình do COVID bị khóa. Do đó, doanh số bán hàng của bạn nói chung có thể giảm hoặc tăng trong các kênh trực tuyến của bạn. Như vậy, bạn có thể hiểu biến độc lập nào ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của biến phụ thuộc, doanh số hàng năm. Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào loại phân tích này, hãy xem bài viết này và tìm hiểu thêm về cách bạn có thể hưởng lợi từ hồi quy. 4. Mạng nơronMạng nơ-ron tạo nền tảng cho các thuật toán thông minh của học máy. Nó là một dạng phân tích theo hướng dữ liệu cố gắng, với sự can thiệp tối thiểu, để hiểu cách bộ não con người xử lý thông tin chi tiết và dự đoán các giá trị. Mạng nơ-ron học hỏi từ mỗi và mọi giao dịch dữ liệu, nghĩa là chúng phát triển và tiến bộ theo thời gian. Một lĩnh vực ứng dụng điển hình của mạng nơ-ron là phân tích dữ liệu dự đoán. Có các công cụ báo cáo BI có tính năng này được
triển khai bên trong chúng, chẳng hạn như Công cụ phân tích dự đoán từ datapine. Công cụ này cho phép người dùng tạo ra tất cả các loại dự đoán một cách nhanh chóng và dễ dàng. Tất cả những gì bạn phải làm là chọn dữ liệu sẽ được xử lý dựa trên KPI của bạn và phần mềm sẽ tự động tính toán dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại. Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể quản lý nó; không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu tiên tiến. Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng công cụ phân tích dự đoán từ datapine 5. Phân tích nhân tốPhân tích nhân tố, còn được gọi là "giảm thứ nguyên", là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để mô tả sự thay đổi giữa các biến quan sát, tương quan về số lượng các biến không được quan sát có khả năng thấp hơn được gọi là nhân tố. Mục đích
ở đây là phát hiện ra các biến tiềm ẩn độc lập, một phương pháp phân tích lý tưởng để hợp lý hóa các phân đoạn dữ liệu cụ thể. Một ví dụ điển hình để hiểu phương pháp phân tích dữ liệu này là đánh giá của khách hàng về sản phẩm. Đánh giá ban đầu dựa trên các biến số khác nhau như màu sắc, hình dạng, khả năng mặc, xu hướng hiện tại, chất liệu, sự thoải mái, nơi họ mua sản phẩm, tần suất sử dụng. Như thế này, danh sách có thể dài vô tận, tùy thuộc vào những gì bạn
muốn theo dõi. Trong trường hợp này, phân tích nhân tố đưa ra bức tranh bằng cách tóm tắt tất cả các biến này thành các nhóm đồng nhất, ví dụ, bằng cách nhóm các biến màu sắc, vật liệu, chất lượng và xu hướng thành một biến tiềm ẩn của thiết kế. Nếu bạn muốn bắt đầu phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích nhân tố, chúng tôi khuyên bạn nên xem hướng dẫn thực tế này từ UCLA. 6. Khai thác dữ liệuMột phương pháp phân tích
là thuật ngữ chung cho các chỉ số kỹ thuật và thông tin chi tiết để có thêm giá trị, hướng và ngữ cảnh. Bằng cách sử dụng đánh giá thống kê khám phá, khai thác dữ liệu nhằm xác định các yếu tố phụ thuộc, quan hệ, mẫu dữ liệu và xu hướng để tạo ra và nâng cao kiến thức. Khi xem xét cách phân tích dữ liệu, áp dụng tư duy khai thác dữ liệu là điều cần thiết để thành công - như vậy, đó là một lĩnh vực đáng để khám phá chi tiết hơn. Một ví dụ tuyệt vời về khai thác dữ
liệu là cảnh báo dữ liệu thông minh datapine. Với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo và máy học, chúng cung cấp các tín hiệu tự động dựa trên các lệnh hoặc lần xuất hiện cụ thể trong tập dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn đang theo dõi KPI của chuỗi cung ứng, bạn có thể đặt một cảnh báo thông minh để kích hoạt khi dữ liệu không hợp lệ hoặc chất lượng thấp xuất hiện. Làm như vậy, bạn sẽ có thể đi sâu vào vấn đề và khắc phục nó một cách nhanh chóng và hiệu quả. Trong hình sau, bạn có thể thấy một ví dụ về cách thức hoạt động của các cảnh báo thông minh từ datapine. Bằng cách thiết lập phạm vi đơn đặt hàng, phiên và doanh thu hàng ngày, các cảnh báo sẽ thông báo cho bạn nếu mục tiêu không được hoàn thành hoặc nếu mục tiêu vượt quá mong đợi.
7. Phân tích văn bảnPhân tích văn bản, còn được gọi trong ngành là khai thác văn bản, là quá trình lấy
một bộ dữ liệu văn bản lớn và sắp xếp nó theo cách giúp dễ quản lý hơn. Bằng cách thực hiện quá trình làm sạch này một cách chi tiết nghiêm ngặt, bạn sẽ có thể trích xuất dữ liệu thực sự có liên quan đến doanh nghiệp của mình và sử dụng dữ liệu đó để phát triển những thông tin chi tiết hữu ích giúp thúc đẩy bạn tiến lên phía trước. Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại đẩy nhanh quá trình phân tích văn bản. Nhờ sự kết hợp của máy học và các thuật toán
thông minh, bạn có thể thực hiện các quy trình phân tích nâng cao như phân tích cảm tính. Kỹ thuật này cho phép bạn hiểu ý định và cảm xúc của văn bản, chẳng hạn như văn bản tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, sau đó cho điểm tùy thuộc vào các yếu tố và danh mục nhất định có liên quan đến thương hiệu của bạn. Phân tích cảm xúc thường được sử dụng để theo dõi danh tiếng của thương hiệu và sản phẩm cũng như để hiểu mức độ thành công của trải nghiệm khách hàng của bạn. Để tìm hiểu thêm về chủ đề,
hãy xem bài viết sâu sắc này. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn dựa trên từ ngữ khác nhau, bao gồm đánh giá sản phẩm, bài báo, thông tin liên lạc trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát, bạn sẽ có được những hiểu biết vô giá về đối tượng của mình, cũng như nhu cầu, sở thích và điểm khó của họ. Điều này sẽ cho phép bạn tạo các chiến dịch, dịch vụ và thông tin liên lạc đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng ở cấp độ cá nhân, tăng lượng khán giả của bạn trong
khi tăng cường giữ chân khách hàng. Một trong những công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn sẽ đầu tư vào. Làm thế nào để phân tích dữ liệu? 15 kỹ thuật phân tích dữ liệu hàng đầu để áp dụngBây giờ chúng tôi đã trả lời các câu hỏi “phân tích dữ liệu là gì”, tại sao nó lại quan trọng và bao gồm các loại phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, đã đến lúc tìm hiểu sâu hơn về cách thực hiện phân tích của bạn bằng cách thực hiện qua 15 kỹ thuật thiết yếu này. 1. Phối hợp các nhu cầu của bạnTrước khi bạn bắt đầu phân tích dữ liệu của mình hoặc đi sâu vào bất kỳ kỹ thuật phân tích nào, điều quan trọng là phải cộng tác ngồi xuống với tất cả các bên liên quan chính trong tổ chức của bạn, quyết định về chiến dịch chính hoặc mục tiêu chiến lược của bạn và có được sự hiểu biết cơ bản về các loại thông tin chi tiết phù hợp nhất mang lại lợi ích cho sự tiến bộ của bạn hoặc cung cấp cho bạn tầm nhìn cần thiết để phát triển tổ chức của mình. 2. Đặt câu hỏi của bạnKhi bạn đã vạch ra các mục tiêu cốt lõi của mình, bạn nên cân nhắc những câu hỏi nào cần trả lời để giúp bạn đạt được sứ mệnh của mình. Đây là một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu quan trọng nhất vì nó sẽ định hình nền tảng thành công của bạn. Để giúp bạn hỏi những điều phù hợp và đảm bảo dữ liệu của bạn phù hợp với bạn, bạn phải đặt những câu hỏi phân tích dữ liệu phù hợp. 3. Dân chủ hóa dữ liệuSau khi đưa ra một số phương pháp luận phân tích dữ liệu và biết câu hỏi nào cần trả lời để chiết xuất giá trị tối ưu từ thông tin có sẵn cho tổ chức của bạn, bạn nên tiếp tục dân chủ hóa dữ liệu. Dân chủ hóa dữ liệu là một quá trình nhằm mục đích kết nối dữ
liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả và nhanh chóng để bất kỳ ai trong tổ chức của bạn đều có thể truy cập dữ liệu vào bất kỳ thời điểm nào. Bạn có thể trích xuất dữ liệu ở dạng văn bản, hình ảnh, video, số hoặc bất kỳ định dạng nào khác. Và sau đó thực hiện phân tích cơ sở dữ liệu chéo để đạt được thông tin chi tiết nâng cao hơn để chia sẻ tương tác với phần còn lại của công ty. Khi bạn đã quyết định các nguồn dữ liệu có giá trị nhất của mình, bạn cần
đưa tất cả thông tin này vào một định dạng có cấu trúc để bắt đầu thu thập thông tin chi tiết của mình. Với mục đích này, datapine cung cấp tính năng kết nối dữ liệu tất cả trong một dễ dàng để tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài của bạn và quản lý chúng theo ý muốn của bạn. Ngoài ra, giải pháp end-to-end của datapine tự động cập nhật dữ liệu của bạn, cho phép bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc thực hiện phân tích phù hợp để phát triển doanh nghiệp của
mình. 4. Làm sạch dữ liệu của bạnSau khi thu thập từ rất nhiều nguồn, bạn sẽ có một lượng lớn thông tin có thể khiến bạn choáng ngợp. Đồng thời, bạn có thể phải đối mặt với dữ liệu không chính xác có thể gây hiểu lầm cho phân tích của bạn. Điều thông minh nhất bạn có thể làm để tránh phải đối mặt với vấn đề này trong tương lai là làm sạch dữ
liệu. Quá trình này là cơ bản trước khi hình dung nó, vì nó sẽ đảm bảo rằng những thông tin chi tiết bạn trích xuất từ nó là chính xác. Có nhiều thứ bạn cần tìm trong khi làm sạch dữ liệu của mình. Điều quan trọng nhất là loại bỏ bất kỳ quan sát trùng lặp nào; điều này thường xuất hiện khi sử dụng nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài. Bạn cũng có thể thêm bất kỳ mã nào bị thiếu, sửa các trường trống và loại bỏ dữ liệu được định dạng không chính
xác. Một hình thức dọn dẹp thông thường khác được thực hiện với dữ liệu văn bản. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, hầu hết các công ty ngày nay đều phân tích đánh giá của khách hàng, nhận xét trên mạng xã hội, bảng câu hỏi và một số đầu vào văn bản khác. Để các thuật toán phát hiện các mẫu, dữ liệu văn bản cần được sửa đổi để tránh các ký tự không hợp lệ hoặc bất kỳ lỗi cú pháp hoặc chính tả nào. Quan trọng nhất, mục đích của việc làm sạch dữ liệu của bạn là để ngăn bạn đưa ra những kết luận sai lầm có thể gây thiệt hại cho doanh nghiệp của bạn về lâu dài. Bằng cách sử dụng dữ liệu sạch, bạn cũng sẽ giúp các công cụ thông minh của doanh nghiệp tương tác tốt hơn với thông tin của bạn và tạo báo cáo tốt hơn cho tổ chức của bạn. 5. Đặt KPI của bạnKhi bạn đã thiết lập các nguồn dữ liệu, làm sạch dữ liệu và thiết lập các câu hỏi rõ ràng mà bạn muốn thông tin chi tiết của mình trả lời, bạn
cần đặt một loạt các chỉ số hiệu suất chính (KPI) sẽ giúp bạn theo dõi, đo lường và định hình tiến bộ trên một số lĩnh vực chủ yếu. KPI rất quan trọng đối với cả phương pháp phân tích trong nghiên cứu định tính và định lượng. Đây là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu chính mà bạn không nên bỏ qua. Để giúp bạn đặt KPI tốt nhất có thể cho các sáng kiến và hoạt động của mình, đây là ví dụ về KPI hậu cần có liên quan: chi phí liên quan đến vận tải. Nếu bạn muốn xem thêm, hãy khám phá bộ sưu tập các ví dụ về chỉ báo hiệu suất chính của chúng tôi. chi phí vận chuyển hậu cần kpis 6. Bỏ qua dữ liệu vô íchSau khi ban cho các kỹ thuật và phương pháp phân tích dữ liệu với mục đích thực sự và xác định sứ mệnh của mình, bạn nên khám phá dữ liệu thô mà bạn đã thu thập từ tất
cả các nguồn và sử dụng KPI của bạn làm tài liệu tham khảo để loại bỏ bất kỳ thông tin nào bạn cho là vô ích. Cắt bỏ chất béo thông tin là một trong những phương pháp phân tích quan trọng nhất vì nó sẽ cho phép bạn tập trung nỗ lực phân tích và chắt lọc từng giọt giá trị từ thông tin "nạc" còn lại. Bất kỳ số liệu thống kê, dữ kiện, số liệu hoặc chỉ số nào không phù hợp với mục tiêu kinh doanh hoặc không phù hợp với chiến lược quản lý KPI của bạn sẽ bị loại khỏi phương trình. 7. Xây dựng lộ trình quản lý dữ liệuMặc dù, tại thời điểm này, bước cụ thể này là tùy chọn (bạn đã có được nhiều thông tin chi tiết và hình thành một chiến lược khá hợp lý ngay từ bây giờ), việc tạo ra một lộ trình quản trị dữ liệu sẽ giúp các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu của bạn trở nên thành công và bền vững hơn nền tảng. Các lộ trình này, nếu được phát triển đúng cách, cũng được xây dựng để chúng
có thể được điều chỉnh và mở rộng theo thời gian. Đầu tư nhiều thời gian vào việc phát triển một lộ trình sẽ giúp bạn lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu của mình trong nội bộ và bạn sẽ làm cho các kỹ thuật phân tích của mình trở nên linh hoạt và hoạt động hơn - một trong những loại phương pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất hiện nay. 8. Tích hợp công nghệCó nhiều cách để phân tích dữ liệu, nhưng một trong những khía cạnh quan
trọng nhất của sự thành công trong phân tích trong bối cảnh kinh doanh là tích hợp phần mềm và công nghệ hỗ trợ ra quyết định phù hợp. Các nền tảng phân tích mạnh mẽ sẽ không chỉ cho phép bạn lấy dữ liệu quan trọng từ các nguồn có giá trị nhất trong khi làm việc với các KPI động sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết hữu ích; nó cũng sẽ trình bày thông tin ở định dạng dễ tiêu hóa, trực quan, tương tác từ một bảng điều khiển trung tâm, trực tiếp. Một phương pháp phân
tích dữ liệu mà bạn có thể tin tưởng. Bằng cách tích hợp công nghệ phù hợp cho phân tích dữ liệu theo phương pháp thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu cốt lõi, bạn sẽ tránh phân mảnh thông tin chi tiết của mình, tiết kiệm thời gian và công sức đồng thời cho phép bạn tận hưởng giá trị tối đa từ những thông tin chi tiết có giá trị nhất của doanh nghiệp. Để có cái nhìn về sức mạnh của phần mềm cho mục đích phân tích và để nâng cao phương pháp phân tích dữ liệu của bạn, hãy xem qua lựa chọn các ví dụ về bảng điều khiển của chúng tôi. 9. Trả lời câu hỏi của bạnBằng cách xem xét từng nỗ lực ở trên, làm việc với công nghệ phù hợp và nuôi dưỡng văn hóa nội bộ gắn kết, nơi mọi người đều mua vào các cách khác nhau để phân tích dữ liệu cũng như sức mạnh của trí thông minh kỹ thuật số, bạn sẽ nhanh chóng bắt đầu trả lời các câu hỏi kinh doanh nóng bỏng nhất của mình . Có thể cho rằng, cách tốt nhất để làm cho các khái niệm dữ liệu của bạn có thể truy cập được trong toàn tổ chức là thông qua trực quan hóa dữ liệu. 10. Trực quan hóa dữ liệu của bạnTrực quan hóa dữ liệu trực tuyến là một công cụ mạnh mẽ vì nó cho phép bạn kể một câu chuyện bằng các chỉ số của mình, cho phép người dùng trong toàn doanh nghiệp trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp - và nó bao gồm tất cả các cách khác nhau để phân
tích dữ liệu. Mục đích của việc phân tích dữ liệu của bạn là làm cho toàn bộ tổ chức của bạn được thông báo và thông minh hơn, và với nền tảng hoặc trang tổng quan phù hợp, điều này đơn giản hơn bạn nghĩ, như đã được minh chứng bằng trang tổng quan tiếp thị của chúng tôi. Một ví dụ về bảng điều hành trình bày các KPI tiếp thị cấp cao như chi phí cho mỗi khách hàng tiềm năng, MQL, SQL và chi phí cho mỗi khách hàng. KPI chính: Trang tổng quan trực tuyến trực quan, năng động và tương tác này được thiết kế để cung cấp cho Giám đốc Tiếp thị (CMO) tổng quan về các chỉ số liên quan để giúp họ hiểu liệu họ có đạt được mục tiêu hàng tháng hay không. Về chi tiết, bảng điều khiển này hiển thị các biểu đồ tương tác cho doanh thu hàng tháng,
chi phí, thu nhập ròng và thu nhập ròng trên mỗi khách hàng; tất cả đều được so sánh với tháng trước để bạn có thể hiểu dữ liệu biến động như thế nào. Ngoài ra, nó còn hiển thị bản tóm tắt chi tiết về số lượng người dùng, khách hàng, SQL và MQL mỗi tháng để trực quan hóa bức tranh toàn cảnh và trích xuất thông tin chi tiết hoặc xu hướng có liên quan cho các báo cáo tiếp thị của bạn. Bảng điều khiển CMO hoàn hảo cho quản lý cấp c vì nó có thể giúp họ theo dõi kết quả chiến lược của các nỗ lực tiếp thị và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo cấp số nhân. 11. Diễn giải dữ liệuChúng tôi đã dành toàn bộ bài đăng để giải thích dữ liệu vì nó là một phần cơ bản của quá trình phân tích dữ liệu. Nó cung cấp ý nghĩa cho thông tin phân tích và nhằm mục đích đưa ra kết luận ngắn gọn từ kết quả phân tích. Vì hầu hết thời gian các công ty xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giai
đoạn giải thích cần phải được thực hiện cẩn thận và đúng cách để tránh hiểu sai. Để giúp bạn trong quá trình giải thích dữ liệu, sau đây chúng tôi liệt kê ba phương pháp phổ biến mà bạn cần phải tránh bằng mọi giá khi xem dữ liệu của mình: Tương quan so với nhân quả: Bộ não con người được định dạng để tìm ra các mẫu. Hành vi này dẫn đến một trong những sai lầm phổ biến nhất khi thực hiện giải thích dữ liệu: gây
nhầm lẫn giữa mối tương quan với quan hệ nhân quả. Mặc dù hai khía cạnh này có thể tồn tại đồng thời, nhưng sẽ không đúng nếu cho rằng vì hai sự việc xảy ra cùng nhau nên cái này kích động cái kia. Một lời khuyên để tránh rơi vào sai lầm này là đừng bao giờ chỉ tin vào trực giác, hãy tin vào dữ liệu. Nếu không có bằng chứng khách quan về nhân quả, thì hãy luôn gắn bó với mối tương quan. Sự thiên lệch xác nhận: Hiện tượng này mô tả xu hướng
chỉ chọn và giải thích dữ liệu cần thiết để chứng minh một giả thuyết, thường bỏ qua các yếu tố có thể bác bỏ nó. Ngay cả khi nó không được thực hiện có chủ đích, sai lệch xác nhận có thể đại diện cho một vấn đề thực sự đối với một doanh nghiệp, vì việc loại trừ thông tin liên quan có thể dẫn đến kết luận sai và do đó, dẫn đến các quyết định kinh doanh tồi. Để tránh điều đó, hãy luôn cố gắng bác bỏ giả thuyết của bạn thay vì chứng minh nó, chia sẻ phân tích của bạn với các thành viên khác trong
nhóm và tránh đưa ra bất kỳ kết luận nào trước khi toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu được hoàn thành. Ý nghĩa thống kê: Nói một cách ngắn gọn, ý nghĩa thống kê giúp các nhà phân tích hiểu được liệu một kết quả có thực sự chính xác hay nó xảy ra do lỗi lấy mẫu hay do cơ hội thuần túy. Mức độ ý nghĩa thống kê cần thiết có thể phụ thuộc vào cỡ mẫu và ngành được phân tích. Trong mọi trường hợp, bỏ qua tầm quan trọng của một kết quả khi nó có thể ảnh hưởng đến việc ra quyết định có thể là một sai lầm lớn. 12. Xây dựng câu chuyệnBây giờ chúng ta đã thảo luận và khám phá các ứng dụng kỹ thuật của phân tích theo hướng dữ liệu, chúng ta sẽ xem xét cách bạn có thể kết hợp tất cả các yếu tố này lại với nhau theo cách có lợi cho doanh nghiệp của bạn - bắt đầu bằng một thứ gọi là kể chuyện dữ liệu . Bộ não con người phản ứng cực kỳ tốt với những câu chuyện hoặc câu
chuyện mạnh mẽ. Sau khi đã làm sạch, định hình và hình dung dữ liệu vô giá nhất của mình bằng các công cụ bảng điều khiển BI khác nhau, bạn nên cố gắng kể một câu chuyện - một câu chuyện có phần đầu, phần giữa và phần cuối rõ ràng. Bằng cách đó, bạn sẽ làm cho các nỗ lực phân tích của mình trở nên dễ tiếp cận, dễ hiểu và phổ biến hơn, trao quyền cho nhiều người hơn trong tổ chức của bạn sử dụng khám phá của bạn để làm lợi thế có thể hành động của họ. 13. Xem xét công nghệ tự trịCác công nghệ tự chủ, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hiểu biết về cách phân tích dữ liệu hiệu quả hơn. Gartner dự đoán rằng vào cuối năm nay, 80% công nghệ mới nổi sẽ được phát triển với nền tảng AI. Đây là minh chứng cho sức mạnh và giá trị ngày càng tăng của các công nghệ tự hành. Hiện tại, những công nghệ này đang cách mạng hóa ngành phân tích dữ liệu. Một số ví dụ mà chúng tôi đã đề cập trước đó là mạng thần kinh, cảnh báo thông minh và phân tích cảm xúc. 14. Chia sẻ tảiNếu bạn làm việc với các công cụ và trang tổng quan phù hợp, bạn sẽ có thể trình bày các chỉ số của mình ở định dạng dễ tiêu hóa, định hướng giá trị, cho phép hầu hết mọi người trong tổ chức kết nối và sử dụng dữ liệu có liên quan để có lợi cho họ. Bảng điều
khiển dữ liệu hiện đại hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp quyền truy cập vào vô số thông tin chi tiết tại một vị trí tập trung, bất kể bạn cần theo dõi các chỉ số tuyển dụng hay tạo báo cáo cần được gửi qua nhiều phòng ban. Hơn nữa, những công cụ tiên tiến này cung cấp quyền truy cập vào trang tổng quan từ vô số thiết bị, có nghĩa là mọi người trong doanh nghiệp có thể kết nối từ xa với những thông tin chi tiết thực tế - và chia sẻ tải. Một khi tất cả mọi người đều có thể làm việc với tư duy dựa trên dữ liệu, bạn sẽ thúc đẩy sự thành công của doanh nghiệp mình theo những cách mà bạn không bao giờ nghĩ có thể. Và khi biết cách phân tích dữ liệu, thì loại phương pháp hợp tác này là rất cần thiết. 15. Các công cụ phân tích dữ liệuĐể thực hiện phân tích dữ liệu chất lượng cao, điều cơ bản là sử dụng các công cụ và phần mềm sẽ đảm bảo kết quả tốt nhất. Khi ngành công nghiệp phân tích phát triển, ưu đãi cho các dịch vụ và tính năng mà bạn có thể khai thác cũng vậy. Ở đây, chúng tôi để lại cho bạn một bản tóm tắt nhỏ về bốn loại công cụ phân tích dữ liệu cơ bản cho tổ chức của bạn.
Phân tích dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớnDữ liệu lớn là vô giá đối với các doanh nghiệp ngày nay và bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu, bạn có thể xem dữ liệu của mình theo cách có
thể giúp bạn biến cái nhìn sâu sắc thành hành động tích cực. Để truyền cảm hứng cho những nỗ lực của bạn và đặt tầm quan trọng của dữ liệu lớn vào ngữ cảnh, dưới đây là một số thông tin chi tiết mà bạn nên biết - những thông tin thực tế sẽ giúp hình thành kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn của bạn. Đến năm 2023, ngành công nghiệp dữ liệu lớn dự kiến sẽ có giá trị khoảng 77 tỷ USD. 94% doanh nghiệp nói rằng
phân tích dữ liệu là quan trọng đối với tăng trưởng kinh doanh và chuyển đổi kỹ thuật số của họ. Các công ty khai thác hết tiềm năng dữ liệu của họ có thể tăng tỷ suất lợi nhuận hoạt động của họ lên 60%. Chúng tôi đã cho bạn biết những lợi ích của Trí tuệ nhân tạo thông qua bài viết này. Tác động tài chính của ngành công nghiệp này dự kiến sẽ tăng lên đến 40 tỷ đô la vào năm 2025. Các khái niệm phân tích dữ liệu có thể có nhiều dạng, nhưng về cơ bản, bất kỳ phương pháp luận vững chắc nào cũng sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tinh gọn, gắn kết, sâu sắc và thành công hơn bao giờ hết. Nhiều dữ liệu đang được tạo ra hàng ngày hơn bao giờ hết. Cho dù đó là nội dung video và hình ảnh, phương tiện viết hoặc tệp âm thanh, mọi thứ trực tuyến có thể được khai thác và biến thành lượng dữ liệu khổng lồ có thể được phân tích để hiểu biết sâu sắc. Nhưng phân tích dữ liệu không đơn giản như âm thanh của nó, vì không có cách nào đúng để làm điều đó. & NBSP; Dữ liệu là một nguồn thông tin thô có thể được phân tích theo nhiều cách khác nhau để tạo ra nhiều hiểu biết hơn. Và đó là công việc của các nhà phân tích dữ liệu lành nghề để giữ sắc nét bằng cách tìm ra những cách mới để xem xét các bộ dữ liệu dường như trần tục. Nhưng làm thế nào các nhà phân tích dữ liệu có thể theo kịp sự bùng nổ của dữ liệu và các loại phương tiện truyền thông? Chứng chỉ phân tích dữ liệu, các khóa học trực tuyến và các cấp độ vi mô có thể giúp bạn cập nhật kiến thức của bạn mà không phải khởi động lại hành trình học tập của bạn từ Square One. Chưa kể, các chương trình chứng nhận độc lập thường cung cấp các cơ hội học tập thực hành mà các tổ chức học tập truyền thống hiếm khi cung cấp cho sinh viên của họ. Chứng nhận phân tích dữ liệu là gì?Chứng nhận phân tích dữ liệu là một huy hiệu kỹ thuật số xác thực kiến thức và chuyên môn của bạn trong một lĩnh vực cụ thể trong phân tích dữ liệu lớn. Với rất nhiều công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu cho các doanh nghiệp được tạo ra mỗi ngày, việc tìm kiếm một nhà phân tích dữ liệu được đào tạo truyền thống, những người có thể sử dụng chúng là gần như không thể, ngay cả đối với các công ty lớn. Chứng nhận phân tích dữ liệu cho thấy sự thành thạo của bạn và cung cấp cho bạn kiến thức và đào tạo cần thiết để sử dụng các công cụ phân tích hiện đại. Ngoài ra, các chương trình chứng chỉ độc lập, cho dù được cung cấp bởi các tổ chức giáo dục chính thức, các tập đoàn hoặc tổ chức phi lợi nhuận, thường dạy các kỹ năng tiên tiến liên quan đến các giải pháp hiện đại sử dụng Đổi mới & NBSP; Chứng chỉ phân tích dữ liệu tốt nhấtTrong một ngành công nghiệp rộng lớn và nhanh chóng như khoa học dữ liệu, có thể rất khó khăn để xác định chính xác chứng nhận phân tích dữ liệu đúng để đầu tư thời gian và tiền bạc của bạn vào. Tất cả đều nằm trong cấp độ kỹ năng tối thiểu mà họ yêu cầu, định hướng và lĩnh vực tiêu điểm. Để làm cho nó dễ dàng hơn, chúng tôi đã biên soạn một danh sách 12 chứng chỉ phân tích dữ liệu tốt nhất để xem xét khi thời gian tăng cường sự nghiệp. 1. Theo dõi sự nghiệp phân tích dữ liệu của SpringboardTheo dõi sự nghiệp phân tích dữ liệu của Springboard là một bootcamp trực tuyến dạy cho bạn tất cả các kỹ năng và kiến thức kỹ thuật mà bạn sẽ cần để trở thành một nhà phân tích dữ liệu đáng tin cậy. Nó nhắm vào người mới bắt đầu hoàn chỉnh và không yêu cầu một nền tảng về công nghệ hoặc lập trình. Với hơn 400 giờ nội dung giáo dục, khóa học bao gồm tất cả mọi thứ, từ các ngôn ngữ lập trình như Python và SQL đến kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng giao tiếp và phân tích vấn đề kinh doanh. Khóa học có xếp hạng 4,7/5 và có giá 10.140 đô la, có thể được chia thành các phần thuận tiện. Đọc liên quan: 12 khóa học SQL tốt nhất để mài giũa kỹ năng lập trình của bạn 2. Tài liệu chứng nhận chuyên nghiệp phân tích được chứng nhậnAssociate Associate Analytics Professional (ACAP) là một chứng nhận cấp nhập cảnh cung cấp bằng chứng về giáo dục và kỹ năng của bạn về phân tích dữ liệu, ngay cả khi bạn không có kinh nghiệm trong thế giới thực trong lĩnh vực này. Bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm trước đây trong phân tích dữ liệu hoặc ngôn ngữ lập trình để tham gia. Tuy nhiên, bạn phải có bằng thạc sĩ bằng cấp, hoặc tương đương với một công nghệ chính, tốt nhất là công nghệ. Chứng nhận ACAP tập trung vào bảy lĩnh vực đặc biệt trong lĩnh vực phân tích dữ liệu: quản lý vòng đời, xây dựng mô hình, cấu trúc dữ liệu, đóng khung vấn đề phân tích, đóng khung vấn đề kinh doanh, triển khai và lựa chọn phương pháp. Được cung cấp bởi Tổ chức Thông tin, chứng nhận có giá 300 đô la với giảm giá cho các thành viên tổ chức. 3. & NBSP; Chứng nhận thành tích chuyên nghiệp trong khoa học dữ liệuĐây là một chương trình chứng nhận được cung cấp bởi Đại học Columbia cho phép bạn phát triển các kỹ năng và kiến thức về khoa học và phân tích dữ liệu nền tảng. Nó nhắm vào các sinh viên đã có một nền tảng tốt về công nghệ. Nó yêu cầu 12 tín chỉ nói chung, và bốn trong số đó phải là phân tích dữ liệu và trực quan hóa khám phá, xác suất và thống kê cho khoa học dữ liệu, thuật toán cho khoa học dữ liệu và học máy cho khoa học dữ liệu. Nó có một chương trình một học kỳ và học phí được xác định bởi tỷ lệ học phí của Đại học Columbia. Nhưng bạn nên lưu ý rằng có một khoản phí công nghệ $ 395 mỗi khóa học cho việc học trực tuyến. 4. Chương trình chuyên gia phân tích được chứng nhậnChỉ định Chứng nhận Phân tích chuyên nghiệp (CAP) là một chứng nhận cấp nhập cảnh nhằm vào các cá nhân thiếu nền tảng kỹ thuật cần thiết cho các dự án phân tích dữ liệu quy mô đầy đủ. Tuy nhiên, bạn đã yêu cầu phải có bằng thạc sĩ trong một trường STEM. Bằng cách vượt qua kỳ thi CAP, bạn sẽ học được các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu, bao gồm đóng khung vấn đề phân tích và kinh doanh, lựa chọn phương pháp phân tích và xây dựng mô hình. Giấy chứng nhận này được cung cấp bởi Tổ chức Thông tin. Nó có giá $ 695 cho các cá nhân không phải là tháng và mức chiết khấu $ 495 cho các thành viên thông tin. Nó được công nhận trên toàn cầu bởi vô số các tổ chức giáo dục và có thể chỉ là sự thúc đẩy sự nghiệp mà bạn cần. 5. Chứng nhận chung của Nền tảng dữ liệu ClouderaChứng nhận CDP Cloudera là một chứng chỉ dành riêng cho nhà cung cấp xác minh sự thành thạo của bạn với nền tảng dữ liệu Cloudera. Chứng nhận là một bài kiểm tra dựa trên câu hỏi kiểm tra các kỹ năng của bạn và giải thưởng cho bạn một huy hiệu kỹ thuật số để sử dụng trong các cài đặt chuyên nghiệp trực tuyến. Chứng chỉ CDP cung cấp các kỹ năng cần thiết cho các quản trị viên công nghệ, nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Nó có giá $ 300 và có sẵn cho sinh viên trực tuyến. 6. EMC Chứng chỉ Nhà khoa học Dữ liệu Chuyên nghiệp đã được chứng minhỞ cấp độ liên kết, chứng chỉ Dữ liệu chuyên nghiệp đã chứng minh EMC (EMCDSA) cung cấp đào tạo cấp độ thực tế và cấp nền tảng để cho phép bạn tham gia vào các dự án phân tích dữ liệu lớn và dựa trên dữ liệu. Nó đòi hỏi kiến thức trong quá khứ tối thiểu về công nghệ, khoa học dữ liệu và ngôn ngữ lập trình. Được cung cấp bởi Dell Education, Chứng chỉ EMCDSA sẽ dạy cho bạn những điều cơ bản về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nó bao gồm các nhà khoa học dữ liệu vai trò trong các doanh nghiệp và quyết định kinh doanh và cách truyền đạt những hiểu biết và thông tin có được từ dữ liệu trong môi trường công ty. Giấy chứng nhận EMCDSA có giá 600 đô la cho việc tự học theo tốc độ của riêng bạn và 5.000 đô la cho việc học trực tuyến do người hướng dẫn dẫn đầu. 7. Giấy chứng nhận chuyên nghiệp khoa học dữ liệu IBMKhóa học IBM này dành cho các chuyên gia đã có bằng chính thức nhưng đang tìm kiếm sự nghiệp trong khoa học dữ liệu và học máy (ML). Giấy chứng nhận chuyên nghiệp khoa học dữ liệu là thân thiện với người mới bắt đầu và không yêu cầu kiến thức trước về khoa học máy tính hoặc ngôn ngữ lập trình. Bạn sẽ học khoa học dữ liệu chung, phân tích dữ liệu lớn, lập trình Python, thư viện Python như Gandas, Machine Learning và Phương pháp phân tích. Giấy chứng nhận có sẵn miễn phí trên Coursera và có thể mất tới 11 tháng để hoàn thành. Ngoài ra, tài liệu có sẵn bằng nhiều ngôn ngữ và khóa học có xếp hạng 4,6/5. 8. Microsoft Chứng nhận Azure Data Science Chứng chỉ liên kếtMột chứng nhận dành riêng cho nhà cung cấp là nhà khoa học dữ liệu Azure được chứng nhận của Microsoft. Mặc dù nó hướng đến các nhà khoa học dữ liệu, nhưng việc chứng nhận là cần thiết trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nơi dữ liệu có liên quan, bao gồm cả STEM và kỹ thuật, nhưng trong môi trường đám mây Azure. Mặc dù chứng nhận dành riêng cho nhà cung cấp này có thể giới hạn bạn làm việc với các công ty hỗ trợ Microsoft Power BI và Azure, nhưng thật dễ dàng để tìm nhà tuyển dụng cho bộ kỹ năng mới của bạn. Nó tốt nhất để có kiến thức trước về khoa học dữ liệu và sử dụng Azure Machine Learning và Azure Databricks. Khóa học có sẵn cho cả việc học tự học và học hướng dẫn với một khoản phí. Ngoài ra còn có một khoản phí thi tiêu chuẩn là $ 165. Tìm hiểu các sinh viên phân tích dữ liệu khácNelson Borges Nhà phân tích hiểu biết tại LinkedIn Đọc truyện Bart Teeuwen Nhà phân tích kinh doanh toàn cầu, Trí thông minh tài năng toàn cầu (GTI) tại Meta Đọc truyện Bart Teeuwen Nhà phân tích kinh doanh toàn cầu, Trí thông minh tài năng toàn cầu (GTI) tại Meta Đọc truyện Bart TeeuwenNhà phân tích kinh doanh toàn cầu, Trí thông minh tài năng toàn cầu (GTI) tại Meta Sarah Savage Nhà phân tích dữ liệu nội dung tại EDX9. Chứng nhận phân tích dữ liệu được chứng nhận của Microsoft Trở thành một nhà phân tích dữ liệu được chứng nhận liên kết với Microsoft cho bạn cơ hội làm việc trực tiếp với các doanh nghiệp để giúp họ tối đa hóa giá trị của tài sản dữ liệu của họ. Khóa học này đòi hỏi kinh nghiệm tối thiểu với khoa học dữ liệu và các ngôn ngữ lập trình liên quan. Nó tập trung vào khả năng của bạn để thiết kế và xây dựng các mô hình dữ liệu có thể mở rộng, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu và cho phép các khả năng phân tích nâng cao. 11. Chuyên gia phân tích nâng cao được chứng nhận của SAS sử dụng chứng nhận SAS 9Chứng chỉ SAS này được thiết kế chủ yếu cho các cá nhân muốn vào thế giới doanh nghiệp thông qua dữ liệu lớn. Một số kiến thức về khoa học dữ liệu và công nghệ được ưa thích, vì bạn sẽ học các kỹ thuật mô hình ML, ứng dụng ML, phát hiện mẫu, thử nghiệm trong kinh doanh, kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu và dự báo chuỗi thời gian. Các khóa học trực tuyến có sẵn trong cả hai tùy chọn do người hướng dẫn và tự định hướng. Để có được chứng nhận, bạn sẽ phải vượt qua ba bài kiểm tra riêng biệt. Đầu tiên là bài kiểm tra mô hình dự đoán nâng cao của SAS. Thứ hai là phân tích văn bản SAS, chuỗi thời gian, thử nghiệm và kiểm tra tối ưu hóa. Cả hai bài kiểm tra này có giá $ 180 mỗi. Bài kiểm tra thứ ba và cuối cùng là mô hình dự đoán sử dụng công cụ khai thác SAS Enterprise, với chi phí 250 đô la. 12. Giấy chứng nhận các nhà khoa học dữ liệu được chứng nhận của SASChứng chỉ SAS này nhằm xác nhận khả năng thao túng và rút ra những hiểu biết từ các cấu trúc dữ liệu bằng nhiều công cụ SAS, cũng như các công cụ và phương pháp nguồn mở. Nó không bắt buộc một nền tảng mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu và công nghệ, nhưng nó nhắm vào các cá nhân muốn làm việc về mặt kinh doanh của phân tích dữ liệu. Mục tiêu là tạo ra các mô hình học máy phức tạp cung cấp các khuyến nghị dựa trên dữ liệu kinh doanh. & NBSP; Tương tự như các chứng chỉ SAS khác, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu được chứng nhận với SAS, bạn sẽ cần phải vượt qua kết hợp ba chứng chỉ SAS. Đây là SAS Data Curation Professional, SAS Advanced Analytics Professional và SAS AI & Machine Learning Professional. Mỗi thông tin xác thực có giá $ 180 cho tổng số $ 540. Đối với việc chuẩn bị và đào tạo thi, SAS cung cấp các tài liệu học tập toàn diện & NBSP; trên nền tảng Học viện SAS của mình cho đăng ký hàng năm là $ 1,295. Chứng nhận phân tích dữ liệu có đáng không?Không phải tất cả các chứng nhận phân tích dữ liệu đều có cùng giá trị cho một nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng. Có rất nhiều điều để xem xét trước khi dành thời gian và năng lượng của bạn cho một chương trình chứng nhận cụ thể để nâng cao hơn nữa vị trí của bạn trong ngành công nghiệp của bạn. Những cân nhắc này bao gồm: Danh tiếng khóa họcTránh trở thành một Trailblazer và gắn bó với các khóa học với các đánh giá và tỷ lệ giới thiệu của học sinh cao. Ngoài ra, hãy đảm bảo chứng chỉ được công nhận trong khu vực hiện tại của bạn. & NBSP; Hỗ trợ khóa họcTự học vẫn đòi hỏi sự hướng dẫn và hỗ trợ của các giáo viên lành nghề và các bạn cùng lớp nhiệt tình. Nhằm mục đích cho các khóa học có cộng đồng người học và giảng viên đam mê thay vì chỉ các tài liệu học tập tĩnh. & NBSP; Công việc và sức mạnh kiếm được:Giấy chứng nhận phân tích dữ liệu đủ điều kiện cho bạn cho nhiều nghề nghiệp cao. Chẳng hạn, bạn có thể trở thành một kỹ sư dữ liệu và kiếm được mức lương sáu con số chỉ với một vài năm kinh nghiệm. Một lựa chọn khác là làm việc trong tiếp thị như một nhà phân tích tiếp thị, người thường có mức lương khởi điểm là 65.000 đô la. Câu hỏi thường gặp về chứng nhận phân tích dữ liệuPhân tích dữ liệu có khó học không?Không giống như các lĩnh vực khác trong công nghệ, phân tích dữ liệu không khó để đột nhập. Thanh tương đối thấp cho các kỹ năng và kiến thức bạn cần để bắt đầu làm việc trong lĩnh vực này. Chưa kể, bạn sẽ có thể có được tất cả các kỹ năng cần thiết trên đường đi khi bạn phát triển. Nhưng bạn nên lưu ý rằng việc trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu cũng đòi hỏi phải là một sinh viên mãi mãi, có nghĩa là bạn sẽ cần liên tục cập nhật kiến thức của mình và tìm hiểu các kỹ thuật, công cụ và kỹ năng mới để theo kịp. Bạn có thể nhận được một công việc phân tích dữ liệu chỉ bằng một chứng chỉ?Phân tích dữ liệu là một trong số ít các lĩnh vực mà bằng cử nhân truyền thống không phải là cần thiết. Bạn sẽ cần một số ít các chứng chỉ phân tích dữ liệu để xác nhận kiến thức và chuyên môn của bạn, và bạn có thể mất nhiều thời gian hơn để đưa lên nấc thang của công ty, nhưng nó có thể thực hiện được. Mất bao lâu để chuyển sang phân tích dữ liệu?Chuyển sang phân tích dữ liệu có thể mất từ vài tháng đến bốn năm. Nó phần lớn phụ thuộc vào thời gian và nỗ lực bạn dành cho việc học các kỹ năng và công cụ mới, cũng như kiến thức và nghề nghiệp hiện tại của bạn. Phân tích dữ liệu có phải là một nghề nghiệp tốt không?Nó đã ước tính rằng & nbsp; gần 70% tất cả các doanh nghiệp ở Hoa Kỳ & NBSP; sẽ ủng hộ những người xin việc có kỹ năng dữ liệu trong hồ sơ xin việc của họ trong những năm tới. Chưa kể, bạn gần như đảm bảo mức lương cao ngay từ đầu và thu nhập sáu con số ổn định sau này trong sự nghiệp của bạn. Vì bạn ở đây, việc chuyển sang sự nghiệp phân tích dữ liệu là có thể, bất kể nền tảng của bạn. Chúng tôi đã giúp hơn 10.000 sinh viên làm cho nó xảy ra. Kiểm tra chương trình giảng dạy phân tích dữ liệu miễn phí của chúng tôi để đánh giá sự quan tâm của bạn hoặc đi tất cả với Bootcamp phân tích dữ liệu của chúng tôi. Khóa học chứng nhận nào là tốt nhất cho nhà phân tích dữ liệu?6 Chứng chỉ và chứng chỉ phân tích dữ liệu phổ biến.. Giấy chứng nhận chuyên nghiệp phân tích dữ liệu của Google. .... Chứng chỉ chuyên nghiệp phân tích dữ liệu IBM. .... Microsoft Certified: Power BI Data Phân tích dữ liệu liên kết. .... AWS Phân tích dữ liệu được chứng nhận. .... Chứng chỉ chuyên nghiệp phân tích kinh doanh thống kê SAS .. Có đáng để nhận chứng chỉ phân tích dữ liệu không?Là một chứng nhận phân tích dữ liệu có xứng đáng không?Nếu bạn đang tìm kiếm sự nghiệp phân tích dữ liệu: Có!Đạt được chứng nhận trong phân tích dữ liệu sẽ trang bị cho bạn tất cả các kỹ năng cần thiết và bí quyết cần thiết để có được một công việc là nhà phân tích dữ liệu.yes! Gaining a certification in data analytics will equip you with all of the necessary skills and know-how required to land a job as a data analyst.
Tôi có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu trong 3 tháng không?Bạn có thể sử dụng danh sách phát cho các kỹ năng nạc cần thiết cho một nhà phân tích dữ liệu trong 3 tháng.Hãy nhớ điểm quan trọng này làm công việc thực tế là quan trọng hơn lý thuyết.Dành 20% thời gian cho lý thuyết và 80% thời gian để thực hiện nó.. Remember this important point doing practical work is important than theory. Spend 20% time on theory and 80% time on implementing it.
Chứng chỉ phân tích dữ liệu có giá bao nhiêu?Chứng chỉ phân tích dữ liệu Google có giá bao nhiêu?Giấy chứng nhận phân tích dữ liệu Google có giá 39 đô la mỗi tháng bằng cách đăng ký trên Coursera.$39 per month by subscription on Coursera. |
