KHAI GIẢNG KHÓA BUSINESS ANALYTICS – THÁNG 10/2022

Sự kiện đã hết hạn

Introduction to Business Analytics

Phân tích kinh doanh (Business Analytics) đề cập việc ứng dụng các phương pháp định lượng trong việc đưa ra quyết định kinh doanh, nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp, dễ dàng ứng dụng công nghệ, cải thiện hiệu suất, dự đoán và lập kế hoạch thay đổi đồng thời quản lý và cân bằng rủi ro.

Business Analytics chính là công cụ phân tích và đánh giá dữ liệu nhằm tìm ra sự tương quan giữa: rủi ro tiềm tàng, dự báo và dự đoán xu hướng nhằm ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu quả kinh doanh. Ngành nghề sẽ cần trang bị kỹ năng Business Analytics: Quản lý hệ thống, Phân tích đầu tư, Chuyên gia thông tin khách hàng trong các lĩnh vực: marketing, tài chính hoặc quản lý chuỗi cung ứng

Mở khóa #BusinessAnalytics, tận dụng sức mạnh xử lý data (ngày càng rẻ) của máy tính & công nghệ. Thành công đến từ việc tập trung kiên quyết vào việc hỗ trợ các quyết định quan trọng với những phân tích sâu sắc hơn.

Business Analytics – cuộc chơi không có cấu trúc nhằm rà soát dữ liệu để tìm ra các mối thông tin tương quan có giá trị cao hỗ trợ đưa ra chiến lược kinh doanh nhanh chóng & chính xác.

Khai giảng Khóa Introduction to Business Analytics

Khóa học này đào tạo về Phân tích Kinh doanh.

Hồ sơ người học bao gồm:

• Chủ doanh nghiệp muốn áp ra quyết định dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp của họ

• Các Giám đốc Công nghệ / Kinh doanh đang tìm kiếm các kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại nhất

• Chuyên gia dữ liệu muốn nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu · Chuyên gia nghiên cứu định tính nhằm đạt được các kỹ năng định lượng và định hướng dữ liệu trong quản lý doanh nghiệp.

• Chuyên viên ở mức khởi điểm.

• Sinh viên năm cuối từ các ngành nghề khác nhau.

Khóa học được giảng dạy bằng tiếng Anh và tiếng Việt.

Course Learning Outcomes After learning this course,

1. Người học hiểu thuật ngữ và quy trình cơ bản của phân tích dữ liệu.

2. Người học có thể áp dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng, thông kê kinh doanh và kinh tế lượng cơ bản để phân tích dữ liệu phức tạp.

3. Người học hiểu các nguyên tắc xây dựng một hệ thống phân tích dữ liệu có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí.

4. Người học có được các phương pháp dựa trên dữ liệu để cải thiện giá trị khách hàng và hoạt động của cửa hàng.

5. Người học có thể hình dung dữ liệu hiệu quả hơn.

6. Người học hiểu các thủ thuật trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để đánh lừa người đọc.

7. Người học hiểu cách áp dụng Học máy (Machine learning) để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

8. Người học có thể đàm phán và thương lượng với các đối tác kinh doanh dựa trên phân tích.

Prerequisite

Mặc dù khóa học mang tính định lượng chuyên sâu nhưng không yêu cầu kiến thức đã có sẵn trước đó từ học viên.

Giảng viên sẽ hướng dẫn người học từng bước.

Chương trình đào tạo

Business model analysis, Quantitative Methods 1/2
Quantitative Methods 2/2, Effective Data Visualization 1/2
Data Analytics Overview
Effective Data Visualization
Data Analytics System, Data Governance
Applied Machine Learning in business
Customer Analytics
Store Analytics
Marketing Analytics
HR Analytics
Analytics for Investments and Risk Management
Presentation. Assessments feedback. Course revision.
Business model analysis, Quantitative Methods 1/2

• Analyze business models for decision making.
• Analyze industries for decision making.
• Case study: US 2020 Presidential Election.

Quantitative Methods 2/2, Effective Data Visualization 1/2

• Introduction to quantitative methods used in analyzing and decision making.
• Tabular for business analytics.
• Statistical models for business analytics.
• Statistical thinking.
• Pitfalls in statistics.
• Econometric models.
• Visualizing data, information.
• Storytelling techniques.
• Case study: Uber & Grab. Ride hailing & delivery.

Data Analytics Overview

• Why do business need Data Analytics?
• Maslow’s Hierachy of Data.

• Data Analytics process and Role of managers.

• Problem Recognition: conversion from business question to data analytics question.

• Data Collection & Storage: essential jargons explained in plain language (SQL, Python, Database, ETL, Data Lake, …)

• Case Study: How I convert business questions to data analytics questions at Seedcom?

Effective Data Visualization

• Why do we need to visualize data?

• How to pick the suitable data visualization tool for your needs?

• How to pick an effective visual for your message?

• How to optimize the small details (colors, markers, labels, gridlines, etc)?

• How to create interactive dashboards with Google Data Studio?

• Case Study: Visualize bookings data to uncover problems of a ride-hailing app.

Data Analytics System, Data Governance

• The importance of data governance.
• Data governance maturity model.
• Case study: Governing Tinhte.vn data platform.

• Introduction to key roles and their responsibilities in a data analytics team.
• 3 organization model to build analytics team, pros and cons
• Building data self-service capability for business.
• Case study: Building Tinhte.vn & The Coffee House Data Analytics Team.

Applied Machine Learning in business

• What is Machine Learning (ML)? Types of (ML)

• Essential Machine Learning algorithms explained in plain language.

• Tools to build Machine Learning (Semi-Auto ML vs Offline Auto ML vs Cloud Auto ML).

• How to evaluate the quality of a Machine Learning model?

• When NOT to use Machine Learning?

• Case Study: My Machine Learning Projects at Seedcom (what succeed, what failed)

Customer Analytics

• Product-centric vs Customer-centric mindset.

• How to infer customer needs from customer behaviors.

• Customer Lifetime Value (CLV): Past CLV vs Predicted CLV.

• Customer Lifecycle Stage (CLS): Engagement strategy for each stage.

• Customer Profile: Get to know your customers comprehensively.

• Customer Segmentation: RFM model vs Behavioral Segmentation model for better targeting.

• Product Recommendation: Offer the right product to your customers with recommendation models.

• Customer Retention: Boost retention rate by churn prediction model.

• Case Study: My Customer Analytics products at Seedcom and its impacts.

Store Analytics

• How to determine and measure factors affecting performance of a store?

• How to find the potential area for your next store?

• How to predict performance (revenue/profit) of a potential store for better opening decision?

• Cannibalization: what is it? and how to predict?

Case Study: Store Opening Analytics at The Coffee House

Marketing Analytics

• Getting big impact from big data Big Data & advanced analytics

• Success stories from the front lines

• Use Big Data to find new micromarkets

• Smart analytics: How marketing drives short-term and long-term growth

• Putting Big Data and advanced analytics to work

• Know your customers wherever they are

• Using marketing analytics to drive superior growth

HR Analytics

• The Context of HR Analytics – What is HR Analytics and its important to the business.

• Key Goals of Analytics and Tools – The maturity model of HR Analytics.

• The Future of HR Analytics – What HR Analytics can enhance the credibility of HR Effectiveness regarding HR Policies and Practices that support business objectives

Analytics for Investments and Risk Management

• Statistics for investment.
• Quantitative for risk management. Case study: banking system.
• Simulation

Presentation. Assessments feedback. Course revision.

• Feedback on assessments.
• Revise the course.
• Further career discussions.

Lịch khai giảng dự kiến

SesionTopicLectureTime
1Business model analysis


Quantitative Methods 1/2
Mr. Tai TranSat, Jun 25th, 2022
2Quantitative Methods 2/2


Effective Data Visualization 1/2
Mr. Tai TranSat, Jun 25th, 2022
3Data Analytics OverviewMr. KhuongSat, Jul 2nd, 2022
4Effective Data VisualizationMr. KhuongSat, Jul 2nd, 2022
5Data Analytics System


Data Governance
Mr. LuanSat, Jul 9th, 2022
6Applied Machine Learning in businessMr. KhuongSat, Jul 9th, 2022
7Customer AnalyticsMr. KhuongSat, Jul 16th, 2022
8Store AnalyticsMr. KhuongSat, Jul 16th, 2022
9Marketing AnalyticsMr. VuSat, Jul 23rd, 2022
10HR AnalyticsMs Duong AnhSat, Jul 23rd, 2022
11Analytics for Investments and Risk ManagementMr. Tai TranSat, Jul 30th, 2022
12Presentation. Assessments feedback. Course revision.Mr. Tai TranSat, Jul 30th, 2022

 

Học phí Khoá học: 34.500.000 VND

Giảng Viên

Liên Hệ Để Được Tư Vấn

 

  • NGUYỄN NGỌC DUY LUÂN
  • TÀI TRẦN
  • THẠCH VĨNH KHƯƠNG
Khai giảng Khóa Introduction to Business Analytics 2021

Business Analytics – cuộc chơi không có cấu trúc nhằm rà soát dữ liệu để tìm ra các mối thông tin tương quan có giá trị cao hỗ trợ đưa ra chiến lược kinh doanh nhanh chóng & chính xác.

Giảng Viên Khóa Business Analytics – CBS
Giám Đốc Chương Trình – CBS
Giảng Viên Khóa Business Analytics – CBS
TÀI TRẦN

TÀI TRẦN

Giám Đốc Chương Trình – CBS
THẠCH VĨNH KHƯƠNG

THẠCH VĨNH KHƯƠNG

Giảng Viên Khóa Business Analytics – CBS
NGUYỄN NGỌC DUY LUÂN

NGUYỄN NGỌC DUY LUÂN

Giảng Viên Khóa Business Analytics – CBS

ĐỂ LẠI CÂU HỎI/ THẮC MẮC VỀ SỰ KIỆN

CHI TIẾT SỰ KIỆN

25/06/2022 9:00 sáng
30/07/2022 4:00 chiều