176 Comments
Sorted by
Bạn học được những gì tại các khóa Data của Tomorrow Marketers?
Mình chưa có kiến thức nền về data analysis, chủ yếu chỉ học trong quá trình làm việc, do đó mình phân tích dữ liệu theo kiểu bản năng và không có hệ thống bài bản. Để vận hành tốt start up riêng, mình bắt buộc phải có cái nhìn hệ thống hơn về phân tích data để từ đó có thể đưa ra quyết định chính xác. May mắn mình tìm được khoá học của TM cung cấp đúng với những gì mình đang cần. Sau khi hoàn thành khoá học Data Analysis, mình hiểu được mindset khi làm việc với data, muốn làm việc với dữ liệu thì cần phải làm những bước nào, từ xác định vấn đề, xác định metrics cần theo dõi, cho đến đọc hiểu các metrics để nhìn thấy bức tranh tổng quan và đưa ra quyết định. Tư duy phân tích dữ liệu giúp mình hệ thống hoá và kết nối số liệu tốt hơn mà không bị bỏ sót những những thông tin quan trọng, đồng thời loại bỏ được những thông tin thừa trong quá trình phân tích số liệu.
Anh Tú - Chuyên viên ngân hàng Techcombank - Khóa Data Analysis
Trải nghiệm của học viên
Minh Sơn - quản lý dự án game tại Sparx* - a Virtuos studio - Khóa Data Analysis
Trong quá trình làm việc, các số liệu của bên mình đa số được trực quan hóa bằng bảng (chart) qua công cụ trên Excel hay Hansoft. Tuy nhiên, do mình không thuộc tuýp người “đọc” số nhiều và không có kinh nghiệm xử lý dữ liệu, nên các dự án đầu tay mình làm đều cần sự giám sát từ cấp trên để tránh xảy ra sai số. Mình cũng mất kha khá thời gian để thấy được sự tương quan giữa các số liệu trước và sau khi trực quan hóa - một trong những nguyên do khác dẫn đến sai số hồi mình mới bắt đầu làm việc.
Sau khi tham gia khoá học Data Analysis của Tomorrow Marketers, mình đã biết cách đặt đúng câu hỏi để tìm ra trọng tâm vấn đề, cùng với đó là quy trình tiếp cận dữ liệu, từ việc chọn ra chỉ số quan trọng đến kết nối chúng để ra được insight. Mình nhận thấy cách mình thu thập thông tin, sắp xếp, phân loại các dữ liệu cần thiết trước khi trực quan hóa nay đã rõ ràng hơn, thay vì phải mất công sức mày mò như hồi mới bắt đầu làm. Ngoài ra, mình nhận thấy kỹ năng phân tích dữ liệu cũng rất quan trọng trong quá trình làm việc “tay trái” của mình (vì ngành học của mình cần phải hiểu rõ khách hàng), nên mình sẽ thuận lợi hơn trong việc đào sâu vấn đề nhằm tìm ra giải pháp, đồng thời sắp xếp, phân loại và “số hóa” các dữ liệu nếu cần.
Công việc của mình là phân tích số liệu từ Facebook, Instagram, Tiktok và YouTube, nhưng mình chưa phân tích được cụ thể, chuyên sâu, và đó là lúc mình nhận ra tầm quan trọng của số liệu để đánh giá hiệu quả các social platform. Hiện tại, phần mình gặp khó khăn nhất chắc có lẽ là chọn lọc số liệu phù hợp để làm báo cáo sau mỗi dự án.
Sau một tháng học, mình thấy khoá học đã đáp ứng được kỳ vọng của bản thân về việc hiểu thêm về cách phân tích số liệu, mình hiểu thêm cách chọn số liệu sao cho hợp lý để làm các báo cáo được chính xác hơn, đồng thời đưa ra giải pháp hiệu quả hơn. Về mặt kiến thức, mình tâm đắc nhất là phần kiến thức về metric của những ngành hàng khác, cách tính toán và phân tích số liệu từ những anh chị giàu kinh nghiệm.
Trọng Nghĩa - Social Media Executive tại Carnival agency - Khóa Data Analysis
Trước đây, khi nhắc đến ”phân tích số liệu”, mình nghĩ đó là nhìn biểu đồ rồi tìm ra điểm khác biệt. Nhưng thật khó để mình hình dung điểm khác biệt đó là bắt nguồn từ đâu, nhìn biểu đồ xong thì suy ra được gì. Và khi học trên trường, thường khi thầy cô giảng bài mà đưa số liệu ra thì mình khá sợ, vì mình nhìn không hiểu, không thể đưa ra kết luận gì cho nó.
Sau khóa học, mình cải thiện tư duy logic rất nhiều. Mình đã biết cách chọn lọc các chỉ số quan trọng để giải quyết bài toán đặt ra ban đầu, biết nên kết nối số liệu ra sao để hiểu được bức tranh toàn cảnh, và làm sao để đưa ra phương án giải quyết vấn đề dựa trên những insight đó.
Mỹ Phương - Sinh viên ĐH Greenwich - Khóa Data Analysis
Trước kia mình phân tích số liệu và đưa recommend theo cảm tính là nhiều. Mình từng rất sợ “số", nhìn vào bảng report toàn số và số là mình auto tim đập chân run. Giữa một biển số, mình không biết bắt đầu từ đâu, data nào là quan trọng, cần rút ra recommendation như thế nào? Mình thường phân tích data riêng lẻ, rời rạc, nên thường đưa ra kết luận sai. Sau khoá học, mình đã biết cách kết hợp, so sánh các data với nhau để đưa ra kết luận đúng đắn hơn. Phần Data Mindset, Data Analysis Technique và Visualization là những kiến thức mình thấy tâm đắc nhất, nếu thực hành nhiều những “tuyệt chiêu" này, mình nghĩ một ngày không xa, mình sẽ chẳng còn sợ “số" nữa và có khi còn yêu nó nữa.
Phương Nguyên - Content Writer - Khóa Data Analysis
TM Alumni