Business Analytics – Module Brand Camp

https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=pfbid02H1hgbU7DwhNPJjxd5DK5TF3gkRobAGvk9qBDo4XeBarTqLuZu9R7mXxESauJzdRnl&id=61566165502445&__cft__[0]=AZVGvNtfb-jzheOEc9b3DOkeA0AlcU0hvwigCdJliRzfeLauVzqaUu2fv-b3O4z266MTEhK8gGBHvGkccPz4WvTZO_SPjNchiQlc5XhQBzZgrg&__tn__=%2CO%2CP-R

Quy trình xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh data preparations

Nguồn data -data source

Data có nhiều loại ở dạng số , dạng text , đoạn hội thoại audio,video clip
data có thể thô sơ, không đk sắp xếp có cấu trúc ban đầu không có ý nghĩa gì cả
thông tin: bộ data được sắp xếp theo một yêu câu đưa ra, có một ý nghĩa
Nguồn data đến từ nhiều nguồn khác nhau
- data nội bộ doanh nghiệp: giao dịch, sản xuất, thông tin khách hàng, thông tin nhân sự,
- data thị trường: nơi doanh nghiệp tham gia kinh doanh: data đối thủ, nhu cầu khách hàng, xu hướng thị trường
- data chính phỉ, nguồn mở: thông tin chỉ số kinhd oanh, tài chính, dân số xã hội, thuế,
- data trên các nền tảng online.

Loại data types

hiệu loại data thì sẽ biết phương pháp phân tích phù hợp với loại data đó
data có cấu trúc:
- data dạng phân loại: loại danh nghĩa ( nomial scale) và loại thứ tự ( ordinal scale).
  - danh nghiã: gán 1 là nam, 0 là nữ
  - thứ tự: thang likert trong khảo sát, nếu 1 là xấy.. 5 là tốt, cái này có quan tâm đến thứ tự của thang.
- data số liệu: dạng thức bậc ( 1,2,3), và dạng tỷ lệ
  - dạng khoảng ( interval )
  - dạng tỷ lệ (ratios)
data koong cấu trúc

Dựa trên tóm tắt về Structured Data và bốn loại thang đo (Nominal, Ordinal, Interval, Ratio), tôi sẽ cung cấp các ví dụ cụ thể trong ba lĩnh vực: Marketing, Bán hàng,

Dựa trên tóm tắt về Structured Data và bốn loại thang đo (Nominal, Ordinal, Interval, Ratio), tôi sẽ cung cấp các ví dụ cụ thể trong ba lĩnh vực: Marketing, Bán hàng,

Data preparation

Tiêu chuẩn dữ liệu sẵn sàng phân tích → 3.2 Requirement For Analytics Ready
nguồn tin cậy
độ chính xác nội dung cần thể hiện, mục đích sử dụng
khả năng truy cập dễ dàng, sẵn sàng khi cần