Nhập môn Phân tích dữ liệu với Excel

RobustX / Chương trình học / Vị trí công việc / Data Analyst / Nhập môn Phân tích dữ liệu với Excel

Trong môi trường làm việc hiện đại, khả năng làm việc với dữ liệu không còn là kỹ năng dành riêng cho dân công nghệ, mà đã trở thành một yêu cầu thiết yếu cho mọi ngành nghề, từ marketing, tài chính đến nhân sự và vận hành. Khóa học này được thiết kế để trở thành bước chân đầu tiên hoàn hảo của bạn vào thế giới phân tích dữ liệu, sử dụng công cụ mạnh mẽ, quen thuộc và phổ biến nhất trên toàn cầu: Microsoft Excel. Đây là cơ hội để bạn biến những bảng tính phức tạp thành một công cụ khai phá insight đầy quyền năng.

Chương trình sẽ trang bị cho bạn một bộ kỹ năng phân tích toàn diện, đi từ những thao tác cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao. Bạn sẽ học cách áp dụng quy trình phân tích dữ liệu chuyên nghiệp để xử lý các bộ dữ liệu thô, làm sạch và chuẩn hóa chúng một cách hiệu quả. Bạn sẽ làm chủ một kho tàng các hàm tính toán, logic và tìm kiếm phức tạp để giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế. Đặc biệt, bạn sẽ học cách sử dụng PivotTable – công cụ “thần kỳ” để tổng hợp hàng triệu dòng dữ liệu chỉ trong vài cú nhấp chuột.

Thời lượng: 18h

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

HIỂU VAI TRÒ CỦA DATA ANALYST

Nắm được quy trình phân tích dữ liệu thực tế (CRISP-DM) và vị trí của Data Analyst trong doanh nghiệp.

THÀNH THẠO EXCEL TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Sử dụng thành thạo các hàm , công thức , và các công cụ xử lý dữ liệu để chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu hiệu quả.

XÂY DỰNG DASHBOARD BÁO CÁO BẰNG EXCEL

Sử dụng Pivot Table , Pivot Chart và Slicer để thiết kế các báo cáo động, cho phép người dùng tương tác và khám phá dữ liệu.

CHUẨN HÓA VÀ TỔNG HỢP DỮ LIỆU TỪ NHIỀU NGUỒN

Có khả năng làm sạch, kết hợp và tổng hợp dữ liệu từ nhiều file, nhiều sheet khác nhau để tạo ra một bộ dữ liệu duy nhất, sẵn sàng cho phân tích.

TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU VÀ KỂ CHUYỆN BẰNG BIỂU ĐỒ

Biết cách lựa chọn và tùy chỉnh các loại biểu đồ phù hợp để trình bày dữ liệu một cách trực quan, giúp truyền tải thông điệp và insight một cách hiệu quả.

Yêu cầu tiên quyết:

- Biết sử dụng máy tính và thao tác trên Excel (mở file, nhập dữ liệu, tạo bảng).
- Có tư duy logic và mong muốn ứng dụng dữ liệu vào công việc thực tế.

Nội dung khóa học

1. Tổng quan về Phân tích Dữ liệu và Vai trò Data Analyst

Giới thiệu vai trò của Data Analyst:
- Data Analyst đóng vai trò gì trong doanh nghiệp, các tình huống sử dụng thực tế.
- Hiểu các kỹ năng cốt lõi cần có và con đường phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu.
Quy trình phân tích dữ liệu thực tế (CRISP-DM):
- Từ xác định vấn đề, hiểu dữ liệu, xử lý – làm sạch, phân tích – trực quan hóa, đến báo cáo kết quả và đề xuất giải pháp.
Hiểu về dữ liệu:
- Phân biệt dữ liệu thô (raw data) với dữ liệu đã xử lý, chuẩn hóa.
- Nhận biết các loại dữ liệu: định tính (qualitative), định lượng (quantitative).
Các ứng dụng phân tích dữ liệu:
- Đưa ra ví dụ thực tế từ công việc văn phòng, kinh doanh, marketing, nhân sự, tài chính…

2. Thao tác xử lí dữ liệu trong Excel

Định dạng, lọc và sắp xếp dữ liệu:
- Làm việc với table, thiết lập filter, sort theo tiêu chí, chuyển đổi định dạng số – ngày tháng.
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu:
- Xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu lỗi bằng Data Validation, tìm kiếm & thay thế (Find & Replace).
- Dùng Text to Columns để tách dữ liệu, Remove Duplicates để loại trùng lặp.
- Gộp dữ liệu từ nhiều ô hoặc nhiều sheet bằng Flash Fill, CONCATENATE.
Hiểu nguyên tắc “dữ liệu sạch là nền tảng phân tích hiệu quả”:
- Thực hành nhận diện lỗi dữ liệu thực tế, xây dựng “một bảng dữ liệu chuẩn”.

3. Hàm và công thức ứng dụng trong phân tích dữ liệu

Các hàm tính toán cơ bản:
- SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT và ứng dụng tổng hợp dữ liệu nhanh.
Hàm điều kiện & kiểm tra lỗi:
- IF, IFERROR, IFS, AND, OR – áp dụng vào phân loại, kiểm tra điều kiện, phát hiện dữ liệu bất thường.
Hàm tìm kiếm – kết hợp dữ liệu:
- VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH – ghép nối, tra cứu dữ liệu giữa nhiều sheet hoặc bảng khác nhau.
Hàm xử lý chuỗi:
- LEFT, RIGHT, LEN, TEXT, TRIM – làm sạch dữ liệu dạng text, chuẩn hóa trước khi phân tích.
Định dạng có điều kiện:
- Highlight dữ liệu quan trọng, tự động nhận diện outlier, phân vùng màu cho dữ liệu đặc biệt.
Lồng ghép nhiều hàm trong công thức:
- Xây dựng các công thức tổ hợp, giải quyết bài toán thực tiễn trong văn phòng/doanh nghiệp.

4. Phân tích và tổng hợp dữ liệu nâng cao trong Excel

Tạo và cấu hình Pivot Table:
- Khởi tạo Pivot Table từ bảng dữ liệu lớn, chọn trường, sắp xếp và nhóm dữ liệu theo nhu cầu.
- Kéo thả trường để tính tổng, đếm, trung bình, tìm giá trị lớn nhất/nhỏ nhất.
Nhóm dữ liệu nâng cao:
- Group dữ liệu theo thời gian (ngày, tháng, quý, năm), danh mục sản phẩm, địa lý…
- Tạo Calculated Field để tính toán tùy biến ngay trong Pivot Table.
Tương tác nâng cao:
- Ứng dụng Slicer để lọc dữ liệu động, cho phép thay đổi kết quả báo cáo chỉ với một click.
- Thiết lập Pivot Chart để trình bày kết quả phân tích một cách trực quan, chuyên nghiệp.

5. Trực quan hóa dữ liệu với biểu đồ

Chọn loại biểu đồ phù hợp:
- Cột (Column), Đường (Line), Tròn (Pie), Phân tán (Scatter), Combo chart…
- Khi nào nên dùng loại biểu đồ nào cho từng bài toán thực tế.
Tùy chỉnh biểu đồ:
- Chỉnh màu sắc, nhãn, tiêu đề, trục, thêm đường xu hướng hoặc labels giá trị.
- Làm nổi bật điểm quan trọng, hướng sự chú ý vào insight dữ liệu.
So sánh & ghép biểu đồ:
- Tạo biểu đồ ghép (Clustered Column, Combo chart) để phân tích đa chiều.
- Thiết kế dashboard nhỏ bằng nhiều biểu đồ ghép trên một sheet.
Nguyên tắc thiết kế biểu đồ:
- Đảm bảo biểu đồ dễ đọc, đúng thông điệp, tránh gây nhiễu thị giác.

6. BÀI THỰC HÀNH CUỐI KHÓA: Phân tích & trực quan hóa dữ liệu bán hàng bằng Excel

Yêu cầu:
- Làm sạch dữ liệu bán hàng theo tháng từ nhiều chi nhánh
- Sử dụng các hàm, công thức đã học để tổng hợp kết quả
- Tạo Pivot Table và biểu đồ phân tích doanh thu, số lượng theo sản phẩm, thời gian
- Thiết kế báo cáo cuối cùng với biểu đồ, slicer, định dạng có điều kiện