Giới thiệu
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng nhiều nhưng quyết định kinh doanh vẫn thiếu cơ sở dự báo đáng tin cậy, việc chuẩn hóa tư duy dữ liệu và ứng dụng AI trong phân tích – dự báo là rất cần thiết đối với đội ngũ kinh doanh và quản lý.
Việc chuyển từ “đọc số liệu” sang “khai thác mô hình dự báo”, ứng dụng trực tiếp Python và AI Tool để phân tích xu thế, xây dựng kịch bản và ra quyết định chủ động, có căn cứ, qua đó nâng cao chất lượng lập kế hoạch và năng lực cạnh tranh của tổ chức không còn là lựa chọn, mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp ra quyết định nhanh, đúng và bền vững trong bối cảnh kinh doanh biến động hiện nay.
Thấu hiểu điều đó, Brainwork Việt Nam đã thiết kế và phát triển khoá học “Chuẩn hóa, phân tích dữ liệu và dự báo kinh doanh”, với các thông tin cụ thể như sau:
Thời lượng: 2 Ngày
Đối tượng tham dự: Cán bộ phụ trách kinh doanh của các Tổ chức, Doanh nghiệp
Mục tiêu
Sau khi tham dự khóa học, học viên sẽ có khả năng:
- Thiết lập nền tảng tư duy dữ liệu – AI trong quản trị, giúp lãnh đạo và cán bộ nhận diện đúng vai trò của phân tích dữ liệu, các loại hình phân tích (mô tả – chẩn đoán – dự báo) và các mô hình cốt lõi đang sử dụng;
- Kích hoạt năng lực ứng dụng Python và AI Tool trong phân tích – dự báo, thông qua việc tiếp cận trực tiếp các công cụ (Google Colab, thư viện Python, AI hỗ trợ non-code) và thực hành mô hình dự báo kinh doanh, từng bước chuyển từ “xem số liệu” sang “khai thác mô hình”;
- Phát triển năng lực lập kế hoạch sản xuất kinh doanh dựa trên AI, cho phép so sánh, lựa chọn và vận hành các mô hình dự báo ngắn hạn – dài hạn, thụ động – chủ động, từ đó tăng tính chủ động, linh hoạt và độ tin cậy trong hoạch định chiến lược.
Giảng viên
Ông NGUYỄN HỒNG QUÂN
Nội dung
TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH DOANH
- Phân tích dữ liệu và các usecase về Phân tích xu thế, dự đoán tương lai
- Hiểu về các dạng dữ liệu và các phép phân tích:
- Mô tả
- Chẩn đoán
- Dự đoán
- Xác định mục tiêu cốt lõi là biến dữ liệu thành thông tin để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh
- Phân biệt hai bài toán dự báo chính:
- Hồi quy
- Phân loại
- Ví dụ, trao đổi và thảo luận
PHẦN 2
THỰC HÀNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRÊN GOOGLE COLAB
- Quy trình 6 bước từ thu thập dữ liệu, xử lý đặc trưng (features) đến xây dựng mô hình trên môi trường Cloud
- Thực hiện phân tích dữ liệu thực tế (giá dầu) thông qua các kỹ thuật thống kê và vẽ biểu đồ trực quan
- Đánh giá hiệu quả mô hình bằng các chỉ số kỹ thuật như MAE, MAPE (cho hồi quy) và Accuracy, Confusion Matrix (cho phân loại)
- Ví dụ, trao đổi và thực hành
PHẦN 3
ỨNG DỤNG KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀO RA QUYẾT ĐỊNH
- Hướng dẫn cách chuyển đổi kết quả dự báo thành 3 kịch bản hành động cụ thể: Cơ sở (Base), Tốt (Up) và Xấu (Down)
- Đưa ra nguyên tắc lựa chọn mô hình: Luôn bắt đầu từ các phương pháp truyền thống đơn giản trước khi tiến lên AI/ML phức tạp
- Khung triển khai dự báo 6 bước
- Ví dụ, trao đổi và thảo luận