Công ty bạn đang làm báo cáo bằng cách nào? Lấy thông tin từ những file excel dài dằng ngoằng, làm báo cáo bằng “cơm” nên khiến bạn chưa kịp làm xong báo cáo này đã đến báo cáo khác, trong khi hiệu quả của các sản phẩm này khó hiệu quả, khó khai phá và tìm thấy insight thực tế. Chính lẽ này khiến automation dashboard ra đời.

Bất kỳ ai muốn phân tích dữ liệu hiệu quả đều phải biết cách xây dựng dashboard. Dashboard - một khái niệm lạ mà quen. Vậy chính xác nó là gì? Một bảng làm việc có đủ tất cả các biểu đồ theo dõi công việc, hiệu suất? Một màn hình giúp bạn theo dõi hiệu quả chi phí mỗi tháng? Tất cả các dashboard cơ bản, vai trò và cách sử dụng chúng trong doanh nghiệp và đặc biệt trong dữ liệu marketing sẽ được chia sẻ tại Datathon #05 tuần này

Khi phân tích dữ liệu, đôi khi chúng ta quá tập trung vào các con số và khái quát hóa câu chuyện được diễn giả đằng sau các con số để đưa ra các nhận định tổng thể. Nhưng việc khái quát hóa có thể khiến “sự thật” bị đảo ngược. Đó chính là nội dung của nghịch lý Simpson. Vậy nghịch lý Simpson là gì? Hãy cùng SmartData tìm hiểu trong Datathon số 4 với chủ đề là “Nghịch lý Simpson - Khi nào “sự thật” bị đảo ngược” với các nội dung chính như sau: - Nghịch lý Simpson là gì? - Khái quát hóa dữ liệu khiến sự thật bị đảo ngược như thế nào? - Làm thế nào để xem xét dữ liệu để hạn chế nghịch lý Simpson? - Tìm hiểu bài toán lựa chọn bệnh viện để khám chữa bệnh - Giải bài toán đánh giá hiệu quả các chiến dịch Marketing - Gợi mở về các bài toán khác trong thực tế Chúc cộng đồng Datathon 1 tuần mới đầy năng lượng. Tuần này mình cùng nhau sắp xếp lịch để theo dõi sự kiện rất thú vị này nhé.

Những gương mặt tỉ phú nổi bật như Bill Gates, Steve Jobs, Mark Zuckerberg đều bỏ học đại học trước khi đạt được những thành tựu với Microsoft, Apple hay Facebook. Nhưng họ nằm ở nhóm thiểu số, chúng ta sẽ không bao giờ biết có bao nhiêu người đã thất bại sau khi bỏ học đại học. Vậy tại sao có người bỏ học lại thành công, có người thì sẽ thất bại? Câu chuyện của các tỷ phú bỏ học sẽ được làm rõ bởi thiên lệch sống sót - một trong các dạng sai lầm phổ biến trong lựa chọn mẫu khi phân tích dữ liệu. Tất cả sẽ có trong Datathon số 3.

Bạn đã bao giờ nghe đến hai khái niệm “phương sai” và “độ lệch chuẩn” chưa? Chẳng phải những con số quen thuộc trong đời sống hàng ngày, nhưng hai giá trị này đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát rủi ro của các hoạt động đầu tư, sản xuất, kinh doanh. Tiếp tục tìm hiểu “câu chuyện” ẩn sau các con số, buổi Datathon số 2 sẽ được tổ chức vào tối ngày mai, thứ 5 (03/08).

Hẳn bạn đã nhiều lần nghe đến các số trung bình như bình quân tuổi thọ, trung bình mức lương, trung bình điểm thi, bình quân số lượng tiêu thụ... Thế nhưng, có phải mọi quyết định đều có thể được đưa ra dựa vào số trung bình? Câu trả lời là Không như bạn nghĩ đâu. Trong các trường hợp khác nhau, bạn sẽ cần nhiều con số khác như trung vị, yếu vị hoặc tần suất để đưa ra quyết định chính xác. Vậy thế nào là trung bình, trung vị, yếu vị hay tần suất? Chúng tồn tại trong dữ liệu ra sao? Cùng lắng nghe chủ đề đầu tiên của Chuỗi sự kiện Datathon mang tên: “Trung bình hay Trung vị - Sự lừa dối đáng yêu của dữ liệu”. Trong 1 tiếng rưỡi trò chuyện, anh Lê Trung Thực, Nhà sáng lập, Giám đốc Đào tạo của Smart Data sẽ giúp bạn hiểu bản chất của trung bình, trung vị, yếu vị và tần suất. Từ đó, các bạn biết cách ứng dụng linh hoạt các con số này trong việc phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên các kết quả đó.