[Funland] Data Analyst trong MKT vài điều chia sẻ!

[newmanhn]

Trananh.vn từ 2k7 đến 2k12 là em code. Tầm 300 - 600 cuộc gọi 1 ngày

Em đọc trên mạng thấy lượt xem trang web chủ yếu có được là do nội dung và quảng cáo. Code ngon thì chỉ là một phần nhỏ thôi.

 

[Bang lang]

Em có cô cháu gái học ngành này bên Úc. Lúc nó về Việt Nam em hỏi là cháu học những gì, ngồi nghe nó nói thấy quen quen. Có khá nhiều việc em đã làm từ năm 2009 - Thời chớm nở của GG ads.
Hôm nọ tuyển một nhân viên mới học bên Anh về cũng ngành này, em cũng hỏi vậy. Ngồi nghe cô ấy nói thấy mình hiểu hết! Hiểu lâu rồi.
Công việc đầu tiên của em là làm nhân viên hỗ trợ xử lý dữ liệu của các luận án Thạc sỹ, Tiến sỹ ở bệnh viện Bạch Mai (Viện HH) năm 2002. Sau này em áp dụng cách làm đó để phân tích số liệu của hệ thống Digital.
Các bước căn bản: Suy đoán -> Lấy mẫu -> Tổng hợp số liệu -> Phân tích tương quan -> Củng cố nhận định bằng các tài liệu trích dẫn (tham chiếu) -> Đưa ra quyết định
Em không được học hành gì và làm theo cách này từ năm 2007 thấy nó không sai nhiều. Nếu sai thì kiểm tra các bước cũng dễ. Đôi khi cảm tính (hoặc ông chủ giục quá) thì bỏ bước -> Làm đại -> lần nào làm đại là fail lần đó

Kính hỏi các cao nhân trong Fun! Ai đang học hoặc nghiên cứu ngành này vào thảo luận thêm.
Trong trường hợp các cụ/mợ thấy hệ thống MKT của mình có vấn đề em xin nhận phân tích thử theo phương pháp này tầm 3 cụ/mợ (free). Em xin phép bôi đỏ dòng này cho bài hấp dẫn chút xíu
Lâu lắm không có đóng góp gì cho fun!

Em đăng ký nhé! Em chuẩn bi launching một website.

 

[Vongai]

Em có cô cháu gái học ngành này bên Úc. Lúc nó về Việt Nam em hỏi là cháu học những gì, ngồi nghe nó nói thấy quen quen. Có khá nhiều việc em đã làm từ năm 2009 - Thời chớm nở của GG ads.
Hôm nọ tuyển một nhân viên mới học bên Anh về cũng ngành này, em cũng hỏi vậy. Ngồi nghe cô ấy nói thấy mình hiểu hết! Hiểu lâu rồi.
Công việc đầu tiên của em là làm nhân viên hỗ trợ xử lý dữ liệu của các luận án Thạc sỹ, Tiến sỹ ở bệnh viện Bạch Mai (Viện HH) năm 2002. Sau này em áp dụng cách làm đó để phân tích số liệu của hệ thống Digital.
Các bước căn bản: Suy đoán -> Lấy mẫu -> Tổng hợp số liệu -> Phân tích tương quan -> Củng cố nhận định bằng các tài liệu trích dẫn (tham chiếu) -> Đưa ra quyết định
Em không được học hành gì và làm theo cách này từ năm 2007 thấy nó không sai nhiều. Nếu sai thì kiểm tra các bước cũng dễ. Đôi khi cảm tính (hoặc ông chủ giục quá) thì bỏ bước -> Làm đại -> lần nào làm đại là fail lần đó

Kính hỏi các cao nhân trong Fun! Ai đang học hoặc nghiên cứu ngành này vào thảo luận thêm.
Trong trường hợp các cụ/mợ thấy hệ thống MKT của mình có vấn đề em xin nhận phân tích thử theo phương pháp này tầm 3 cụ/mợ (free). Em xin phép bôi đỏ dòng này cho bài hấp dẫn chút xíu
Lâu lắm không có đóng góp gì cho fun!

Dùng phân tích dữ liệu mua bán, vol,.. khi đầu tư chứng khoán, hoặc trading phái sinh được ko cụ?

 

[xomo]

Trong nghề có câu “gabage in, gabage out”, để chạy được phân tích số liệu phải có mô hình nghiên cứu với các giả thiết data tương quan, cái mô hình này nó quyết định phương pháp nghiên cứu, loại dữ liệu, cách thức thu nhập dữ liệu, cách phân tích và xác định các mối tương quan … nên trong cái luận văn, nếu đã xác định được hết thì việc phân tích chỉ còn là chạy các tools thống kê trên phần mềm, loại này available đầy và nhiều level, tiện nhất excel, power Pi, cao hơn là SPSS, SAS … nữa thì chơi Python … . Trong chương trình học từ cấp đại học đã được xây dựng kiến thức này từ thấp đến cao, thông thường các tool phân tích trên phần mềm thuộc dạng tự học, nên từ level thạc sỹ trở lên thì xem như mặc nhiên phải biết, không cần dạy trên lớp. Không biết các cụ Ths Ts của cụ cần cái gì? Data input và chạy thô các phép thống kê?

Đôi điều chém gió, nhưng mong dịch vụ của cụ chủ hữu dụng cho các thạc sĩ, tiến sĩ tương lai. . Chúc cụ thành công!

Dạ đúng như cụ nói. Việc của em chỉ là input data và dùng MS Access, Excel, Mysql chạy các phép thống kê theo chỉ đạo. Làm và chỉnh sửa các powerpoint.
Lưu ý với cụ chắc cụ đọc hơi nhanh. Em làm hỗ trợ thống kê từ năm 2002, khi mà CNTT còn rất ít và hiếm. Còn bây giờ em áp dụng những gì học được vào làm MKT. Không liên quan đến các tiến sỹ tương lai.

Tôi cho là cụ có ý tốt nhưng nói thật cụ đừng giận, doanh nghiệp nào mà đưa hết data doanh nghiệp cho một nick trên mạng để phân tích rồi lại còn công khai vấn đề lên đây thì chủ doanh nghiệp đấy là thằng dở hơi.

Chắc cụ có nhìn thấy lựa chọn thứ 2.

 

[xomo]

Em đọc trên mạng thấy lượt xem trang web chủ yếu có được là do nội dung và quảng cáo. Code ngon thì chỉ là một phần nhỏ thôi.

Cụ chắc chưa tiếp cận với website TMĐT tầm 100k visit đổ lên. Để phục được lượt truy cập như vậy thì hệ thống kỹ thuật phải tối ưu đến 99%. Chỉ 1 lệnh ghi lỗi, website có thể đơ ngay được.

Em đăng ký nhé! Em chuẩn bi launching một website.

Vâng em sẵn sàng. Bao giờ mợ launch thì em không biết

Dùng phân tích dữ liệu mua bán, vol,.. khi đầu tư chứng khoán, hoặc trading phái sinh được ko cụ?

Đây không phải lĩnh vực của em. Còn Big data trong tài chính thì sử dụng rất lâu rồi.

 

[hoaoaihuong]

Dạ đúng như cụ nói. Việc của em chỉ là input data và dùng MS Access, Excel, Mysql chạy các phép thống kê theo chỉ đạo. Làm và chỉnh sửa các powerpoint.
Lưu ý với cụ chắc cụ đọc hơi nhanh. Em làm hỗ trợ thống kê từ năm 2002, khi mà CNTT còn rất ít và hiếm. Còn bây giờ em áp dụng những gì học được vào làm MKT. Không liên quan đến các tiến sỹ tương lai.

Chắc cụ có nhìn thấy lựa chọn thứ 2.

Năm 2002 thì chắc là cụ mới tốt nghiệp, các phần mềm thống kê tính toán và database trên máy tính từ những năm 90 đã phổ dụng trong sinh viên rồi cụ nhé. Cụ từng nghe Quartro, được MS mua và thành excel cụ đang dùng đấy, còn mấy cái Acess hay SQL thì đời đầu nó là con cáo Foxbase đấy cụ ạ. Tôi chẳng phải IT gì mà lúc thời đấy đã phải vọc mấy cái đấy để làm luận văn, toàn phải mua sách tự học vì không có tiền đi học thêm .
Nếu cụ thích thú với nghề thống kê trong MKT thì nên nghiên cứu thêm SPSS và/hoặc SAS, nó khá phổ dụng trong giới MKT research. Mấy cái soft cụ kể trên chỉ tiện dụng và data manage thôi nhưng chuyên sâu thì không đủ để data analysic trong MKT đâu cụ ạ.Thấy cụ tâm huyết nên chia sẻ chút ít, hy vọng cụ hứng thú. .

 

[hoaoaihuong]

Năm 2002 thì chắc là cụ mới tốt nghiệp, các phần mềm thống kê tính toán và database trên máy tính từ những năm 90 đã phổ dụng trong sinh viên rồi cụ nhé. Cụ từng nghe Quartro, được MS mua và thành excel cụ đang dùng đấy, còn mấy cái Acess hay SQL thì đời đầu nó là con cáo Foxbase đấy cụ ạ. Tôi chẳng phải IT gì mà lúc thời đấy đã phải vọc mấy cái đấy để làm luận văn, toàn phải mua sách tự học vì không có tiền đi học thêm.
Nếu cụ thích thú với nghề thống kê trong MKT thì nên nghiên cứu thêm SPSS và/hoặc SAS, nó khá phổ dụng trong giới MKT research. Mấy cái soft cụ kể trên chỉ tiện dụng thôi nhưng chuyên sâu thì không đủ để data analysic trong MKT đâu cụ ạ.Thấy cụ tâm huyết nên chia sẻ chút ít, hy vọng cụ hứng thú. .

 

[New Audi R8]

Em đang định làm 1 cái MXH giống Twitter, cụ có kế gì để gia tăng user k?

 

[Bang lang]

Vâng em sẵn sàng. Bao giờ mợ launch thì em không biết

Em đang test, chậm nhất tháng sau, em ham học hỏi nên rất muốn lắng nghe ý kiến của cụ. Em nghiêm túc.

 

[xomo]

Năm 2002 thì chắc là cụ mới tốt nghiệp, các phần mềm thống kê tính toán và database trên máy tính từ những năm 90 đã phổ dụng trong sinh viên rồi cụ nhé. Cụ từng nghe Quartro, được MS mua và thành excel cụ đang dùng đấy, còn mấy cái Acess hay SQL thì đời đầu nó là con cáo Foxbase đấy cụ ạ. Tôi chẳng phải IT gì mà lúc thời đấy đã phải vọc mấy cái đấy để làm luận văn, toàn phải mua sách tự học vì không có tiền đi học thêm .
Nếu cụ thích thú với nghề thống kê trong MKT thì nên nghiên cứu thêm SPSS và/hoặc SAS, nó khá phổ dụng trong giới MKT research. Mấy cái soft cụ kể trên chỉ tiện dụng và data manage thôi nhưng chuyên sâu thì không đủ để data analysic trong MKT đâu cụ ạ.Thấy cụ tâm huyết nên chia sẻ chút ít, hy vọng cụ hứng thú. .

Cảm ơn cụ. Giới công nghệ thì không tính. Nhưng lúc đó các bác sỹ gõ word còn chưa thạo đó! SPSS em biết dùng

 

[xomo]

Em đang định làm 1 cái MXH giống Twitter, cụ có kế gì để gia tăng user k?

Em đang cố nghĩ là cụ không đùa nhưng quả thật cụ rất vui tính ạ!
Tăng đến đâu? Trong bao lâu? Có bao tiền? Hạ tầng kỹ thuật thế nào? Chân dung khách hàng ra sao?
Nếu nghiêm túc thì cụ trả lời hộ em các câu hỏi trên còn không thì cảm ơn cụ đã góp vui

 

[rav4_2010]

Dạ không cụ! Em chuyên làm code PHP (từng tự tay build website TMĐT 2tr truy cập/tháng)
Xử lý dữ liệu thì em dùng Excel, tại cũng chưa được tiếp cận với các hệ thống lớn.

Thế em và cụ có điểm giống đó. Em cung khoái data, data giờ em có rất nhiều nhưng vẫn là dạng tiềm năng thôi, chưa ra cơm cháo gì.

Cụ có bài tập mẫu nào show cho em học hỏi. Nói chung mấy ông kỹ thuật sang MKT khá hay, có nhậy bén + tư duy logic + tech = growhack

 

[lookyoung]

Dạ đúng như cụ nói. Việc của em chỉ là input data và dùng MS Access, Excel, Mysql chạy các phép thống kê theo chỉ đạo. Làm và chỉnh sửa các powerpoint.
Lưu ý với cụ chắc cụ đọc hơi nhanh. Em làm hỗ trợ thống kê từ năm 2002, khi mà CNTT còn rất ít và hiếm. Còn bây giờ em áp dụng những gì học được vào làm MKT. Không liên quan đến các tiến sỹ tương lai.

Chắc cụ có nhìn thấy lựa chọn thứ 2.

Lựa chọn thứ 2 cũng chẳng ai đưa dữ liệu công ty khơi khơi thế đâu.

Đọc trả lời của cụ thì thấy có vẻ ko phải dân kỹ thuật mà chỉ chuyên làm SEO hoặc hay vọc vạch.

 

[hoaoaihuong]

Cảm ơn cụ. Giới công nghệ thì không tính. Nhưng lúc đó các bác sỹ gõ word còn chưa thạo đó! SPSS em biết dùng

Tôi cũng chẳng phải giới công nghệ, nhưng lúc thời tôi ra trường mà không biết mấy cái đấy thì chắc về quê kiếm chân viên chức quèn. Mấy cái đấy học chắp vá thôi dưng lợi hại khi kiếm việc phết, chưa kể giúp làm luận văn cho mấy em khoá dưới, mà cái này đầu tư thì toàn tạch, phiêu lưu lắm … âu cũng là “Đen tình đỏ bạc” .
SPSS lúc đấy chẳng ma nào viết sách cả, cũng không biết nguồn sách ngoại văn nào để mua, toàn F1 mò thôi. Khi rành rồi thành cần câu bia câu mấy anh học thạc sỹ tiến sỹ như cụ bây giờ đấy. Coi như tôi và cụ chung nghề.

 

[Lastbet]

Dạ đúng như cụ nói. Việc của em chỉ là input data và dùng MS Access, Excel, Mysql chạy các phép thống kê theo chỉ đạo. Làm và chỉnh sửa các powerpoint.
Lưu ý với cụ chắc cụ đọc hơi nhanh. Em làm hỗ trợ thống kê từ năm 2002, khi mà CNTT còn rất ít và hiếm. Còn bây giờ em áp dụng những gì học được vào làm MKT. Không liên quan đến các tiến sỹ tương lai.

Chắc cụ có nhìn thấy lựa chọn thứ 2.

Cụ có tài liệu thực hành cho em ngâm cứu không, em vẫn chưa rõ xây dựng mô hình hay phân tích theo tool là như thế nào. Thấy nhiều người bảo làm chán vì cứ đưa dữ liệu vào mô hình rồi tự chạy ra kết quả. Em chưa hiểu xây dựng mô hình như nào hay dùng tool nào v.v.v... Đại loai là Em biết dùng excel làm đủ các loại báo cáo mà mình nghĩ là cần thiết cho công việc, biết vba viết linh tinh cóp nhặt từ trên mạng ghép thành của mình phục vụ cho công việc, biết sql kéo dữ liệu làm báo cáo. Tất cả đều tự học . Giờ em đang chập chững cách sử dụng python.

 

[hoaoaihuong]

Cụ có tài liệu thực hành cho em ngâm cứu không, em vẫn chưa rõ xây dựng mô hình hay phân tích theo tool là như thế nào. Thấy nhiều người bảo làm chán vì cứ đưa dữ liệu vào mô hình rồi tự chạy ra kết quả. Em chưa hiểu xây dựng mô hình như nào hay dùng tool nào v.v.v... Đại loai là Em biết dùng excel làm đủ các loại báo cáo mà mình nghĩ là cần thiết cho công việc, biết vba viết linh tinh cóp nhặt từ trên mạng ghép thành của mình phục vụ cho công việc, biết sql kéo dữ liệu làm báo cáo. Tất cả đều tự học . Giờ em đang chập chững cách sử dụng python.

Tôi đánh giá cao cách này của cụ, xuất phát từ nhu cầu thực tiễn, mày mò để làm, ứng dụng IT như thế là đủ, ngày qua ngày, tích tiểu thành đa, có khi thành master từ lúc nào không hay!

 

[chenyouxing]

Em đọc trên mạng thấy lượt xem trang web chủ yếu có được là do nội dung và quảng cáo. Code ngon thì chỉ là một phần nhỏ thôi.

không phải đâu cụ, cụ vào cái web mà 5-10s chưa load xong chắc cụ tắt xừ đi rồi, k kịp đọc nội dung đâu

 

[hoaoaihuong]

Cụ có tài liệu thực hành cho em ngâm cứu không, em vẫn chưa rõ xây dựng mô hình hay phân tích theo tool là như thế nào. Thấy nhiều người bảo làm chán vì cứ đưa dữ liệu vào mô hình rồi tự chạy ra kết quả. Em chưa hiểu xây dựng mô hình như nào hay dùng tool nào v.v.v... Đại loai là Em biết dùng excel làm đủ các loại báo cáo mà mình nghĩ là cần thiết cho công việc, biết vba viết linh tinh cóp nhặt từ trên mạng ghép thành của mình phục vụ cho công việc, biết sql kéo dữ liệu làm báo cáo. Tất cả đều tự học . Giờ em đang chập chững cách sử dụng python.

Thấy cụ like sướng quá, nên thôi chém luôn cho vui để nhớ thời nông nổi.
Gọi là module nghiên cứu cho nó oai, thật ra khi nghiên cứu không ai đánh võ rừng trừ những người đếch quan tâm đến đối tượng nghiên cứu mà vẫn đi nghiên cứu. . Cái này trên thực tế xảy ra nhiều lắm. Mà nó chỉ là thiết kế công trình nghiên cứu!
Nên module nghiên cứu nó là một chuỗi các lập luận logic từ khi xác định vấn đề nghiên cứu ở đối tượng nghiên cứu, nó là quá trình đưa ra các giả thiết trong các mối tương quan, quan hệ nhân quả … giữa các thành tố cấu thành nên vấn đề nghiên cứu, đây là bước thiết kế nghiên cứu mà làm càng chặt chẽ lô gích thì kết quả càng gần với kỳ vọng. Có khi người ta bỏ qua bước này vì nó quá hiển nhiên đến nỗi sẽ trở nên buồn cười nếu nêu ra. Vd cho nghành hàng tiêu dùng phổ thông, “ nhiều salesman thì cao doanh số” nên nếu cụ chủ thu thập số liệu và chứng minh được mối quan hệ tuyến tính giữa số lượng salesman và doanh số thì xem như là ngon, thậm chí đưa ra đến cả hệ số tương quan và mức độ tin cậy . Ngay đây, chúng ta đã có giả thiết (saleman quyết định doanh số) và chúng ta chỉ việc xác nhận mối tương quang này ntn từ dữ liệu ta thu thập. Dĩ nhiên với vấn đề như vậy đã được giải quyết xong, ta không cần quan tâm các anh sale có mấy vợ, hàng tuần ghé TDH mấy lần …vì chưa ai khẳng định các hành vi đó liên quan đến doanh số bán hàng trừ phi cụ muốn nghiên cứu nữa
Sau khi có các giả thiết trong thiết kế nghiên cứu, vấn đề tiếp là xác định thông tin cần lấy và lấy nó dư lào, ở đâu … đây là bước thu thập dữ liệu để khẳng định hay loại bỏ các giả thiết ở trên. Lúc này là bài toán chọn mẫu và thống kê đưa ra, nó quyết định nhiều đến tính chính xác của dữ liệu và các giới hạn của dữ liệu, đại loại như kết quả chỉ đúng trong “hoàn cảnh đặc thù trên đối tượng điển hình” . Nên áp dụng lung tung hoặc phán xét theo một góc độ khác thì kết quả dễ thành trớt quớt. Mấy anh hay chỉ trích cứ gào lên mà ít chịu để ý đến cái này để be bé cái mồm lại, không nói thì người ta không biết, nói rồi thì tự nuốt thôi.
Như vậy, loại dữ liệu, các phép phân tích .. dường như đã có, chỉ cần dữ liệu thu về để chạy thôi, lúc này thì công việc đơn giản hơn rất nhiều.
Tôi trêu cụ chủ tý cho vui cũng là như vậy, nếu cụ chủ là dân IT thì bọn kia bảo sao làm vậy, đảm bảo nhập đúng chạy phép tính thống kê đúng, còn tại sao và đọc kết quả dư lào đếch cần quan tâm, hội kia tự biết và tránh bị đổ thừa chạy data như **** .

 

[newmanhn]

không phải đâu cụ, cụ vào cái web mà 5-10s chưa load xong chắc cụ tắt xừ đi rồi, k kịp đọc nội dung đâu

Code lấy tiền mà load chậm thế mà cũng được khách trả tiền hả cụ .

 

[xomo]

Em và otofuner cần những thành viên như mợ ạ.
Em vod 100 lần mà máy báo lỗi.

Thấy cụ like sướng quá, nên thôi chém luôn cho vui để nhớ thời nông nổi.
Gọi là module nghiên cứu cho nó oai, thật ra khi nghiên cứu không ai đánh võ rừng trừ những người đếch quan tâm đến đối tượng nghiên cứu mà vẫn đi nghiên cứu. . Cái này trên thực tế xảy ra nhiều lắm. Mà nó chỉ là phác thảo công trình nghiên cứu!
Nên module nghiên cứu nó là một chuỗi các lập luận logic từ khi xác định vấn đề nghiên cứu ở đối tượng nghiên cứu, nó là quá trình đưa ra các giả thiết trong các mối tương quan, quan hệ nhân quả … giữa các thành tố cấu thành nên vấn đề nghiên cứu, đây là bước thiết kế nghiên cứu mà làm càng chặt chẽ lô gích thì kết quả càng gần với kỳ vọng. Có khi người ta bỏ qua bước này vì nó quá hiển nhiên đến nỗi sẽ trở nên buồn cười nếu nêu ra. Vd cho nghành hàng tiêu dùng phổ thông, “ nhiều salesman thì cao doanh số” nên nếu cụ chủ thu thập số liệu và chứng minh được mối quan hệ tuyến tính giữa số lượng salesman và doanh số thì xem như là ngon, thậm chí đưa ra đến cả hệ số tương quan và mức độ tin cậy . Ngay đây, chúng ta đã có giả thiết (saleman quyết định doanh số) và chúng ta chỉ việc xác nhận mối tương quang này ntn từ dữ liệu ta thu thập. Dĩ nhiên với vấn đề như vậy đã được giải quyết xong, ta không cần quan tâm các anh sale có mấy vợ, hàng tuần ghé TDH mấy lần …vì chưa ai khẳng định các hành vi đó liên quan đến doanh số bán hàng trừ phi cụ muốn nghiên cứu nữa
Sau khi có các giả thiết trong thiết kế nghiên cứu, vấn đề tiếp là xác định thông tin cần lấy và lấy nó dư lào, ở đâu … đây là bước thu thập dữ liệu để khẳng định hay loại bỏ các giả thiết ở trên. Lúc này là bài toán chọn mẫu và thống kê đưa ra, nó quyết định nhiều đến tính chính xác của dữ liệu và các giới hạn của dữ liệu, đại loại như kết quả chỉ đúng trong “hoàn cảnh đặc thù trên đối tượng điển hình” . Nên áp dụng lung tung hoặc phán xét theo một góc độ khác thì kết quả dễ thành trớt quớt. Mấy anh hay chỉ trích cứ gào lên mà chẳng bao giờ để ý đến cái này để be bé cái mồm lại, không nói thì người ta không biết, nói rồi thì tự nuốt thôi.
Như vậy, loại dữ liệu, các phép phân tích .. dường như đã có, chỉ cần dữ liệu thu về để chạy thôi, lúc này thì công việc đơn giản hơn rất nhiều.
Tôi trêu cụ chủ tý cho vui cũng là như vậy, nếu cụ chủ là dân IT thì bọn kia bảo sao làm vậy, đảm bảo nhập đúng chạy phép tính thống kê đúng, còn tại sao và đọc kết quả dư lào đếch cần quan tâm, hội kia tự biết và tránh bị đổ thừa chạy data như **** .