Tại sao 2026 mới thật sự là "Data Analytics for Everyone"?
Khi công nghệ ngày càng làm tốt phần “thao tác với dữ liệu”, câu hỏi quan trọng không còn là ai biết dùng công cụ nào, mà là doanh nghiệp tổ chức năng lực phân tích ra sao.
DAX (Data Analysis Expressions) là ngôn ngữ mạnh mẽ trong Power BI, nhưng cũng là một trong những phần khó nhất đối với nhiều người. Nếu bạn cảm thấy DAX phức tạp, dễ mắc...
Bản Đồ Nghề Nghiệp Trong Ngành Dữ Liệu – Bạn Đang Ở Đâu?
Mastering Data Analytics Bản Đồ Nghề Nghiệp Trong Ngành Dữ Liệu – Bạn Đang Ở Đâu? Năm mới là thời điểm thích hợp để đánh giá lại hành trình nghề nghiệp và xác định hướng đi...
Customer Churn Analysis - Yếu Tố Sống Còn Để Duy Trì Và Phát Triển Doanh Nghiệp
Customer Churn - tỷ lệ khách hàng rời bỏ, không chỉ là một con số mà là một lời cảnh báo quan trọng: doanh nghiệp của bạn có thể đang không đáp ứng được kỳ vọng của khách...
7 Kỹ Năng Mềm Nhà Phân Tích Dữ Liệu Cần Có Để Thăng Tiến Trong Sự Nghiệp
Phân tích dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc thao tác trên số liệu hay tạo ra báo cáo đẹp mắt. Giá trị thực sự của một nhà phân tích giỏi nằm ở khả năng chuyển hóa dữ liệu thành những...
Mối quan hệ giữa Lagging - Leading Indicators: Chìa khóa để xây dựng Metric Tree đột phá
Trong một doanh nghiệp, các chỉ số đầu vào (Lagging Indicators) và đầu ra (Leading Indicators) đều đóng vai trò then chốt. Lagging Indicators cho thấy kết quả cuối cùng của...
Dữ liệu không hoàn hảo là thách thức mà hầu hết những ai làm việc với data đều gặp phải: từ sai chính tả (Jon thay vì John), khác biệt định dạng (Ltd. so với Limited), đến việc thiếu...
