Phần 1: Giới thiệu về diễn giải dữ liệu và phân tích báo cáo
Khóa học AI for Decision Making Skills Bridge – 7 Ngày Ứng Dụng AI Chuyển Dữ Liệu Thành Quyết Định Chiến Lược
Giới thiệu về khóa học
Khóa học AI for Decision Making là gì?
AI for Decision Making là khóa học hướng dẫn cách tư duy, sử dụng AI phân tích, đọc hiểu và khai thác dữ liệu sâu sắc.
Biến những con số rời rạc thành insight có giá trị, phát hiện sớm cơ hội – rủi ro và dự đoán các chỉ số. Từ đó, bạn có thể tự tin ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu rõ ràng, dẫn dắt đội nhóm đạt hiệu suất vượt trội.
Lộ trình khóa học AI for Decision Making
Phần 2.1: Xác định các chỉ số đo lường trong báo cáo và cách đo lường chúng
Phần 2.2: Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với AI
Phần 2.3: Phân tích xu hướng của dữ liệu trong báo cáo hiện có
Phần 2.4: Phản hồi để cải thiện báo cáo trong nhóm
Phần 3.1: Xác định mối quan hệ của các chỉ số
Phần 3.2: Kết nối các quyết định với các mục tiêu
Phần 4.1: Đánh giá và sắp xếp ưu tiên
Phần 4.2: Trình bày thuyết phục
Vì sao AI for Decision Making chính là dành cho bạn?
Khóa học giúp bạn tư duy đúng về dữ liệu và AI dưới góc nhìn của người ra quyết định, tiết kiệm thời gian và chi phí thử nghiệm.
Lộ trình bài bản từ nền tảng đến nâng cao, thiết kế riêng cho nhà quản lý và lãnh đạo các cấp. Giúp bạn có GÓC NHÌN ĐA CHIỀU về doanh nghiệp của mình, từ đó sáng tạo Ý TƯỞNG ĐỘT PHÁ.
Giảng viên hơn 15 năm kinh nghiệm, đảm nhận vai trò lãnh đạo tại các công ty/ tập đoàn lớn tại Việt Nam như Mai Linh, Sài Gòn Food.
Học qua tình huống thực tế (use case): từ phân tích dữ liệu, dự báo xu hướng đến giải pháp cụ thể.
Nội dung khóa học
Loading
1. LỘ TRÌNH KHÓA HỌC
-
LỘ TRÌNH KHÓA HỌC
00:00
2. TỔNG QUAN KHÓA HỌC
-
03:10
-
VIDEO 1 Mục tiêu tổng quan khóa học
01:45 -
VIDEO 2 Những điều cần biết chuẩn bị trước khóa học này
04:04 -
List of Prompts_AID Handbook (Batch 1)
00:00
3. GIỚI THIỆU VỀ TRAINER
4. PHẦN 1 Giới thiệu về diễn giải dữ liệu và phân tích báo cáo
-
6 Sổ tay hướng dẫn Danh sách các công cụ AI và các khả năng của chúng
00:00 -
02:35
-
04:45
-
VIDEO 1.3 Dữ liệu – Công cụ phát hiện cơ hội hợp tác và rủi ro tiềm ẩn
05:05 -
VIDEO 1.4 AI giúp tối ưu ra quyết định như thế nào
06:14 -
VIDEO 1.5 3 bước biến báo cáo thành quyết định kinh doanh chiến lược
03:11 -
1.6 Sổ tay hướng dẫn Danh sách các công cụ AI và các khả năng của chúng
00:00
5. PHẦN 2.1 Xác định các chỉ số quan trọng trong báo cáo và cách đo lường chúng
-
02:20
-
03:52
-
VIDEO 2.1.2 Những chỉ số quan trọng có ý nghĩa cho công việc của bạn
01:59 -
VIDEO 2.1.3 Hướng dẫn chi tiết cách viết câu lệnh để tìm chỉ số quan trọng
17:59 -
VIDEO 2.1.4 Ví dụ minh họa về các chỉ số quan trọng của Báo cáo tài chính
03:46 -
2.1.5 BÀI TẬP THỰC HÀNH PHỄU TẬP TRUNG
00:00 -
VIDEO 2.1.5 Bài tập – Báo cáo marketing
01:02 -
2.1.6 Sổ tay hướng dẫn Các chỉ số quan trọng
00:00
6. PHẦN 2.2 Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với AI
-
02:44
-
18:48
-
VIDEO 2.2.2 Hướng dẫn viết câu lệnh (prompt) từ số 0, khi không có báo cáo trước đó
12:05 -
VIDEO 2.2.3 Hướng dẫn bộ Prompt để cải thiện Các báo cáo hiện tại dành cho Bộ phận Marketing
21:15 -
VIDEO 2.2.4 Hướng dẫn bộ Prompt để cải thiện Các báo cáo hiện tại dành cho Bộ phận Sales
13:03 -
VIDEO 2.2.5 9 lỗi cơ bản liên quan đến trực quan hóa dữ liệu
17:02 -
2.2.6 Sổ tay hướng dẫn Tóm tắt về trực quan hóa dữ liệu
00:00 -
2.2.7 Sổ tay hướng dẫn Các sai lầm thường gặp khi tạo biểu đồ
00:00
7. PHẦN 2.3 Phân tích xu hướng của dữ liệu trong báo cáo hiện có
-
02:08
-
10:16
-
VIDEO 2.3.2.1 Quy trình sử dụng ChatGPT để nhận diện mẫu xu hướng theo chu kỳ
11:35 -
VIDEO 2.3.2.2 Hướng dẫn nhận dạng mẫu – Phân tích chuỗi sự kiện với AI
16:32 -
VIDEO 2.3.3 Phát hiện bất thường trong dữ liệu – Tín hiệu cảnh báo cần lưu ý
11:47 -
2.3.4 Sổ tay hướng dẫn Danh sách các xu hướng chính, mẫu hình và điểm khác thường cho từng loại báo cáo
00:00
8. PHẦN 2.4 Phản hồi để cải thiện báo cáo trong nhóm
-
01:30
-
VIDEO 2.4.1 Phản hồi tích cực với mô hình COIN
05:28 -
2.4.2 Sổ tay hướng dẫn Checklist phản hồi
00:00
9. PHẦN 3.1 XÁC ĐỊNH MỐI QUAN HỆ CỦA CÁC CHỈ SỐ
-
List of Prompts_AID Handbook (Batch 2)
00:00 -
02:31
-
VIDEO 3.1.1 Tại sao nhà quản lý cần hiểu mối quan hệ giữa các chỉ số để ra quyết định 👈 HỌC MIỄN PHÍ
05:14 -
04:29
-
06:38
-
3.1.4_Dữ liệu về sự hài lòng của khách hàng và thời gian giao hàng
00:00 -
VIDEO 3.1.4 Hướng dẫn sử dụng hồi quy tuyến tính để đo lường tác động giữa các chỉ số 👈 HỌC MIỄN PHÍ
31:46 -
Bài tập thực hành Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu doanh nghiệp
00:00 -
07:02
-
VIDEO 3.1.6 Quy trình làm sạch dữ liệu trước khi phân tích hồi quy
05:52 -
VIDEO 3.1.7 Hướng dẫn chi tiết cách xác định mối quan hệ và tầm quan trọng của các chỉ số đến kết quả bằng phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
30:59 -
Bài tập thực hành Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến – Bài tập A
00:00 -
VIDEO 3.1.8 Đảm bảo độ chính xác của mô hình với các phương pháp kiểm tra mô hình hồi quy
08:12 -
VIDEO 3.1.9 Cách tách dữ liệu để kiểm tra độ tin cậy của mô hình hồi quy
16:10 -
3.1.10_ Dữ liệu khách ghé thăm nhà hàng cho quý 2 mở rộng với đầy đủ giờ buổi tối__1000 hàng_ (1)
00:00 -
3.1.10_Xác thực dữ liệu_Nhà hàng
00:00 -
3.1.10_Xác thực dữ liệu_nhà hàng_dữ liệu huấn luyện
00:00 -
3.1.10_Xác thực dữ liệu_nhà hàng_dữ liệu kiểm tra
00:00 -
VIDEO 3.1.10 Quy trình chi tiết hướng dẫn kiểm tra mô hình hồi quy
26:58 -
VIDEO 3.1.11 Giới thiệu 3 loại hồi quy từng bước
12:42 -
3.1.12_Dữ liệu sau 2
00:00 -
3.1.12_Dữ liệu sau
00:00 -
3.1.12_Dữ liệu trước
00:00 -
VIDEO 3.1.12 Quy trình lựa chọn biến số quan trọng để phân tích với phương pháp hồi quy lùi
29:15 -
Bài tập thực hành Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến – Bài tập B
00:00 -
3.1.13 Sổ tay hướng dẫn Tổng hợp các phương pháp phân tích hồi quy trong kinh doanh
00:00 -
3.1.17 Hướng dẫn cài đặt phần mềm R cho MacOs
00:00 -
3.1.18 Hướng dẫn cài đặt phần mềm R cho Microsoft
00:00
10. PHẦN 3.2 KẾT NỐI CÁC QUYẾT ĐỊNH VỚI MỤC TIÊU
-
02:15
-
2.1 Ứng dụng Balanced Scorecard để chuyển đổi dữ liệu thành hành động chiến lược
17:10 -
2.2 Mô hình McKinsey 7S – Giải pháp giúp doanh nghiệp đạt mục tiêu
00:00
11. PHẦN 4.1 ĐÁNH GIÁ VÀ SẮP XẾP ƯU TIÊN
-
18:56
-
1.2 File mẫu Mô hình RICE để đánh giá mức độ ưu tiên trong dự án
00:00
12. PHẦN 4.2 TRÌNH BÀY THUYẾT PHỤC
-
02:17
-
22:53
-
2.2 Danh sách câu hỏi thường được hỏi bởi quản lý cấp cao
00:00 -
2.3 Mô hình Know – Go – Grow biến dữ liệu thành câu chuyện
13:13 -
2.5 Hướng dẫn tạo bài thuyết trình chuyên nghiệp trong 10 phút với ứng dụng Minshow
09:57 -
2.5 Sổ tay hướng dẫn Xây dựng câu chuyện từ dữ liệu với mô hình Know – Go – Grow
00:00
13. TỔNG KẾT
-
Tổng kết
02:28
