4 Phương Pháp Phân Tích Data dành cho Analyst - Analytics Engineer

Tóm tắt Video: 4 Phương Pháp Phân Tích Data dành cho Analyst - Analytics Engineer

Tóm tắt Ngắn:

Video giới thiệu về Analytic Engineering, một lĩnh vực liên quan đến việc làm việc với dữ liệu nhưng có mục tiêu và nhiệm vụ khác biệt so với Data Engineering.
Video tập trung vào 4 phương pháp phân tích dữ liệu: Descriptive, Diagnostic, Predictive, và Prescriptive.
Video cũng giới thiệu về DBT, một công cụ xây dựng mô hình dữ liệu, và cách sử dụng DBT trong một dự án marketing.
Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu biết về Data Warehouse, Data Modeling, và Normalization để thành công trong lĩnh vực Analytic Engineering.

Tóm tắt Chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về Analytic Engineering

Video bắt đầu bằng việc giới thiệu khái niệm Analytic Engineering, phân biệt nó với Data Engineering.
Analytic Engineering tập trung vào việc tạo ra các analytical views từ data warehouse để phục vụ cho mục đích phân tích dữ liệu.
Video cũng đề cập đến 4 mục tiêu chính của phân tích dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự đoán, và đưa ra hướng dẫn.

Phần 2: 4 Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu

Descriptive Analytics: Phân tích mô tả, tập trung vào việc tóm tắt thông tin, ví dụ như tổng doanh thu theo từng quý, xác định hành vi người dùng.
Diagnostic Analytics: Phân tích chẩn đoán, tập trung vào việc xác định nguyên nhân của vấn đề, ví dụ như phân tích lỗi của server.
Predictive Analytics: Phân tích dự đoán, tập trung vào việc dự đoán xu hướng, ví dụ như dự đoán doanh thu, xác định khách hàng tiềm năng.
Prescriptive Analytics: Phân tích đưa ra hướng dẫn, tập trung vào việc đưa ra các khuyến nghị và chiến lược tối ưu, ví dụ như tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.

Phần 3: DBT - Công cụ Xây Dựng Mô Hình Dữ Liệu

Video giới thiệu về DBT, một công cụ xây dựng mô hình dữ liệu sử dụng ngôn ngữ SQL.
Video đưa ra ví dụ về việc sử dụng DBT trong một dự án marketing để theo dõi hành vi người dùng và xây dựng funnel.
Video cũng đề cập đến các bước thực hiện trong dự án DBT, bao gồm: hiểu tình hình hiện tại, xác định mục tiêu, phân loại người dùng, tối ưu hóa chiến lược marketing, và phân tích dữ liệu.

Phần 4: Tầm Quan Trọng của Kiến Thức Nền Tảng

Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu biết về Data Warehouse, Data Modeling, và Normalization trong lĩnh vực Analytic Engineering.
Video cho rằng việc chỉ tập trung vào việc cài đặt và sử dụng công cụ là chưa đủ, mà cần phải nắm vững kiến thức nền tảng để có thể ứng dụng hiệu quả.

Phần 5: Các Khía Cạnh Cần Cải Thiện

Video đề cập đến một số khía cạnh cần cải thiện trong lĩnh vực Analytic Engineering, bao gồm:
- Xử lý dữ liệu phi cấu trúc (NoSQL)
- Quản lý thay đổi dữ liệu (Data Change Capture)
- Phân tích dữ liệu để đưa ra hành động cụ thể

Kết Luận:

Video khẳng định tầm quan trọng của việc học hỏi liên tục và cải thiện kỹ năng trong lĩnh vực Analytic Engineering.
Video khuyến khích người xem subscribe kênh, like và share video để cùng nhau tìm hiểu và phát triển.