Data Insight Masterclass: Tư Duy Thống Kê Thực Chiến (No-Code)

Khóa học này KHÔNG dạy bạn viết code (No-Code). Khóa học này dạy bạn TƯ DUY (Mindset) để biến các con số vô tri thành INSIGHT đắt giá, sử dụng sức mạnh của Thống kê & Xác suất.

PHƯƠNG PHÁP: “7-LAYER MODEL”

Mỗi bài học (Challenge) đều được thiết kế theo cấu trúc 7 tầng, giúp bạn đi từ lý thuyết đến thực chiến:

• Layer 1: Concept (Bản chất vấn đề là gì?)
• Layer 2: Math Intuition (Toán học đằng sau nó – giải thích dễ hiểu)
• Layer 3: The Framework (Mô hình hóa bài toán)
• Layer 4-5: Analysis & Pattern (Phân tích sâu & Tìm mẫu)
• Layer 6: Simulation/Implementation (Tính toán mẫu & Ứng dụng)
• Layer 7: Case Study (Tình huống kinh doanh thực tế)

Học thực chiến – Kiến thức lồng ghép vào các Challenges – Vừa làm vừa học sẽ giúp bạn nhớ lâu và vận dụng ngay vào công việc.

• Thời gian học: Tối thứ 03 & thứ 07 hàng tuần – Từ 20:15 đến 22:00
• Ngoài học qua GG Meet – Bạn sẽ được bổ sung thêm các bài viết chuyên môn thực tế để đọc thêm và vận dụng vào công việc hoặc sử dụng làm Portfolio đi phỏng vấn.

Để đăng ký khóa học này, các bạn có thể nhấn vào Tại Đây.

• Why Stattistics: 06 Cognitive Biases trong phân tích dữ liệu -> Statistics Workflow: Quy trình 05 bước thực tế -> Data Storytelling.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng mô hình Customer Segmentation kết hợp Descriptive Stats & RFM|ABC|XYZ để phân loại khách hàng, theo dõi sự thay đổi các phân khúc theo thời gian qua Transition Matrix và đánh giá rủi ro rời bỏ (Churn Risk) bằng dữ liệu.

• Case Study: Hướng dẫn nhận diện và xử lý Simpson’s Paradox – Hiện tượng dữ liệu tổng hợp cho kết luận đảo ngược hoàn toàn so với dữ liệu chi tiết. Trang bị tư duy về Confounding Variables, Causal Diagram (DAG) và kỹ thuật Stratification để tránh những quyết định sai lầm chết người trong phân tích kinh doanh.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng Normal Distribution, Z-score & Cohort Analysis để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm các Metrics.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng Binomial Distribution để phân tích Conversion Rate, ứng dụng khoảng tin cậy (Confidence Interval) và kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing) để đánh giá tác động của từng tính năng (Feature Impact) và tìm ra chuỗi hành vi tối ưu.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng mô hình dự báo CLV (Customer Lifetime Value) sử dụng phân phối Poisson (tần suất mua) và Gamma (giá trị đơn hàng), giúp nhận diện khách hàng giá trị thực tế thay vì chỉ nhìn vào doanh thu quá khứ.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng Market Basket Analysis, kiểm định độ tin cậy của mối quan hệ sản phẩm bằng Chi-Square Test, từ đó tối ưu chiến lược Cross-selling và Bundling để tăng kích thước giỏ hàng.

• Case Study: Hướng dẫn sử dụng Conjoint Analysis để thiết kế hệ thống Gamification tối ưu, xác định chính xác tổ hợp game mechanics mang lại Engagement cao nhất dựa trên sở thích thực tế của người dùng.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng Information Gain và MCC để lựa chọn chính xác các tính năng sản phẩm quan trọng nhất, loại bỏ những tính năng dư thừa.

• Case Study: Hướng dẫn sử dụng Markov Chain Model để tối ưu hóa vòng đời Subscription, dự đoán chính xác Customer Lifetime Value (CLV) theo từng trạng thái (Trial, Paid, Churned) và thiết kế chiến lược retention hiệu quả.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng Markov Chain Attribution Model để khắc phục nhược điểm của Last-Click, đo lường chính xác đóng góp thực sự của từng kênh marketing và tối ưu hóa ngân sách.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng Survival Analysis để xác định chính xác Aha Moment và Habit Moment, từ đó tối ưu hóa quy trình Onboarding và Time-to-Value.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng A/B Testing Framework hoàn chỉnh, từ việc xác định Business Goal, thiết kế thực nghiệm, kiểm tra tính hợp lệ đến sử dụng các kiểm định thống kê chính xác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Case Study: Hướng dẫn xây dựng Viterbi Algorithm để giải mã hành trình khách hàng, giúp xác định chính xác chuỗi trạng thái tâm lý ẩn (Hidden States) tối ưu nhất từ dữ liệu hành vi, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và gia tăng tỷ lệ chuyển đổi.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng HMM với kỹ thuật Forward-Backward Algorithm để dự đoán trạng thái ẩn của khách hàng từ chuỗi hành vi quan sát được, giúp doanh nghiệp chủ động can thiệp và tối ưu hóa Customer Segmentation.

• Case Study: Hướng dẫn ứng dụng Uplift Model và tư duy Causal Inference để tìm ra chính xác nhóm khách hàng Persuadables (Người sẽ mua CHỈ KHI có tác động), từ đó tối ưu hóa ngân sách marketing và tối đa hóa Incremental Revenue.

• Case Study: Hướng dẫn áp dụng Data Mining để khám phá các mô hình hành vi tuần tự (Sequential Patterns) trong dữ liệu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ Customer Journey và dự đoán hành động tiếp theo của khách hàng.