[New] AI for Decision Making - 7 Ngày Ứng Dụng AI Chuyển Dữ Liệu Thành Quyết Định Chiến Lược

AI for Decision Making

7 Ngày Ứng Dụng AI Chuyển Dữ Liệu Thành Quyết Định Chiến Lược

Tổng quan khóa học

1. LỘ TRÌNH KHÓA HỌC
1. VIDEO 0: Giới thiệu khóa học
2. VIDEO 1: Mục tiêu tổng quan khóa học
3. VIDEO 2: Những điều cần biết / chuẩn bị trước khóa học này?
4. Danh sách câu lệnh
1. VIDEO 0: Giới thiệu về Trainer
1. VIDEO 1.1: Vì sao quản lý cần hiểu và giải thích dữ liệu chính xác?
2. 🤩 VIDEO 1.2: 4 loại báo cáo phổ biến mà người quản lý gặp phải
3. VIDEO 1.3: Dữ liệu – Công cụ phát hiện cơ hội hợp tác và rủi ro tiềm ẩn
4. VIDEO 1.4: AI giúp tối ưu ra quyết định như thế nào?
5. VIDEO 1.5: 3 bước biến báo cáo thành quyết định kinh doanh chiến lược
6. 1.6: Sổ tay hướng dẫn: Danh sách các công cụ AI và các khả năng của chúng
7. Khảo sát phần Giới thiệu về diễn giải dữ liệu và phân tích báo cáo
1. VIDEO 2.1.0: Bạn sẽ đạt được gì sau học phần này?
2. VIDEO 2.1.1: Vì sao cần xác định và theo dõi chỉ số kinh doanh?
3. 🤩 VIDEO 2.1.2: Những chỉ số quan trọng có ý nghĩa cho công việc của bạn
4. 🤩 VIDEO 2.1.3: Hướng dẫn chi tiết cách viết câu lệnh để tìm chỉ số quan trọng
5. VIDEO 2.1.4: Ví dụ minh họa về các chỉ số quan trọng của Báo cáo tài chính
6. VIDEO 2.1.5 Bài tập - Báo cáo marketing
7. 2.1.6: Sổ tay hướng dẫn: Các chỉ số quan trọng
8. Khảo sát phần Xác định các chỉ số quan trọng trong báo cáo và cách đo lường chúng
1. VIDEO 2.2.0: Sau phần này, bạn sẽ học được gì?
2. 🤩 VIDEO 2.2.1: 10 Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu (data visualization techniques)
3. 🤩 VIDEO 2.2.2: Hướng dẫn viết câu lệnh (prompt) từ số 0, khi không có báo cáo trước đó
4. VIDEO 2.2.3: Hướng dẫn bộ Prompt để cải thiện Các báo cáo hiện tại dành cho Bộ phận Marketing
5. VIDEO 2.2.4: Hướng dẫn bộ Prompt để cải thiện Các báo cáo hiện tại dành cho Bộ phận Sales
6. 🤩 VIDEO 2.2.5: 9 lỗi cơ bản liên quan đến trực quan hóa dữ liệu
7. 2.2.6: Sổ tay hướng dẫn: Tóm tắt về trực quan hóa dữ liệu
8. 2.2.7: Sổ tay hướng dẫn: Các sai lầm thường gặp khi tạo biểu đồ
9. 2.2.8: Bài tập ứng dụng: Cải thiện các biểu đồ
10. Khảo sát phần Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với AI
1. VIDEO 2.3.0: Bạn sẽ đạt được gì sau học phần này
2. 🤩 VIDEO 2.3.1: Cách phân tích xu hướng giúp dự đoán kết quả kinh doanh
3. 🤩 VIDEO 2.3.2.1: Quy trình sử dụng ChatGPT để nhận diện mẫu xu hướng theo chu kỳ
4. 🤩 VIDEO 2.3.2.2: Hướng dẫn nhận dạng mẫu - Phân tích chuỗi sự kiện với AI
5. VIDEO 2.3.3: Phát hiện bất thường trong dữ liệu – Tín hiệu cảnh báo cần lưu ý
6. 2.3.4: Sổ tay hướng dẫn: Danh sách các xu hướng chính, mẫu hình và điểm khác thường cho từng loại báo cáo
7. Khảo sát phần Phân tích xu hướng của dữ liệu trong báo cáo hiện có
1. VIDEO 2.4.0: Bạn có thể mong đợi gì từ phần này
2. VIDEO 2.4.1: Phản hồi tích cực với mô hình COIN
3. 2.4.2: Sổ tay hướng dẫn: Checklist phản hồi
4. Khảo sát phần Phản hồi để cải thiện báo cáo trong nhóm
1. Danh sách câu lệnh giúp xác định mối quan hệ của các chỉ số
2. VIDEO 3.1.0: Giới thiệu giảng viên
3. VIDEO 3.1.1: Tại sao nhà quản lý cần hiểu mối quan hệ giữa các chỉ số để ra quyết định?
4. VIDEO 3.1.2: Bạn có thể mong đợi gì từ phần học này?
5. 🤩 VIDEO 3.1.3: Phân tích hồi quy và ứng dụng của nó trong quản lý và ra quyết định
6. 🤩 VIDEO 3.1.4: Hướng dẫn sử dụng hồi quy tuyến tính để đo lường tác động giữa các chỉ số
7. Bài tập thực hành: Phân tích hồi quy tuyến tính trên dữ liệu doanh nghiệp
8. 🤩 VIDEO 3.1.5: Hiểu mối quan hệ của nhiều yếu tố đến kết quả bằng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
9. 🤩 VIDEO 3.1.6: Quy trình làm sạch dữ liệu trước khi phân tích hồi quy
10. 🤩 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
11. Bài tập thực hành: Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến – Bài tập A
12. VIDEO 3.1.8: Đảm bảo độ chính xác của mô hình với các phương pháp kiểm tra mô hình hồi quy
13. 🤩 VIDEO 3.1.9: Cách tách dữ liệu để kiểm tra độ tin cậy của mô hình hồi quy
14. 🤩 VIDEO 3.1.10: Quy trình chi tiết hướng dẫn kiểm tra mô hình hồi quy
15. VIDEO 3.1.11: Giới thiệu 3 loại hồi quy từng bước
16. 🤩 VIDEO 3.1.12: Quy trình lựa chọn biến số quan trọng để phân tích với phương pháp hồi quy lùi
17. Bài tập thực hành: Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến – Bài tập B
18. 3.1.13: Sổ tay hướng dẫn: Tổng hợp các phương pháp phân tích hồi quy trong kinh doanh
19. 3.1.17: Hướng dẫn cài đặt phần mềm R cho MacOs
20. 3.1.18: Hướng dẫn cài đặt phần mềm R cho Microsoft
21. Khảo sát phần Xác định mối quan hệ của các chỉ số
1. 3.2.0: Giới thiệu học phần
2. 3.2.1: Ứng dụng Balanced Scorecard để chuyển đổi dữ liệu thành hành động chiến lược
3. 3.2.2: Mô hình McKinsey 7S – Giải pháp giúp doanh nghiệp đạt mục tiêu
4. Khảo sát phần Kết nối các quyết định với mục tiêu
1. 🤩 4.1.1: Quy trình Đánh giá và sắp xếp ưu tiên các hành động trong kinh doanh sử dụng mô hình RICE
2. 4.1.2: File mẫu: Mô hình RICE để đánh giá mức độ ưu tiên trong dự án
3. Khảo sát phần Đánh giá và sắp xếp ưu tiên
1. 4.2.0: Bạn sẽ đạt được gì từ học phần này?
2. 4.2.1: Cách kiểm tra tính thuyết phục của ý tưởng trước khi trình bày
3. 4.2.2: Danh sách câu hỏi thường được hỏi bởi quản lý cấp cao
4. 🤩 4.2.3: Mô hình Know - Go - Grow biến dữ liệu thành câu chuyện
5. 4.2.5: Sổ tay hướng dẫn: Xây dựng câu chuyện từ dữ liệu với mô hình Know - Go - Grow
6. 🤩 4.2.5: Hướng dẫn tạo bài thuyết trình chuyên nghiệp trong 10 phút với ứng dụng Minshow
7. Khảo sát phần Trình bày thuyết phục
1. Tổng kết

AI for Decision Making là khóa học cung cấp các kỹ năng và công cụ để bạn sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc khai thác dữ liệu sâu sắc. Từ đó tự tin đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên cơ sở dữ liệu vững chắc, tăng hiệu suất và kết quả.

78 bài học
8 giờ nội dung video

AI for Decision Making

Tổng quan khóa học

LỘ TRÌNH KHÓA HỌC

TỔNG QUAN KHÓA HỌC

GIỚI THIỆU VỀ TRAINER

PHẦN 1: Giới thiệu về diễn giải dữ liệu và phân tích báo cáo

PHẦN 2.1: Xác định các chỉ số quan trọng 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 MỤC TIÊU

PHẦN 4.1: ĐÁNH GIÁ VÀ SẮP XẾP ƯU TIÊN

PHẦN 4.2: TRÌNH BÀY THUYẾT PHỤC

TỔNG KẾT