Biz Standard Setup

Bank Run là gì? → notions Rút tiền hàng loạt (Bank Run) là hiện tượng xảy ra khi rất nhiều người đồng loạt rút tiền gửi khỏi ngân hàng hoặc các định chế tài chính khác do lo ngại chúng mất khả năng thanh khoản hoặc sắp phá sản.

PHÁ SẢN NGÂN HÀNG: CÓ HAY KHÔNG? Nobel Kinh tế 2022 về ngân hàng đổ vỡ & khủng hoảng tài chính ( bank run là gì, lịch sự bank run và bank run tại việt nam, quy trình xử lý ngân hàng phá sản, ngân hàng bắc cầu, FDIC của mỹ, bảo hiểm tiền gửi tối đa 125tr, ))

KIỂM SOÁT ĐẶC BIỆT NGÂN HÀNG: Giải thích rõ và đánh giá ảnh hưởng

GỬI TIẾT KIỆM THÀNH MUA TRÁI PHIẾU? Giải thích rõ Bảo lãnh thanh toán với Bảo lãnh phát hành

Từ vụ SCB: Ngân hàng có đáng tin? → notions

Khủng Hoảng Tài Chính 2008: Giải Thích Đơn Giản

Báo cáo ngân hàng bán lẻ 2022 của Cimigo

Sự sụp đổ của Ngân hàng Thung lũng Silicon (Silicon Valley Bank) vào thứ Sáu

ASK TRAINING JOINT STOCK

Công ty cổ phần đào tạo ASK ++ Notions ++

Design

Powperpoint +Notions

PPT template

Business intelligence analysit

Business intelligence analyst

Effective data visualization : the right chart for the right data ++ Notions

Phân tích dữ liệu kinh doanh (Mastering Data Analytics)

Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Statistics in Business
quản trị cơ sở dữ liệu database
Machine Learning cơ bản

Learning and Sharing for Data Analytics -->notios

Mô hình tháp DIKW - Con đường tới Sự Thông Thái notions --> slide

Data Fluency ++ notions

Data Quality Dimensions Cheat Sheet

Dashboard Design Concepts + notions

Dashboard Design Concepts + notion

Understanding Data Visualization + notions

Data Visualization Cheat Sheet +
Data Visualization in Excel + notion

DAX Functions in Power BI

DAX Cheat Sheet + DAX Cheat Sheet

LOGICAL FUNTIONS
Table manipulation functions
Time Intelligence Functions
DAX SUMMARIZE(): A Guide to Grouping and Summarizing Data
Mastering SWITCH in DAX for Power BI: A Comprehensive Guide
DAX :VAR... RETURN.
A Step-By-Step Guide to Visualizing KPIs in Power BI

Time Series Analysis in Power BI

Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI

Customer Profitability sample for Power BI: Take a tour

Color Palette Generator // Create Beautiful Color Schemes that works

Khóa học này giới thiệu về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, tức là dữ liệu được thu thập theo thời gian. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các khái niệm cơ bản và cách phân tích loại dữ liệu này.

Các điểm chính:

Dữ liệu chuỗi thời gian: Là tập hợp các số liệu thu thập được theo một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ: nhiệt độ hàng ngày trong một năm.
Các thành phần của thời gian:
- Khoảng thời gian: Tổng thời gian có dữ liệu (ví dụ: 1 năm).
- Khoảng cách: Khoảng thời gian giữa hai lần đo (ví dụ: 1 ngày).
Các loại biến động:
- Xu hướng: Sự tăng hoặc giảm liên tục theo thời gian.
- Mùa vụ: Sự lặp lại theo mùa (ví dụ: doanh số tăng vào dịp lễ).
- Chu kỳ: Sự lặp lại theo chu kỳ dài hơn một năm (ví dụ: chu kỳ kinh tế).
- Ngẫu nhiên: Sự biến động không theo quy luật rõ ràng.
Phân tích chuỗi thời gian:
- Ngắn hạn: Phân tích trong vòng một năm gần đây.
  - Trong x kỳ gần nhất: Ví dụ: 90 ngày gần nhất.
  - Đến thời điểm hiện tại: Ví dụ: doanh thu tính đến cuối quý.
- Dài hạn: Phân tích kéo dài ít nhất một năm.
  - So sánh theo năm: So sánh kết quả của năm hiện tại với năm trước.
- Dự báo: Dự đoán giá trị trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Các điểm khác:

Yêu cầu: Cần có kiến thức DAX trung cấp để làm bài tập.
Tầm quan trọng: Giúp hiểu rõ sự thay đổi theo thời gian, dự đoán tương lai và đưa ra quyết định tốt hơn.
Ví dụ: Phân tích số lượng giao dịch chứng khoán theo thời gian.

Tổng kết: Khóa học này cung cấp nền tảng vững chắc để hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian và các phương pháp phân tích liên quan. Việc nắm vững những kiến thức này rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, tài chính đến khoa học.

Phân tích chi tiết từng điểm:

Dữ liệu chuỗi thời gian:
- Ví dụ: Giá cổ phiếu hàng ngày, lượng mưa hàng tháng, số lượng khách hàng hàng năm.
- Đặc điểm:
  - Thứ tự quan trọng: Mỗi điểm dữ liệu có liên quan đến một thời điểm cụ thể.
  - Tương quan: Các điểm dữ liệu gần nhau thường có mối liên hệ chặt chẽ.
- Ứng dụng: Dự báo doanh số, phân tích xu hướng thị trường, đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.
Các thành phần của thời gian:
- Khoảng thời gian:
  - Ví dụ: Từ năm 2010 đến năm 2023, từ tháng 1 đến tháng 12.
  - Ảnh hưởng: Khoảng thời gian càng dài, càng có nhiều thông tin để phân tích và dự báo.
- Khoảng cách:
  - Ví dụ: Hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng, hàng quý.
  - Ảnh hưởng: Khoảng cách càng ngắn, độ chi tiết của dữ liệu càng cao nhưng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn.
Các loại biến động:
- Xu hướng:
  - Ví dụ: Dân số tăng dần theo thời gian, giá nhà đất tăng trong dài hạn.
  - Phân tích: Sử dụng các phương pháp hồi quy để xác định xu hướng.
- Mùa vụ:
  - Ví dụ: Doanh số bán hàng tăng vào dịp lễ tết, lượng điện tiêu thụ giảm vào mùa hè.
  - Phân tích: Sử dụng các hàm lượng giác để mô hình hóa.
- Chu kỳ:
  - Ví dụ: Chu kỳ kinh tế, chu kỳ hoạt động sản xuất.
  - Phân tích: Sử dụng phân tích Fourier để xác định chu kỳ.
- Ngẫu nhiên:
  - Ví dụ: Sự biến động giá cổ phiếu trong ngắn hạn, lỗi đo.
  - Phân tích: Sử dụng các mô hình ARIMA để mô hình hóa.
Phân tích chuỗi thời gian:
- Ngắn hạn:
  - Mục đích: Đánh giá hiệu quả các chiến dịch gần đây, phát hiện các vấn đề kịp thời.
  - Kỹ thuật: Biểu đồ đường, so sánh với kỳ trước, phân tích biến động.
- Dài hạn:
  - Mục đích: Hiểu rõ xu hướng phát triển, lập kế hoạch dài hạn.
  - Kỹ thuật: Phân tích xu hướng, dự báo, so sánh với đối thủ cạnh tranh.
- Dự báo:
  - Mục đích: Dự đoán giá trị tương lai để hỗ trợ ra quyết định.
  - Kỹ thuật: Mô hình ARIMA, phương pháp trung bình động, học máy (machine learning).

Các khía cạnh khác cần lưu ý:

Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu phải chính xác, đầy đủ và không bị thiếu sót.
Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị ngoại lệ, điền vào các khoảng trống dữ liệu.
Chọn mô hình phù hợp: Lựa chọn mô hình phù hợp với đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu phân tích.
Đánh giá mô hình: Sử dụng các chỉ số thống kê để đánh giá độ chính xác của mô hình.
Công cụ: Sử dụng các phần mềm chuyên dụng như Power BI, R, Python để thực hiện phân tích.

Ví dụ ứng dụng thực tế:

Dự báo doanh số: Dự đoán doanh số bán hàng trong các tháng tới để lên kế hoạch sản xuất, kinh doanh.
Quản lý kho: Dự báo nhu cầu để tối ưu hóa lượng hàng tồn kho.
Phân tích thị trường: Phân tích xu hướng thị trường để đưa ra quyết định đầu tư.
Dự báo thời tiết: Dự báo thời tiết để hỗ trợ các hoạt động sản xuất, nông nghiệp.

Page updated

Google Sites

Report abuse