Nếu bạn là sinh viên sắp ra trường, người trái ngành đang tìm đường chuyển sang Data Analyst (DA), hoặc bạn đang trong giai đoạn:
– Vừa học xong vài khoá SQL, Excel, Power BI
– Thử làm vài project kiểu phân tích dữ liệu bán hàng, Google Sheet, dashboard
– Có học Python một chút, từng làm project nhỏ với Pandas, Matplotlib
Nhưng rồi càng học càng thấy mông lung:
- Không biết mình đang thiếu gì, nên học gì tiếp
- Xem JD thì thấy thiếu đủ thứ, từ “insight” đến “business impact”
- Làm project thì không biết đánh giá đúng sai ra sao
- Học tới đâu quên tới đó, thấy chán, mất phương hướng
Thì bài viết này là dành cho bạn!
>> VÌ SAO NHIỀU NGƯỜI HỌC DATA ANALYST MÃI KHÔNG TIẾN BỘ? <<
Bạn không cô đơn. Rất nhiều người học Data Analyst đều trải qua cảm giác: “mình học đủ thứ mà vẫn không tự tin đi phỏng vấn”.
Vinh từng nghe hàng trăm bạn chia sẻ:
– “Em học xong khoá SQL nhưng không biết viết query phức tạp”
– “Em biết vẽ dashboard nhưng không biết từ đâu mà ra cái insight”
– “Em học Pandas rồi nhưng phân tích business thì lại không biết bắt đầu thế nào”
– “Làm CV thấy ai cũng có project ‘phân tích data’, mà không hiểu project đó ‘giá trị’ ở điểm nào”
Tất cả bắt nguồn từ một sai lầm gốc rễ: bạn học công cụ mà không có tư duy phân tích. Bạn làm project mà không biết nó phục vụ mục tiêu nào của doanh nghiệp.
Và thế là bạn rơi vào vòng lặp:
Học → Làm project theo tutorial → Quên → Tìm tool mới → Chán → Dừng lại
Một Data Analyst thật sự không phải là người vẽ dashboard đẹp
Hãy tưởng tượng bạn đang làm cho một công ty bán lẻ lớn.
Mỗi ngày có hàng ngàn đơn hàng, hàng trăm sản phẩm được đặt, đổi trả, tồn kho.
Và các sếp muốn biết:
– Sản phẩm nào nên dừng bán?
– Vùng nào đang tăng trưởng mạnh?
– Marketing chi tiền bao nhiêu thì đủ?
– Vì sao doanh thu tháng này giảm dù lượt truy cập tăng?
Và người giải mã các câu hỏi đó bằng dữ liệu, chính là bạn – người làm phân tích.
Bạn không chỉ “vẽ hình cho đẹp”, mà bạn:
– Biết phân tích câu hỏi của sếp thành các chỉ số cụ thể
– Biết truy xuất và xử lý dữ liệu từ hệ thống phù hợp
– Biết biến dữ liệu thành insight rõ ràng
– Biết trình bày đúng cách để giúp người ra quyết định dễ hiểu và hành động
Một Data Analyst GIỎI là người kết nối giữa dữ liệu và hành động. Là người giúp tổ chức kiếm tiền, tiết kiệm tiền, hoặc ra quyết định tốt hơn nhờ phân tích.
>> NHỮNG SAI LẦM KINH ĐIỂN KHI HỌC DATA ANALYST <<
1. Học công cụ mà không học cách đặt câu hỏi
– Học xong Power BI nhưng không biết dashboard để làm gì
– Học SQL nhưng query không phục vụ insight nào cụ thể
– Học Pandas mà không biết cleaning để làm gì
2. Làm project để “có cái mà ghi vào CV”, không giải quyết vấn đề thật
– Làm project Titanic, Airbnb, Kaggle: sạch sẵn, không business context
– Làm dashboard nhưng không trả lời câu hỏi nào của doanh nghiệp
– Làm phân tích mà không ra khuyến nghị hành động
3. Không học theo flow: từ câu hỏi → xử lý → insight → trình bày
– Nhiều bạn học xong tool rồi mới… đi tìm data để vẽ
– Mà lẽ ra phải là: có câu hỏi → đi tìm dữ liệu để trả lời → phân tích → chọn công cụ trình bày phù hợp
>> VẬY HỌC DATA ANALYST ĐÚNG CÁCH LÀ NHƯ THẾ NÀO? <<
1. Bắt đầu từ tư duy “Business-first”
– Tất cả project nên bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh
– Tập nhìn JD, KPI của một phòng ban → đặt câu hỏi → tìm cách dùng dữ liệu để trả lời
Ví dụ: “Làm sao biết lý do khách hàng rời bỏ?” → xác định data cần thu thập, rồi mới quyết định công cụ
2. Học theo dòng chảy phân tích thật sự
– Xác định câu hỏi cần phân tích
– Tìm/thu thập dataset phù hợp
– Làm exploratory analysis để hiểu cấu trúc
– Làm data cleaning (missing, outlier, type, join)
– Phân tích theo chiều sâu (trends, seasonality, segmentation, correlation, v.v.)
– Chuyển thành insight & đề xuất
– Trình bày qua dashboard, slide, hoặc memo
→ Đây là flow thực tế ở công ty. Đừng học theo tutorial tool. Hãy học theo quy trình phân tích.
3. Làm project thật sự có chiều sâu
– Project nên trả lời 1–2 câu hỏi cụ thể, có insight rõ ràng
– Nên có phần recommendation, chứ không chỉ dừng ở “vẽ biểu đồ”
– Nên viết thành case study trên CV, Portfolio, LinkedIn
Ví dụ:
+ Phân tích hành vi khách hàng trong app, đưa ra đề xuất cải thiện onboarding
+ Phân tích hiệu quả chiến dịch marketing, đề xuất tối ưu chi phí
+ Phân tích tỷ lệ chuyển đổi giữa các kênh, gợi ý chiến lược tăng conversion
>> BẠN HỌC ĐỂ BIẾT HAY HỌC ĐỂ HÀNH ĐỘNG? <<‘
Nếu bạn chỉ muốn biết sơ qua về các công cụ, làm dashboard vui vui, có thể dừng lại ở Excel, SQL cơ bản.
Nhưng nếu bạn muốn giải quyết vấn đề thật, nếu bạn muốn data của mình giúp công ty ra quyết định tốt hơn, bạn cần tư duy khác.
Bạn cần học như một Analyst thật sự:
- Luôn bắt đầu từ câu hỏi
- Luôn hiểu business đằng sau
- Luôn tìm insight có thể hành động được
>> TÓM LẠI <<
– Không ai trở thành Data Analyst chỉ bằng cách học nhiều tool
– Không ai thuyết phục nhà tuyển dụng bằng những project “đẹp mà vô hồn”
– Và không ai có offer thật sự nếu chưa từng “giải quyết vấn đề thật” bằng dữ liệu
Nếu bạn thấy bài viết này giúp bạn tỉnh táo hơn, hãy lưu lại. Mỗi khi cảm thấy chênh vênh trong hành trình học Data Analyst, quay lại đọc, bạn sẽ nhớ lại con đường đúng.
Và nếu bạn cần người đồng hành trên hành trình chinh phục công việc Data Analyst thì hãy tham khảo chương trình Data Analyst Coaching 1 on 1 của mình tại đây nhé!
Lộ trình khóa Data Analyst Coaching 1 on 1
https://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 5-8 tháng
– Xem ngay Lộ trình Khóa Power BI Mastery để bắt đầu học Power BI và nâng cấp kỹ năng phân tích (dành cho người mới bắt đầu)
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
