-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Giúp bạn làm chủ các hàm phức tạp, Pivot Table, Power Query và kỹ thuật phân tích dữ liệu chuyên sâu. Học cách tự động hóa quy trình, xử lý dữ liệu lớn, trực quan hóa báo cáo chuyên nghiệp. Phù hợp cho kế toán, tài chính, nhân sự, quản lý và mọi ai muốn nâng cao hiệu suất làm việc🚀
Microsoft Excel là một công cụ được dùng để xử lý dữ liệu, phân tích, tính toán, và quản lý thông tin trong nhiều ngành nghề khác nhau được sử dụng rất phổ phiến. Việc thành thạo các kỹ năng Excel nâng cao như: Các hàm tính toán thống kê nâng cao, Pivot Table, Excel Power Query & Pivot Chart, xây dựng Dashboard......giúp bạn giải quyết những bài toán phức tạp, phân tích dữ liệu hiệu quả, và tiết kiệm thời gian đáng kể trong công việc hàng ngày.
------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Mục tiêu của khóa đào tạo là gì?
1. Thành thạo các hàm và công cụ nâng cao trong Excel
2. Xử lý và làm sạch dữ liệu hiệu quả
3. Phân tích dữ liệu chuyên sâu
4. Xây dựng báo cáo Dashboard chuyên nghiệp
5. Áp dụng vào các bài toán thực tế
6. Tự tin sử dụng Excel như một công cụ phân tích chuyên nghiệp
B. Tại sao bạn nên học Excel Nâng cao.
1. Tăng hiệu quả và năng suất làm việc
2. Cải thiện khả năng phân tích và ra quyết định
3. Cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn và tăng thu nhập
4. Ứng dụng linh hoạt trong nhiều lĩnh vực
5. Dễ dàng tích hợp với các công nghệ khác
6. Tăng khả năng giải quyết vấn đề và tư duy logic
7. Dễ dàng học tập và phát triển thêm
C. Tại sao bạn nên chọn IMIC?
D. Chương trình đào tạo Excel Nâng cao
- Học viên nắm vững cách sử dụng các hàm nâng cao như DAX, SUMIFS, INDEX, MATCH, và các hàm động (Dynamic Arrays) để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.
- Hiểu rõ và ứng dụng linh hoạt các công cụ như Power Query, Power Pivot, và Solver trong phân tích dữ liệu.
- Học viên biết cách làm sạch dữ liệu, hợp nhất từ nhiều nguồn, và chuẩn hóa dữ liệu với Power Query hoặc các công cụ tích hợp sẵn trong Excel.
- Tăng cường kỹ năng tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu để tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.
- Học viên hiểu cách tạo và quản lý mô hình dữ liệu (Data Modeling) thông qua Power Pivot.
- Sử dụng các công thức DAX để phân tích dữ liệu đa chiều, thiết lập các chỉ số KPI và báo cáo động.
- Học viên biết cách thiết kế và triển khai các Dashboard trực quan, đẹp mắt và chuyên nghiệp, phục vụ cho nhu cầu báo cáo kinh doanh.
- Thành thạo kỹ năng trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ nâng cao, Conditional Formatting, và Slicer.
- Học viên có khả năng ứng dụng các kiến thức đã học vào công việc thực tế, từ phân tích doanh thu, theo dõi KPI, đến quản lý hiệu suất.
- Hoàn thành các dự án thực hành, bao gồm việc xây dựng Dashboard trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, tài chính, ngân hàng, và quản lý.
- Sau khóa học, học viên sẽ đạt được sự tự tin khi sử dụng Excel trong xử lý dữ liệu lớn, lập kế hoạch kinh doanh, và phân tích chiến lược.
- Học Excel nâng cao mang lại nhiều lợi ích thiết thực, không chỉ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn mà còn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. Dưới đây là những lý do vì sao bạn nên đầu tư thời gian và công sức để thành thạo Excel nâng cao:
- Tự động hóa công việc: Sử dụng Macro và VBA (Visual Basic for Applications) để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, xử lý báo cáo, và phân tích số liệu.
- Quản lý dữ liệu lớn: Excel nâng cao giúp bạn xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp bằng cách sử dụng Power Query, Power Pivot, và các công cụ phân tích mạnh mẽ.
- Tiết kiệm thời gian: Các công thức nâng cao như INDEX-MATCH, ARRAY FORMULAS, và SUMPRODUCT giúp tính toán nhanh chóng và chính xác hơn nhiều so với các thao tác thủ công.
- Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Excel nâng cao giúp bạn xây dựng các báo cáo phân tích phức tạp, sử dụng PivotTable, What-If Analysis, và các công cụ như Solver để tối ưu hóa các quyết định kinh doanh.
- Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả: Tạo các biểu đồ động và dashboard tương tác bằng Power BI hoặc các công cụ trực quan hóa của Excel để truyền tải thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu.
- Dự báo và mô phỏng dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Forecast Sheets và Scenario Manager để dự đoán xu hướng và mô phỏng các tình huống kinh doanh khác nhau.
- Yêu cầu thiết yếu trong nhiều ngành nghề: Excel nâng cao là kỹ năng không thể thiếu trong các lĩnh vực như tài chính, kế toán, ngân hàng, quản lý dự án, marketing, và phân tích dữ liệu.
- Cơ hội thăng tiến nhanh: Những người thành thạo Excel thường được giao các nhiệm vụ quan trọng và có cơ hội thăng tiến lên các vị trí như Financial Analyst, Data Analyst, hoặc Project Manager.
- Lương cao hơn: Kỹ năng Excel nâng cao thường đi kèm với mức lương hấp dẫn hơn so với những người chỉ sử dụng Excel cơ bản.
- Tài chính và kế toán: Excel là công cụ không thể thiếu để lập báo cáo tài chính, phân tích chi phí, và quản lý ngân sách.
- Phân tích dữ liệu: Sử dụng Excel để lọc, tổng hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đồng thời kết hợp với các công cụ BI khác.
- Quản lý dự án: Tạo timeline, Gantt chart, và theo dõi tiến độ dự án một cách hiệu quả.
- Marketing và bán hàng: Phân tích số liệu bán hàng, theo dõi hiệu suất chiến dịch marketing và dự báo doanh thu.
- Kết nối với cơ sở dữ liệu: Sử dụng Excel để kết nối và truy xuất dữ liệu từ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như SQL Server, MySQL, hoặc Access.
- Kết hợp với các công cụ tự động hóa: Tích hợp với Power Automate và Power Apps để tự động hóa quy trình công việc và xây dựng các ứng dụng kinh doanh đơn giản.
- Hỗ trợ lập trình và phân tích: Kết hợp với Python hoặc R để phân tích dữ liệu chuyên sâu hoặc xử lý dữ liệu lớn.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề: Việc sử dụng các công thức và hàm phức tạp giúp bạn phát triển tư duy logic và khả năng phân tích vấn đề hiệu quả.
- Xây dựng hệ thống báo cáo tự động: Thiết kế các hệ thống báo cáo động giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính nhất quán trong công việc.
- Tài liệu phong phú: Có rất nhiều tài liệu, khóa học online, và cộng đồng hỗ trợ bạn học Excel nâng cao từ cơ bản đến chuyên sâu.
- Học tập linh hoạt: Bạn có thể tự học hoặc tham gia các khóa đào tạo chuyên nghiệp để nâng cao kỹ năng một cách bài bản.
- Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.
- Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.
- Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...
- Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp
- Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.
- Hình thức học Online và Offline linh động.
Nhóm hàm xử lý chuỗi
- MID, SEARCH, FIND
Nhóm hàm thống kê và phân tích
- COUNTIFS, SUMIFS, AVERAGEIFS, RANK, LARGE, SMALL
Hàm tra cứu thông tin
- INDEX, MATCH, XLOOKUP
Hàm tham chiếu
- INDIRECT
1. Công cụ Power Query
- Mô tả: Công cụ trích xuất, chuyển đổi, và tải (ETL) dữ liệu.
- Ứng dụng trong việc:
- Kết nối và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn (CSV, SQL Server, API, v.v.).
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ trùng lặp, thay đổi định dạng, tách/ghép cột.
- Tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu lặp lại.
- Ưu điểm: Không cần viết mã, giao diện trực quan, dễ sử dụng.
2. Công cụ Power Pivot
- Mô tả: Công cụ tạo mô hình dữ liệu (Data Modeling) và phân tích dữ liệu nâng cao.
- Ứng dụng trong việc:
- Xây dựng mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu lớn.
- Sử dụng công thức DAX (Data Analysis Expressions) để tính toán dữ liệu phức tạp.
- Tạo báo cáo động với PivotTable từ dữ liệu trong Power Pivot.
- Ưu điểm: Xử lý được dữ liệu lớn (hàng triệu dòng), tối ưu cho phân tích dữ liệu.
3. Công cụ PivotTable và PivotChart
- Mô tả: Công cụ tạo bảng và biểu đồ động từ dữ liệu nguồn.
- Ứng dụng trong việc:
- Tóm tắt và phân tích dữ liệu nhanh chóng.
- Tạo bảng báo cáo với các chỉ số chính như tổng, trung bình, đếm, v.v.
- Hiển thị dữ liệu qua các biểu đồ trực quan (PivotChart).
- Ưu điểm: Dễ sử dụng, không cần kiến thức lập trình.
4. Công cụ Conditional Formatting (định dạng có điều kiện)
- Mô tả: Công cụ định dạng dữ liệu dựa trên các quy tắc cụ thể.
- Ứng dụng trong việc:
- Đánh dấu dữ liệu vượt ngưỡng (ví dụ: giá trị lớn hơn 1000).
- Tạo Heatmap để hiển thị xu hướng dữ liệu.
- Làm nổi bật các giá trị cao nhất/thấp nhất hoặc dữ liệu trùng lặp.
- Ưu điểm: Dễ triển khai, trực quan hóa dữ liệu tốt.
5. Công cụ Data Analysis ToolPak
- Mô tả: Add-in tích hợp sẵn trong Excel để phân tích dữ liệu thống kê.
- Ứng dụng:
- Phân tích hồi quy, thống kê mô tả, kiểm định t-test, ANOVA.
- Ưu điểm: Tích hợp miễn phí, hữu ích cho các nhà phân tích thống kê.
6) Công cụ Solver
- Mô tả: Công cụ tối ưu hóa (Optimization) trong Excel.
- Ứng dụng trong việc:
- Giải bài toán tối ưu (tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một giá trị).
- Lập kế hoạch ngân sách, phân bổ nguồn lực.
- Xác định giá trị biến số phù hợp với các ràng buộc.
- Ưu điểm: Hữu ích trong các bài toán kinh doanh và tài chính.
7) Công cụ Data Validation (xác thực dữ liệu)
- Mô tả: Công cụ kiểm soát dữ liệu nhập vào.
- Ứng dụng trong việc:
- Tạo danh sách chọn (Dropdown List).
- Đảm bảo dữ liệu nhập vào đúng định dạng (ví dụ: chỉ số nguyên dương).
- Hiển thị thông báo lỗi nếu dữ liệu không hợp lệ.
- Ưu điểm: Hạn chế lỗi nhập dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán.
8) Công cụ Sparklines (biểu đồ mini)
- Mô tả: Biểu đồ nhỏ gọn được chèn vào một ô trong bảng tính.
- Ứng dụng trong việc:
- Hiển thị xu hướng dữ liệu ngay trong ô (Line, Column, Win/Loss).
- Tóm tắt trực quan dữ liệu ngay trong bảng tính.
- Ưu điểm: Phù hợp để so sánh nhanh xu hướng dữ liệu.
9) Công cụ What-If Analysis (phân tích giả định)
- Mô tả: Công cụ dự báo và phân tích kịch bản.
- Ứng dụng trong việc:
- Goal Seek: Tìm giá trị đầu vào để đạt mục tiêu đầu ra.
- Scenario Manager: Tạo các kịch bản khác nhau để dự báo kết quả.
- Data Table: Phân tích nhiều trường hợp với các giá trị đầu vào khác nhau.
- Ưu điểm: Hữu ích trong dự báo tài chính và lập kế hoạch.
10) Công cụ Flash Fill (điền nhanh dữ liệu)
- Mô tả: Tự động điền dữ liệu dựa trên mẫu mẫu đầu vào.
- Ứng dụng trong việc:
- Tách/ghép dữ liệu từ cột (ví dụ: họ và tên).
- Chuyển đổi định dạng dữ liệu nhanh chóng.
- Ưu điểm: Tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu thủ công.
11) Công cụ Charts and Visualizations (biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu)
- Mô tả: Tạo các biểu đồ đa dạng để trực quan hóa dữ liệu.
- Ứng dụng trong việc:
- Biểu đồ đường (Line), cột (Column), tròn (Pie).
- Biểu đồ kết hợp (Combo), biểu đồ thác nước (Waterfall), bản đồ (Map Chart).
- Tăng tính thẩm mỹ và trực quan trong báo cáo.
- Ưu điểm: Hỗ trợ nhiều dạng biểu đồ nâng cao, dễ dàng tuỳ chỉnh.
Giới thiệu về Data Modeling
- Tạo mô hình dữ liệu với Power Pivot
- Thiết lập mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu
Tổng quan về DAX (Data Analysis Expressions)
- Các hàm cơ bản: CALCULATE, SUMX, COUNTX
- Hàm thời gian: DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD
- Xây dựng các chỉ số KPI (Key Performance Indicators)
Thiết kế và bố cục Dashboard
- Nguyên tắc thiết kế trực quan và dễ hiểu
- Sử dụng các công cụ như Slicer, Timeline
Tạo biểu đồ nâng cao
- Combo Chart, Waterfall Chart, Treemap, Sunburst
- Conditional Formatting cho Dashboard
- Tối ưu hiệu suất Dashboard với Dynamic Range và PivotTable
Học viên sẽ chọn một trong các đề tài:
- Báo cáo doanh thu theo tháng/quý/năm
- Phân tích dữ liệu bán hàng theo khu vực và sản phẩm
- Theo dõi và đánh giá KPI cho một dự án cụ thể
- Học viên hoàn thiện Dashboard từ dữ liệu mẫu và nhận đánh giá, góp ý từ giảng viên
Chọn đề tài thực hành về Domain Banking:
1. Xây dựng Dashboard phân tích doanh thu từ sản phẩm tài chính
- Mô tả: Phân tích doanh thu từ các sản phẩm tài chính như tiền gửi tiết kiệm, cho vay, bảo hiểm, và đầu tư.
- Nội dung:
- So sánh doanh thu giữa các sản phẩm.
- Xác định xu hướng tăng trưởng theo thời gian.
- Biểu đồ thể hiện tỷ trọng doanh thu từng loại sản phẩm.
- KPI: Tổng doanh thu, tỷ lệ tăng trưởng, tỷ lệ đóng góp của mỗi sản phẩm.
2. Xây dựng Dashboard phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàng (Customer Segmentation)
- Mô tả: Phân tích nhóm khách hàng dựa trên các tiêu chí như độ tuổi, thu nhập, địa lý, và sản phẩm sử dụng.
- Nội dung:
- Phân loại khách hàng thành các phân khúc: Cá nhân, Doanh nghiệp nhỏ, Khách hàng VIP.
- Xác định mức độ sử dụng các sản phẩm dịch vụ của từng phân khúc.
- Biểu đồ Heatmap thể hiện mức độ tương tác của khách hàng.
- KPI: Tổng số khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng, giá trị trung bình mỗi khách hàng (Customer Lifetime Value).
3. Xây dựng Dashboard theo dõi tăng trưởng tín dụng và nợ quá hạn
- Mô tả: Theo dõi tình hình tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu và phân tích hiệu quả quản lý rủi ro.
- Nội dung:
- Thống kê tổng dư nợ, tỷ lệ giải ngân, tỷ lệ nợ xấu (NPL).
- Biểu đồ thể hiện tỷ lệ nợ xấu theo thời gian hoặc khu vực.
- Bảng Pivot thể hiện danh sách khách hàng có nguy cơ nợ quá hạn.
- KPI: Tổng dư nợ, tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ thu hồi nợ thành công.
4. Xây dựng Dashboard phân tích giao dịch thanh toán (Payments Analysis)
- Mô tả: Phân tích các giao dịch thanh toán qua ngân hàng, ví điện tử, hoặc các kênh khác.
- Nội dung:
- Số lượng giao dịch theo thời gian (ngày/tuần/tháng).
- Phân tích tỷ trọng giao dịch qua các kênh: ATM, Internet Banking, Mobile Banking.
- Biểu đồ thể hiện sự thay đổi hành vi thanh toán của khách hàng.
- KPI: Tổng số giao dịch, giá trị giao dịch trung bình, tỷ lệ giao dịch thất bại.
- Dashboard Phân Tích Hiệu Suất Chi Nhánh Ngân Hàng
