ky nang cong nghe

Kỹ công nghệ giới đại Phần: Kỹ cần thiết Chương trình đào tạo Kỹ mềm Nội dung chương trình • Các kỹ trình bày: • Tìm kiếm thơng tin Internet tìm kiếm việc làm • Ứng dụng cơng nghệ việc phân tích tình hình kinh tế, xã hội • Nhận thức kỹ thuật thu thập liệu lớn, phân tích dự báo cho kinh doanh thơng minh • Hiểu biết kinh doanh điện tử tiếp thị trực tuyến • Cơng nghệ mạng, điện tốn đám mây Internet vạn vật kết nối • Có khả tiếp tục tìm hiểu, nghiên cứu, cập nhật thay đổi cơng nghệ • Được trình bày dạng thuyết giảng tình thực tiễn Vì cần có kỹ cơng nghệ? • Những lợi ích mà lao động sở hữu thành thạo cơng nghệ: • Tiết kiệm thời gian giải cơng việc • Giảm chi phí cho doanh nghiệp thân • Giải vấn đề cách thơng minh tiện lợi • Tự tin cơng việc tiếp cận vấn đề • Hòa nhập giới kỹ thuật số phẳng • Thế mạnh sinh viên UEH • Trường học danh tiếng • Kiến thức đào tạo • Cơng nghệ thành thạo, lực giải công việc tốt Phần Kỹ tìm kiếm thơng tin Internet Tìm kiếm thơng tin Internet • Internet gì? • Sơ lược lịch sử Internet giới Việt Nam • Nguyên lý hoạt động Search Engines • Web crawling • Indexing • Searching • Các máy chủ tìm kiếm: • Google • Yahoo • Bing • Cốc cốc Tìm kiếm thơng tin Internet • Tìm kiếm thơng tin • Nghĩ mục đích tìm kiếm • Chuẩn bị từ khóa tìm kiếm • Xác định từ chủ đạo nghĩ xuất tài liệu cần tìm • Loại bỏ phụ từ, mạo từ, liên từ • Tránh sử dụng từ đa nghĩa • Sử dụng chuẩn tiếng Việt Unicode • Kiên nhẫn thử với từ khóa khác • Suy nghĩ việc sử dụng tiếng Anh tìm kiếm • Sử dụng kỹ thuật tìm kiếm • Xem thử kết tìm kiếm đánh giá thơng tin Tìm kiếm thơng tin Internet • Các kỹ thuật tìm kiếm thường dùng (Google) • Sử dụng từ nối “AND, OR, NOT, NEAR” • Sử dụng cài đặt (setting) cơng cụ để lọc nâng cao • Sử dụng từ khóa “site” • Sử dụng ký tự “…” • Tìm kiếm tập tin *Search term here* filetype:pdf • Sử dụng ấn giữ phím Ctrl click chuột để mở nhiều trang lúc Tìm kiếm thơng tin Internet • Đánh giá thơng tin tìm • Phân biệt quảng cáo khơng quảng cáo • Phân biệt viết SEO nội dung chia sẻ thơng thường • Xác định độ uy tín qua loại tên miền (.com, net, org, edu, info…) • Xác định mục đích thơng tin chia sẻ • Hiểu dự án Wikipedia • Đánh giá thơng tin qua cách trình bày thơng tin • Quảng cáo nhiều/ít • Màu sắc, bố cục • Văn phong • Thông tin liên hệ, quyền phần header/footer website • Tác giả, tính cập nhật, tính khách quan, phạm vi, hình thức Tìm kiếm thơng tin Internet • Tình ví dụ “Tìm kiếm giao thơng” • Thơng tin giao thơng • Xe bt TP.HCM (http://buyttphcm.com.vn/) • Giao thơng TP.HCM (http://giaothong.hochiminhcity.gov.vn/) • Lịch xe tỉnh, cách mua vé • Vé tàu Bắc – Nam • Lịch bay, giá vé chuyến bay • Thơng tin chuyến bay (https://www.flightradar24.com/) • Thực hành bạn: • Tìm kiếm qn ăn Quận Tìm kiếm thơng tin Internet • Tìm kiếm việc làm • Nhà tuyển dụng thường đăng tuyển dụng đâu? • Các kênh tìm kiếm việc làm • http://www.vietnamworks.com/ • http://www.vietsingworks.com/ • http://careerbuilder.vn/ • http://mywork.com.vn/ • http://1001vieclam.com/ • http://vieclam.24h.com.vn/ • https://www.careerlink.vn/ • http://timviecnhanh.com/ • http://itviec.com/ • http://vieclam.tuoitre.vn/ Sử dụng Facebook Audience Insights • Facebook Audience Insights cung cấp phân tích • Demographics — Age and gender, lifestyle, education, relationship status, job role and household size • Page likes — The top Pages people like in different categories, like women’s apparel or sports • Location and language — Where people live, and what languages they speak • Facebook usage — How frequently are people in your target audience logging onto Facebook and what device(s) they are using when they log on • Purchases activity — Past purchase behavior (i.e heavy buyers of women’s apparel) and purchase methods (i.e., in-store, online) Sử dụng Facebook Audience Insights • Địa chỉ: https://www.facebook.com/ads/audience-insights • Thực hành • Phân tích độ tuổi 18-22 • Phân tích độ tuổi 22-30 • Phân tích độ tuổi 30-50 • Thay đổi khu vực - Ho Chi Minh City, - Ha Noi - Vietnam - Singapore - United State so sánh nhận định cá nhân Sử dụng Google Trends • Cơng cụ phân tích xu hướng tìm kiếm người dùng • Sử dụng Google Trends biết • Độ lớn từ khóa tìm kiếm • Xu hướng tìm kiếm khứ, • So sánh với hướng tìm kiếm khác • Tìm kiếm theo khu vực • Xu hướng tìm kiếm độ lớn thể quan tâm xã hội • Ứng dụng viết để tìm kiếm khách hàng • Phân tích thị trường độ lớn • Quảng cáo từ khóa hiệu Ứng dụng phân tích mạng xã hội vào kinh doanh • Xu hướng tìm kiếm thể quan tâm người dùng: • Về lĩnh vực • Về sản phẩm/dịch vụ • Độ lớn thị trường • Đặc tính hồ sơ cá nhân người dùng thể hiện: • Họ ai? • Họ thích gì? • Họ đâu? • Họ cần gì? Có thể họ thích gì? • Kết phân tích: tìm đối tượng mục tiêu, thị trường nhà kinh doanh cách tiếp cận với họ Ứng dụng phân tích mạng xã hội vào kinh doanh • Việc ứng dụng phân tích mạng xã hội • Giúp bạn có nhiều hội kinh doanh, nhìn nhận thị trường • Không phải tất thông tin chia sẻ mạng xã hội • Để giúp bạn thành cơng, cần có: • Sự nhạy cảm cá nhân q trình phân tích • Sức sáng tạo tìm đặc điểm • Sản phẩm kế hoạch kinh doanh phù hợp với việc phân tích mạng xã hội • Phân tích mạng xã hội nên kết hợp với phân tích dự báo từ liệu kinh doanh doanh nghiệp để đạt kết tốt Phần Kỹ thu thập, phân tích liệu dự báo cho kinh doanh thông minh Giới thiệu Khoa học liệu (Data Science) • Khoa học liệu (khoa học dựa vào liệu lĩnh vực liên ngành phương pháp, quy trình hệ thống khoa học để khai thác kiến thức hiểu biết sâu sắc từ liệu dạng khác nhau, có cấu trúc khơng có cấu trúc Giới thiệu Khoa học liệu (Data Science) Kỹ thu thập liệu • Tại phải thu thập liệu? • Dữ liệu cần thu thập (theo thứ tự ưu tiên) • Giao dịch doanh nghiệp • Chỉ số vĩ mơ ngành/dữ liệu mạng xã hội • Những liệu tiềm doanh nghiệp • Cách thức thu thập liệu • Phần mềm nội doanh nghiệp: CRM, ERP, TPS • Thu thập thơng qua kiện • Cơng ty nghiên cứu thị trường • Chỉ số vĩ mô (Tổng cục thống kê, WorldBank…), Dữ liệu mạng xã hội (Google, Facebook) Tiền xử lý mơ hình hóa liệu • Tiền xử lý làm liệu • Những thơng tin cần thiết hữu ích? • Những thơng tin theo ưu tiên? • Mục đích q trình phân tích gì? • Mơ hình hóa liệu • Biểu diễn liệu để dễ dàng khai thác? Phân tích liệu • Muốn phân tích liệu cần có: • Giải thuật • Đầu vào • Cách thức xử lý • Đầu (kết quả) • Phần mềm hỗ trợ • Excel • Eview, Stata, SPSS • R, Mathlab • Nhóm phân tích Big Data • Nhóm Cloud • Google App Engine • Amazon WS • MS Azure Dự báo khuyến nghị • Dự báo kết từ q trình phân tích liệu • Được chứng minh thơng qua thuật tốn • Được chứng minh thơng qua liệu thực tế • Khuyến nghị lời khuyên (suy luận) từ kết dự báo Dự báo khuyến nghị • Khuyến nghị hỗ trợ cho kinh doanh • Gia tăng khả bán hàng • Gia tăng trung thành • Gia tăng khả hấp dẫn, mang lại điều lạ mà khách hàng chưa nghĩ đến • Kiểm sốt hàng hóa tồn kho • Giảm khối lượng cơng việc, chi phí • Dễ dàng học từ hành vi khách hàng Hệ thống kinh doanh thông minh Là quy trình dựa cơng nghệ, mang lại: • Sự tự động hóa kinh doanh • Sự thơng minh dự báo khuyến nghị • Hỗ trợ nhà quản lý định Thực hành chiêm nghiệm • Phân tích cảm xúc văn ứng dụng khuyến nghị • Cơng cụ: http://text-processing.com/demo/sentiment/ • Tìm nhận xét người dùng (bằng tiếng Anh) trang bán hàng phân tích • Thử suy nghĩ về: • Họ làm điều nào? • Ứng dụng kết kinh doanh?