I
Tổng quan học phần
Mục 1–4, 5.1, 6, 7 của đề cương gốc
Mục tiêu học phần
- Kiến thức: nắm kiến thức cơ bản về dữ liệu trong kinh doanh và các phương pháp phân tích, đi từ mô tả đến dự đoán và lựa chọn tối ưu.
- Kỹ năng: dùng phần mềm áp dụng các phương pháp đó để thiết lập, giải quyết vấn đề kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định quản lý.
Học liệu
Jeffrey D. Camm et al. (2018), Essentials of Business Analytics, 3rd ed., South-Western Educational Publishing.
Công cụ: Excel, Excel add-ins hoặc R.
Đội ngũ giảng viên (theo đề cương)
| Giảng viên | Đơn vị |
|---|
| PGS, TS. Nguyễn Thị Thuỳ Vinh | VJCC |
| ThS. Đoàn Anh Tuấn | VJCC |
| TS. Phạm Thị Cẩm Anh | Viện KT&KDQT |
| TS. Vũ Thị Hạnh | Viện KT&KDQT |
| PGS, TS. Phan Thị Thu Hiền | Viện KT&KDQT |
Chuẩn đầu ra học phần (CLO) và đóng góp vào chương trình (PLO)
| Nhóm | CLO | Sau học phần, người học có khả năng… | Đóng góp PLO |
|---|
| Kiến thức | CLO1 | Hiểu cách nhà quản lý dùng dữ liệu kinh doanh để xây dựng, giải quyết vấn đề và hỗ trợ ra quyết định | PLO1, 2 |
| CLO2 | Áp dụng phương pháp, công cụ phân tích để nhận diện xu hướng, phát hiện điểm thay đổi/khác biệt, hỗ trợ chọn phương án tối ưu | PLO2, 4 |
| CLO3 | Lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cơ bản tới biến số kinh doanh mà nhà quản lý quan tâm | PLO2, 4, 5 |
| Kỹ năng | CLO4 | Đọc và làm sạch dữ liệu | PLO5, 7, 9, 10 |
| CLO5 | Dùng Excel, Excel add-ins hoặc R để áp dụng phương pháp và công cụ phân tích cơ bản | PLO7, 9, 10 |
| Tự chủ & trách nhiệm | CLO6 | Tuân thủ nguyên tắc khách quan, trung thực, minh bạch khi phân tích | PLO11–14 |
| CLO7 | Đề xuất ý tưởng cải thiện hoạt động kinh doanh từ kết quả phân tích | PLO11–14 |
PLO3, PLO6, PLO8 không được học phần này đóng góp (mức 0 trong ma trận mục 3.2).
Bản đồ thời lượng theo chương bảng 5.1
| Buổi | Chương | Lý thuyết | Thực hành | Tiểu luận / BT | Tự học | CLO |
|---|
| 1 | 1 · Tổng quan về Phân tích dữ liệu kinh doanh | 2 | 1 | 2 | 4,5 | 1, 6 |
| 2–3 | 2 · Thống kê mô tả | 3 | 3 | 3 | 8 | 2, 4, 5, 6 |
| 4–6 | 3 · Trực quan hóa dữ liệu · khối đề xuất | 4 | 5 | 4,5 | 10,5 | 1, 4, 5, 6, 7 |
| 7–9 | 4 · Khai phá dữ liệu mô tả | 4 | 5 | 3 | 10,5 | 1, 2, 4, 5, 6, 7 |
| — | Kiểm tra giữa kỳ | | | 6 | | |
| 10 | 5 · Xác suất – mô hình hóa bất trắc | 2 | 1 | 3 | 10 | 1, 2, 4, 5, 6 |
| 11 | 6 · Suy luận thống kê | 2 | 1 | 3 | 5 | 1, 2, 4, 5, 6 |
| 12–13 | 7 · Hồi quy tuyến tính | 3 | 3 | 4 | 10 | 1, 2, 3, 5, 6, 7 |
| 14–15 | 8 · Các mô hình tối ưu hóa tuyến tính | 4 | 2 | 3 | 15 | 1, 2, 5, 6, 7 |
| Tổng cộng (giờ) | 24 | 21 | 31,5 | 73,5 | |
Ch.3 Trực quan hóa ◂ đề xuất
13,5 h
Ch.4 Khai phá dữ liệu
12 h
Ch.6 Suy luận thống kê
6 h
Lý thuyếtThực hành, thảo luậnTiểu luận / bài tậpKiểm traKhông tính giờ tự học · thang 13,5 h = 100%
Mạch học phần: ba tầng phân tích — mô tả (Ch.1–4) → dự đoán / bất trắc (Ch.5–7) → lựa chọn tối ưu (Ch.8). Chương 3 và 4 chiếm nhiều giờ thực hành nhất.
Kiểm tra, đánh giá mục 7 · thang điểm 10
10%
Quiz + GK 20%
10%
10%
Tiểu luận cuối kỳ 50%
| Loại | Hình thức | Nội dung / tiêu chí | CLO | Trọng số |
|---|
| Quá trình | Chuyên cần | Số lần có mặt và tham gia bài học (bắt buộc ≥ 75% số buổi) | 6, 7 | 10% |
| Quiz, kiểm tra giữa kỳ | Bài kiểm tra ngắn 30 phút | 1–5 | 20% |
| Làm bài tập | Bài tập nhóm / cá nhân | 1–5 | 10% |
| Thảo luận | Thảo luận nhóm: ứng dụng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định | 1, 2, 6, 7 | 10% |
| Tổng kết | Tiểu luận | Báo cáo nhóm dùng dữ liệu doanh nghiệp để phân tích hoạt động kinh doanh và đưa ra đề xuất | 1–5, 7 | 50% |
| Tổng | 100% |
Quy định học vụ (mục 6)
- Sinh viên nghiên cứu tài liệu trước mỗi buổi, hoàn thành bài tập được giao, chuẩn bị nội dung thảo luận.
- Bài vượt số trang quy định: trừ 10% tổng điểm. Bài giống nhau đến 50%: trừ ½ số điểm; trên 50%: điểm 0.
- Không nộp hoặc nộp trễ hạn: điểm 0.
II
Chi tiết theo chương
Mục 5.2 của đề cương gốc · số giờ theo bảng 5.2
Ô viền nâu = số giờ ở bảng 5.2 khác bảng 5.1 (giá trị 5.1 ghi trong ngoặc). Xem phần IV.
CH.1
Tổng quan về Phân tích dữ liệu kinh doanh
Buổi 1
- Quyết định
- Dữ liệu và dữ liệu lớn
- Định nghĩa Phân tích dữ liệu kinh doanh
- Phân loại các phương pháp và mô hình phân tích
- Phân tích dữ liệu kinh doanh trong thực tế
Thực hànhThảo luận nhóm về các ứng dụng phân tích dữ liệu kinh doanh
Tự họcĐọc chương 1, Camm et al. (2018)
Đánh giáHỏi đáp, thảo luận nhóm về ứng dụng trong các lĩnh vực
CLO1CLO6
LT 2TH 1BT — (5.1: 2)Tự học 4,5
CH.2
Thống kê mô tả
Buổi 2–3
- Tạo phân phối từ dữ liệu
- Các phép đo vị trí
- Các phép đo sự thay đổi
- Phân tích phân phối dữ liệu
- Thước đo mối liên hệ giữa hai biến
- Làm sạch dữ liệu
Thực hànhNghiên cứu tình huống bằng Excel
Bài tậpExcel hoặc R
Tự họcĐọc chương 2
Đánh giáThực hành với Excel
CLO2CLO4CLO5CLO6
LT 3TH 3BT 3Tự học 7,5 (5.1: 8)
CH.3
Trực quan hóa dữ liệu
Buổi 4–6 · khối đề xuất giảng (phần III)
- Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu
- Danh mục (bảng)
- Biểu đồ
- Bảng điều khiển dữ liệu (dashboard)
- Nghiên cứu điển hình
Thực hànhNghiên cứu tình huống bằng Excel hoặc R
Bài tậpDùng Excel làm bài tập
Tự họcĐọc chương 3
Đánh giáBài đánh giá ngắn về áp dụng Excel hoặc R
CLO1CLO4CLO5CLO6CLO7
LT 4TH 5BT 4,5Tự học 10,5
CH.4
Khai phá dữ liệu mô tả
Buổi 7–9
- Phân tích cụm
- Luật về sử dụng mối liên hệ (association rules)
- Khai phá văn bản
Thực hànhNghiên cứu tình huống bằng Excel hoặc R
Bài tậpExcel hoặc R
Tự họcĐọc chương 4
Đánh giáQ&A
CLO1CLO2CLO4CLO5CLO6CLO7
LT 4TH 5BT 3Tự học 10,5
Kiểm tra giữa kỳSau buổi 9 · 6 giờ (cột tiểu luận/bài tập) · thuộc nhóm điểm Quiz + GK 20%
CH.5
Xác suất – Giới thiệu cách thức mô hình hóa bất trắc
Buổi 10
- Biến cố và xác suất
- Một số mối quan hệ cơ bản của xác suất
- Xác suất có điều kiện
- Các biến ngẫu nhiên
Thực hànhNghiên cứu tình huống bằng Excel
Bài tậpExcel hoặc R
Tự họcĐọc chương 5
Đánh giáQ&A
CLO1CLO2CLO4CLO5CLO6
LT 2TH 1BT 3Tự học 4,5 (5.1: 10)
CH.6
Suy luận thống kê
Buổi 11
- Chọn mẫu
- Ước lượng điểm
- Phân phối chọn mẫu
- Ước lượng khoảng
- Kiểm định giả thuyết
Thực hànhNghiên cứu tình huống bằng Excel hoặc R
Bài tậpExcel hoặc R
Tự họcĐọc chương 6
Đánh giáQ&A
CLO1CLO2CLO4CLO5CLO6
LT 2TH 1BT 3Tự học 4,5 (5.1: 5)
CH.7
Hồi quy tuyến tính
Buổi 12–13
- Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản
- Phương pháp bình phương tối thiểu
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình đơn
- Mô hình hồi quy bội
- Suy luận và hồi quy
- Mức độ phù hợp của mô hình
- Dự đoán với hồi quy
Thực hànhTình huống bằng Excel và Excel add-ins
Bài tậpExcel và add-ins hoặc R
Tự họcĐọc chương 7
Đánh giáQ&A
CLO1CLO2CLO3CLO5CLO6CLO7
LT 3TH 3BT 4Tự học 7,5 (5.1: 10)
CH.8
Các mô hình tối ưu hóa tuyến tính
Buổi 14–15
- Tình huống tối đa hóa
- Tình huống tối thiểu hóa
- Các trường hợp đặc biệt của kết quả lập trình tuyến tính
- Phân tích độ nhạy
Thực hànhTình huống bằng Excel và add-ins hoặc R
Bài tậpExcel và add-ins hoặc R
Tự họcĐọc chương 12 của giáo trình
Đánh giáQ&A
CLO1CLO2CLO5CLO6CLO7
LT 3 (5.1: 4)TH 3 (5.1: 2)BT 4 (5.1: 3)Tự học 7,5 (5.1: 15)
III
Đề xuất 9 tiết giảng
Giảng viên thỉnh giảng · đề xuất – chưa duyệt
Vai trò đề xuất: mang góc nhìn của người dùng dữ liệu để ra quyết định (CFO, quản trị doanh nghiệp), không lặp lại lý thuyết thống kê mà giảng viên cơ hữu đã đảm nhận. Theo bảng 5.1, mỗi buổi tương ứng 3 giờ trên lớp, nên 9 tiết khớp với một khối 3 buổi.
Bốn phương án
| # | Khối trong đề cương | Góc thực tiễn mang vào | Mức phù hợp |
|---|
| A | Chương 3 · Trực quan hóa & dashboard
Buổi 4–6 · 4h LT + 5h TH | Báo cáo quản trị, BI, cách người điều hành đọc dashboard và ra quyết định | Khuyến nghị · khớp đúng 9 tiết |
| B | Chương 8 · Tối ưu hóa tuyến tính, phân tích độ nhạy
Buổi 14–15 | Cơ cấu sản phẩm (product mix), phân bổ nguồn lực, mô phỏng lợi nhuận | Rất hợp, nhưng khối chỉ có 2 buổi |
| C | Chương 7 · Hồi quy tuyến tính
Buổi 12–13 | Tách chi phí cố định/biến đổi, dự báo doanh thu | Hợp, phụ thuộc nền tảng kinh tế lượng |
| D | Khối xuyên suốt "Từ dữ liệu doanh nghiệp đến đề xuất" | Hướng dẫn trực tiếp cho tiểu luận cuối kỳ (50% điểm) | Hợp, cần khoa đồng ý chèn ngoài mạch |
Phương án khuyến nghị · A
"Từ bảng số đến quyết định"
Ba buổi dùng chung một bộ dữ liệu xuyên suốt: một chuỗi bán lẻ giả định gồm 12 cửa hàng trong 24 tháng (lượt khách, số đơn, doanh thu, giá vốn, chi phí cửa hàng theo nhóm hàng). Mỗi buổi mở thêm một lớp phân tích trên cùng bộ dữ liệu đó.
Toàn bộ là số minh họa, không dùng dữ liệu doanh nghiệp thật.
Vì sao chọn khối này: sinh viên đã học thống kê mô tả ở buổi 2–3 nhưng chưa cảm nhận vì sao người quản lý cần nhìn số theo một cách nhất định. Khối rơi trước kỳ thi giữa kỳ, và sản phẩm buổi cuối dùng lại được ngay cho tiểu luận chiếm 50% điểm. Tỷ lệ 4h LT / 5h TH của đề cương cho phép mỗi khối giảng không quá 20 phút liền.
1
Báo cáo nói gì với người ra quyết định?
Buổi 4 · 3 tiết · ≈ 1,5h LT + 1,5h TH
Mở đầu: phát bảng 300 dòng số liệu, hỏi "Cửa hàng nào nên đóng?" và cho 3 phút. Sau đó chiếu một biểu đồ duy nhất: câu hỏi được trả lời trong 10 giây.
Khái niệm mở khóaTổng quan trực quan hóa; chọn biểu đồ theo câu hỏi (so sánh, xu hướng, cơ cấu, phân bổ, quan hệ); biểu đồ gây hiểu lầm (cắt trục, pie nhiều lát)
Hoạt độngLàm theo cặp: sửa 3 biểu đồ "nói dối"; mỗi cặp trình bày một bản sửa
Sinh viên làm đượcChọn đúng loại biểu đồ cho một câu hỏi kinh doanh và chỉ ra biểu đồ sai lệch
0–20′Bảng 300 dòng
20–40′Câu hỏi → biểu đồ
40–70′Cặp: chọn biểu đồ cho 5 câu hỏi
70–90′Biểu đồ nói dối
90–135′Sửa 3 biểu đồ + trình bày
135–150′Chốt + giao bài
CLO1CLO6Mục: Tổng quan · Biểu đồ
2
Doanh thu tăng mà lãi giảm — vì sao?
Buổi 5 · 3 tiết · ≈ 1,5h LT + 1,5h TH
Mở đầu: doanh thu toàn chuỗi tăng 15% nhưng lợi nhuận gộp giảm. Các nhóm có 10 phút đoán nguyên nhân trước khi mở dữ liệu.
Khái niệm mở khóaPhân rã chỉ số: doanh thu = lượt khách × tỷ lệ mua × giá trị đơn; hiệu ứng cơ cấu (mix); bảng tổng hợp (pivot), slicer; cây KPI
Hoạt độngThực hành Excel theo nhóm: dựng dashboard một trang trả lời câu hỏi mở đầu
Sinh viên làm đượcTự dựng dashboard trong Excel và truy được nguyên nhân gốc của biến động
0–20′Đoán nguyên nhân
20–40′Phân rã chỉ số
40–75′Pivot + slicer
75–90′Nguyên tắc dashboard
90–140′Dựng dashboard 1 trang
140–150′Chốt
CLO4CLO5Mục: Danh mục · Dashboard
3
Từ dashboard đến đề xuất
Buổi 6 · 3 tiết · ≈ 1h LT + 2h TH
Mở đầu: giảng viên đóng vai CEO, hỏi từng nhóm: "Có con số này rồi, sáng mai em làm gì khác? Ai là người thực hiện?"
Khái niệm mở khóaChuỗi insight → đề xuất → hành động; phân biệt chỉ số để theo dõi với chỉ số để ra quyết định; nghiên cứu điển hình
Hoạt độngNhóm trình bày dashboard kèm một đề xuất; giảng viên và lớp chất vấn; hoàn thiện trang "insight → đề xuất"
Sinh viên làm đượcViết một trang đề xuất dựa trên dữ liệu; đây là khung trực tiếp cho tiểu luận cuối kỳ
0–15′CEO hỏi
15–35′Insight → đề xuất
35–100′Nhóm trình bày + chất vấn
100–135′Viết 1 trang đề xuất
135–150′Nối sang tiểu luận
CLO1CLO6CLO7Mục: Nghiên cứu điển hình
Mở / chốtGiảng (≤ 20′ liền)Hoạt độngPhân bổ thời gian là ước tính, giả định tiết 50 phút
Khớp với đánh giá của học phần
| Yêu cầu trong đề cương | Cách 9 tiết đáp ứng |
|---|
| Đánh giá Chương 3: "bài đánh giá ngắn về áp dụng Excel hoặc R" | Dashboard một trang ở buổi 5 kèm trang đề xuất ở buổi 6, chấm theo rubric ngắn (đúng loại biểu đồ · truy đúng nguyên nhân · đề xuất có hành động) |
| Thảo luận nhóm (10%): ứng dụng phân tích và ra quyết định | Phần trình bày và chất vấn ở buổi 6 cung cấp điểm thảo luận |
| Tiểu luận (50%): dùng dữ liệu doanh nghiệp, phân tích, đề xuất | Khung "insight → đề xuất" ở buổi 6 là mẫu trực tiếp cho cấu trúc báo cáo nhóm |
| CLO6: khách quan, trung thực, minh bạch | Hoạt động "biểu đồ nói dối" ở buổi 4 |
Cần chuẩn bị nếu chốt phương án A
- Bộ dữ liệu Excel minh họa (12 cửa hàng × 24 tháng), có sẵn lỗi nhỏ để nối với kỹ năng làm sạch dữ liệu (CLO4).
- Slide giảng 3 buổi (khoảng 30 slide/buổi; bài tập là slide riêng có yêu cầu và thời gian).
- Phiếu bài tập cho từng hoạt động và rubric chấm dashboard + trang đề xuất.