Điều cơ bản và cần thiết trong kinh tế số và toàn cầu ngày nay là cần có hiểu biết sâu sắc về dữ liệu để ra quyết định tốt hơn. Dữ liệu thô có ở mọi nơi và hầu hết tổ chức kinh tế đều đang tạo ra và sở hữu các nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp khác nhau nhưng làm thế nào nhà quản lý có thể khai thác hiệu quả thông tin từ các nguồn dữ liệu đó? Làm thế nào nhà quản lý có thể chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh tế giá trị hoặc dự báo được kết quả mong đợi của quyết định chính sách?

Học phần này, được thiết kế theo hướng ứng dụng, mang lại công cụ và phương pháp giúp học viên trả lời hai câu hỏi trên. Học viên sẽ được tiếp cận các mô hình phân tích dữ liệu hiện đại gắn liền với hoạt động thực hành để đảm bảo học viên có thể vận dụng được ngay những kiến thức và công cụ được truyền đạt. Cụ thể, học viên sẽ khám phá các chủ đề sau đây:

-          Phân tích khám phá dữ liệu (Data exploratory analysis);

-          Các mô hình hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu (Models for data-driven decision making);

-          Dự báo kinh tế và nguồn thu.

 

(It is fundamental and essential in today's digital and global economy to have a deep understanding of data for better decision making. Raw data is everywhere and most business organizations are creating and owning different primary and secondary data sources but how can managers effectively exploit information from these sources? How can managers transform raw data into valuable insights to support or predict the expected outcome of a policy decision?

This module, designed in an application-oriented manner, provides tools and methods to help students answer the above two questions. Students will have access to modern data analysis techniques alongside practical activities to ensure that students can immediately apply the knowledge and tools imparted. Specifically, students will explore the following topics:

- Data exploratory analysis;

- Models for data-driven decision making;

- Economic and Revenue forecasting.)