Name: Phân tích dữ liệu chính với ChatGPT (chỉ trong 12 phút) (Master Data Analysis with ChatGPT (in just 12 minutes))
Uploaded: 2025-09-21T01:09:13.000Z
Duration: 11 min 54 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

All of us work with data regardless of our role, but very few of us were taught how to analyze data in a structured way.

Tất cả chúng ta đều làm việc với dữ liệu dù ở bất kỳ vị trí nào, nhưng rất ít người trong chúng ta được dạy cách phân tích dữ liệu một cách có hệ thống.

So in this video, I'll bridge that gap by sharing a simple three-step framework that basically turns ChachiBT into our personal data analyst with zero technical skills required.

Trong video này, tôi sẽ giúp bạn vượt qua khoảng cách đó bằng cách chia sẻ một khung làm việc đơn giản gồm ba bước, giúp biến ChachiBT thành chuyên gia phân tích dữ liệu cá nhân của bạn mà không cần bất kỳ kỹ năng kỹ thuật nào.

In all my past roles, management consultant, account manager, product market manager, I've had to work with data and present findings.

Trong tất cả các vị trí công việc trước đây của tôi, bao gồm tư vấn quản lý, quản lý khách hàng và quản lý thị trường sản phẩm, tôi đã phải làm việc với dữ liệu và trình bày kết quả.

Like most of you though, I've never received any formal training in data analysis, but I also knew AI could help.

Giống như hầu hết các bạn, tôi cũng chưa từng được đào tạo chính thức về phân tích dữ liệu, nhưng tôi cũng biết rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp đỡ.

So after taking the top AI for data analysis course on Coursera, I learned that the key was giving ChachiBT a proven framework to follow and have the AI perform all the hard analytical tasks on our behalf.

Sau khi hoàn thành khóa học về trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu cho phân tích dữ liệu trên Coursera, tôi đã nhận ra rằng yếu tố quan trọng là cung cấp cho ChachiBT một khung làm việc đã được kiểm chứng để tuân theo và để AI thực hiện tất cả các tác vụ phân 

Diving right in, the framework I learned is called DIG, description, introspection, and goal setting.

Ngay lập tức, khung làm việc mà tôi đã học được gọi là DIG, bao gồm mô tả, tự phản tỉnh và đặt mục tiêu.

And in a nutshell, by using ChachiBT to apply the DIG framework to any data set, we're able to number one, understand data we've never seen before in a matter of minutes instead of hours, and number two, extract insights that we, as non-data analysts, would have missed.

Tóm lại, bằng cách sử dụng ChachiBT để áp dụng khung DIG vào bất kỳ tập dữ liệu nào, chúng ta có thể, thứ nhất, hiểu được dữ liệu mà chúng ta chưa từng thấy trước đây chỉ trong vài phút thay vì hàng giờ, và thứ hai, trích xuất những thông tin mà chúng ta,

Dưới đây là một hình ảnh minh họa đơn giản.

When you get handed a spreadsheet with no context, you're at 0% understanding.

Khi bạn nhận được một bảng tính mà không có bất kỳ thông tin bối cảnh nào, bạn sẽ không hiểu gì cả.

But with every DIG prompt you input into ChachiBT, your understanding of the data increases.

Nhưng với mỗi lệnh DIG bạn nhập vào ChachiBT, hiểu biết của bạn về dữ liệu sẽ được nâng cao.

And by the end of the DIG framework, you've uncovered insights that would have taken hours to find manually, if you found them at all.

Và đến cuối khung DIG, bạn đã phát hiện ra những thông tin mà nếu làm thủ công, có thể mất hàng giờ để tìm ra, thậm chí có thể không tìm thấy.

Two quick things before diving to a real case study.

Hai điều cần lưu ý trước khi đi vào một trường hợp nghiên cứu thực tế.

First, I'm using a free Apple TV Plus data set that you can download and follow along.

Đầu tiên, tôi đang sử dụng bộ dữ liệu Apple TV Plus miễn phí mà bạn có thể tải xuống và làm theo.

And it's actually pretty cool to analyze real data from popular TV shows and movies like Avatar, The Last Airbender, The Godfather, and Sherlock.

Và thực sự rất thú vị khi phân tích dữ liệu thực tế từ các bộ phim truyền hình và điện ảnh nổi tiếng như Avatar, The Last Airbender, The Godfather và Sherlock.

Second, the industry standard framework is actually called EDA, exploratory data analysis.

Thứ hai, khung tiêu chuẩn ngành thực tế được gọi là EDA, phân tích dữ liệu khám phá.

But I'm using DIG in this video because one, the principles are the same.

Nhưng tôi sử dụng DIG trong video này vì một, các nguyên tắc là giống nhau.

And second, the professor on Coursera probably used DIG because it's easier to remember.

Thứ hai, giáo sư trên Coursera có thể đã sử dụng DIG vì nó dễ nhớ hơn.

Hãy tưởng tượng một tình huống giả định như sau.

Your colleague, let's call him Tim Cookie, just rage quit for absolutely no reason and left you with a spreadsheet with zero context.

Người đồng nghiệp của bạn, tạm gọi là Tim Cookie, vừa bỏ việc một cách tức giận mà không có lý do gì và để lại cho bạn một bảng tính mà không có bất kỳ thông tin nào.

At this point, we need ChachiBT to explain or describe what's in the file as quickly and effectively as possible.

Tại thời điểm này, chúng ta cần ChachiBT giải thích hoặc mô tả nội dung trong tệp một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất có thể.

So let's open up ChachiBT, upload the data set, select the latest reasoning model, and start with the first description prompt.

Vậy hãy mở ChachiBT, tải lên tập dữ liệu, chọn mô hình suy luận mới nhất và bắt đầu với lời nhắc mô tả đầu tiên.

List all the columns in the attached spreadsheet and show me a sample of data from each column.

Danh sách tất cả các cột trong bảng tính đính kèm và hiển thị cho tôi một mẫu dữ liệu từ mỗi cột.

The reason we start off with this prompt is because it forces ChachiBT to actually look at every single column in our data set.

Lý do chúng ta bắt đầu với lời nhắc này là vì nó buộc ChachiBT phải thực sự xem xét từng cột trong tập dữ liệu của chúng ta.

And more importantly, gives us a quick overview of the data we're working with.

Và quan trọng hơn, nó cung cấp cho chúng ta cái nhìn tổng quan nhanh chóng về dữ liệu mà chúng ta đang làm việc.

Looking at this output, I wanna point out two things.

Nhìn vào kết quả này, tôi muốn nhấn mạnh hai điểm.

First, having ChachiBT return just one sample output is much easier for us, the human, to digest versus having to make sense of an entire spreadsheet we've never seen before.

Đầu tiên, việc ChachiBT chỉ trả về một mẫu kết quả sẽ dễ dàng hơn nhiều cho chúng ta, con người, để hiểu so với việc phải phân tích một bảng tính mà chúng ta chưa từng thấy trước đây.

Second, the sample is selected as Forrest Gump, a classic, nice.

Thứ hai, mẫu được chọn là Forrest Gump, một tác phẩm kinh điển, hay.

And it returned all eight columns from the original spreadsheet, great.

Và nó đã trả về tất cả tám cột từ bảng tính gốc, tuyệt vời.

But the release year is 994.0, and there are two genres separated by a comma.

Nhưng năm phát hành là 994.0, và có hai thể loại được phân tách bằng dấu phẩy.

So this might represent issues for ChachiBT down the road.

Vì vậy, điều này có thể gây ra vấn đề cho ChachiBT trong tương lai.

Vậy chúng ta cần ghi chú lại điều đó.

And I'm actually not really sure what IMDbID means.

Và thực ra, tôi không thực sự chắc chắn IMDbID có nghĩa là gì.

Does every show and movie have a unique ID?

Mỗi chương trình truyền hình và phim có một mã định danh duy nhất không?

I'm not sure, so I might wanna follow up and confirm.

Tôi không chắc chắn, nên có thể tôi sẽ cần liên hệ lại để xác nhận.

Tiếp theo, lời nhắc mô tả số hai.

Oh, I'll link to all these prompts down below, by the way.

À, tôi sẽ đính kèm các liên kết đến tất cả các gợi ý này ở phía dưới, nhân tiện.

Take five more random samples of the data for each column to make sure you understand the format and type of information in each column.

Lấy thêm năm mẫu ngẫu nhiên từ dữ liệu cho mỗi cột để đảm bảo bạn hiểu rõ định dạng và loại thông tin trong mỗi cột.

Vậy tại sao chúng ta lại yêu cầu thêm mẫu?

Because that one sample we received might be an outlier and therefore misleading.

Vì mẫu duy nhất mà chúng ta nhận được có thể là một giá trị ngoại lệ và do đó có thể gây hiểu lầm.

Multiple samples help us spot inconsistencies.

Nhiều mẫu giúp chúng ta phát hiện ra những điểm không nhất quán.

Looking at this output, we see there are TV and movies under type, but we knew that already.

Khi xem kết quả này, chúng ta thấy có TV và phim trong mục loại, nhưng chúng ta đã biết điều đó từ trước.

Chương trình truyền hình này có ba thể loại, được không?

Những bộ phim này có một cái, đúng không?

And some of this is available in one country, others are available in multiple countries.

Và một số trong số này có sẵn ở một quốc gia, trong khi những cái khác có sẵn ở nhiều quốc gia.

Okay, so our understanding of the dataset is increasing.

Được rồi, vậy hiểu biết của chúng ta về bộ dữ liệu đang ngày càng được nâng cao.

Moving on to description prompt number three.

Tiếp theo là mô tả cho đề bài số ba.

Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu cho từng cột.

Specifically look for missing or empty values, unexpected formats or data types, outliers or suspicious values.

Cụ thể, hãy kiểm tra các giá trị bị thiếu hoặc trống, định dạng hoặc loại dữ liệu không mong đợi, các giá trị ngoại lệ hoặc đáng ngờ.

We want ChachiBT to explicitly tell us if there's anything weird about the data we should know about before proceeding with our analysis.

Chúng tôi muốn ChachiBT thông báo rõ ràng cho chúng tôi nếu có bất kỳ điều gì bất thường trong dữ liệu mà chúng tôi cần biết trước khi tiến hành phân tích.

Được rồi, ở đây có một số bảng.

This first one tells us how many values are missing from each column.

Dòng đầu tiên này cho biết có bao nhiêu giá trị bị thiếu trong mỗi cột.

So for the title column, we're missing 589 values representing 3.1%.

Vì vậy, đối với cột tiêu đề, chúng ta thiếu 589 giá trị tương ứng với 3,1%.

This number tells us that for the available countries column, we're missing 99.7% of the values.

Con số này cho thấy rằng đối với cột "Các quốc gia có sẵn", chúng ta đang thiếu 99,7% các giá trị.

I can double check really quickly by going into the raw dataset and doing a quick filter or sort rather.

Tôi có thể kiểm tra lại nhanh chóng bằng cách truy cập vào tập dữ liệu thô và thực hiện một bộ lọc hoặc sắp xếp nhanh chóng.

Gonna sort this and I'm gonna scroll down.

Tôi sẽ sắp xếp điều này và sau đó cuộn xuống.

Yeah, most of these rows are completely empty for the available countries column.

Đúng vậy, hầu hết các hàng trong cột "Các quốc gia có sẵn" đều hoàn toàn trống.

This means we should not perform any geographical analysis with this dataset because we're missing that information.

Điều này có nghĩa là chúng ta không nên thực hiện bất kỳ phân tích địa lý nào với bộ dữ liệu này vì chúng ta thiếu thông tin đó.

At this point, it should be pretty clear that first, although ChachiBT is not doing 100% of work for us, it's making our job as a human analyst much easier.

Tại thời điểm này, có lẽ đã rõ ràng rằng, trước hết, mặc dù ChachiBT không thực hiện 100% công việc cho chúng ta, nó đang giúp công việc của chúng ta - những nhà phân tích con người - trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Second, remember how the goal of the description step is for us to understand the dataset as effectively as possible?

Thứ hai, hãy nhớ rằng mục tiêu của bước mô tả là giúp chúng ta hiểu tập dữ liệu một cách hiệu quả nhất có thể?

I'm not gonna waste your time here, but in real life, I would have at this point asked follow-up questions like, hey, what does this TT number mean here?

Tôi không muốn lãng phí thời gian của bạn ở đây, nhưng trong thực tế, đến lúc này tôi đã đặt thêm các câu hỏi như: "Này, con số TT này có ý nghĩa gì ở đây?"

And ChachiBT would have confirmed it is the unique IMDb number.

Và ChachiBT đã xác nhận đó là số IMDb duy nhất.

By the way, if you use Google Workspace tools at work, you might wanna join my newsletter to receive an insanely actionable tip every week.

À mà này, nếu bạn sử dụng các công cụ Google Workspace tại nơi làm việc, bạn có thể muốn đăng ký nhận bản tin của tôi để nhận được một mẹo cực kỳ hữu ích mỗi tuần.

Tiếp theo, chúng ta có sự tự phản tỉnh.

And the purpose of this step is to have ChachiBT brainstorm questions it could answer with our data.

Và mục đích của bước này là để ChachiBT đưa ra các câu hỏi mà nó có thể trả lời dựa trên dữ liệu của chúng ta.

This shows whether ChachiBT truly gets our data and often services insights we hadn't considered.

Điều này cho thấy ChachiBT thực sự hiểu dữ liệu của chúng ta và thường cung cấp những thông tin chi tiết mà chúng ta chưa từng nghĩ đến.

Prompt one, tell me 10 interesting questions we could answer with this dataset and explain why each would be valuable.

Câu hỏi 1: Hãy đưa ra 10 câu hỏi thú vị mà chúng ta có thể trả lời bằng bộ dữ liệu này và giải thích tại sao mỗi câu hỏi lại có giá trị.

And long story short, good questions mean ChachiBT understands our data.

Và tóm lại, những câu hỏi hay có nghĩa là ChachiBT hiểu dữ liệu của chúng ta.

Bad questions equal there's a misunderstanding that needs fixing before we proceed.

Câu hỏi không rõ ràng cho thấy có sự hiểu lầm cần được làm rõ trước khi chúng ta tiếp tục.

Ba câu hỏi đầu tiên này rất tốt.

How has Apple TV's yearly output grown since launch?

Sản lượng hàng năm của Apple TV đã tăng trưởng như thế nào kể từ khi ra mắt?

If we're putting out more TV shows and movies year on year, it might mean we're capturing more market share.

Nếu chúng ta sản xuất nhiều chương trình truyền hình và phim hơn mỗi năm, điều đó có thể có nghĩa là chúng ta đang chiếm được nhiều thị phần hơn.

What share of releases are movies versus series each year?

Tỷ lệ phần trăm giữa phim điện ảnh và phim truyền hình trong tổng số tác phẩm được phát hành hàng năm là bao nhiêu?

This might tell us about viewer behavior.

Điều này có thể cho chúng ta biết về hành vi của người xem.

Are we trending more towards TV shows or movies?

Chúng ta đang có xu hướng xem nhiều hơn các chương trình truyền hình hay phim điện ảnh?

Which genres dominate the catalog and how have they shifted over time?

Những thể loại nào chiếm ưu thế trong danh mục và chúng đã thay đổi như thế nào theo thời gian?

Imagine you were on the Apple content team, right?

Hãy tưởng tượng bạn là thành viên của đội ngũ nội dung của Apple, đúng không?

You might want to invest more in the most popular genre next year, or maybe additional analysis tells you the genre is oversaturated, so you wanna pull back.

Bạn có thể muốn đầu tư nhiều hơn vào thể loại phổ biến nhất trong năm tới, hoặc có thể phân tích thêm cho thấy thể loại đó đã bão hòa, vì vậy bạn muốn rút lui.

Prompt two, for the first three questions, tell me exactly which columns you need to use and whether the current data is sufficient to answer it.

Yêu cầu 2: Đối với ba câu hỏi đầu tiên, hãy cho tôi biết chính xác các cột nào bạn cần sử dụng và liệu dữ liệu hiện tại có đủ để trả lời câu hỏi hay không.

This basically forces ChachiBT to show its work and tells us whether or not we can perform these analyses.

Điều này cơ bản buộc ChachiBT phải thể hiện cách thức hoạt động của mình và cho chúng ta biết liệu chúng ta có thể thực hiện các phân tích này hay không.

We say that for question one, yes, we just need to fix 0.3% of non-numeric entries.

Chúng tôi khẳng định rằng đối với câu hỏi số 1, đúng vậy, chúng tôi chỉ cần sửa 0,3% các mục không phải số.

Chúng ta có thể bỏ qua điều đó.

For question two, yes, we need to do some light data cleanup.

Đối với câu hỏi thứ hai, vâng, chúng ta cần thực hiện một số bước làm sạch dữ liệu cơ bản.

That's fine, we can tell ChachiBT to do it.

Được rồi, chúng ta có thể yêu cầu ChachiBT làm việc đó.

For number three, yes, we have all the information we need to perform the analysis.

Đối với mục số ba, vâng, chúng tôi đã có đầy đủ thông tin cần thiết để thực hiện phân tích.

Prompt three is my personal favorite for the introspection step.

Câu hỏi thứ ba là câu hỏi yêu thích của tôi cho bước tự phản tỉnh.

What questions do you think someone would want to ask about this data, but we can't answer due to missing information?

Bạn nghĩ rằng người ta sẽ muốn hỏi những câu hỏi gì về dữ liệu này, nhưng chúng ta không thể trả lời do thiếu thông tin?

This basically surfaces gaps in our dataset and helps us manage our boss's expectations about what insights we can uncover.

Điều này cơ bản giúp phát hiện ra những lỗ hổng trong bộ dữ liệu của chúng ta và hỗ trợ chúng ta quản lý kỳ vọng của sếp về những thông tin sâu sắc mà chúng ta có thể khám phá ra.

Here, we see questions like, what's the most watched genre?

Ở đây, chúng ta thấy những câu hỏi như: Thể loại nào được xem nhiều nhất?

We can't answer that because we don't have the view metrics.

Chúng tôi không thể trả lời câu hỏi đó vì chúng tôi không có số liệu thống kê về lượt xem.

Or from a ROI perspective, which genres deliver the best cost per hour of content?

Hoặc từ góc độ ROI, thể loại nào mang lại chi phí trên mỗi giờ nội dung tốt nhất?

Subtitles ListPlay Video

Phân tích dữ liệu chính với ChatGPT (chỉ trong 12 phút) (Master Data Analysis with ChatGPT (in just 12 minutes))

weird

sort

process

scenario