<h2><strong>1. Dự báo thị trường và Machine Learning liên quan thế nào với nhau?</strong></h2><h3><strong>1.1. Machine Learning là gì?</strong></h3><p>Machine Learning (ML) hay còn gọi là học máy - thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng, phát triển các thuật toán và mô hình máy tính. Chúng có khả năng học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình.</p><p>Cụ thể, trong quá trình học, máy tính sẽ sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và từ đó tạo ra các mô hình hoặc bộ quy tắc để dự đoán, tìm ra nguồn dữ liệu mới. Các thuật toán Machine Learning bao gồm nhiều phương pháp khác nhau như học có giám sát (<a href="https://hocvienagile.com/khai-niem-va-nhung-bi-mat-ve-supervised-learning/">supervised learning</a>), học không giám sát (<a href="https://newnet.vn/ai-machine-learning-co-ban/bai-9-machine-learning-unsupervised-learning">unsupervised learning</a>), và học tăng cường (<a href="https://viblo.asia/p/gioi-thieu-ve-reinforcement-learning-rl-djeZ1GEY5Wz">reinforcement learning</a>).</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_la_gi_min_2a5155c756.png" alt="machine-learning-la-gi-min.png" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_la_gi_min_2a5155c756.png 245w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_la_gi_min_2a5155c756.png 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_machine_learning_la_gi_min_2a5155c756.png 750w," sizes="100vw"><figcaption><i>Nguồn: Tham khảo</i></figcaption></figure><h3><strong>1.2. Áp dụng Machine Learning để dự báo thị trường thế nào?</strong></h3><p>Machine Learning dự báo thị trường bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình máy học. Dưới đây là quy trình tổng quan:</p><figure class="table"><table><thead><tr><th>Bước</th><th>Hành động</th><th>Mô tả</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Thu thập dữ liệu</td><td>Machine Learning tổng hợp dữ liệu từ các nguồn như website, diễn đàn, báo cáo tài chính, dữ liệu kinh doanh, giá cả, mạng xã hội, v.v...</td></tr><tr><td>2</td><td>Sàng lọc dữ liệu</td><td>Xử lý dữ liệu nhằm loại bỏ nhiễu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho việc phân tích.</td></tr><tr><td>3</td><td>Lựa chọn mô hình phân tích</td><td>Chọn lọc các mô hình phân tích thích hợp như Linear Regression, Decision Trees, Random Forests, SVM, Neural Networks, Arima, lstm.</td></tr><tr><td>4</td><td>Huấn luyện mô hình</td><td>Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử để học cách phát hiện mẫu và xu hướng. Quá trình này bao gồm điều chỉnh siêu tham số và kiểm định mô hình.</td></tr><tr><td>5</td><td>Dự đoán thị trường</td><td>Sử dụng mô hình đã huấn luyện để dự đoán giá cả, xu hướng thị trường, và các biến động khác trong tương lai dựa trên dữ liệu mới.</td></tr></tbody></table></figure><h2><strong>2. Vì sao dự báo thị trường bằng mô hình học máy giúp doanh nghiệp tăng tốc trong cuộc đua kinh doanh?</strong></h2><h3><strong>2.1. Cá nhân hóa marketing</strong></h3><p>Dựa trên thông tin về khách hàng và dữ liệu thị trường, mô hình học máy có thể dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng, tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa từ quảng cáo đến tiếp thị nội dung cũng như dịch vụ sau bán hàng. Ngoài ra, Machine Learning còn tối ưu hóa chi phí tiếp thị bằng cách chỉ đầu tư vào các kênh kinh doanh có khả năng sinh lợi cao nhất.</p><p>Năm 2024 trở đi, <a href="https://www.sapo.vn/blog/marketing-5-0-la-gi">Marketing 5.0</a> đã được tích hợp sâu rộng mô hình học máy để tạo ra trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Trong khuôn khổ này, Machine Learning đóng một vai trò trung tâm bằng cách phân tích dữ liệu lớn, học hỏi từ hành vi người dùng, và tự động hóa quy trình ra quyết định.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_ca_nhan_hoa_mkt_min_a57cf5011f.jpg" alt="machine-learning-ca-nhan-hoa-mkt-min.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_ca_nhan_hoa_mkt_min_a57cf5011f.jpg 234w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_ca_nhan_hoa_mkt_min_a57cf5011f.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_machine_learning_ca_nhan_hoa_mkt_min_a57cf5011f.jpg 750w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/large_machine_learning_ca_nhan_hoa_mkt_min_a57cf5011f.jpg 1000w," sizes="100vw"></figure><p>Ví dụ, Machine Learning phân tích hiệu suất của các quảng cáo trên nhiều nền tảng (Google Ads, Facebook Ads) để xác định kênh, loại quảng cáo và thời điểm mang lại ROI cao nhất. Qua đó, chúng tự động điều chỉnh ngân sách, chuyển chiến dịch kém hiệu quả sang các chiến dịch mang lại lợi nhuận cao hơn, và điều chỉnh giá thầu cho từng lượt hiển thị quảng cáo một cách tự động.</p><p>Trong một chiến dịch quảng cáo Black Friday, một công ty e-commerce đã sử dụng ML để theo dõi hiệu quả của các quảng cáo Facebook Ads <strong>theo thời gian thực</strong>. Khi sản phẩm quảng cáo nhận được nhiều lượt click và chuyển đổi bất ngờ, ML tự động tăng ngân sách quảng cáo cho sản phẩm đó và giảm các quảng cáo kém hiệu quả.</p><p>ML không chỉ đem lại khả năng tự động hóa mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc và khả năng dự báo, giúp các nhà marketing điều chỉnh chiến lược linh hoạt và kịp thời.</p><h3><strong>2.2. Quản lý hàng tồn kho</strong></h3><p>Dựa trên dự đoán về nhu cầu, mô hình học máy giúp doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho, giúp giảm thiểu rủi ro mất mát do hàng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hụt, đảm bảo sẵn có các sản phẩm khi khách hàng cần, từ đó tăng cường hài lòng và trải nghiệm của khách hàng.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_quan_ly_ton_kho_min_9580f32f30.jpg" alt="machine-learning-quan-ly-ton-kho-min.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_quan_ly_ton_kho_min_9580f32f30.jpg 234w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_quan_ly_ton_kho_min_9580f32f30.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_machine_learning_quan_ly_ton_kho_min_9580f32f30.jpg 750w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/large_machine_learning_quan_ly_ton_kho_min_9580f32f30.jpg 1000w," sizes="100vw"></figure><h3><strong>2.3. Tối ưu hóa quy trình sản xuất và giao hàng</strong></h3><p>Mô hình học máy tối ưu hóa quy trình sản xuất và giao hàng, từ việc dự đoán nhu cầu vật liệu và lập kế hoạch sản xuất đến quản lý vận chuyển và giao nhận hàng hóa. Điều này giúp giảm thiểu chi phí và thời gian, đáp ứng nhanh chóng yêu cầu thị trường.</p><h3><strong>2.4. Tăng cường trải nghiệm khách hàng</strong></h3><p>Machine Learning tạo ra trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa thông qua việc gợi ý sản phẩm, tùy chỉnh dịch vụ, cung cấp hỗ trợ khách hàng tự động. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng, đồng thời tạo ra điểm khác biệt trong thị trường cạnh tranh.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_trai_nghiem_kh_min_f730c7689f.jpg" alt="machine-learning-trai-nghiem-kh-min.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_trai_nghiem_kh_min_f730c7689f.jpg 234w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_trai_nghiem_kh_min_f730c7689f.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_machine_learning_trai_nghiem_kh_min_f730c7689f.jpg 750w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/large_machine_learning_trai_nghiem_kh_min_f730c7689f.jpg 1000w," sizes="100vw"></figure><h3><strong>2.5. Phản ứng nhanh với biến động thị trường</strong></h3><p>Thay vì phải dựa vào các quy trình cố định, doanh nghiệp có thể tự điều chỉnh và thích ứng nhanh chóng với môi trường thị trường đang biến đổi. Việc này đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có khả năng linh hoạt trong việc thay đổi chiến lược kinh doanh, điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ, cũng như tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành.</p><h2><strong>3. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến</strong></h2><h3><strong>3.1. Kỹ thuật phân tích phổ biến nhất 2024</strong></h3><figure class="table"><table><thead><tr><th>Kỹ thuật phân tích dữ liệu</th><th>Ý nghĩa</th><th>Vận dụng thực tế</th></tr></thead><tbody><tr><td>Deep Learning và Neural Networks</td><td>Đánh giá insight người dùng và dự đoán dữ liệu phức tạp thông qua các mô hình học máy đa lớp*.</td><td>Áp dụng để dự báo xu hướng thị trường, ví dụ dự đoán giá cổ phiếu hoặc dự báo nhu cầu sản phẩm dựa trên dữ liệu lịch sử và yếu tố thị trường.</td></tr><tr><td>Natural Language Processing (NLP)</td><td>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như văn bản hoặc câu chuyện, từ đó phản hồi hoặc đưa ra quyết định.</td><td>Sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng từ các bình luận, email, hoặc trò chuyện trực tuyến để cung cấp phản hồi nhanh chóng hoặc cá nhân hoá chiến lược tiếp thị.</td></tr><tr><td>Reinforcement Learning</td><td>Hệ thống tự học thông qua môi trường tương tác giúp tối ưu hóa các quyết định và hành động.</td><td>Dùng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh bằng cách tự động hoá quyết định. Ví dụ tối ưu hóa quy trình sản xuất hoặc dịch vụ khách hàng.</td></tr></tbody></table></figure><ul><li>Mô hình học máy đa lớp (Multilayer Perceptron - MLP) là một dạng của mạng neuron nhân tạo, thường được sử dụng trong các bài toán phân loại và dự đoán, ngoài ra còn nhận dạng hình ảnh, giọng nói, dự đoán chuỗi thời gian, và nhiều ứng dụng khác.</li></ul><h3><strong>3.2. Thuật toán dự đoán (</strong><a href="https://marutitech.com/predictive-analytics-models-algorithms/"><strong>Prediction Algorithms</strong></a><strong>)</strong></h3><p>Dựa trên dữ liệu lịch sử và các biến động trong thị trường, các thuật toán dự đoán như Linear Regression, Decision Trees, và Random Forests được sử dụng để dự đoán hành vi tiêu dùng của khách hàng.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_prediction_algorithms_min_33b67e1531.png" alt="machine-learning-prediction-algorithms-min.png" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_prediction_algorithms_min_33b67e1531.png 240w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_prediction_algorithms_min_33b67e1531.png 500w," sizes="100vw"><figcaption><i>Nguồn: Tham khảo</i></figcaption></figure><h3><strong>3.3. Học máy dạng biểu diễn (</strong><a href="https://paperswithcode.com/task/representation-learning#:~:text=Representation%20Learning%20is%20a%20process,be%20used%20for%20transfer%20learning.)"><strong>Representation Learning</strong></a><strong>)</strong></h3><p>Các mô hình như Neural Networks và Deep Learning có khả năng học được biểu diễn phức tạp của dữ liệu, giúp phát hiện ra các mẫu phức tạp và dự đoán chính xác về hành vi tiêu dùng của khách hàng.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/1_117227bf9b.png" alt="1.png" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_1_117227bf9b.png 245w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_1_117227bf9b.png 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_1_117227bf9b.png 750w," sizes="100vw"><figcaption><i>Nguồn: Tham khảo</i></figcaption></figure><h3><strong>3.4. Phân tích chuỗi thời gian (</strong><a href="https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/a-comprehensive-guide-to-time-series-analysis/"><strong>Time Series Analysis</strong></a><strong>)</strong></h3><p>Các phương pháp như ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) và LSTM (Long Short-Term Memory) có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng của khách hàng trong tương lai.</p><p><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_Time_Series_Analysis_min_a309fc936d.png" alt="machine-learning-Time-Series-Analysis-min.png" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_Time_Series_Analysis_min_a309fc936d.png 235w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_Time_Series_Analysis_min_a309fc936d.png 500w," sizes="100vw"></p><h3><strong>3.5. Phân tích dữ liệu không gian (</strong><a href="https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/what-is-spatial-analysis/#:~:text=Spatial%20analysis%20is%20defined%20as,or%20geographic%20properties%20of%20data.)"><strong>Spatial Data Analysis</strong></a><strong>)</strong></h3><p>Đối với dữ liệu liên quan đến vị trí địa lý của khách hàng, các thuật toán như K-nearest Neighbors (KNN) và Spatial Regression có thể được áp dụng để dự đoán và cá nhân hoá chiến lược tiếp thị dựa trên vị trí địa lý.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/2_f10576ef9e.png" alt="2.png" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_2_f10576ef9e.png 245w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_2_f10576ef9e.png 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_2_f10576ef9e.png 750w," sizes="100vw"><figcaption>&nbsp;</figcaption></figure><h2><strong>4. Tóm lại, doanh nghiệp có thể dẫn đầu cuộc đua như thế nào khi áp dụng Machine Learning vào phân tích dữ liệu?</strong></h2><p>Các công ty đã nhận được nhiều lợi ích đáng kể từ việc sử dụng học máy trong dự báo thị trường. Thứ nhất, phân tích dữ liệu lớn và phức tạp có thể được thực hiện nhanh chóng giúp các công ty nhanh chóng nắm bắt các xu hướng thay đổi, đưa ra các quyết định hợp lý. Thứ hai, máy học giúp tìm ra các mẫu ẩn trong dữ liệu và làm sáng tỏ những thông tin chưa được khám phá, cho phép đưa ra các dự báo chính xác về hành vi người tiêu dùng và xu hướng thị trường tương lai.</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/machine_learning_5_0_min_25a8b719d9.jpg" alt="machine-learning-5.0-min.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_machine_learning_5_0_min_25a8b719d9.jpg 234w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_machine_learning_5_0_min_25a8b719d9.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_machine_learning_5_0_min_25a8b719d9.jpg 750w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/large_machine_learning_5_0_min_25a8b719d9.jpg 1000w," sizes="100vw"></figure><p><strong>Để đạt được hiệu quả trong việc áp dụng machine learning, doanh nghiệp cần chuẩn bị:</strong></p><ul><li>Đào tạo nhân viên về các kỹ năng liên quan đến dữ liệu và học máy, để sử dụng hiệu quả các công cụ machine learning trong việc phân tích và dự báo.</li><li>Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và lưu trữ một cách có hệ thống, sạch và có thể truy cập dễ dàng.</li><li>Lựa chọn các mô hình machine learning phù hợp với mục tiêu và đặc điểm của thị trường mà doanh nghiệp đang hướng đến, yêu cầu có sự phối hợp với các chuyên gia trong lĩnh vực để đảm bảo sự hiệu quả của mô hình.</li><li>Thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của machine learning và cải tiến, điều chỉnh.</li></ul>

Machine Learning (ML) hay còn gọi là học máy - thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng, phát triển các thuật toán và mô hình máy tính. Chúng có khả năng học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình.

machine-learning-thumbnail-min.png

<p>Machine Learning (ML) hay còn gọi là học máy - thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng, phát triển các thuật toán và mô hình máy tính. Chúng có khả năng học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình.</p>

Machine Learning (Học máy) và dự báo xu hướng thị trường: Cách doanh nghiệp có thể dẫn đầu cuộc đua.

<p>Chat GPT ngày càng được ứng dụng nhiều trong mọi lĩnh vực trên toàn thế giới, đặc biệt đối với những ngành nghề liên quan đến các con số. Vậy làm sao để sử dụng Chat GPT đúng cách? Hãy cùng <a href="https://hiwatermelon.com/">Watermelon</a> tìm hiểu ngay top 3 cách ứng dụng Chat GPT với Microsoft Excel nhé!</p><h2><strong>1. Chat GPT là gì?</strong></h2><p>Chat GPT là một công cụ trí tuệ nhân tạo do OpenAl phát triển. Chat GPT cho phép người dùng tạo các cuộc trò chuyện tự động, giúp giải đáp toàn bộ những thắc mắc ở các chủ đề khác nhau như: kiến thức, lịch sử, địa lí, kinh tế, văn hoá, chính trị v.v</p><p>Chat GPT có thể sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau với nhiều loại ngôn ngữ. Vì vậy Chat GPT ngày càng được ứng dụng trong nhiều ngành nghề trên toàn thế giới:</p><ul><li>Sáng tạo nội dung: Chat GPT hỗ trợ cho việc tạo nội dung, tạo câu chuyện dễ dàng hơn.</li><li>Hỗ trợ khách hàng: Chat GPT hỗ trợ, cung cấp thông tin cho khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ.</li><li>Phân tích dữ liệu và thống kê: Chat GPT hỗ trợ khi phân tích dữ liệu và thống kê, từ đó giúp các cá nhân hay doanh nghiệp cải thiện chất lượng và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.</li></ul><p>Dù mới ra đời nhưng Chat GPT đã phổ biến trên toàn thế giới vì sự linh hoạt của nó. Tuy nhiên, Chat GPT vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần cải tiến:</p><ul><li>Thiếu chính xác: Chat GPT vẫn có một số sai sót trên dữ liệu và một số sai lầm trên thông tin cung cấp.</li><li>Cản trở sáng tạo: Chat GPT làm giảm sự sáng tạo của con người vì con người ngày càng trở nên quá phụ thuộc vào nó để giải quyết các vấn đề.</li><li>Nguy cơ thay thế một số ngành nghề: Chat GPT dễ dàng đe dọa một công việc như: copywriter, biên tập viên, biên kịch, lập trình viên, thiết kế đồ họa v.v.</li></ul><h2><strong>2. Lợi ích của việc ứng dụng Chat GPT trong Excel</strong></h2><p>Excel là công cụ thường được sử dụng để xử lý một khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người gặp khó khăn khi triển khai dữ liệu trên Excel. Vì vậy mà việc ứng dụng Chat GPT trong Excel có thể mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho người dùng.</p><p>Chat GPT dùng để cải thiện độ chính xác và tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu như tạo các công thức, tạo các hàm, làm sạch dữ liệu. Điều này có thể giúp người dùng dễ dàng tối ưu và tiết kiệm thời gian trên Excel. Ngoài ra, Chat GPT rất dễ sử dụng, dù cho người dùng không có nhiều kỹ năng về phân tích dữ liệu.</p><p>Tóm lại, Chat GPT sẽ là trợ thủ đắc lực với dân văn phòng, hỗ trợ xác định công thức Excel phù hợp. Nhưng chúng ta cũng không nên quá phụ thuộc vào Chat GPT, bởi có những hàm Excel phức tạp, “bộ não” của siêu chatbot có thể gây ra sai sót.</p><h2><strong>3. Khi nào thì ứng dụng Chat GPT trong Excel?</strong></h2><p>Vậy Chat GPT được sử dụng như thế nào trong Excel. Hãy cùng Watermelon tìm hiểu ngay nhé!</p><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/ung_dung_chat_gpt_58b9a7e1d8.jpg" alt="ung-dung-chat-gpt.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_ung_dung_chat_gpt_58b9a7e1d8.jpg 245w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_ung_dung_chat_gpt_58b9a7e1d8.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_ung_dung_chat_gpt_58b9a7e1d8.jpg 750w," sizes="100vw"><figcaption>Ứng dụng Chat GPT trong Excel</figcaption></figure><h3><strong>3.1. Ứng dụng Chat GPT để tạo và chạy công thức</strong></h3><p>Bạn tốn quá nhiều thời gian để tìm và tạo công thức phù hợp trên Excel? Chat GPT sẽ là giải pháp hoàn toàn miễn phí và tiện lợi dành cho bạn. Chat GPT sẽ giúp người dùng tạo hàm từ những dữ liệu được nhập, vừa nhanh chóng, vừa chính xác.</p><p>Sau đây là các bước về cách ứng dụng Chat GPT để tạo và chạy công thức:</p><ul><li>Đầu tiên, bạn phải nhập dữ liệu của bảng tính Excel và liệt kê những yêu cầu cơ bản về công thức mà bạn muốn tạo.</li><li>Sau khi đã nhập đầy đủ câu lệnh thì gửi đến cho Chat GPT, con bot sẽ tiến hành phân tích và tạo công thức.</li><li>Cuối cùng, bạn chỉ cần sao chép công thức và dán vào bảng tính là hoàn thành.</li></ul><p>Ví dụ:</p><p><i><strong>Bạn nhập nội dụng như sau:</strong></i></p><p>Cho bảng sau trong Excel về doanh thu của một cửa hàng, hãy tạo cho tôi công thức để tính cột thành tiền:</p><p>STT&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Nội dung&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Đơn giá&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Số lượng&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Thành tiền</p><p>1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Áo&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 200000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 24</p><p>2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Quần&nbsp;&nbsp; 150000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 34</p><p>3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Mũ&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 100000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 56</p><p>4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Dép&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 100000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 56</p><p><i><strong>Chat GPT sẽ cho ra kết quả sau:</strong></i></p><ol><li>Di chuyển đến ô đầu tiên của cột "Thành tiền" (ví dụ: ô E2).</li><li>Nhập công thức sau vào ô E2: =C2*D2</li></ol><p>Trong đó:</p><ul><li>C2 là ô chứa đơn giá của sản phẩm.</li><li>D2 là ô chứa số lượng của sản phẩm.</li><li>Khi bạn nhập công thức này vào ô E2 và nhấn Enter, Excel sẽ tự động tính toán thành tiền cho sản phẩm đó.</li></ul><ol><li>Kéo công thức xuống để áp dụng cho các hàng còn lại nếu cần.</li></ol><h3><strong>3.2. Ứng dụng Chat GPT để tạo macro</strong></h3><p><a href="https://www.indeed.com/career-advice/career-development/vba-macro-excel#:~:text=VBA stands for Visual Basic,speed up processes in Excel.">Macro (VBA Macro)</a> là những chương trình nhỏ thay con người thực hiện các thao tác ở 1 vùng dữ liệu như: nhập chữ hoặc số, chọn ô, định dạng ô, định dạng cột hoặc hàng v.v.</p><p>Việc tạo macro trong Excel có thể hơi khó khăn, nhất là với những người chưa có kinh nghiệm với lập trình. Tuy nhiên, Chat GPT có thể hỗ trợ người dùng trong quá trình tạo macro khi đưa ra các bước hướng dẫn cực kì đầy đủ và chi tiết.</p><p>Ví dụ như khi muốn tạo một macro. Hãy mô tả dữ liệu có với Chat GPT. Sau khi Chat GPT đã gợi ý macro cần thiết, hãy triển khai và chạy nó trên máy theo các bước sau:</p><ul><li>Nhấn Alt+F1 để mở Visual Basic Editor.</li><li>Điều hướng bằng cách Insert &gt; Module.</li><li>Tại đây, nhập code mà bạn đã sao chép từ Chat GPT.</li><li>Đóng hộp thoại và click File &gt; Save as.</li><li>Chọn Excel Macro - Enable Workbook dưới thanh thả xuống của Save as</li><li>Click Save để lưu file Macro.</li></ul><h3><strong>3.3. Ứng dụng Chat GPT để tự động gửi email</strong></h3><p>Đối với những nhà quản lý, họ dùng Excel để quản lý một số lượng lớn nhân viên. Vì vậy tự động hoá quá trình gửi Email trên Excel nhờ sự hỗ trợ của Chat GPT bằng cách tạo macro VBA sẽ giúp nhà quản lý tiết kiệm thời gian.</p><h2><strong>4. Các bước sử dụng Chat GPT để tạo công thức trong Excel</strong></h2><p>Giả sử, bạn muốn tạo một bảng ngân sách để sử dụng trong trang tính Excel, nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Bạn có thể nhờ Chat GPT gợi ý ra những nội dung và công thức phù hợp với bảng ngân sách, sau đó tuỳ chỉnh theo yêu cầu của mình theo các bước sau đây:</p><p>Bước 1: Yêu cầu Chat GPT tạo mẫu cho trang tính</p><p>Bước 2: Yêu cầu Chat GPT tạo công thức cho trang tính.</p><p>Bước 3:&nbsp; Yêu cầu Chat GPT giải thích cách sử dụng công thức đó.</p><h2><strong>5. Những lưu ý khi sử dụng Chat GPT trong Excel</strong></h2><figure class="image"><img src="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/luu_y_chat_gpt_trong_excel_00dc27da1e.jpg" alt="luu-y-chat-gpt-trong-excel.jpg" srcset="https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/thumbnail_luu_y_chat_gpt_trong_excel_00dc27da1e.jpg 245w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/small_luu_y_chat_gpt_trong_excel_00dc27da1e.jpg 500w,https://admin.blog.hiwatermelon.com/uploads/medium_luu_y_chat_gpt_trong_excel_00dc27da1e.jpg 750w," sizes="100vw"><figcaption><i>Lưu ý khi sử dụng Chat GPT trong Excel</i></figcaption></figure><p>Sau đây là những điểm cần lưu ý khi dùng Chat GPT trong Excel để mang lại kết quả tốt nhất:</p><ul><li>Đặt câu lệnh Prompt chi tiết: Prompt của bạn càng cụ thể thì Chat GPT sẽ đảm bảo cho bạn câu trả lời chính xác. Khi yêu cầu Chat GPT tạo các công thức Excel, hãy đề cập đến chính xác các ô có dữ liệu mà bạn muốn tạo công thức. Ví dụ: "Tạo công thức Excel để tính trung bình các giá trị trong các ô từ B2 đến B9".</li><li>Chỉnh sửa câu hỏi: Chat GPT có thể hiểu nhầm câu hỏi ban đầu của người dùng, từ đó cung cấp kết quả không chính xác. Nếu công thức do Chat GPT tạo ra không phù hợp, hãy yêu cầu tạo lại công thức. Nhưng lần này, hãy thử diễn đạt lại câu hỏi theo cách khác.</li><li>Hỗ trợ giải thích công thức: Chẳng hạn khi bạn sao chép một bảng tính từ nơi nào đó và muốn hiểu cách tạo ra công thức trong bảng tính đó. Bạn có thể yêu cầu Chat GPT giải thích bằng cách sao chép công thức từ ô và dán vào Chat GPT.</li></ul><p>Tóm lại, Chat GPT sẽ là một công cụ hỗ trợ cực kì hữu ích để nâng cao trình độ Excel của bạn. Hãy áp dụng những “bí kíp" mà Watermelon vừa cung cấp trên bài viết để trải nghiệm ngay nhé! Hy vọng những thông tin trên sẽ hữu ích với bạn.</p>

Chat GPT ngày càng được ứng dụng nhiều trong mọi lĩnh vực trên toàn thế giới, đặc biệt đối với những ngành nghề liên quan đến các con số. Vậy làm sao để sử dụng Chat GPT đúng cách? Hãy cùng Watermelon tìm hiểu ngay top 3 cách ứng dụng Chat GPT với Microsoft Excel nhé!

top-3-cach-ung-dung-chat-gpt.jpg

<p>Chat GPT ngày càng được ứng dụng nhiều trong mọi lĩnh vực trên toàn thế giới, đặc biệt đối với những ngành nghề liên quan đến các con số. Vậy làm sao để sử dụng Chat GPT đúng cách? Hãy cùng Watermelon tìm hiểu ngay top 3 cách ứng dụng Chat GPT với Microsoft Excel nhé!</p>

Top 3 cách ứng dụng Chat GPT trong Microsoft Excel

Welcome to Business Universe! Here, we explore the exciting and ever-evolving world of business. From finance to marketing and everything in between, we bring you the latest news, insights, and everything related to the business industry. Whether you're a seasoned entrepreneur or just starting to explore your interests, our articles will provide valuable perspective and knowledge. Join us and stay ahead of the curve with Business Universe.

Business Universe

Welcome to Office Runway, where professional success is always in style. Our blog is dedicated to helping you succeed in the world of work, focusing on everything from career success tips and job-seeking advice to office culture and thought leadership. From in-depth articles to real-world examples, we'll help you navigate the complexities of office life and achieve your professional goals. Join us on the Office Runway and prepare to take your career to new heights!

Office Runway

Step into a world of inspiration and boundless imagination with Creative Landscape. Our focus is on everything creative, from communication, branding, and design to fashion, beauty, and photography. With in-depth articles, expert interviews, and hands-on tutorials, we aim to provide the tools you need to bring your creative vision to life. Join us on this journey and discover your inner creativity with Creative Landscape.

Creative Landscape

Explore the heart of technology with Tech Valley. Here is your source for everything related to programming and tech. From the latest trends in programming languages to expert tips on algorithms and bug-fixing, we bring you the information and skills you need to thrive in the tech industry. Tech Valley is your guide to navigating the complex and constantly evolving world of technology.

Home

Business Universe

Office Runway

Creative Landscape

Tech Valley

Home

Business Universe

Office Runway

Creative Landscape

Tech Valley

Watermelon Team

Community Favorites

Machine Learning (Học máy) và dự báo xu hướng thị trường: Cách doanh nghiệp có thể dẫn đầu cuộc đua.

Tech Valley

Top 3 cách ứng dụng Chat GPT trong Microsoft Excel

Tech Valley