NGÀY 1: NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG R&D

Học Phần 1: Tổng quan Data Analytics trong nghiên cứu khoa học

• Đặc thù dữ liệu R&D:

​- Dữ liệu định lượng (chi phí, thời gian, hiệu suất, sản lượng thử nghiệm)

​- Dữ liệu định tính (đánh giá hội đồng, mức độ đổi mới)

​- Dữ liệu trích dẫn, bằng sáng chế, công bố khoa học

• Vòng đời đề tài & điểm chạm dữ liệu

• Data-driven R&D governance

Học phần 2: Quy trình phân tích dữ liệu theo CRISP-DM

Áp dụng 6 bước CRISP-DM (tham chiếu cấu trúc khóa Nền tảng KHDL)

1. Business Understanding:

​- Mục tiêu nghiên cứu là gì?

​- Thành công đo bằng chỉ số nào?

2. Data Understanding:

​- Nguồn dữ liệu: đề tài nội bộ, báo cáo kỹ thuật, SCADA, tài liệu công bố.

3. Data Preparation:

​- Làm sạch dữ liệu đề tài (thiếu chi phí, sai mốc thời gian, trùng mã).

4. Modeling:

​- Phân tích xu hướng

​- Phân nhóm đề tài (clustering cơ bản)

​- Dự báo tiến độ

5. Evaluation: Đo hiệu quả đầu tư R&D

6. Deployment: Tự động hóa báo cáo định kỳ.

Ngày 1: NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG R&D - (Tiếp theo)

Học Phần 3:Phân tích hiệu quả đề tài & danh mục R&D

• KPI phổ biến:

​- ROI đề tài

​- Cost vs Output

​- Time-to-completion

​- Tỷ lệ ứng dụng thực tế

• Phân tích Pareto đề tài giá trị cao

• Phân tích tương quan: kinh phí – hiệu quả – mức độ ứng dụng

• Xây dựng ma trận ưu tiên (Impact vs Feasibility)

Học Phần 4: Khai thác dữ liệu công bố khoa học & bằng sáng chế

• Phân tích xu hướng công nghệ

• Keyword analysis

• Citation trend

• Phát hiện lĩnh vực nghiên cứu đang tăng trưởng

Ứng dụng: Xác định hướng nghiên cứu ưu tiên cho Doanh Nghiệp E&P.

NGÀY 2: TRỰC QUAN HÓA, AI & THỰC HÀNH CHUYÊN SÂU

Học Phần 1: Thiết kế Dashboard quản lý nghiên cứu

Nguyên tắc dashboard cho Hội đồng khoa học:

​- Tổng quan danh mục đề tài

​- Phân bổ ngân sách theo lĩnh vực

- Trạng thái đề tài (đúng hạn – trễ hạn)

​- Heatmap hiệu quả theo phòng ban

Biểu đồ đề xuất:

​- Bubble chart: chi phí – hiệu quả – rủi ro

​- Timeline: tiến độ đề tài • Pareto: đề tài giá trị cao

​- Radar chart: đánh giá đa tiêu chí

Học phần 2: Ứng dụng Excel & Copilot trong phân tích R&D

• ​Import dữ liệu từ nhiều nguồn

• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu đề tài

• Pivot nâng cao

• Data Analysis Toolpak

Viết prompt để:

• Phân tích báo cáo tự động | Tạo dashboard | Tóm tắt kết quả đề tài

Học phần 3: Ứng dụng AI & Phân tích nâng cao trong đổi mới sáng tạo

• Phân nhóm đề tài bằng clustering cơ bản

• Phát hiện đề tài trùng lặp nội dung

• Gợi ý chủ đề nghiên cứu mới bằng AI

• Phân tích văn bản báo cáo (Text mining cơ bản)