- Banking
- Time series
- Entity matching
Mô hình hóa giao dịch học phí
Nhận diện khoản học phí từ beneficiary name nhiễu, xây dựng chuỗi thời gian theo khách hàng và trường học, rồi chuyển pattern mùa vụ thành tín hiệu kinh doanh.
Đọc case study →Hải Dương Nguyễn — Data Analyst trong ngành ngân hàng
Tôi dùng SQL, Python và phương pháp validation phù hợp với dữ liệu thời gian để giải quyết bài toán phân khúc khách hàng, dự báo và phát hiện bất thường.
Hai Duong Nguyen — Banking Data Analyst
I use SQL, Python, and time-aware validation to solve customer-segmentation, forecasting, and anomaly-detection problems.
Dự án
- Anomaly detection
- Logs
- Metrics
Phát hiện bất thường hệ thống
So sánh rule-based baseline với mô hình không giám sát trên logs và metrics đa chiều, dùng precision/recall theo event, detection delay và alert volume để đánh giá.
Đọc ghi chép nghiên cứu →Projects
- Banking
- Time series
- Entity matching
Modeling school-fee payments
Identifying fee payments from noisy beneficiary names, constructing customer- and school-level time series, and turning seasonal patterns into business signals.
Read the case study →- Anomaly detection
- Logs
- Metrics
System anomaly detection
Comparing rule-based baselines with unsupervised models on multidimensional logs and metrics, evaluated with event precision/recall, detection delay, and alert volume.
Read the research notes →Cách tôi làm việc với dữ liệu
Hiểu bài toán
Làm rõ quyết định cần hỗ trợ, ràng buộc nghiệp vụ và cách đo một kết quả hữu ích trước khi chọn mô hình.
Xây dựng tín hiệu
SQL, Python và Pandas cho làm sạch dữ liệu, feature engineering, phân tích khách hàng và chuỗi thời gian.
Kiểm chứng
Baseline rõ ràng, validation phù hợp với thời gian, kiểm tra sai số và diễn giải giới hạn của kết quả.
How I work with data
Frame the problem
Clarify the decision, business constraints, and what a useful outcome looks like before choosing a model.
Build the signal
SQL, Python, and Pandas for data cleaning, feature engineering, customer analysis, and time series.
Validate the result
Clear baselines, time-aware validation, error analysis, and honest communication of limitations.