-
Giới thiệu bài thuyết trình
00:32
-
Mục tiêu của buổi thuyết trình
00:27
-
Tổng quan về NapkinAI
00:32
-
Tầm quan trọng của phân tích nội dung văn bản
00:27
-
Giới thiệu các chức năng chính của NapkinAI
00:29
-
Kiến trúc và công nghệ đằng sau NapkinAI
00:34
-
Giao diện người dùng của NapkinAI
00:29
-
Quy trình nhập liệu – Từ văn bản thô đến dữ liệu có cấu trúc
00:27
-
Phân tích văn bản bằng NapkinAI – Các bước cơ bản
00:24
-
Cách NapkinAI hiểu và giải nghĩa nội dung
00:30
-
Tạo hình minh họa từ nội dung văn bản
00:30
-
Giới thiệu các loại biểu đồ hỗ trợ
00:26
-
Tùy chỉnh giao diện hình ảnh
00:28
-
Tích hợp dữ liệu phụ trợ và nguồn dữ liệu đa dạng
00:28
-
Ứng dụng của NapkinAI trong kinh doanh
00:24
-
Ứng dụng trong giáo dục và đào tạo
00:25
-
Ứng dụng trong nghiên cứu khoa học
00:28
-
Tích hợp NapkinAI vào các công cụ trực quan khác
00:30
-
Cách tạo infographic tự động từ văn bản
00:29
-
Phân tích xu hướng và tâm lý qua nội dung văn bản
00:28
-
Tự động phân loại chủ đề trong văn bản
00:24
-
Tạo sơ đồ tư duy và bản đồ khái niệm
00:27
-
Các thuật toán nổi bật trong NapkinAI
00:28
-
Lợi ích của việc tự động trực quan hóa dữ liệu
00:26
-
Cách cấu hình và tuỳ chỉnh NapkinAI cho nhu cầu riêng
00:28
-
Hướng dẫn nhập văn bản và mẫu dữ liệu
00:27
-
Xử lý dữ liệu thô thành dữ liệu có cấu trúc
00:26
-
Phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong NapkinAI
00:26
-
Tạo dữ liệu đầu ra trực quan: Tổng quan
00:26
-
Tạo biểu đồ từ dữ liệu văn bản – Bước đầu tiên
00:24
-
Ví dụ cụ thể: Tạo biểu đồ cột từ báo cáo bán hàng
00:26
-
Tạo biểu đồ đường và biểu đồ xu hướng
00:28
-
Tạo biểu đồ tròn và trực quan hoá tỷ lệ
00:27
-
Tạo sơ đồ tổ chức và bản đồ tư duy
00:28
-
Tạo các infographic tùy chỉnh từ nội dung văn bản
00:30
-
Tạo dashboard và báo cáo trực quan tự động
00:25
-
Tích hợp kết quả phân tích với PowerPoint
00:28
-
Hướng dẫn tùy chỉnh bố cục slide theo nội dung phân tích
00:28
-
Sử dụng NapkinAI cho báo cáo nghiên cứu
00:27
-
Phân tích nội dung truyền thông và mạng xã hội
00:27
-
Các tips và thủ thuật nâng cao hiệu quả phân tích
00:27
-
Tích hợp phản hồi và cải tiến liên tục
00:25
-
Xử lý các trường hợp ngoại lệ và dữ liệu thiếu
00:28
-
Tích hợp NapkinAI với các công cụ phân tích dữ liệu khác
00:29
-
Phân tích dựa trên dữ liệu lớn và thời gian thực
00:27
-
Tính linh hoạt khi làm việc với đa dạng loại dữ liệu
00:26
-
Đánh giá hiệu quả của trực quan hóa dữ liệu
00:28
-
Trường hợp thành công của NapkinAI
00:31
-
Tương lai của NapkinAI và trực quan hóa dữ liệu
00:28
-
Tổng kết & Kết luận
00:33
