PHASE 6 - OPTIMIZATION (Ngày 545 – 619)

Tuần 1-2 - Linear Programming (Ngày 545-554)

Ngày 545: Optimization - Tổng quan & Vị trí trong Decision Science

• Mục tiêu: Hiểu vì sao Optimization là bước tiếp theo sau khi đã biết dự đoán (Phase 4) và đo lường nhân quả (Phase 5).

• Lý thuyết: Prediction trả lời "điều gì sẽ xảy ra", Causal Inference trả lời "tại sao", Optimization trả lời "vậy nên làm gì tốt nhất".

• Thực hành: Viết 3 ví dụ bài toán kinh doanh cần optimization thay vì chỉ cần dự đoán (VD: phân bổ ngân sách marketing giữa các kênh).

Ngày 546: Linear Programming - Thành phần cơ bản

• Mục tiêu: Nắm cấu trúc 1 bài toán LP.

• Lý thuyết: Objective function, decision variables, constraints.

• Thực hành: Định dạng hóa bài toán "tối đa lợi nhuận sản xuất 2 sản phẩm với giới hạn nguyên liệu" thành LP hoàn chỉnh trên giấy.

Ngày 547: Giải LP bằng Phương pháp Đồ thị

• Mục tiêu: Hiểu trực quan cách LP tìm nghiệm tối ưu (cho bài toán 2 biến).

• Lý thuyết: Feasible region, vertex của polygon là nơi chứa nghiệm tối ưu.

• Thực hành: Vẽ tay feasible region cho bài toán Ngày 546, xác định điểm tối ưu bằng đồ thị.

Ngày 548: Giải LP bằng Python - PuLP

• Mục tiêu: Giải bài toán LP thực tế bằng công cụ lập trình.

• Lý thuyết: Cú pháp cơ bản của thư viện PuLP (định nghĩa biến, ràng buộc, mục tiêu).

• Thực hành: Cài đặt và giải bài toán Ngày 546 bằng PuLP, so sánh kết quả với lời giải đồ thị.

Ngày 549: Simplex Method - Ý tưởng

• Mục tiêu: Hiểu thuật toán nền tảng giải LP ở quy mô lớn.

• Lý thuyết: Simplex di chuyển giữa các vertex của feasible region để tìm nghiệm tối ưu.

• Thực hành: Đọc tài liệu minh họa Simplex từng bước cho 1 bài toán nhỏ, tự tay theo dõi các bước lặp.

Ngày 550: Duality trong LP

• Mục tiêu: Hiểu khái niệm quan trọng cho diễn giải kinh tế của bài toán.

• Lý thuyết: Bài toán đối ngẫu (dual problem), shadow price - ý nghĩa kinh tế của ràng buộc.

• Thực hành: Tính shadow price cho ràng buộc nguyên liệu trong bài toán Ngày 546, diễn giải ý nghĩa kinh doanh (thêm 1 đơn vị nguyên liệu tăng lợi nhuận bao nhiêu).

Ngày 551: Sensitivity Analysis cho LP

• Mục tiêu: Đánh giá độ ổn định của nghiệm tối ưu.

• Lý thuyết: Phạm vi biến thiên của hệ số mục tiêu/ràng buộc mà nghiệm tối ưu không đổi.

• Thực hành: Chạy sensitivity analysis cho bài toán đã giải, xác định khoảng giá bán có thể thay đổi mà không ảnh hưởng chiến lược sản xuất tối ưu.

Ngày 552: LP cho Bài toán Phân bổ Ngân sách

• Mục tiêu: Ứng dụng LP cho bài toán marketing thực tế.

• Lý thuyết: Mô hình hóa response curve của từng kênh marketing thành ràng buộc/mục tiêu tuyến tính (hoặc tuyến tính hóa).

• Thực hành: Giải bài toán phân bổ ngân sách marketing tối ưu giữa 4 kênh với ràng buộc tổng ngân sách bằng PuLP.

Ngày 553: LP cho Bài toán Vận tải (Transportation Problem)

• Mục tiêu: Ứng dụng LP cho bài toán logistics kinh điển.

• Lý thuyết: Transportation problem - tối thiểu chi phí vận chuyển từ nhiều kho đến nhiều điểm giao hàng.

• Thực hành: Giải bài toán vận tải 3 kho x 4 điểm giao hàng bằng PuLP.

Ngày 554: Dự án LP tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 1-2.

• Lý thuyết: Checklist mô hình hóa 1 bài toán kinh doanh thành LP.

• Thực hành: Giải 1 bài toán LP hoàn chỉnh tự chọn (VD: tối ưu lịch sản xuất đa sản phẩm), viết báo cáo kèm sensitivity analysis.

Tuần 3 - Integer Programming (Ngày 555-562)

Ngày 555: Vì sao cần Integer Programming

• Mục tiêu: Hiểu giới hạn của LP khi biến quyết định phải là số nguyên.

• Lý thuyết: Bài toán LP có thể cho nghiệm phân số vô nghĩa thực tế (VD: "0.7 nhân viên"), IP giải quyết vấn đề này.

• Thực hành: Giải 1 bài toán bằng LP thông thường, chỉ ra nghiệm không thực tế cần làm tròn, và vấn đề khi làm tròn đơn giản.

Ngày 556: Binary Integer Programming

• Mục tiêu: Mô hình hóa quyết định "có/không".

• Lý thuyết: Biến nhị phân (0/1) cho quyết định chọn/không chọn (VD: chọn dự án đầu tư nào).

• Thực hành: Giải bài toán "knapsack" (chọn tập hợp dự án tối đa giá trị trong giới hạn ngân sách) bằng PuLP với biến nhị phân.

Ngày 557: Branch and Bound - Ý tưởng

• Mục tiêu: Hiểu thuật toán nền tảng giải IP.

• Lý thuyết: Chia bài toán thành các nhánh con, cắt tỉa (bound) nhánh không thể chứa nghiệm tốt hơn.

• Thực hành: Đọc minh họa Branch and Bound từng bước cho bài toán knapsack nhỏ, vẽ cây phân nhánh.

Ngày 558: Facility Location Problem

• Mục tiêu: Ứng dụng IP cho bài toán chọn địa điểm kinh doanh.

• Lý thuyết: Mô hình hóa bài toán chọn vị trí kho/cửa hàng tối ưu chi phí phục vụ khách hàng.

• Thực hành: Giải bài toán chọn 2 trong 5 địa điểm kho tối ưu chi phí vận chuyển bằng PuLP.

Ngày 559: Assignment Problem

• Mục tiêu: Ứng dụng IP cho bài toán phân công.

• Lý thuyết: Mô hình hóa bài toán phân công nhân viên/tài xế cho công việc/đơn hàng tối ưu.

• Thực hành: Giải bài toán phân công 5 tài xế cho 5 đơn giao hàng tối thiểu tổng quãng đường bằng PuLP.

Ngày 560: Mixed Integer Programming (MIP)

• Mục tiêu: Kết hợp biến liên tục và biến nguyên trong cùng bài toán.

• Lý thuyết: MIP là dạng tổng quát nhất, thường gặp trong bài toán thực tế phức tạp.

• Thực hành: Giải bài toán lập kế hoạch sản xuất có cả biến liên tục (số lượng sản xuất) và biến nhị phân (có mở dây chuyền hay không).

Ngày 561: Giới hạn Tính toán của IP & Heuristics

• Mục tiêu: Hiểu vì sao IP có thể không giải được ở quy mô lớn trong thời gian hợp lý.

• Lý thuyết: IP là NP-hard, khi nào cần heuristics/metaheuristics thay vì tìm nghiệm tối ưu chính xác.

• Thực hành: Đo thời gian giải quyết 1 bài toán IP khi tăng dần số biến, quan sát thời gian tăng theo cấp số nhân.

Ngày 562: Dự án Integer Programming tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 3.

• Lý thuyết: Checklist chọn LP vs IP vs MIP theo đặc điểm bài toán.

• Thực hành: Giải 1 bài toán MIP hoàn chỉnh tự chọn (VD: facility location kết hợp phân bổ công suất), viết báo cáo kết quả.

Tuần 4 - Constraint Programming (Ngày 563-569)

Ngày 563: Constraint Programming - Khác biệt với LP/IP

• Mục tiêu: Hiểu triết lý khác biệt của CP.

• Lý thuyết: CP tập trung vào tìm nghiệm thỏa mãn ràng buộc (không nhất thiết tối ưu tuyệt đối), mạnh cho ràng buộc logic phức tạp mà LP khó biểu diễn.

• Thực hành: So sánh 1 bài toán lập lịch - thử biểu diễn bằng LP (khó) và mô tả bằng ngôn ngữ ràng buộc CP (dễ hơn).

Ngày 564: Constraint Propagation

• Mục tiêu: Hiểu cơ chế CP thu hẹp không gian tìm kiếm.

• Lý thuyết: Domain của biến, propagation loại bỏ giá trị không khả thi sớm.

• Thực hành: Giải bài toán Sudoku đơn giản bằng tay theo tư duy constraint propagation để cảm nhận cơ chế.

Ngày 565: Google OR-Tools - Giới thiệu

• Mục tiêu: Làm quen công cụ CP mạnh và phổ biến.

• Lý thuyết: CP-SAT solver trong OR-Tools, cách khai báo biến và ràng buộc.

• Thực hành: Cài OR-Tools, giải bài toán Sudoku bằng CP-SAT solver.

Ngày 566: Scheduling Problem bằng CP

• Mục tiêu: Ứng dụng CP cho bài toán lập lịch - thế mạnh lớn nhất của CP.

• Lý thuyết: Interval variable, ràng buộc không chồng lấn thời gian (no-overlap).

• Thực hành: Giải bài toán lập lịch ca làm việc cho 5 nhân viên với ràng buộc không trùng ca, đủ giờ nghỉ, bằng OR-Tools.

Ngày 567: Job Shop Scheduling

• Mục tiêu: Giải bài toán lập lịch sản xuất kinh điển.

• Lý thuyết: Job shop scheduling - nhiều công việc qua nhiều máy theo thứ tự khác nhau, tối thiểu makespan.

• Thực hành: Giải bài toán job shop scheduling nhỏ (3 công việc, 3 máy) bằng CP-SAT.

Ngày 568: Vehicle Routing Problem (VRP) - Giới thiệu

• Mục tiêu: Làm quen bài toán logistics phức tạp, kết hợp CP và các kỹ thuật khác.

• Lý thuyết: VRP - tối ưu tuyến đường cho đội xe giao hàng nhiều điểm, ràng buộc tải trọng và thời gian.

• Thực hành: Giải bài toán VRP đơn giản (1 xe, 8 điểm giao hàng) bằng OR-Tools routing module.

Ngày 569: Dự án Constraint Programming tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 4.

• Lý thuyết: Checklist chọn CP khi nào thay vì LP/IP.

• Thực hành: Giải 1 bài toán lập lịch hoặc routing hoàn chỉnh tự chọn bằng OR-Tools, viết báo cáo kết quả.

Tuần 5 - Simulation: Monte Carlo (Ngày 570-576)

Ngày 570: Vì sao cần Simulation

• Mục tiêu: Hiểu vấn đề optimization "đóng" (closed-form) không giải quyết được khi có nhiều yếu tố bất định.

• Lý thuyết: Simulation cho phép mô hình hóa hệ thống phức tạp với randomness mà không cần công thức giải tích.

• Thực hành: Liệt kê 3 bài toán kinh doanh có tính bất định cao phù hợp cho simulation (VD: dự báo dòng tiền với nhiều kịch bản).

Ngày 571: Monte Carlo Simulation - Ý tưởng cơ bản

• Mục tiêu: Nắm kỹ thuật mô phỏng phổ biến nhất.

• Lý thuyết: Lấy mẫu ngẫu nhiên nhiều lần từ phân phối xác suất để ước lượng kết quả kỳ vọng và phân phối rủi ro.

• Thực hành: Cài đặt Monte Carlo ước lượng số Pi bằng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên (bài tập kinh điển làm quen kỹ thuật).

Ngày 572: Monte Carlo cho Dự báo Tài chính

• Mục tiêu: Ứng dụng thực tế cho bài toán kinh doanh.

• Lý thuyết: Mô phỏng dòng tiền với các biến đầu vào không chắc chắn (doanh thu, chi phí) theo phân phối xác suất.

• Thực hành: Mô phỏng 10,000 kịch bản lợi nhuận năm sau với doanh thu và chi phí là biến ngẫu nhiên, vẽ phân phối kết quả.

Ngày 573: Value at Risk (VaR) từ Simulation

• Mục tiêu: Định lượng rủi ro từ kết quả simulation.

• Lý thuyết: VaR là gì, cách tính từ phân phối kết quả simulation (percentile).

• Thực hành: Tính VaR 95% cho phân phối lợi nhuận đã mô phỏng ở Ngày 572, diễn giải ý nghĩa cho ban lãnh đạo.

Ngày 574: Sensitivity Analysis qua Simulation

• Mục tiêu: Xác định yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả.

• Lý thuyết: Tornado chart - trực quan hóa mức độ ảnh hưởng của từng biến đầu vào.

• Thực hành: Vẽ tornado chart cho mô hình dòng tiền, xác định 3 biến đầu vào quan trọng nhất cần kiểm soát chặt.

Ngày 575: Correlated Variables trong Simulation

• Mục tiêu: Xử lý trường hợp các biến đầu vào không độc lập.

• Lý thuyết: Vấn đề khi giả định các biến độc lập trong khi thực tế tương quan (VD: doanh thu và chi phí marketing tương quan), Cholesky decomposition (ở mức khái niệm) để mô phỏng biến tương quan.

• Thực hành: Mô phỏng 2 biến có tương quan (VD: giá dầu và chi phí vận chuyển) thay vì giả định độc lập, so sánh kết quả VaR.

Ngày 576: Dự án Monte Carlo tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 5.

• Lý thuyết: Checklist xây dựng 1 mô hình Monte Carlo đáng tin cậy.

• Thực hành: Xây mô hình Monte Carlo hoàn chỉnh đánh giá rủi ro cho 1 quyết định đầu tư/kinh doanh tự chọn, viết báo cáo kèm VaR và tornado chart.

Tuần 6 - Simulation: Discrete Event (Ngày 577-583)

Ngày 577: Discrete Event Simulation - Khái niệm

• Mục tiêu: Hiểu loại simulation khác - mô phỏng hệ thống theo chuỗi sự kiện rời rạc theo thời gian.

• Lý thuyết: Entity, event, resource, queue - các thành phần cơ bản của DES.

• Thực hành: Vẽ sơ đồ mô hình DES cho hệ thống hàng đợi đơn giản (khách hàng đến quầy thu ngân).

Ngày 578: Queueing Theory cơ bản

• Mục tiêu: Nắm nền tảng lý thuyết trước khi mô phỏng.

• Lý thuyết: M/M/1 queue, Little's Law (L = λW).

• Thực hành: Tính thời gian chờ trung bình lý thuyết cho hệ thống M/M/1 với tỷ lệ đến và tỷ lệ phục vụ cho trước.

Ngày 579: Cài đặt DES bằng SimPy

• Mục tiêu: Mô phỏng hệ thống hàng đợi thực tế bằng Python.

• Lý thuyết: Cú pháp cơ bản của thư viện SimPy (process, resource, environment).

• Thực hành: Cài đặt mô phỏng hệ thống 1 quầy thu ngân bằng SimPy, so sánh kết quả với lý thuyết M/M/1 ở Ngày 578.

Ngày 580: Mô phỏng Hệ thống Nhiều Server

• Mục tiêu: Mở rộng sang bài toán thực tế hơn.

• Lý thuyết: M/M/c queue - nhiều server phục vụ song song.

• Thực hành: Mô phỏng hệ thống 3 quầy thu ngân bằng SimPy, so sánh thời gian chờ trung bình với hệ thống 1 quầy.

Ngày 581: Ứng dụng DES cho Vận hành Kho/Call Center

• Mục tiêu: Ứng dụng vào bài toán kinh doanh cụ thể.

• Lý thuyết: Mô hình hóa call center với nhiều loại yêu cầu, thời gian xử lý khác nhau.

• Thực hành: Mô phỏng call center với 5 nhân viên, lượng cuộc gọi thay đổi theo giờ trong ngày, xác định số nhân viên tối thiểu để giữ thời gian chờ dưới ngưỡng cho phép.

Ngày 582: What-if Analysis với DES

• Mục tiêu: Dùng simulation để so sánh kịch bản vận hành khác nhau.

• Lý thuyết: Thử nghiệm nhiều kịch bản (số lượng nhân viên, chính sách ưu tiên hàng đợi) mà không cần thay đổi hệ thống thật.

• Thực hành: So sánh 3 kịch bản khác nhau cho call center (5 nhân viên cố định vs nhân viên linh hoạt theo giờ cao điểm), đánh giá trade-off chi phí/chất lượng dịch vụ.

Ngày 583: Dự án Discrete Event Simulation tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 6.

• Lý thuyết: Checklist xây dựng mô hình DES đáng tin cậy (warm-up period, số lần chạy lặp lại để có kết quả ổn định).

• Thực hành: Xây mô hình DES hoàn chỉnh cho 1 hệ thống vận hành tự chọn (kho hàng, quầy dịch vụ), viết báo cáo khuyến nghị dựa trên kết quả simulation.

Tuần 7 - Reinforcement Learning Basics (Ngày 584-591)

Ngày 584: RL - Vị trí trong Decision Science (không để làm AI)

• Mục tiêu: Định vị đúng mục đích học RL trong roadmap này - hiểu tư duy tối ưu hóa quyết định tuần tự, không phải để xây AI agent phức tạp.

• Lý thuyết: RL khác gì so với supervised learning - học qua tương tác và phần thưởng thay vì từ nhãn có sẵn.

• Thực hành: Liệt kê 3 bài toán kinh doanh có tính chất "quyết định tuần tự" phù hợp tư duy RL (VD: định giá động, gợi ý sản phẩm liên tục).

Ngày 585: Markov Decision Process (MDP)

• Mục tiêu: Nắm khung toán học nền tảng của RL.

• Lý thuyết: State, action, reward, transition probability, policy.

• Thực hành: Mô hình hóa bài toán "định giá phòng khách sạn theo ngày" thành MDP (state = số phòng còn trống + ngày còn lại, action = mức giá).

Ngày 586: Value Function & Bellman Equation

• Mục tiêu: Hiểu cách đánh giá "độ tốt" của 1 trạng thái/hành động.

• Lý thuyết: Value function, Bellman equation - nguyên lý quy hoạch động đằng sau RL.

• Thực hành: Tính value function bằng tay cho 1 MDP đơn giản (3-4 trạng thái) qua vài vòng lặp Bellman update.

Ngày 587: Exploration vs Exploitation

• Mục tiêu: Hiểu đánh đổi cốt lõi của RL - cũng là đánh đổi quen thuộc trong kinh doanh (thử cái mới vs khai thác cái đã biết tốt).

• Lý thuyết: Epsilon-greedy strategy, ứng dụng trong A/B testing động (liên hệ Phase 5).

• Thực hành: Cài đặt epsilon-greedy đơn giản cho bài toán multi-armed bandit (chọn 1 trong 3 kênh quảng cáo để tối đa click).

Ngày 588: Multi-Armed Bandit - Ứng dụng Thực tế

• Mục tiêu: Thấy ứng dụng RL đơn giản nhất và phổ biến nhất trong kinh doanh.

• Lý thuyết: Thompson Sampling - phương pháp Bayesian cho bandit problem, liên hệ trực tiếp với Bayesian A/B testing đã học Phase 5.

• Thực hành: Cài đặt Thompson Sampling cho bài toán chọn phiên bản landing page tốt nhất trong thời gian thực (thay vì A/B test tĩnh).

Ngày 589: So sánh A/B Testing tĩnh vs Bandit Algorithm

• Mục tiêu: Có tiêu chí chọn phương pháp phù hợp.

• Lý thuyết: Trade-off giữa "đảm bảo thống kê chặt chẽ" (A/B test) và "tối ưu hóa liên tục trong lúc chạy" (bandit) - regret là gì.

• Thực hành: Mô phỏng so sánh tổng "regret" (cơ hội bị bỏ lỡ) giữa chiến lược A/B test cố định và Thompson Sampling qua 10,000 lượt truy cập.

Ngày 590: Dynamic Pricing bằng RL (khái niệm)

• Mục tiêu: Thấy ứng dụng RL cho bài toán pricing - sẽ liên hệ trực tiếp tuần Pricing Optimization sau.

• Lý thuyết: Q-learning cơ bản áp dụng cho bài toán định giá động theo tồn kho và thời gian còn lại.

• Thực hành: Đọc case study 1 công ty (hàng không/khách sạn) áp dụng RL cho dynamic pricing, tóm tắt bằng reading log.

Ngày 591: Dự án RL Basics tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 7.

• Lý thuyết: Checklist đánh giá khi nào 1 bài toán kinh doanh phù hợp dùng tư duy RL/bandit thay vì optimization tĩnh.

• Thực hành: Cài đặt hoàn chỉnh 1 bandit algorithm (Thompson Sampling hoặc UCB) cho bài toán tối ưu chọn kênh marketing, so sánh hiệu quả với chiến lược phân bổ đều.

Tuần 8 - Supply Chain Optimization (Ngày 592-599)

Ngày 592: Supply Chain - Tổng quan các bài toán Optimization

• Mục tiêu: Có bức tranh tổng thể trước khi đi sâu.

• Lý thuyết: Network design, production planning, inventory, transportation - các lớp bài toán trong supply chain.

• Thực hành: Vẽ sơ đồ chuỗi cung ứng đơn giản (nhà máy → kho → cửa hàng) và đánh dấu điểm nào cần optimization.

Ngày 593: Network Design Optimization

• Mục tiêu: Ứng dụng lại IP đã học cho bài toán thiết kế mạng lưới.

• Lý thuyết: Kết hợp facility location (Ngày 558) với ràng buộc công suất và nhu cầu theo khu vực.

• Thực hành: Giải bài toán thiết kế mạng lưới kho tối ưu cho 1 công ty phân phối toàn quốc giả định bằng PuLP/OR-Tools.

Ngày 594: Production Planning (Aggregate Planning)

• Mục tiêu: Tối ưu kế hoạch sản xuất theo thời gian.

• Lý thuyết: Cân bằng chi phí sản xuất, tồn kho, và thiếu hàng qua nhiều giai đoạn thời gian.

• Thực hành: Giải bài toán lập kế hoạch sản xuất 6 tháng tối thiểu tổng chi phí (sản xuất + tồn kho + thiếu hàng) bằng LP.

Ngày 595: Demand-Supply Matching

• Mục tiêu: Kết nối với Forecasting đã học ở Phase 4.

• Lý thuyết: Dùng forecast demand làm input cho bài toán optimization phân bổ nguồn cung.

• Thực hành: Kết hợp forecast từ Phase 4 (nếu có) làm input cho bài toán phân bổ hàng tồn kho giữa các cửa hàng.

Ngày 596: Bullwhip Effect

• Mục tiêu: Hiểu hiện tượng khuếch đại biến động trong chuỗi cung ứng.

• Lý thuyết: Nguyên nhân bullwhip effect (thông tin trễ, đặt hàng theo lô, thay đổi giá), cách optimization/thông tin chia sẻ giảm thiểu.

• Thực hành: Mô phỏng bullwhip effect bằng simulation đơn giản (mỗi mắt xích chuỗi cung ứng chỉ nhìn thấy đơn hàng từ mắt xích liền kề), quan sát biến động khuếch đại qua từng tầng.

Ngày 597: Multi-echelon Inventory Optimization

• Mục tiêu: Mở rộng bài toán tồn kho cho chuỗi cung ứng nhiều tầng.

• Lý thuyết: Tối ưu tồn kho đồng thời ở nhà máy, kho trung tâm, kho khu vực - khác biệt với tối ưu từng điểm riêng lẻ.

• Thực hành: Đọc case study multi-echelon inventory optimization, tóm tắt lợi ích so với tối ưu từng kho độc lập.

Ngày 598: Resilience & Risk trong Supply Chain

• Mục tiêu: Kết hợp optimization với rủi ro (liên hệ Monte Carlo đã học).

• Lý thuyết: Stochastic optimization - tối ưu có tính đến biến động nhu cầu/nguồn cung, an toàn tồn kho (safety stock) dựa trên phân phối xác suất.

• Thực hành: Tính safety stock tối ưu cho 1 sản phẩm dựa trên biến động nhu cầu (dùng phân phối chuẩn và service level mục tiêu).

Ngày 599: Dự án Supply Chain Optimization tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 8.

• Lý thuyết: Checklist thiết kế bài toán supply chain optimization hoàn chỉnh.

• Thực hành: Giải 1 bài toán supply chain end-to-end (network design + production planning + safety stock) cho công ty giả định, viết báo cáo khuyến nghị.

Tuần 9 - Pricing Optimization (Ngày 600-607)

Ngày 600: Pricing Optimization - Tổng quan

• Mục tiêu: Hiểu vị trí pricing optimization trong chiến lược kinh doanh.

• Lý thuyết: Cost-plus pricing vs value-based pricing vs dynamic pricing.

• Thực hành: Phân tích chiến lược pricing hiện tại của 1 công ty tự chọn, xác định đang theo hướng nào trong 3 hướng trên.

Ngày 601: Price Elasticity of Demand

• Mục tiêu: Nắm khái niệm kinh tế học nền tảng cho pricing.

• Lý thuyết: Công thức elasticity, elastic vs inelastic demand, ý nghĩa cho quyết định tăng/giảm giá.

• Thực hành: Ước lượng price elasticity từ dữ liệu lịch sử giá-lượng bán bằng regression (log-log model).

Ngày 602: Ước lượng Demand Curve

• Mục tiêu: Xây mô hình cầu làm nền tảng cho optimization.

• Lý thuyết: Mô hình hóa quan hệ giá-cầu, kiểm soát confounder (liên hệ Phase 5 - giá thường bị confound bởi mùa vụ/khuyến mãi).

• Thực hành: Xây demand curve từ dữ liệu lịch sử có kiểm soát confounder mùa vụ.

Ngày 603: Tối ưu Giá đơn sản phẩm

• Mục tiêu: Giải bài toán pricing cơ bản nhất.

• Lý thuyết: Tối đa hóa revenue/profit = giá × cầu(giá) - chi phí, đạo hàm để tìm giá tối ưu.

• Thực hành: Tính giá tối ưu cho 1 sản phẩm dựa trên demand curve đã ước lượng, so sánh với giá hiện tại.

Ngày 604: Price Discrimination & Segmentation

• Mục tiêu: Mở rộng sang chiến lược giá phân biệt theo phân khúc.

• Lý thuyết: Price discrimination (1st/2nd/3rd degree), liên hệ với segmentation đã học Phase 1.

• Thực hành: Thiết kế chiến lược giá phân biệt theo 3 phân khúc khách hàng (dựa trên độ nhạy giá khác nhau).

Ngày 605: Dynamic Pricing - Ứng dụng thực tế

• Mục tiêu: Kết nối lại với RL đã học tuần 7.

• Lý thuyết: Dynamic pricing theo thời gian/tồn kho (revenue management trong ngành hàng không/khách sạn).

• Thực hành: Xây mô hình dynamic pricing đơn giản cho bài toán bán vé sự kiện (giá tăng khi vé còn ít, thời gian còn ngắn).

Ngày 606: Competitive Pricing & Game Theory sơ lược

• Mục tiêu: Hiểu pricing không tồn tại trong chân không - có phản ứng từ đối thủ.

• Lý thuyết: Giới thiệu sơ lược khái niệm Nash Equilibrium trong bối cảnh pricing (sẽ học sâu ở Phase 7).

• Thực hành: Phân tích 1 tình huống "chiến tranh giá" giữa 2 đối thủ, thảo luận vì sao race-to-the-bottom có thể xảy ra dù không ai muốn.

Ngày 607: Dự án Pricing Optimization tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 9.

• Lý thuyết: Checklist xây dựng chiến lược pricing dựa trên dữ liệu.

• Thực hành: Xây đề xuất pricing hoàn chỉnh cho 1 sản phẩm/dịch vụ tự chọn: ước lượng elasticity, tính giá tối ưu, đề xuất phân khúc giá.

Tuần 10 - Inventory Optimization (Ngày 608-613)

Ngày 608: Inventory Optimization - Các loại chi phí

• Mục tiêu: Nắm cấu trúc chi phí tồn kho.

• Lý thuyết: Holding cost, ordering cost, stockout cost - trade-off giữa các loại chi phí.

• Thực hành: Phân tích cấu trúc chi phí tồn kho của 1 doanh nghiệp bán lẻ giả định.

Ngày 609: Economic Order Quantity (EOQ)

• Mục tiêu: Nắm mô hình tồn kho kinh điển nhất.

• Lý thuyết: Công thức EOQ cân bằng ordering cost và holding cost.

• Thực hành: Tính EOQ cho 1 sản phẩm dựa trên nhu cầu, chi phí đặt hàng và chi phí lưu kho cho trước.

Ngày 610: Reorder Point & Safety Stock

• Mục tiêu: Xác định thời điểm đặt hàng lại tối ưu.

• Lý thuyết: Reorder point = demand trong lead time + safety stock, ảnh hưởng của biến động lead time.

• Thực hành: Tính reorder point cho sản phẩm ở Ngày 609 với lead time và độ biến động nhu cầu cho trước.

Ngày 611: ABC Analysis cho Quản lý Tồn kho

• Mục tiêu: Ưu tiên nguồn lực quản lý tồn kho hợp lý.

• Lý thuyết: Phân loại sản phẩm theo giá trị đóng góp (nguyên tắc Pareto 80/20).

• Thực hành: Thực hiện ABC analysis cho danh mục 50 sản phẩm giả định, đề xuất mức độ giám sát khác nhau theo nhóm A/B/C.

Ngày 612: Newsvendor Model

• Mục tiêu: Giải bài toán tồn kho cho sản phẩm có tính thời vụ/hư hỏng (single-period).

• Lý thuyết: Newsvendor model - cân bằng chi phí dư thừa và chi phí thiếu hàng cho sản phẩm chỉ bán 1 lần (VD: báo, thời trang theo mùa).

• Thực hành: Tính order quantity tối ưu bằng newsvendor model cho 1 sản phẩm theo mùa với chi phí dư thừa/thiếu hàng cho trước.

Ngày 613: Dự án Inventory Optimization tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 10.

• Lý thuyết: Checklist chọn mô hình tồn kho phù hợp theo đặc điểm sản phẩm.

• Thực hành: Xây chính sách tồn kho hoàn chỉnh (EOQ + reorder point + ABC classification) cho danh mục sản phẩm tự chọn.

Tuần 11 - Workforce Optimization (Ngày 614-617)

Ngày 614: Workforce Optimization - Tổng quan

• Mục tiêu: Hiểu các bài toán tối ưu nhân sự phổ biến.

• Lý thuyết: Shift scheduling, staffing level optimization, skill-based routing.

• Thực hành: Liệt kê các ràng buộc thực tế cần cân nhắc khi lập lịch nhân viên (luật lao động, sở thích cá nhân, kỹ năng).

Ngày 615: Staffing Level Optimization

• Mục tiêu: Kết nối lại với Queueing Theory (tuần 6) để xác định số nhân viên cần thiết.

• Lý thuyết: Erlang C formula (ở mức khái niệm) - công thức kinh điển xác định số nhân viên call center cần thiết theo service level mục tiêu.

• Thực hành: Dùng kết quả simulation call center đã làm ở Ngày 581 để đề xuất staffing level tối ưu theo từng khung giờ.

Ngày 616: Shift Scheduling Optimization

• Mục tiêu: Áp dụng lại Constraint Programming (tuần 4) cho bài toán lập lịch ca thực tế.

• Lý thuyết: Ràng buộc phức tạp trong lập lịch (số giờ tối đa/tuần, nghỉ giữa ca, công bằng phân bổ ca cuối tuần).

• Thực hành: Mở rộng bài toán lập lịch Ngày 566 với thêm ràng buộc công bằng (mỗi nhân viên không quá 2 ca cuối tuần/tháng).

Ngày 617: Dự án Workforce Optimization tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 11.

• Lý thuyết: Checklist xây dựng hệ thống lập lịch nhân sự tối ưu, cân bằng chi phí và sự hài lòng nhân viên.

• Thực hành: Xây giải pháp lập lịch nhân sự hoàn chỉnh cho 1 team vận hành (call center/cửa hàng) tự chọn, viết báo cáo khuyến nghị.

Tuần 12 - Capstone Phase 6 (Ngày 618-619)

Ngày 618: Capstone - Bài toán Optimization Tổng hợp

• Mục tiêu: Ghép nhiều kỹ thuật Phase 6 vào 1 bài toán kinh doanh thực tế.

• Lý thuyết: Không có lý thuyết mới.

• Thực hành: Chọn 1 bài toán lớn kết hợp nhiều mảng đã học (VD: tối ưu đồng thời tồn kho + pricing cho 1 chuỗi cửa hàng), xây mô hình hoàn chỉnh.

Ngày 619: Capstone - Hoàn thiện & Tổng kết Phase 6

• Mục tiêu: Kết thúc Phase 6, chuyển giao sang Phase 7.

• Lý thuyết: Nhìn lại hành trình Optimization: từ LP/IP cơ bản đến ứng dụng thực tế (supply chain, pricing, inventory, workforce) - đây là bộ công cụ biến insight thành hành động cụ thể.

• Thực hành: Hoàn thiện báo cáo capstone, cập nhật portfolio GitHub, viết bài tổng kết Phase 6, lên kế hoạch Phase 7 (Decision Science).

PHASE 7 - DECISION SCIENCE (Ngày 620 – 694)

Tuần 1-3 - Decision Theory (Ngày 620-634)

Ngày 620: Decision Theory - Vị trí trong Decision Science

• Mục tiêu: Hiểu vì sao cần 1 khung lý thuyết chính thức cho việc ra quyết định.

• Lý thuyết: Descriptive vs normative decision theory - mô tả con người thực sự quyết định thế nào (behavioral economics) vs con người NÊN quyết định thế nào (decision theory cổ điển).

• Thực hành: Viết 1 ví dụ quyết định kinh doanh cá nhân đã từng đưa ra, phân tích xem lúc đó quyết định theo cảm tính hay theo khung lý thuyết nào.

Ngày 621: Expected Value - Nền tảng

• Mục tiêu: Ôn lại và mở rộng khái niệm từ Phase 0.

• Lý thuyết: Expected value của 1 quyết định có nhiều kết quả có thể xảy ra với xác suất khác nhau.

• Thực hành: Tính expected value cho quyết định "có nên đầu tư vào chiến dịch marketing rủi ro cao" với 3 kịch bản xác suất khác nhau.

Ngày 622: Utility Function

• Mục tiêu: Hiểu vì sao "giá trị tiền tệ" không phải lúc nào cũng phản ánh đúng giá trị thực sự với người ra quyết định.

• Lý thuyết: Utility function, marginal utility giảm dần.

• Thực hành: Vẽ utility function giả định cho 1 doanh nghiệp nhỏ (nơi mất 1 tỷ đau hơn nhiều so với được thêm 1 tỷ), so sánh với utility function của tập đoàn lớn.

Ngày 623: Expected Utility Theory

• Mục tiêu: Kết hợp expected value với utility function.

• Lý thuyết: Von Neumann-Morgenstern expected utility - nguyên lý ra quyết định tối ưu dưới bất định.

• Thực hành: So sánh 2 quyết định đầu tư có cùng expected value nhưng risk khác nhau, dùng utility function để xác định lựa chọn hợp lý.

Ngày 624: Risk Aversion, Risk Neutral, Risk Seeking

• Mục tiêu: Phân loại thái độ với rủi ro.

• Lý thuyết: Hình dạng utility function tương ứng với từng loại thái độ rủi ro (lõm/thẳng/lồi).

• Thực hành: Phân loại thái độ rủi ro của 3 công ty giả định (startup mới, công ty niêm yết ổn định, quỹ đầu tư mạo hiểm) dựa trên hành vi quyết định điển hình.

Ngày 625: Certainty Equivalent & Risk Premium

• Mục tiêu: Định lượng "giá" của sự chắc chắn.

• Lý thuyết: Certainty equivalent là gì, risk premium = expected value - certainty equivalent.

• Thực hành: Tính certainty equivalent cho 1 canh bạc kinh doanh giả định, diễn giải risk premium bằng ngôn ngữ kinh doanh.

Ngày 626: Decision under Uncertainty vs Decision under Risk

• Mục tiêu: Phân biệt 2 tình huống dễ nhầm lẫn.

• Lý thuyết: Risk (xác suất đã biết) vs Uncertainty/Ambiguity (xác suất không biết) - Knightian uncertainty.

• Thực hành: Phân loại 3 quyết định kinh doanh thực tế theo risk hay uncertainty, thảo luận cách tiếp cận khác nhau cho mỗi loại.

Ngày 627: Maximin, Maximax, Minimax Regret

• Mục tiêu: Có công cụ ra quyết định khi không biết xác suất (uncertainty thuần túy).

• Lý thuyết: 3 tiêu chí ra quyết định cổ điển dưới uncertainty - bi quan (maximin), lạc quan (maximax), giảm thiểu hối tiếc (minimax regret).

• Thực hành: Áp dụng cả 3 tiêu chí cho 1 bài toán chọn chiến lược kinh doanh với payoff matrix không biết xác suất, so sánh kết luận khác nhau.

Ngày 628: Value of Information

• Mục tiêu: Định lượng giá trị của việc thu thập thêm thông tin trước khi quyết định.

• Lý thuyết: Expected Value of Perfect Information (EVPI), Expected Value of Sample Information (EVSI).

• Thực hành: Tính EVPI cho 1 quyết định đầu tư, xác định có đáng chi tiền nghiên cứu thị trường thêm không.

Ngày 629: Decision Trees dưới góc nhìn Decision Theory

• Mục tiêu: Kết nối với công cụ sẽ học sâu ở tuần Strategic Decision Making.

• Lý thuyết: Cấu trúc decision tree biểu diễn chuỗi quyết định + sự kiện bất định.

• Thực hành: Vẽ decision tree đơn giản cho 1 quyết định 2 giai đoạn (VD: có nên thử nghiệm thị trường trước khi mở rộng toàn quốc).

Ngày 630: Regret Theory

• Mục tiêu: Biết mở rộng lý thuyết cổ điển gần với hành vi thực tế hơn.

• Lý thuyết: Con người không chỉ quan tâm outcome mà còn quan tâm "sẽ hối tiếc thế nào nếu chọn sai" - cầu nối sang Behavioral Economics.

• Thực hành: Phân tích 1 quyết định kinh doanh mà regret aversion có thể giải thích tại sao người ra quyết định chọn phương án an toàn hơn dù expected value thấp hơn.

Ngày 631: Multi-stage Decision Problems

• Mục tiêu: Mở rộng từ quyết định đơn sang chuỗi quyết định.

• Lý thuyết: Sequential decision making, backward induction (giải từ cuối chuỗi ngược lại) - liên hệ Bellman equation đã học ở Phase 6.

• Thực hành: Giải 1 bài toán quyết định 3 giai đoạn bằng backward induction (VD: chuỗi quyết định mở rộng cửa hàng theo từng năm).

Ngày 632: Framing Effect trong Decision Theory

• Mục tiêu: Thấy giới hạn của lý thuyết chuẩn tắc khi gặp thực tế con người.

• Lý thuyết: Cùng 1 bài toán nhưng trình bày khác nhau (gain frame vs loss frame) dẫn đến quyết định khác nhau - vi phạm giả định lý thuyết cổ điển.

• Thực hành: Viết lại 1 quyết định kinh doanh theo cả gain frame và loss frame, dự đoán quyết định có thể khác nhau thế nào.

Ngày 633: Reading Log #13 - Đọc chương sách Decision Theory kinh điển

• Mục tiêu: Đào sâu hiểu biết qua tài liệu gốc.

• Lý thuyết: Ghi lại luận điểm chính, ví dụ minh họa hay nhất, liên hệ với kiến thức Phase 4-6.

• Thực hành: Đọc 1 chương sách/bài giảng kinh điển về Decision Theory (VD: chương mở đầu "Decision Analysis" của Howard Raiffa), viết reading log.

Ngày 634: Dự án Decision Theory tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 1-3.

• Lý thuyết: Checklist áp dụng khung Decision Theory cho 1 quyết định kinh doanh thực tế.

• Thực hành: Phân tích đầy đủ 1 quyết định kinh doanh phức tạp bằng expected utility + value of information + decision tree đơn giản, viết báo cáo khuyến nghị.

Tuần 4-6 - Behavioral Economics (Ngày 635-649)

Ngày 635: Behavioral Economics - Vì sao con người không "Rational" như lý thuyết cổ điển giả định

• Mục tiêu: Định vị Behavioral Economics như phần bổ sung thực tế cho Decision Theory.

• Lý thuyết: Bounded rationality (Herbert Simon) - con người có giới hạn về thông tin, thời gian, khả năng tính toán.

• Thực hành: Viết 3 ví dụ quyết định kinh doanh nơi khách hàng/nhân viên không hành xử theo expected utility thuần túy.

Ngày 636: Prospect Theory - Giới thiệu

• Mục tiêu: Nắm lý thuyết hành vi nổi tiếng nhất (Kahneman & Tversky, Nobel Prize).

• Lý thuyết: Value function của Prospect Theory - lõm ở vùng lãi, lồi ở vùng lỗ, dốc hơn ở vùng lỗ (loss aversion).

• Thực hành: Vẽ value function của Prospect Theory, so sánh với utility function cổ điển đã học Ngày 622.

Ngày 637: Loss Aversion

• Mục tiêu: Hiểu sâu hiện tượng "mất mát đau hơn được lợi tương đương" (~2-2.5 lần theo nghiên cứu gốc).

• Lý thuyết: Ứng dụng loss aversion trong thiết kế sản phẩm/marketing (free trial, money-back guarantee).

• Thực hành: Phân tích vì sao "dùng thử miễn phí rồi mất quyền lợi nếu không đăng ký" hiệu quả hơn "giảm giá nếu đăng ký".

Ngày 638: Reference Point & Framing

• Mục tiêu: Hiểu vì sao "so với cái gì" quan trọng hơn giá trị tuyệt đối.

• Lý thuyết: Reference point thay đổi cảm nhận lãi/lỗ - cùng 1 kết quả có thể là "lãi" hay "lỗ" tùy điểm neo.

• Thực hành: Thiết kế lại 1 thông báo giá sản phẩm (VD: "giảm 20%" vs "giá gốc X, giá mới Y") theo nguyên tắc framing, giải thích lý do chọn cách trình bày.

Ngày 639: Probability Weighting

• Mục tiêu: Hiểu con người đánh giá xác suất nhỏ/lớn không tuyến tính.

• Lý thuyết: Con người có xu hướng phóng đại xác suất nhỏ (mua vé số) và đánh giá thấp xác suất gần chắc chắn.

• Thực hành: Phân tích hành vi mua bảo hiểm/vé số dưới góc nhìn probability weighting thay vì expected utility thuần túy.

Ngày 640: Anchoring Bias

• Mục tiêu: Hiểu thiên kiến neo giá trị đầu tiên.

• Lý thuyết: Con người bị ảnh hưởng mạnh bởi con số đầu tiên nhìn thấy, dù không liên quan logic.

• Thực hành: Thiết kế 1 thử nghiệm A/B (giả lập) kiểm tra tác động của anchoring trong việc hiển thị giá gốc trước giá khuyến mãi.

Ngày 641: Availability Heuristic & Representativeness Heuristic

• Mục tiêu: Nắm 2 heuristic phổ biến gây sai lệch phán đoán.

• Lý thuyết: Availability (đánh giá xác suất dựa trên độ dễ nhớ lại), representativeness (đánh giá dựa trên mức độ giống khuôn mẫu, bỏ qua base rate).

• Thực hành: Phân tích 1 ví dụ base rate neglect trong kinh doanh (VD: đánh giá rủi ro gian lận dựa trên "trông giống kẻ gian lận" thay vì base rate thực tế).

Ngày 642: Status Quo Bias & Default Effect

• Mục tiêu: Hiểu sức mạnh của lựa chọn mặc định.

• Lý thuyết: Con người có xu hướng giữ nguyên trạng thái hiện tại, default option ảnh hưởng mạnh đến quyết định cuối.

• Thực hành: Phân tích ảnh hưởng của việc đổi opt-in sang opt-out cho 1 tính năng (VD: đăng ký nhận email marketing), ước tính tác động đến tỷ lệ tham gia.

Ngày 643: Social Proof & Herding Behavior

• Mục tiêu: Hiểu ảnh hưởng của hành vi đám đông lên quyết định cá nhân.

• Lý thuyết: Social proof trong thiết kế sản phẩm (review, "X người đã mua"), herding trong quyết định tài chính.

• Thực hành: Thiết kế 1 thử nghiệm kiểm tra tác động của hiển thị "1,200 người đã mua sản phẩm này" lên conversion rate.

Ngày 644: Mental Accounting

• Mục tiêu: Hiểu vì sao con người phân bổ tiền vào các "tài khoản tâm lý" riêng biệt thay vì coi tiền là fungible.

• Lý thuyết: Mental accounting giải thích hành vi tiêu dùng phi lý (VD: tiêu tiền thưởng dễ dàng hơn tiền lương dù giá trị như nhau).

• Thực hành: Phân tích 1 chiến lược marketing tận dụng mental accounting (VD: "tiết kiệm được X đồng" đóng khung như 1 khoản tiền riêng).

Ngày 645: Nudge Theory

• Mục tiêu: Học cách thiết kế lựa chọn tác động hành vi mà không hạn chế tự do lựa chọn.

• Lý thuyết: Libertarian paternalism (Thaler & Sunstein), choice architecture.

• Thực hành: Thiết kế 1 "nudge" cụ thể cho sản phẩm/dịch vụ tự chọn nhằm khuyến khích hành vi có lợi cho người dùng (VD: tiết kiệm nhiều hơn).

Ngày 646: Behavioral Economics trong Pricing (liên hệ Phase 6)

• Mục tiêu: Kết nối lại với Pricing Optimization đã học.

• Lý thuyết: Charm pricing (giá kết thúc bằng 9), decoy effect (thêm lựa chọn thứ 3 để đẩy khách chọn phương án mong muốn).

• Thực hành: Thiết kế lại bảng giá 3 gói dịch vụ áp dụng decoy effect để tăng tỷ lệ chọn gói giữa (gói lợi nhuận cao nhất).

Ngày 647: Giới hạn và Chỉ trích của Behavioral Economics

• Mục tiêu: Có góc nhìn cân bằng, tránh áp dụng máy móc.

• Lý thuyết: Vấn đề replication crisis trong tâm lý học, sự khác biệt giữa thí nghiệm phòng lab và hành vi thực tế quy mô lớn.

• Thực hành: Đọc 1 bài phê bình về giới hạn ứng dụng behavioral economics trong kinh doanh, tóm tắt luận điểm chính.

Ngày 648: Reading Log #14 - Đọc chương sách "Thinking, Fast and Slow" hoặc tương đương

• Mục tiêu: Đào sâu hiểu biết qua tài liệu gốc kinh điển.

• Lý thuyết: Ghi lại System 1 vs System 2 thinking, ví dụ minh họa hay nhất.

• Thực hành: Đọc 1-2 chương liên quan trực tiếp đến heuristics/biases đã học, viết reading log.

Ngày 649: Dự án Behavioral Economics tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 4-6.

• Lý thuyết: Checklist áp dụng behavioral economics vào thiết kế sản phẩm/chính sách có đạo đức (tránh "dark pattern").

• Thực hành: Thiết kế 1 đề xuất cải tiến sản phẩm/chính sách áp dụng 3+ nguyên tắc behavioral economics đã học, kèm cân nhắc đạo đức.

Tuần 7-9 - Strategic Decision Making (Ngày 650-664)

Ngày 650: Strategic Decision Making - Khác biệt với Quyết định Vận hành

• Mục tiêu: Phân biệt quyết định chiến lược (dài hạn, khó đảo ngược, nhiều bất định) với quyết định vận hành hàng ngày.

• Lý thuyết: Đặc điểm của strategic decision - high stakes, irreversibility, long time horizon.

• Thực hành: Phân loại 5 quyết định kinh doanh thực tế thành chiến lược hay vận hành, giải thích tiêu chí.

Ngày 651: Decision Trees - Xây dựng Cơ bản

• Mục tiêu: Thành thạo công cụ trực quan hóa chuỗi quyết định.

• Lý thuyết: Decision node, chance node, terminal node - quy ước ký hiệu chuẩn.

• Thực hành: Vẽ decision tree hoàn chỉnh cho bài toán "có nên ra mắt sản phẩm mới" với 2 giai đoạn quyết định.

Ngày 652: Decision Trees - Giải bằng Backward Induction

• Mục tiêu: Tìm chiến lược tối ưu từ decision tree.

• Lý thuyết: Rollback method - tính expected value từ nhánh cuối ngược về gốc.

• Thực hành: Giải hoàn chỉnh decision tree Ngày 651 bằng backward induction, xác định chiến lược tối ưu.

Ngày 653: Decision Trees - Phần mềm hỗ trợ

• Mục tiêu: Thực hành với công cụ thực tế thay vì vẽ tay.

• Lý thuyết: Cấu trúc dữ liệu biểu diễn decision tree trong code.

• Thực hành: Cài đặt decision tree đã giải bằng Python (dùng dictionary/class tự viết hoặc thư viện chuyên dụng), tự động tính expected value.

Ngày 654: Sensitivity Analysis cho Decision Trees

• Mục tiêu: Kiểm tra độ ổn định của kết luận chiến lược.

• Lý thuyết: Two-way sensitivity analysis - thay đổi 2 biến giả định cùng lúc, xem chiến lược tối ưu có đổi không.

• Thực hành: Chạy sensitivity analysis trên xác suất thành công của sản phẩm mới, xác định "điểm gãy" (breakeven probability) khi chiến lược tối ưu thay đổi.

Ngày 655: Real Options - Khái niệm

• Mục tiêu: Hiểu vì sao NPV thuần túy có thể đánh giá thấp giá trị của tính linh hoạt.

• Lý thuyết: Real options - giá trị của quyền (không phải nghĩa vụ) trì hoãn/mở rộng/từ bỏ 1 dự án.

• Thực hành: Phân tích 1 dự án đầu tư có tùy chọn "chờ thêm 1 năm để có thêm thông tin", giải thích vì sao option này có giá trị dù làm giảm NPV tức thời.

Ngày 656: Option to Defer, Expand, Abandon

• Mục tiêu: Phân loại các loại real option phổ biến.

• Lý thuyết: 3 loại option chính trong quyết định đầu tư kinh doanh, ví dụ thực tế mỗi loại.

• Thực hành: Xác định loại real option phù hợp cho 3 tình huống đầu tư khác nhau (mở nhà máy mới, thử nghiệm thị trường, dự án R&D rủi ro cao).

Ngày 657: Định giá Real Options - Cách tiếp cận Decision Tree

• Mục tiêu: Định lượng giá trị real option bằng công cụ đã học (không cần Black-Scholes phức tạp).

• Lý thuyết: Mô hình hóa real option như 1 decision tree có điều kiện (nếu kết quả giai đoạn 1 tốt thì mở rộng).

• Thực hành: Tính giá trị của "option to expand" bằng decision tree cho 1 dự án đầu tư theo giai đoạn.

Ngày 658: So sánh NPV thuần túy vs Real Options Analysis

• Mục tiêu: Có tiêu chí khi nào cần dùng real options thay vì NPV đơn giản.

• Lý thuyết: NPV thuần túy giả định cam kết "tất cả hoặc không gì", bỏ qua giá trị linh hoạt - sai lệch lớn nhất trong dự án có nhiều bất định.

• Thực hành: So sánh kết luận đầu tư của cùng 1 dự án theo NPV thuần túy vs Real Options Analysis, giải thích khác biệt.

Ngày 659: Scenario Planning - Khái niệm

• Mục tiêu: Học công cụ lập kế hoạch chiến lược dưới bất định cao (khác forecasting điểm - Phase 4).

• Lý thuyết: Xây dựng nhiều kịch bản tương lai hợp lý (không phải dự đoán 1 con số), test chiến lược qua từng kịch bản.

• Thực hành: Xây 3 kịch bản tương lai (lạc quan/trung tính/bi quan) cho ngành của 1 công ty tự chọn trong 5 năm tới.

Ngày 660: Xây dựng Scenario Planning hoàn chỉnh

• Mục tiêu: Thực hành quy trình đầy đủ.

• Lý thuyết: Xác định driving forces (yếu tố bất định quan trọng nhất và khó dự đoán nhất), ma trận 2x2 kịch bản.

• Thực hành: Xây ma trận 2x2 scenario planning (2 driving force chính) cho công ty ở Ngày 659, mô tả chi tiết 4 kịch bản.

Ngày 661: Stress-test Chiến lược qua các Kịch bản

• Mục tiêu: Đánh giá độ bền vững của 1 chiến lược.

• Lý thuyết: Robust strategy - chiến lược hoạt động tốt ở nhiều kịch bản khác nhau, không chỉ tối ưu ở 1 kịch bản.

• Thực hành: Đánh giá 1 chiến lược đề xuất qua cả 4 kịch bản đã xây, xác định chiến lược có robust không.

Ngày 662: Kết hợp Real Options với Scenario Planning

• Mục tiêu: Tích hợp 2 công cụ vào 1 quy trình ra quyết định chiến lược hoàn chỉnh.

• Lý thuyết: Xây dựng chiến lược có "điểm quyết định" rõ ràng gắn với tín hiệu quan sát được từ thực tế (decision point linked to leading indicators).

• Thực hành: Thiết kế lộ trình chiến lược có các "điểm quyết định" cụ thể (VD: "nếu thị phần đạt X% sau 1 năm thì mở rộng, nếu không thì rút lui").

Ngày 663: Reading Log #15 - Đọc case study Strategic Decision Making thực tế

• Mục tiêu: Học từ case study công ty thực tế.

• Lý thuyết: Ghi lại bối cảnh quyết định, công cụ phân tích công ty đã dùng, kết quả.

• Thực hành: Đọc 1 case study nổi tiếng về quyết định chiến lược (HBR case study hoặc case study công khai), viết reading log.

Ngày 664: Dự án Strategic Decision Making tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 7-9.

• Lý thuyết: Checklist phân tích 1 quyết định chiến lược đầy đủ (decision tree + real options + scenario planning).

• Thực hành: Phân tích trọn vẹn 1 quyết định chiến lược lớn tự chọn (VD: có nên mở rộng sang thị trường mới) kết hợp cả 3 công cụ, viết báo cáo khuyến nghị cho ban lãnh đạo.

Tuần 10-12 - Game Theory (Ngày 665-679)

Ngày 665: Game Theory - Vì sao Kinh doanh là 1 "Trò chơi"

• Mục tiêu: Hiểu khi nào cần tư duy game theory thay vì optimization đơn phương (Phase 6).

• Lý thuyết: Khác biệt giữa bài toán tối ưu 1 phía (Phase 6 - không có đối thủ phản ứng) và tình huống có nhiều bên ra quyết định ảnh hưởng lẫn nhau.

• Thực hành: Liệt kê 3 tình huống kinh doanh cần tư duy game theory (đấu giá, chiến tranh giá, đàm phán hợp đồng).

Ngày 666: Thành phần cơ bản của 1 Game

• Mục tiêu: Nắm ngôn ngữ hình thức của game theory.

• Lý thuyết: Players, strategies, payoffs, payoff matrix.

• Thực hành: Biểu diễn bài toán "chiến tranh giá giữa 2 đối thủ" (đã nhắc ở Phase 6 Ngày 606) thành payoff matrix đầy đủ.

Ngày 667: Dominant Strategy

• Mục tiêu: Tìm chiến lược tối ưu không phụ thuộc vào đối thủ làm gì.

• Lý thuyết: Dominant strategy là gì, cách xác định từ payoff matrix.

• Thực hành: Xác định dominant strategy (nếu có) cho payoff matrix Ngày 666.

Ngày 668: Nash Equilibrium - Khái niệm

• Mục tiêu: Nắm khái niệm trung tâm và nổi tiếng nhất của game theory.

• Lý thuyết: Nash Equilibrium - trạng thái không ai có động lực đơn phương thay đổi chiến lược.

• Thực hành: Tìm Nash Equilibrium cho payoff matrix Ngày 666 bằng phương pháp "best response".

Ngày 669: Prisoner's Dilemma

• Mục tiêu: Hiểu ví dụ kinh điển nhất minh họa xung đột giữa lợi ích cá nhân và lợi ích tập thể.

• Lý thuyết: Cấu trúc Prisoner's Dilemma, vì sao Nash Equilibrium không phải lúc nào cũng là kết quả tốt nhất cho cả 2 bên.

• Thực hành: Áp dụng cấu trúc Prisoner's Dilemma cho tình huống 2 công ty cùng quyết định có nên giảm giá cùng lúc không, phân tích tại sao "hợp tác giữ giá cao" khó bền vững.

Ngày 670: Repeated Games & Sự Hợp tác

• Mục tiêu: Hiểu vì sao hợp tác có thể bền vững khi game lặp lại nhiều lần.

• Lý thuyết: Tit-for-tat strategy, folk theorem (ở mức khái niệm) - hợp tác có thể là equilibrium trong game lặp lại vô hạn.

• Thực hành: Phân tích vì sao các công ty trong 1 ngành ổn định (oligopoly) thường tránh chiến tranh giá dù về lý thuyết game 1 lần dự đoán họ sẽ giảm giá.

Ngày 671: Sequential Games & Game Tree

• Mục tiêu: Mở rộng sang game có thứ tự hành động (khác simultaneous game ở trên).

• Lý thuyết: Game tree, backward induction áp dụng cho game theory (liên hệ Ngày 652).

• Thực hành: Vẽ game tree cho tình huống "công ty A quyết định vào thị trường trước, công ty B phản ứng sau", giải bằng backward induction.

Ngày 672: First-mover Advantage & Commitment

• Mục tiêu: Hiểu giá trị chiến lược của việc hành động trước và cam kết đáng tin.

• Lý thuyết: Credible commitment - tại sao 1 cam kết chỉ có giá trị chiến lược nếu nó đáng tin (khó đảo ngược).

• Thực hành: Phân tích 1 ví dụ thực tế công ty tạo credible commitment (VD: đầu tư nhà máy lớn để "dọa" đối thủ không dám vào thị trường).

Ngày 673: Auctions - Các loại Đấu giá

• Mục tiêu: Nắm 1 ứng dụng thực tế quan trọng của game theory (dùng nhiều trong ad-tech, procurement).

• Lý thuyết: English auction, Dutch auction, First-price sealed-bid, Second-price sealed-bid (Vickrey).

• Thực hành: So sánh 4 loại đấu giá theo tiêu chí: tính minh bạch, động lực trả giá đúng giá trị thật (truthful bidding).

Ngày 674: Vickrey Auction & Truthful Bidding

• Mục tiêu: Hiểu vì sao second-price auction khuyến khích trả giá trung thực - kết quả nổi tiếng của game theory.

• Lý thuyết: Chứng minh trực giác vì sao dominant strategy trong Vickrey auction là trả đúng giá trị thật.

• Thực hành: Mô phỏng 1 phiên Vickrey auction với 3 người tham gia có giá trị thật khác nhau, xác nhận kết quả tối ưu.

Ngày 675: Ứng dụng Auction Theory trong Ad-tech

• Mục tiêu: Kết nối lý thuyết với ứng dụng thực tế phổ biến nhất hiện nay.

• Lý thuyết: Real-time bidding trong quảng cáo số dùng biến thể của second-price auction (Generalized Second Price).

• Thực hành: Đọc tài liệu về cơ chế đấu giá quảng cáo (VD: Google Ads auction), tóm tắt cách nó áp dụng nguyên lý Vickrey auction.

Ngày 676: Bargaining & Negotiation Theory

• Mục tiêu: Áp dụng game theory cho đàm phán - kỹ năng thực tế cần thiết ở Phase 9.

• Lý thuyết: Nash Bargaining Solution (ở mức khái niệm), BATNA (Best Alternative To a Negotiated Agreement).

• Thực hành: Phân tích 1 tình huống đàm phán hợp đồng B2B, xác định BATNA của cả 2 bên và vùng thỏa thuận khả thi (ZOPA - Zone of Possible Agreement).

Ngày 677: Mechanism Design - Khái niệm sơ lược

• Mục tiêu: Biết hướng ngược lại của game theory - thiết kế luật chơi để đạt kết quả mong muốn.

• Lý thuyết: Mechanism design là "reverse game theory" - thiết kế incentive structure để người chơi tự nguyện hành động theo hướng mong muốn.

• Thực hành: Đọc 1 ví dụ mechanism design thực tế (VD: thiết kế hệ thống đánh giá tài xế 2 chiều trong ride-sharing để giảm gian lận), tóm tắt bằng reading log.

Ngày 678: Giới hạn của Game Theory trong Thực tế Kinh doanh

• Mục tiêu: Có góc nhìn cân bằng - kết hợp với Behavioral Economics đã học.

• Lý thuyết: Giả định "rational player" trong game theory cổ điển thường không đúng thực tế (liên hệ Ngày 635), behavioral game theory là hướng mở rộng.

• Thực hành: Phân tích 1 tình huống dự đoán game theory cổ điển sai vì đối thủ hành xử không hoàn toàn rational, giải thích bằng behavioral economics.

Ngày 679: Dự án Game Theory tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 10-12.

• Lý thuyết: Checklist phân tích 1 tình huống cạnh tranh bằng game theory.

• Thực hành: Phân tích trọn vẹn 1 tình huống cạnh tranh kinh doanh thực tế (chiến tranh giá, đấu giá, hoặc đàm phán) bằng payoff matrix + Nash Equilibrium, viết khuyến nghị chiến lược.

Tuần 13-14 - Multi-Criteria Decision Analysis (Ngày 680-689)

Ngày 680: MCDA - Vì sao cần khi có nhiều tiêu chí xung đột

• Mục tiêu: Hiểu vấn đề khi 1 quyết định không thể quy về 1 con số duy nhất (khác Optimization ở Phase 6 thường có 1 objective).

• Lý thuyết: MCDA giải quyết bài toán có nhiều tiêu chí đánh giá (chi phí, chất lượng, thời gian, rủi ro) không thể so sánh trực tiếp.

• Thực hành: Liệt kê 1 quyết định kinh doanh có ít nhất 4 tiêu chí xung đột (VD: chọn nhà cung cấp - giá, chất lượng, thời gian giao, độ tin cậy).

Ngày 681: Xây dựng Criteria & Weighting cơ bản

• Mục tiêu: Hình thức hóa bài toán MCDA.

• Lý thuyết: Xác định tiêu chí, chuẩn hóa thang đo (normalization), gán trọng số ban đầu.

• Thực hành: Xây bảng tiêu chí + trọng số cho bài toán chọn nhà cung cấp ở Ngày 680.

Ngày 682: Weighted Sum Model (WSM)

• Mục tiêu: Áp dụng phương pháp MCDA đơn giản nhất.

• Lý thuyết: Tính điểm tổng hợp = tổng (trọng số × điểm chuẩn hóa từng tiêu chí).

• Thực hành: Tính điểm WSM cho 4 nhà cung cấp giả định, xếp hạng và chọn phương án tốt nhất.

Ngày 683: AHP (Analytic Hierarchy Process) - Khái niệm

• Mục tiêu: Nắm phương pháp MCDA phổ biến và có nền tảng toán học chặt chẽ hơn.

• Lý thuyết: Pairwise comparison - so sánh từng cặp tiêu chí thay vì gán trọng số trực tiếp (giảm thiên kiến chủ quan).

• Thực hành: Xây ma trận so sánh cặp (pairwise comparison matrix) cho 4 tiêu chí đã chọn ở Ngày 681.

Ngày 684: AHP - Tính Trọng số & Consistency Ratio

• Mục tiêu: Hoàn thiện quy trình AHP, kiểm tra tính nhất quán của đánh giá.

• Lý thuyết: Eigenvalue method để tính trọng số từ ma trận so sánh cặp, Consistency Ratio (CR) kiểm tra người đánh giá có mâu thuẫn logic không.

• Thực hành: Tính trọng số bằng AHP cho ma trận Ngày 683, kiểm tra CR (chấp nhận nếu CR < 0.1).

Ngày 685: AHP - Áp dụng đầy đủ cho Bài toán Chọn phương án

• Mục tiêu: Hoàn thiện phân tích AHP end-to-end.

• Lý thuyết: Kết hợp trọng số AHP với điểm đánh giá từng phương án theo từng tiêu chí.

• Thực hành: Hoàn thiện phân tích AHP cho bài toán chọn nhà cung cấp, so sánh kết quả với WSM đơn giản ở Ngày 682.

Ngày 686: TOPSIS - Khái niệm

• Mục tiêu: Biết phương pháp MCDA thứ 3, dựa trên khoảng cách hình học.

• Lý thuyết: TOPSIS chọn phương án gần nhất với "giải pháp lý tưởng" (ideal solution) và xa nhất "giải pháp lý tưởng ngược" (negative-ideal solution).

• Thực hành: Xác định ideal solution và negative-ideal solution cho bài toán chọn nhà cung cấp.

Ngày 687: TOPSIS - Tính toán đầy đủ

• Mục tiêu: Hoàn thiện thuật toán TOPSIS.

• Lý thuyết: Tính khoảng cách Euclidean đến ideal/negative-ideal solution, tính relative closeness để xếp hạng.

• Thực hành: Chạy đầy đủ TOPSIS cho bài toán chọn nhà cung cấp, so sánh kết quả xếp hạng với WSM và AHP.

Ngày 688: So sánh WSM vs AHP vs TOPSIS & Sensitivity Analysis

• Mục tiêu: Có tiêu chí chọn phương pháp MCDA phù hợp, kiểm tra độ ổn định kết luận.

• Lý thuyết: Trade-off độ phức tạp/độ tin cậy của từng phương pháp; sensitivity analysis cho trọng số (kết luận có đổi nếu trọng số thay đổi nhẹ không).

• Thực hành: Thay đổi trọng số 1 tiêu chí ±20%, kiểm tra thứ hạng phương án tốt nhất có thay đổi không (đánh giá robustness).

Ngày 689: Dự án MCDA tổng hợp

• Mục tiêu: Tổng hợp tuần 13-14.

• Lý thuyết: Checklist thực hiện 1 phân tích MCDA đầy đủ và minh bạch cho stakeholder.

• Thực hành: Thực hiện trọn vẹn phân tích MCDA (bằng AHP hoặc TOPSIS) cho 1 quyết định kinh doanh đa tiêu chí tự chọn, viết báo cáo khuyến nghị kèm sensitivity analysis.

Tuần 15 - Capstone Phase 7 (Ngày 690-694)

Ngày 690: Capstone - Chọn Quyết định Chiến lược Tổng hợp

• Mục tiêu: Ghép toàn bộ Phase 7 vào 1 dự án ra quyết định hoàn chỉnh.

• Lý thuyết: Cấu trúc 1 báo cáo ra quyết định chiến lược tích hợp đa công cụ.

• Thực hành: Chọn 1 quyết định chiến lược lớn (VD: "có nên thâm nhập thị trường mới trong bối cảnh có đối thủ cạnh tranh"), xác định công cụ nào từ Phase 7 sẽ dùng.

Ngày 691: Capstone - Phân tích Decision Tree + Real Options

• Mục tiêu: Áp dụng khung ra quyết định có cấu trúc.

• Lý thuyết: Không có lý thuyết mới.

• Thực hành: Xây decision tree đầy đủ cho quyết định, tính giá trị real option của việc "thử nghiệm nhỏ trước khi mở rộng toàn diện".

Ngày 692: Capstone - Phân tích Game Theory (Phản ứng Đối thủ)

• Mục tiêu: Tính đến phản ứng của đối thủ cạnh tranh.

• Lý thuyết: Không có lý thuyết mới.

• Thực hành: Xây payoff matrix cho tình huống cạnh tranh, tìm Nash Equilibrium, tích hợp kết quả vào decision tree.

Ngày 693: Capstone - MCDA cho Lựa chọn Phương án cuối & Behavioral Check

• Mục tiêu: Hoàn thiện phân tích đa tiêu chí và kiểm tra thiên kiến hành vi.

• Lý thuyết: Không có lý thuyết mới.

• Thực hành: Chạy MCDA (AHP/TOPSIS) so sánh các phương án chiến lược cuối cùng, rà soát báo cáo để phát hiện các bias đã học (overconfidence, anchoring) có đang ảnh hưởng đến phân tích không.

Ngày 694: Capstone - Decision Memo & Tổng kết Phase 7

• Mục tiêu: Hoàn thiện báo cáo cuối cùng và kết thúc Phase 7.

• Lý thuyết: Nhìn lại hành trình Phase 7 - từ Decision Theory chuẩn tắc, Behavioral Economics thực tế, đến các công cụ chiến lược (Decision Tree, Real Options, Game Theory, MCDA).

• Thực hành: Viết decision memo hoàn chỉnh tổng hợp toàn bộ phân tích, cập nhật portfolio GitHub, tổng kết Phase 7, lên kế hoạch Phase 8 (Platform Internals).