Mục tiêu:

•  Hiểu được tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu trong quy trình Business Intelligence (BI).
• Nắm vững kỹ thuật làm sạch, định dạng, hợp nhất và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Xây dựng nền tảng dữ liệu đáng tin cậy để phục vụ cho phân tích và trực quan hóa sau này.

Nội dung:

• Tổng quan về dữ liệu thô và vấn đề chất lượng dữ liệu.
• Giới thiệu Power Query – công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ trong Power BI.
• Kết nối và trích xuất dữ liệu từ Excel, CSV, web, thư mục, hoặc hệ cơ sở dữ liệu.
• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ trùng lặp, xử lý ô rỗng, chuẩn hóa định dạng, chuẩn hóa kiểu dữ liệu.
• Biến đổi dữ liệu: tách/cộng gộp cột, thêm cột tùy chỉnh, pivot/unpivot.
• Thực hành: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu bán hàng thực tế từ nhiều chi nhánh.

Mục tiêu:

• Xây dựng mô hình dữ liệu hợp lý, phục vụ hiệu quả cho việc phân tích và trực quan hóa.
• Hiểu được cách tổ chức dữ liệu dạng quan hệ, thiết kế sơ đồ mô hình sao (star schema).
• Làm chủ khái niệm fact table, dimension table và ứng dụng các phép tính bằng ngôn ngữ DAX.

Nội dung:

• Giới thiệu Power Pivot tích hợp trong Power BI và vai trò trong modeling.
• Hiểu mô hình dữ liệu quan hệ: tạo liên kết giữa các bảng dữ liệu.
• Thiết kế mô hình sao (Star Schema) và snowflake schema.
• Sử dụng công cụ Model View để quản lý mối quan hệ và kiểu dữ liệu.
• Khái niệm Fact table vs Dimension table và cách xác định trong dự án thực tế.
• Tạo chỉ số phân tích bằng DAX cơ bản: SUM, AVERAGE, COUNTROWS, CALCULATE.
• Mindset xử lý dữ liệu, cách thức sử dụng công cụ Power Pivot, Power BI
• Thực hành ứng dụng hàm DAX: CALCULATE() function, RELATED() function, SUM() function, DIVIDE() function, FILTER() function,
  COUNTROWS() function, DISTINCTCOUNT() function, SUMX() function, AVERAGEX() function, COUNTX() function, RANKX()
  function, ALL() function, VALUES() function, DISTINCT() function, SWITCH() function, SUMMARIZE() function,ADDCOLUMNS()
  function, TOPN() function, TOTALMTD() function, TOTALQTD() function, TOTALYTD() function, TIME INTELLIGENCE/ () functions
  : SAMEPERIODLASTYEAR() function, PREVIOUSDAY() function, PREVIOUSMONTH() function, PREVIOUSQUARTER() function,
  PREVIOUSYEAR() function, NEXTDAY() function, NEXTMONTH() function, NEXTQUARTER() function, NEXTYEAR() function,
  DATESBETWEEN() DATEADD() function, DATEDIFF() function, DATESMTD() function, DATESQTD() function, DATESYTD() function…
• Thực hành: Xây dựng mô hình dữ liệu cho hệ thống báo cáo bán hàng theo vùng, nhóm sản phẩm và thời gian.

Mục tiêu:

• Nắm vững nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu hiệu quả và ứng dụng trong Power BI.
• Lựa chọn loại biểu đồ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích phân tích.
• Thiết kế dashboard tương tác, thân thiện và chuyên nghiệp để trình bày insight một cách trực quan.

Nội dung:

• Giới thiệu giao diện Report View trong Power BI Desktop.
• Lý thuyết về trực quan hóa: biểu đồ so sánh, xu hướng, phân bố, thành phần.
• Hướng dẫn chọn biểu đồ phù hợp: bar chart, column chart, line chart, pie chart, combo chart, card, map.
• Làm việc với các yếu tố tương tác: slicers, filters, drill-down, drill-through, bookmarks.
• Thiết kế bố cục dashboard hiệu quả: chia khung, sử dụng màu sắc nhất quán, tạo điểm nhấn thị giác.
• Tránh lỗi thường gặp: biểu đồ rối, thiếu tiêu đề rõ ràng, trình bày thiếu mạch lạc.
• Thực hành: Thiết kế dashboard thể hiện KPI bán hàng theo thời gian, khu vực, và nhóm sản phẩm.

Mục tiêu:

• Hiểu vai trò của kể chuyện bằng dữ liệu trong việc truyền đạt thông tin rõ ràng và thuyết phục.
• Biết cách trình bày dữ liệu theo cấu trúc logic, giúp người nghe nhanh chóng nắm được vấn đề và ra quyết định.

Nội dung học:

• Nguyên tắc cơ bản của storytelling với dữ liệu: xác định bối cảnh, đối tượng người nghe, và thông điệp chính.
• Cách chọn biểu đồ phù hợp và làm nổi bật insight quan trọng.
• Thiết kế báo cáo hoặc dashboard có cấu trúc kể chuyện rõ ràng.

Thực hành với ví dụ đơn giản từ các lĩnh vực kinh doanh như Nhân sự, Marketing, Tài chính.

Mục tiêu:

• Biết cách xuất bản, chia sẻ báo cáo Power BI chuyên nghiệp
• Làm chủ quy trình cập nhật dữ liệu tự động, phân quyền và tối ưu hiệu suất truy cập.

Nội dung:

• Giới thiệu Power BI
• Thiết lập lịch cập nhật dữ liệu tự động (Scheduled Refresh).
• Cách tạo link chia sẻ, nhúng báo cáo vào web hoặc email.
• Thực hành: xuất bản dashboard phân tích bán hàng, thiết lập refresh tự động.

Mục tiêu:

• Ứng dụng toàn bộ kỹ năng từ các phần trước vào một dự án phân tích dữ liệu kinh doanh thực tế.
• Hiểu và đo lường các chỉ số hiệu quả bán hàng, chiến dịch marketing và hành vi khách hàng.
• Trình bày insight rõ ràng, từ đó đề xuất hành động giúp tối ưu hiệu suất.

Nội dung:

• Giới thiệu đề bài phân tích doanh thu theo khu vực, nhóm khách hàng, thời gian.
• Chuẩn bị dữ liệu thực tế từ CRM và hệ thống bán hàng.
• Xây dựng mô hình dữ liệu và chỉ số: doanh thu, số đơn hàng, tỷ lệ chuyển đổi.
• Phân tích hiệu quả chiến dịch marketing: CPA, CTR, ROI.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng dashboard tương tác: lọc theo khu vực, thời gian, nhóm khách.
• Thuyết trình báo cáo như một business analyst chuyên nghiệp.

Mục tiêu:

• Mở rộng tư duy phân tích sang lĩnh vực tài chính – vận hành.
• Tự tin xử lý dữ liệu đa chiều, đa nguồn trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.
• Đề xuất hành động cải thiện hiệu quả vận hành dựa trên phân tích số liệu.

Nội dung:

• Nhập vai phân tích tài chính cho công ty: doanh thu, chi phí, lợi nhuận gộp, biên lợi nhuận.
• Thêm dữ liệu vận hành: tồn kho, thời gian giao hàng, chi phí logistics.
• Xây dựng mô hình dữ liệu kết hợp nhiều phòng ban.
• Trực quan hóa hiệu suất tài chính và vận hành qua nhiều góc nhìn.
• Phân tích mối liên hệ giữa tồn kho và hiệu quả tài chính.
• Trình bày báo cáo với đề xuất cải thiện dòng tiền, tối ưu quy trình.