Chuyên viên đối soát dữ liệu phân tích ví điện tử bằng Power BI: Dự án thực tiễn, thể hiện tư duy vận hành rõ nét

Ngày đăng: 28/07/2025

Dưới góc nhìn của một chuyên viên đối soát dữ liệu tại Vietnam Post Digital, học viên Nguyễn Thị Hoàng Diệp luôn đối diện với những bài toán phức tạp về hành vi người dùng, chi phí vận hành và hiệu quả các phương thức thanh toán. Trong môi trường dịch vụ số liên tục thay đổi, việc nhìn rõ được bức tranh tổng thể từ dữ liệu không chỉ là lợi thế – mà còn là điều kiện bắt buộc để đưa ra quyết định kịp thời và chính xác.

Vì vậy, Diệp lựa chọn theo học khóa Phân tích dữ liệu với Power BI tại Datapot và thực hiện đề tài “Digital Wallet Transactions” như một mô hình mô phỏng thực tế. Từ hơn 5.000 giao dịch ví điện tử, Diệp đã xây dựng báo cáo đa chiều – phân tích hành vi theo thời gian, thiết bị, phương thức thanh toán và merchant – để từ đó đưa ra các khuyến nghị thiết thực giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Những điểm nổi bật trong dự án

Project của học viên Hoàng Diệp ghi điểm nhờ tư duy phân tích đa chiều và cách trình bày mạch lạc:

  • Phân tích bài bản theo từng chiều dữ liệu: từ thời gian, địa phương, phương thức thanh toán đến merchant và loại sản phẩm – phản ánh đúng tư duy vận hành trong hệ thống thanh toán điện tử.
  • Trực quan hóa hiệu quả bằng biểu đồ rõ ràng, phân cấp logic: giúp người đọc dễ dàng nắm bắt được mối liên hệ giữa volume, giá trị, chi phí và tỷ lệ hoàn trả theo từng khía cạnh cụ thể.
  • Đề xuất hành động cụ thể từ insight: xác định nhóm merchant tiềm năng, phân vùng người dùng ưu tiên theo device/location, gợi ý cải thiện UI/UX cho các nhóm tỷ lệ fail cao.

File báo cáo Power BI

Power BI không chỉ là công cụ trực quan hóa – mà là nền tảng để rèn tư duy phân tích dữ liệu bài bản. Tại Datapot, học viên được hướng dẫn “cầm tay chỉ việc” trên case thực tế, xây dựng trọn vẹn báo cáo từ xử lý dữ liệu đến storytelling.

Tham khảo khóa học tại đây

Thông tin bài tập Power BI

Học viên: Nguyễn Thị Hoàng Diệp

Lớp: PL300-135

Chủ đề: Phân tích giao dịch ví điện tử

Dataset: Dữ liệu tổng hợp hoạt động của ví điện tử Harunrai Wallet sau 1 năm ra mắt, trên cơ sở 5.000 giao dịch và hơn 3.900 người dùng.

Mục tiêu của project

Học viên Hoàng Diệp xác định rõ các mục tiêu phân tích nhằm trả lời bài toán nghiệp vụ từ dữ liệu:

  • Làm rõ đặc điểm hành vi người dùng theo khu vực, thời gian, thiết bị, phương thức thanh toán.
  • Đo hiệu suất vận hành: tỷ lệ giao dịch thất bại, chi phí trung bình, hiệu quả các nhóm merchant.
  • Đề xuất cải tiến để tối ưu chi phí, nâng cao tỷ lệ giao dịch thành công, khuyến khích các kênh hiệu quả.

Insights rút ra từ báo cáo

Từ bản báo cáo, học viên Hoàng Diệp rút ra nhiều insight thực tiễn, phản ánh rõ đặc điểm và xu hướng trong dữ liệu:

  • Khung giờ nửa đêm (23h–5h) bất ngờ có volume và value cao nhất – chủ yếu cho dịch vụ giải trí.
  • Khu vực miền Bắc chiếm gần 70% lượng giao dịch toàn quốc – gợi ý tập trung quảng bá vào miền Trung, miền Nam.
  • Wallet balance là phương thức chiếm thị phần lớn ở miền Nam, giúp tiết kiệm chi phí vận hành hơn các kênh khác.
  • Android chiếm hơn 60% giao dịch, còn iOS chỉ ~28% – chịu ảnh hưởng bởi chính sách nền tảng.
  • Tỷ lệ thất bại tăng nhẹ từ 4.7% lên 5.0% – cần xem xét hiệu quả hệ thống theo năm và merchant.

Qua dự án cuối khóa này, học viên Hoàng Diệp vận dụng Power BI một cách linh hoạt để giải quyết bài toán sát với nghiệp vụ đối soát dữ liệu – lĩnh vực cô đang trực tiếp phụ trách. Sự kết hợp giữa hiểu biết nghiệp vụ, tư duy phân tích và kỹ thuật trình bày giúp dự án này trở thành một minh chứng rõ nét cho khả năng áp dụng công cụ vào công việc thực tế.

Tại Datapot, mỗi dự án cuối khóa không chỉ là một bài kiểm tra kỹ năng – mà còn là cơ hội để bạn rèn luyện tư duy, phát triển năng lực thực chiến và chạm tay vào những sản phẩm đủ sức thuyết phục bất kỳ nhà tuyển dụng nào.

Kết nối thêm với chúng mình

Fanpage

Cộng đồng Data, AI và Tự động hóa 200,000+ thành viên

Youtube

Zalo

Chia sẻ bài viết này

Bài viết liên quan

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.