APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

ĐƯỢC YÊU THÍCH BỞI NHỮNG HỌC VIÊN TỪ CÁC CÔNG TY LỚN


Khóa học Power BI nâng cao sẽ đi sâu vào nâng cao mô hình dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Khóa học này giúp người học có được tư duy phân tích, kỹ thuật và quy trình xây dựng mô hình dữ liệu đáp ứng được nhu cầu kinh doanh. Học viên cũng được khám phá sâu hơn về DAX, thực hành sử dụng các hàm DAX trong tính toán và vận dụng DAX để thực hiện các visualization nâng cao.
2 Casestudy lớn xuyên suốt 8 buổi học, được thiết kế dựa trên nhu cầu thực tế của Doanh nghiệp sẽ giúp học viên xây dựng đủ 3 yếu tố của một nhà Phân tích dữ liệu xuất sắc: Mindset – Skillset – Toolset.

ĐỐI TƯỢNG

Những người đã tham gia khóa học DA – 100: Analyzing Data with Power BI của Datapot
Những người đã có kiến thức cơ sở về Power BI
Những người đã làm việc với Power BI nhưng chưa hiểu rõ về Dax, chưa vận dụng được DAX, chưa xây dựng được mô hình và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
Nhân sự muốn nâng cao kỹ năng Power BI, hướng đến vị trí Senior DA, BI

ĐIỀU KIỆN TIÊN QUYẾT

Đã học/ làm việc với Power BI

KỸ NĂNG ĐẠT ĐƯỢC SAU KHÓA HỌC

Có được kỹ năng phân tích bài toán kinh doanh theo các case study thực tế.
Hiểu mô hình dữ liệu Power BI Desktop
Hiểu về các kỹ thuật và quy trình xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả
Hiểu về ngôn ngữ Power Query M
Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và các kỹ thuật biến đổi dữ liệu nâng cao
Tạo truy vấn bằng cách sử dụng điều hướng thanh công cụ và Trình chỉnh sửa nâng cao Advanced Editor
Thành thạo các công thức DAX

Vận dụng được các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao
Lựa chọn biểu đồ thông minh và cách xây dựng bố cục hiệu quả.
Nghệ thuật kể chuyện thông qua hình ảnh và xây dựng các câu chuyện truyền tải thông điệp qua phân tích dữ liệu

Mã lớp học:

APBI-12, APBI-13, APBI-14, APBI-15, APBI-16, APBI-17, APBI-18

Study program

Data Modeling - Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật
  1. Quy trình làm việc với Power BI.
  2. Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật trong mô hình hoá dữ liệu.
  3. Quy trình xây dựng mô hình dữ liệu trong phân tích bài toán kinh doanh.

Case study: Xây dựng mô hình dữ liệu
– Thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp bán lẻ.
– Xây dựng báo cáo phân tích hiệu quả kinh doanh.

Các phép biến đổi dữ liệu trong M-Query và DAX
  1. Vận dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu với bảng Dim và Fact
  2. Các kỹ thuật biến đổi dữ liệu. (Data transformation)
  3. DAX Foundation: Scalar, Interator Functions.
  4. Calculate and Filter functions.

Case Study: Phân tích dữ liệu doanh thu và lợi nhuận của Doanh nghiệp

Request: Giải quyết các câu hỏi:

  • Phân tích nguyên nhân Doanh thu tăng/giảm của DN
  • Sản phẩm nào đang bán tốt, phân tích Pareto
  • Có nên tăng giảm giá thành sản phẩm không?

Outcome:

  • Thiết kế Data model phù hợp với nhu cầu phân tích.
  • Biến đổi dữ liệu để triển khai Data Model.
  • Các hàm DAX và Caculated column tương ứng.
  • Xây dựng báo cáo phân tích.
Case Study - Bài toán Doanh thu và Lợi nhuận của Doanh Nghiệp
  1. Row context and Filter context
  2. Logical functions
  3. Context modification functions
  4. Một số kỹ thuật visualization nâng cao.

Request:

  • Tính toán các chỉ số thống kê.
  • Phân tích các sản phẩm có doanh thu cao nhất (Pareto Analysis)
  • Phân tích các kịch bản trong kinh doanh, khả năng hoàn thành kế hoạch.

Outcome:

  • Thực hiện báo cáo giải quyết các bài toán liên quan: Pareto Analysis, Scenario Analysis.
  • Vận dụng hàm DAX thực hiện các visualization nâng cao.
Case Study - Bài toán Customer Behaviour
  1. Biến và các phép biến đổi dữ liệu nâng cao.
  2. Vận dụng các information functions CONTAINS, HASONEVALUE, ISBLANK
  3. Sử dụng các celationship function RELATED, USERELATIONSHIP
  4. Hiểu rõ hơn về table manipulation functions ADDCOLUMNS, DATATABLE, DISTINCT, EXCEPT, GROUPBY, INTERSECT

Case Study: Phân tích tỷ lệ rời bỏ của khách hàng (customer retention)

Request:

  • Bao nhiêu khách hàng quay lại vào mỗi tháng
  • Doanh thu doanh nghiệp đến từ khách hàng cũ hay mới
  • Doanh nghiệp nên tập trung chăm sóc khách hàng cũ hay mở rộng thu hút thêm khách hàng mới

Outcome:

  • Xây dựng mô hình dữ liệu và các measure.
  • Thực hiện phân tích đề bài và tổ chức các measure một cách hiệu quả.
  • Xây dựng và phân phối báo cáo.
Case Study - Bài toán Customer Behaviour (Tiếp)
  1. Vận dụng các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao.
  2. Vận dụng các text functions CONCATENATE, COMBINEVALUES,REPLACE,VALUE
  3. Các kỹ thuật sử dụng trong Cohort analysis

Request:

  • Thực hiện Survival and Cohort Analysis

Outcome:

  • Hoàn thiện các báo cáo và phân tích.
Case Study - Bài toán Customers Segmentaion sử dụng RFM
  1. Ứng dụng các hàm time intelligent: DATEADD, DATESBETWEEN, PREVIOUS ver (PREVIOUSDAY, PREVIOUS MONTH ..), DATEDIFF
  2. Caculation groups và ứng dụng.

Case study: Thực hiện RFM Analysis

Request:

  • Chia khách hàng thành từng nhóm đối tượng dựa trên RFM
  • Xác định life cycle khách hàng
  • Xác định thói quen mua hàng của khách hàng
  • Suggest rổ hàng dựa trên thói quen mua hàng dựa trên basket analysis

Outcome:

  • Tạo Data model
  • Tạo calculated columns và measures phục vụ phân tích
  • Build dashboard

“Sau khi học xong khóa học Python, em thấy tư duy về lập trình của em đã được mở rộng hơn Thực sự cho tới hết năm 2 ở Đại học em dường như không có kiến thức về lập trình và rất sợ lập trình trong khi chuyên ngành học của em lại thiên về hướng đó, cho nên em tìm đến Datapot và em đã không hối hận.
Anh Việt giảng rất dễ hiểu giúp em suy nghĩ logic hơn khi viết code, bài tập cũng rất đa dạng khiến cho em phải tư duy nhiều hướng khác nhau. Trải qua 10 buổi học em đã vượt qua nỗi sợ của mình và đã trở nên yêu thích nó.”

Lê Trung Chính

Fintech – Đại Học Kinh Tế – Luật (ĐH Quốc Gia Tp.HCM )

“Thầy cô giáo rất supportive, giải đáp thắc mắc của học viên về bài học và cả những vướng mắc trong công việc. Mình vô cùng appreciate nỗ lực của các anh chị trong việc truyền tải bài học. Rất chịu khó lắng nghe feedback của lớp để improve chất lượng dạy học. Thường xuyên extend thời lượng buổi học để trả lời câu hỏi cho đến hiểu thì thôi, tóm lại là highly recommended”

Vũ Tuyết Vy

Viện Dầu Khí VN – VPI

học viên khóa học power bi datapot

“Mình học khóa DA-100 tại Datapot và thực sự đã học hỏi được rất nhiều trong khóa học, không chỉ về tool Power BI mà còn tinh thần nhiệt tình chia sẻ từ giảng viên. Ngoài nội dung chính theo chuẩn Microsoft, giảng viên đã chia sẻ nhiều case thực tế trong công việc khiến mình hào hứng với công việc của DA/BI hơn. Highly recommend Datapot.”

Phương Hằng

Học viên DA-100