Phân Tích Chi Tiêu Trong Doanh Nghiệp – Spend Analysis – Học Viên Vũ Mạnh

Ngày đăng: 12/12/2023

Chủ đề Phân Tích Chi Tiêu Trong Doanh Nghiệp được học viên Phạm Vũ Mạnh lựa chọn làm dự án thực hành Power BI cuối khóa học tại Datapot. Trước khi kết thúc mỗi khóa học, các học viên đều có cơ hội làm bài tập dự án để được thực hành giải quyết một vấn đề cụ thể do học viên tự lựa chọn và nhận được những nhận xét chi tiết đến từ ban giám khảo là những giảng viên, chuyên gia trong ngành Dữ liệu.   

Dưới đây là bài tập dự án trong khóa học của học viên Phạm Vũ Mạnh.

Phân Tích Chi Tiêu Trong Doanh Nghiệp – Spend Analysis – Học Viên Vũ Mạnh 
Phân Tích Chi Tiêu Trong Doanh Nghiệp – Spend Analysis

Thông tin bài tập Power BI

  • Học viên: Phạm Vũ Mạnh 
  • Lớp: PL-300   
  • Khoá: K89 
  • Chủ đề project: Phân tích chi tiêu trong doanh nghiệp – Spend Analysis (Bộ phận IT) 

Giới thiệu về Dataset 

Bài tập thực hành Power BI của học viên Mạnh phân tích tình hình chi phí của bộ phận IT thuộc một công ty do Obvience thu thập trong năm 2014. 

Bộ dữ liệu này so sánh, phân tích chi phí theo kế hoạch và chi phí thực tế của bộ phận CNTT trong một công ty. Sự so sánh này giúp chúng ta hiểu được công ty đã lên kế hoạch tốt như thế nào trong năm và điều tra các lĩnh vực có sai lệch lớn so với kế hoạch. Công ty trong ví dụ này trải qua chu kỳ lập kế hoạch hàng năm và sau đó hàng quý sẽ đưa ra ước tính mới nhất để giúp phân tích những thay đổi trong chi tiêu CNTT trong năm tài chính. 

Mục tiêu của dự án 

Mục tiêu mà dự án Phân tích chi tiêu doanh nghiệp mà học viên Vũ Mạnh đang hướng tới là: 

  • Phân tích chi tiết các khoản chi tiêu của công ty trong năm 2014 và tìm ra lý do dẫn đến sự chênh lệch giữa chi tiêu thực tế và chi tiêu theo kế hoạch. 
  • Đề xuất giải pháp để thiết lập kế hoạch chi tiêu hiệu quả cho công ty trong những năm tiếp theo. 

Power BI Report  

Bản report của học viên Vũ Mạnh trên Power BI bao gồm 4 phần:  

  • Phân tích chi tiêu thực tế theo năm dựa theo khu vực.  
  • Phân tích kế hoạch theo các nhóm chi phí, ngành kinh doanh và tiến độ hàng tháng.
  • So sánh giữa các bảng kế hoạch.
  • Phân tích theo quốc gia.

Dưới đây là bản report trên Power BI của học viên: 

Bài thuyết trình 

Từ những phân tích trên Power BI, học viên Vũ Mạnh phân tích chi tiết các khoản chi tiêu trong năm 2014 của công ty và tìm ra một số lý do dẫn đến sự chênh lệch giữa chi tiêu thực tế và chi tiêu theo kế hoạch, từ đó học viên đã đưa ra một số giải pháp hiệu quả cho công ty. 

Dưới đây là phần trình bày của học viên và những nhận xét, góp ý từ ban giám khảo cho bài tập Power BI cuối khoá của học viên Vũ Mạnh.

Mục tiêu bài tập 

Việc thực hành bài tập Power BI cuối khoá sẽ giúp các học viên:  

  • Rèn luyện kỹ năng phân tích, trực quan hoá dữ liệu trên Power BI một cách chỉn chu. 
  • Rèn luyện khả năng thuyết trình với stakeholders.  
  • Trau dồi kinh nghiệm thực hành một project phân tích dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp.  
  • Thêm Project vào Portfolio cho các vị trí Data Analyst, Business Analyst,…giúp nhà tuyển dụng đánh giá năng lực ứng viên dễ dàng hơn. 

Tham khảo thêm Final Projects của các học viên Datapot tại đây  

Tham gia group ôn thi PL-300/DA-100 tại: https://www.facebook.com/groups/da100vn

Chuỗi Video Hướng dẫn thực hành Lab và sử dụng các tài nguyên của Microsoft: https://www.youtube.com/c/Datapotvn/videos   

Update tài nguyên từ Microsoft, DA-100 exam questions và exam topics tại Fanpage của Datapot: https://www.facebook.com/DatapotAnalytics/     

Với các bạn mới bắt đầu tìm hiểu Power BI & mong muốn ứng dụng Power BI trong công việc, hãy tham khảo khóa học PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst từ Datapot.  

Được thiết kế và giảng dạy bởi các chuyên gia giàu kinh nghiệm làm việc và đào tạo trong ngành dữ liệu, được triển khai tại các doanh nghiệp như Unilever, SHB, MB Ageas Life,.., khóa học sẽ mang đến cho bạn những kiến thức và kỹ năng thực tiễn nhất. 

Chia sẻ bài viết này

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.