Phân tích mức độ hài lòng của hành khách: Dự án dữ liệu đầu tay đầy tiềm năng của sinh viên Công nghệ Thông tin
Là sinh viên năm cuối ngành Công nghệ thông tin, Võ Văn Thông tìm đến Power BI như một công cụ để chạm vào thế giới dữ liệu một cách bài bản và thực tiễn. Với định hướng phát triển năng lực phân tích để mở rộng cơ hội nghề nghiệp sau khi tốt nghiệp, Thông đã chọn đề tài “Phân tích mức độ hài lòng khách hàng” để thử sức với project cuối khóa tại Datapot – một chủ đề mang tính ứng dụng cao, gắn liền với trải nghiệm thực tế của hàng trăm nghìn hành khách.
Dựa trên dữ liệu khảo sát từ hơn 130.000 người dùng dịch vụ bay, Thông đã xây dựng bản dashboard hoàn chỉnh giúp trực quan hóa toàn bộ hành trình trải nghiệm của khách hàng – từ khâu đặt vé, làm thủ tục, dịch vụ trên chuyến bay đến các yếu tố gây ảnh hưởng tiêu cực như delay, phân khúc khách hàng và hành vi đi lại.
Mục lục
Những điểm nổi bật trong dự án
Project của học viên Võ Văn Thông ghi điểm với các giảng viên nhờ:
- Trình bày mạch lạc, bám sát hành trình khách hàng: Từ tổng quan đối tượng – phân khúc – trải nghiệm đến đánh giá dịch vụ cụ thể và yếu tố ảnh hưởng như độ tuổi, khoảng cách bay, thời gian delay…
- Dashboard thiết kế đúng nguyên tắc, trực quan và dễ hiểu: Bố cục rõ ràng, màu sắc hài hòa, phân nhóm biểu đồ hợp lý, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt insight quan trọng.
- Phát hiện nhiều điểm nghẽn trải nghiệm và gợi ý cải thiện đúng trọng tâm: Nhận diện rõ các nhóm khách hàng không hài lòng, lý do cụ thể và đề xuất cải thiện theo từng chặng – một góc nhìn mang tính thực tiễn cao.
Report trên Power BI
Bạn cũng muốn phân tích những trải nghiệm quen thuộc bằng dữ liệu – như Thông đã làm với ngành hàng không? Khám phá khóa học Power BI tại Datapot – nơi giúp bạn bắt đầu từ số 0, làm chủ dashboard và phát triển tư duy phân tích chuyên nghiệp.
Thông tin bài tập Power BI
Học viên: Võ Văn Thông
Lớp: PL300-135
Chủ đề: Phân tích mức độ hài lòng khách hàng hàng không
Dataset: Dữ liệu khảo sát mức độ hài lòng từ hơn 130.000 hành khách về dịch vụ trước – trong – sau chuyến bay của một hãng hàng không giả định (Invisitico Airlines)
Mục tiêu của project
Học viên Võ Văn Thông đề rõ các mục tiêu phân tích nhằm trả lời bài toán nghiệp vụ từ dữ liệu:
- Xác định nhóm khách hàng không hài lòng và yếu tố ảnh hưởng đến sự không hài lòng.
- Đánh giá mức độ hài lòng theo từng giai đoạn: dịch vụ trước – trong – sau chuyến bay.
- Đưa ra insight giúp cải thiện dịch vụ, nâng cao tỷ lệ khách hàng hài lòng trên mỗi chuyến bay.
Insights rút ra từ báo cáo
Từ bản báo cáo, học viên Võ Văn Thông rút ra nhiều insight thực tiễn, phản ánh rõ hành vi, cảm nhận và xu hướng trải nghiệm:
- Mức độ hài lòng chung còn thấp: chỉ 54,73% khách hài lòng – cần nâng chất lượng đồng bộ trên hành trình.
- Nhóm không hài lòng nhiều nhất: khách hạng Economy, đi công tác, trong độ tuổi 20–50.
- Các dịch vụ bị đánh giá thấp: ghế ngồi, suất ăn, thời gian delay và thông tin check-in.
- Delay ảnh hưởng mạnh đến trải nghiệm: với chuyến trễ >60 phút, chỉ ~42,8% khách hài lòng.
- Dịch vụ phù hợp với chuyến ngắn: các chuyến bay ngắn có tỷ lệ hài lòng cao hơn trung bình.
Học viên Võ Văn Thông thể hiện khả năng phân tích sắc sảo thông qua việc kết nối giữa dữ liệu và trải nghiệm khách hàng. Không chỉ dừng lại ở kỹ thuật Power BI, Thông còn cho thấy tư duy logic, khả năng tổ chức thông tin và khả năng đặt câu hỏi đúng – điều rất cần thiết với những ai muốn theo đuổi con đường phân tích dữ liệu sau này.
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
- Data Analytics and Business Intelligence Vietnam
- Data Science Explorer Community: Cộng đồng khám phá Khoa học dữ liệu – FTU
- Cùng bớt việc với Power BI, Power Automate, Power Apps
- Luyện thi chứng chỉ Microsoft (PL300, DP900, DP080, PL900,…)
- DATAPOT ALUMNI
Youtube
Zalo
- [DATAPOT] Power BI Hub
- [DATAPOT] Power Platform Hub
- Data, AI & Tự động hoá cho Doanh nghiệp bứt phá
- Cộng đồng Data, AI và tự động hóa
- Datapot Internship 2025
- [DATAPOT] Phân tích dữ liệu Performance Ads
