Phân tích tài chính bằng Power BI | Giải mã hiệu quả kinh doanh qua từng chỉ số

Làm sao để chọn đúng chỉ số tài chính cần phân tích? Làm sao để kể câu chuyện hiệu quả kinh doanh bằng số liệu, bằng biểu đồ Power BI thay vì cảm tính? Những trăn trở đó đã được giải mã trong webinar “Phân tích tài chính 101 – Hiệu quả kinh doanh nhìn từ con số”, do Datapot phối hợp cùng Trường Đại học Ngoại Thương tổ chức vào ngày 30/07/2025 vừa qua.

Với sự đồng hành của anh Lê Tuấn Anh – Thạc sĩ Tài chính doanh nghiệp, hiện là Chuyên viên cao cấp phân tích dữ liệu kinh doanh tại Techcombank, và bạn Phan Nguyễn Anh – cựu học viên nổi bật khóa FDC06, chương trình đã thu hút sự quan tâm đặc biệt từ khối sinh viên kinh tế và những người mới tìm hiểu lĩnh vực Data Analytics và Power BI.

Mục lục

1 1. Hiểu đúng vai trò của phân tích dữ liệu trong tài chính
2 2. Ba kỹ thuật phân tích tài chính phổ biến – dễ áp dụng
3 3. Thực hành trực quan hóa dữ liệu báo cáo tài chính trên Power BI
4 4. Hành trình sự nghiệp bứt phá của sinh viên Kinh Tế sau ba tháng học Phân tích dữ liệu
5 5. Học sớm – định hướng đúng – bứt tốc khi ra trường
6 Kết nối thêm với chúng mình

1. Hiểu đúng vai trò của phân tích dữ liệu trong tài chính

Phần mở đầu của webinar giúp người học hiểu rõ bản chất và vai trò của phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính. Diễn giả – Thạc sỹ Tài chính Lê Tuấn Anh đã giới thiệu các cấp độ phân tích phổ biến hiện nay, bao gồm Descriptive, Diagnostic, Predictive và Prescriptive – mỗi cấp độ tương ứng với một mức độ giá trị và độ phức tạp khác nhau trong việc xử lý dữ liệu. Từ việc mô tả, giải thích nguyên nhân, dự đoán xu hướng đến đề xuất hành động, người học dần hình dung được cách dữ liệu trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định mạnh mẽ trong doanh nghiệp.

Song song đó, mô hình tư duy DAR (Dashboard – Analysis – Reporting) cũng được giới thiệu như một khung chuẩn khi xây dựng báo cáo trên Power BI. Mô hình này giúp phân tách rõ ràng các tầng thông tin: từ tổng quan đến phân tích sâu và cuối cùng là báo cáo chi tiết, từ đó định hướng cách trình bày trực quan và logic hơn trong một bản dashboard hoàn chỉnh.

2. Ba kỹ thuật phân tích tài chính phổ biến – dễ áp dụng

Người học được tiếp cận 3 phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong thực tế:

Pareto Analysis (80/20): Tìm ra nhóm khách hàng mang lại giá trị cao nhất.
Cohort Analysis: Phân tích hành vi người dùng theo thời gian.
RFM (Recency – Frequency – Monetary): Phân khúc khách hàng theo mức độ tương tác và giá trị mang lại.

Cả ba kỹ thuật đều được diễn giả Lê Tuấn Anh minh họa cụ thể bằng các ví dụ thực tiễn từ ngành bán lẻ, tài chính và marketing.

3. Thực hành trực quan hóa dữ liệu báo cáo tài chính trên Power BI

Không chỉ dừng ở lý thuyết, người tham gia được thực hành trực tiếp trên bộ dữ liệu Global Superstore – một tập dữ liệu mô phỏng hoạt động kinh doanh của chuỗi bán lẻ toàn cầu.

Phần thực hành xoay quanh:

Làm quen với model dữ liệu đa bảng.
Trực quan hóa các chỉ số quan trọng như Sales, Profit, Discount, Shipping Cost,…
So sánh hiệu quả kinh doanh theo khu vực, phân khúc khách hàng.
Gợi mở phân tích nâng cao để tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng nhất.

4. Hành trình sự nghiệp bứt phá của sinh viên Kinh Tế sau ba tháng học Phân tích dữ liệu

Tiếp nối phần chuyên môn trong sự kiện là phần chia sẻ truyền cảm hứng từ bạn Phan Nguyễn Anh – cựu sinh viên ngành Tiếng Nhật Thương mại – Trường Đại học Ngoại Thương. Xuất phát điểm là một sinh viên không học công nghệ, cũng chưa từng tiếp xúc với phân tích dữ liệu, Anh từng cảm thấy khá mông lung khi nghĩ về định hướng nghề nghiệp sau tốt nghiệp.

Mọi thứ chỉ thực sự thay đổi khi Nguyễn Anh quyết định tham gia Chương trình vệ tinh Khoa học dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh khóa 6, học trực tiếp tại trường Đại học Ngoại Thương trong 3 tháng. Nhờ lộ trình học bài bản, sát thực tế và được giảng viên đồng hành xuyên suốt, Nguyễn Anh không chỉ làm chủ được các công cụ như SQL, Power BI, Python mà còn tích lũy được tư duy phân tích bài bản và một bộ portfolio chất lượng.

Sau khóa học, Anh tự tin apply vị trí thực tập sinh Phân tích dữ liệu tại Datapot – nơi đã giúp Anh tiếp tục phát triển chuyên môn và gặt hái giải Nhì tại cuộc thi Analytics Challenge mùa 1. Với hành trang là những dự án phân tích dữ liệu thực tế cùng chứng nhận uy tín từ Microsoft và FTU, hiện Anh đang làm việc tại công ty Nhật Yopaz với vị trí Marketing Specialist, nơi các kỹ năng phân tích và mindset từ ngành dữ liệu tiếp tục được áp dụng mỗi ngày vào công việc marketing.

5. Học sớm – định hướng đúng – bứt tốc khi ra trường

Hành trình của Nguyễn Anh không chỉ là câu chuyện cá nhân, mà còn là nguồn cảm hứng mạnh mẽ cho nhiều sinh viên Kinh tế đang mông lung giữa ngã rẽ nghề nghiệp. Từ một người không có nền tảng dữ liệu, nhờ lựa chọn đúng lộ trình học, Nguyễn Anh đã từng bước làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu và tạo dựng được những bước tiến cho riêng mình trong sự nghiệp.

Chính sự thay đổi ấy cho thấy: bạn không cần xuất phát từ IT mới có thể theo ngành dữ liệu – điều quan trọng là chọn đúng nơi để bắt đầu. Và đó cũng là lý do Chương trình vệ tinh “Khoa học dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh” (FDC) tại trường Đại học Ngoại Thương được thiết kế dành riêng cho sinh viên khối Kinh tế, với:

Lịch học phù hợp: Sáng đi thực tập – tối học FDC
Thời gian học chỉ 3 tháng – ôm trọn chứng nhận uy tín từ Datapot và Đại học Ngoại Thương
Giáo trình chuẩn Microsoft
Giảng viên tận tâm, chuyên môn cao, nhiều năm kinh nghiệm thực chiến ở các doanh nghiệp lớn
Project thực hành trên dữ liệu thật từ MB Bank – làm nổi bật CV/Portfolio ngay khi tốt nghiệp

Nếu bạn đang tìm kiếm một lộ trình học bài bản – ứng dụng cao – giúp bạn nổi bật ngay từ khi còn trên ghế nhà trường, Khóa 9 – Chương trình vệ tinh “Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh” chính là cơ hội bạn không nên bỏ lỡ.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN TẠI ĐÂY