Phân Tích Thương mại điện tử – E-Commerce Analysis – Học Viên Nguyễn Ngọc Linh  

Ngày đăng: 12/12/2023

Chủ đề Phân Tích Thương mại Điện tử đã được học viên Nguyễn Ngọc Linh 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. 

Chúng mình hiểu rằng không phải ai cũng có đủ thời gian và sự kiên trì để mày mò tự học. Vậy nên việc có giảng viên đồng hành và học theo một lộ trình chuẩn Microsoft trong 2 tháng sẽ là sự lựa chọn tối ưu dành cho những bạn mong muốn tối ưu hiệu suất công việc và phát triển hơn trong lĩnh vực thương mại điện tử, nhận tư vấn miễn phí tại đây:

Dưới đây là bài tập dự án trong khóa học của học viên Nguyễn Ngọc Linh. 

Phân tích Thương mại điện tử

Thông tin bài tập Power BI

  • Học viên: Nguyễn Ngọc Linh  
  • Lớp: PL-300   
  • Khoá: K89 
  • Chủ đề: Phân tích Thương mại điện tử – E-commerce Analysis 

Giới thiệu về Dataset 

Bài tập thực hành Power BI của học viên Linh phân tích hoạt động kinh doanh của trang thương mại điện tử Olist Store. 

Đây là bộ dữ liệu thực về 100 nghìn đơn đặt hàng được thực hiện tại trang thương mại điện tử Olist Store, từ năm 2016 đến năm 2018 trên nhiều thị trường ở Brazil. Các tính năng của trang TMĐT bao gồm xem đơn đặt hàng từ nhiều khía cạnh: trạng thái đơn hàng, giá cả, thanh toán và hiệu suất vận chuyển đến vị trí của khách hàng, thuộc tính sản phẩm và cuối cùng là đánh giá do khách hàng viết. 

Mục tiêu của dự án 

Mục tiêu mà dự án Phân tích Thương mại điện tử mà học viên Linh đang hướng tới là: 

  • Phân tích doanh thu của trang thương mại điện tử Olist Store trên nhiều thị trường ở Brazil từ năm 2016 đến 2018. 
  • Đề xuất giải pháp giúp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty trong thời gian tiếp theo. 

Power BI Report  

Bản report của học viên Ngọc Linh trên Power BI bao gồm phần :  

  • Phân tích tổng quan doanh thu của công ty từ năm 2016 đến năm 2018.
  • Phân tích hành vi khách hàng.
  • Phân tích dịch vụ vận chuyển của công ty.

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

Bài thuyết trình 

Từ những phân tích trên Power BI, học viên Ngọc Linh đã đưa ra phân tích tổng quan doanh thu của công ty và đề xuất một số giải pháp giúp công ty tăng doanh thu trong thời gian tiếp theo. 

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 Ngọc Linh.

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.