Lab 8: Perform Advanced Analytics with AI Visuals (Phân tích nâng cao với biểu đồ AI)

Power BI Lab 8: Phân tích Dữ liệu trên Power BI với Biểu đồ AI

Ngày đăng: 15/09/2023

Cập nhật theo giáo trình mới nhất của Microsoft, ngày 14/09/2023.

Bài hướng dẫn Lab 8: Perform Advanced Analytics with AI Visuals (Phân tích nâng cao với biểu đồ AI) là một bài thực hành nằm trong chuỗi bài luyện tập Power BI của Microsoft. Mục tiêu của chuỗi bài này là giúp học viên hiểu về các bước xử lý dữ liệu và từ đó thiết kế báo cáo trong Power BI.  

Xuyên suốt chuỗi bài này, chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu của công ty Adventure Works – một công ty sản xuất và kinh doanh đồ thể thao mạo hiểm đa quốc gia – để xây dựng một giải pháp Power BI cho công ty này.  

Datapot khuyến khích học viên thực hành các bài lab theo thứ tự sau để củng cố các kĩ năng cơ bản một cách tốt nhất: 

  • Lab 1: Prepare Data in Power BI Desktop (Chuẩn bị dữ liệu trong Power BI Desktop) 
  • Lab 2: Load Transformed Data in Power BI Desktop (Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu trong Power BI Desktop) 
  • Lab 3: Design a model in Power BI – Part 1 (Xây dựng Model trong Power BI – Phần 1) 
  • Lab 3 nâng cao:  Design a model in Power BI – Part 2 (Xây dựng Model trong Power BI – Phần 2) 
  • Lab 4: Create DAX Calculations in Power BI Desktop (Tạo các phép tính DAX trong Power BI Desktop) 
  • Lab 5: Create Advanced DAX Calculations in Power BI Desktop (Tạo các phép tính DAX nâng cao trong Power BI Desktop) 
  • Lab 6: Design a report in Power BI Desktop – Part 1 (Thiết kế báo cáo trong Power BI Desktop – Phần 1) 
  • Lab 7: Design a report in Power BI Desktop – Part 2 (Thiết kế báo cáo trong Power BI Desktop – Phần 2)
  • Lab 8: Perform Advanced Analytics with AI Visuals (Phân tích nâng cao với biểu đồ AI)
  • Lab 9: Create a Power BI Dashboard (Tạo dashboard trên Power BI) 
  • Lab 10: Enforce Row-Level Security (Cài đặt Row-Level Security) 

Chuẩn bị trước khi thực hành 

Để bắt đầu thực hành chuỗi bài Lab này, chúng ta cần chuẩn bị:  

Đối với học viên của Datapot, các bạn đã được cung cấp thông tin để kết nối đến SQL Server có chứa dataset AdventureWorksDW2020 và link download file. Các bạn đã đủ công cụ để bắt đầu thực hành 11 bài Lab.

Trong trường hợp tự thực hành, các bạn cần: 

Sau khi hoàn thành, các bạn sẽ sử dụng server name để kết nối với Power BI Desktop: 

Mục tiêu của bài Lab 8

Trong lab này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tạo ra biểu đồ scatter chuyển động và cách sử dụng biểu đồ để dự đoán giá trị.  

Thời lượng ước tính để hoàn thành bài lab là khoảng 30 phút. 

Hướng dẫn thực hành

Hướng dẫn bằng Video:

Hướng dẫn từng bước:

Trước khi bắt đầu vào bài thực hành, chúng ta mở Power BI và mở file đã thực hành trong lab 7. 

Task 1: Tạo biểu đồ scatter chuyển động 

  1. Tạo thêm 1 trang báo cáo và đổi tên thành Scatter Chart. 
  1. Từ cửa sổ Visualizations, chọn biểu đồ Scatter chart, sau đó điều chỉnh kích cỡ để biểu đồ phủ kín toàn bộ trang báo cáo. Biểu đồ sẽ chuyển động khi có một trường được thêm vào phần Play Axis.  

(Điều chỉnh kích cỡ biểu đồ như phần màu xanh trong hình dưới) 

  1. Thêm các trường sau vào biểu đồ:  
  • X Axis: Sales | Sales 
  • Y Axis: Sales | Profit Margin 
  • Legend: Reseller | Business Type 
  • Size: Sales | Quantity 
  • Play Axis: Date | Quarter 
  1. Trong cửa sổ Filters, thêm trường Product | Category vào ô Filters On This Page. 
  1. Trong thẻ filter, chọn lọc theo Bikes. 
  1. Để làm biểu đồ chuyển động, chọn nút Play ở góc dưới bên trái biểu đồ. 
  1. Quan sát vòng chuyển động từ FY2018 Q1 đến FY2020 Q4.  

Scatter chart này giúp chúng ta xem được các giá trị của các measure tính số lượng Order, doanh thu, biên lợi nhuận cùng lúc. Mỗi bong bóng thể hiện 1 business type. Kích thước bong bóng thể hiện số lượng order. Bóng bóng di chuyển theo chiều ngang thể hiện sự tăng giảm trong doanh thu, di chuyển theo chiều dọc thể hiện sự tăng giảm trong lợi nhuận. 

  1. Khi biểu đồ ngừng chuyển động, nhấn vào 1 bong bóng để quan sát hướng di chuyển của bong bóng đó theo thời gian. 
  1. Di chuột tới bong bóng bất kì để xem tooltip mô tả giá trị của measure cho từng loại reseller vào thời điểm đó.  
  1. Trên cửa sổ Filters, bỏ lọc theo Bikes và chọn lọc theo Clothing, và quan sát sự thay đổi trên kết quả hiển thị. 
  1. Lưu file Power BI Desktop. 

Task 2: Tạo biểu đồ dự đoán 

Trong task này, chúng ta sẽ tạo một biểu đồ để dự đoán doanh thu trong tương lai. 

  1. Tạo thêm 1 trang báo cáo mới, đặt tên trang là Forecast. 
  1. Chọn thêm biểu đồ Line Chart vào trang báo cáo, điều chỉnh kích cỡ để biểu đồ phủ kín toàn bộ trang báo cáo. 

(Điều chỉnh kích cỡ biểu đồ như phần màu xanh trong hình dưới) 

  1. Thêm các trường sau vào biểu đồ:  
  • X-axis: Date | Date 
  • Y-axis: Sales | Sales 
  1. Trong cửa sổ Filters, thêm trường Date | Year vào ô Filters On This Page.  
  1. Trong thẻ filter, lọc theo 2 năm là: FY2019 và FY2020.  

Khi dự đoán kết quả theo thời gian, chúng ta sẽ cần ít nhất 2 năm dữ liệu để dự đoán đáng tin cậy hơn. 

  1. Kéo trường Product | Category vào ô Filters On This Page và chọn lọc theo Bikes. 
  1. Để thêm đường dự đoán, trên cửa sổ Visualizations, chọn cửa sổ Analytics.  
  1. Tìm đến phần Forecast và bật ON. Mở rộng phần Forecast. 

Nếu phần Forecast không hiển thị, có thể do biểu đồ chưa được thiết lập đúng cách. Đường dự đoán chỉ hiển thị khi biểu đồ đủ hai điều kiện: trục có một trường duy nhất có dạng date, và chỉ có một trường giá trị.  

  1. Thiết lập các thuộc tính trong phần forecast như sau, rồi nhấn Apply: 
  • Units: Months 
  • Forecast length: 1 month 
  • Seasonality: 365 
  • Confidence interval: 80% 
AI Visuals
  1. Trên biểu đồ đường, quan sát thấy đường dự đoán đã kéo dài thêm một tháng so với dữ liệu gốc.  

Phần màu xám thế hiện độ tin cậy. Độ tin cậy càng rộng thì đường dự đoán càng thiếu chính xác và không đáng tin cậy. 

Seasonality của dữ liệu có thể hiểu là 1 chu kì hoàn chỉnh của số liệu bao gồm số liệu khi đạt đỉnh và ở đáy. Ví dụ nếu doanh thu trong mùa hè của bạn cao và đến mùa đông doanh thu giảm, và kiểu doanh thu này lặp đi lặp lại hàng năm, và dữ liệu của bạn được cập nhật hàng ngày, vậy có thể xác định seasonality point là 365 – hay 365 điểm dữ liệu trong chu kì số liệu của 1 năm. Bạn nên nhập seasonality point để dự đoán chính xác hơn đối với dữ liệu của bạn.  

  1. Trên cửa sổ Filters, chúng ta chỉ lựa chọn lọc theo Clothing, và quan sát kết quả. 

Task 3: Kết thúc 

  1. Chọn trang Scatter Chart. 
  1. Lưu file Power BI Desktop. 
  1. Chọn thẻ Home, trong nhóm Share, chọn Publish để xuất bản báo cáo lên My Workspace trên Power BI Service.  

Xem ngay Lab 9: Create a Power BI Dashboard (Tạo dashboard trên Power BI).

Chuỗi bài hướng dẫn thực hành Power BI PL300 Lab: https://datapot.vn/category/power-bi/power-bi-pl300-lab-video/

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *