Restaurant Ratings dưới góc nhìn dữ liệu: Bản phân tích logic, trực quan với Power BI

Ngày đăng: 31/07/2025

Dù chưa có nền tảng kỹ thuật, Đào Đức Mạnh – sinh viên ngành Kinh tế – đã tự tin chinh phục bài toán phân tích dữ liệu đánh giá nhà hàng với Power BI, bằng tư duy phân tích sắc sảo và khả năng kể chuyện bằng số liệu thuyết phục.

Dự án không chỉ là bản tổng hợp các thống kê đơn thuần, mà còn đi sâu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến trải nghiệm thực khách – từ chất lượng món ăn, dịch vụ, đến hành vi tiêu dùng theo từng nhóm tuổi, thành phố. Cách trình bày mạch lạc cùng những đề xuất cải thiện rõ ràng đã thể hiện tư duy logic và định hướng phân tích rất tốt của một sinh viên kinh tế.

Những điểm nổi bật trong dự án

Project của học viên Đào Đức Mạnh ghi điểm nhờ tổng thể chỉn chu, cách trình bày mạch lạc và tư duy phân tích rõ ràng:

  • Tổng thể phân tích đầy đủ các khía cạnh chính của dữ liệu: từ mức độ hài lòng, food rating, service rating đến hành vi tiêu dùng theo nhân khẩu học và yếu tố ngoại cảnh.
  • Logic trình bày dễ hiểu – dashboard hài hòa: Phân chia dashboard theo từng nhóm vấn đề rõ ràng, trực quan với màu sắc đồng nhất.
  • Insight sâu sắc và đề xuất cụ thể: Nhìn rõ mối liên hệ giữa yếu tố dịch vụ và đánh giá khách hàng – đưa ra gợi ý cải thiện sát với dữ liệu.

Report trên Power BI

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

Power BI không chỉ là công cụ trực quan hóa – mà là nền tảng để bạn kể chuyện bằng dữ liệu. Nếu bạn cũng muốn bắt đầu hành trình làm ra những sản phẩm như Mạnh, hãy bắt đầu tại đây:

Tham khảo lộ trình chuẩn Microsoft

Thông tin bài tập Power BI

Học viên: Đào Đức Mạnh

Lớp: PL300-135

Chủ đề: Restaurant Ratings

Dataset: Tập dữ liệu tổng hợp rating từ hơn 1.100 lượt đánh giá, 130 nhà hàng, 138 khách hàng tại 4 thành phố khác nhau.

Mục tiêu của project

Học viên Đào Đức Mạnh xác định rõ các mục tiêu để từ đó dẫn dắt toàn bộ dashboard:

  • Phân tích mức độ hài lòng của thực khách theo từng yếu tố: món ăn, dịch vụ, tổng thể.
  • Xác định các nhà hàng có rating tốt nhất theo từng tiêu chí, làm nổi bật ưu điểm để học hỏi.
  • Tìm ra các yếu tố tác động đến đánh giá của khách hàng: giá cả, rượu, chỗ đậu xe, thói quen hút thuốc…
  • Đưa ra đề xuất cải thiện trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu.

Insights rút ra từ báo cáo

Từ báo cáo của mình, học viên Đào Đức Mạnh đã phát hiện ra nhiều điểm thú vị về hành vi người tiêu dùng và xu hướng đánh giá:

  • Dịch vụ ảnh hưởng mạnh tới đánh giá tổng thể: nhiều nhà hàng có food rating cao nhưng service thấp khiến overall rating bị kéo xuống.
  • Nhóm nhà hàng top rating đều có yếu tố nhất quán giữa món ăn và dịch vụ, cho thấy sự đầu tư toàn diện quan trọng với trải nghiệm.
  • Khách hàng tại các thành phố có mức thu nhập cao có xu hướng đánh giá nghiêm khắc hơn – thể hiện ở tỷ lệ “Unsatisfactory” cao hơn.
  • Sự hiện diện của bãi đỗ xe hoặc không gian không hút thuốc góp phần tăng tỷ lệ đánh giá tích cực.
  • Nhóm khách hàng 26–35 tuổi là nhóm hoạt động đánh giá nhiều nhất – phản ánh rõ vai trò của nhóm người dùng trẻ trong shaping thương hiệu F&B.

Dù vẫn còn là sinh viên, Đức Mạnh đã thể hiện tư duy phân tích bài bản và kỹ năng kể chuyện bằng Power BI rất rõ nét. Cách lựa chọn biểu đồ, trình bày layout, và xây dựng insight phản ánh đúng năng lực ứng dụng công cụ vào bối cảnh thực tế – là tiền đề tốt để phát triển trong lĩnh vực 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

Youtube

Zalo

Chia sẻ bài viết này

Bài viết liên quan

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.