Khai phá dữ liệu bán lẻ với Power BI – bài tập cuối khóa xuất sắc của hai học viên Xuân Mai & Mai Trâm

Giới thiệu dự án Power BI – Phân tích dữ liệu bán lẻ (Retail Analysis)

“Ở đâu đang bán hiệu quả nhất? Nhóm sản phẩm nào mang lại lợi nhuận cao nhất? Và đâu là điểm nghẽn trong chuỗi cung ứng cần tối ưu?”

Đó là những câu hỏi thực tiễn mà Phạm Xuân Mai – đến từ lĩnh vực Kiểm toán, và Nguyễn Mai Trâm – đang làm việc trong Logistics & Supply Chain Management, cùng đặt ra khi bắt đầu dự án Retail Analysis trong khóa học Power BI tại Datapot. Xuất phát từ chính chuyên môn của mình, cả hai lựa chọn đề tài này để khám phá mối liên hệ giữa hiệu quả bán hàng và vận hành chuỗi cung ứng, đồng thời rèn luyện tư duy phân tích dữ liệu thực chiến.

Với Power BI, Mai và Trâm đã chuyển hóa bộ dữ liệu bán lẻ khô khan thành một hệ thống báo cáo trực quan, phản ánh hoạt động kinh doanh qua các góc nhìn: doanh thu, lợi nhuận, danh mục sản phẩm và hiệu quả logistics. Dự án thể hiện rõ khả năng kết nối giữa tư duy tài chính – vận hành và kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu, minh chứng cho cách Power BI có thể trở thành công cụ chiến lược trong phân tích kinh doanh hiện đại.

Thông tin & Mục tiêu của dự án Power BI

• Học viên: Phạm Xuân Mai – Nguyễn Mai Trâm
• Lớp: PL-300
• Khóa: K-123
• Chủ đề dự án: Retail Analysis

Giới thiệu Dataset

Bộ dữ liệu Microsoft Retail Analysis Sample mô phỏng hoạt động kinh doanh của chuỗi bán lẻ Obvience Retail Chain trên nhiều khu vực, cửa hàng và danh mục sản phẩm. Dữ liệu ghi nhận trong năm tài chính 2014, bao gồm các bảng chính như Sales, Store, Item, District và Time, cho phép người dùng phân tích hiệu quả doanh thu, biên lợi nhuận, số lượng cửa hàng và sự thay đổi theo khu vực.

Mục tiêu của dự án

Dự án Retail Analysis được thực hiện nhằm:

• So sánh hiệu suất bán hàng của chuỗi bán lẻ năm 2014 so với 2013, từ đó nhận diện xu hướng tăng trưởng hoặc suy giảm.
• Đánh giá hiệu quả giữa các cửa hàng mới và cửa hàng hiện có, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp trong chiến lược mở rộng hệ thống.
• Phân tích doanh thu và lợi nhuận theo từng danh mục sản phẩm và khu vực, giúp xác định nhóm hàng mang lại giá trị cao nhất.
• Hỗ trợ ra quyết định chiến lược thông qua hệ thống KPI, tối ưu hiệu quả quản trị kinh doanh và phân bổ nguồn lực.

Power BI Report

Bản báo cáo Power BI của Xuân Mai và Mai Trâm được chia thành 3 phần chính, thể hiện rõ mạch tư duy phân tích:

• Overview: Cung cấp cái nhìn tổng quan về doanh thu, lợi nhuận, số lượng cửa hàng và xu hướng theo thời gian.
• Category Analysis: Phân tích sâu về hiệu quả từng nhóm sản phẩm, tỷ suất lợi nhuận và biến động giữa các năm.
• Distribution: Đánh giá hiệu quả hoạt động theo khu vực, quy mô cửa hàng và năng lực quản lý của từng District Manager.

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

Bài showcase trên đây là sản phẩm thực hành của học viên sau khóa học Power BI tại Datapot. Bài làm vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và có thể được nâng cấp thêm về mặt chuyên môn. Tuy vậy, sản phẩm đã thể hiện được khả năng vận dụng kiến thức vào thực tế và là một bước tiến đáng ghi nhận trong hành trình học tập.

Bạn có thể tham khảo cách lên bố cục, triển khai insight và xử lý nội dung trong bài để lấy cảm hứng cho báo cáo hoặc sản phẩm dữ liệu sắp tới của mình.

Hành trình xây dựng báo cáo Power BI

Với dự án Retail Analysis, Phạm Xuân Mai và Nguyễn Mai Trâm đã cùng trải qua hành trình từ những bước đầu còn bỡ ngỡ đến khi tự tin hoàn thiện báo cáo phân tích kinh doanh chuyên nghiệp trên Power BI.

Ở giai đoạn đầu, cả hai gặp không ít khó khăn – đây là lần đầu tiên các bạn được tiếp cận một case study thực tế, nên việc xác định hướng triển khai và hiểu cấu trúc dữ liệu ban đầu còn khá lúng túng. Tuy nhiên, bằng cách chủ động nghiên cứu và tham khảo các dự án mẫu của khóa trước, nhóm dần hình thành tư duy phân tích bài bản: từ làm sạch dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các bảng, viết DAX cơ bản, cho đến thiết kế giao diện báo cáo và trình bày insight một cách mạch lạc.

Khi hoàn thiện báo cáo, Mai và Trâm đã rút ra được nhiều insight quan trọng: doanh thu năm 2014 giảm nhẹ so với 2013 dù số lượng cửa hàng tăng; nhóm hàng Women có doanh thu giảm mạnh, ảnh hưởng đến kết quả chung; một số khu vực đạt hiệu quả cao trong khi nhiều cửa hàng mới hoạt động chưa ổn định. Từ đó, nhóm đề xuất các giải pháp thực tiễn như: đẩy mạnh marketing vào giai đoạn thấp điểm, tối ưu danh mục sản phẩm có lợi nhuận cao và kiểm soát hàng tồn kho tốt hơn.

Dự án không chỉ giúp hai học viên nắm vững quy trình xây dựng báo cáo Power BI thực tế, mà còn là bước đệm để kết nối giữa tư duy kiểm toán – chuỗi cung ứng và phân tích dữ liệu, mở ra khả năng ứng dụng Power BI trong công việc chuyên môn sau này.

Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Xuân Mai & Mai Trâm

Dự án Retail Analysis của Phạm Xuân Mai và Nguyễn Mai Trâm thể hiện năng lực phân tích dữ liệu có chiều sâu và khả năng áp dụng tư duy kinh doanh vào bối cảnh thực tế. Điểm nổi bật nhất của bài là cách hai bạn xây dựng cấu trúc báo cáo mạch lạc, gắn kết giữa mô hình dữ liệu và câu chuyện phân tích, giúp người xem dễ dàng hiểu được dòng chảy của insight –từ doanh thu, quy mô cửa hàng đến hiệu quả diện tích kinh doanh (sales per square).

Nhóm cũng cho thấy sự tinh tế trong lựa chọn và kết hợp visual, sử dụng đa dạng biểu đồ để làm nổi bật xu hướng biến động trong dữ liệu bán lẻ. Mỗi visual đều có mục đích rõ ràng, phục vụ trực tiếp cho việc trả lời câu hỏi kinh doanh. Dù còn có thể cải thiện ở phần biểu đồ khu vực (area chart) hoặc phân tích địa lý, bài làm vẫn cho thấy tư duy trực quan tốt và khả năng cân bằng giữa tính thẩm mỹ và tính phân tích.

Đặc biệt, sản phẩm mang dấu ấn của tư duy phản biện và mong muốn khai thác “vì sao” đằng sau con số, khi nhóm liên tục đặt câu hỏi về hiệu quả hoạt động của các cửa hàng nhỏ và biên lợi nhuận theo diện tích. Đây chính là điểm khác biệt giúp bài Retail Analysis của Mai và Trâm không chỉ dừng ở một báo cáo học thuật, mà trở thành bản phân tích thực chiến, phản ánh năng lực tư duy dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh bán lẻ hiện đại.

Buổi thuyết trình của học viên Xuân Mai & Mai Trâm

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Xuân Mai & Mai Trâm?

“Sản phẩm khá tốt, tuân thủ các nguyên tắc thiết kế report, có thể cải thiện tốt hơn ở phần kết hợp dữ liệu địa lý và chứng minh luận điểm bằng số liệu thực tế.”

Thầy Vũ Trọng Quang – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Đặc biệt, Xuân Mai và Mai Trâm đã xuất sắc đạt giải Nhất bài thuyết trình cuối khóa, khẳng định năng lực học tập nghiêm túc, khả năng tư duy phản biện và kỹ năng trình bày tự tin trước hội đồng giảng viên.

Điều 2 bạn tâm đắc nhất trong quá trình học:

Trong dự án Retail Analysis, Mai và Trâm đã đi trọn vẹn hành trình của một dự án phân tích dữ liệu thực tế: từ làm sạch dữ liệu (data cleaning), xây dựng mô hình dữ liệu (data modeling), cho đến trực quan hóa và kể chuyện bằng Power BI. Qua quá trình đó, hai bạn nhận ra rằng hiểu được logic kinh doanh và biết cách truyền tải dữ liệu một cách chiến lược chính là yếu tố giúp báo cáo trở nên thuyết phục, sâu sắc và có khả năng ứng dụng cao.

Dự án này không chỉ là bài tập cuối khóa, mà còn đánh dấu bước ngoặt trong hành trình làm chủ tư duy dữ liệu của Xuân Mai và Mai Trâm. Từ những ngày đầu còn bỡ ngỡ với Power BI, hai bạn đã học cách biến những con số khô khan thành insight có giá trị, và xuất sắc đạt giải Nhất bài thuyết trình cuối khóa – minh chứng cho năng lực và sự nghiêm túc trong học tập.

Đó cũng chính là điều Datapot theo đuổi ở mọi khóa học Power BI: học thật – làm được – có người đồng hành để bạn đi đúng hướng và đi xa hơn. Nếu bạn cũng đang tìm kiếm hành trình để không chỉ học công cụ, mà còn biết phân tích – kể chuyện – tạo giá trị từ dữ liệu, thì câu chuyện của Xuân Mai và Mai Trâm chính là lời nhắn nhủ dành cho bạn.

hoang