Phân tích hiệu quả kinh doanh bằng Power BI – bài tập cuối khóa của học viên Bùi Nhật Anh

Giới thiệu dự án Power BI – Phân tích dữ liệu Global Super Store

“Hiệu quả kinh doanh của Global Super Store thay đổi ra sao giữa các khu vực, nhóm sản phẩm và phân khúc khách hàng?”

Đó là câu hỏi mà Bùi Nhật Anh, sinh viên năm cuối Học viện Tài chính, tự đặt ra khi bắt tay vào dự án Power BI cuối khóa tại Datapot. Với nền tảng chuyên ngành Phân tích tài chính, Nhật Anh lựa chọn đề tài này để vận dụng các kiến thức về doanh thu, chi phí và lợi nhuận, qua đó đánh giá bức tranh toàn cảnh hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp bán lẻ toàn cầu.

Bằng Power BI, Nhật Anh đã biến bộ dữ liệu hoạt động của Global Super Store giai đoạn 2012–2015 thành báo cáo phân tích trực quan và giàu insight, giúp người xem dễ dàng nhận diện khu vực tăng trưởng, nhóm sản phẩm chủ lực và khách hàng mang lại giá trị cao nhất. Dự án thể hiện cách một sinh viên tài chính có thể vận dụng tư duy chuyên môn để kể chuyện bằng dữ liệu, biến Power BI thành công cụ hỗ trợ ra quyết định kinh doanh thực tế.

Thông tin & Mục tiêu của dự án Power BI

• Học viên: Bùi Nhật Anh
• Lớp: PL-300
• Khóa: K144
• Chủ đề dự án: Global Super Store Dataset

Giới thiệu Dataset

Bài tập thực hành Power BI của học viên Bùi Nhật Anh phân tích hoạt động kinh doanh của Global Super Store – một công ty thương mại điện tử đa quốc gia có trụ sở tại Hoa Kỳ, chuyên kinh doanh ba nhóm sản phẩm chính: Công nghệ, Nội thất và Văn phòng phẩm. Doanh nghiệp này hoạt động trên phạm vi toàn cầu, bao gồm Châu Á – Thái Bình Dương, Châu Âu, Châu Phi và Mỹ, với dữ liệu được tổng hợp từ Obvience.com.

Bộ dữ liệu bao gồm 2 file Excel (4 bảng dữ liệu: Orders, Returns, People, Users) ghi nhận kết quả kinh doanh trong giai đoạn 2012–2015, phản ánh rõ bức tranh doanh thu, lợi nhuận, chi phí, khách hàng và quy trình vận hành của doanh nghiệp.

Mục tiêu của dự án

Mục tiêu của dự án Power BI “Global Super Store Dataset” do Nhật Anh thực hiện là:

• Phân tích tổng thể hiệu quả kinh doanh của công ty tại từng thị trường, quốc gia và châu lục, nhằm nhận diện các khu vực tăng trưởng chính.
• Đánh giá hiệu suất hoạt động theo nhiều khía cạnh như doanh thu, khách hàng, sản phẩm và phương thức vận chuyển, qua đó xác định yếu tố đóng góp và hạn chế của từng nhóm.
• Đưa ra phát hiện chuyên sâu và giải pháp cải thiện, giúp tối ưu hóa danh mục sản phẩm, nâng cao hiệu quả kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định chiến lược cho nhà quản lý.

Power BI Report

Bản report của học viên Bùi Nhật Anh gồm 4 phần chính:

• Overview: Tổng quan doanh thu, lợi nhuận và thị trường hoạt động của Global Super Store.
• Product Analysis: Phân tích doanh thu, lợi nhuận, chiết khấu và hiệu quả theo nhóm sản phẩm.
• Customer Analysis: Phân tích hành vi, phân khúc khách hàng và đóng góp lợi nhuận.
• Delivery Analysis: Đánh giá chi phí vận chuyển, thời gian giao hàng và hiệu suất theo phương thức vận chuyển.

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

Trong quá trình thực hiện dự án Global Super Store Dataset, Bùi Nhật Anh đã sử dụng Power BI để chuyển hóa dữ liệu thô thành một hệ thống báo cáo phân tích hoàn chỉnh. Bắt đầu từ việc làm sạch và xử lý dữ liệu gốc, Nhật Anh phải đối mặt với nhiều khó khăn như dữ liệu trùng lặp, giá trị null, tên cột không đồng nhất và sự khác biệt giữa các bảng chứa thông tin cùng loại (Customer ID, Order ID, Ship Mode). Để đảm bảo tính chính xác và dễ quản lý, bạn đã chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu, tạo các bảng Dim riêng cho khách hàng, sản phẩm và thời gian, sau đó xây dựng mô hình quan hệ chặt chẽ giữa các bảng (Data Model).

Khi hoàn thiện mô hình dữ liệu và trang Overview, Nhật Anh tiếp tục mở rộng sang các phần phân tích chi tiết: Product, Customer và Delivery, trong đó mỗi phần đều mang lại những insight rõ ràng về hiệu suất kinh doanh. Kết quả phân tích cho thấy doanh thu và lợi nhuận phân bố không đồng đều giữa các khu vực, nhóm sản phẩm công nghệ có biên lợi nhuận thấp, và một số khách hàng lớn mang lại lợi nhuận âm do chiết khấu cao hoặc chi phí phục vụ lớn. Dựa trên đó, bạn đề xuất các giải pháp như tối ưu cơ cấu thị trường, điều chỉnh chiến lược giá sản phẩm, rà soát chính sách khách hàng, cải thiện quy trình vận chuyển và quản lý tồn kho.

Báo cáo Power BI của Nhật Anh thể hiện sự chủ động học hỏi và vận dụng kiến thức tài chính vào thực hành phân tích dữ liệu thực tế. Qua quá trình xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và trực quan hóa, Nhật Anh đã dần hình thành tư duy phân tích có hệ thống, biết cách khai thác Power BI để hiểu rõ hiệu quả kinh doanh và rút ra các phát hiện thực tế cho doanh nghiệp.

Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Nhật Anh

Dự án Global Super Store Dataset của Bùi Nhật Anh gây ấn tượng bởi cách triển khai bài bản và tư duy phân tích rõ ràng. Ở phần nội dung report, Nhật Anh đã xác định rõ mục tiêu phân tích, giới thiệu cụ thể về công ty, bộ dữ liệu và hướng xử lý. Các phần nội dung được chia mạch lạc, giúp người xem dễ theo dõi và hiểu logic triển khai. Các insight được lựa chọn hợp lý – chẳng hạn như phân tích chênh lệch lợi nhuận giữa các khu vực hay hiệu quả từng nhóm sản phẩm – đều có cơ sở dữ liệu thuyết phục và gợi mở hướng hành động rõ ràng.

Về phong cách trình bày, Nhật Anh cho thấy sự tiến bộ trong cách kể chuyện bằng dữ liệu. Bài thuyết trình được đánh giá là tự tin, truyền tải rõ thông điệp, có khả năng kết nối dữ liệu với hành động và đề xuất cụ thể. Dù còn một số điểm cần hoàn thiện trong việc phối màu và lựa chọn biểu đồ, phần visual được đầu tư kỹ lưỡng (sử dụng các biểu đồ nâng cao như Ribbon/ Sankey/ Cohort Chart hay RFM Segmentation) thể hiện tinh thần học hỏi và khả năng ứng dụng tốt các kỹ thuật đã học. Nhìn chung, đây là một dự án thể hiện tư duy logic, khả năng xử lý dữ liệu và trực quan hóa ấn tượng của một sinh viên ngành Tài chính đang từng bước làm chủ công cụ Power BI.

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Nhật Anh?

“Có giới thiệu chi tiết về đề tài, công ty, bộ dữ liệu – vấn đề – hướng xử lý. Báo cáo có hướng phân tích rõ ràng, chia thành các ý chính, insight cụ thể và có giá trị hành động.”

Thầy Lê Minh Trí – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Đặc biệt, Nhật Anh đã đạt Giải Nhì bài thuyết trình cuối khóa, khẳng định sự nghiêm túc và năng lực nổi bật trong quá trình học tập tại Datapot.

Điều Nhật Anh tâm đắc nhất trong quá trình học:

Thông qua dự án Global Super Store Dataset, Bùi Nhật Anh đã hiểu rõ quy trình xây dựng một báo cáo hoàn chỉnh bằng Power BI – từ bước xử lý dữ liệu thô, chuẩn hóa mô hình, viết công thức DAX, cho đến thiết kế dashboard trực quan và rút ra insight có giá trị thực tiễn. Trải nghiệm này giúp Nhật Anh tự tin hơn khi kết hợp tư duy tài chính với tư duy dữ liệu, mở ra định hướng nghề nghiệp rõ ràng trong lĩnh vực phân tích kinh doanh.

Dự án Global Super Store Analysis không chỉ là một bài tập cuối khóa, mà còn là bước trưởng thành quan trọng trong hành trình học tập của Nhật Anh – từ một sinh viên Tài chính trở thành người có khả năng khai thác dữ liệu, kể chuyện và ra quyết định bằng Power BI. Bằng việc kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và công cụ hiện đại, Nhật Anh đã chứng minh rằng dữ liệu không chỉ là con số, mà là nền tảng giúp doanh nghiệp ra quyết định hiệu quả hơn.

Đó cũng là giá trị mà Datapot luôn theo đuổi trong mỗi khóa học: Học thật – Làm được – Có người đồng hành để bạn đi đúng và đi xa.

hoang