Từ nền tảng tài chính đến Power BI: Hành trình Hồng Hạnh phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam

Giới thiệu dự án Power BI – Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam

Là một kế toán tổng hợp tại công ty truyền thông, Nguyễn Hồng Hạnh thường xuyên làm việc với những con số và báo cáo tài chính hằng ngày. Với nền tảng chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng từ Học viện Tài chính cùng kinh nghiệm đầu tư chứng khoán thực tế, Hạnh sớm nhận thấy rằng phân tích dữ liệu tài chính là kỹ năng thiết yếu để đưa ra quyết định đầu tư chính xác trong bối cảnh thị trường biến động liên tục.

Khi tham gia khóa học Power BI tại Datapot, Hạnh quyết định lựa chọn chủ đề “Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam” cho dự án cuối khóa. Đây là một chủ đề vừa gần gũi với công việc thực tế, vừa là thử thách giúp Hạnh rèn luyện kỹ năng xử lý dữ liệu, trực quan hóa và storytelling một cách chuyên nghiệp.

Đặc biệt, quy trình triển khai dự án Power BI đã giúp Hạnh không chỉ nâng cao kỹ năng kỹ thuật mà còn hiểu sâu hơn về mối liên hệ giữa dữ liệu tài chính và thị trường chứng khoán, từ đó tự tin tiếp cận các bài toán thực tế và mở ra cơ hội ứng dụng Power BI vào công việc cũng như đầu tư trong tương lai.

Thông tin & Mục tiêu của dự án Power BI

• Học viên: Nguyễn Hồng Hạnh
• Lớp: PL-300
• Khóa: K143
• Chủ đề dự án: Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam

Giới thiệu Dataset

Dự án của Hạnh khai thác một bộ dữ liệu đa dạng về thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm dữ liệu tài chính doanh nghiệp, giá cổ phiếu và thông tin giao dịch. Bộ dữ liệu được tổ chức theo 5 bảng chính:

• Date: Quản lý dữ liệu thời gian phục vụ cho báo cáo chuỗi thời gian.
• Financial Indicators: Chứa các chỉ tiêu tài chính quan trọng như EPS, P/E, ROA, ROE, Net Profit, Revenue, Capital,…
• Stock Price: Lưu trữ các trường giá (Open, High, Low, Close, Average, Reference) và mã cổ phiếu.
• Stocks: Ghi nhận thông tin doanh nghiệp, sàn giao dịch và phân cấp ngành.
• Transaction Info: Tổng hợp biến động giao dịch hằng ngày như % Change, Market Cap, Transaction Value và Volume.

Bộ dữ liệu này là nền tảng quan trọng cho quá trình phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam bằng Power BI, giúp Hạnh đánh giá hiệu suất hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết, đồng thời phân tích xu hướng giá và thanh khoản giai đoạn 2022–2025. Nhờ cấu trúc dữ liệu đầy đủ và liên kết chặt chẽ, Hạnh có thể khai thác các góc nhìn tài chính chuyên sâu, phục vụ cho việc ra quyết định đầu tư thực tế.

Mục tiêu của dự án

Mục tiêu của dự án Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam là:

• Phân tích triển vọng cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn 2022–2024 dựa trên các chỉ số tài chính then chốt.
• Phân tích biến động giá cổ phiếu và thanh khoản từ 01/01/2025 đến 31/07/2025, giúp xác định xu hướng ngắn hạn và những điểm bất thường trên thị trường.

Power BI Report

Bản báo cáo Power BI của Hạnh gồm 4 phần chính:

• Overview: Tổng quan thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Financials: Phân tích chi tiết hiệu suất hoạt động của từng ngành.
• Market Ratios: Tổng hợp các chỉ số thị trường quan trọng như P/E, ROE, ROA,…
• Stock Price: Theo dõi diễn biến giá cổ phiếu trong năm 2025.

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.

Cách triển khai giải pháp Power BI

Trong dự án phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam bằng Power BI, Hồng Hạnh đã xây dựng một hệ thống báo cáo trực quan từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Ở giai đoạn đầu, Hạnh tập trung thu thập và tổng hợp dữ liệu, sau đó tiến hành biến đổi (transform), chuẩn hóa và tạo các mối quan hệ dữ liệu (relationship) giữa các bảng để thiết lập mô hình dữ liệu nền tảng. Tiếp đó, Hạnh xây dựng các measure bằng DAX phục vụ cho việc tính toán các chỉ số tài chính và trực quan hóa kết quả.

Nhờ sự hỗ trợ tận tình từ giảng viên và trợ giảng, báo cáo của Hạnh được phát triển qua nhiều vòng chỉnh sửa liên tục. Trong mỗi giai đoạn, Hạnh đều tinh chỉnh mục tiêu phân tích, lựa chọn các visuals phù hợp để làm nổi bật nội dung cốt lõi, đồng thời bổ sung phần mở đầu và kết luận nhằm hoàn thiện bố cục tổng thể.

Dù gặp khó khăn khi viết các công thức DAX nâng cao, Hạnh luôn chủ động trao đổi, xử lý và hoàn thiện từng phần. Kết quả, Hạnh đã xây dựng được một báo cáo Power BI rõ ràng, mạch lạc và đưa ra danh sách top cổ phiếu tiềm năng thuộc 5 ngành đầu tư nổi bật, đáp ứng tốt mục tiêu ban đầu của dự án.

Điểm nổi bật trong dự án cuối khóa của Hồng Hạnh

Dự án Phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam của Hồng Hạnh thể hiện sự đầu tư nghiêm túc và khả năng vận dụng Power BI vào một chủ đề tài chính có tính thực tiễn cao. Báo cáo không chỉ được xây dựng với mục tiêu rõ ràng mà còn có cấu trúc trình bày mạch lạc, dẫn dắt người xem theo một hành trình phân tích hợp lý từ tổng quan đến chi tiết.

• Thứ tự trình bày logic, lập luận mạch lạc: Báo cáo được xây dựng theo hướng tiếp cận từ tổng quan đến chi tiết – bắt đầu bằng việc cung cấp bức tranh toàn cảnh thị trường, sau đó lần lượt đi sâu vào các chỉ số tài chính và biến động giá. Cụ thể, bố cục gồm bốn phần: Overview (tổng quan thị trường), Financials (hiệu suất ngành), Market Ratios (các chỉ số tài chính chính), và Stock Price (diễn biến giá cổ phiếu). Cách triển khai này giúp người xem dễ dàng nắm bắt bối cảnh chung trước khi đi sâu vào các phân tích chi tiết, đảm bảo mạch lập luận chặt chẽ và dễ theo dõi.
• Ứng dụng biểu đồ nến chuyên sâu: Việc sử dụng candlestick chart (biểu đồ nến) trong phần phân tích giá đã mang lại tính trực quan và chuyên nghiệp cao, cho phép thể hiện biến động giá cổ phiếu theo từng giai đoạn một cách rõ ràng – điều thường chỉ thấy trong các báo cáo tài chính chuyên ngành.
• Nghiên cứu kỹ lưỡng về đề tài: Hạnh đã thể hiện sự chủ động trong việc tìm hiểu, lựa chọn chỉ số tài chính phù hợp để đưa vào báo cáo như EPS, P/E, ROE… Điều này cho thấy không chỉ khả năng sử dụng công cụ Power BI mà còn là sự hiểu biết về bản chất tài chính – đầu tư của dự án.

Mặc dù vẫn còn một vài nội dung phân tích có thể mở rộng thêm, dự án đã để lại ấn tượng với mục tiêu báo cáo rõ ràng, cấu trúc hợp lý, và khả năng trực quan hóa thông tin tài chính một cách sinh động, phù hợp với cả người làm trong ngành lẫn nhà đầu tư muốn theo dõi thị trường Việt Nam.

Buổi thuyết trình của học viên Hồng Hạnh

Giảng viên nhận xét gì về dự án đầu tay của Hồng Hạnh?

“Thứ tự trình bày hợp lý, đi từ Overview đến chi tiết bên trong. Sử dụng biểu đồ nến rất hay. Bài làm tốt, có đầu tư và nghiên cứu đề tài rất tốt.”

Cô Nguyễn Hoàng Mai – Giảng viên bộ môn Power BI nhận xét

Điều Hồng Hạnh tâm đắc nhất trong quá trình học:

Trong quá trình thực hiện dự án, Hạnh đã học thêm nhiều loại visual nâng cao và cách ứng dụng chúng vào bối cảnh tài chính thực tế. Việc tự xây dựng mô hình dữ liệu, viết measure DAX và thiết kế dashboard hoàn chỉnh đã giúp Hạnh thành thạo hơn trong việc trình bày dữ liệu, nâng cao khả năng phân tích và trực quan hóa các chỉ số tài chính. Đây là bước tiến quan trọng, giúp Hạnh tự tin hơn khi ứng dụng Power BI vào công việc thực tế sau khóa học.

Dự án phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam bằng Power BI của Hồng Hạnh là minh chứng rõ ràng cho việc ứng dụng dữ liệu tài chính vào thực tiễn, mang lại góc nhìn toàn diện và khả năng trực quan hóa chuyên sâu. Thông qua việc xây dựng mô hình dữ liệu, triển khai các chỉ số tài chính và sử dụng biểu đồ nến chuyên sâu, Hạnh đã tạo nên một báo cáo có cấu trúc rõ ràng, phân tích mạch lạc và giá trị thực tiễn cao. Dự án không chỉ giúp Hạnh củng cố kỹ năng kỹ thuật mà còn mở ra khả năng ứng dụng phân tích dữ liệu trong công việc hàng ngày của bạn.

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 ngắn hạn sẽ là lựa chọn tối ưu dành cho bạn để phát triển nhanh và vững chắc trong lĩnh vực Data Analytics.

hoang