Vấn đề nhân sự dưới góc nhìn dữ liệu: Sử dụng Power BI để “giải mã” điều khiến người trẻ rời đi

Ngày đăng: 11/06/2025

Trần Xuân Trường – sinh viên năm 3 chương trình tiên tiến ngành Kinh tế đối ngoại, Đại học Ngoại thương – luôn tin rằng dữ liệu không chỉ là những con số khô khan, mà có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp ngành Kinh tế ra quyết định hiệu quả hơn. 

Với niềm yêu thích “kể chuyện bằng số liệu” và mong muốn theo đuổi con đường kết hợp giữa Kinh tế và Phân tích dữ liệu, Trường đã theo học khóa Data Analytics Foundation tại Datapot. Ở đây, bạn không chỉ tiếp cận các công cụ kỹ thuật, mà còn khám phá ra một khái niệm mới: “nhân hóa dữ liệu” – giúp đưa ra câu chuyện phía sau mỗi con số một cách mạch lạc, thuyết phục. Cuối khóa, Trường chọn phân tích bài toán hao mòn nhân sự (employee attrition), dùng dữ liệu để kể những lý do thầm lặng khiến người trẻ rời khỏi tổ chức.

Những điểm nổi bật trong dự án 

Đi vào phân tích một chủ đề thực tiễn và phức tạp, dưới đây là những điểm nổi bật trong dự án của Trường mà giảng viên đánh giá cao: 

  • Góc nhìn nhân văn, phân tích sắc sảo: Trường không dừng lại ở việc phân loại dữ liệu, mà đã phát hiện những “lỗ hổng cảm xúc” trong chính sách nhân sự, như thiếu ghi nhận, thiếu lộ trình thăng tiến khiến tài năng trẻ rời bỏ tổ chức. 
  • Phân tích chuyên sâu theo nhóm: Trường chia nhỏ nhân sự theo độ tuổi, tình trạng hôn nhân, thu nhập, số lần đổi việc… để đưa ra các đề xuất chi tiết và sát thực tế. 
  • Dùng Power BI như một công cụ kể chuyện: Kết hợp các kỹ thuật như Bookmark, Drill-through và visual dashboard mạch lạc để dẫn dắt người xem từ dữ liệu thô đến insight. 

File báo cáo Power BI 

Dưới đây là báo cáo trên Power BI của học viên Trần Xuân Trường 

Kỹ năng dữ liệu không chỉ dành cho chuyên gia. Nó dành cho bất kỳ ai muốn ra quyết định tốt hơn – như Trường đã làm. Tham khảo lộ trình học Data Analytics Foundation tại đây:

Nhận ưu đãi ngay

Thông tin bài tập Power BI 

Học viên: Trần Xuân Trường 

Lớp: PL-300 

Khóa: K134 

Chủ đề dự án: Attrition Analysis  

Giới thiệu bộ dataset: Bài tập thực hành Power BI của học viên Trần Xuân Trường phân tích tình hình nhân sự tại công ty XYZ có quy mô khoảng 4000 người và tỷ lệ hao mòn lao động hàng năm lên đến 15%. 

Mục tiêu của project  

Mục tiêu của dự án phân tích sự hao mòn lao động trên Power BI của học viên Xuân Trường là để trả lời các câu hỏi sau:  

  • Tình hình nhân sự ở công ty đang như thế nào? 
  • Điều gì đã dẫn đến sự hao mòn nhân sự của công ty? 
  • Công ty có thể làm gì ngay bây giờ và cân nhắc trong tương lai?

Insights rút ra từ báo cáo  

Xuân Trường đã rút ra được những insights sâu sắc từ bộ dữ liệu: 

  • Nhóm tuổi từ 19–33 có tỷ lệ nghỉ việc cao nhất, phần lớn là nhân sự mới, cho thấy quy trình onboarding hiện tại chưa đủ hiệu quả. 
  • Việc thiếu chương trình đào tạo chất lượng và lộ trình phát triển nghề nghiệp rõ ràng là nguyên nhân chính khiến nhân sự rời đi. 
  • Các yếu tố phi vật chất như môi trường làm việc, văn hóa nội bộ và sự ghi nhận cần được chú trọng hơn nếu doanh nghiệp muốn giữ chân nhân sự chất lượng cao. 
  • Bộ phận HR và R&D có tỷ lệ nghỉ việc cao nhất, đòi hỏi doanh nghiệp phải rà soát lại quy trình làm việc và khối lượng công việc của hai phòng ban này. 

Một dự án không chỉ hoàn thiện về kỹ thuật, mà còn thể hiện tư duy chín chắn, khả năng nhìn nhận vấn đề nhân sự dưới góc độ sâu sắc và nhân văn – đó là điều đặc biệt mà Trường mang lại qua từng visual và khuyến nghị chiến lược.

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.