Khoá học Data Visualization với PowerBI

statio

Khoá học 12 buổi

Art of Chart

Đăng ký ngay

Đối tượng và nhu cầu

Tân cử nhân/Fresher

Trang bị kỹ năng data analysis đang ngày càng được các nhà tuyển dụng quan tâm

Nhân sự cấp quản lý

Kiến thức và công cụ để quản lý hiệu quả

Tân cử nhân/Fresher

Trang bị kỹ năng data analysis đang ngày càng được các nhà tuyển dụng quan tâm

Xu hướng

Data driven

Nhiều từ khoá trở nên thời thượng và được truyền thông rộng khắp: Big data, data driven, cuộc cách mạng 4.0, kỷ nguyên số hoá, chuyển đổi số..

Chứng chỉ

Chứng chỉ, bằng cấp liên quan đến data ngày càng được coi trọng

Tăng lợi thế

Xu hướng người trẻ muốn trang bị chuyên môn rộng để tăng lợi thế và khả năng linh hoạt công việc

statio

Data không chỉ là số Data là một dạng tài sản của doanh nghiệp

Bởi vậy, doanh nghiệp ngày càng đề cao nhân sự coi trọng và biết tối ưu hoá công dụng của dạng tài sản này

Chương trình học

12 buổi - 24 tiếng

Thực hành

Hiển thị các chỉ số chính về hiệu suất (KPIs) để dễ dàng so sánh mục tiêu và kết quả thực tế với Visual KPI
Thể hiện mức độ đạt được của một giá trị so với mục tiêu đặt ra, thường dùng cho các chỉ số hiệu suất với Visual Gauge
Trực quan hóa dữ liệu dạng cột/thanh để so sánh giữa các hạng mục hoặc danh mục Visual Column Chart / Bar Chart
Minh họa xu hướng dữ liệu theo thời gian, giúp quan sát biến động trong khoảng thời gian nhất định với Visual Line Chart
Kết hợp biểu đồ cột và đường, thể hiện so sánh giữa các hạng mục và xu hướng thời gian với Visual Line & Column Chart
Tạo biểu đồ diện tích để nhấn mạnh tổng thể biến động dữ liệu theo thời gian với Visual Area Chart
Biểu diễn tỷ lệ phần trăm của các phần tử trong tổng thể, hữu ích cho việc so sánh thành phần với Visual Pie Chart / Donut Chart
Hiển thị dữ liệu dạng bảng để dễ dàng xem chi tiết từng dòng dữ liệu với Visual Table
Cho phép so sánh dữ liệu ở các cấp độ phân tích khác nhau theo dạng bảng xoay với Visual Matrix

Kinh nghiệm

Hiểu rõ mục tiêu của dự án để xác định loại dữ liệu cần thu thập
Đánh giá tính khả thi và chi phí trong việc thu thập dữ liệu

Thực hành

Hiển thị thứ hạng của các danh mục qua thời gian hoặc qua nhiều biến khác nhau với Visual Ribbon Chart
Phân tích mối quan hệ giữa hai biến hoặc hiển thị phân bố dữ liệu với Visual Scatter Chart
Minh họa quá trình và tỷ lệ hoàn thành từng bước trong quy trình (ví dụ quy trình bán hàng) với Visual Funnel
Hiển thị sự thay đổi tăng/giảm của giá trị từ điểm đầu đến điểm cuối với Visual Waterfall Chart
Thể hiện dữ liệu phân cấp với kích thước tương ứng, giúp hiểu rõ tỷ trọng giữa các phần tử với Visual Treemap
Hiển thị dữ liệu địa lý trên bản đồ, giúp phân tích phân bổ địa lý với Visual Map / Filled Map
Trình bày nhiều giá trị đơn lẻ trên một thẻ, thích hợp cho các thông tin cụ thể Visual Multi-row Card
Hiển thị một giá trị cụ thể trong một thẻ, thường dùng cho các chỉ số quan trọng với Visual Card / Card (new)
Tạo bộ lọc trực quan cho phép người dùng chọn dữ liệu muốn phân tích với Visual Slicer / Slicer (new)

Kinh nghiệm

Cẩn trọng và tỉ mỉ vì dữ liệu chưa chuẩn bị kỹ sẽ ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng
Tư duy tối ưu hóa để đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn bị sẵn sàng với độ chính xác cao nhất

Thực hành

Khu vực quản lý dữ liệu, cho phép thêm, chỉnh sửa và tổ chức dữ liệu dùng cho báo cáo với Panel Data
Quản lý các loại biểu đồ và điều chỉnh thiết lập cho từng loại biểu đồ trong báo cáo với Panel Visualizations
Kiểm tra hiệu suất tải dữ liệu của báo cáo, giúp tối ưu tốc độ xử lý với Panel Performance Analyzer
Tạo và lưu các trang báo cáo để dễ dàng truy cập các trạng thái báo cáo khác nhau với Panel Bookmarks
Đồng bộ hóa bộ lọc giữa các trang, giúp dữ liệu nhất quán khi chuyển trang với Panel Sync Slicers
Quản lý thứ tự và hiển thị các phần tử trực quan trên báo cáo với Panel Selection
Chèn văn bản, hình dạng và hình ảnh để tăng tính trực quan và diễn giải trong báo cáo với Text Box / Shapes / Image
Tạo nút bấm tương tác giúp điều hướng và tạo trải nghiệm người dùng linh hoạt trong báo cáo với Buttons

Kinh nghiệm

Tư duy phân tích và suy luận để hiểu rõ bản chất và đặc điểm của dữ liệu
Tìm kiếm các mẫu (patterns) và mối quan hệ tiềm năng trong dữ liệu

Thực hành

Hiển thị các thuộc tính chính của từng bảng và cột trong mô hình dữ liệu, giúp xem thông tin nhanh chóng với Cards trong Model View
Thiết lập và quản lý mối quan hệ giữa các bảng, giúp kết nối dữ liệu một cách hiệu quả với Relationship trong Model View
Xác định loại quan hệ giữa các bảng như một-nhiều (one-to-many) hay nhiều-nhiều (many-to-many) để đảm bảo dữ liệu liên kết đúng cách với Cardinality
Thiết lập hướng lọc giữa các bảng, cho phép kiểm soát luồng dữ liệu và tương tác khi người dùng thay đổi bộ lọc trong báo cáo với Cross-filter direction
Các cài đặt cơ bản và nâng cao để tùy chỉnh bảng, cột, và mối quan hệ trong mô hình dữ liệu trong Model View

Kinh nghiệm

Tư duy logic và khả năng chọn mô hình dựa trên đặc điểm của bài toán và dữ liệu
Khả năng đánh giá hiệu quả mô hình và điều chỉnh sao cho phù hợp nhất

Thực hành

Tạo các nhóm phép tính để quản lý công thức và dễ dàng áp dụng phép tính cho nhiều thước đo với Calculation Groups
Thiết lập ngôn ngữ và định dạng theo văn hóa, giúp báo cáo thích ứng với các vùng miền khác nhau với Cultures
Tạo các thước đo (measures) để tính toán và phân tích số liệu một cách động, hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu với Measures
Tạo các chế độ nhìn (perspectives) giới hạn một phần dữ liệu, giúp đơn giản hóa mô hình cho các nhóm người dùng khác nhau với Perspectives
Quản lý các mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu, giúp thiết lập các liên kết chính xác để phân tích dữ liệu chéo với Relationships
Xác định các vai trò (roles) và quyền truy cập để quản lý bảo mật dữ liệu theo từng nhóm người dùng với Roles
Thiết lập cấu trúc các bảng dữ liệu trong mô hình, giúp tổ chức và chuẩn bị dữ liệu cho các phép tính và phân tích với Tables

Kinh nghiệm

Tư duy trực quan, khả năng diễn đạt dữ liệu một cách dễ hiểu nhất đối với người xem
Nhận thức được đối tượng người xem để chọn loại biểu đồ và mức độ chi tiết phù hợp

Thực hành

Aggregation: Tập hợp các hàm tính toán tổng, trung bình, đếm, và các thống kê khác trên dữ liệu, hỗ trợ phân tích số liệu tổng hợp trong DAX
Date and Time: Cung cấp các hàm thao tác với dữ liệu ngày và giờ, hữu ích cho việc phân tích theo khoảng thời gian, xu hướng trong DAX
Text: Các hàm xử lý văn bản, cho phép kết hợp và định dạng chuỗi, rất tiện trong việc tổ chức và làm sạch dữ liệu văn bản trong DAX
Logical: Bao gồm các hàm logic như IF, AND, OR, giúp xây dựng các điều kiện và quy tắc trong tính toán trong DAX
Information: Các hàm kiểm tra thuộc tính của dữ liệu, như kiểm tra dữ liệu trống hoặc lỗi, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình trong DAX
Filter: Tạo bộ lọc dữ liệu để chỉ lấy các giá trị cần thiết cho phân tích, giúp điều chỉnh dữ liệu đầu vào cho công thức trong DAX

Kinh nghiệm

Tư duy phản biện và khả năng giải thích kết quả để rút ra ý nghĩa và đưa ra khuyến nghị
Tính cẩn thận và tỉ mỉ để đảm bảo kết quả phân tích chính xác và có giá trị

Thực hành

Table Manipulation: Bao gồm các hàm tạo và thay đổi bảng, cho phép xử lý và thao tác dữ liệu theo cấu trúc bảng trong DAX
Time Intelligence: Tập hợp các hàm phân tích thông minh về thời gian, giúp so sánh và tính toán theo thời gian (như YOY, QOQ) trong DAX
DAX Statements: Câu lệnh DAX giúp viết các truy vấn và tính toán dữ liệu nâng cao, tạo ra các công thức và biểu thức động cho báo cáo.
DAX Operators: Các toán tử cho phép thực hiện các phép tính số học, logic và thao tác chuỗi trong công thức DAX, hỗ trợ xây dựng biểu thức phức tạp.

Thảo luận

Dữ liệu được tạo ra trong doanh nghiệp thế nào
Doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu để làm gì

Thực hành

Quản lý và tạo mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu, giúp liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn với Manage Relationships trong Table View
Tạo thước đo nhanh dựa trên các công thức dựng sẵn, giúp người dùng không cần viết công thức DAX phức tạp với Quick Measure
Tạo các thước đo tùy chỉnh bằng công thức DAX để tính toán các chỉ số động cho báo cáo với New Measure
Thêm cột mới vào bảng dựa trên công thức DAX, giúp tạo các giá trị tùy chỉnh dựa trên dữ liệu hiện có với New Column
Mở Power Query để thực hiện các thao tác chuyển đổi dữ liệu, như làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho mô hình với Transform Data

Thảo luận

Hiểu đúng về xu hướng data-driven
Lợi ích của việc áp dụng data-driven
Các thành phần của xu hướng data-driven
Thách thức khi áp dụng data-driven

Thực hành

Thiết lập các tham số để tự động điều chỉnh dữ liệu theo nhu cầu, tạo sự linh hoạt cho việc lọc và chuyển đổi dữ liệu với Parameters trong Power Query
Thêm, xóa, hoặc sắp xếp lại các cột và hàng, giúp chuẩn bị và tối ưu hóa dữ liệu cho báo cáo với Manage Columns / Rows
Thực hiện các thao tác chuyển đổi dữ liệu như thay đổi định dạng, chia tách hoặc hợp nhất cột, làm sạch dữ liệu với Transform
Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn hoặc bảng khác nhau, tạo ra bảng hợp nhất để phân tích toàn diện hơn với Combine

Thảo luận

Các vai trò công việc trong lĩnh vực dữ liệu
Ví dụ công việc hàng ngày của một BI Analyst

Thực hành

Normal Form (1NF, 2NF, 3NF): Các chuẩn hóa cơ sở dữ liệu giúp tổ chức dữ liệu sao cho không dư thừa và loại bỏ các vấn đề bất thường khi thêm, xóa, cập nhật dữ liệu. 1NF đảm bảo mỗi cột chỉ chứa một giá trị duy nhất, 2NF loại bỏ các phụ thuộc không cần thiết, và 3NF loại bỏ các phụ thuộc bắc cầu.
Data Query Language (DQL): Cung cấp các lệnh (như SELECT) để truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, giúp lấy dữ liệu cho báo cáo và phân tích trong SQL
Data Definition Language (DDL): Tập hợp các lệnh (như CREATE, ALTER, DROP) để tạo và thay đổi cấu trúc của các đối tượng cơ sở dữ liệu như bảng, chỉ mục trong SQL
Data Manipulation Language (DML): Các lệnh (như INSERT, UPDATE, DELETE) để thao tác và thay đổi dữ liệu bên trong các bảng trong cơ sở dữ liệu trong SQL
Data Control Language (DCL): Các lệnh (như GRANT, REVOKE) để quản lý quyền truy cập của người dùng vào các đối tượng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, đảm bảo an toàn và bảo mật trong SQL
Transaction Control Language (TCL): Tập hợp các lệnh (như COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT) để quản lý các giao dịch trong cơ sở dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và khôi phục khi có lỗi xảy ra trong SQL

Thảo luận

Phương pháp phân tích mô tả
Phân tích chẩn đoán
Phân tích dự báo
Phân tích đề xuất

Thực hành

Data-storytelling ứng dụng trong Reports / Providing insights: Hướng dẫn cách sử dụng data storytelling trong báo cáo để làm nổi bật các insight quan trọng, giúp người xem nhanh chóng nắm bắt thông tin cần thiết.
Data-storytelling ứng dụng trong Interview / Resume: Giúp bạn trình bày dữ liệu và thành tựu cá nhân trong phỏng vấn và hồ sơ xin việc, tạo ấn tượng rõ nét và hấp dẫn đối với nhà tuyển dụng.
Data-storytelling ứng dụng trong Presentation: Hướng dẫn kỹ năng kể chuyện với dữ liệu trong bài thuyết trình, làm cho thông tin dễ hiểu và thuyết phục hơn cho khán giả.
Data-storytelling ứng dụng trong Client pitching: Cung cấp phương pháp kể chuyện bằng dữ liệu khi giới thiệu sản phẩm/dịch vụ với khách hàng, giúp họ nhận thấy giá trị và tính thuyết phục của đề xuất.
Data-storytelling ứng dụng trong Summary reporting: Chỉ cách tóm lược dữ liệu một cách trực quan, cô đọng trong các báo cáo tổng kết, giúp lãnh đạo nắm được những điểm chính nhanh chóng.
Data-storytelling ứng dụng trong Sharing / Training: Tạo câu chuyện từ dữ liệu để chia sẻ và đào tạo, giúp người học hoặc đồng nghiệp dễ dàng hiểu và áp dụng kiến thức.
Data-storytelling ứng dụng trong Demonstrating / Explaining: Sử dụng câu chuyện dữ liệu để minh họa và giải thích các khái niệm hoặc quy trình phức tạp một cách dễ hiểu.
Data-storytelling ứng dụng trong Communicating: Hướng dẫn cách truyền đạt thông tin dữ liệu rõ ràng và có cấu trúc, giúp xây dựng sự hiểu biết và kết nối với người nghe.
Data-storytelling ứng dụng trong Announcement: Giới thiệu cách dùng dữ liệu để làm rõ thông báo hoặc các quyết định quan trọng, giúp các bên liên quan hiểu sâu sắc bối cảnh và lý do.