Tiêu đề 10 Dự Án Power BI Giúp Bạn Nâng Cao Kỹ Năng Data Storytelling.pdf ✅

Khám Phá 10 Dự Án Power BI Để Nâng Cao Kỹ Năng Data Storytelling 1. Phân tích dữ liệu doanh số Mô tả: Dự án này tập trung vào việc sử dụng Power BI để phân tích, trực quan hóa và báo cáo dữ liệu doanh số. Thông qua quá trình này, bạn sẽ học cách chuyển đổi các bảng dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị, hỗ trợ các quyết định kinh doanh một cách chính xác và hiệu quả. Đây là bước đầu tiên để hiểu sâu hơn về dữ liệu doanh số và áp dụng chúng vào thực tiễn. Kĩ năng yêu cầu: Để hoàn thành dự án, bạn cần có hiểu biết cơ bản về mô hình hóa dữ liệu, sử dụng công thức DAX, và khả năng tạo bảng điều khiển (dashboard) tương tác trong Power BI. Các kỹ năng này không chỉ giúp bạn phân tích dữ liệu mà còn tạo ra các báo cáo trực quan, dễ hiểu cho các bên liên quan, từ đó nâng cao hiệu suất công việc. Ứng dụng: Phân tích dữ liệu doanh số là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà quản lý phát hiện các xu hướng và mô hình tiềm năng trong hoạt động kinh doanh. Điều này không chỉ cải thiện quá trình ra quyết định mà còn hỗ trợ tối ưu hóa các chiến lược và vận hành kinh doanh, đảm bảo rằng tổ chức luôn đi trước một bước so với thị trường. Link: https://github.com/notramm/Sales-Insight-Dashboard-using-Power-BI 2. Phân tích dữ liệu rời bỏ khách hàng Mô tả: Dự án này xoay quanh việc phân tích dữ liệu rời bỏ khách hàng nhằm xác định các yếu tố chính dẫn đến việc mất khách hàng. Qua quá trình phân tích, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để dự đoán hành vi khách hàng, từ đó phát triển các chiến lược giúp gia tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng hiệu quả. Kĩ năng yêu cầu: Để thực hiện dự án này, bạn cần hiểu cơ bản về thống kê và mô hình dự đoán, biết sử dụng ngôn ngữ lập trình (Python/R), cùng kiến thức về SQL và các khái niệm cơ sở dữ liệu. Những kỹ năng này sẽ hỗ trợ bạn trong việc xử lý dữ liệu, tạo mô hình dự đoán, và trực quan hóa kết quả phân tích. Ứng dụng: Dự án này có thể được ứng dụng thực tế trong việc giảm tỷ lệ rời bỏ khách hàng ở các ngành như viễn thông, ngân hàng, hoặc dịch vụ đăng ký. Thông qua việc nhận diện các nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ, doanh nghiệp có thể thiết kế các chương trình chăm sóc khách hàng phù hợp, từ đó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành. Link: https://github.com/MejlaP/customer-churn-analysis-power-bi 3. Phân tích dữ liệu nhân sự Mô tả: Dự án này tập trung vào việc phân tích dữ liệu nhân sự để khám phá những thông tin chi tiết liên quan đến hiệu suất làm việc, tỷ lệ nghỉ việc, mức độ hài lòng, và các chiến lược tuyển dụng. Thông qua dự án, bạn sẽ áp dụng các kỹ thuật thống kê và học máy vào phân tích dữ liệu nhân sự, hỗ trợ tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt nhằm cải thiện quản lý nhân sự và văn hóa tổ chức.
Kĩ năng yêu cầu: Bạn cần có kiến thức cơ bản về thống kê và các khái niệm học máy, cùng khả năng sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python. Đồng thời, hiểu biết về các quy trình và thách thức trong quản lý nhân sự sẽ giúp bạn tạo ra các phân tích thực tiễn và giá trị. Các kỹ năng này sẽ bao gồm xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, và trực quan hóa dữ liệu. Ứng dụng: Phân tích dữ liệu nhân sự có thể được áp dụng để xác định các yếu tố dẫn đến tỷ lệ nghỉ việc và phát triển các chiến lược giữ chân nhân tài. Ngoài ra, dự án còn hỗ trợ tổ chức đánh giá dữ liệu hiệu suất làm việc của nhân viên nhằm thiết kế các chương trình đào tạo và lộ trình thăng tiến phù hợp, góp phần nâng cao năng lực đội ngũ và hiệu quả tổ chức. Link: https://github.com/SarangGami/HR-Analytics-Dashboard-PowerBI-PowerQuery 4. Phát hiện bất thường trong giao dịch thẻ tín dụng Mô tả: Dự án này tập trung vào việc xác định các giao dịch gian lận hoặc bất thường trong dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng thông qua các kỹ thuật phát hiện bất thường. Bằng cách phân tích này, bạn sẽ học cách áp dụng các thuật toán học máy để phát hiện những giao dịch có hành vi khác biệt đáng kể so với bình thường, giúp phát hiện gian lận một cách hiệu quả. Kĩ năng yêu cầu: Bạn cần nắm vững các khái niệm cơ bản về học máy, sử dụng thành thạo Python và các thư viện như pandas, scikit-learn, TensorFlow hoặc Keras. Đồng thời, việc hiểu biết về các quy trình giao dịch tài chính và các mối nguy cơ gian lận sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình hiệu quả hơn. Ngoài ra, khả năng tiền xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình là yếu tố then chốt. Ứng dụng: Dự án này mang lại giá trị thực tế trong việc bảo vệ tổ chức tài chính và khách hàng khỏi các giao dịch gian lận. Việc phát hiện sớm các điểm bất thường không chỉ giảm thiểu tổn thất tài chính mà còn nâng cao độ tin cậy của hệ thống đối với người dùng, góp phần xây dựng một môi trường tài chính an toàn hơn. Link: https://github.com/sugatagh/Anomaly-Detection-in-Credit-Card-Transactions 5. Phân tích bệnh tim Mô tả: Dự án này tập trung vào việc phân tích dữ liệu liên quan đến bệnh tim để xác định các yếu tố và chỉ số chính giúp dự đoán các bệnh lý về tim mạch. Thông qua phân tích, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật khoa học dữ liệu để phát hiện các mẫu và mối quan hệ giúp dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim. Kĩ năng yêu cầu: Bạn cần có kiến thức cơ bản về thống kê và học máy, thành thạo ngôn ngữ lập trình (ưu tiên Python), cùng với kỹ năng sử dụng các thư viện phân tích và trực quan hóa dữ liệu như pandas, matplotlib, và seaborn. Ngoài ra, khả năng xử lý và khám phá dữ liệu là nền tảng quan trọng để xây dựng các mô hình học máy chính xác. Ứng dụng: Phân tích bệnh tim có giá trị thực tiễn cao trong việc hỗ trợ các chuyên gia y tế phát hiện sớm và xây dựng các chiến lược phòng ngừa bệnh tim. Bên cạnh đó, dự án còn đóng góp vào y học cá nhân hóa, giúp xác định các bệnh nhân có nguy cơ cao và đề xuất các biện pháp phòng ngừa phù hợp với từng cá nhân. Link: https://github.com/Zayd1602/Heart-Disease-Analysis-using-PowerBI
6. Phân tích chi tiêu công nghệ thông tin Mô tả: Dự án này giúp phân tích các khoản chi tiêu trong lĩnh vực công nghệ thông tin của doanh nghiệp, bao gồm chi phí phần cứng, phần mềm, dịch vụ đám mây, và nhân sự. Bạn sẽ sử dụng Power BI để tạo báo cáo tổng hợp, từ đó đánh giá hiệu quả đầu tư và tối ưu hóa chi phí. Kĩ năng yêu cầu: Kỹ năng phân tích và làm sạch dữ liệu tài chính là rất quan trọng trong dự án này. Bạn cũng cần biết cách sử dụng DAX để tính toán các chỉ số hiệu quả chi tiêu và trình bày dữ liệu một cách trực quan qua các bảng điều khiển Power BI. Ứng dụng: Phân tích chi tiêu IT giúp tổ chức tối ưu hóa việc phân bổ ngân sách nhằm hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh chiến lược. Ngoài ra, dự án còn giúp phát hiện các cơ hội tiết kiệm chi phí thông qua việc phân tích các mẫu chi tiêu và hiệu suất của nhà cung cấp, từ đó đảm bảo rằng các khoản đầu tư công nghệ mang lại giá trị tối đa. Link: https://github.com/awaregroup/powerbi-vcs/blob/master/samples/IT%20Spend%20Analysis %20Sample%20PBIX.pbit 7.Phân tích dữ liệu chiến dịch marketing Mô tả: Dự án này tập trung vào việc phân tích hiệu quả của các chiến dịch marketing thông qua các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi lần nhấp chuột (CPC), và tỷ lệ tương tác. Bạn sẽ học cách sử dụng Power BI để theo dõi và đánh giá thành công của các chiến dịch marketing. Kĩ năng yêu cầu: Kỹ năng cần thiết bao gồm khả năng làm việc với dữ liệu lớn từ nhiều nguồn, sử dụng các công thức DAX để tính toán chỉ số KPI, và thiết kế bảng điều khiển trực quan giúp đội ngũ marketing dễ dàng theo dõi hiệu quả chiến dịch. Ứng dụng: Dự án này giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing bằng cách phân bổ nguồn lực vào các kênh và chiến dịch hiệu quả nhất dựa trên dữ liệu thực tế , từ đó tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường và nâng cao hiệu quả tiếp thị. Link: https://github.com/yuvarajrajdata/marketing_campaign_insight_analysis 8. Quản lý chuỗi cung ứng Mô tả: Dự án này hướng đến việc phân tích và tối ưu hóa chuỗi cung ứng của doanh nghiệp bằng cách theo dõi các chỉ số như thời gian giao hàng, chi phí vận chuyển, và tồn kho. Power BI sẽ được sử dụng để tạo bảng điều khiển giám sát và đưa ra các giải pháp cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng. Kĩ năng yêu cầu: Bạn cần kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu vận hành, sử dụng DAX để tính toán các chỉ số quan trọng như thời gian giao hàng trung bình hoặc mức độ đáp ứng nhu cầu và biết cách phân tích thống kê và mô hình dự đoán, cùng kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python để phân tích dữ liệu, từ đó tạo được bảng điều khiển Power BI trực quan. Ứng dụng: Dự án này giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí vận hành, và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng thông qua việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Link: https://github.com/akashj1900/Supply-Chain-Analytics---Power-BI 9. Bảng điều khiển hiệu suất tài chính Mô tả: Dự án này tập trung vào việc tạo bảng điều khiển để theo dõi hiệu suất tài chính của doanh nghiệp thông qua các chỉ số như doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền. Bạn có thể sử dụng Power BI để phân tích và trực quan hóa các dữ liệu tài chính một cách hiệu quả. Kĩ năng yêu cầu: Kỹ năng làm sạch dữ liệu tài chính và áp dụng công thức DAX để tính toán các chỉ số KPI tài chính là rất cần thiết. Bạn cũng cần biết cách thiết kế các bảng điều khiển trực quan và dễ sử dụng để truyền tải thông tin quan trọng đến các nhà quản lý. Ứng dụng: Dự án này cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính, giúp cải thiện quy trình ra quyết định và đưa ra các chiến lược tài chính phù hợp. Link: https://github.com/TheMrityunjayPathak/FinanceReportDashboard 10. Bảng điều khiển hoạt động cửa hàng bán lẻ Mô tả: Dự án này tập trung vào việc phân tích dữ liệu hoạt động của các cửa hàng bán lẻ, bao gồm doanh số, tồn kho, và hiệu quả của từng nhân viên. Power BI được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phát hiện các điểm cần cải thiện trong vận hành. Kĩ năng yêu cầu: Bạn cần kỹ năng phân tích dữ liệu bán lẻ, sử dụng DAX để tính toán các chỉ số vận hành, và thiết kế bảng điều khiển Power BI giúp theo dõi và quản lý hiệu quả các cửa hàng. Ứng dụng: Dự án này giúp các nhà quản lý bán lẻ tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, cải thiện quản lý tồn kho, và tăng cường năng suất làm việc của nhân viên, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng. Link: https://github.com/akankshakusf/Power-BI_Super-Store-Dashboard