Tất cả bài viết

Bạn có thể tạo các biến tham số what-if cho báo cáo của mình, tương tác với biến đó dưới dạng bộ chia và trực quan hóa cũng như định lượng các giá trị chính khác nhau trong báo cáo của bạn. Tạo tham số what-if trên tab Modeling trong Power BI Desktop. Khi bạn chọn nó, một hộp thoại xuất hiện để bạn có thể định cấu hình tham số. 1. Tạo tham số what-if Để tạo tham số what-if, hãy chọn New Parameter từ tab Modeling trong Power BI Desktop. Trong hình ảnh sau đây, chúng tôi đã tạo

Khám phá 10 mẹo giúp bạn trả lời câu hỏi về Power BI nhanh và chính xác hơn từ tìm kiếm công thức DAX đến xử lý dữ liệu thực tế. Đọc ngay!

Dữ liệu là một phần cần thiết của bất kỳ doanh nghiệp nào và vai trò của một nhà phân tích dữ liệu là giải thích ý nghĩa của nó. Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ giúp họ chuyển đổi dữ liệu thô thành những insights có ý nghĩa và đưa ra những kiến nghị có thể thực hiện được. 1. Các điểm nổi bật chính của Power BI Kết nối dữ liệu: Cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm Excel, SQL Server, Azure SQL và các nguồn dữ liệu khác đượ

Để chia sẻ báo cáo, dashboard của mình cho tất cả mọi người đều xem được, bạn nên chia sẻ qua Power BI service. Sau đây là một số cách bạn có thể sử dụng. Yêu cầu: Cần tài khoản Power BI Pro trở lên. Bước 1: Tạo một embed code để Publish tới web Bước 2: Nếu admin Power BI tài khoản của bạn không cho phép bạn tạo embed code, bạn cần liên hệ với họ. Bước 3: Review lại và sau đó chọn Create embed code. Bước 4: Sau đó chọn Publish Bước 5: Khi bạn đã tạo thành công, bạn chỉ cần cu

Bản thiết kế báo cáo Power BI là điều mà bạn nên chú ý nhiều nhất để gây được sự ấn tượng đến khán giả của bạn. Bởi vì đây là thứ đầu tiên người dùng nhìn thấy. Nếu dashboard báo cáo của bạn được thiết kế tốt, bạn có thể tiết kiệm thời gian của người dùng và làm cho việc tìm kiếm dữ liệu liên quan nhanh hơn và dễ dàng hơn. Dưới đây là một số mẹo thiết kế Power BI tốt nhất. Mẹo số 1: Giữ cho báo cáo của bạn “sạch sẽ” Trích lời Antoine de Saint-Exupéry, “Cuối cùng cũng đạt được

Kể từ khi làn sóng kỹ thuật số bùng nổ, ứng dụng của Business Intelligence đã thu hút nhiều sự chú ý. Do đó, các doanh nghiệp trên toàn cầu đã bắt đầu khám phá một số công cụ Business Intelligence (BI) tốt nhất như Power BI của Microsoft, Oracle Analytics, Tableau và nhiều công cụ khác để tận dụng dữ liệu mà họ có. Mặc dù có nhiều công cụ đã được giới thiệu trên thị trường trong suốt những năm qua, Power BI của Microsoft luôn luôn được công nhận vì tính đáng tin cậy và trải n

Tiếp theo bài viết [3] về chủ đề: Sự khác nhau chức danh Data Analyst (Business Intelligence) # Data Scientist (Business Analytics) trong bài viết trước. Hôm nay mình sẽ chia sẻ về những công nghệ trong ngành Data Analytics, mà các Data Analyst/ Data Scientist sử dụng để thực hiện công việc phân tích dữ liệu. Bảng xếp hạng công nghệ phân tích dữ liệu đang dẫn đầu trên thế giới Có 2 bảng xếp hạng được tham khảo phổ biến nhất, được công bố hàng năm (thường vào quý 1 hàng năm) 1

Tiếp theo bài viết [2] về chủ đề: Định nghĩa chuẩn về Phân tích dữ liệu & mức độ phức tạp trong phân tích ( ) trong bài viết trước; mình đã nêu khái niệm và phân biệt 2 mảng Business Intelligence, Business Analytics. Vậy những người làm trong mảng Business Intelligence, Business Analytics thì chức danh gọi là gì? Phân biệt Business Intelligence và Business Analytics Vì việc phân biệt chức danh này ở Việt Nam chưa rõ ràng, nên mình quyết định sẽ viết về chủ đề này và dẫn chứ

Đối với anh/chị mới vào ngành việc tiếp cận nhiều định nghĩa từ nhiều nguồn khác nhau sẽ khá hoang mang và mơ hồ. Do có một số định nghĩa có sự khác nhau và chồng chéo. Nên tất cả khái niệm, định nghĩa trong mảng Phân tích dữ liệu kinh doanh (Data Analytics) được sử dụng trong Series bài viết này sẽ được tham khảo từ tổ chức INFORMS. Nếu anh/chị nào trong ngành Data sẽ biết: INFORMS là tổ chức tập hợp từ rất nhiều công ty, tổ chức nổi tiếng trong ngành về mảng công nghệ phâ

“ Phân tích dữ liệu kinh doanh ” là series được thực hiện bởi Chị Phương Thảo – Founder tại Mastering Data Analytics. Chuỗi bài viết là những chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức, trải nghiệm thực tế trong lĩnh vực này. Chuỗi bài viết sắp ra mắt đọc giả sau đây là những chia sẻ thực tế mong sẽ là những kiến thức bổ ích cho anh/chị đang loay hoay trong lĩnh vực này. Chúng ta đã và đang bước vào kỷ nguyên số với nhu cầu lưu trữ và khai thác nguồn dữ liệu ngày một lớn. Nhà phân tích d

Tiếp theo bài viết số [4] về chủ đề Những công nghệ phân tích dữ liệu (data analytics) dẫn đầu trên thế giới , thì hôm nay mình sẽ chia sẻ tiếp về các chủ đề: Phân biệt các nhóm công nghệ phân tích dữ liệu Phân biệt các nhóm công nghệ phân tích dữ liệu 1. Phân theo mức độ coding khi thực hiện Nhóm công nghệ phân tích dữ liệu bao gồm: no-code (free code), low-code , pro-code (traditional coding), combined (kết hợp cả no-code và pro-code), automation (tự động) . 1.1. No-c

Trong mảng Business Intelligence, các công nghệ Visual-based Analytics Platforms như Power BI, Tableau, Qlik … đang dẫn đầu. Tuy nhiên, đối với những người mới, chưa sử dụng nhiều những công nghệ này sẽ có 1 số hiểu lầm. Nên trong bài viết hôm nay, sẽ đưa ra 1 số giải thích và dẫn chứng, để bạn hiểu rõ hơn về nhóm công nghệ này, để cân nhắc lựa chọn công nghệ phân tích dữ liệu phù hợp nhé! Mình sẽ lựa chọn công nghệ Power BI, dẫn đầu toàn thế giới mảng Business Intelligence đ

Hiện nay, có rất nhiều tranh luận xoay quanh việc dùng công nghệ BI để phân tích dữ liệu. Bản thân mình cũng chia sẻ rất rõ quan điểm của mình về vấn đề này. Chính là “Hãy lựa chọn những công nghệ phù hợp với nhu cầu phân tích của bạn”. Các tiêu chí chọn công nghệ phân tích dữ liệu dành cho doanh nghiệp Phân biệt về các nhóm công nghệ phân tích dữ liệu bạn có thể theo dõi bài viết trước. Trong bài viết đã có giải thích chi tiết và nhiều dẫn chứng. Sau khi đã phân biệt được cá

Data analytics ngày trở nên phổ biến tại Việt Nam khi công việc của một Data analyst đang được nhiều bạn trẻ quan tâm. Bên cạnh đó, hầu như các doanh nghiệp đều dùng đến các kỹ năng phân tích kinh doanh để vận hành doanh nghiệp tốt nhất. Data analytics rất cần thiết cho mọi ngành nghề, nếu một dự án data analytics thành công sẽ đưa công ty bạn phát triển vượt bậc. Vậy như thế nào là một dự án Data Analytics thành công? Chúng ta cùng tìm hiểu bài viết sau đây nhé! Ứng dụng Dat

Mình là Phương Thảo – hiện là BI/BA Trainer và mình cũng xuất thân từ một Data Analyst. Với những bạn đã theo dõi mình qua mạng xã hội luôn có rất nhiều câu hỏi dành cho mình. Đâu đó vẫn là những thắc mắc xoay quanh chuyện nghề, kinh nghiệm cần thiết để phát triển công việc. Thế nên hôm nay mình quyết định cho ra đời bài viết này. Không biết có giải đáp hết tất cả các thắc mắc của các bạn hay không nhưng hy vọng sẽ là một. Tại sao mình chọn Nghề Data Analyst? Nếu mọi người xe

Tiếp theo phần 1 Phân Biệt: Database, Data Warehouse, Data Mart, Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh P1. Hôm nay chúng ta tìm hiểu tiếp các khái niệm Data Lakehouse. Data Fabric, Data Mesh, … Ngoài ra, trong bài sẽ đề cập một số nguồn tài liệu tham khảo giúp bạn tự tìm hiểu sâu hơn về khái niệm này. Data Lakehouse A Data Lakehouse combines the advantages of a Data Lake and a Data Warehouse. Data Fabric Data Fabric được thiết kế để giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề phức

Database, Data Warehouse, Data Mart, Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh. Đây là những khái niệm bạn sẽ gặp khi làm một Data Analyst. Các khái niệm vừa nêu sẽ là nội dung tiếp theo series Phân tích dữ liệu kinh doanh. Đây là những khái niệm phổ biến nhất liên quan về thiết kế hệ thống dữ liệu. Mình chủ yếu mạnh về phân tích, không chuyên về mấy Database Connections. Bên mình có hợp tác với một anh chuyên gia Database Management & Architect (Joseph Tan). Ngoài ra, bên mình đa

Chưa thấy trung tâm nào dạy Data Analytics tại Việt Nam mà 1 lớp học gần 100 người học cả? Không biết MDA dạy nội dung gì mà lớp gần 100 học viên? Đó là những câu hỏi phổ biến mình nhận được mỗi khi lớp học bên trung tâm mình khai giảng khóa mới. Vậy thì hôm nay mời mọi người cùng tìm hiểu nhé! Khóa học Data Analytics tại Mastering Data Analytics Với mình, lớp học có 100 học viên là bình thường. Khi được tham dự lớp Business Analytics Program của Cambridge, một lớp gần 300 họ

Đối với newbie tìm nguồn dữ liệu miễn phí để thực hành có khó hay không? Câu trả lời là không khi bạn đọc hết nội dung bài này. Để trở thành một nhà phân tích kinh doanh giỏi thì việc luyện tập tích lũy kinh nghiệm là điều hiển nhiên. Dưới đây là top 10 nguồn dữ liệu miễn phí để các bạn thỏa sức luyện nâng trình.

Tự học Data Analytics Trong livestream về nội dung học trong chương trình Phân tích dữ liệu kinh doanh – Business Intelligence Program. Mình có giải thích 20% Technical Skills khi làm phân tích, thông thường bạn sẽ dùng Công nghệ (tool) để thực hiện. Bao gồm: kết nối nguồn dữ liệu, chuẩn hóa/làm sạch dữ liệu, liên kết bảng dữ liệu, phân tích…. Về chủ đề công nghệ mình đã viết khá chi tiết trong các bài viết trước của Series này, anh/chị có thể xem lại nhé! Nguồn tài liệu tự h

Như mình đã nói trong bài viết trước khi giới thiệu về công nghệ. Có thể nhiều người mới bắt đầu tìm hiểu về Data Analytics chưa biết, nhưng học công cụ (tool): trên mạng cực kì nhiều nguồn miễn phí. Nhưng học cách phân tích dữ liệu, cách suy nghĩ, tư duy như thế nào khi phân tích dữ liệu thì ít, khó tìm hơn. Đó là lý do phần về tool bên mình hay miễn phí cho học viên kèm theo khóa học (code DAX, SQL, thi PL300…). Vì thật sự dạy tool dễ hơn nên rất nhiều bên có thể dạy, và cũ

Fake Analytics – cụm từ mà mình đã nhớ đến khi đang lướt các bài viết. Gần đây mình có đọc qua bài viết này của Maz và thấy ý tưởng này rất hay. Bài viết của Maz nói lên hiện trạng khi đọc hiểu dữ liệu mà nhiều người đang mắc phải. Source: Slide dạy về Business Statistics trong Business Intelligence Program (Reference mình để cuối series) Bản thân mình cũng từng dùng ví dụ này để dạy về Mean, Median, Mode… trong phần Business Statistics – chương trình Phân tích dữ liệu kinh

Hôm nay mình sẽ chia sẻ anh/chị theo dõi Newsletter Phân tích dữ liệu kinh doanh những nguồn để tự học Power BI nhé (công nghệ dẫn đầu toàn thế giới mảng Business Intelligence). 1. Tự học Power BI với Power BI learning resource guide Link truy cập: www.novypro.com/project/power-bi-learning-resource-guide Mọi người bấm vào link, chọn hạng mục liên quan đến Power BI muốn học, chọn link dẫn nguồn học. Mình thấy nguồn tài liệu này được cập nhật cũng liên tục (hình trên cập nhật m

“Dân” trong ngành Training Data Analytics hay Consulting có những câu nói vui từ kinh nghiệm làm việc. Hôm nay mình sẽ tổng hợp lại 3 câu nói đùa mà mình ghi nhớ sâu sắc nhất. Mỗi khi triển khai dịch vụ Training/ Consulting trong mảng Data Analytics cho khách hàng. Kinh nghiệm là cái lâu lâu nghiệm lại thấy … kinh Nguyên tắc khi làm consulting Nguyên tắc khi làm Consulting mà mình đã học được: không giảng dạy/tư vấn dựa trên kinh nghiệm cá nhân. Luôn dạy/tư vấn theo “Methodol