Tất cả bài viết

Trong thống kê, dữ liệu được định nghĩa là các dữ kiện và số liệu thu thập cho mục đích phân tích và có thể chia thành 2 loại lớn là dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Trong đó, dữ liệu định lượng là loại dữ liệu chứa các giá trị số […]

ERD là gì? Giải thích Entity Relationship Diagram bằng ngôn ngữ đời thường, thực thể, thuộc tính, khóa chính/ngoại, mối quan hệ 1-1, 1-N, N-N và cách đọc ERD trong 5 bước dễ nhớ.

Chứng chỉ PL-300 là gì? Tìm hiểu đầy đủ về Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate, cấu trúc đề thi, lệ phí, lộ trình ôn thi và lợi ích nghề nghiệp khi sở hữu chứng chỉ quốc tế này năm 2026.

Với khả năng mô tả, giải thích và tổ chức dữ liệu một cách chi tiết, Data Dictionary (Từ điển dữ liệu) là một công cụ không thể thiếu cho những ai làm việc với dữ liệu và hệ thống thông tin phức tạp. Đây là nơi mà các nhà khoa học dữ liệu có […]

API là gì? Tìm hiểu vai trò của API trong Agentic AI Analytics, cách AI kết nối dữ liệu, tự động hóa workflow và tham gia vào hệ thống doanh nghiệp.

Skill trong AI là gì? Tìm hiểu cách thiết kế Skill để chuẩn hóa workflow, giúp AI hoạt động ổn định, tái sử dụng và triển khai hiệu quả trong hệ thống Agentic BI.

Lộ trình học Agentic AI Analytics bài bản từ kiến trúc multi-agent, Agent Skills, MCP đến Claude API. Hướng dẫn chi tiết 5 khóa học chính thức từ Anthropic giúp bạn ứng dụng Agentic AI vào bài toán BI doanh nghiệp.

HR Analytics Dataset giúp bạn phân tích headcount, attrition, salary và workforce structure theo góc nhìn quản trị. Thay vì chỉ xem số liệu nhân sự, bạn sẽ học cách đọc “sức khỏe tổ chức” và phát hiện rủi ro nghỉ việc từ dữ liệu thực tế, phù hợp để luyện Power BI và xây dashboard HR mang tính ra quyết định.

Tải dataset North America Retail Supply Chain & Sales Analysis để phân tích doanh thu–lợi nhuận gắn với giao hàng, ship mode, vùng miền. Phù hợp luyện Power BI và tư duy BI ra quyết định.

Pipeline đầy nhưng doanh thu vẫn lệch? CRM Sales Pipelines Dataset giúp bạn đọc chất lượng lead, sai lệch forecast và bottleneck trong funnel bán hàng.

Bộ dữ liệu Mediterranean Cameras Company Sales Analysis cho phép bạn phân tích trực tiếp doanh thu, chi phí, lợi nhuận, chiết khấu và cơ cấu khách hàng thông qua dashboard hoàn chỉnh.

Product Financial Performance Dataset giúp phân tích hiệu quả tài chính ở cấp độ sản phẩm, kết nối doanh thu, lợi nhuận, chiết khấu và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Dataset Restaurant Food Delivery được xây dựng nhằm giúp người học và người làm phân tích dữ liệu tiếp cận bài toán này một cách toàn diện. Thông qua dataset và case study đi kèm, bạn có thể thực hành phân tích mối liên hệ giữa doanh thu, vận hành và trải nghiệm khách hàng trong mô hình giao đồ ăn.

Bộ dữ liệu xoay quanh toàn bộ vòng đời người chơi: Install → Tutorial → Engagement → Retention → Purchase → Revenue

Trong bối cảnh kinh tế thế giới ngày càng liên thông, dòng vốn quốc tế không chỉ phản ánh sức mạnh tài chính của một quốc gia, mà còn hé lộ mức độ ổn định, rủi ro và vai trò của quốc gia đó trong hệ thống tài chính toàn cầu. Financial Globalization Dataset là bộ dữ liệu tổng hợp từ McKinsey Global Institute và IMF, cho phép người làm phân tích dữ liệu tiếp cận một góc nhìn vĩ mô nhưng rất “thực chiến”: → Tiền đang chảy đi đâu? → Dưới hình thức nào? → Và cấu trúc tài chính c

Bài viết này giới thiệu ESG Risk Landscape Analysis Dataset - một bộ dữ liệu giúp phân tích ESG theo cấu trúc rủi ro, thay vì chỉ đọc kết luận tổng hợp

Bạn đang tìm kiếm một project thực tế để làm đẹp portfolio phân tích dữ liệu hoặc muốn hiểu sâu hơn cách vận hành của quy trình bán hàng? Dataset này là lựa chọn phù hợp để bạn rèn luyện kỹ năng phân tích lead, opportunity và hiệu suất chốt deal theo đúng chuẩn doanh nghiệp. Vì sao bạn nên tải dataset này? Dashboard mẫu được xây dựng trên Power BI mô phỏng đầy đủ chu trình bán hàng từ mở lead đến chốt deal, cho phép bạn: 1. Phân tích hiệu suất doanh thu và dự báo Hiểu được sự

Dashboard giới thiệu Dataset Sector Performance

Bạn có thể kết hợp dữ liệu trong Power BI Desktop, sau đó định hình dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của bạn, cho phép bạn tạo báo cáo trực quan để chia sẻ với người khác. Kết hợp dữ liệu có nghĩa là kết nối với hai hoặc nhiều nguồn dữ liệu, định hình chúng khi cần, sau đó hợp nhất chúng thành một truy vấn hữu ích. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách: Kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau. Kết hợp các nguồn dữ liệu đó và tạo mô hình dữ liệu để sử dụng trong báo cáo. 1. Kết hợp d

Định hình dữ liệu trong Power BI Desktop có nghĩa là chuyển đổi dữ liệu: đổi tên cột hoặc bảng, thay đổi văn bản thành số, xóa hàng, đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề, v.v. Hướng dẫn này trình bày cách định hình truy vấn bằng cách sử dụng Power BI Desktop, nêu bật các tác vụ phổ biến nhất. Truy vấn được sử dụng ở đây được mô tả chi tiết hơn, bao gồm cả cách tạo truy vấn từ đầu. Power Query Editor trong Power BI Desktop sử dụng nhiều menu chuột phải cũng như dải băng Transform. Hầ

Khi xây dựng lược đồ hình sao, có hai loại bảng là bảng sự kiện và bảng thứ nguyên. Bảng sự kiện ghi lại các sự kiện như đơn hàng, ngày giao hàng, người bán và nhà cung cấp. Bảng thứ nguyên lưu trữ chi tiết về các thực thể kinh doanh, như sản phẩm hoặc thời gian, và liên kết với bảng sự kiện thông qua mối quan hệ. Bạn có thể sử dụng hệ thống phân cấp để tìm chi tiết trong bảng thứ nguyên. Hệ thống phân cấp tự nhiên dựa trên dữ liệu, như phân đoạn ngày thành năm, tháng, tuần v

Thực hiện phép tính dựa trên ngày và giờ là yêu cầu chung khi tạo báo cáo trong Power BI. Các tổ chức muốn biết hoạt động kinh doanh diễn ra như thế nào qua các tháng, quý, năm,… Vì thế, các giá trị liên quan đến thời gian này phải được định dạng chính xác. Power BI tự động phát hiện các cột và bảng ngày tháng. Tuy nhiên, đôi khi cần thực hiện thêm các bước để có được ngày ở định dạng tổ chức yêu cầu. Ví dụ: giả sử đang phát triển các báo cáo cho nhóm Bán hàng (Sales) tại tổ

Trước khi bắt đầu xây dựng báo cáo, việc đầu tiên cần làm là đơn giản hóa mô hình dữ liệu và cấu trúc bảng trong Power BI Desktop. Khi một cấu trúc bảng đơn giản sẽ có những lợi ích sau: Đơn giản để định hướng vì các thuộc tính cột và bảng đã được cụ thể hóa, trực quan và thân thiện với người dùng hơn. Có các bảng được hợp nhất hoặc thêm vào để đơn giản hóa các bảng trong cấu trúc dữ liệu của bạn. Chất lượng kết nối tốt và chính xác hơn giữa các bảng có ý nghĩa. 1. Tạo sơ đồ

Thiết kế mô hình dữ liệu (Modelling Data) là một trong những nhiệm vụ quan trọng và được thực hiện trong Microsoft Power BI Desktop. Khi làm tốt việc này bạn sẽ có thể hiểu rõ dữ liệu của mình hơn và giúp việc xây dựng các báo cáo phía sau bằng Power BI trở nên có giá trị và dễ dàng hơn. Một mô hình dữ liệu tốt mang lại những lợi ích sau: Khám phá dữ liệu nhanh hơn. Tổng hợp đơn giản hơn để xây dựng. Báo cáo chính xác hơn. Viết báo cáo mất ít thời gian hơn. Báo cáo dễ dàng hơ