Posted on Leave a comment

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.3)

Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu 5 Power BI Dashboard còn lại và tính ứng dụng của nó với người dùng.

Xem thêm các bài viết trước:

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.1)

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.2)

11. Dashboard phân tích và giám sát phương tiện truyền thông xã hội

Dashboard Power BI này rất phù hợp cho các nhà tiếp thị, quản lý và các agency. Với công cụ phân tích và giám sát phương tiện truyền thông xã hội, bạn có thể cải thiện doanh số bán hàng, chất lượng sản phẩm và kiểm soát khủng hoảng. Công cụ này giúp các tổ chức hiểu được ý kiến ​​của khán giả về sản phẩm của họ.

Dashboard này hiển thị dữ liệu hàng tháng tập trung vào các khía cạnh của mạng xã hội, bao gồm:

  • Cường độ thảo luận
  • Tổng hợp nguồn website
  • Phân tích cảm xúc
  • Người có ảnh hưởng trực tuyến
  • Danh mục đặc biệt
  • Báo giá và vị trí địa lý

Tab Cường độ thảo luận cung cấp thông tin chi tiết về tổng phạm vi tiếp cận, lượt đề cập trên mạng xã hội và ngoài mạng xã hội. Biểu đồ cũng hiển thị những người có ảnh hưởng theo số lượng và tác động, mức độ khuếch đại và phạm vi tiếp cận thực sự.

Phân tích cảm xúc làm nổi bật đề cập của người dùng theo ngày, giờ và tổng số đề cập. Người dùng cũng có thể xem phần trăm đề cập tiêu cực, tích cực và trung lập.

Các nguồn website hiển thị các kênh nguồn của các đề cập, bao gồm:

  • Blogs
  • Facebook
  • Twitter
  • Ảnh
  • Các video

Với Dashboard này, người dùng có thể xem các đề cập tích cực và tiêu cực dựa trên vị trí địa lý, bao gồm các vùng và thành phố.

Tại tab người có ảnh hưởng trực tuyến, bạn sẽ thấy những người có ảnh hưởng được chia nhỏ theo số lượng và mức độ ảnh hưởng của từng tháng. Trang báo cáo cũng cung cấp thông tin số lượng người theo dõi của những người có sức ảnh hưởng này, cho dù đó là tiêu cực, tích cực hay trung tính.

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Dashboard tuyệt đẹp và cung cấp thông tin chi tiết quan trọng.
  • Thiết kế Dashboard đẹp

12. Dashboard theo dõi chấm công

Dashboard giúp quản trị viên trường học theo dõi sự tham dự của các giáo viên, các lớp học và các trường học.

Dashboard này sẽ thúc đẩy các cuộc trò chuyện quan trọng và tăng cường sự tham gia giữa các bên liên quan chính. Với các báo cáo từ Dashboard này, các bên liên quan có thể tăng cường tham dự và cải thiện hiệu suất trong lĩnh vực giáo dục.

Dashboard hiển thị tỷ lệ vắng mặt theo chủ đề, khóa học, khoảng thời gian và ngày. Người dùng có thể hiểu rõ hơn về tỷ lệ vắng mặt mục tiêu và thực tế, tổng số lần vắng mặt và mục tiêu vắng mặt.

Phần District Status cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng và mục tiêu đi học. Biểu đồ đường nêu bật số liệu mục tiêu và thực tế theo thời gian. Ngoài ra, biểu đồ cung cấp số liệu dự đoán cho các tháng trong tương lai.

Phần Opportunities by School cũng hiển thị dữ liệu theo phân nhóm trường, giúp quản trị viên xác định được thứ tự ưu tiên khi làm việc với các trường. Các trường cần được ưu tiên là các trường có cơ hội Giảm vắng mặt cao nhất (Reduction goal).

Phần Conversation topic cung cấp thông tin chi tiết về chủ đề, khóa học, kỳ và các ngày trong tuần. Với dữ liệu này, quản lý trường học có thể liên hệ với giáo viên trên cơ sở cá nhân và tăng giá trị giáo dục.

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Dashboard tuyệt vời và sâu sắc dành cho giáo viên và quản trị viên.
  • Dashboard cung cấp thông tin chi tiết để tạo kế hoạch hành động và phát triển cho giáo viên, trường học cũng như các giai đoạn và môn học cụ thể

13. Hiệu suất nhóm thực tế so với Dashboard mục tiêu

Dashboard nêu bật mức hiệu suất so với các mục tiêu đặt ra cho các nhóm kinh doanh.

Với thông tin chi tiết từ Dashboard này, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể chia sẻ mục tiêu với các nhóm hàng ngày và đánh giá cách đạt được các mục tiêu của mình. Người quản lý có thể phát hiện ra các lĩnh vực cần cải thiện và yêu cầu thúc đẩy sớm hơn các sản phẩm và khách hàng mà nhóm bán hàng nên tập trung vào.

Dashboard Power BI này hiển thị các mục tiêu và phần thưởng nằm trong tầm với. Nó sử dụng thông tin chi tiết và dấu trang để sắp xếp nội dung.

Người dùng có thể di chuyển dễ dàng giữa các trang, chuyển đổi giữa các hình ảnh bằng để đi đến vào các phần về đại diện bán hàng, sản phẩm và khách hàng.

Trang đầu tiên của Dashboard hiển thị phần trăm Kết quả YTD so với mục tiêu. Bạn có thể nhấp vào ảnh của một thành viên trong nhóm để xem trang đại diện bán hàng của họ.

Đối với mỗi đại diện bán hàng, bạn có thể chọn số liệu (Đơn vị hoặc Lợi nhuận). Ngoài ra, bạn có thể chọn Khoảng thời gian để phân tích và hiểu các xu hướng dài hạn và ngắn hạn.

Ngoài ra, Dashboard cho phép người dùng chuyển đổi hiển thị dạng thanh (bar) và bản đồ (map), xem những khách hàng không có lợi nhuận và hơn thế nữa.

Người dùng có thể so sánh hiệu suất và phương sai tích lũy mục tiêu cho tất cả khách hàng. Bạn có thể nhấp chuột phải vào biểu đồ thanh để mở đánh dấu khách hàng và xem chi tiết về khách hàng.

Dashboard này hiển thị lợi nhuận, giá trung bình và lợi nhuận trung bình trong một địa điểm. Người dùng có thể chuyển đổi hiển thị giữa biểu đồ phân tán (Scatter) và bảng dữ liệu ma trận (Matrix) và xác định sản phẩm và cơ hội bán hàng với các khách hàng.

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Hình ảnh trực quan sáng tạo và được tùy chỉnh tốt.
  • Dashboard rất dễ hiểu.

14. Dashboard so sánh cầu thủ bóng đá ảo NFL

Dashboard Power BI này giúp người dùng chuẩn bị trực quan hóa ý tưởng cho mùa giải NFL mới. Dashboard này lấy dữ liệu của cầu thủ Bóng bầu dục ảo NFL và số liệu thống kê về cầu thủ NFL. Những người đam mê trò chơi và NFL sử dụng Dashboard này để đưa ra dự đoán chính xác và đảm bảo chiến thắng.

Bạn có thể sử dụng công cụ so sánh cầu thủ bóng đá Ảo này bằng cách chọn cầu thủ 1 và cầu thủ 2 từ danh sách được cung cấp. Báo cáo cho phép người dùng so sánh các cầu thủ bằng cách xem số liệu thống kê của những cầu thủ quan trọng. Bạn có thể xem số liệu thống kê bao gồm:

  • Tổng điểm giả định cho mùa giải trước
  • Các cuộc chiêu đãi dự kiến
  • Số sân và số lần chạm đất cho mùa giải sắp tới
  • Tổng điểm dự đoán trên NFL.com của mùa giải hiện tại

Dashboard bao gồm “What Ifs” để cho phép người dùng dự đoán cầu thủ của họ. Trong phần ‘Calculate Your Projection’, bạn có thể điều chỉnh số lần tiếp nhận (receptions), lần chạm (touchdowns) và số áo (yards number) của cầu thủ đã chọn để xem nó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến điểm giả định tổng thể của họ. Điểm cho Dashboard này dựa trên hệ thống tính điểm giả định tiêu chuẩn của NFL.com.

Hơn nữa, Dashboard này bao gồm tùy chọn cho các giải đấu PPR (điểm mỗi lần tiếp đón). Nếu giải đấu của bạn là giải đấu PPR, bạn có thể chọn ‘Có’ ở góc trên cùng bên trái. Tính toán điểm tổng thể sẽ tính đến điểm cộng thêm cho mỗi sự tiếp thu của người chơi.

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Bố cục thiết kế Dashboard tuyệt vời
  • Sử các hình ảnh cầu thủ

15. Dashboard về tình hình xây dựng của Seattle

Dashboard Power BI này nắm bắt và trình bày một cách trực quan sự phát triển của ngành Xây dựng ở Seattle. Dữ liệu được cung cấp bởi Cơ quan giấy phép xây dựng của Seattle.

Dashboard cung cấp thông tin chi tiết và vẽ nên bức tranh rõ ràng về sự phát triển của ngành xây dựng.

Dashboard này có giá trị với:

  • Nhân viên bán hàng xây đang dựng nghiên cứu các khu vực tiềm năng
  • Các nhà thầu đang điều tra chiến lược của đối thủ cạnh tranh
  • Các nhà quản lý và giám đốc điều hành đang đưa ra các quyết định quan trọng về cách điều hướng công việc kinh doanh của họ.

Dashboard về tình hình xây dựng của Seattle cung cấp cho người dùng hiểu biết sâu hơn về thị trường. Ngoài ra, nó cho phép đi sâu vào các chi tiết chính và nghiên cứu các sự kiện cụ thể.

Dashboard này được chia thành ba tab. Các tab này cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi quan trọng.

Đối với tab Seattle’s Building Permit Climate

  • Biểu đồ thanh trên cùng cho thấy tốc độ gia tăng và số tiền đầu tư theo thời gian.
  • Bản đồ làm nổi bật mức độ tập trung đầu tư tại các địa điểm cụ thể. Nó cũng cho thấy mức độ ảnh hưởng của mức độ tập trung theo Cá nhân, Nhà thầu hoặc Hạng mục.
  • Phần Highlighted Metrics cung cấp thông tin chi tiết về trạng thái thị trường. Phần này hiển thị số lượng giấy phép, tổng giá trị, giá trị giấy phép trung bình và giá trị giấy phép tối đa.
  • Biểu đồ thanh ở giữa hiển thị các danh mục có mức tăng trưởng cao nhất. Nó cũng hiển thị các cá nhân có tổng giá trị và  giá trị giấy phép lớn nhất thị trường.

Tab Settle Contractor Competition (Cạnh tranh Nhà thầu)

  • Biểu đồ đường trên cùng hiển thị số lượng và tần suất giao dịch thịnh hành.
  • Biểu đồ thanh ở giữa hiển thị các nhà thầu có nhiều giao dịch nhất. Nó cũng cho biết nhà thầu nào có tổng số giao dịch cao nhất. Bạn cũng có thể xem nhà thầu nào đang dẫn đầu thị trường dựa trên quy mô, số lượng, giá trị

Tab Seattle Permit Category Growth (tăng trưởng danh mục)

  • Biểu đồ thanh bên trái hiển thị tổng giá trị giấy phép, tổng số giấy phép và giá trị giấy phép trung bình cho từng danh mục.
  • Biểu đồ đường cho thấy danh mục nào có tốc độ tăng nhanh nhất và xu hướng tăng trưởng giá trị và trạng thái giấy phép.
  • Biểu đồ thanh bên phải hiển thị trạng thái của hầu hết các giấy phép.

Dashboard này rất dễ vận hành. Bạn có thể chọn các thông số phù hợp với hoàn cảnh của mình. Ngoài ra, bạn có thể điều chỉnh khung thời gian bằng cách sử dụng thanh trượt trên cùng.

Các trường có thể lọc trên Dashboard

Các trường có thể lọc trong Dashboard này bao gồm

  • Trạng thái giấy phép
  • Loại giấy phép 
  • Danh mục
  • Các nhà thầu liên quan đến giấy phép

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Dashboard giúp hiển thị và trực quan hóa các dữ liệu phức tạp.
  • Dashboard hấp dẫn, trực quan và dễ hiểu.
  • Người dùng có thể dễ dàng tìm thấy thông tin quan trọng và đưa ra quyết định nhanh chóng.

Tổng kết lại

Chúng ta đã xem xét một số best-practice về Dashboard Power BI. Dashboard Power BI được tùy biến theo nhiều ngành và nhiều mục đích.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ này để theo dõi doanh số và tiếp thị, KPI, phân tích nguồn nhân lực, hàng tồn kho, v.v. Power BI cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Các nhóm kinh doanh có thể cộng tác trên cùng một dữ liệu, báo cáo và chia sẻ thông tin chi tiết trên các ứng dụng Microsoft Office như Microsoft Excel và Teams. Người dùng có thể quảng bá thông tin chi tiết trong toàn tổ chức trong khi vẫn duy trì tính nhất quán, độ chính xác và bảo mật của dữ liệu.

Với Dashboard và báo cáo trực quan, các doanh nghiệp có thể trực quan hóa dữ liệu và khám phá thông tin một cách chi tiết và sâu sắc. Dashboard cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất kinh doanh và câu trả lời cho các câu hỏi kinh doanh.

Posted on Leave a comment

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.2)

Trong bài viết trước. chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về Power BI Dashboard trong phân tích của cơ quan quản lý sân bay, phân tích khách hàng, và phân tích cửa hàng toàn cầu. Trong bài viết hôm nay chúng ta sẽ tiếp tục với các Dashboard phân tích doanh số bán hàng thực phẩm, phân tích nhân sự, phân tích thông tin điều hành chuyên sâu và phân tích tình hình bệnh ung thư tại Mỹ.

Xem thêm: 15 Best Power BI Dashboard Examples (P.1)

4.Dashboard phân tích doanh số bán hàng dược phẩm

Dashboard cung cấp cái nhìn tổng quan về doanh số bán các sản phẩm thú y. Các chuyên gia thú y có thể sử dụng biểu đồ này để theo dõi việc bán các sản phẩm điều trị các loài động vật nhỏ.

Với dashboard này, người dùng có thể phân tích doanh số bán hàng của Top năm thành phố có doanh số cao nhất và thấp nhất. Người dùng có thể xem các báo cáo mở rộng về:

  • Hiệu quả bán hàng của nhóm sản phẩm Trị liệu
  • Top 25 Sản phẩm theo doanh thu và sản lượng
  • Xu hướng bán sản phẩm trị liệu trong bất kỳ khoảng thời gian nào

Phản hồi của người dùng:

  • Hình ảnh trực quan thú vị, cung cấp thông tin chi tiết và sâu sắc.
  • Dữ liệu được hiển thị và sắp xếp dễ hiểu.

5.Dashboard phân tích nhân sự

Dashboard phân tích nhân sự cung cấp một cái nhìn tổng quan về nguồn nhân lực của công ty, bao gồm:

  • Thống kê số lượng người đứng đầu
  • Thống kê tài chính
  • Thống kê nhân khẩu học
  • Thông tin nhân viên

Với Dashboard này, các tổ chức có thể đưa ra các quyết định quan trọng để thúc đẩy năng suất của nhân viên.

Dashboard Power BI này cung cấp thông tin chi tiết về thống kê số lượng nhân viên. Trong tab này, người quản lý có thể xem

  • Tổng số nhân viên
  • Nhân viên tích cực
  • Nhân viên mới
  • Tỷ lệ tiêu hao nhân sự (nghỉ việc, nghỉ hưu….)
  • Điểm hài lòng của nhân viên
  • Tỷ lệ tiêu hao nhân sự theo trình độ học vấn, mức lương và kinh nghiệm

Dashboard này cung cấp các thông tin bổ sung về nhân khẩu học, bao gồm

  • Nhân viên theo vị trí và nhân khẩu học
  • Số lượng nhân viên hàng quý theo các phòng ban
  • Tổng số nhân viên vắng mặt theo bộ phận và loại lý do nghỉ

Biểu đồ trình bày chính xác các thông tin tài chính của công ty về

  • Chi phí cho Công ty (CPC),
  • Chi phí Công ty theo Bộ phận và Phòng ban
  • Chế độ đãi ngộ, lương, thưởng, làm thêm giờ, v.v.

Nó cũng cung cấp một cái nhìn tổng quan về từng nhân viên, bao gồm

  • Xếp hạng hiệu suất nhân viên
  • Báo cáo nghỉ hàng năm
  • Thông tin cá nhân
  • Thông tin tài chính
  • Vị trí công việc hiện tại
  • Báo cáo vắng mặt

Phản hồi của người dùng với Dashboard này

  • Trực quan hóa báo cáo một cách hoàn hảo
  • Chủ đề dashboard hấp dẫn về mặt thị giác.

6.Dashboard thông tin chi tiết về điều hành

Dashboard này làm sáng tỏ tình trạng kinh doanh và hiệu suất kinh doanh. Các công ty có thể sử dụng Dashboard này để khám phá dữ liệu toàn công ty nhằm đưa ra quyết định.

Dashboard này cho phép các công ty xem hoạt động kinh doanh từ nhiều góc độ dựa trên các thuộc tính bao gồm: 

  • Các sản phẩm
  • Năm
  • Quốc gia
  • Kiểu đơn hàng

Dashboard sử dụng biểu đồ đường, biểu đồ donut và hình ảnh tùy chỉnh để phân tích. Các công ty có thể sử dụng bộ lọc để kể câu chuyện kinh doanh về tổng lợi nhuận, số lượng và doanh thu. Người dùng có thể hiểu rõ hơn về các chỉ số như:

  • Tỷ suất lợi nhuận
  • Số lượng đặt hàng trung bình
  • Phần trăm thay đổi tổng lợi nhuận so với cùng kỳ 
  • Top 5 sản phẩm theo tổng lợi nhuận, tổng sản lượng và tổng doanh thu
  • Sự phân bổ của tổng lợi nhuận, tổng sản lượng và tổng doanh thu theo địa lý

Công cụ này cho phép người dùng tìm hiểu sâu hơn và xem hiệu suất của công ty dựa trên các loại sản phẩm cụ thể.

Phản hồi của mọi người:

  • Dashboard rất trực quan và dễ tương tác
  • Rõ ràng và dễ hiểu.

7.Dashboard phân tích ung thư

Dashboard này kể một câu chuyện về các bệnh nhân ung thư ở Mỹ. Qua dashboard này, các cơ quan y tế có thể: 

  • Đưa ra các quyết định sáng suốt
  • Thiết lập các chính sách để quản lý các trường hợp ung thư và theo dõi các ca phục hồi.

Dashboard này cho thấy tỷ lệ mắc bệnh ung thư và tỷ lệ tử vong. Người dùng có thể xem tổng dân số và số người bị ảnh hưởng theo nhân khẩu học và khu vực.

Dashboard này giúp bạn hiểu tỷ lệ mắc và tỷ lệ tử vong của từng loại ung thư. Bạn có thể di chuột qua bất kỳ bang nào để biết số nạn nhân bị ảnh hưởng.

Phản hồi của người dùng:

  • Dashboard trực quan và hấp dẫn
  • Cung cấp dữ liệu có giá trị cho chính phủ.

8.Dashboard  phân tích hàng tồn kho

Dashboard phân tích hàng tồn kho cung cấp cái nhìn rõ ràng về hàng tồn kho của công ty trong năm 2018. Các công ty có thể theo dõi tình trạng tồn kho của hàng hóa và bổ sung chúng vào đúng thời điểm.

Dashboard này được nhìn theo các góc nhìn:

  • Danh mục sản phẩm theo Lượt xem của khách hàng và Hàng tồn kho
  • Lựa chọn danh mục – Quần áo nam và quần áo nữ
  • Quý – Quý 1, Quý 2 và Quý 3

Danh mục sản phẩm theo Lượt xem được phân loại thêm thành

  • Được xem nhiều nhất
  • Được xem ít nhất
  • Sản phẩm không được xem

Bạn cũng có thể xem tổng doanh thu tính bằng USD và tỷ trọng doanh thu.

Danh mục sản phẩm theo hàng tồn kho được phân loại thành

  • Còn hàng
  • Sắp hết hàng
  • Hết hàng

Đối với mỗi danh mục,các thông tin về top 5 sản phẩm, số lượt xem, khả năng cung cấp trong ngày và số ngày để bổ sung đều được nêu rõ ràng.

Trang dashboard này cũng cung cấp thông tin chi tiết về hàng tồn kho. Nó chia top 5 sản phẩm thành các danh mục riêng lẻ và phân chúng thành Tỷ lệ phần trăm tổng thể và Tổng doanh số.

Dashboard còn cung cấp thông tin dự đoán hàng còn trong kho. Người dùng có thể chọn các danh mục  sản phẩm phụ để có dữ liệu về Doanh số bán hàng trung bình ngày, Ngày bổ sung và Ngày hết hàng.

Bạn có thể dự đoán Thời gian bổ sung hàng và tình trạng còn hàng dựa trên các yếu tố như Phương sai MarkDown và Chu kỳ nạp đầy hàng.

Phản hồi của người dùng

  • Dashboard trực quan và bao gồm nhiều phần.

10. Dashboard chi phí và sử dụng năng lượng điện

Dashboard Power BI này giúp người dùng ước tính năng lượng điện mà họ sử dụng từ các thiết bị gia dụng. Người dùng có thể xem thông tin chi tiết quan trọng về chi phí và nguồn cung cấp điện tại Mỹ.

Với Dashboard này, người dùng có thể theo dõi mức tiêu thụ điện năng của mình và chủ động thực hiện các bước để giảm chi phí.

Người dùng có thể tính toán mức sử dụng của họ bằng cách chọn các thiết bị họ sử dụng và thời gian sử dụng mỗi ngày. Sau đó, họ có thể chọn tiểu bang hoặc vị trí của mình để ước tính chi phí hóa đơn tiền điện của họ. Dashboard hiển thị như sau

  • Tổng năng lượng hàng năm (kWh)
  • Tổng chi phí hàng năm ($)
  • Chi phí hàng năm theo danh mục hoặc thiết bị
  • Năng lượng hàng năm theo thiết bị

Dashboard này cung cấp cho người dùng cái nhìn toàn cảnh về

  • Tổng doanh thu bán điện theo ngành
  • Số lượng nhà máy theo nguồn, động cơ chính và nhóm năng lượng

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Dashboard cung cấp thông tin hữu ích cho việc sử dụng hàng ngày.
  • Trình bày chính xác và dễ hiểu

10. Dashboard về thẻ điểm bán hàng

Dashboard thẻ điểm bán hàng giúp các tổ chức trả lời các câu hỏi quan trọng về hiệu suất bán hàng. Dashboard này tận dụng các yếu tố của Power BI, bao gồm hình dạng, thẻ, biểu đồ dạng cây và DAX, để xây dựng KPI cung cấp đủ thông tin chi tiết chỉ dẫn người quản lý bán hàng hành động.

Dashboard này cung cấp thông tin quan trọng về số lượng công ty đang bán cho mỗi tiểu bang, khu vực và sản phẩm. Bạn có thể so sánh doanh số và lợi nhuận so với các năm trước để đưa ra quan điểm về hiệu suất bán hàng.

Người quản lý có thể xem các thành phần chi phí của doanh nghiệp đang dẫn đến lãi hoặc lỗ. Ngoài ra, họ có thể lọc Dashboard theo năm và phân khúc kinh doanh.

Phản hồi của mọi người đối với Dashboard này

  • Dashboard tương tác và dễ hiểu.
  • Biểu đồ giúp nhóm bán hàng trả lời các câu hỏi quan trọng.

Còn tiếp…

Posted on Leave a comment

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.1)

Tác giả: Nicholas Godwin

Dashboard Power BI cung cấp vô số ứng dụng cho người sử dụng. Trong thời điểm hiện tại, khi mà dữ liệu đang tác động đến mọi lĩnh vực, thì việc hiểu rõ nó trở nên vô cùng cần thiết.

Dashboards giúp người dùng hiểu dữ liệu một cách tốt hơn.

Trong một nghiên cứu, hơn 87% người tham gia cho biết việc chuẩn bị dữ liệu (data preparation) đóng vai trò then chốt và rất quan trọng trong việc phân tích dữ liệu.

Các công cụ BI (Business Intelligence) & trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Grafana, Qlikview và Power BI giúp các công ty trong việc: 

  • Phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn
  • Có được thông tin trọng yếu để đưa ra những quyết định thúc đẩy hiệu suất kinh doanh

Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói đến các ví dụ về Dashboard Power BI. Power BI là một công phân tích dữ liệu kinh doanh tuyệt vời của Microsoft. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết quan trọng cho các công ty có uy tín như Adobe, Heathrow, GE Healthcare, v.v.

Với nhiều loại dashboard trực quan và dễ tương tác, người dùng có thể biến dữ liệu từ Excel, kho dữ liệu tại chỗ (On-premise) và kho dữ liệu điện toán (cloud-based) thành những thông tin chi tiết trực quan và phong phú.

Dashboard Power BI cho phép người quản trị: 

  • Xác định được điều gì là quan trọng
  • Chia sẻ các câu chuyện bối cảnh với các thành viên trong nhóm (data storytelling)
  • Đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu

Hãy cùng khám phá 15 best-practice về Dashboard Power BI.

1.Dashboard của Cơ quan quản lý sân bay

Dashboard này cung cấp cái nhìn rõ ràng và tập trung vào các dữ liệu trọng yếu. Cơ quan quản lý sân bay nhanh chóng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về:

  • Thay đổi chuyến bay
  • Các trường hợp khẩn cấp
  • Các chuyến bay bị trễ, delay

Dashboard này cung cấp thông tin về các chỉ số quan trọng bao gồm:

  • Tổng số chuyến bay (chuyến đến và chuyến đi)
  • Tổng số lần bị trễ chuyến (chuyến đến và chuyến đi)
  • Thời gian xử lý mặt đất – Thời gian xếp hàng, xử lý và giải phóng mặt bằng
  • Chỉ số hài lòng của hành khách

Người dùng có thể nghiên cứu các tuyến bay phổ biến nhất, năm hãng hàng không hàng đầu, cho các chuyến bay đến và đi. Dashboard cũng cung cấp dữ liệu về các điểm khởi hành và điểm đến của các hãng hàng không lớn.

Dashboard này có phần phản hồi của hành khách và cung cấp thông tin chi tiết về:

  • Số lượng hành khách theo giới tính và nhóm tuổi
  • Top quốc tịch tham gia bay
  • Số trải nghiệm hài lòng theo cảng hàng không và theo tháng
  • Tổng số trải nghiệm hài lòng và nhiều hơn thế nữa

Dashboard Power BI này có thể giúp quản lý sân bay trong:

  • Đánh giá quy trình hoạt động
  • Khám phá các nút thắt cổ chai
  • Xác định các khu vực cần cải thiện

Phản hồi của người dùng về Dashboard này:

  • Dashboard này cung cấp thông tin chi tiết về các hoạt động điều hành sân bay.
  • Hình nền trang mang đến trải nghiệm tuyệt vời

2.Dashboard phân tích khách hàng

Dashboard phân tích khách hàng cung cấp thông tin giá trị về doanh số và lợi nhuận theo các khu vực. Các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng Dashboard này để phân tích tăng trưởng kinh doanh giữa các khu vực.

Họ có thể đánh giá lợi nhuận phân phối giữa các khách hàng, đưa ra các quyết định có giá trị để tăng doanh thu và thúc đẩy lợi nhuận.

Dashboard này cung cấp thông tin chi tiết về tổng doanh số, tổng lợi nhuận, doanh số năm ngoái và tỷ lệ phần trăm tăng trưởng. Người dùng có thể sử dụng bộ lọc để xem dữ liệu của các năm khác nhau. Với Dashboard này, người quản lý có thể hiểu rõ hơn về: 

  • Phân tích bán hàng theo sản phẩm
  • Thống kê lợi nhuận và tăng trưởng theo khách hàng
  • Kênh bán hàng và lợi nhuận

Khách hàng có thể sử dụng các biểu đồ để:

  • So sánh tổng doanh thu và tỷ suất lợi nhuận
  • Phân tích phân khúc khách hàng và hiệu suất sản phẩm

Phản hồi của người dùng về Dashboard này:

  • Các biểu tượng và màu sắc được kết hợp một cách rất hợp lý
  • Dashboard này rất hữu ích đối với đội ngũ kinh doanh và marketing

3.Dashboard cửa hàng toàn cầu

Dashboard này cung cấp một bức tranh toàn cảnh 360 độ về hiệu suất bán hàng. Dựa vào đó, Người quản lý có thể đặt mục tiêu hiệu suất, theo dõi KPI và đo lường kết quả.

Dashboard chỉ bao gồm 1 trang duy nhất với các thông tin then chốt giúp đưa ra các hành động hợp lý.

Người dùng có thể xem các phân tích và thông tin chi tiết bao gồm: 

  • Tổng doanh thu, lợi nhuận và tỷ suất lợi nhuận
  • Thông tin bán hàng theo quốc gia
  • Thông tin bán hàng theo danh mục và danh mục phụ
  • Tổng doanh số theo thành phố,v.v.

Phản hồi của người dùng với Dashboard này:

  • Dashboard này làm nổi bật thông tin quan trọng.
  • Rõ ràng, dễ đọc và cung cấp thông tin rất chi tiết.

Còn tiếp

15 Best Power BI Dashboard Examples (P.2)

Posted on Leave a comment

Tìm hiểu những gì để sử dụng Power BI như một Data Analyst?

Power BI không chỉ có những mẫu báo cáo bắt mắt. Để khai thác hết sức mạnh của tool BI này cũng như sử dụng Power BI một cách bài bản như một Data Analyst, hãy tìm hiểu những nội dung liên quan đến Data Model sau.

Star schema

Star Schema là một cách tiếp cận việc mô hình hóa dữ liệu được áp dụng rộng rãi cho các cơ sở dữ liệu quan hệ. Star Schema yêu cầu người dùng phân loại các bảng dữ liệu thành dimension hoặc fact.

Đây là một nội dung cốt lõi trong Data Modelling mà nếu các bạn không chú ý hoặc triển khai tốt thì sẽ gây ra nhiều rắc rối trong quá trình làm việc sau này.

Nếu bạn chưa bao giờ tìm hiểu về Star schema, tài liệu tham khảo dưới đây từ Power BI sẽ giúp bạn hiểu rõ về khái niệm cơ bản & vai trò của Star schema khi sử dụng Power BI.

https://docs.microsoft.com/vi-vn/power-bi/guidance/star-schema

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về Star Schema, tham khảo cuốn Star Schema A Complete Reference. https://amzn.to/35imkha

Data Model Size 

Sau khi đã bắt đầu với Star Schema, thì lượng dữ liệu của chúng ta ngày càng tăng lên, đến một mức nhất định, việc này sẽ ảnh hưởng đến quá trình vận hành. Hầu hết chúng ta đều muốn lưu càng nhiều dữ liệu càng tốt, với tâm lý biết đâu sẽ có lúc dùng đến. Tuy nhiên, chúng ta cần thành thật trả lời, những dữ liệu nào là thật sự cần thiết và dữ liệu nào không?

Dưới đây là một tài liệu về các kỹ thuật để giảm lượng dữ liệu nhập vào, từ đó giúp cho Mô hình dữ liệu của bạn gọn gàng và hiệu quả hơn.

https://docs.microsoft.com/vi-vn/power-bi/guidance/import-modeling-data-reduction

Khi thực hiện 1 dự án và sử dụng Tabular Editor, chúng tôi phát hiện ra có đến hơn 2000 cột dữ liệu không sử dụng đến trong Data Model. Hãy thử vào https://tabulareditor.com/ và tìm hiểu chức năng Best Practice Analyzer.

Direct Query

Mọi người thường sử dụng tính năng này vì sự tiện dụng. Tuy nhiên, Direct Query cũng gây ra những trục trặc trong quá trình sử dụng.

Tham khảo tài liệu hướng dẫn về Direct Query Model https://docs.microsoft.com/vi-vn/power-bi/guidance/directquery-model-guidance

Hãy đảm bảo mọi thứ gọn gàng và chỉ import những dữ liệu bạn thật sự cần. Nếu bạn chọn 1 bảng dữ liệu 1 triệu dòng, thì việc gặp lỗi phát sinh hay vận hành chậm không có gì là lạ.

DAX

Mội nội cơ bản bạn có thể tham khảo – Hướng dẫn sử dụng biến với DAX https://docs.microsoft.com/vi-vn/power-bi/guidance/dax-variables

(Hãy đọc thêm những nội dung hướng dẫn khác liên quan đến DAX từ Power BI vì chúng sẽ hữu ích trong công việc của bạn).

Bạn cũng có thể tham khảo sách Definitive Guide to DAX: https://amzn.to/3kgMyFf

Nguồn tham khảo: Guy In a Cube

Với các bạn mới bắt đầu tìm hiểu Power BI & mong muốn ứng dụng Power BI trong công việc, hãy tham khảo khóa học Power BI & Analytical Thinking từ Datapot.

Được thiết kế và giảng dạy bởi các chuyên gia giàu kinh nghiệm làm việc và đào tạo trong ngành dữ liệu, được triển khai tại các doanh nghiệp như Unilever, SHB, MB Life Ageas,.., khóa học sẽ mang đến cho bạn những kiến thức và kỹ năng thực tiễn nhất.

Posted on Leave a comment

Từ điển biểu diễn dữ liệu

Có rất nhiều cách biểu diễn dữ liệu, chúng ta nên chọn cách nào? Một gợi ý đó chính là dựa trên mối quan hệ của dữ liệu, chúng ta có thể lựa chọn biểu đồ phù hợp. Hãy cùng tìm hiểu 1 số mối quan hệ phổ biến dưới đây nhé.

Devitation (Độ lệch)

Nhấn mạnh sự biến đổi (tăng/giảm) từ một điểm tham chiếu cố định. Điểm tham chiếu thường sẽ là mức 0, trong một số trường hợp có thể là KPI hoặc giá trị trung bình. Cũng có thể thể hiện thái độ (tích cực, tiêu cực, trung lực) trong một số khảo sát.

Correlation (Tương quan)

Thể hiện mối quan hệ giữa 2 hoặc nhiều biến. Tuy nhiên, nếu không note rõ, người đọc thường nhầm lẫn thành mối quan hệ nhân quả (sự thay đổi của biến này tạo ra sự biến đổi của biến khác).

Ranking (Xếp hạng)

Được sử dụng khi vị trí/thứ hạng của một đối tượng trong một danh sách có trật tự quan trọng hơn giá trị tuyệt đối. Có thể highlight các thứ hạng quan trọng.

Distribution (Phân phối)

Thể hiện tần suất xuất hiện của các giá trị trong một dataset. Hình dạng của phân phối cũng giúp ta thấy được sự không đồng nhất của dữ liệu.

Change over time (Sự thay đổi theo thời gian)

Nhấn mạnh vào xu hướng. Đơn vị thời gian có thể là giờ trong ngày cho đến thập kỷ hay thế kỷ, chính vì vậy chọn khoảng thời gian và đơn vị thời gian phù hợp sẽ giúp người xem dễ dàng theo dõi.

Part-to-whole (Thành phần – Tổng thể)

Thể hiện 1 đối tượng có thể chia thành (bao gồm) những phần nào và tỉ lệ giữa các phần. Nếu chỉ quan tâm đến so sánh giá trị, có thể sử dụng các biểu đồ thể hiện độ lớn.

Magnitude (Độ lớn)

So sánh các giá trị, có thể là giá trị tuyệt đối (giá trị chính xác) hoặc tương đối (so sánh xem giá trị nào lớn hơn). Thường sẽ so sánh các giá trị đếm được (doanh thu, số người,…) hơn là giá trị phần trăm.

Bài viết được dịch từ nguồn Tài liệu tham khảo trong khóa học Power BI & Analytical Thinking.

Khóa học cung cấp các nội dung về ứng dụng tư duy phân tích trong lĩnh vực Data Analytics:

▪️ Tư duy phân tích và suy luận logic trong việc giải quyết các vấn đề, các bài toán của doanh nghiệp bằng dữ liệu.

▪️ Các kỹ năng về đặt câu hỏi, tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ, phân tách các vấn đề khi gặp một yêu cầu.

▪️ Design thinking: các nguyên tắc cơ bản khi thiết kế dashboard chuyên nghiệp, lựa chọn biểu đồ, màu sắc và bố cục phù hợp với mục tiêu.

▪️ Ứng dụng phân tích với Power BI của Microsoft – công cụ BI hàng đầu được nhiều doanh nghiệp đang sử dụng (Unilever, Techcombank,…)

Posted on Leave a comment

Tổng hợp một số nền tảng thực hành SQL Online

SQL và sự cần thiết của nó với các bạn muốn làm chuyên sâu trong mảng dữ liệu là không thể bàn cãi.
Hiện có khá nhiều bạn đã từng học các khóa SQL nhưng chưa có cơ hội thực hành. Datapot tổng hợp lại các nguồn thực hành SQL online để các bạn có thể thực hành trực tiếp mà không phải cài đặt. Cực kỳ tiện lợi.

1. W3 school


Link: https://www.w3resource.com/sql-exercises/
Phiên bản SQL: PostgreSQL 9.4
Mô tả nhanh: Đầy đủ các câu lệnh cơ bản. Mô tả db rõ ràng. Giao diện dễ sử dụng. không cần đăng nhập.

2. PostgreSQL Exercises

Link: https://pgexercises.com/questions/basic/
Phiên bản SQL: PostgreSQL
Mô tả nhanh: Đầy đủ câu lệnh cơ bản, giao diện cực kỳ thân thiện, không cần đăng nhập. Các câu lệnh chia thành từng chủ đề rất dễ theo dõi.

3. Oracle Live

Link: https://livesql.oracle.com/
Phiên bản SQL: Oracle SQL (PL-SQL)
Mô tả nhanh: Giao diện cực kỳ khoa học, cho phép lựa chọn nhiều schema khác nhau, cung cấp công cụ để tạo lập vào follow các tutorial được thiết kế trước, quản lý session thông minh, lưu lại và theo dõi lịch sử học. Cần phải tạo một acc Oracle mới có thể đăng nhập và sử dụng được.

Posted on Leave a comment

Hãy chọn Chart đúng (Phần 2)

Tiếp nối bài viết tuần vừa rồi, tuần này mình sẽ chia sẻ về 1 ví dụ thực hành để có được 1 line chart best practice. Chúng ta đều hiểu rằng sự lộn xộn trong thể hiện thông tin có thể khiến cho thông điệp hay insight quan trọng của biểu đồ không được truyền tải đầy đủ. Do đó điều quan trọng là làm thế nào để nhận ra và loại bỏ các yếu tố gây nhiễu ra khỏi biểu đồ của chúng ta, hãy xem một ví dụ thực tế và kiểm tra xem quá trình xác định và loại bỏ lộn xộn cải thiện thị giác của chúng ta như thế nào nhé.

Kịch bản

No photo description available.
Đây chính là biểu đồ đầu tiên khi chúng ta chưa tối ưu, hãy cùng theo dõi quá trình lột xác của em nó nhé!

Hãy tưởng tượng rằng bạn quản lý một nhóm công nghệ thông tin (CNTT). Nhóm của bạn nhận được ticket (yêu cầu) về các vấn đề kỹ thuật từ nhân viên trong công ty. Trong năm vừa qua, bạn đã có một vài người rời đi và bạn quyết định không bổ sung nhân sự thay thế họ vào thời điểm này. Bạn đã nghe những phàn nàn các nhân viên còn lại về việc phải bổ sung nhân lực để giải quyết sự quá tải công việc do các nhân sự đã rời đi để lại. Bạn cũng vừa được hỏi về nhu cầu tuyển dụng của bạn trong năm tới và đang tự hỏi liệu bạn có nên thuê thêm một vài người nữa không. Đầu tiên, bạn muốn hiểu những gì ảnh hưởng đến sự ra đi của cá nhân trong năm qua đã ảnh hưởng đến năng suất chung của nhóm của bạn. Bạn vẽ xu hướng hàng tháng của những tickets gửi đến team và những tickets đã được xử lý trong năm dương lịch vừa qua. Bạn thấy rằng có một số bằng chứng cho thấy năng suất của nhóm bạn đang bị suy giảm do thiếu hụt nhân viên và giờ muốn nhanh chóng có 1 biểu đồ tổng hợp tình hình để làm cơ sở cho yêu cầu tuyển dụng của bạn.

Bước 1. Xóa đường viền biểu đồ

Đường viền biểu đồ thường không cần thiết theo những nguyên tắc nhận thức thị giác của Gestalt (Gestalt Principles of Visual Perception). Thay vào đó, hãy suy nghĩ về việc sử dụng khoảng trắng để phân biệt hình ảnh với các yếu tố khác trên trang khi cần.

No photo description available.

Bước 2. Xóa đường lưới

Nếu bạn nghĩ rằng người xem báo cáo của bạn có thể dùng đường lưới để xác định giá trị tương ứng trên trục hiệu quả hơn, bạn có thể sử dụng nó. Nhưng hãy làm cho chúng mỏng đi và sử dụng một màu sáng như màu xám. Đừng để những đường lưới nổi bật làm ảnh hưởng đến dữ liệu của bạn. Khi bạn có thể, hãy loại bỏ chúng hoàn toàn: điều này cho phép độ tương phản cao hơn và dữ liệu của bạn sẽ nổi bật hơn.

No photo description available.

Bước 3. Loại bỏ những ký hiệu đánh dấu dữ liệu

Hãy nhớ rằng, mỗi yếu tố thêm vào biểu đồ sẽ gia tăng lượng thông tin phải xử lý từ người xem biểu đồ của bạn. Việc sử dụng ký hiệu đánh dấu dữ liệu nên được sử dụng cho mục đích nào đó (chẳng hạn như muốn nhấn mạnh) thay vì mặc định chúng sẽ hiển thị trên đồ thị của bạn.

No photo description available.

Bước 4. Làm sạch nhãn trục

Có một sự thật rằng số 0 sau dấu phẩy trên các trục bản thân chúng không mang lại giá trị thông tin, và làm cho các con số phức tạp hơn so với thực tế! Loại bỏ chúng, giảm gánh nặng không cần thiết của chúng đối với lượng thông tin cần tiếp nhận của người đọc báo cáo. Ngoài ra, chúng ta cũng cần căn chỉnh các giá trị tháng trong năm nằm song song với chiều ngang trên trục x (cần tránh việc các giá trị hiển thị theo đường chéo)

No photo description available.

Bước 5. Dán nhãn dữ liệu trực tiếp

Bây giờ chúng tôi đã loại bỏ phần lớn những yếu tố không cần thiết làm gia tăng lượng thông tin cần tiếp nhận trên biểu đồ, chúng ta sẽ phân loại các đường có trong biểu đồ để dữ liệu rõ ràng hơn nữa. Hãy nhớ rằng, chúng ta chỉ đưa ra những thứ thực sự truyền tài thông tin hữu ích và cần thiết cho người đọc báo cáo và hoàn toàn có thể thực hiện công việc đó theo ý đồ chúng ta. Trong trường hợp này, chúng ta có thể sử dụng nguyên tắc gần của Gestalt và đặt nhãn dữ liệu ngay bên cạnh dữ liệu mà chúng mô tả.

Image may contain: text

Bước 6. Tận dụng màu sắc nhất quán

Ngoài nguyên tắc gần gũi của Gestalt trong bước trước, chúng ta cũng nghĩ về việc tận dụng nguyên tắc tương tự Gestalt và làm cho các nhãn dữ liệu có màu giống như dữ liệu mà chúng mô tả. Đây là một gợi ý trực quan khác cho khán giả của chúng tôi rằng, hai phần thông tin này có liên quan với nhau.

No photo description available.

Đây vẫn chưa phải phiên bản tốt nhất có thể. Tuy nhiên, việc xác định và loại bỏ sự lộn xộn đã giúp chúng ta đi một bước dài về mặt giảm tải nhận thức và cải thiện khả năng tiếp cận thông tin của người đọc. Hãy nhìn vào trước và ‐ sau khi hiển thị trong dưới đây.

No photo description available.

Thậm chí có thể tốt hơn nữa 

Image may contain: text

Tóm lại, bất cứ khi nào bạn đưa thông tin ra trước người đọc báo cáo của mình, bạn sẽ tạo ra tải nhận thức và yêu cầu họ sử dụng sức mạnh não bộ của họ để tiếp nhận thông tin đó. Sự lộn xộn thị giác tạo ra sự quá tải nhận thức qua đó cản trở việc truyền thông điệp của chúng ta. Những nguyên tắc Gestalt về nhận thức thị giác có thể giúp bạn hiểu cách thị giác của bạn tiếp nhận thông tin và cho phép bạn xác định và loại bỏ các yếu tố hình ảnh không cần thiết. Tận dụng sự liên kết của các yếu tố và duy trì khoảng trắng để giúp việc diễn giải hình ảnh của bạn trở thành trải nghiệm thoải mái hơn cho khán giả của bạn. Sử dụng tương phản một cách chiến lược. Sự lộn xộn là kẻ thù của bạn: hãy loại nó ra khỏi các biểu đồ của bạn!

Phần 1 của bài viết: https://home.datapot.vn/2020/04/15/hay-chon-chart-dung-phan-1/

Để được trao đổi, hỏi đáp về chuyên môn và cơ hội nghề nghiệp ngành dữ liệu, hãy tham gia Group Data Analytics and Business Intelligence Vietnam.

Theo dõi Fanpage Facebook của Datapot để không bỏ lỡ các bài viết tiếp theo.

Nhấn Going để không bỏ lỡ Event Livestream 5: Ứng dụng Slicers và Filters trong Power BI.

Posted on Leave a comment

Hãy chọn Chart đúng (Phần 1)

Tại sao cần chọn Chart đúng?

Trong hoạt động kinh doanh ngày càng phức tạp và đa dạng hiện nay, các doanh nghiệp thường đòi hỏi ở nhân viên của mình khả năng đưa ra quyết định đúng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên để đưa ra được quyết định dựa trên dữ liệu, trước tiên chúng ta phải lấy được thông tin có giá trị từ đống data “thập cẩm” mà hệ thống thu thập được.

Và để những số liệu và tính toán khô khan kể ra câu chuyện của nó là cả một nghệ thuật – nghệ thuật trực quan hóa dữ liệu. Trong 1 biển dữ liệu được thu thập, để lấy được những thông tin, sự thật có giá trị, công việc của bạn không chỉ là tách thông tin nhiễu khỏi dữ liệu mà còn thể hiện phải nó đúng cách.

Hướng dẫn cơ bản về chọn Chart

Trong bài này mình sẽ chia sẻ với các bạn làm sao để có thể chọn đúng cách trực quan hoá dữ liệu.

Có bốn cách cơ bản mà bạn có thể sử dụng để trình bày dữ liệu của mình:
• So sánh
• Mối quan hệ
• Phân phối
• Tỉ trọng thành phần

Trừ khi bạn là nhà thống kê hoặc nhà phân tích dữ liệu, rất có thể bạn chỉ sử dụng hai loại phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất: So sánh hoặc tỉ trọng thành phần. Để xác định biểu đồ nào phù hợp nhất, trước tiên bạn phải trả lời một vài câu hỏi sau:

• Bạn muốn hiển thị bao nhiêu biến trong một biểu đồ? Một, hai, ba, nhiều?
• Có bao nhiêu mục (điểm dữ liệu) bạn sẽ hiển thị cho mỗi biến? Chỉ một vài hay nhiều?
• Bạn sẽ hiển thị các giá trị trong một khoảng thời gian, hoặc giữa các nhóm?

Biểu đồ cột (Bar chart) phù hợp nhất để so sánh, trong khi biểu đồ đường (Line chart) thể hiện xu hướng hiệu quả nhất. Biểu đồ phân tán (Scatter plot) thể hiện tốt nhất các mối quan hệ và phân phối, trong khi biểu đồ tròn (Pie chart) chỉ nên được sử dụng để thể hiện các tỉ trọng thành phần đơn giản và không bao giờ dùng để so sánh hoặc thể hiện phân phối.
Sơ đồ hướng dẫn lựa chọn biểu đồ trong hình ở đầu bài theo mình sẽ là công cụ giúp mọi người chọn được biểu đồ thích hợp hiệu quả và nhanh chóng. Tuy nhiên để thể hiện tối ưu 1 loại biểu đồ khi đã chọn được loại biểu đồ phù hợp, chúng ta vẫn cần nắm được 1 số tips khác. Trong bài này mình sẽ chia sẻ 1 số tips để thể hiện biểu đồ đường hiệu quả

Biểu đồ đường

Biểu đồ đường là một trong những loại biểu đồ được sử dụng thường xuyên nhất. Chúng phù hợp nhất cho việc trực quan hóa dữ liệu theo xu hướng trong một khoảng thời gian, khi số lượng điểm dữ liệu rất cao (lớn hơn 20).
Với biểu đồ đường, sự nhấn mạnh là sự tiếp tục hoặc dòng chảy của các giá trị (xu hướng), nhưng vẫn có một số hỗ trợ cho so sánh giá trị đơn, sử dụng các dấu dữ liệu (chỉ có ít hơn 20 điểm dữ liệu.)
Biểu đồ đường cũng là một thay thế tốt cho biểu đồ cột khi kích cỡ thể hiện của biểu đồ nhỏ .

Biểu đồ dòng thời gian

Biểu đồ dòng thời gian là một biến thể của biểu đồ đường. Rõ ràng, bất kỳ biểu đồ đường nào hiển thị giá trị trong một khoảng thời gian đều được coi là biểu đồ dòng thời gian. Sự khác biệt duy nhất ở đây là về chức năng – hầu hết các biểu đồ dòng thời gian sẽ cho phép bạn phóng to và thu nhỏ, nén hay kéo dài trục thời gian để xem thêm chi tiết hoặc xu hướng chung.
Các ví dụ phổ biến nhất của biểu đồ dòng thời gian có thể là:
• Giá thị trường chứng khoán thay đổi theo thời gian
• Khách truy cập trang web mỗi ngày trong 30 ngày qua
• Số lượng bán hàng theo ngày trong quý trước

Dos và Don’t khi sử dụng biểu đồ đường

• Sử dụng các đường để trình bày dữ liệu liên tục trong một thang đo khoảng, trong đó các khoảng có kích thước bằng nhau.
• Đối với biểu đồ đường, trục có thể không bắt đầu từ 0 nếu thông điệp dự định của biểu đồ là tốc độ thay đổi hoặc xu hướng chung, không phải là giá trị chính xác hoặc giá trị so sánh. Tốt nhất là bắt đầu trục với số 0 vì một số người có thể giải thích biểu đồ không chính xác.
• Trong biểu đồ đường, thời gian phải luôn luôn chạy từ trái sang phải.
• Đừng bỏ qua các giá trị để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của việc trình bày thông tin xu hướng, ví dụ: một số ngày nhất định có giá trị bằng không.
• Tối giản trong trình bày biểu đồ (loại bỏ hiệu ứng, đường guideline…) để nhấn mạnh xu hướng, tốc độ thay đổi và để giảm sự phân tâm.
• Sử dụng tỷ lệ khung hình phù hợp để hiển thị thông tin quan trọng và tránh các hiệu ứng dốc đáng kể. Để có nhận thức tốt nhất, hãy nhắm đến độ dốc 45 độ. (https://eagereyes.org/basics/banking-45-degrees)

Kết luận

Tóm lại, khi làm việc với dữ liệu, mỗi chúng ta hãy nhớ đến flow sau:
Data -> Knowledge -> Action -> Wisdom


Để ra được action đúng và sau đó đúc rút thành kinh nghiệm, tri thức đúng đắn thì chúng ta phải chọn cách thể hiện dữ liệu chính xác. Trong các bài chia sẻ tiếp theo mình sẽ chia sẻ tiếp best practices của các loại biểu đồ khác.

Để được trao đổi, hỏi đáp về chuyên môn và cơ hội nghề nghiệp ngành dữ liệu, hãy tham gia Group Data Analytics and Business Intelligence Vietnam.

Theo dõi Livestream Chia sẻ câu chuyện ngành dữ liệu và lắng nghe chia sẻ từ chuyên gia trong ngành.

Theo dõi Fanpage Facebook của Datapot để không bỏ lỡ các bài viết tiếp theo.

Posted on 2 Comments

[Dataset] Chuỗi video Cùng học Power BI cho các người mới bắt đầu ngành Dữ liệu

❓Có rất nhiều bạn có background về tài chính, ngân hàng, marketing,… và muốn chuyển sang ngành dữ liệu nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu.

❓Có rất nhiều bạn đang phải làm xử lý dữ liệu, làm báo cáo thủ công mỗi ngày, mất nhiều thời gian và không hiệu quả.

Nắm được những khó khăn đó, với mong muốn chia sẻ kiến thức, góp phần xây dựng cộng đồng dữ liệu tại Việt Nam, Datapot chia sẻ Chuỗi bài giảng “Get to know Power BI” – Giúp các bạn làm quen & thực hành cơ bản, tạo báo cáo tự động đầu tiên với Power BI.

Đặc biệt, tất cả các video được thực hiện bằng Tiếng Việt, và được chia sẻ hoàn toàn miễn phí trên Fanpage của Datapot, để nhiều bạn có thể tiếp cận và học hỏi nhất.

Tại sao nên học Power BI?

  • Giải pháp phân tích kinh doanh hàng đầu từ Microsoft, được dự đoán sẽ sớm trở nên phổ biến như Excel.
  • Không yêu cầu kỹ năng lập trình, có thể ứng dụng ngay để xử lý dữ liệu, làm báo cáo tự động, hiệu quả.
  • Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Tài chính, Ngân hàng, Logistic, Bán lẻ,…
  • Phù hợp với các bạn muốn gia nhập lĩnh vực Business Intelligence, Data Analytics.
Để được hướng dẫn & giải đáp thắc mắc trực tiếp, tham gia group Data Analytics and Business Intelligence Vietnam.
  • Theo dõi Video bài học mới vào Thứ 2 & Thứ 5 hàng tuần tại Fanpage Facebook của Datapot.
  • Tải File dữ liệu thực hành dưới đây.
  • Theo dõi kênh Youtube của Datapot để xem lại toàn bộ bài học.

Dataset để thực hành (được cập nhật mỗi Video + Livestream mới)

Bài 1 – Tạo lập báo cáo đầu tiên: Thấy được quá trình biến dữ liệu của doanh nghiệp thành Báo cáo trên Power BI, từ đó theo dõi hoạt động kinh doanh và trả lời các câu hỏi kinh doanh.

Bài 3 – Làm sạch dữ liệu với Power BI

Link Dataset: http://bit.ly/Dataset_Cleansing

Livestream 1, 2 – Tạo lập báo cáo Sales Perfomance với Power BI

Livestream 3 – Ứng dụng các loại biểu đồ & Trình bày báo cáo hiệu quả với Power BI

Link Dataset: https://bit.ly/Datapot_Dataset_Livestream3