báo cáo chương lý thuyết trong powerbi.docx

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu được coi là tài sản quý giá của mỗi tổ chức, doanh nghiệp. Khối lượng dữ liệu thu thập được ngày càng lớn với tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, kéo theo nhu cầu xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu trở thành một yếu tố then chốt trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh và cạnh tranh trên thị trường. Các công cụ truyền thống như Excel, SQL đang dần bộc lộ những hạn chế khi xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu được coi là tài sản quý giá của mỗi tổ chức, doanh nghiệp.
Khối lượng dữ liệu thu thập được ngày càng lớn với tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ, kéo theo nhu
cầu xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu trở thành một yếu tố then chốt trong việc nâng cao hiệu
quả kinh doanh và cạnh tranh trên thị trường. Các công cụ truyền thống như Excel, SQL đang
dần bộc lộ những hạn chế khi xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.
Power BI – sản phẩm của Microsoft – nổi lên như một giải pháp ưu việt giúp doanh nghiệp dễ
dàng tổng hợp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Với giao diện thân thiện, khả năng kết nối
mạnh mẽ và các tính năng phân tích chuyên sâu, Power BI đang ngày càng được ứng dụng rộng
rãi trong các tổ chức ở nhiều quy mô khác nhau.
Nhận thấy tầm quan trọng đó, nhóm chúng em lựa chọn đề tài "Ứng dụng Power BI trong phân
tích và dự báo doanh thu doanh nghiệp" nhằm rèn luyện kỹ năng làm việc với dữ liệu thực tế,
làm quen với quy trình xây dựng hệ thống báo cáo hiện đại, đồng thời tích lũy thêm kiến thức,
kinh nghiệm thực tiễn phục vụ cho công việc sau này.
1.2. Mục tiêu của đề tài
Đề tài hướng tới các mục tiêu cụ thể như sau:
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ file Excel đầu vào nhằm đảm bảo tính chính xác và
nhất quán.
Xây dựng bảng lọc lỗi (error handling) để hỗ trợ kiểm soát và cảnh báo dữ liệu bất
thường.
Thiết kế mô hình dữ liệu (data model) khoa học, thể hiện mối quan hệ logic giữa các
bảng dữ liệu.
Thiết kế dashboard trực quan, sinh động, tối ưu trải nghiệm người dùng (UX/UI).
Xây dựng biểu đồ dự báo doanh thu dựa trên dữ liệu lịch sử, ứng dụng thuật toán dự
báo có sẵn trong Power BI.
Phát triển khả năng tư duy phân tích số liệu, trực quan hóa thông tin một cách khoa học.
1.3. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi của đề tài được xác định như sau:
Dữ liệu sử dụng: File Excel chứa thông tin liên quan đến đơn hàng, sản phẩm, khách
hàng, nhân viên, khu vực hoạt động.

2. Nội dung phân tích: Doanh thu theo thời gian, sản phẩm, khu vực địa lý; lợi nhuận; tỷ
suất lợi nhuận.
Dự báo: Dự báo doanh thu tổng thể và doanh thu theo nhóm sản phẩm dựa trên dữ liệu
lịch sử.
Công cụ thực hiện: Power BI Desktop kết hợp với Power Query và ngôn ngữ DAX (Data
Analysis Expressions).
Thời gian thực hiện: Trong khuôn khổ học kỳ, tương ứng khoảng 3 tháng.
1.4. Ý nghĩa thực tiễn
Đề tài mang lại nhiều ý nghĩa thiết thực, cụ thể như:
Giúp người học rèn luyện kỹ năng làm việc thực tế với công cụ phân tích dữ liệu chuyên
nghiệp.
Trang bị cho sinh viên khả năng tư duy phân tích, tổng hợp, và truyền đạt dữ liệu dưới
dạng trực quan dễ hiểu.
Hỗ trợ các nhà quản lý doanh nghiệp nắm bắt nhanh chóng tình hình kinh doanh thông
qua hệ thống báo cáo sinh động.
Góp phần nâng cao hiệu quả trong việc ra quyết định nhờ dữ liệu được trực quan hóa rõ
ràng, khoa học.
Đề tài có thể được mở rộng ứng dụng thực tế tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa đang
trong giai đoạn chuyển đổi số.
1.5. Phương pháp thực hiện
Quy trình thực hiện đề tài được xây dựng bài bản theo các bước:
Thu thập dữ liệu: Import dữ liệu từ file Excel vào môi trường Power BI.
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Sử dụng Power Query để xử lý lỗi, xử lý dữ liệu trống,
định dạng nhất quán các cột dữ liệu.
Xây dựng bảng lọc lỗi: Thiết kế cơ chế phát hiện và báo cáo lỗi dữ liệu (ví dụ: dữ liệu
trống, dữ liệu ngoài phạm vi cho phép).
Kết nối và xây dựng mô hình dữ liệu: Thiết lập các mối quan hệ (relationship) giữa các
bảng dữ liệu dựa trên khóa chính – khóa ngoại.
Thiết kế dashboard trực quan: Lựa chọn các biểu đồ phù hợp (Bar Chart, Line Chart, Pie
Chart, KPI Card, Map) để thể hiện các chỉ số kinh doanh.

3. Dự báo doanh thu: Ứng dụng công cụ forecasting tích hợp trong Power BI để dự đoán
xu hướng doanh thu tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
Kiểm tra và tối ưu: Đánh giá hiệu quả báo cáo qua các tiêu chí như tốc độ xử lý, tính trực
quan, độ chính xác của dự báo.
1.6. Kết luận chương
Trong chương này, chúng em đã trình bày tổng quan về đề tài, lý do lựa chọn, mục tiêu và phạm
vi nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn cũng như phương pháp triển khai đề tài. Những nền tảng lý
thuyết và công cụ sẽ tiếp tục được trình bày cụ thể ở chương tiếp theo nhằm tạo tiền đề vững
chắc cho việc xây dựng hệ thống báo cáo và dự báo doanh thu bằng Power BI.
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG POWER BI TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO DOANH THU DOANH
NGHIỆP
2.1. Mô tả bài toán và mục tiêu ứng dụng
Trong bối cảnh môi trường kinh doanh cạnh tranh gay gắt, việc theo dõi sát sao tình hình doanh
thu, lợi nhuận, chi phí theo thời gian, khu vực, cửa hàng là yêu cầu cấp thiết đối với doanh
nghiệp. Tuy nhiên, dữ liệu rời rạc, khối lượng lớn và thiếu tính trực quan khiến việc phân tích
truyền thống trở nên khó khăn.
Mục tiêu của đề tài là xây dựng hệ thống dashboard báo cáo tự động bằng Power BI, cho phép:
Theo dõi doanh thu, lợi nhuận tổng thể và theo từng khu vực, tỉnh thành.
Phân tích xu hướng doanh thu – chi phí theo thời gian.
Xác định các cửa hàng có doanh thu cao nhất (Top 10 Stores).
Dự báo doanh thu dựa trên dữ liệu lịch sử.
Cải thiện khả năng ra quyết định kinh doanh kịp thời và chính xác.
2.2. Nguồn dữ liệu sử dụng trong mô hình
Nguồn dữ liệu đầu vào là file Excel mô phỏng hoạt động kinh doanh, bao gồm:
Bảng dữ liệuNội dung chính
Orders
Thông tin đơn hàng: mã đơn, ngày bán, doanh thu, chi phí, lợi nhuận, mã cửa
hàng.
Stores Danh sách cửa hàng: mã cửa hàng, tên cửa hàng, khu vực, tỉnh thành.
ProductsThông tin sản phẩm: mã sản phẩm, tên sản phẩm, nhóm sản phẩm.

4. Bảng dữ liệuNội dung chính
EmployeesNhân viên bán hàng: mã nhân viên, tên nhân viên, khu vực hoạt động.
Các bảng dữ liệu có mối quan hệ khóa chính – khóa ngoại chặt chẽ, đảm bảo dữ liệu được tổng
hợp và phân tích chính xác.
2.3. Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích
Quy trình chuẩn bị dữ liệu bao gồm các bước:
Làm sạch dữ liệu: Kiểm tra và loại bỏ dữ liệu thiếu, trùng lặp, định dạng sai.
Chuẩn hóa định dạng: Định dạng lại kiểu dữ liệu cho các cột (ví dụ: Ngày, Số lượng,
Doanh thu).
Tạo bảng lọc lỗi: Thiết lập bảng lọc tự động phát hiện các dòng dữ liệu bất thường.
Xây dựng mô hình dữ liệu: Kết nối các bảng theo mô hình star schema (ngôi sao), tối ưu
hóa truy vấn.
2.4. Thiết kế hệ thống báo cáo trong Power BI
Dựa trên dashboard đã thiết kế, hệ thống báo cáo gồm các phần:
Bộ lọc tổng quát: Khu vực, Tỉnh, Mã cửa hàng, Ngày giao dịch.
KPI tổng quan: Tổng doanh thu (3M), tổng lợi nhuận (331K), tỷ suất lợi nhuận (14,68%).
Biểu đồ xu hướng doanh thu – chi phí: Line Chart thể hiện sự biến động doanh thu và
chi phí từ ngày 01/01/2021 đến 17/01/2021.
Biểu đồ doanh thu theo khu vực: Donut Chart thể hiện tỷ trọng doanh thu theo khu
vực.
Biểu đồ lợi nhuận theo khu vực: Donut Chart thể hiện tỷ trọng lợi nhuận theo khu vực.
Doanh thu theo tỉnh thành: Bar Chart thể hiện doanh thu từng tỉnh, nổi bật là Bắc
Giang.
Top 10 cửa hàng doanh thu cao nhất: Hai biểu đồ Bar Chart song song thể hiện 10 cửa
hàng đạt doanh thu cao nhất.
Bản đồ lợi nhuận theo tỉnh: Map Chart thể hiện phân bố lợi nhuận trên địa bàn các
tỉnh.
2.5. Phân tích các chỉ số KPI quan trọng
Các chỉ số chính được tính toán bằng DAX, bao gồm:

5. Tổng doanh thu (Total Revenue) = SUM(Orders[Revenue])
Tổng lợi nhuận (Total Profit) = SUM(Orders[Profit])
Tỷ suất lợi nhuận (Profit Margin) = DIVIDE([Total Profit], [Total Revenue])
Chi phí (Cost) = SUM(Orders[Cost])
Ngoài ra, áp dụng các hàm DAX như:
CALCULATE
FILTER
SUMX
TOPN
...để xây dựng bảng xếp hạng Top 10 cửa hàng.
2.6. Dự báo doanh thu bằng Power BI
Sử dụng tính năng AI Forecasting trong biểu đồ đường (Line Chart).
Phân tích xu hướng tăng trưởng doanh thu theo ngày.
Phát hiện các mùa vụ hoặc chu kỳ bất thường nếu có.
Dự đoán doanh thu trong ngắn hạn giúp doanh nghiệp chủ động kế hoạch bán hàng.
2.7. Đánh giá kết quả và hiệu quả hệ thống báo cáo
Dashboard đáp ứng yêu cầu trực quan, dễ đọc, dễ thao tác.
Các chỉ số cập nhật động theo bộ lọc, giúp phân tích đa chiều linh hoạt.
Hệ thống dự báo cung cấp thông tin giá trị hỗ trợ ra quyết định kinh doanh nhanh
chóng.
Tốc độ xử lý nhanh, giao diện chuyên nghiệp, dễ dàng chia sẻ qua Power BI Service.
2.8. Tổng kết chương
Chương này đã trình bày chi tiết quy trình xây dựng hệ thống báo cáo phân tích và dự báo
doanh thu bằng Power BI, từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến thiết kế dashboard và đánh giá hiệu
quả. Đây là minh chứng cụ thể cho việc vận dụng lý thuyết vào thực tế một cách hiệu quả,
chuyên nghiệp.