Nội dung
Vì sao cần dự án khi học phân tích dữ liệu?
Học lý thuyết thôi chưa đủ. Nhà tuyển dụng muốn thấy bạn có thể:
- Thu thập và làm sạch dữ liệu.
- Trực quan hóa bằng công cụ như SQL, Power BI, Python.
- Rút ra insight có giá trị cho doanh nghiệp.
Một data analyst portfolio tốt sẽ thay bạn chứng minh năng lực, ngay cả khi chưa có kinh nghiệm đi làm.
👉 Tham khảo thêm khóa học Data Analyst tại CodeGym để được mentor hỗ trợ thực hiện dự án từ A–Z.
5 dự án phân tích dữ liệu thực tế bạn có thể thêm vào CV
1. Phân tích dữ liệu bán hàng E-commerce
- Ý tưởng: Dự đoán sản phẩm bán chạy và phân khúc khách hàng tiềm năng.
- Nguồn dữ liệu: Dataset bán hàng Kaggle / dữ liệu mô phỏng từ Google Sheets.
- Kết quả: Biểu đồ doanh thu theo thời gian, top sản phẩm bán chạy, insight hành vi mua sắm.
- Báo cáo mẫu: Dashboard Power BI thể hiện doanh số, ROI và phân khúc khách hàng.
2. Phân tích hành vi người dùng trên ứng dụng di động
- Ý tưởng: Tìm hiểu hành vi người dùng (login, thời gian sử dụng, tính năng phổ biến).
- Nguồn dữ liệu: Log file ứng dụng (có thể mô phỏng bằng dataset public).
- Kết quả: Nhận diện “tỷ lệ churn” (người dùng rời bỏ app) và đề xuất cải thiện UX.
- Báo cáo mẫu: Báo cáo trực quan trên Tableau/Power BI: tỷ lệ retention, funnel conversion.
3. Dự án phân tích dữ liệu Marketing Campaign
- Ý tưởng: Đo lường hiệu quả chiến dịch email marketing hoặc quảng cáo Facebook.
- Nguồn dữ liệu: Google Analytics, Meta Ads, dataset marketing.
- Kết quả: Biết kênh nào mang lại ROI cao nhất, insight hành vi khách hàng từ quảng cáo.
- Báo cáo mẫu: Dashboard marketing thể hiện CTR, CPC, ROI theo kênh.
4. Dự án dự báo doanh thu bằng Machine Learning cơ bản
- Ý tưởng: Dự đoán doanh thu tháng tới từ dữ liệu quá khứ.
- Nguồn dữ liệu: Kaggle (Retail Sales Dataset).
- Kết quả: Mô hình đơn giản (Linear Regression / Time Series) dự báo doanh thu.
- Báo cáo mẫu: Python notebook kèm biểu đồ dự báo xu hướng tăng/giảm doanh thu.
5. Phân tích dữ liệu sức khỏe (Healthcare Data)
- Ý tưởng: Phân tích dữ liệu bệnh nhân để hỗ trợ quyết định y tế.
- Nguồn dữ liệu: Dataset public về sức khỏe (BMI, Blood Pressure, Diabetes).
- Kết quả: Insight về yếu tố rủi ro sức khỏe và khuyến nghị cải thiện.
- Báo cáo mẫu: Báo cáo storytelling bằng Power BI: so sánh nhóm bệnh nhân theo giới tính/độ tuổi.
Cách trình bày dự án trong portfolio Data Analyst
Khi đưa dự án vào CV hoặc GitHub, hãy đảm bảo có:
- Tên dự án & mục tiêu (ngắn gọn).
- Nguồn dữ liệu (link dataset nếu public).
- Công cụ sử dụng (SQL, Python, Power BI).
- Kết quả chính (insight, biểu đồ, dashboard).
- Demo link: Dashboard online hoặc repo GitHub.
👉 Đây là format mà nhà tuyển dụng muốn thấy, thay vì chỉ “ghi tên dự án” chung chung.
Lời khuyên để portfolio Data Analyst ấn tượng
- Ưu tiên chất lượng hơn số lượng (3–5 dự án tốt hơn 10 dự án sơ sài).
- Chọn dự án đa dạng lĩnh vực: e-commerce, marketing, finance, healthcare.
- Trình bày dự án bằng dashboard đẹp, code sạch.
- Đính kèm báo cáo storytelling: không chỉ dữ liệu, mà là insight business.
lo-trinh-data-analyst
👉 Nếu bạn cần mentor hỗ trợ và review portfolio, hãy tham gia khóa Data Analyst CodeGym.
Kết luận
Để trở thành Data Analyst 2025, bạn không thể chỉ “học phân tích dữ liệu” qua sách vở. Portfolio với các data projects thực tế chính là chìa khóa mở cửa phỏng vấn.
- Bắt đầu từ dự án nhỏ (Excel, SQL).
- Tiến tới dashboard với Power BI.
- Thêm Python/Machine Learning cơ bản.
👉 Muốn có lộ trình rõ ràng và dự án chuẩn để vào CV? Tìm hiểu về Data Analyst tại CodeGym ngay hôm nay.
FAQ – Câu hỏi thường gặp
- Người mới có thể tự làm dự án Data Analyst không?
Có, bạn có thể dùng dataset miễn phí từ Kaggle, Google Dataset. - Portfolio cần bao nhiêu dự án?
Chỉ cần 3–5 dự án chất lượng, thể hiện kỹ năng phân tích & storytelling. - Dự án Data Analyst có cần code không?
Có, nhưng mức độ tùy thuộc công cụ (SQL, Python, Power BI). - Power BI và Tableau, nên chọn công cụ nào?
Power BI phổ biến hơn tại Việt Nam, dễ học cho người mới. - Đưa project lên CV thế nào?
Tạo GitHub hoặc portfolio website để nhà tuyển dụng xem trực tiếp.
0 Lời bình