Blog

Dù mục tiêu của bạn là gì, một lộ trình được hoạch định bài bản sẽ giúp bạn học tập hiệu quả, tránh lãng phí thời gian và đạt được mục tiêu bền vững.

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cụ thể, đơn giản để tạo một báo cáo cơ bản trong Power BI Desktop, giúp bạn – dù là người dùng không chuyên – cũng có thể tự tin bắt đầu hành trình khai phá dữ liệu của mình.

Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các tính năng cốt lõi của một công cụ phân tích dữ liệu nói chung, sau đó đi sâu vào các công cụ phổ biến nhất trên thị trường hiện nay (đặc biệt là Power BI), giúp bạn hiểu rõ ưu nhược điểm của từng loại và đưa ra lựa chọn phù hợp nhất với mục tiêu và trình độ của bản thân.

Bài viết này sẽ giới thiệu các tính năng nổi bật của Power BI, từ những công cụ dễ sử dụng cho người mới bắt đầu đến những khả năng mạnh mẽ dành cho chuyên gia, giúp bạn hiểu rõ hơn về tiềm năng của nó. Thông điệp chính là: Power BI giúp bạn “kể chuyện” bằng dữ liệu, bất kể bạn là ai hay mức độ kỹ năng của bạn đến đâu.

A. Phân tích dữ liệu không cần "đao to búa lớn" Trong bối cảnh dữ liệu ngày...

Định nghĩa về “kỹ năng phân tích dữ liệu” thường bị gán ghép với các thuật ngữ chuyên môn phức tạp như “Data Scientist”, “Machine Learning” hay “Big Data”, khiến người không chuyên, những người đang làm công việc chuyên môn khác, cảm thấy e ngại và cho rằng đó là một lĩnh vực quá tầm với.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành “ngôn ngữ” chung, là nguồn tài nguyên vô giá định hình mọi khía cạnh của cuộc sống và công việc. Bài viết trước chúng ta đã cùng nhau làm rõ Tại sao kỹ năng phân tích dữ liệu lại quan trọng? – nhấn mạnh rằng nó không chỉ giúp chúng ta biến cảm tính thành bằng chứng mà còn mở ra những góc nhìn mới mẻ, thúc đẩy tư duy logic. Tuy nhiên, nhiều người vẫn còn băn khoăn: “Kỹ năng phân tích dữ liệu thực sự dành cho ai? Có phải chỉ những người làm IT, các nhà khoa học dữ liệu mới cần nó?”.

Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao một quảng cáo lại “theo đuổi” bạn trên mọi trang web? Làm thế nào các ứng dụng điện thoại gợi ý chính xác những gì bạn muốn xem? Hay tại sao một cửa hàng có thể dự đoán được mặt hàng nào sẽ bán chạy nhất vào mùa tới? Câu trả lời không nằm ngoài “dữ liệu” và khả năng “phân tích dữ liệu”.