Giới thiệu Power BI:
-    Cấu trúc hệ sinh thái Power BI (Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile)
-    Quy trình làm việc trong Power BI (ETL, Modeling, Visualization)
Làm quen với giao diện Power BI Desktop:
-    Cài đặt Power BI Desktop
Kết nối dữ liệu:
-    Kết nối đến các nguồn dữ liệu phổ biến (Excel, SQL Server, Web API)
-    Giới thiệu khái niệm Query Editor
 

Các bước cơ bản để làm sạch dữ liệu:
-    Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý ô trống, đổi kiểu dữ liệu
-    Gộp, tách cột và xử lý văn bản
-    Sử dụng Conditional Column để phân loại dữ liệu
Biến đổi dữ liệu:
-    Gộp nhiều bảng dữ liệu (Merge Queries, Append Queries)
-    Pivot và Unpivot dữ liệu
Thực hành dự án:
1.    Dự án 1: Làm sạch dữ liệu bán hàng từ Excel
-    Dữ liệu đầu vào chứa thông tin bán hàng với các vấn đề:
-    Dữ liệu trùng lặp, thiếu giá trị, định dạng sai kiểu (ví dụ: ngày tháng, số)
-    Cột chứa dữ liệu không cần thiết hoặc chưa chuẩn hóa (ví dụ: Họ tên viết hoa/thường không đồng nhất)
-    Yêu cầu: Làm sạch dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu đầu ra sẵn sàng cho mô hình hóa
2.    Dự án 2: Làm sạch dữ liệu khách hàng từ hệ thống CRM
-    Dữ liệu chứa thông tin khách hàng như: Họ tên, địa chỉ, email, số điện thoại
-    Vấn đề cần giải quyết:
-    Phát hiện và loại bỏ khách hàng trùng lặp dựa trên tên và số điện thoại
-    Chuẩn hóa định dạng địa chỉ (tách thành các cột riêng như Thành phố, Tỉnh/Thành, Mã bưu điện)
-    Kiểm tra và loại bỏ email sai định dạng
3.    Dự án 3: Chuẩn hóa dữ liệu khảo sát khách hàng
-    Dữ liệu khảo sát từ nhiều nguồn (Google Forms, tệp Excel) có cấu trúc khác nhau
-    Yêu cầu:
-    Gộp (Append) các dữ liệu từ nhiều nguồn thành một bảng tổng hợp
-    Xử lý giá trị NULL và chuẩn hóa câu trả lời (ví dụ: "Yes"/"Y"/"Có" -> "Yes")
-    Unpivot dữ liệu để tạo bảng phù hợp cho phân tích trong Power BI

Cấu trúc mô hình dữ liệu
-    Khái niệm bảng dữ liệu Fact và Dimension.
-    Xây dựng mối quan hệ giữa các bảng (Relationships)
Giới thiệu DAX (Data Analysis Expressions)
-    Tổng quan về DAX: Calculated Column, Measure
-    Các hàm cơ bản: SUM, COUNT, AVERAGE, DISTINCTCOUNT
-    Các hàm điều kiện: IF, SWITCH
Các hàm Time Intelligence
-    Các hàm TOTALMTD, TOTALYTD,TOTALQTD,SAMEPERIODLASTYEAR
Phân tích nâng cao với DAX
-    Tạo các chỉ số KPI: Doanh thu, Lợi nhuận, Tăng trưởng doanh số
-    Phân tích Top-N sản phẩm, phân khúc khách hàng
Thực hành dự án
-    Dự án: Xây dựng mô hình dữ liệu bán hàng, thiết kế các KPI cơ bản và phân tích Top 10 sản phẩm bán chạy và một số nghiệp vụ khác.
 

Nguyên tắc thiết kế báo cáo hiệu quả
-    Lý thuyết cơ bản về trực quan hóa dữ liệu
-    Lựa chọn biểu đồ phù hợp: Biểu đồ cột, đường, tròn, bản đồ, KPI
Làm việc với Visualization Pane
-    Tùy chỉnh giao diện biểu đồ (Color, Tooltip, Formatting)
Thêm Filters, Slicers, Drill-through
-    Thiết lập các Bookmark để tạo báo cáo tương tác
Tối ưu hóa báo cáo
-    Sử dụng Page Navigation và báo cáo nhiều trang
-    Tối ưu tốc độ hiển thị của báo cáo
Thực hành dự án
1.    Dự án 1: Báo cáo bán lẻ (Retail Sales Dashboard)
-    Thiết kế một báo cáo theo dõi doanh số bán lẻ với các yếu tố:
-    Phân tích theo danh mục sản phẩm
-    Thống kê doanh thu theo ngày, tuần, tháng, năm
-    KPI chính: Doanh thu, Lợi nhuận, Tăng trưởng doanh số
-    Sử dụng Slicers để phân tích theo khu vực và nhóm khách hàng
2.    Dự án 2: Báo cáo nhân sự (HR Dashboard)
-    Xây dựng báo cáo quản lý nhân sự với các yêu cầu sau:
-    Phân tích số lượng nhân viên theo phòng ban, giới tính, độ tuổi
-    Tỷ lệ nghỉ việc (Attrition Rate) và các nguyên nhân chính
-    Biểu đồ Heatmap thể hiện tỷ lệ tham gia đào tạo và năng suất làm việc
3.    Dự án 3: Báo cáo tài chính (Financial Analysis Report)
-    Xây dựng một báo cáo tổng quan tài chính gồm:
-    Phân tích chi phí và doanh thu theo từng phòng ban
-    Biểu đồ Waterfall để minh họa sự biến động của lợi nhuận qua từng giai đoạn
-    Dashboard tổng hợp với KPI: EBIT, EBITDA, ROI
4.    Dự án 4: Báo cáo vận hành chuỗi cung ứng (Supply Chain Dashboard)
-    Thiết kế báo cáo phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng với:
-    Tình trạng tồn kho theo sản phẩm, nhà cung cấp, và khu vực
-    Theo dõi thời gian giao hàng và tỷ lệ giao hàng đúng hạn
-    Sử dụng biểu đồ bản đồ (Map Chart) để trực quan hóa dữ liệu theo khu vực địa lý
 

Xuất bản báo cáo lên Power BI Service
-    Cách chia sẻ báo cáo qua Workspace
-    Thiết lập quyền truy cập và bảo mật (Row Level Security - RLS)
Tự động hóa dữ liệu
-    Lên lịch làm mới dữ liệu (Scheduled Refresh)
Kết nối Power BI với SharePoint hoặc SQL Server
Thực hành dự án
-    Dự án: Xuất bản và triển khai báo cáo kinh doanh lên Power BI Service, thiết lập quyền truy cập theo nhóm người dùng