Để dữ liệu có thể phát huy tối đa giá trị của mình, cần phải được chuẩn hóa và lọc một cách cẩn thận. Chuẩn hóa dữ liệu giúp đảm bảo dữ liệu sạch sẽ, nhất quán và có thể sử dụng được. Lọc dữ liệu giúp thu hẹp tập dữ liệu xuống các mục tiêu cụ thể, từ đó giúp người dùng dễ dàng phân tích và hiểu dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách chuẩn hóa và lọc dữ liệu trên Dashboard báo cáo tổng hợp kinh doanh trong Power BI.
Chuẩn hóa dữ liệu
Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình đảm bảo dữ liệu trong Power BI được sạch sẽ, nhất quán và có thể sử dụng được. Điều này bao gồm việc kiểm tra các lỗi dữ liệu, loại bỏ các giá trị trùng lặp và đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng theo cách nhất quán.
Xử lý giá trị ngoại lệ
Xác định và xử lý các giá trị ngoại lệ có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của dữ liệu. Các biện pháp như giữ lại, loại bỏ hoặc thay thế giá trị ngoại lệ bằng chức năng “Replace Values”.
Chuyển đổi định dạng
Chuyển đổi các định dạng dữ liệu sao cho chúng phù hợp với mục đích hiển thị (ví dụ: chuyển đổi ngày tháng thành định dạng chuẩn) bằng chức năng “Change Type” trong Power Query
Chuẩn hóa đơn vị
Đảm bảo rằng tất cả các đơn vị đo lường được sử dụng trên dashboard là nhất quán. Chẳng hạn, nếu bạn đang so sánh doanh số bán hàng giữa các khu vực, đảm bảo rằng số liệu này được hiển thị trong cùng một đơn vị tiền tệ để tránh hiểu lầm. Đối với thời gian, nếu bạn đang theo dõi sự phát triển theo ngày, tháng, hoặc năm, đảm bảo đang sử dụng thời gian chính xác. Giúp bạn tránh được sự hiểu nhầm và giữ cho dữ liệu của bạn là nhất quán theo thời gian.
Chuẩn hóa lại tên
Đặt tên đồng nhất cho các mục dữ liệu để tránh sự nhầm lẫn và làm cho dashboard dễ đọc hơn. Chẳng hạn, bạn có một bảng dữ liệu về doanh số bán hàng của các sản phẩm trong một cửa hàng và tên các sản phẩm được nhập vào theo nhiều cách khác nhau. Dữ liệu có thể như sau:
Trong trường hợp này, tên sản phẩm không đồng nhất, gây khó khăn cho việc phân tích và hiểu thông tin. Lúc này, bạn nên chuẩn hóa lại tên thống nhất cho tất cả các sản phẩm để giữ cho danh sách đồng nhất. Chẳng hạn, chuyển đổi tất cả các tên sản phẩm thành các tên chuẩn như “Smartphone A” và “Điện thoại Di động B”
Tích hợp thêm chi tiết
Bổ sung thêm chi tiết hoặc metadata có thể giúp làm giàu thông tin và cung cấp ngữ cảnh thêm cho người sử dụng. Chẳng hạn: thêm mô tả ngắn về ý nghĩa của các chỉ số có thể làm cho dashboard trở nên rõ ràng hơn.
Lọc dữ liệu
Thêm các bộ lọc để người sử dụng có thể tùy chọn hiển thị dữ liệu theo nhu cầu của họ. Các bộ lọc có thể bao gồm
Bộ lọc theo thời gian
Cho phép người dùng chọn khoảng thời gian cụ thể. Ví dụ, họ có thể chọn xem doanh số bán hàng chỉ trong quý trước, hoặc chỉ trong một tháng cụ thể như tháng trước đây hoặc cụ thể hơn là bộ lọc theo khoảng thời gian. Bộ lọc này giúp họ theo dõi và so sánh hiệu suất kinh doanh theo các đợt thời gian khác nhau.
Bộ lọc theo đơn vị kinh doanh
Cho phép người dùng chọn xem dữ liệu cho từng đơn vị kinh doanh cụ thể. Ví dụ, họ có thể chọn xem doanh số bán hàng của chi nhánh A so với chi nhánh B để đánh giá hiệu suất và đưa ra các quyết định cụ thể cho từng đơn vị.
Bộ lọc theo sản phẩm, dịch vụ
Cho phép người dùng chọn xem dữ liệu cho từng sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ, người dùng có thể chọn xem doanh số bán hàng, lợi nhuận, và các chỉ số khác cho sản phẩm A so với sản phẩm B. Điều này giúp họ hiểu rõ hơn về hiệu suất của từng sản phẩm và đưa ra các chiến lược tiếp thị hay quản lý dựa trên dữ liệu này.
Bộ lọc địa lý
Cung cấp khả năng lọc dữ liệu theo địa lý giúp người dùng hiểu rõ hơn về hiệu suất kinh doanh tại các khu vực cụ thể. Họ có thể chọn xem doanh số bán hàng cho các thành phố, quốc gia hoặc khu vực khác nhau để đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh địa lý.
Bộ lọc theo thuộc tính khách hàng
Nếu có các thuộc tính khách hàng đặc biệt (ví dụ: độ tuổi, giới tính, sở thích), bộ lọc này cho phép người dùng xem dữ liệu chi tiết về các đặc tính này. Chẳng hạn, họ có thể quan sát hiệu suất bán hàng dựa trên độ tuổi của khách hàng.
Kết hợp bộ lọc
Người dùng có thể kết hợp nhiều bộ lọc để tinh chỉnh và tùy chỉnh thông tin hiển thị trên dashboard theo nhu cầu cụ thể của họ. Chẳng hạn, họ có thể xem doanh số bán hàng của chi nhánh A trong quý trước so với chi nhánh B, tập trung vào một số sản phẩm chính. Kết hợp các bộ lọc giúp họ có cái nhìn chi tiết về dữ liệu.
Kết luận
Bài viết trên SmartData đã giới thiệu với các bạn về hướng dẫn chuẩn hóa và lọc dữ liệu trên Dashboard báo cáo tổng hợp kinh doanh. Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều thông tin hơn nữa:
