APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

Phát triển mô hình dữ liệu và DAX nâng cao

8.000.000 đ

Học phí khoá học (đã gồm VAT)

Nhận tư vấn miễn phí

20 giờ họcTổng thời lượng khoá học
OnlineHình thức học linh hoạt

Khai giảng

Chọn lớp phù hợp với bạn

Hình thức

Khai giảng	Khoá học	Hình thức	Lịch học
18-08 Sắp khai giảng	APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization APBI-32	Online	—
13-11	APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization APBI-33	Online	—

18-08

Sắp khai giảng

APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

APBI-32 · Online

13-11

APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

APBI-33 · Online

Chương trình học

Nội dung chi tiết khoá học

Nội dung từng học phần của khoá học.

6 nội dung

Quy trình làm việc với Power BI.
Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật trong mô hình hoá dữ liệu.
Quy trình xây dựng mô hình dữ liệu trong phân tích bài toán kinh doanh.
Case study: Xây dựng mô hình dữ liệu
– Thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp bán lẻ.
– Xây dựng báo cáo phân tích hiệu quả kinh doanh.

14 nội dung

Vận dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu với bảng Dim và Fact
Các kỹ thuật biến đổi dữ liệu. (Data transformation)
DAX Foundation: Scalar, Interator Functions.
Calculate and Filter functions.
Phân tích nguyên nhân Doanh thu tăng/giảm của DN
Sản phẩm nào đang bán tốt, phân tích Pareto
Có nên tăng giảm giá thành sản phẩm không?
Thiết kế Data model phù hợp với nhu cầu phân tích.
Biến đổi dữ liệu để triển khai Data Model.
Các hàm DAX và Caculated column tương ứng.
Xây dựng báo cáo phân tích.
Case Study: Phân tích dữ liệu doanh thu và lợi nhuận của Doanh nghiệp
Request: Giải quyết các câu hỏi:
Outcome:

11 nội dung

Row context and Filter context
Logical functions
Context modification functions
Một số kỹ thuật visualization nâng cao.
Tính toán các chỉ số thống kê.
Phân tích các sản phẩm có doanh thu cao nhất (Pareto Analysis)
Phân tích các kịch bản trong kinh doanh, khả năng hoàn thành kế hoạch.
Thực hiện báo cáo giải quyết các bài toán liên quan: Pareto Analysis, Scenario Analysis.
Vận dụng hàm DAX thực hiện các visualization nâng cao.
Request:
Outcome:

13 nội dung

Biến và các phép biến đổi dữ liệu nâng cao.
Vận dụng các information functions CONTAINS, HASONEVALUE, ISBLANK
Sử dụng các celationship function RELATED, USERELATIONSHIP
Hiểu rõ hơn về table manipulation functions ADDCOLUMNS, DATATABLE, DISTINCT, EXCEPT, GROUPBY, INTERSECT
Bao nhiêu khách hàng quay lại vào mỗi tháng
Doanh thu doanh nghiệp đến từ khách hàng cũ hay mới
Doanh nghiệp nên tập trung chăm sóc khách hàng cũ hay mở rộng thu hút thêm khách hàng mới
Xây dựng mô hình dữ liệu và các measure.
Thực hiện phân tích đề bài và tổ chức các measure một cách hiệu quả.
Xây dựng và phân phối báo cáo.
Case Study: Phân tích tỷ lệ rời bỏ của khách hàng (customer retention)
Request:
Outcome:

7 nội dung

Vận dụng các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao.
Vận dụng các text functions CONCATENATE, COMBINEVALUES,REPLACE,VALUE
Các kỹ thuật sử dụng trong Cohort analysis
Thực hiện Survival and Cohort Analysis
Hoàn thiện các báo cáo và phân tích.
Request:
Outcome:

12 nội dung

Ứng dụng các hàm time intelligent: DATEADD, DATESBETWEEN, PREVIOUS ver (PREVIOUSDAY, PREVIOUS MONTH ..), DATEDIFF
Caculation groups và ứng dụng.
Chia khách hàng thành từng nhóm đối tượng dựa trên RFM
Xác định life cycle khách hàng
Xác định thói quen mua hàng của khách hàng
Suggest rổ hàng dựa trên thói quen mua hàng dựa trên basket analysis
Tạo Data model
Tạo calculated columns và measures phục vụ phân tích
Build dashboard
Case study: Thực hiện RFM Analysis
Request:
Outcome:

Sau khoá học

Bạn sẽ làm được gì

Những năng lực cụ thể bạn mang về sau khi hoàn thành khoá học.

9 mục

Có được kỹ năng phân tích bài toán kinh doanh theo các case study thực tế.
Hiểu mô hình dữ liệu Power BI Desktop
Hiểu về các kỹ thuật và quy trình xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả
Hiểu về ngôn ngữ Power Query M
Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và các kỹ thuật biến đổi dữ liệu nâng cao
Tạo truy vấn bằng cách sử dụng điều hướng thanh công cụ và Trình chỉnh sửa nâng cao Advanced Editor
Thành thạo các công thức DAX Vận dụng được các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao
Lựa chọn biểu đồ thông minh và cách xây dựng bố cục hiệu quả.
Nghệ thuật kể chuyện thông qua hình ảnh và xây dựng các câu chuyện truyền tải thông điệp qua phân tích dữ liệu

Dành cho ai

Khoá học này phù hợp với bạn nếu…

Những người đã tham gia khóa học PL

Những người đã tham gia khóa học PL-300 – Microsoft Power BI Data Analyst của Datapot

Đối tượng 2

Những người đã có kiến thức cơ sở về Power BI

Đối tượng 3

Những người đã làm việc với Power BI nhưng chưa hiểu rõ về Dax, chưa vận dụng được DAX, chưa xây dựng được mô hình và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả

Nhân sự muốn nâng cao kỹ năng Power BI

Nhân sự muốn nâng cao kỹ năng Power BI, hướng đến vị trí Senior DA, BI

Yêu cầu đầu vào: Đã học/ làm việc với Power BI

Giảng viên

Đội ngũ giảng viên Datapot

Khoá học được dạy bởi đội ngũ giảng viên–chuyên gia của Datapot — người đang đi làm thực chiến, có chứng chỉ Microsoft, sẵn sàng đồng hành cùng bạn.

TÔ MẠNH HOÀNG

CEO Datapot & Microsoft Certified Trainer

TRẦN XUÂN NGỌC

Giảng viên

TRẦN ANH TUẤN

Trainer

NGUYỄN NHƯ ĐẠT

Senior Business Intelligence

Power BI

Xem toàn bộ đội ngũ giảng viên

Sản phẩm liên quan

Bạn cũng có thể quan tâm

Các sản phẩm cùng nhóm chủ đề tại Datapot.

Khoá họcDatapot Certificate of Completion

Agentic AI for Data Analytics

38 giờ · Intermediate

Đang cập nhật

Khoá học

PYDA – Python for Data Analytics

20 giờ

3.500.000 đ

Khoá học

PL-300 – Microsoft Power BI Data Analyst

32 giờ

7.000.000 đ

Xem tất cả khoá học

Bắt đầu ngay hôm nay

Sẵn sàng bắt đầu khoá APBI?

Để lại thông tin, đội ngũ Datapot sẽ liên hệ tư vấn theo nhu cầu của bạn.

8.000.000 đ

Học phí khoá học (đã gồm VAT)

Đặt tư vấn miễn phí

APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

Phát triển mô hình dữ liệu và DAX nâng cao

8.000.000 đ

Học phí khoá học (đã gồm VAT)

Nhận tư vấn miễn phí

20 giờ họcTổng thời lượng khoá học
OnlineHình thức học linh hoạt

Khai giảng

Chọn lớp phù hợp với bạn

Hình thức

Khai giảng	Khoá học	Hình thức	Lịch học
18-08 Sắp khai giảng	APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization APBI-32	Online	—
13-11	APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization APBI-33	Online	—

18-08

Sắp khai giảng

APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

APBI-32 · Online

13-11

APBI – Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

APBI-33 · Online

Chương trình học

Nội dung chi tiết khoá học

Nội dung từng học phần của khoá học.

6 nội dung

Quy trình làm việc với Power BI.
Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật trong mô hình hoá dữ liệu.
Quy trình xây dựng mô hình dữ liệu trong phân tích bài toán kinh doanh.
Case study: Xây dựng mô hình dữ liệu
– Thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp bán lẻ.
– Xây dựng báo cáo phân tích hiệu quả kinh doanh.

14 nội dung

Vận dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu với bảng Dim và Fact
Các kỹ thuật biến đổi dữ liệu. (Data transformation)
DAX Foundation: Scalar, Interator Functions.
Calculate and Filter functions.
Phân tích nguyên nhân Doanh thu tăng/giảm của DN
Sản phẩm nào đang bán tốt, phân tích Pareto
Có nên tăng giảm giá thành sản phẩm không?
Thiết kế Data model phù hợp với nhu cầu phân tích.
Biến đổi dữ liệu để triển khai Data Model.
Các hàm DAX và Caculated column tương ứng.
Xây dựng báo cáo phân tích.
Case Study: Phân tích dữ liệu doanh thu và lợi nhuận của Doanh nghiệp
Request: Giải quyết các câu hỏi:
Outcome:

11 nội dung

Row context and Filter context
Logical functions
Context modification functions
Một số kỹ thuật visualization nâng cao.
Tính toán các chỉ số thống kê.
Phân tích các sản phẩm có doanh thu cao nhất (Pareto Analysis)
Phân tích các kịch bản trong kinh doanh, khả năng hoàn thành kế hoạch.
Thực hiện báo cáo giải quyết các bài toán liên quan: Pareto Analysis, Scenario Analysis.
Vận dụng hàm DAX thực hiện các visualization nâng cao.
Request:
Outcome:

13 nội dung

Biến và các phép biến đổi dữ liệu nâng cao.
Vận dụng các information functions CONTAINS, HASONEVALUE, ISBLANK
Sử dụng các celationship function RELATED, USERELATIONSHIP
Hiểu rõ hơn về table manipulation functions ADDCOLUMNS, DATATABLE, DISTINCT, EXCEPT, GROUPBY, INTERSECT
Bao nhiêu khách hàng quay lại vào mỗi tháng
Doanh thu doanh nghiệp đến từ khách hàng cũ hay mới
Doanh nghiệp nên tập trung chăm sóc khách hàng cũ hay mở rộng thu hút thêm khách hàng mới
Xây dựng mô hình dữ liệu và các measure.
Thực hiện phân tích đề bài và tổ chức các measure một cách hiệu quả.
Xây dựng và phân phối báo cáo.
Case Study: Phân tích tỷ lệ rời bỏ của khách hàng (customer retention)
Request:
Outcome:

7 nội dung

Vận dụng các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao.
Vận dụng các text functions CONCATENATE, COMBINEVALUES,REPLACE,VALUE
Các kỹ thuật sử dụng trong Cohort analysis
Thực hiện Survival and Cohort Analysis
Hoàn thiện các báo cáo và phân tích.
Request:
Outcome:

12 nội dung

Ứng dụng các hàm time intelligent: DATEADD, DATESBETWEEN, PREVIOUS ver (PREVIOUSDAY, PREVIOUS MONTH ..), DATEDIFF
Caculation groups và ứng dụng.
Chia khách hàng thành từng nhóm đối tượng dựa trên RFM
Xác định life cycle khách hàng
Xác định thói quen mua hàng của khách hàng
Suggest rổ hàng dựa trên thói quen mua hàng dựa trên basket analysis
Tạo Data model
Tạo calculated columns và measures phục vụ phân tích
Build dashboard
Case study: Thực hiện RFM Analysis
Request:
Outcome:

Sau khoá học

Bạn sẽ làm được gì

Những năng lực cụ thể bạn mang về sau khi hoàn thành khoá học.

9 mục

Có được kỹ năng phân tích bài toán kinh doanh theo các case study thực tế.
Hiểu mô hình dữ liệu Power BI Desktop
Hiểu về các kỹ thuật và quy trình xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả
Hiểu về ngôn ngữ Power Query M
Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và các kỹ thuật biến đổi dữ liệu nâng cao
Tạo truy vấn bằng cách sử dụng điều hướng thanh công cụ và Trình chỉnh sửa nâng cao Advanced Editor
Thành thạo các công thức DAX Vận dụng được các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao
Lựa chọn biểu đồ thông minh và cách xây dựng bố cục hiệu quả.
Nghệ thuật kể chuyện thông qua hình ảnh và xây dựng các câu chuyện truyền tải thông điệp qua phân tích dữ liệu