Chính vì v y, viể ậ ệc phân tích thường xuyên hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp sẽ giúp cho các nhà qu n tr ả ị đánh giá đầy đủ, chính xác mọi diễn biến và kết quả hoạt động s n xu t
Cấu trúc dữ liệu cho kho dữ liệu
Lượng dữ liệu trong kho là rất lớn và không có những thao tác như sửa đổi hay tạo mới nên nó cần được tối ưu cho việc phân tích và báo cáo Các thao tác với dữ liệu của kho dựa trên cơ sở Mô hình dữ liệu đa chiều (multidimensional data model), được mô hình hoá vào đối tượng được gọi là data cube Data cube là trung tâm phân tích, nó bao gồm nhiều dữ kiện (fact) và dữ kiện tạo ra nhiều chiều dữ kiện khác nhau (dimention)
Hình 1 1 Mô hình d li u nhi u chi u ữ ệ ề ềTrong kho dữ liệu Data Warehouse, ta sẽ bắt gặp 03 loại dữ kiện như: (1) Additive - dữ
10 kiện có thể được tổng hợp thông qua tất cả các các Dimension trong bảng Fact; (2) Semi- Additive những sự kiện có thể được tóm tắt cho một số Dimension trong bảng Fact chứ không phải là những bảng khác; (3) Non-Additive Là những sự kiện không được tóm tắt cho bất kỳ Dimension hiện tại nào trong bảng Fact Đồng thời, hệ thống kho dữ liệu gồm 3 tầng: (1) Tầng đáy - cung cấp dịch vụ lấy dữ liệu từ nhiều nguồn sau đó chuẩn hoá, làm sạch, tối ưu và lưu trữ dữ liệu đã tập trung; (2) Tầng giữa - cung cấp các dịch vụ thực hiện các thao tác với dữ liệu hay là dịch vụ OLAP; (3) Tầng trên - nơi chứa các câu truy vấn, báo cao, phân tích.
Bên cạnh đó, trong quá trình phân tích dữ liệu ta sẽ bắt gặ các hoạt động OLAp P chính:
• Thu nhỏ (roll up): Tập hợp thành những tập có phạm vi lớn hơn VD: tập hợp theo năm - thay vì theo quý
• Mở rộng (drill down): Chia nhỏ thành nhiều tập dữ liệu.- VD: Nhóm theo tháng thay vì theo quý
• Cắt lát (slice): Nhìn theo từng lớp một VD: Từ danh mục bán hàng của Q1,Q2,Q3, Q4 chỉ xem của quý Q1
• Thu nhỏ (dice): Bỏ bớt một phần của dữ liệu
• Pivot (rotate): Trực quan hóa, 3D thành hàng mặt phẳng 2D.
Các loại lược đồ của kho dữ liệu
Lược đồ hình sao (Start Schema)
Gồm 1 bảng Fact (bảng sự kiện) nằm ở trung tâm và được bao quanh bởi những bảng Dimension (bảng chiều) Dữ liệu của lược đồ hình sao không được chuẩn hoá Các câu hỏi nhằm vào bảng Fact và được cấu trúc bởi các bảng Dimension
Hình 1 2 Đồ thị lược đồ hình sao. Ưu điểm: Bảng Fact, Dimension được mô tả rõ ràng, dễ hiểu Bảng Dim là bảng dữ liệu tĩnh, và bảng Fact là dữ liệu động được nạp bằng các thao tác Khoá của Fact được tạo bởi khoá của các bảng Dim Nghĩa là khoá chính của các bảng Dim chính là khoá của bảng Fact Nhược: Dữ liệu không được chuẩn hoá.
Lược đồ bông tuyết (Snow Flake Schema)
Lược đồ bông tuyết là dạng mở rộng của lược đồ hình sao bằng các bổ sung các Dim Bảng Fact như lược đồ hình sao, bảng Dim được chuẩn hoá Các chiều được cấu trúc rõ ràng Bảng Dim được chia thành chiều chính hay chiều phụ,
11 Ưu điểm: Số chiều được phân cấp thể hiện dạng chuẩn của bảng Dim
Nhược: Cấu trúc phi dạng chuẩn của lược đồ hình sao phù hợp hơn cho việc duyệt các chiều
Hình 1 3 Đồ ị lược đồ th hình sao.
Galaxy Schema
Galaxy Schema chứa nhiều bảng Fact sử dụng chung một số bảng Dim Lược đồ là sự kết hợp của nhiều data mart (kho dữ liệu có chủ đề, dạng thu nhỏ của kho dữ liệu, kho dữ liệu được chia thành nhiều phần nhỏ khác nhau)
Hình 1 4 Đồ ị lược đồ th Galaxy.
Fact Constellation Schema
Dimension trong lược đồ được tách thành các Dimension độc lập dựa trên các cấp độ của hệ thống phân cấp
Hình 1.5 Đồ thị lược đồ Fact Constellation
• Khai thác d li u (Data mining); ữ ệ
• Phân tích th ng kê (Statistical analysis); ố
Bên cạnh đó, ệ vi c xác l p báo cáo trong h th ng BI cậ ệ ố ần lưu ý các bước quan trọng, bao gồm:
• Data sources: Đầu tiên, các d li u s ữ ệ ẽ được thu th p t các ngu n d liậ ừ ồ ữ ệu đa dạng như CRM, HRM, các trang web Thương mại điện tử,
• Data warehousing (Kho d li u): Kho d li u ữ ệ ữ ệ là nơi dữ ệu được lưu trữ li lâu dài b ng ằ hệ thống các thiết b ị điện tử của doanh nghiệp;
• Integrating Server (Tích h p máy ch ): Giúp v n hành công c ợ ủ ậ ụ ETL để chuyển đổi dữ liệu từ Data Sources sang Data Warehouse;
• Analysis Server (Máy chủ phân tích): Đầu vào c a d liủ ữ ệu, sau đó thu nhận d li u s ữ ệ ẽ trả về kết quả dựa trên tri thức nghiệp vụ đã định nghĩa sẵn;
• Reporting Server (Máy ch báo cáo): B ph n báo cáo các output nhủ ộ ậ ận được t ừ Analysis Server;
• Data Mining (Khai thác d liữ ệu): Đây là quá trình dữ ệu đ li ã qua xử lý được đem đi trích xuất, được đánh giá là một trong nh ng khâu khá quan tr ng! Data Mining bao ữ ọ gồm phân loại (classification), phân cụm (Clustering), hoặc dự đoán (Prediction);
• Data Presentation (Trình bày d li u): Cu i cùng, d li u s ữ ệ ố ữ ệ ẽ đượ ổc t ng h p thành các ợ biểu đồ từ quá trình data mining được tạo ra từ đây
2.3 ng d ng và l i ích c a BI trong kinh doanh Ứ ụ ợ ủ
Phần mềm BI s d ng m t lo t các công c phân tích d liử ụ ộ ạ ụ ữ ệu được thi t k ế ế để phân tích và qu n lý d liả ữ ệu liên quan đến hoạt động kinh doanh c a doanh nghi p D liủ ệ ữ ệu này, được trình bày dưới dạng trực quan, cho phép t ch c theo dõi hoổ ứ ạt động h u cậ ần, bán hàng, năng suất và hơn thế nữa
Một s n n t ng BI cung c p khố ề ả ấ ả năng báo cáo tùy chỉnh, nơi người dùng có thể chỉ định các thông s c a h Nhố ủ ọ ững người khác cung c p các m u báo cáo sấ ẫ ẵn có đã bao gồm các chỉ số tiêu chuẩn ngành
Trình bày d li u b ng hình nh trữ ệ ằ ả ực quan và định d ng d hi u, h th ng BI cho phép ạ ễ ể ệ ố ngay c nhân viên ít kinh nghi m nhả ệ ất cũng có thể rút ra thông tin chi ti t t d li u Thay vì ế ừ ữ ệ dựa vào các nhà khoa h c dọ ữ liệu được đào tạo để phân tích dữ liệu của mình, nhà quản tr có ị thể phân tích và trình bày d li u c a chính mình cho các c ữ ệ ủ ổ đông, các bộ phận khác ho c nhóm ặ của công ty
Trên th c t , ta có thự ế ể nghĩ đến m t s h thộ ố ệ ống BI như: QlikView, Power BI, Spago, Pentaho, SAP BO, Oracle BI, IBM Cognos
Một ng d ng kinh doanh quan tr ng c a BI là báo cáo Các công c BI thu th p và ứ ụ ọ ủ ụ ậ nghiên c u các t p h p d li u phi c u trúc ngoài vi c t ch c và s dứ ậ ợ ữ ệ ấ ệ ổ ứ ử ụng chúng để ạ t o ra m t ộ loạt các loại báo cáo khác nhau Chúng có thể bao gồm nhân sự, chi phí, bán hàng, d ch v ị ụ khách hàng và các quy trình khác
Báo cáo và phân tích d liữ ệu tương tự nhau nhưng chúng khác nhau đáng kể về mục đích, phân phối, nhiệm vụ và giá tr Báo cáo là quá trình s p x p d liị ắ ế ữ ệu dưới dạng tóm t t v i ắ ớ mục đích theo dõi hoạt động kinh doanh Phân tích là quá trình khám phá d liữ ệu để rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể được áp dụng để ả c i thiện thực tiễn kinh doanh
Về cơ bản, báo cáo biến dữ liệu thành thông tin đơn giản Phân tích lấy dữ liệu và biến nó thành thông tin chi ti t h u ích Cế ữ ả hai đều giúp doanh nghi p c i thi n hi u su t và giám ệ ả ệ ệ ấ sát hoạt động nhưng sử ụng các phương pháp khác nhau để làm điều đó d
Báo cáo cho người dùng biết điều gì đang xảy ra và phân tích giải thích lý do t i sao ạ điều đó lại xảy ra Cả hai quy trình đều có thể được thực hiện bằng hình ảnh hóa nhưng không nhất thiết phải làm như vậy
Các công c ụ BI là lý tưởng để xử lý d liữ ệu động V m t l ch s , tr c quan hóa d li u ề ặ ị ử ự ữ ệ là tĩnh và một cái mới sẽ phải được tạo cho mỗi lần thay đổi biến Phần mềm BI hiện đại cung cấp các bảng điều khiển tương tác có thể ập nh t theo th i gian th c ậ ờ ực, mang đến m t cộ ấp độ mới v kh ng s d ng và s nhanh nh y trong phân tích d li u ề ả nă ử ụ ự ạ ữ ệ
Với các ứng dụng BI, các tổ chức có thể theo dõi tiến độ ục tiêu dựa trên khung th i m ờ gian được xác định trước hoặc có thể tùy ch nh Các mỉ ục tiêu theo hướng d liữ ệu như thờ ại h n hoàn thành d án, m c tiêu th i gian giao hàng ho c m c tiêu bán hàng Ví d , n u nhà qu n ự ụ ờ ặ ụ ụ ế ả lý muốn đạt được m t m c tiêu bán hàng nhộ ụ ất định, h th ng BI c a h có th phân tích d li u ệ ố ủ ọ ể ữ ệ của các tháng trước đó và đề xuất một mục tiêu hợp lý để hướng tới dựa trên hiệu suất trong quá kh ứ
Các m c tiêu này có thụ ể được theo dõi ch t chặ ẽ để cung c p thông tin c p nhấ ậ ật thường xuyên v tiề ến độ ục tiêu Điề m u này giúp nhà qu n lý hi u nh ng kho ng tr ng có th còn lả ể ữ ả ố ể ại Người dùng có th ể cài đặt h th ng c nh báo khi h sệ ố ả ọ ắp đạt được m c tiêu ho c n u th i ụ ặ ế ờ hạn kết thúc mà họ vẫn chưa đạt được mục tiêu Điều này giúp các nhà quản lý và nhân viên luôn c p nh t tiậ ậ ến độ ủ c a h ọ và giúp các nhóm luôn hướng t i m c tiêu ớ ụ
Người dùng cũng có thể theo dõi việc hoàn thành mục tiêu và sử dụng dữ liệu tiến độ để đánh giá năng suất t ng th của m t t ch c Không giổ ể ộ ổ ứ ống như các trường hợp m t m t ấ ộ lượng thời gian đáng kể để theo dõi ho c s p x p d li u c n thi t kh n c p, thông tin luôn có ặ ắ ế ữ ệ ầ ế ẩ ấ thể truy cập dễ dàng Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm th i gian và ti n bờ ề ạc
BI không đơn thuần chỉ là công cụ hỗ trợ doanh nghiệp tạo ra những chiến lược, quyết định quan trọng mà phía sau đó là cả mộ ệt h thống thông tin được kiểm soát ch t ch ặ ẽ
Từ những thông tin đó sẽ được sàng lọc, phân tích kết h p khai thác nguợ ồn dữ liệu bên ngoài sau đó tiến hành đưa ra những dự đoán Tất cả những thông tin chúng ta ti p c n m i ế ậ ỗ ngày như: Xu hướng tiêu dùng, giá c , d ch v , hành vi khách hàng, khách hàng ti m ả ị ụ ề năng…đều là k t qu ế ảthu được sau quá trình phân tích dữ ệ li u c a BI ủ
Từ đó, mỗi doanh nghi p s tìm cho mình nhệ ẽ ững hướng đi phù hợp với định hướng phát triển và gia tăng tính cạnh tranh trong quá trình kinh doanh c a mình Ngoài ra, khi áp d ng BI ủ ụ vào quá trình kinh doanh, doanh nghiệp còn được nh n nh ng l i ích sau: ậ ữ ợ
• Đưa ra những thông tin và giúp doanh nghiệp sử dụng những thông tin một cách hiệu
16 quả, thích ứng được v i tớ ất cả các trường h p có thợ ể xảy ra khi môi trường thay đổi
• Giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định nhanh chóng, k p th i ị ờ
• Phân tích và dự đoán xu hướng và hành vi c a khách hàng, giúp doanh nghi p v lên ủ ệ ẽ bức tranh khách hàng tổng thể
• BI giúp doanh nghi p hoệ ạch định t t c k ho ch, chiấ ả ế ạ ến lược marketing trong tương lai
• Giúp doanh nghi p có cái nhìn khách quan, t ng th v doanh nghi p c a mình ệ ổ ể ề ệ ủ
• Tối ưu chi phí và thời gian hoạt động cũng như hỗ trợ sát sao công tác điều hành của doanh nghi p ệ
• Lợi thế tính về cạnh tranh, nắm trong tay nhiều cơ hội kinh doanh
• Giúp doanh nghiệp đánh giá và cải thi n b máy c a t ch c ệ ộ ủ ổ ứ
PHẦN 3: ỨNG DỤNG DATAWAREHOUSE VÀ BI VÀO PHÂN TÍCH
DỮ LIỆU LĨNH VỰC BÁN LẺ 3.1 Gi i thi u v bài toán và ODS ớ ệ ề
TỒNG QUAN V BI 13 Ề 2.1 Các khái niêm cơ bản về BI
ỨNG DỤNG DATAWAREHOUSE VÀ BI VÀO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LĨNH VỰC BÁN L 17 Ẻ 3.1 Gi i thi u v bài toán và ODS 17ớệề 3.2 Ki n trúc DataWarehouse 18ế 3.3 Ti n x lý d li u 18ềửữ ệ 3.4 Mô hình d li u OLTP 21ữ ệ 3.4.1 Sơ đồ quan hệ thực thể
Mô t c ả ấu trúc trong cơ sở ữ ệu 21 d li 3.4.3 Phân tích các chi u Dimensionề
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
STT Tên thu c tínhộ Kiểu
Bảng 3 2 Mô tả cấu trúc DetailOrde
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
Bảng 3 3 Mô tả cấu trúc Customer
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
Bảng 3 4 Mô tả cấu trúc Order
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
Bảng 3 5 Mô tả cấu trúc Category
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
Bảng 3 6 Mô tả cấu trúc Product
3.4.3 Phân tích các chi u Dimension ề
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
STT Tên thu c tính ộ Kiểu
3.4.3.2 Th ng kê các chi u phân tích ố ề
Hình 3 11 D li u v chi u th i gian ữ ệ ề ề ờ
Hình 3 14 D li u v chi u khách khàng ữ ệ ề ề
Mô hình d li u OLAP 25 ữ ệ 3.6 Các m u Dashboard 26ẫ 3.6.1 DashboardSale - Doanh thu
Hình 3 15 Mô hình quan h ER c a h th ng OLAP ệ ủ ệ ố
Hình 3 16 Mô hình quan h c a h th ng OLAP ệ ủ ệ ố
Nhìn chung, doanh thu có xu hướng tăng qua các năm, tập trung ch y u vào vào 04 ủ ế tháng cuối năm do thời điểm này bắt đầu có nhiều chương trình giảm giá cũng như mọi người đi mua sắm cho những dịp nghỉ lễ cuối năm; bộ phận khách hàng người tiêu dùng - Consumer chiếm tỷ trọng lớn trong tổng doanh thu khi chiếm 50,56%, trong khi bộ phận Home Office - Văn phòng chiếm ít nhất là 18,7%
Về danh mục sản phẩm, không có nhiều sự chênh lệch trong 04 năm khi tỷ trọng của danh mục sản phẩm Technology, Funiture, Office Supplier lần lượt đạt giá trị là 36,2%; 32,46% và 31,34% Dẫn tới doanh thu của 03 mặt hàng Phones (đạt $330.007,05), Chair (đạt
$328.449,10), Storage (đạt $223.843,61,37) đạt doanh thu cao nhất.
Về doanh thu theo ti u bang, ghi nhể ận doanh thu cao nhất tại California (đạt
$451.036,58), gấ khoảng p 1,5 lần giá trị ghi nhận được tại bang xế sau đó là p New York khi chỉ ghi nhận doanh thu $279.549,82
Năm 2014, doanh thu đạt giá trị $484.250 Tại giai đoạn này, bang California vẫn đạt doanh thu cao nhất, đạt $114.989,04; x p sau là Texas ( t $51.411,33) Bêế đạ n cạnh đó, 03 sản phẩm ghi nhận doanh thu cao nhất lần lượt là Phones, Chairs, Machines
Năm 2015, doanh thu đạt giá trị $470.530 Tại giai đoạn này, bang California vẫn đạt doanh thu cao nhất, đạt $114.989,04; tuy nhiên, x p sau l i là New York ế ạ với doanh thu đạt
$53.078,26 Đồng thời, sản phẩm ghi nhận doanh thu cao nhất lại là Chairs (đạt $71.734,53)
27 thay vì Phone như năm 2014
Năm 2016, doanh thu đã tăng so với 2015, đạt giá tr $609.210 Tị ại giai đoạn này, bang Califonia và bang New York v n ghi nh n doanh thu cao nhẫ ậ ất trong các tiêu bang khi đạt giá trị lần lượt $115.547,14 và $71.717,95 Và sản phẩm Chairs vẫn ghi nhận doanh thu cao nhất (đạt $83.918,64), đứng trên Phones (đạt $78.962,03) nhưng chênh lệch tương đối nhỏ. Năm 2017, doanh thu đạt giá trị lớn nhất trong năm khi đạt $733.220 Tương tự trong
02 năm 2015 và 2016, bang California vẫn đạt doanh thu cao nhất, đạt $137.646,46; xếp sau là New York ($106.780,10) Nhưng tới giai đoạn này, Phones đã vượt qua Chairs để đứng đầu trong danh mục sản phẩm đạt doanh thu lớn nhất cụ thể, Phones đạt $103.340,52 trong khi ; Chairs chỉ đạt $95.554,35
Hình 3 17 Dashboard Doanh thu_T ng quát ổ
Hình 3 18 Dashboard Doanh thu_Năm 2014
Hình 3 19 Dashboard Doanh thu_Năm 2015
Hình 3 20 Dashboard Doanh thu_Năm 2016
Hình 3 21 Dashboard Doanh thu_Năm 2017
3.6.2 Dashboard Quantity - S ản lượ ng
Nhìn chung, sản lượng có xu hướng tăng qua các năm, tập trung ch y u vào vào 04 ủ ế tháng cuối năm do thời điểm này bắt đầu có nhiều chương trình giảm giá cũng như mọi người đi mua sắm cho những dịp nghỉ lễ cuối năm; bộ phận khách hàng người tiêu dùng - Consumer chiếm tỷ trọng lớn trong tổng sản lượng khi chiếm 51,54%, trong khi bộ phận Home Office - Văn phòng chiếm ít nhất là 17,81%
Về danh mục sản phẩm, ghi nhận sự chênh lệch lớn giữa danh mục sản phẩm chiếm tỷ trọng lớn nhất so với 02 danh mục còn lại trong 04 năm khi tỷ trọng của danh mục sản phẩm Technology, Funiture, Office Supplier lần lượt đạt giá trị là 18,32%; 21,20% và 60,48%; mặc dù tỷ trọng doanh thu của 03 mục sản phẩm này không có nhiều sự chênh lệch (Mục: 3.6.1 Dashboard Sale - Doanh thu) Dẫn tới sản lượng của 03 mặt hàng Binders (5947), Paper (5178), Furnishings (3563) đạt sản lượng cao nhất.
Về sản lượng theo tiểu bang, ghi nhận sản lượng cao nhất tại California (7624), gấp khoảng 1,5 lần giá trị ghi nhận được tại bang xế sau đó là New York khi chỉ ghi nhận sản p lượng 4178
Năm 2014, tổng sản lượng đạt giá trị 7581 Tại giai đoạn này, bang California vẫn đạt sản lượng cao nhất, đạt $1615; x p sau là New York (880)ế Bên cạnh đó, 03 sản phẩm ghi nhận sản lượng cao nhất lần lượt là Binders (1089), Paper(1017), Phones (684)
Năm 2015, ản lượs ng đạt giá trị 7979 Tại giai đoạn này, bang California và New York vẫn là 02 tiểu bang đạt sản lượng cao nhất, cụ thể, bang California đạ 1506 và New York đạt t
840 Đồng thời, trong mục sản phẩm ghi nhận sản lượng cao nhất có sự thay đổi khi Phones bị đẩy ra khỏi to 03 thay vào đó là Furnishings (Phones đạt 697, Furnishings đạt 770p ) Năm 2016, ản lượs ng đã tăng đáng kể so với 2015, đạt giá trị 9837 Tại giai đoạn này, bang Califonia và bang New York v n ghi nh n sẫ ậ ản lượng cao nhất trong các tiêu bang khi đạt giá tr lị ần lượt 1932 và 1104 Và sản phẩm Binders vẫn ghi nhận sản lượng cao nhất (1603), đứng trên Paper (1372), đứng thứ 03 là Furnishings (1036)
Năm 2017, ản lượs ng đạt giá trị lớn nhất trong năm khi đạt khoảng 12000 Tương tự trong 02 năm 2015 và 2016, bang California vẫn đạ ản lượt s ng cao nhất, đạt 2571; xếp sau là New York (1354) Đồng thời, Binders và Paper vẫn dẫn đầu trong mục tổng sản lượng theo danh mục sản phẩm khi đạt giá trị lần lượt là 2067 và 1702 Tuy nhiên, Art đã vượt qua Furnishings để đứng thứ 03, nhưng chênh lệch tương đối nhỏ, cụ thể Art đạt 1101 trong khi Furnishings đạt 1097
Hình 3 22 Dashboard Sản lượng_Tổng quát
Hình 3 23 Dashboard Sản lượng_Năm 2014
Hình 3 24 Dashboard Sản lượng_Năm 2015
Hình 3 25 Dashboard Sản lượng_Năm 2016
Hình 3 26 Dashboard Sản lượng_Năm 2017
Nhìn chung, l i nhu n ợ ậ có xu hướng tăng qua các năm, tập trung ch y u vào vào 04 ủ ế tháng cuối năm do thời điểm này bắt đầu có nhiều chương trình giảm giá cũng như mọi người đi mua sắm cho những dịp nghỉ lễ cuối năm; bộ phận khách hàng người tiêu dùng - Consumer chiếm tỷ trọng lớn trong tổng lợi nhuận khi chiếm 46,83%, trong khi bộ phận Home Office - Văn phòng chiếm ít nhất là 21,05%
Về danh mục sản phẩm, Technology (50,79%) và Office Supplier (42,77%) hầu hết tỷ trọng lợi nhuận trong khi Furniture chiếm tỷ trọng tương đối thấp, chỉ 6,44% trong tổng lợi nhuận thu được qua 04 năm Tuy nhiên, danh mục sản phẩm con (Sub- Category) xuất hiện cái tên chưa xuất hiện trong to 03 những danh mục sản phẩm con theo doanh thu và sản lượng p (Mục: 3.6.1 Dashboard Doanh thu và 3.6.2 Dashboard Sản lượng) Cụ thể, Copiers đạt lợi nhuận $55.617,82; xếp sau là Phones và Accessories với lợi nhuận lần lượt đạt $44.513,73 và
Về l i nhu n theo ti u bang, ghi nh n l i nhu n cao nh t t i California ( t $59.398,31), ợ ậ ể ậ ợ ậ ấ ạ đạ xếp sau đó là New York khi chỉ nhận lợi nhuận $58.177,83
Năm 2014, lợi nhuận đạt giá trị $49.540 Tại giai đoạn này, bang California vẫn đạt lợi nhuận cao nhất, đạt $16.906,06; gấp đôi lợi nhuận của tiêu bang x p sau là New York ( t ế đạ