BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘIBÁO CÁO BÀI TẬP LỚN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG POWER BI VÀO PHÂN TÍCHCHUỖI THỜI GIAN BÁN HÀNG CHĂM SÓC SỨC KHOẺSinh viên thực hiện : Phạm Ngọc LêMSSV
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN
ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG POWER BI VÀO PHÂN TÍCHCHUỖI THỜI GIAN BÁN HÀNG CHĂM SÓC SỨC KHOẺ
Sinh viên thực hiện : Phạm Ngọc LêMSSV : 20210250PLớp : QTKD2.1-K66
Ngành Quản trị Kinh doanh
Giảng viên hướng dẫnĐào Thành Chung
Bộ mônPhân tích dữ liệu và tri thức kinh doanh
Hà Nội, 06/2024
Trang 2I GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
Phân tích chuỗi thời gian bán hàng chăm sóc sức khoẻ: Ý tưởng dự án kinh doanh
thông minh này cho phép những người trong lĩnh vực Chăm sóc sức khỏe động vật theodõi hiệu quả việc bán các sản phẩm dành riêng cho việc điều trị các loài động vật nhỏ.Các doanh nghiệp có thể ngay lập tức so sánh doanh số bán sản phẩm ở các thành phốxếp hạng cao nhất và thấp nhất Dự án có thể tạo ra một báo cáo kỹ lưỡng về doanh sốbán hàng theo nhóm trị liệu và xu hướng bán hàng trong bất kỳ khoảng thời gian cụ thểnào.
Để làm được điều này, em đã lưu trữ dữ liệu về thời gian bán hàng dược phẩm từwebsite kanggle.com Sau đó dữ liệu này sẽ được làm sạch và mã hoá thành dạng tốt nhấtđể huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo
Về phần lưu trữ dữ liệu em dùng công cụ Numbers và chuyển đổi dữ liệu qua dạngcsv để lưu trữ dữ liệu Sau đó là add dữ liệu vào Power BI để bắt đầu phân tích bảng báocáo dưới dạng biểu đồ, bản đồ giúp ta hiểu rõ hơn về dữ liệu
Đây là những nội dung chính của đề tài để nghiên cứu về xử lý và ứng dụng dữ liệuliên quan tới chuỗi thời gian bán hàng Hy vọng đề tài sẽ mang lại những kiến thức mớivà hữu dụng cho mọi người.
II.THỰC HIỆN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẰNG POWER BI 1.Power BI là gì?
- Power BI là viết tắt của Power Business Intelligence là một công cụ phân tíchkinh doanh thông minh của Microsoft
Trang 3Với người dùng cá nhân thì chúng em lựa chọn Power BI Desktop để thực hiệnphân tích
- Power BI sẽ giúp chúng ta kết nối, chuyển đổi dữ liệu lớn, truy xuất được nhiềunguồn dữ liệu, định dạng, tự động cập nhật dữ liệu theo dữ liệu nguồn Hỗ trợphân tích dữ liệu bằng biểu thức phân tích DAX Trực quan hoá dữ liệu cho báocáo rất tốt chỉ cần kéo thẻo là ra được bảng phân tích chi tiết
2.Phân tích dữ liệu theo bảng trong Power BI
a.Làm sạch dữ liệu:
Trang 4- Bảng trên là dữ liệu thô sau khi tải về từ web kanggle.com, ta sẽ giữ lại các dữliệu về tên mặt hàng và năm, tháng, số giờ trong chu kỳ để add vào công cụ PowerBI và thực hiện phân tích.
b Thực hiện phân tích:
- Phân tích chuỗi hàng năm Đầu tiên, chúng ta hãy phân tích dữ liệu hàng năm và
xem chúng ta có thể rút ra những suy luận gì từ dữ liệu này.
- Tách năm, tháng, ngày khỏi cột mốc thời gian.
- Từ đó ta tạo được các trường dữ liệu như sau:
- Như biểu đồ ta thấy sản phẩm M01AB bán chạy nhất vào năm 2016 và bán chậm
nhất vào năm 2014
Trang 5- Sản phẩm M01AE bán chạy nhất năm 2016 và chậm nhất năm 2017
Trang 6- Sản phẩm N02BA bán chạy nhất vào năm 2014 và chậm nhất vào năm 2019
- Sản phầm N02BE bán chạy nhất vaò năm 2016 và chậm nhất vào năm 2017
Trang 7- Sản phẩm N05B bán chạy nhất vào năm 2014 và chậm nhất vào năm 2017
Trang 8- Sản phẩm N05C bán chạy nhất vào năm 2014 và chậm nhất vào năm 2017
- Sản phẩm R03 bán chạy nhất vào năm 2018 và chậm nhất vào năm 2014
- Sản phẩm R06 bán chạy nhất vào năm 2019 và chậm nhất vào năm 2014
Trang 9- Phân tích biểu đồ doanh thu hàng năm ở trên, chúng ta có thể kết luận rằng: Năm2017 chứng kiên sự giảm sút lớn về doanh số bán hàng.
- Theo thống kê ở trên chúng ta thấy, giá trị bán ra tối thiểu của phần lớn các loạithuốc là 0 trong khi thuốc N05B là 1 Đây là lý do vì sao năm 2017 có doanh sốbán ra thấp nhất
- Vẽ biểu đồ doanh bố bán hàng của các năm.
Trang 12- Kết luận: Từ biểu đồ trên chúng ta có thể suy ra rằng, doanh số bán hàng trong
tháng đầu tiên của năm 2017 là 0 Điều này có nghĩa là chúng ta đã thiếu các giá trịtrong tháng đầu tiên
- Vẽ biểu đồ doanh số bán hàng theo năm 2017, năm có doanh số thấp nhât.
Trang 14- Kết luận: Từ những biểu đồ này chúng ta có thể nói rằng, dữ liệu không bị thiếu Thay vào
đó doanh số bán thuốc vào ngày 2 tháng 1 năm 2017 thấp hơn là không có đợt bán thuốc nàovào ngày 2 tháng 2.
Trang 15Nhìn chung, đề tài đã đạt được một số kết quả ban đầu khả quan về việc xây dựng cơ sở dữliệu lớn liên quan đến dữ liệu bán hàng Chúng em sẽ tiếp tục hoàn thiện và phát triển đềtài này trong thời gian tới.
Chúng em cảm ơn thầy và các bạn đã lắng nghe bài phân tích của chúng em.