báo cáo đồ án phân tích kinh doanh hỗ trợ ra quyết định

Mục đích của việc xây dựng bộ dữ liệu này là để cung cấp một nguồn thông tin phong phú và đáng tin cậy về doanh số bản hàng của Adidas.. Bộ dữ liệu Adidas Sales cung cấp một loạt thông t

Trang 1

————=@- =e SK 9S Oe

Số phách (Do hội đồng chấm thi ghi)

ú\ À

te

ae

=> “Ke =

Trang 2

——! a e KS

DAI HOC HUE

KHOA KY THUAT VA CONG NGHE

Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thị Hải Lê Lớp: Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo — K1

Sỉnh viên thực hiện: Lê Thanh Hùng — 20E1020063

Nguyễn Phước — 20E1020010

(ky tén và ghi rõ họ tên)

Số phách (Do hội đồng cham thi ghi)

Thừa Thiên Huế, tháng 05 năm 2023

——————-*>›«>1++»è<———-+t————

Trang 3

MUC LUC

I TÔNG QUAN THÔNG TIN TỪ BỘ DỮ LIỆU (DESCRIPTIVE ANALYSIS) - 6

Il TRUC QUAN HOA DU LIBU (DATA VISUALIZATION) ccccccccccscsccssscseseesesesesseseseeeseses 13 Ill THONG KE SUY DIEN (INFERENTIAL STATISTICS) c.sccssscsssessesssesssessseessecsseesseesneeene 34 1 Kiếm Định Phan Phoi Chuan (Norm Distribution) cesses 35

I TANG CUONG CHIEN LUGC BAN HANG TRUC TUYEN? .cccccccccscescseeseeceeeseeseeeseeseeeee 50 Il TAP TRUNG VAO MEN'S STREET FOOTWEAR VA WOMEN'S APPAREL

Ill TANG CUONG QUẢNG BÁ VÀ PHÂN PHÔI TẠI CÁC VÙNG TIÊM NĂNG: 5+

IV THEO DÕI VÀ PHẦN TÍCH DOANH THU VÀ LỢI NHUẬN THEO THÁNG VÀ NĂM 52

Trang 4

DANH MUC BANG BIEU Bang 1: Bang m6 ta các thuộc tinh

Đảng 2: Bảng mô tả kiêu đữ liệu của các thuộc tính

Bang 4: Tương quan dữ liệu Bảng 5: Bảng thông kê mô tả (Descriptive Sftatistics THbÏ€) ce ccccccccecreerrrcee Đảng 6: Lợi nhuận theo tháng của Adidas

Đảng 7: Lợi nhuận theo thang cua Adidas

H 12 44 47

Trang 5

ĐỒ thị 1: ĐỒ thị 2: Đồ thị 3: Đồ thị 4 Đồ thị 5: ĐỒ thị 6: ĐỒ thị 7: Đồ thị 8: ĐỒ thị 9: Đồ thị 10: Đồ thị 11: Đồ thị 12: Đồ thị 13: Đồ thị 14: Đồ thị 15: Đồ thị 16: ĐỒ thị 17: Đồ thị 18: Đồ thị 19: Đồ thị 20: Đồ thị 21: Đồ thị 22: Đồ thị 24: Đồ thị 26: ĐỒ thị 27: Đồ thị 28: Đồ thị 29: Đồ thị 30:

DANH MỤC ĐỎ THỊ

Tỉ lệ lượng hàng bán ra theo các phương pHÁP, «ce chi key 13 Tỉ lệ lượng hàng bán ra theo các phương pHÁP, « ce che 13 Biểu đồ thể hiện lợi nhuận của Adidas (2020 -2021) -. -c-ccc-e 14 : Lợi nhuận thu được từ các kiểu bản hàng năm 2020-202Ì .~-«- 15 Lượng sản phẩm bán ra theo các phương pháp bán hàng năm 2020-2021 15 Biểu đồ phương thức bán hàng phố biến theo từng loại sản phẩm 1ó

Biểu đồ lợi nhuận thu được qua các năm theo nhà bán lẻ 16

Operating Margin QQPlot - Dé thi 23: Price per Unit QQPlot 36 Unit Sold QQPlot - Dé thj 25: Total Sales QOPlot

Operating Profit QQPlot Phân phối tỉ lệ lợi nhuận theo nhà bản lẻ Phân bố giá trên mỗi sản phần ở các hình thức bản hàng Phân bố lợi nhuận của các loại sản phẩm ¬ Phân phối giá sản phẩm theo vùng

Trang 6

DANH MUC HINH ANH

Hình ảnh 2: Cac bang mé ta thuéc tinh trong bé6 dit liéu - 10

Hình ảnh 5: Kết quả phân tích ANOWA xem có sự khác biệt về tỉ suất lợi nhuận giữa các

Trang 8

_ ĐẠI HỌC HUẾ, KHOA KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ

Bằng chữ:

Điểm kết luận: . 5- 5c xe seceszs

Bằng chữ: cccccccccecccec

Cán bộ chấm thi 1

(Ky va ghi rõ họ và tên)

Thừa Thiên Huế, ngày tháng — năm 2023

Cán bộ chấm thi 2

(Ky va ghi rõ họ và tên)

Trang 9

Phân tích dữ liệu kinh doanh và hỗ trợ

ra quyết định cho công ty ADIDAS

PHẢN MỞ ĐẦU I TONG QUAN VE CONG TY ADIDAS

Adidas 1a m6t tập đoàn đa quéc gia co tru so tai Herzogenaurach, Bavaria, Đức, chuyên thiét ké va san xuat giay thé thao, quan áo và phu kiện Với vi trí là nhà sản xuất đồ thé thao lớn nhất ở châu Âu và thứ hai trên toàn cầu, Adidas đã xây đựng một thương hiệu mạnh mẽ và uy tín

Công ty này cũng là công ty mẹ của nhiều thương hiệu nôi tiếng khác nhự Reebok, TaylorMade-Adidas và Runtastic Ngoài ra, Adidas cũng sở hữu 9,1% cỗ phần của FC Bayern Munich Doanh thu của Adidas vào năm 2012 đã đạt 14,88 tỷ Euro, cho thấy sự thành công và sức mạnh của thương hiệu

Adidas được thành lập vào ngày 18 tháng 8 năm 1949 bởi Adolf Dassler, sau một cuộc xích mích gia đình với anh trai Rudolf, người đã sáng lập Puma Hai công ty này trở thành những đối thủ cạnh tranh sòng phẳng và có trụ sở tại cùng một thành phố Logo của Adidas được nhận diện bởi ba vạch song song, và tên thương hiệu được viết thường với chữ "a" viết thường

Adidas chia sản phẩm của mình thành ba dòng chính là Adidas Performance, Adidas Original va Adidas Style Adidas Performance tap trung vao cac mén thé thao như bóng đá, chạy, huấn luyện và bóng rô, với mục tiêu trang bị cho các vận động viên để họ vượt qua giới hạn và đạt được thành công Adidas Original mang đến sự độc đáo va sang tao với các bộ sưu tập cá nhân và phong cách đột phá Trong khi đó, Adidas Style két hop thé thao và thời trang dé tạo ra những sản phẩm phủ hợp với xu hướng và nhu cầu của giới trẻ Với khẩu hiệu "Impossible Is Nothing", Adidas xác định bản thân là một thương hiệu không ngừng vươn lên và vượt qua mọi thách thức Để duy trì và tạo dựng hình ảnh này, Adidas đầu tư lớn vào quảng cáo và xúc tiễn thương hiệu Thương hiệu cũng luôn tìm cách phản ứng linh hoạt với tâm lý và quan điểm của người tiêu dùng trong các thời kỳ khó khăn, như trong cuộc khủng hoảng kinh tế toàn câu, đề truyền tải triết lý doanh nghiệp về sự kiên trì, quyết tâm, đam mê và hài hước

Với hơn 80 năm kinh nghiệm, ÀAdidas không chỉ là một nhà lãnh đạo toàn câu trong ngành giày dép, mà còn trong ngành hàng thé thao Từ giày dép đến quan ao va phu kién, Adidas cam két mang đến cho người dùng những sản phẩm vượt trội về công nghệ và thiết kế, đồng thời liên kết mạnh mẽ với thể thao trên mọi mức độ (Đại học kinh t6, Dai hoc Quốc gia Hà Nội, 2021/2022)

Trang 10

II KINH DOANH ĐIỆN TỬ VÀ THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Kinh doanh dién tir (e-business) đề cập đến tất cả các quy trình kinh doanh điện tử, bao gồm thương mại điện tử (e-commerce), tức việc mua bán hàng hóa và địch vụ qua phương tiện điện tử như Internet Các công ty kinh doanh điện tử đặt lợi ích của các bên liên quan lên hàng đầu trong quá trình phát triển, thậm chí chấp nhận tốn thất nếu cần Mục tiêu chính của kinh doanh điện tử là tận dụng công nghệ thông tin và truyền thong (ICT) dé nang cao nang suất trong các hoạt động kinh doanh, cả bên trong và bên ngoài tô chức Nó bao gồm nhiều hoạt động nhằm hễ trợ các chức năng kinh doanh

Thương mại điện tử (e-commerce) là một phân trong kinh doanh điện tử, tập trung đặc biệt vào giao dịch mua bán hàng hóa Nó bao gồm việc thực hiện các giao địch kinh doanh thông qua các kênh số trên mạng Thương mại điện tử tận dụng công nghệ và công cụ kinh đoanh để cải thiện tính chính xác và hiệu quả trong quản lý kinh doanh Nhiều tô chức coi internet là một nên tảng toàn điện để cung cấp thông tin, tiếp thị, dịch vụ và giao tiếp Ví dụ, doanh nghiệp sử dụng ú ứng dụng web để quản lý giá cả hàng hóa, công cụ và thông tin trao đôi qua internet, và các hoạt động này ngày càng phát triển

Thương mại điện tử là việc áp dụng các công nghệ thông tin và truyền thông hiện tại vào quản lý kinh doanh Nó bao gôm các công nghệ như fax, điện thoại cô định, điện thoại di động, email và các dịch vụ trên internet khác Thương mại điện tử cho phép các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ, tận dụng các cơ hoi ma ICT mang lai Dudi day là một số ví đụ về hoạt động kinh doanh điện tử:

* Giao tiếp điện tử giữa các đối tác, khách hàng và nhà cung cấp để thực hiện giao dịch

¢ Giao tiếp tự động với các tô chức khác để đặt hàng sản phẩm và dịch vụ « - Bán và mua hàng thông qua một trang web

« - Sử dụng web để tìm kiểm thông tin, như giá cá và đánh giá về sản phẩm « Sử dụng web dé nghiên cứu, như khám phá các xu hướng sản xuất mới nhất « Cung cap thong tin vé san pham va dich vụ thông qua một trang web « - Thực hiện giao dịch và thanh toán trực tuyến qua Internet

Thương mại điện tử (e- commerce) la qua trinh mua ban cac san phẩm và dịch vụ khác nhau qua Internet Nó đề cập đến nhiều loại hình kinh doanh, từ các trang web bán lẻ cho người tiêu dùng, bao gồm cả đầu giá Trọng tâm chính là tập trung vào các hoạt động kinh doanh liên quan đến hàng hóa và dịch vụ giữa các doanh nghiệp khác nhau

Nhìn chung, thương mại điện tử được chia thành bến danh mục chính: Kinh doanh- Doanh nghiệp (B2B), Kinh doanh-Người tiêu dùng (B2C), Người tiêu dùng-Kinh doanh (C2B), Người tiêu dùng-Người tiêu dùng (C2C), Ngang hàng (P2P) và Thương mại di động (m-Commerce)

Tóm lại, kinh doanh điện tử bao gồm nhiều hoạt động kinh doanh đựa trên công nghệ thông tin và truyền thông, trong khi thương mại điện tử tập trung đặc biệt vào giao dịch mua bán trực tuyến Cá hai đều đóng vai trò quan trọng trong tận dụng công nghệ dé cai thiện hoạt động kinh doanh va tạo điều kiện thuận lợi cho giao dich trong thời đại số (Yari Huma, Technical University Berlin, August 2012)

Trang 11

Ill TONG QUAN VE BO DU LIEU 1 Nền tảng Kaggle

Kaggle là một nên tảng trực tuyến nỗi tiếng và phố biến trong cộng đồng đữ liệu mở và khoa học dữ liệu Được thành lập vào năm 2010, Kaggle đã trở thành một điểm đến quan trọng cho các nhà khoa học đữ liệu, các chuyên gia phân tích và các nhà phát triển trên khắp thế giới Nền tảng này cung cấp một môi trường thuận tiện cho việc chia sé, tim kiếm và tham gia các dự án đữ liệu

Kaggle không chỉ là một kho dữ liệu, mà con là một cộng đồng đông dao của các chuyên gia dữ liệu Trên Kaggle, người dùng có thể truy cập và tải xuống hàng ngàn bệ dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, y học, xã hội học, khoa học máy tính và nhiều lĩnh vực khác Ngoài ra, Kaggle cũng tổ chức các cuộc thi đữ liệu (data competitions) hap dẫn, thu hút sự tham gia của hàng ngàn người từ khắp nơi trên thể giới Những cuộc thí này thường liên quan đến việc giải quyết các vấn đề thực tế trong ngành công nghiệp, y học, tài chính và nhiều lĩnh vực khác, và mang lại cơ hội để người dùng thể hiện kỹ năng và sang tao cua minh

Kaggle đã đóng góp quan trọng vào sự phát triển và tiễn bộ của lĩnh vực dữ liệu mở và khoa học đữ liệu Nền tảng này cung cấp một cộng đồng năng động, nơi người dùng có thé chia sẻ ý tưởng, học hỏi từ nhau và xây dựng các dự án thú vị Bên cạnh đó, Kaggle cũng đóng vai trò như một kênh kết nối giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cộng đồng đữ liệu, góp phần thúc đây sự phát triển và ứng dụng của dữ liệu mở trong thực tế

2 Bộ dữ liệu Adidas Sales Bộ dữ liệu Adidas Sales được xây dựng và công bế bởi Heemali Chaudhari Mục đích của việc xây dựng bộ dữ liệu này là để cung cấp một nguồn thông tin phong phú và đáng tin cậy về doanh số bản hàng của Adidas Nó có thể giúp cho các nhà nghiên cứu, các chuyên gia phân tích dữ liệu và các nhà quản lý có thê tiếp cận và khám phá các yếu tổ ảnh hưởng đến doanh số bán hàng của Adidas Đồng thời, nó cũng mang lại cái nhìn toàn diện về sự phát triển và xu hướng bán hàng của các sản phẩm Adidas trên thị trường

Bệ dữ liệu Adidas Sales được công khai vào năm 2022, trong một thời gian khá gần đây (cách đây Š tháng) với dữ liệu được thu thập vào những năm 2020 -2021 (dựa trên bộ dữ liệu) Việc thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu từ các nguồn khác nhau đòi hỏi sự công phu và kiên nhẫn Điều này cho phép bệ dữ liệu Adidas Sales trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng đề nghiên cứu và phân tích trong lĩnh vực thương mại điện tử và ngành công nghiệp thê thao

Bộ dữ liệu Adidas Sales cung cấp một loạt thông tin quan trọng về doanh số bán hàng, bao gồm số lượng sản phẩm bán được, doanh thu bán hàng, giá cả, địa điểm bán hàng, loại sản phẩm và nhiều thông tin khác Điều này tạo điều kiện cho người sử dụng tập dữ liệu có thê thực hiện nhiều phân tích và khám phá các thông tin hữu ích về bán hàng của Adiđas Nhờ bộ dữ liệu này, người dùng có thể phân tích xu hướng bán hàng, đánh giá hiệu qua của các chiến dịch tiếp thị, xác định các sản phẩm thành công và phát triển chiến lược bán hàng trong tương lai

Trang 12

Ngoài ra, bệ dữ liệu Adidas Sales cũng mang lại khả năng so sánh doanh số bán hàng của Adidas với các đối thủ cạnh tranh trong ngành công nghiệp thể thao và giày dép Điều này giúp người dùng có cái nhìn tông quan về vị thế và hiệu suất kinh doanh của Adidas trong ngành

Với sự phong phú và chỉ tiết của bộ đữ liệu, người sử dụng có thê áp dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu để khám phá thông tin bên trong Các kỹ thuật học máy, khai thác tri thức và phân tích dữ liệu sẽ giúp người dùng tìm ra các mẫu và xu hướng tiềm năng, từ đó hỗ trợ quyết định kinh doanh và phát triển chiến lược bán hàng hiệu quả

Tóm lại, bệ đữ liệu Adidas Sales trên Kaggle là một nguồn thông tin quý giá cho việc nghiên cứu và phân tích trong lĩnh vực thương mại điện tử và ngành công nghiệp thé thao Với sự phong phú và đa dạng của thông tin, bộ dữ liệu này mang lại cái nhìn sâu sắc về doanh sô bán hàng của Adidas và các yếu tố ảnh hưởng đến nó Người sử dụng có thể khám phá và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm hiểu sâu hơn về thị trường và phát triển các chiến lược kinh doanh sáng tạo và hiệu quả CHAUDHARI, 2022)

IV TINH CAP THIET CUA DE TAI

1 Ly do khach quan Ngày nay, việc quản lý và vận hành doanh nghiệp đã không đơn giản chí dựa trên kinh nghiệm, kiến thức trong lĩnh vực để vận hành và phát triển doanh nghiệp Dựa trên sự phát triển của thời đại, những ngành học mới, công cụ mới, phân tích dữ liệu đưa ra những thông tin mà con người không thể nào biết đến hay nghĩ đến Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành Phân tích dữ liệu cùng những công phụ hỗ trợ Thông tin mang lại từ kết quả phân tích có tính xác thực cực kỳ cao khi đựa trên số liệu thực tế Bởi vậy, việc quản lý doanh nghiệp ở thời điểm hiện tại không chí là dựa trên kinh nghiệm mà còn phải đựa trên kết quả của việc phân tích đữ liệu để đưa ra quyết định phù hợp, xây dựng chiến lược tối ưu

Phân tích kinh doanh dựa trên bộ dữ liệu Adidas Sales cung cấp thông tin quan trọng về doanh số bán hàng, doanh thu và các yếu tố ảnh hướng khác Điêu này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng và mô hình kinh doanh của mình, từ đó phát triển các chiến lược bán hàng và tiếp thị hiệu quả hơn Phân tích dữ liệu cũng giúp xác định các sản phẩm hoặc chiến dịch tiếp thị thành công, từ đó cung cấp thông tin cân thiết dé định hình lại hoặc tối ưu hóa chiến lược kinh doanh

Việc phân tích bộ dữ liệu Adidas Sales cũng cho phép so sánh hiệu suất kinh doanh của Adidas với các đối thủ cạnh tranh Điều này cung cấp một cái nhìn tông quan về vị thế của Adidas trong ngành công nghiệp thê thao và giày đép, từ đó định hình lại hoặc điều

chỉnh chiến lược cạnh tranh

2 Lý do chủ quan Phân tích bộ dữ liệu Adidas Sales giúp các nhà quản lý và các bộ phận liên quan có thông tin chính xác và đáng tin cậy đề đưa ra quyết định kinh doanh Dựa trên thông tin từ

Trang 13

chỉnh giá cả, tôi ưu hóa quy trình sản xuât và phân phôi, và phát triên các chiên lược tiếp thị và quảng cáo

Việc phân tích dữ liệu cũng giúp năm bắt được những cơ hội và thách thức trong thị trường Các nhà quản lý có thê xác định xu hướng tiêu dùng, ưu thích sản phẩm và thị hiệu của khách hàng đề đưa ra những quyết định kinh doanh đúng lúc và phù hợp

Như vậy, việc phân tích kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định dựa trên bộ dữ liệu ÀAdidas Sales là cực kỳ cấp thiết Nó giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu suất kinh doanh của mình, so sánh với các đối thủ cạnh tranh và đưa ra những quyết định chiến lược thông minh, Đồng thời, nó cũng cung cấp cho các nhà quản lý thông tin quan trong dé dua ra

quyết định kinh doanh đúng lúc và phủ hợp với thị trường

Trang 14

NOI DUNG NGHIEN CUU

I TONG QUAN THONG TIN TU BO DU LIEU (DESCRIPTIVE ANALYSIS)

B6 dir ligu Adidas Sales gồm có 13 thuộc tính (cột) và 9648 dòng đữ liệu, toàn bộ các cột dữ liệu đêu có đây đủ thông tin và không co 6 nao bi “null”

Bước đầu trong công việc tiễn hành phân tích bộ dữ liệu Adidas là cần xem xét toàn cảnh về thông tin của bộ đữ liệu này và hiểu rõ các thuộc tính của bộ đữ liệu Phân tích mô ta (Descriptive analysis) là một phương pháp trong phân tích dữ liệu dé mô tả, tổng hợp và tìm hiểu các đặc điểm cơ bản của tập dữ liệu Mục tiêu của phân tích mô tả là cung cấp một cái nhìn tông quan về tập dữ liệu và hiểu rõ hơn về các thuộc tính, mẫu, xu hướng và biến động có trong dữ liệu Để thực hiện cần tiễn hành các bước sau:

Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thường không hoàn hảo và cần được tiền xử lý trước khi phân tích Điều này bao gồm làm sạch đữ liệu, xử lý đữ liệu thiếu, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu và các bước khác để đảm bảo đữ liệu đáng tin cậy và phù hợp cho phân tích

Mô tả dữ liệu: Quá trình trích xuất thông tin sơ khai này đơn giản là tìm hiểu xem kiểu đữ liệu của các thuộc tính, thuộc tính đó thể hiện thông tin gì, tìm các thuộc tính định tính, định lượng, các thuộc tính có bao nhiêu đặc điểm duy nhất, Việc này có thê thực hiện bằng các đại lượng thống kê cơ bản như đếm, tỉ lệ, trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn để mô ta các thuộc tính của dữ liệu

Ra quyết định: Thông tin từ phân tích dữ liệu được sử dụng đề hỗ trợ quá trình ra quyết định Từ thông tin đã trích xuất được ta có thê quyết định loại biểu đề cho từng thông tin muon biểu diễn, quyết định loại kiểm định có thê thực hiện, loại mô hình có thể sử dụng,

1 Các thông tin cơ bản Hiểu được tổng quan về bộ dữ liệu của ADIDAS gồm các biến như thé nào, các yếu tố và mức độ ảnh hưởng Sau khi hiểu được bộ dữ liệu, đưa ra một số hướng phân tích và trả lời các câu hỏi ? (HILLIER, 2023)

Trang 15

Hình ảnh 1: Bộ dữ liệu Adidas

Trang 16

Đầu tiên, hãy tìm hiểu về các thuộc tính của bộ đữ liệu xem các thuộc tính đó cho biết điều gì ?

Bảng 1: Bảng mô tả các thuộc tính Thuộc tính

Retailer Retailer ID Invoice Date Region

State City Product Price per Unit Unit Sold Total Sales Operating Profit Operating Margin Sales method

Mô ta Day la tén cua nha ban le, vi du: Foot Locker Đây là mã nhận dạng của nhà bán lẻ Các giá trị trong cột này đại diện cho ngày xuất hóa đơn Đây là khu vực địa lý

Các giá trị trong cột này đại diện cho tên của các tiêu bang Đây là tên của thành phó

Đây là tên của nhóm sản phẩm được bán Các giá trị trong cột này thê hiện giá bán của mỗi đơn vị sản phẩm Các giá trị trong cột này đại diện cho số lượng sản phẩm đã bán Các giá trị trong cột này đại diện cho tông doanh số bán hàng Các giá trị trong cột này đại diện cho lợi nhuận hoạt động Các giá trị trong cột này đại diện cho tỷ suất lợi nhuận hoạt động Các giá trị trong cột này đại diện cho phương thức bản hàng Do bệ dữ liệu nay không hề có gia tri “null” nén khong cần tiễn hành bước “Tiền xử lý dữ liệu” ta tiên đến bước tiếp theo là “Mô tả dữ liệu”

Xác định được kiểu đữ liệu của các thuộc tính như sau: Bảng 2: Bảng mô tả kiểu đữ liệu của các thuộc tính

Thuộc tính Kiếu dữ liệu

Retailer | String Retailer ID | String Invoice Date | DateTime

Trang 17

Bảng 3: Các biến định tính, định lượng

Biến định lượng Price per Unit, Units Sold, Total Sales, Operating Profit, Operating

Margin Bằng các kỹ thuật xử lý dữ liệu ta có thé tạo được bảng mô tả các thuệc tinh trong bộ dữ liệu dưới đây:

Trang 18

Các bảng mô tả thuộc tính trên giúp ta có cái nhìn tông quan về dữ liệu, có thê thây rõ các đặc điểm trong thuộc tính, tân suất xuất hiện hay sô giá trị mà thuộc tính đó biểu diễn Qua đó có thê dễ dàng được ra phương pháp phân tích phù hợp với từng loại thuộc tính dữ liệu

Trang 19

2 Tương quan dữ liệu Tiếp theo, ta sẽ xác định tính tương quan của bộ dữ liệu, việc xác định tương quan của đữ liệu nhằm xác định mỗi quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến Đơn giản là, sự tăng hoặc giảm của một biến có tương ứng với sự tăng hoặc giảm của một biến khác không? Các kết quả từ bảng tương quan cho phép chúng ta xác định liệu hai biến có thay đối cùng nhau hay không, cũng như mức độ thay đôi đó Trong một mối tương quan dương, hai bién thay đổi cùng nhau theo cùng một hướng Sau đây, tôi sẽ xây dựng bảng tương quan từ các biến định tính (Tan, December 2014)

Bang 4: Tương quan dữ liệu

Price per Unit

Units Sold Total Sales 0.265868504 0435810565 Operating Profit | 0.394545766 | 0.892379377

Operating Margin Từ bảng tương quan trên có thê rút ra một sô nhận xét: ° Price per Unit có mức độ tương quan nhẹ với các thuộc tính khác trong bảng

la khi Units Sold tang thi Total Sales cting tang

nhau (0.8923) theo tỉ lệ thuận Tức là khi Operating Profit tang thi Units Sold cũng tăng

° Operating Profit va Total Sales có mức độ tương quan tương đối cao (0.9563077) theo tỉ lệ thuận Tức là khi Total Sales tăng, Operating Profit cũng có xu hướng tang

3 Bảng phân tích mô tả Cuối cùng, ta kết thúc phân phân tích mô tả dữ liệu bằng bảng thống kê mô tả (Descriptive Statistics Table) Bang thống kê mô ta thé giúp chúng ta hiểu va phân tích các thuộc tính trong tập dữ liệu Các thông số thống kê trong bảng như giá trị trung bình, đệ lệch chuẩn, trung vi, phương sai, độ lệch, độ nhọn, phạm vi, giá trị tối thiểu, giá trị tối đa, tổng và số lượng cung cấp các thông tin quan trọng về phân phối, biến động và trung tâm cua dữ liệu

Trang 20

Bang 5: Bang théng ké mé ta (Descriptive Statistics Table)

Standard 14.71 | Standard 214.25 | Standard 141916,02 | Standard 54193.11 | Standard

sample ariance 216.25 | Sample Variance 45903.93 | Sample Variance 20140155803.61 | Sample Variance 2936893573.94 | Sample Variance

Bang cach xem xét cac théng sé nay, chung ta có thé đánh giá các tính chất va đặc điểm của các thuộc tính Ví dụ, giá tri trur biết mức trung bình của đữ liệu, trung vị cho biết giá trị ở giữa trong dữ liệu được sắp xếp, độ lệch chuẩn cho biết mức độ phân liệu, và phạm vi cho biết khoảng giá trị giữa giá trị tối thiểu và tối đa

Thông qua bảng dữ liệu thông kê mô tả, chúng ta có thể hiểu và phân tích một cách tổng quan về các thuộc tính trong tap di xac dinh cac dac diém quan trọng, nhận ra xu hướng, tìm hiểu biến động và khám phá mối quan hệ giữa các thuộc tính Điều nay trong việc ra quyết định, phân tích kinh doanh và tìm kiếm thông tin hữu ích từ dữ liệu

12

Trang 21

II TRUC QUAN HOA DU LIEU (DATA VISUALIZATION)

Trực quan hoá dữ liệu (Data Visualization) là quá trình biểu diễn đữ liệu và thông tin trong hình ảnh hoặc đồ họa để truyền tải ý nghĩa và giúp người sử đụng hiểu dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng Nó là một phương pháp đơn giản đề khám phá, phân tích và truyền đạt thông tin tir tap dữ liệu phức tạp từ đó hễ trợ giải thích và xác định các hướng phân tích tiếp theo Trực quan hóa dữ liệu sẽ mang lại lợi ích cho bất kỳ lĩnh vực nào đòi hỏi cách trình bày thông tin lớn và phức tạp một cách sáng tạo (Matthew N O Sadiku, December 2016)

Nhờ có phần phân tích mô tả ở trên mà bây giờ việc chon đề thị để trực quan có thé tiên hành đơn giản hơn nhiêu Sau đây là các đô thị trực quan bộ dữ liệu trên: Đồ thị 1: Tỉ lệ lượng hàng bán ra theo các phương pháp

Tỉ lệ lượng hàng bán ra theo các phương pháp

= In-store = Online = Outlet

Online 38% Nhận xét:

e Trong ba phương pháp, in-store la phuong pháp ban được ít sản phẩm nhật (28%)

* _ Online là phương pháp bán được nhiều mặt hàng nhất (38%) ® - Lượng hàng bán ra từ ba phương pháp trên tuy có sự khác nhau nhưng không

chênh lệch quá nhiêu Do thị 2: Tỉ lệ lượng hàng bán ra theo các phương pháp

Số lượng sản phẩm các nhà bán lẻ ơ các vùng đặt mua

Trang 22

Nhan xét: Foot Locker va Sports Direct đặt số hàng cao hơn so với các nhà bán lẻ khác trong hâu hết các khu vực, và lượng hàng nhập về cac khu vực cũng tương đối đều Khu vực Northeast và West có tông số hàng cao nhất trong số các khu vực được xem xét

West Gear là nhà bán lẻ có số lượng nhập hàng nhiều nhất và chủ yếu là ở khu vực West

Amazon 1a nha ban 1é có lượng hàng nhập về thấp nhất Đồ thị 3: Biển đồ thể hiện lợi nhuận của Adidas (2020 -2021)

Biểu đồ thể hiện lợi nhuận của Adidas (2020-2021)

35000000

25000000 20000000 15000000 10000000 5000000

2021, doanh số bùng, nô mang lại lợi nhuận cực kỳ lớn cho Adidas Vào thời điểm chuyền giao giữa hai năm 2020 và 2021 là thời điểm cos sr tang trưởng mạnh nhật, vào tháng 12 năm 2020 gần như là điểm thập nhật va tăng mạnh gan 2000000$ chi sau 1 thang

Đỉnh điểm doanh số vào tháng 7 năm 2021 sau đó có sự giảm nhẹ

Tháng 6 năm 2020 là thời điểm có đoanh số thấp nhất

Trang 23

Đồ thị 4: Lợi nhuận thu được từ các kiểu bán hàng năm 2020-2021

Lợi nhuận thu được từ các kiểu bán hàng

nam 2020 - 2021 14000000

12000000 10000000 3000000

e _ Nhìn chung có thé thay lợi nhuận thu được tăng mạnh vào năm 2021 «© Ở năm 2021 thì tất cả các hình thức bán hàng đều tăng mạnh so với 2020 e - Hình thức bán Online vào năm 2020 mang lại lợi nhuận cực kỳ thấp, gần như không

đáng kế so với cac hình thức khác nhưng lại tăng trưởng cực kỳ mạnh mẽ mang lại lợi nhuận không lồ vào năm 2021

e© Nhìn chung tất cả các hình thức tuy đều tăng trường vào năm 2021 nhưng hai phương pháp oultet và in-store tăng trường không mạnh mẽ bằng online Đồ thị 5: Lượng sản phẩm bán ra theo các phương pháp bán hàng năm 2020-2021

Lượng sản phẩm bán theo các kiểu bán hàng

30000 70000 50000

30000

—Online 10000

0

Nhận xét: ® Lượng sân phẩm được bản ra ở hai năm có sự chênh lệch rõ ràng

Trang 24

® Năm 2021 có lượng hàng bán ra cao hon han so voi nam 2020 ® Đỉnh điểm của sự tăng trường là vào thời điểm chuyển giao giữa hai năm, lúc này

tất cả các phương pháp đều tăng cực kỳ mạnh ®_ Chú ý vào phương pháp Online, ở năm 2020 luôn là phương pháp thấp nhất nhưng

lại tăng trưởng cực kỳ mạnh mẽ vào năm 2021 và trở thành phương pháp bán được nhiều sản phẩm nhất

Đồ thị 6: Biển đồ phương thức bán hàng phỗ biến theo từng loại sản phẩm

Biểu đồ phương thức bán hàng phổ biến theo từng loại sản phẩm

Men's Athletic Footwear

Men's Street Footwear

Women's Apparel

Women's Street Footwear

Thousands Price per Unit

in-store mOnline m Outlet Nhận xét:

« San pham Men's Apparel co doanh số cao nhất trong cả ba phương thức bán hàng, với tông doanh số là $80,817.00 Phương thức bán hàng Online đóng góp nhiều nhất vào doanh số của sản phẩm này, trong khi phương thức bán hàng Outlet đóng góp

ít nhất

© Sản phâm Men's Athletic Footwear và Men's Street Footwear có đoanh số tương đối gần nhau, lần lượt là $70,485.00 và $71,221.00 Phương thức bán hàng Online là phương thức chủ yếu đóng góp vào doanh số của cá hai loại sản phẩm này

Trang 25

e© San pham Women's Athletic Footwear va Women’s Street Footwear cé doanh sé thấp hơn so với các sản phẩm khác, lần lượt là $66,027.00 va $64,726.00 Tương tự như các loại sản phẩm khác, phương thức bản hàng Online đóng góp nhiều nhất vào doanh số

® Từ nhận xét trên, Adidas co thể xem xét tăng cường quảng cáo và tiếp cận khách hàng trực tuyến cho các loại sản phẩm có doanh số cao nhất như Men's Apparel và Womens Apparel Đồng thời, họ cũng có thê tăng cường hiện điện của sản phâm Men's Athletic Footwear va Men's Street Footwear trong céc kénh ban hang Online để tăng doanh số Đối với các loại sản phẩm có doanh số thấp hơn, Adidas có thê xem xét các chiến lược tiếp thị và khuyến mãi đặc biệt để tăng cường sự quan tâm và mua sắm của khách hàng

Đồ thị 7: Biểu đồ lợi nhuận 2020-2021

Biểu đồ lợi nhuận 2020-2021

Online In-store

e Amazon: o Loi nhudn từ bán hàng trực tiếp tại cửa hàng (In-store) không có sự thay đôi

gid (Outlet) ting đáng kế từ năm 2020 đến năm 2021 ® Foot Locker:

©_ Lợi nhuận từ bán hàng trực tuyến (Online) và bán hàng qua cửa hàng giảm giá (Outlet) tang dang ké từ nam 2020 dén nam 2021

giá (Outlet) tang đảng kê từ năm 2020 đến năm 2021

Trang 26

o_ Lợi nhuận từ bán hàng trực tiếp tại cửa hàng (In-store) không có sự thay đối đáng kê giữa hai năm

giá (Outlet) tăng đáng kế từ năm 2020 đến năm 2021 ©_ Lợi nhuận từ bán hàng trực tiép tai cita hang (In-store) giam trong nam 2021

so với năm 2020 ® Walmait:

©_ Lợi nhuận từ bán hàng trực tuyến (Online) và bán hàng qua cửa hàng giảm giá (Outlet) giảm trong năm 2021 so với năm 2020

nam 2021 o Loinhuan tr ban hang tryc tuyén (Outlet) không có sự thay đôi đáng kế giữa

so voi nam 2020 Tổng quan, trong năm 2021, loi nhuận từ bán hàng trực tuyển (Online) và bán hàng qua cửa hàng giảm giá (Outlet) đã tăng đáng kế đối với hầu hết các cửa hàng bán lẻ Trong khi đó, lợi nhuận từ bán hàng trực tiếp tại cửa hàng (In- store) có xu hướng giảm hoặc không có sự thay đôi dang kế Điều nay cho thay sự gia tăng về sự ưa chuộng và sử đụng các kênh bán hàng trực tuyến trong ngành bán lẻ

Đồ thị 8: Biển đồ lợi nhuận thu được qua các năm theo nhà bán lẻ 14000000

Nhan xét: e Amazon:

o Loinhuan tir Adidas cua Amazon giảm đảng kế từ năm 2020 (28,818,503.31) xuống năm 2021 (19,311,929.1)

Trang 27

® Foot Locker: o Loi nhuan tir Adidas cua Foot Locker tang tr nam 2020 (80,722,124.81) lên

nam 2021 (80,722,124.81) « Kohl's:

o Loi nhuận từ Adidas của Kohl's tăng nhẹ từ năm 2020 (36,811,252.58) lên năm 2021 (36,811,252.58)

® Sports Direct:

" Lợi nhuận từ Adidas của Sports Direct tang tr nam 2020 (74,332,954.96) lén nam 2021 (74,332,954.96)

2021 (25,782,052.61) « West Gear:

Tổng quan, các nhà bản lẻ khác nhau có sự biến động lợi nhuận từ Adidas khác nhau trong năm 2020 và 2021 Trong khi một số nhà bán lé như Foot Locker, Kohl's và Walmart có sự tăng trưởng nhẹ hoặc ôn định, thì Amazon và West Gear ghi nhận sự giảm giá mạnh mẽ trong lợi nhuận từ Adidas Sports Direct duy trì lợi nhuận tương đối ôn định qua hai năm Tuy nhiên, để đánh giá chính xác hơn về xu hướng lợi nhuận của các nhà bán lẻ Adidas, cần xem xét thêm dữ liệu từ các năm khác và các yếu tô khác như chiến lược kinh doanh và thị trường tiêu dùng

Do thị 9: Biển đồ lợi nhuận từ nhà bán lẻ

WEST GEAR FOOT LOCKER

= a

Trang 28

Foot Locker dimg thir hai voi tong loi nhuan hoat déng la $80,722,125 Foot Locker cũng là một đối tác quan trọng của Adidas và đóng góp đáng kế vào lợi nhuận của họ

Sports Direct dat tong lợi nhuận hoạt động là $74,332,955, đứng thứ ba trong danh sách Sports Direct cũng đóng góp quan trọng vào lợi nhuận của Adidas thông qua hoạt động bản lẻ

Kohl's dat téng loi nhuận hoạt động là $36, 811,253 Mặc dù lợi nhuận cua Kohl's thấp hơn so với các nhà bán lẻ khác, họ vẫn đóng góp vào lợi nhuận tổng thể của Adidas

Amazon đạt tông lợi nhuận hoạt déng 1a $28,818,503 Amazon là một đối tác lớn và là một trong những nhà bản lẻ hàng đầu trên thế giới Mặc dù lợi nhuận từ Adidas không cao như dự đoán, việc hợp tác với Amazon vẫn đóng góp vào lợi nhuận của họ

Walmart dat tong lợi nhuận hoạt động là $25,782,053 Walmart citing la mét nha bán lẻ lớn và hợp tac voi Adidas Mac du loi nhuận từ Adidas không cao như các đối thủ khác, Walmart vẫn có một phần đóng góp vào tông lợi nhuận của Adidas Tổng cộng, tong lợi nhuận hoạt động của Adidas từ các nhà bán lẻ là $332,134,761 Dữ liệu này cho thay Adidas đạt được lợi nhuận từ các đối tác bán lẻ khác nhau Tuy nhiên, có sự chênh lệch lớn về lợi nhuận giữa các nhà bán lẻ Điều này có thể phản ánh sự khác biệt trong quy mê và hiệu quả của hoạt động kinh doanh của từng đối tác bán lẻ

Đồ thị 10: Biểu đồ lợi nhuận dựa trên khu vực

NORTHEAST

WEST

Khu vue Tay (West) có tong lợi nhuận hoạt động cao nhất với $89,609, 407 Điều này cho thấy các nhà bán lẻ của Adidas ở khu vực Tây đạt được lợi nhuận tốt và có hoạt động kinh doanh hiệu quả

Khu vực Đêng Bắc (Northeast) dimg thir hai với tổng lợi nhuận hoạt động là $68,020,588 Điều này cho thấy các nhà bán lẻ của Adidas ở khu vực Đông Bắc

Trang 29

trong danh sách Điều này cho thay các nhà bán lẻ của Adidas ở khu vực Nam đóng

góp quan trọng vào lợi nhuận tổng thé Khu vực Đông Nam (Southeast) dat tông lợi nhuận hoạt động là $60,555,417, gần bằng với khu vực Nam Điều này cho thấy các nhà bán lẻ của Adidas ở khu vực Đông Nam cũng có hoạt động kinh doanh tốt và đóng góp vào lợi nhuận của công ty

Khu vực Trung Tây (Midwest) có tổng lợi nhuận hoạt déng 1a $52,811,346, là mức thấp nhất trong các khu vực được xem xét Tuy nhiên, lợi nhuận của khu vực Trung

Tây vẫn đóng góp một phần quan trọng vào tông lợi nhuận của Adidas Tổng cộng, t tông lợi nhuận hoạt động của Adidas từ các nhà bán lẻ là $332,134,76 1 Dữ liệu này cho thấy Adidas đạt được lợi nhuận khá cao từ hoạt động bán lẻ trong các khu vực khác nhau Điều này cho thấy các nhà bán lẻ của Adiđas đóng góp quan trọng vào lợi nhuận tổng thể và có hoạt động kinh doanh hiệu quả

Đồ thị 11: Biểu đồ doanh thu dựa trên nhà bán lẻ

FOOT LOCKER

WEST GEAR

West Gear có tông doanh số bán hàng cao nhất với $242,964,333 Điều này cho thay West Gear là một nhà bán lẻ có hoạt động kinh doanh mạnh mẽ và có thể là

một đối thủ đáng gờm trong ngành Foot Locker đứng thứ hai với tông đoanh số bán hàng là $220,094,720 Điều này cho thay Foot Loeker cũng có hoạt động kinh doanh tốt và được ưa chuộng trong lĩnh vực bán lẻ

Sports Direct đạt tống đoanh số bán hàng là $182, 470,97, dứng thứ ba trong danh sách Sports Direct cũng có thành tích kinh doanh tốt và đóng góp đáng kế vào tông doanh sô bán hàng

Trang 30

Kohl's đạt tông doanh số bán hàng là $102,114,753 Mặc dù doanh s6 ban hang 6 đây thấp hơn so với các nhà bán lẻ khác, nhưng Kohl's vẫn đóng góp một phần quan trọng vào tông doanh số

Amazon đạt tông doanh số bán hàng là $77,698,912 Mặc dù Amazon là một công ty điện tử thương mại lớn và có nhiều mảng kinh đoanh khác nhau, doanh số bán hàng của họ trong danh sách này không cao như dự đoán Điều này có thê do việc các nhà bán lẻ truyền thông cũng có một sự cạnh tranh mạnh mẽ và thu hút người mua hàng

Walmart đạt tông doanh số bán hàng là $74,558,410 Mac dù Walmart la mot trong những nhà bán lẻ lớn nhất trên thế giới, trong danh sách này, doanh số bán hàng của họ cũng không cao như các đối thủ khác

Tổng cộng, tổng doanh số bán hàng của tat cả các nhà bán lẻ là $§99,902,125 Dữ liệu này cho thây sự phân phối doanh sô bản hàng giữa các nhà bản lẻ khác nhau Nó cung cấp thông tin quan trọng về tình hình cạnh tranh và định hướng thị trường trong ngành bán lẻ

Đồ thị 12: Biểu đồ doanh thu dựa trên nhà khu vực

NORTHEAST

Biểu đồ doanh thu dựa

dựa trên khu vực WEST

Khu vực có doanh số bán hàng cao nhất là khu vực Tây (West) với tông cộng $269,943,182 Điều này cho thấy khu vực Tây có hoạt động kinh doanh mạnh mẽ và có thể là một thị trường tiềm năng cho các sản phẩm hoặc dịch vụ

Khu vực Đông Bắc (Northeast) đứng thứ hai với tổng doanh số bán hàng là $186, 324,067 Điều này cho thấy khu vực Đông Bắc cũng có hoạt động kinh doanh khá tốt và có tiềm năng phát triển

Khu vực Đông Nam (Southeast) đứng thứ ba với tổng doanh số bán hàng là $163,171,236 Mặc dù doanh số bán hàng ở đây thấp hơn so với các khu vực khác, nhưng vẫn đạt mức khá ôn định

Khu vực Nam (South) dat tông doanh số bán hàng là $144,663,181, chỉ thấp hơn khu vực Đông Nam một chút Kết qua nay cho thay khu vực Nam có tiềm năng phát triển và có thé đạt được doanh sé cao hơn với các nỗ lực kinh doanh

Tiêu đề	Phân Tích Kinh Doanh Hỗ Trợ Ra Quyết Định
Tác giả	Lờ Thanh Hựng, Nguyễn Phước
Người hướng dẫn	ThS Nguyễn Thị Hải Lờ
Trường học	Đại Học Huế
Chuyên ngành	Phân Tích Kinh Doanh
Thể loại	Báo Cáo Đồ Án
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Thừa Thiên Huế

Định dạng
Số trang	61
Dung lượng	11,15 MB