1.3.1.Kết nối dữ liệu
Bắt đầu với Tableau Desktop
Sau khi mở Tableau Desktop, giao diện đầu tiên người dùng thấy như bên trên. Ở đây, người dùng chọn trình kết nối (cách người dùng sẽ kết nối với dữ liệu của Người dùng) mà người dùng muốn sử dụng.
1.3.2.Kéo thả dữ liệu
Bước 1: Tạo một View
Với dữ liệu bán hàng mẫu từ năm 2014 tới 2017, hãy bắt đầu tạo một biểu đồ đơn giản.
Từ ô Dimensions trong mục Dữ liệu, kéo Order Date vào mục Columns.
Bước 2: Tinh chỉnh view
Để có được cái nhìn sâu sắc hơn về sản phẩm nào thúc đẩy doanh số bán hàng tổng thể, chúng ta cần thêm nhiều dữ liệu hơn. Bắt đầu bằng cách thêm các loại sản phẩm để có cách nhìn tổng doanh thu theo một cách khác.
Ví dụ: Kéo Category từ Dimensions vào Columns và đặt bên phải Year(Order Date). View của người dùng chuyển thành dạng biểu đồ Bar chart. Bằng cách thêm một trường thứ 2 độc lập vào view, người dùng có thể phân loại dữ liệu dựa thành các khối
thay vì nhìn vào dữ liệu liên tục theo thời gian như dạng biểu đồ Line chart. Điều này tạo ra một biểu đồ thanh và cho thấy tổng doanh thu cho từng loại sản phẩm theo năm.
1.3.3.Lọc và hiển thị thông tin theo ý muốn
Các thao tác sau sẽ giúp người dùng hiển thị được thông tin theo ý muốn bằng các thao tác hết sức đơn giản:
Thao tác 1: Áp dụng bộ lọc
Bộ lọc được thêm vào phía bên phải của giao diện theo thứ tự người dùng đã chọn. Các bộ lọc nằm theo dạng từng thẻ và có thể di chuyển được bằng cách kéo nó tới vị trí khác trong gia. Khi người dùng kéo bộ lọc, một đường màu đen đậm xuất hiện, hiển thị nơi người dùng có thể thả bộ lọc để di chuyển.
Thao tác 2: Thêm màu vào view
Bằng cách đánh dấu trường lợi nhuận trong tùy chọn Mark, người dùng có thể xem được quá trình đổi màu của lợi nhuận.
Thao tác 3: Lọc ra các chi tiết quan trọng để nhấn mạnh
Đối với 1 view có quá nhiều dữ liệu, người dùng chỉ muốn xem 1 số sản phẩm thuộc một số category nhất định thôi, thì người dùng có thể tick vào các subcategory để có thể thu gọn giao diện và nhấn mạnh vào category mà họ đang quan tâm
1.3.4.Thu thập thông tin chi tiết
Tableau cung cấp các giải pháp để có thể hiển thị chi tiết các thông tin mà bạn muốn xem
Bước 2: Di chuyển các thanh công cụ lọc để xem được vấn đề của dữ liệu
Ví dụ nhà quản trị muốn xem các mặt hàng bị lỗ trong năm, họ có thể chọn khoảng thời gian, và trượt dải lợi nhuận về âm. người dùng sẽ nhanh chóng phát hiện ra các sản phẩm đang có kết quả kinh doanh kém
1.3.5.Xây dựng Bảng điều khiển
Cài đặt Bảng điều khiển: Bằng việc kéo thả các sheet dữ liệu đã tạo vào trong Bảng điều khiển thì Bảng điều khiển sẽ cung cấp một góc nhìn tổng thể về các loại dữ liệu.
Sắp xếp Bảng điều khiển: Người sử dụng có thể sắp xếp lại giao diện của Bảng điều khiển bằng cách bỏ đi các header hoặc kéo dãn các cột bị che lấp chữ
Thêm tương tác: Thêm các bộ lọc để có thể lọc dữ liệu cho 1 hoặc nhiều sheet tùy chọn
Tableau cung cấp các mô hình đặc thù sau phục vụ cho việc xây dựng được hệ ra quyết định. Dưới đây là 02 mô hình sẽ được sử dụng trong luận văn để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định nguồn lực nhân sự cho doanh nghiệp bán lẻ
2.4.1.Mô hình phân cụm dữ liệu: Cluster
Tableau sử dụng thuật toán k-mean để phân cụm. Đối với một số cụm k cho trước, thuật toán phân chia dữ liệu thành các cụm k. Mỗi cụm có một trung tâm (centroid) là giá trị trung bình của tất cả các điểm trong cụm đó. K-có nghĩa là định vị các trung tâm thông qua một quy trình lặp để giảm thiểu khoảng cách giữa các điểm riêng lẻ trong một cụm và trung tâm cụm. Trong Tableau, người dùng có thể chỉ định số cụm mong muốn hoặc yêu cầu Tableau kiểm tra các giá trị khác nhau của k và đề xuất số cụm tối ưu.
K-mean yêu cầu một đặc điểm kỹ thuật ban đầu của các trung tâm cụm. Bắt đầu với một cụm, phương thức chọn một biến có giá trị trung bình được sử dụng làm ngưỡng để chia dữ liệu thành hai. Các trọng tâm của hai phần này sau đó được sử dụng để khởi tạo phương tiện k để tối ưu hóa thành viên của hai cụm. Tiếp theo, một trong hai cụm được chọn để phân tách và một biến trong cụm đó được chọn có giá trị trung bình được sử dụng làm ngưỡng để chia cụm đó thành hai. K-mean sau đó được sử dụng để phân vùng dữ liệu thành ba cụm, được khởi tạo với các tâm của hai phần của cụm phân tách và tâm của cụm còn lại. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được số lượng cụm.
Tableau sử dụng thuật toán của Lloyd với khoảng cách Euclide bình phương để tính toán phân cụm k-mean cho mỗi k. Kết hợp với quy trình phân tách để xác định các tâm ban đầu cho mỗi k> 1, việc phân cụm kết quả là xác định, với kết quả chỉ phụ thuộc vào số lượng cụm.
Thuật toán bắt đầu bằng cách chọn các trung tâm cụm ban đầu, sau đó, nó phân vùng các nhãn hiệu bằng cách gán từng cái cho trung tâm gần nhất của nó. Sau đó, nó tinh chỉnh kết quả bằng cách tính toán các trung tâm mới cho mỗi phân vùng bằng cách lấy trung bình tất cả các điểm được gán cho cùng một cụm. Tiếp theo, nó xem xét việc gán nhãn hiệu cho các cụm và gán lại bất kỳ nhãn hiệu nào gần với một trung tâm khác hơn trước đây.
Các cụm được xác định lại và các dấu được gán lại lặp đi lặp lại cho đến khi không có thêm thay đổi nào xảy ra.
Tiêu chí được sử dụng để xác định số lượng cụm tối ưu
Tableau sử dụng tiêu chí Calinski-Harabasz để đánh giá chất lượng cụm. Tiêu chí Calinski-Harabasz được định nghĩa là:
Trong đó là phương sai tổng thể giữa các cụm, là tổng phương sai trong cụm, k số lượng cụm và N số lượng quan sát.
Giá trị của tỷ lệ này càng lớn, các cụm càng gắn kết (phương sai trong cụm thấp) và các cụm riêng biệt (tách biệt giữa các cụm) càng cao.
Nếu người dùng không chỉ định số lượng cụm, Tableau chọn số cụm tương ứng với mức tối đa cục bộ đầu tiên của chỉ số Calinski-Harabasz. Theo mặc định, k-mean sẽ được chạy tối đa 25 cụm nếu không đạt được mức tối đa cục bộ đầu tiên của chỉ số cho giá trị k nhỏ hơn. người dùng có thể đặt giá trị tối đa là 50 cụm.
Ví dụ: Phân loại các khách hàng mua hàng dựa trên tiêu chí avg(price) – Giá trung bình, Số lượng cụm là 3
người dùng có thể xem thông số về kết quả phân cụm như sau:
2.4.2.Mô hình đường xu hướng
Đường xu hướng được sử dụng để dự đoán sự tiếp tục của một xu hướng nhất định của một biến. Nó cũng giúp xác định mối tương quan giữa hai biến bằng cách quan sát xu
hướng trong cả hai biến đó cùng một lúc. Có nhiều mô hình toán học để thiết lập các đường xu hướng. Tableau cung cấp bốn tùy chọn
o Hàm tuyến tính
Với kiểu mô hình tuyến tính, công thức là: Y = b0 + b1 * X
Trong đó b1là độ dốc và b0 là chặn của dòng.
Ví dụ: Xu hướng sản lượng bán hàng theo thời gian tại 1 doanh nghiệp theo hàm tuyến tính
o Hàm logarit
Với kiểu mô hình logarit, công thức là: Y = b0 + b1 * ln(X)
o Hàm mũ
Với kiểu mô hình hàm mũ, công thức là: Y = exp(b0)* exp(b1 * X)
Với một mô hình hàm mũ, biến được biến đổi bằng nhật ký tự nhiên trước khi ước tính mô hình để các dấu được vẽ trong chế độ xem của người dùng được tìm thấy bằng cách cắm vào các giá trị giải thích khác nhau để tìm giá trị của ln(Y).
ln(Y) = b0 + b1 * X
Các giá trị này sau đó được lũy thừa để vẽ đường xu hướng. Những gì người dùng thấy là mô hình hàm mũ theo mẫu sau:
Ở đây b2 là giá trị của exp(b0). Do logarit không được xác định cho các số nhỏ hơn 0, bất kỳ dấu nào có biến là âm được lọc trước khi ước lượng mô hình.
o Hàm đa thức
2.5. Các phép tính & biểu đồ cơ bản 2.5.1.Các phép tính 2.5.1.Các phép tính
Tableau hỗ trợ các phép tính toán cơ bản tương tự excel. Chi tiết trong phụ lục 03
2.5.2.Các biểu đồ
Biểu đồ cột: sử dụng để so sánh dữ liệu giữa các chỉ tiêu (dimension).
Tạo biểu đồ cột dọc Tạo biểu đồ cột nằm ngang
Biểu đồ dạng đường
Biểu đồ phân tán
Ngoài ra còn có 1 số biểu đồ như biểu đồ nhiệt, bản đồ địa lý … tuy nhiên không sử dụng trong luận văn nên luận văn không đề cập tới
Chương 3 Phân tích & thiết kế hệ hỗ trợ ra quyết định cho nguồn lực doanh nghiệp
3.1.Khảo sát
3.1.1. Khảo sát chung các doanh nghiệp lĩnh vực bán lẻ
Mô hình các phân hệ nghiệp vụ của một doanh nghiệp thuộc lĩnh vực bán lẻ
Hình 6: Mô hình chung của doanh nghiệp bán lẻ
Đã tiến hành khảo sát 50 doanh nghiệp bán lẻ, với 250 lãnh đạo thuộc tầm quản lý cấp trung trở lên. Dựa theo tháp phân loại quyết định, luận văn đã xây dựng một bộ câu hỏi khảo sát cho từng loại quyết định tương ứng với các cấp bậc lãnh đạo. Kết quả của bài khảo sát chung các cấp lãnh đạo thuộc doanh nghiệp bán lẻ như sau:
Danh mục
Loại quyết
định
Nguồn dữ liệu thường tham khảo Ghi chú Chi phí Lợi nhuận Sản lượng Nguồn vốn/Quỹ Dự báo lãi/lỗ Chấm công Các vấn đề về nhân sự cần quan tâm hàng ngày Vận hành 40/250 243/250 202/250 41/250 Quyết định chi tiền thường cho nhân viên Vận hành 40/250 104/250 127/25 0
Quyết định khen thưởng/ phê duyệt Vận hành/C hiến thuật 250/250 102/250 Quyết định phân ca Vận hành 250/2 50
Bảng 2: Kết quả khảo sát chung từ các lãnh đạo của doanh nghiệp
3.1.2. Khảo sát chi tiết
Thực hiện khảo sát chi tiết 1 doanh nghiệp theo bài khảo sát số 02 (chi tiết tại phụ lục 02)
3.1.2.1.Cơ cấu tổ chức
Một doanh nghiệp kinh doanh bán lẻ đồ uống không cồn, có trụ sở tại Hà Nội và 01 chi nhánh văn phòng ở Hồ Chí Minh. Doanh nghiệp này có 105 cửa hàng (cả hai miền Nam & Bắc). Cơ cấu nhân sự được cho bởi sơ đồ sau:
Hình 7: Sơ đồ tổ chức công ty bán lẻ
3.1.2.2.Bảng danh mục tài khoản kế toán của doanh nghiệp
Tài khoản kế toán là phương tiện để phản ánh các Nghiệp vụ kinh tế phát sinh theo từng đối tượng kế toán riêng biệt. Hay nói cách khác, các đối tượng kế toán được mã hóa
Tổng giám đốc Phó tổng 1- Điều hành Trưởng phòng nhân sự Nhân viên Trưởng phòng tài chính kế toán
Nhân viên Tài chính
Nhân viên Kế toán
Phó tổng 2 - Kinh Doanh KD chi nhánh miền Bắc Cửa hàng trưởng 1 Nhân viên KD chi nhánh miền Trung Cửa hàng trưởng Nhân viên KD chi nhánh miền Nam Cửa hàng trưởng Nhân viên Cố vấn kỹ thuật Trưởng phòng phần mềm Nhân viên Trưởng phòng vận hành Nhân viên Trợ lý giám đốc
bằng ký hiệu để theo dõi, ký hiệu đó chính là tài khoản. Hiện nay các doanh nghiệp đều sử dụng 1 bảng tài khoản theo thông tư 200/2014/TT-BTC của bộ tài chính
Theo sơ đồ kiến trúc các bộ phận ở trên thì các nghiệp vụ sẽ được hạch toán trên hệ thống của doanh nghiệp này như sau:
Hình 8: Bảng hạch toán kế toán
Dựa trên danh mục bảng tài khoản của một công ty, ta có thể tính toán được các giá trị trong bảng cân đối kế toán theo công thức được thiết lập sẵn.
3.1.3. Kết quả khảo sát
Dưới đây là các thông số mà doanh nghiệp bán lẻ cần tham khảo để ra được các quyết định liên quan đến nguồn lực nhân sự:
- Hỗ trợ các báo cáo liên quan doanh thu, quan hệ khách hàng:
o Mô tả được sản lượng & doanh thu theo chiều nhân viên
o Xu thế tăng trưởng doanh thu theo từng nhân viên
o Chiến dịch marketing có làm tăng khách hàng? Phản hồi của khách hàng có hài lòng về sản phẩm theo từng nhân viên marketing phụ trách chiến lược hoặc khách hàng đó
- Hỗ trợ ra các quyết định tài chính cho từng nhân viên
o Chi phí cho nhân viên này có hợp lý với lợi nhuận mang lại của nhân viên đó - Giao diện vận hành khác
o Hỗ trợ nhân sự tuyển dụng nhân viên kinh doanh 3.2. Đặc tả chi tiết
Dựa trên kết quả khảo sát & các bài phỏng vấn trực tiếp thì luận văn sẽ thiết kế hệ hỗ trợ ra quyết định bao gồm các nội dung sau:
3.2.1. Phân tích doanh thu theo từng nhân viên
- Topsale: Phân tích các nhân viên đạt doanh thu cao trong 1 khoảng thời gian. Doanh thu thuần = tổng doanh thu - (chiết khấu khách hàng + lãi + phụ cấp)
- Profit: Phân tích các Item đạt chỉ số lợi nhuận gộp cao trong 1 khoảng thời gian. Công thức: Lợi nhuận gộp = Doanh thu thuần – Giá vốn hàng bán
- None-Sales: Danh sách các sản phẩm không phát sinh doanh thu trong tháng 3.2.2. Phân tích chất lượng khách hàng theo nhân viên chăm sóc
- Danh sách khách hàng mới: Là khách hàng mới phát sinh giao dịch lần đầu trên hệ thống
- Phân loại chỉ số cảm xúc của khách hàng: Dựa trên comment của khách hàng trên fanpage của doanh nghiệp. nhân viên marketing sẽ tập hợp các comment này lên google sheet theo tần suất 1 ngày/lần
3.2.3. Khả năng thanh khoản
Khả năng thanh khoản của 1 doanh nghiệp sẽ dựa trên các chỉ số dưới đây:
- Hệ số thanh toán hiện hành: Đây là chỉ số đo lường cấp độ doanh nghiệp cung cấp các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn. Nói chung thì chỉ số này ở mức 2-3 được xem là tốt. Chỉ số này càng thấp ám chỉ công ty sẽ gặp chông gai so với việc thực hiện các nghĩa vụ của mình nhưng một chỉ số thanh toán hiện hành quá cao cũng k luôn là dấu hiệu tốt, bởi vì nó cho thấy tài sản của công ty bị cột chặt vào “tài sản lưu động” quá nhiều và như vậy thì kết quả dùng tài sản của công ty là không cao. Công thức tính:
Chỉ số thanh toán hiện hành = Tài sản lưu động/ Nợ ngắn hạn
- Chỉ số thanh toán nhanh đo lường mức thanh khoản cao hơn. Chỉ những tài sản có tính thanh khoản cao mới được mang vào để tính toán. Hàng tồn kho và các tài sản ngắn hạn không giống được bỏ ra vì khi cần tiền để trả nợ, tính thanh khoản của chúng rất thấp. Công thức tính
Chỉ số thanh toán nhanh = (Tiền + Khoản đầu tư tài chính ngắn hạn) / Nợ ngắn hạn
- Chỉ số thanh toán tiền mặt: Chỉ số tiền mặt giải thích bao nhiêu tiền mặt và chứng khoán khả mại của doanh nghiệp để cung cấp các nghĩa vụ nợ ngắn hạn. Một đồng nợ ngắn hạn thì có bao nhiêu tiền mặt và chứng khoán khả mại đảm bảo chi trả.
Chỉ số tiền mặt = (Tiền mặt + Chứng khoán khả mại)/ Nợ ngắn hạn
- Biên lợi nhuận thuần (Profit Margin): Chỉ số này lý giải mức lợi nhuận gia tăng thêm trên mỗi tổ chức hàng hoá được bán ra hoặc dịch vụ được cung cấp. do đó nó thể hiện cấp độ hiệu quả của hoạt động mua bán trong doanh nghiệp.