Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI - Buổi 13

Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI - Buổi 13
🔹 Giới thiệu buổi học
Buổi học thứ 13 của khóa học Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI tập trung vào:
Tổng quan về Power BI và hệ sinh thái của nó (Ecosystem).
Quy trình kết nối, xử lý, và trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI Desktop và Power BI Service.
Các phương pháp tiếp cận tốt nhất để tạo báo cáo BI hiệu quả.
🔹 Nội dung chính
1. Tổng quan về Power BI và hệ sinh thái (Ecosystem):
✅ Power BI Desktop: Kết nối, chuẩn bị, và mô hình hóa dữ liệu.
✅ Power BI Service: Chia sẻ báo cáo và dashboard trên đám mây.
✅ Lợi ích: Hỗ trợ doanh nghiệp hiểu rõ xu hướng, nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu và ra quyết định.
2. Quy trình ba bước chính trong Power BI:
✅ Kết nối dữ liệu: Kết nối với SQL Server, Excel, Google Drive, v.v.
✅ Xử lý và chuẩn bị dữ liệu: Sử dụng Power Query để làm sạch và Power Pivot để mô hình hóa dữ liệu.
✅ Tạo báo cáo BI: Xây dựng báo cáo tương tác và dashboard, sau đó publish lên Power BI Service.
3. Ưu điểm của Power BI Service:
✅ Chia sẻ báo cáo nhanh chóng trên đám mây.
✅ Đồng bộ và cập nhật dữ liệu định kỳ.
⚠️ Lưu ý: Chỉnh sửa mô hình và làm sạch dữ liệu phải thực hiện trên Power BI Desktop trước khi publish.
4. Best Practices khi tạo báo cáo Power BI:
✅ Xử lý và lọc dữ liệu lớn trên SQL Server trước khi import vào Power BI để tăng tốc độ và hiệu suất.
5. Các bước tạo báo cáo Power BI:
1️⃣ Phân tích yêu cầu: Xác định nhu cầu người dùng và mục tiêu báo cáo.
2️⃣ Kết nối dữ liệu: Từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
3️⃣ Xử lý và chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch và loại bỏ thông tin dư thừa.
4️⃣ Mô hình hóa dữ liệu: Liên kết các bảng và xây dựng mối quan hệ dữ liệu (relations).
5️⃣ Thiết kế báo cáo: Thiết kế giao diện báo cáo trực quan, dễ hiểu, phù hợp branding của doanh nghiệp.
6️⃣ Bảo mật: Thiết lập quyền truy cập dữ liệu.
7️⃣ Cập nhật báo cáo: Đảm bảo dữ liệu được refresh định kỳ trong Power BI Service.
🔹 Kết luận
Buổi học cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Giảng viên nhấn mạnh việc xử lý dữ liệu tại nguồn (SQL Server) trước khi đưa vào Power BI để tối ưu hiệu quả và tránh các vấn đề về hiệu suất.
📢 Thông tin liên hệ Hướng Nghiệp Dữ Liệu
➡️ Zalo: zalo.me/058358...
➡️ Fanpage: huongnghiepdulieu
➡️ Website: huongnghiepdul...
➡️ Email: [e-mail]