Mẫu báo cáo Power BI thực tế
Xem mẫu báo cáo và tìm freelance phù hợp.
Danh sách mẫu báo cáo
Nổi bậtDashboard Phân tích Tài chính & Đầu tư — Dệt may
Một dashboard, ba ông lớn dệt may, sáu năm dữ liệu — tất cả trong tầm tay bạn. Báo cáo biến hàng nghìn dòng báo cáo tài chính và giá cổ phiếu 2019–2025 thành câu chuyện đầu tư rõ ràng về May Sông Hồng, Dệt may Thành Công và TNG. Chỉ cần chọn một công ty và một năm: bạn thấy ngay công ty đó mạnh yếu ra sao về sinh lời, thanh khoản, đòn bẩy và định giá — so với chính mình năm trước, so với hai đối thủ, và so với VN-Index. Tám trang phân tích trực quan, từ ROE và phân rã DuPont đến chu kỳ tiền mặt, P/E và hiệu suất giá. Điểm khác biệt: mỗi góc nhìn đi kèm nhận xét động — kết hợp số liệu với bối cảnh ngành thật (chu kỳ xuất khẩu, đại dịch, thuế quan Mỹ) và gợi ý hành động cho nhà đầu tư. Không chỉ là con số. Là insight bạn dùng được ngay. Mang tính tham khảo, không phải khuyến nghị mua/bán.
Power BIPhân tích Bán lẻ Thương mại điện tử — Online Retail
Báo cáo Power BI phân tích ~1,07 triệu giao dịch bán lẻ online (bộ dữ liệu UCI Online Retail II, hãng quà tặng sỉ Anh Quốc, 12/2009–12/2011). Gồm 7 trang xoay quanh doanh thu, mùa vụ, hiệu suất sản phẩm, phân khúc khách hàng RFM, địa lý và trả hàng, cùng 2 trang chi tiết drill-through theo sản phẩm và quốc gia.
Power BIPhân tích Khách hàng & Hiệu quả Marketing
Báo cáo Power BI phân tích 2.212 khách hàng (bộ dữ liệu iFood/Maven 2012–2014) qua 6 trang: Tổng quan, Nhân khẩu học, Sản phẩm, Kênh mua, Chiến dịch và Giá trị khách hàng (RFM). Mô hình star schema dựng hoàn toàn trong Power Query — làm sạch dữ liệu, phân khúc theo thu nhập/tuổi/chi tiêu/recency. Những phát hiện chính: • Thu nhập là động lực chi tiêu mạnh nhất (tương quan +0,67); khách có con chi ít hơn hẳn (−0,56). • Rượu vang (50%) và thịt (28%) chiếm gần 4/5 chi tiêu; cửa hàng là kênh mua lớn nhất. • Chiến dịch chênh lệch lớn: đợt 2 gần như thất bại (1,4%), đợt gần nhất đạt 15,1%; khách từng phản hồi trước là nhóm đáng nhắm lại nhất (+0,43).
Power BIVận hành Chuỗi Cà phê — Giờ cao điểm & Doanh thu
Báo cáo phân tích vận hành chuỗi cà phê trên 149.116 giao dịch, 3 cửa hàng, 6 tháng đầu 2023 (dữ liệu Việt hoá, quy VND). Mục tiêu: nắm giờ cao điểm, cơ cấu sản phẩm và hiệu quả từng cửa hàng để xếp ca, chuẩn bị nguyên liệu và điều phối menu. 4 trang: Tổng quan (doanh thu 17,47 tỷ, 149K giao dịch, AOV 117K₫) · Giờ cao điểm · Sản phẩm · Cửa hàng & Tăng trưởng. Bộ lọc đồng bộ: khoảng ngày, cửa hàng, nhóm sản phẩm, buổi. Kết luận vận hành: rush buổi sáng chiếm ~49% doanh thu (đỉnh 8–10h, tối gần đóng băng); cà phê + trà = 2/3 doanh thu; 3 cửa hàng cân bằng gần tuyệt đối; doanh thu tăng gấp đôi trong 6 tháng. Nguồn: Maven Roasters
Power BIGlobal Superstore — Dashboard Phân tích Bán hàng & Lợi nhuận
Báo cáo Power BI phân tích toàn diện hoạt động kinh doanh của chuỗi bán lẻ Global Superstore trên phạm vi toàn cầu. Dữ liệu được tổ chức theo star schema (FactSales cùng các bảng chiều Khách hàng, Sản phẩm, Địa lý, Nhân sự và Ngày), với bộ đo lường phong phú: doanh thu, lợi nhuận, biên lợi nhuận, giá trị đơn trung bình, tỷ lệ trả hàng, so sánh cùng kỳ năm trước (YoY) và lũy kế (YTD).
Power BIVận hành Nhà máy — Bảo trì Dự đoán (AI4I)
Báo cáo giám sát vận hành thiết bị và bảo trì dự đoán trên 10.000 đơn vị sản xuất từ bộ dữ liệu AI4I 2020 (UCI). Mục tiêu: theo dõi tỷ lệ lỗi máy, nhận diện chế độ hỏng hóc và các ngưỡng cảm biến dẫn tới sự cố để can thiệp sớm. 7 trang: 1. Tổng quan — KPI cốt lõi (tỷ lệ lỗi ~3,4%, FPY, đơn vị rủi ro). 2. Chế độ lỗi — phân rã 5 kiểu hỏng: TWF / HDF / PWF / OSF / RNF. 3. Ngưỡng vận hành — lỗi theo dải mô-men xoắn, độ mòn dao, công suất. 4. Cảm biến — nhiệt độ, tốc độ quay, mô-men, công suất. 5. Chất lượng — first-pass yield theo loại sản phẩm. 6. Độ tin cậy — xu hướng & mức độ ổn định. 7. Chi tiết — drill-down từng đơn vị. Kết luận vận hành: lỗi tập trung ở dòng Phổ thông (L) và khi mô-men xoắn / độ mòn dao cao — đây là ngưỡng cần cảnh báo bảo trì.
Power BIVận hành Giao vận — Giao đúng hẹn (Olist)
Báo cáo phân tích hiệu quả giao hàng của sàn TMĐT Olist (Brazil) trên 99.441 đơn, 96.470 đơn đã giao giai đoạn 2016–2018. Mục tiêu: đo mức giao đúng hẹn, thời gian giao, và tìm nút thắt vận hành. 4 trang: 1. Tổng quan — KPI cốt lõi (đúng hẹn 91,9%, giao trung vị 10,2 ngày, tỷ lệ huỷ 0,6%) + xu hướng theo tháng. 2. Theo bang — chênh lệch địa lý là yếu tố lớn nhất (đúng hẹn 76%→95%, giao 7→22 ngày). 3. Pipeline — phân rã 3 chặng: duyệt → bàn giao → vận chuyển; chặng vận chuyển (7,1 ngày) là nút thắt chính. 4. SLA theo kỳ — lọc động theo khoảng ngày. Kết luận vận hành: muốn giao nhanh hơn phải tối ưu chặng vận chuyển tới khách ở các bang phía Bắc/Đông Bắc, không phải khâu xử lý nội bộ (vốn đã nhanh)