Chúc mừng bạn đã đi đến chặng đường cuối cùng! Hôm nay không còn là những ví dụ rời rạc, chúng ta sẽ bắt tay vào một dự án thực tế: Phân tích bộ dữ liệu bán hàng của một doanh nghiệp trong 1 năm. Đây là cơ hội để bạn tổng hợp toàn bộ kỹ năng từ NumPy, Pandas đến Visualization.
1️⃣ Đề Bài & Quy Trình Xử Lý
Bạn được cấp 12 file CSV tương ứng với 12 tháng bán hàng. Nhiệm vụ của bạn là:
- Gộp dữ liệu: Nối 12 file thành 1 DataFrame duy nhất.
- Làm sạch: Xử lý giá trị trống, xóa dòng trùng, sửa kiểu dữ liệu ngày tháng.
- Mở rộng: Tạo thêm các cột “Thành phố”, “Giờ đặt hàng”, “Lợi nhuận”.
2️⃣ Trả Lời Các Câu Hỏi Kinh Doanh
Dữ liệu phải nói lên được giải pháp. Chúng ta sẽ cùng nhau đi tìm câu trả lời cho:
- Doanh thu: Tháng nào có doanh thu cao nhất? Tại sao?
- Vùng miền: Thành phố nào tiêu thụ hàng nhiều nhất?
- Thời điểm: Giờ nào khách hàng hay đặt mua nhất? (Để tối ưu quảng cáo).
- Sản phẩm: Cặp sản phẩm nào hay được mua cùng nhau nhất? (Để làm combo khuyến mãi).
3️⃣ Xây Dựng Báo Cáo Cuối Khóa
Sử dụng kết hợp biểu đồ Seaborn và Plotly để tạo ra một bản báo cáo hoàn chỉnh, súc tích và giàu sức thuyết phục.
TỔNG KẾT BUỔI 15
Dự án này là minh chứng cho năng lực của bạn. Khi tự tay giải quyết được bài toán này, bạn đã sẵn sàng để ứng tuyển vào các vị trí Data Analyst hoặc áp dụng trực tiếp vào công việc kinh doanh của riêng mình.
🏆 Hoàn thành dự án thực tế tại: Hướng nghiệp Python – Data Analysis
