Dataset & Outcome Sample

4 phút đọc

Revenue & Profitability Dataset – Chân dung toàn diện hoạt động kinh doanh bán lẻ

Trong môi trường bán lẻ cạnh tranh khốc liệt, việc theo dõi doanh thu (Revenue) và lợi nhuận (Profit) không chỉ dừng lại ở con số tổng hợp. Các doanh nghiệp cần hiểu rõ: sản phẩm nào mang lại lợi nhuận lớn nhất, khu vực nào đang tăng trưởng chậm lại, và kênh bán hàng nào thực sự hiệu quả.

Revenue & Profitability Dataset mang đến một bức tranh dữ liệu chi tiết, giúp bạn phân tích hoạt động kinh doanh từ nhiều chiều cạnh từ sản phẩm, khách hàng, kênh bán hàng cho đến vùng địa lý.

Tổng quan về dataset

• Nguồn: Kaggle
• Link tải: tại đây
• Định dạng: Excel (.xlsx)
• Dung lượng: Hơn 630.000 giao dịch chi tiết
• Thời gian: Ghi nhận theo ngày, tháng, năm
• Trường dữ liệu chính:
  • Thời gian: Invoice Date, Year/Month
  • Địa lý: Region, State, City
  • Kênh bán hàng: Sales Method (Online, In-store, Outlet)
  • Nhà bán lẻ: Retailer, Retailer ID
  • Sản phẩm: Product Category (Men’s Apparel, Women’s Apparel, Men’s/Women’s Footwear…)
  • Chỉ số tài chính: Unit Price, Unit Sold, Revenue, Profit, Profit %

Nhờ cấu trúc chi tiết này, bạn có thể nhanh chóng dựng dashboard đa chiều, phục vụ cả phân tích mô tả (descriptive) và phân tích chẩn đoán (diagnostic).

Các phân tích có thể khai thác

1. Hiệu suất sản phẩm

• Sản phẩm nào bán chạy nhất và mang lại biên lợi nhuận cao nhất?
• Liệu các sản phẩm giá cao có đồng nghĩa với lợi nhuận cao?

2. Tài chính & tăng trưởng

• So sánh Revenue và Profit theo năm để đánh giá xu hướng.
• Xác định khu vực hoặc thành phố đang có dấu hiệu tăng trưởng hoặc suy giảm.

3. Kênh bán hàng & chuỗi cung ứng

• So sánh hiệu quả giữa Online, In-store và Outlet.
• Phân tích tỷ trọng doanh thu và lợi nhuận từ từng kênh để xây dựng chiến lược kênh phân phối.

4. Chiến lược mở rộng thị trường

• Sử dụng dữ liệu địa lý để xác định khu vực tiềm năng.
• Hỗ trợ ra quyết định phân bổ nguồn lực, mở rộng thị trường hoặc tái cấu trúc danh mục sản phẩm.

Dashboard minh họa

Source: Arbaz_Ahmad

Dashboard minh họa phía trên được xây dựng từ bộ dataset này. Hãy thử tự tay dựng lại, đó là cách nhanh nhất để rèn tư duy phân tích và storytelling bằng dữ liệu.

Ai nên sử dụng bộ dữ liệu này?

• Học viên BI/Data: muốn luyện case study thực chiến với dữ liệu bán lẻ.
• Nhân viên Sales/Marketing/Quản lý vận hành: cần hiểu cách đo lường hiệu suất kinh doanh và đánh giá kênh bán hàng.
• Data Analyst: đang xây dựng portfolio chuyên sâu về phân tích doanh thu, lợi nhuận và chiến lược thị trường.

Bạn muốn học cách xây dashboard chuẩn chỉnh từ A–Z?

Khóa học Business Intelligence tại Mastering Data Analytics (MDA) sẽ giúp bạn:

• Hiểu rõ cách kết nối dữ liệu với logic vận hành.
• Tự tay xây dựng dashboard KPI theo chuẩn quản trị.
• Trình bày báo cáo thuyết phục, ra quyết định có cơ sở.

 Liên hệ MDA để được tư vấn lộ trình học phù hợp qua Zalo 0961 48 66 48 bạn nhé!

Chia sẻ bài viết