Mfast Data Analyst 2022-09-01
Đề bài vòng 1 cho vị trí data analyst ở mfast. JD.
Tóm tắt yêu cầu
Input: file data.xlsx, visitor_info.csv, challenge.pdf
data.xlsx: thông tin đơn hàng gồm mã định danh của khách, số lượng đơn hàng đã đặt và ngày đơn hàng được thực hiện
- visitor_id: mã định danh của khách hàng
- bảng dữ liệu đầu vào của đề bài ở dạng bảng pivot
visitor_info.csv: thông tin khách hàng
- create_date: ngày ghi nhận lượt ghé thăm của khách hàng
- visitor_id: mã định danh của khách hàng
- gender: thông tin giới tính của khách
- age: tuổi của khách
- visitor_source: ghi nhận kênh tiếp cận mà khách đã dùng
challenge.pdf: mô tả tình huống và các yêu cầu
- A: lọc ra tập khách hàng thỏa mãn 2 điều kiện:
- tiếp cận với cty qua kênh cửa hàng
- đã có thực hiện đơn hàng
- từ tập khách hàng này, tính xem số khách nữ chiếm bao nhiêu %?
- B: làm 1 dashboard thể hiện được:
- số lượng đơn hàng theo tuần, sự thay đổi của số lượng đơn hàng theo thời gian
- dự báo số lượng đơn hàng tới cuối tháng
- so sánh số lượng dự báo với số lượng do phòng kinh doanh đề xuất
- C: làm 1 dashboard thể hiện được:
- tỉ lệ chuyển đổi, theo ngày. Nhằm đánh giá nhận định “khách nào có ghé vào thì cũng mua hàng hết”
- tỉ lệ giữ chân khách hàng
Hướng giải quyết
Sơ chế, làm sạch dữ liệu
file data.xlsx:
- loại bỏ hàng header nội dung hướng dẫn
- chuyển đổi sang định dạng csv
- chuyển các dữ liệu bảng sang dạng unpivot 1
file visitor_info.csv:
- Sửa lỗi chính tả trong cột visitor_source từ “Cừa hàng” thành “Cửa hàng”
Import 2 file dữ liệu csv trên vào Power BI để thực hiện việc làm báo cáo và minh họa dữ liệu.
Data model
- fOrder: fact table, measure orders
- visitor_id: data type: text
- order_date: data type: date
- order_quantity: data type: integer
- dVisitor: dimension table, depict customers
- create_date: data type: date
- visitor_id: data type: text
- gender: data type: text
- age: data type: integer
- visitor_source: data type: text
- dDate: dimension table, depict dates