Ngày 4: Ôn Excel & SQL

Bạn đã biết Excel cơ bản và SQL SELECT / JOIN. Bài hôm nay không dạy lại từ đầu. Mục tiêu là ôn nhanh trên dữ liệu Sao Mai và thấy rõ: mọi thứ bạn làm bằng Excel/SQL đều có “anh em” trong Power BI.

Kế hoạch 4 giờ

Phần 1: Excel

Mở FMCG_BanHang_2024_2025.xlsx bằng Excel. Bấm vào bảng, nhấn Ctrl + T để chuyển thành Excel Table, đặt tên bảng là BanHang (tab Table Design > Table Name).

1.1 Tổng hợp có điều kiện

Ví dụ: doanh thu năm 2025 của Miền Nam, kênh GT.

=SUMIFS(BanHang[Doanh thu],
        BanHang[Vùng], "Miền Nam",
        BanHang[Kênh], "GT",
        BanHang[Ngày đặt], ">=" & DATE(2025,1,1),
        BanHang[Ngày đặt], "<=" & DATE(2025,12,31))

1.2 Tra cứu với XLOOKUP

Bảng BanHang không có Giá niêm yết 2023. Cột này nằm ở bảng danh mục sản phẩm DimSanPham.

1. Mở data/goc/DimSanPham.csv bằng Excel. Copy toàn bộ sang một sheet mới trong file bán hàng, đặt tên sheet là DimSanPham. Chuyển thành Table tên SanPham.
2. Trong bảng BanHang, thêm cột Giá niêm yết 2023:

=XLOOKUP([@[Mã SKU]], SanPham[MaSKU], SanPham[GiaNiemYet2023], "Không tìm thấy")

Nếu Excel của bạn chưa có XLOOKUP (bản 2016/2019), dùng:

=INDEX(SanPham[GiaNiemYet2023], MATCH([@[Mã SKU]], SanPham[MaSKU], 0))

Điều kiện để tra cứu được: hai bảng có cột chung (Mã SKU), và cột đó ở bảng danh mục không trùng (mỗi mã chỉ một dòng). Ghi nhớ điều kiện này. Trong Power BI, nó chính là điều kiện để tạo quan hệ (relationship) giữa 2 bảng.

1.3 PivotTable

1. Chọn bảng BanHang > Insert > PivotTable > New Worksheet.
2. Kéo Ngành hàng vào Rows, Ngày đặt vào Columns. Excel tự nhóm theo Năm, Quý; nếu không, chuột phải > Group > chọn Years.
3. Kéo Doanh thu vào Values.

Bạn vừa làm đúng việc mà visual Matrix của Power BI làm ở Ngày 1.

Phần 2: SQL

2.1 Chuẩn bị

1. Tải và cài DB Browser for SQLite (miễn phí). Tìm “DB Browser for SQLite download”.
2. Mở phần mềm > Open Database > chọn data/tuan-01/fmcg_saomai.sqlite.
3. Tab Database Structure liệt kê 7 bảng. Tab Execute SQL là nơi gõ truy vấn, bấm F5 hoặc Ctrl + Enter để chạy.

2.2 Các bảng trong cơ sở dữ liệu

Khác với file Excel phẳng, cơ sở dữ liệu tách thông tin thành nhiều bảng:

• Bảng Fact (sự kiện): FactDonHang, FactTraHang. Mỗi dòng là một sự kiện đã xảy ra, có con số đo lường (số lượng, đơn giá). Rất nhiều dòng.
• Bảng Dim (dimension, danh mục): DimSanPham, DimCuaHang, DimNPP, DimNhanVien, DimKhuyenMai. Mô tả ai, cái gì, ở đâu. Ít dòng.
• Fact nối với Dim qua khóa. Ví dụ FactDonHang.MaSKU → DimSanPham.MaSKU.

FactDonHang không có cột Doanh thu. Doanh thu phải tự tính:

Doanh thu = SoLuong * DonGia * (1 - TyLeCK)

2.3 Truy vấn mẫu

Ví dụ 1: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT. 10 dòng đơn hàng lớn nhất tháng 1/2025:

SELECT MaDonHang, NgayDat, MaCH, MaSKU, SoLuong, DonGia, TyLeCK,
       SoLuong * DonGia * (1 - TyLeCK) AS DoanhThu
FROM FactDonHang
WHERE NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'
ORDER BY DoanhThu DESC
LIMIT 10;

Ví dụ 2: GROUP BY. Số cửa hàng theo kênh:

SELECT Kenh, COUNT(*) AS SoCuaHang
FROM DimCuaHang
GROUP BY Kenh;

Ví dụ 3: JOIN. Doanh thu 2025 theo ngành hàng:

SELECT s.NganhHang,
       ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK))) AS DoanhThu
FROM FactDonHang AS f
JOIN DimSanPham AS s ON f.MaSKU = s.MaSKU
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY s.NganhHang
ORDER BY DoanhThu DESC;

So sánh kết quả với bài tập 5 của Ngày 1: phải khớp từng đồng.

2.4 Các kiểu JOIN

LEFT JOIN + IS NULL (anti join) dùng để bắt lỗi dữ liệu: tìm các dòng ở bảng A không có “bạn” ở bảng B. Power Query có sẵn kiểu Merge này với tên Left Anti (tuần 3).

Phần 3: Từ Excel/SQL sang Power BI

Phần 4: Bài tập tự làm

Excel

SQL

SELECT LoaiCH, COUNT(*) AS SoCuaHang
FROM DimCuaHang
GROUP BY LoaiCH
ORDER BY SoCuaHang DESC;

SELECT c.Vung, c.Kenh,
       ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK))) AS DoanhThu
FROM FactDonHang f
JOIN DimCuaHang c ON f.MaCH = c.MaCH
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY c.Vung, c.Kenh
ORDER BY c.Vung, c.Kenh;

SELECT c.Kenh,
       COUNT(DISTINCT f.MaDonHang) AS SoDon,
       ROUND(SUM(f.SoLuong * f.DonGia * (1 - f.TyLeCK))
             / COUNT(DISTINCT f.MaDonHang)) AS GiaTriTBDon
FROM FactDonHang f
JOIN DimCuaHang c ON f.MaCH = c.MaCH
WHERE f.NgayDat BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY c.Kenh;

SELECT t.*
FROM FactTraHang t
LEFT JOIN (SELECT DISTINCT MaDonHang FROM FactDonHang) d
       ON t.MaDonHang = d.MaDonHang
WHERE d.MaDonHang IS NULL;

SELECT c.MaCH, c.TenCH, c.LoaiCH
FROM DimCuaHang c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM FactDonHang f
    WHERE f.MaCH = c.MaCH AND f.NgayDat >= '2025-10-01'
);

Phần 5: Tự đánh giá