Ngày 12: Left Anti, Fuzzy Merge và bảng mapping

Kế hoạch 4 giờ

Thời gian	Nội dung
Giờ 1	Phần 1 - 2: bảng mapping, tài khoản nào lên P&L
Giờ 2	Phần 3: tìm tài khoản chưa map bằng Left Anti
Giờ 3	Phần 4: ghép mã NPP giữa phần mềm kế toán và phần mềm bán hàng
Giờ 4	Bài tập

Dùng tiếp file SaoMai_TaiChinh.pbix có query SoCai (10.311 dòng) của hôm qua.

1. Bảng mapping là gì, vì sao FP&A cần nó?

Sổ cái ghi theo tài khoản (hàng trăm mã chi tiết). Báo cáo P&L lại trình bày theo chỉ tiêu (vài chục dòng: doanh thu, giá vốn, chi phí bán hàng…). Cầu nối giữa hai bên là bảng mapping: mỗi tài khoản được gán vào một chỉ tiêu.

Mã TK	Mã số	Chỉ tiêu P&L
5111	01	Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ
5211	02	Các khoản giảm trừ doanh thu
632	11	Giá vốn hàng bán
6411	25	Chi phí bán hàng
6421	26	Chi phí quản lý doanh nghiệp
…	…	…

Mã số là số thứ tự dòng trên mẫu B02-DN của Thông tư 200 (học kỹ ở ngày 7 tuần này).

Trong thực tế, bảng mapping do FP&A hoặc kế toán tổng hợp giữ, thường là một file Excel. Mỗi khi kế toán mở tài khoản mới, bảng mapping phải được cập nhật. Nếu quên, các khoản phát sinh trên tài khoản mới không lên báo cáo, và không ai biết, vì Power BI không báo lỗi. Hôm nay vk iu học cách tự phát hiện.

2. Tài khoản nào lên thẳng P&L?

Không phải tài khoản loại 5 - 8 nào cũng có một dòng riêng trên P&L:

Nhóm tài khoản	Lên P&L?	Giải thích
511, 515, 521, 632, 635, 641, 642, 711, 811, 821	Có	Mỗi tài khoản thuộc một chỉ tiêu
621, 622, 627 (chi phí sản xuất)	Không trực tiếp	Đây là chi phí làm ra sản phẩm: nguyên vật liệu, lương công nhân, điện nhà máy, khấu hao máy. Cuối tháng chúng được kết chuyển vào 154 (sản phẩm dở dang), rồi thành 155 (thành phẩm trong kho). Chỉ khi hàng được bán, giá trị đó mới thành 632 giá vốn trên P&L
911	Không	Chỉ dùng để kết chuyển cuối kỳ

Nói cách khác: tiền lương công nhân tháng 3 chưa phải chi phí của tháng 3. Nó nằm trong giá trị thùng hàng đang trong kho, và chỉ thành chi phí (giá vốn) khi thùng hàng đó được bán. Đây là nguyên tắc phù hợp của kế toán: chi phí ghi nhận cùng kỳ với doanh thu mà nó tạo ra.

3. Thực hành: tìm tài khoản chưa có trong mapping

3.1 Chuẩn bị

1. Nạp Mapping_TaiKhoan_PL.xlsx, sheet Mapping. Đặt kiểu Mã TK = Text. Đặt tên query MappingPL.
2. Từ SoCai, tạo query Reference đặt tên SoCai_PL:
   • Lọc SoCT không bắt đầu bằng KC (Text Filters > Does Not Begin With).
   • Thêm cột Loai = ký tự đầu của MaTK, giữ các dòng Loai là 5, 6, 7, 8.
   • Group By theo MaTK: Sum No, Sum Co. Thêm cột PhatSinhRong = No − Co.

3.2 Left Anti

1. Chọn SoCai_PL > Merge Queries as New. Trên: SoCai_PL (cột MaTK). Dưới: MappingPL (cột Mã TK). Join Kind: Left Anti (rows only in first).
2. Đặt tên query mới TK_ChuaMap.

Kết quả: 11 tài khoản có phát sinh năm 2025 nhưng không có trong mapping:

Mã TK	Phát sinh ròng (Nợ − Có)	Xử lý
621	20.217.211.088	Bỏ: chi phí sản xuất, đã nằm trong giá vốn
622	4.191.837.500	Bỏ: như trên
6271	905.550.606	Bỏ: như trên
6272	116.724.769	Bỏ: như trên
6274	1.994.558.340	Bỏ: như trên
6277	1.132.353.004	Bỏ: như trên
6278	118.976.000	Bỏ: như trên
5212	59.682.102	Thêm vào mapping: mã số 02, giảm trừ doanh thu (hàng bán bị trả lại)
64281	123.778.649	Thêm vào mapping: mã số 26, chi phí quản lý (tài khoản mới mở từ 1/2025)
711	−125.000.000	Thêm vào mapping: mã số 31, thu nhập khác (bán thanh lý xe tải)
811	13.062.469	Thêm vào mapping: mã số 32, chi phí khác (giá trị còn lại của xe thanh lý)

Phát sinh ròng âm nghĩa là dư Có: 711 là thu nhập.

3.3 Đánh giá mức độ ảnh hưởng

Nếu dùng mapping này lập P&L bằng Merge Inner, 4 tài khoản cuối biến mất:

Tài khoản bị sót	Ảnh hưởng đến lợi nhuận trước thuế
5212 hàng bán bị trả lại	Lợi nhuận bị cao hơn 59.682.102
64281 chi phí tiếp khách	Cao hơn 123.778.649
711 thu nhập khác	Thấp hơn 125.000.000
811 chi phí khác	Cao hơn 13.062.469
Cộng	Cao hơn 71.523.220

Con số không lớn so với lợi nhuận, nhưng sai ở từng dòng: chi phí quản lý thiếu 124 triệu, và dòng thu nhập khác hoàn toàn không có. Kiểm toán sẽ phát hiện ngay.

Cách làm đúng: thêm 4 dòng vào file mapping (không sửa trong Power Query, vì mapping là dữ liệu nguồn do người khác cũng dùng), rồi Refresh. Chạy lại Left Anti: chỉ còn 7 tài khoản 621, 622, 627x. Có thể thêm một cột “Bỏ qua” trong mapping cho các tài khoản này để Left Anti trả về bảng trống khi mọi thứ ổn.

4. Thực hành: ghép mã NPP giữa hai phần mềm

4.1 Vấn đề

Phần mềm bán hàng gọi NPP bằng mã NPP01 … NPP18, tên kiểu NPP Phú Thịnh. Phần mềm kế toán gọi khách hàng bằng mã KH101 … KH118, tên pháp nhân kiểu Công ty TNHH Thương mại Phú Thịnh. Hai hệ thống không có cột mã chung, và thứ tự mã cũng không giống nhau.

Muốn đối chiếu doanh thu sổ cái với sell-in theo từng NPP, hay sau này ghép công nợ với doanh số, vk iu cần một bảng mapping KH ↔ NPP.

4.2 Chuẩn hóa tên rồi Merge chính xác

1. Nạp DanhMucKhachHang_KeToan.xlsx (query KH_KeToan) và data/goc/DimNPP.csv (query DimNPP).
2. Ở KH_KeToan, thêm cột TenChuan từ Tên khách hàng:
   • Format > lowercase.
   • Replace Values lần lượt các cụm sau thành rỗng: công ty, cty, tnhh, cp , thương mại, phân phối, tm , dv .
   • Trim, và Replace hai khoảng trắng thành một.
3. Ở DimNPP, thêm cột TenChuan từ TenNPP: lowercase, bỏ npp , Trim.
4. Merge KH_KeToan (TenChuan) với DimNPP (TenChuan), Left Outer.

Kết quả: 8 / 18 khách hàng khớp ngay (Phú Thịnh, Hoàng Long, Minh Phát, Hải Đăng, Sông Hàn, Phương Nam, Gia Phát, Thuận An). 10 khách hàng không khớp vì tên kế toán có thêm tên tỉnh (thành công hải phòng, hưng thịnh đà nẵng…) hoặc viết khác (mê kông xanh so với mekong xanh).

4.3 Fuzzy Merge

1. Làm lại Merge (vẫn dùng cột TenChuan ở cả 2 bảng), tick Use fuzzy matching to perform the merge.
2. Mở Fuzzy matching options: Similarity threshold 0,5; tick Ignore case, Match by combining text parts; Maximum number of matches = 1 (chỉ lấy cặp giống nhất, tránh một khách hàng ghép với nhiều NPP).
3. Mở rộng cột, thêm cả MaNPP và TenNPP để kiểm tra bằng mắt từng cặp.

Power Query đo độ giống bằng chỉ số Jaccard (phần chung chia phần hợp). Ước tính trên 18 tên đã chuẩn hóa:

Nhóm	Ví dụ	Độ giống ước tính với tên đúng	Ở ngưỡng 0,5
8 tên trùng hẳn	phú thịnh – phú thịnh	1,0	Khớp (đã khớp ở 4.2)
Tên kế toán thêm tên tỉnh 1 - 2 chữ	đại phúc huế, hưng thịnh đà nẵng, hòa bình an giang, thành công hải phòng	0,5 - 0,67	Khớp đúng
Tên thêm tên tỉnh dài	an khang bắc ninh, tây đô cần thơ, kim ngân sài gòn, tân tiến nghệ an, biển xanh khánh hòa	0,4 - 0,5	Sát ngưỡng, có thể khớp hoặc không
Viết khác hẳn	mê kông xanh – mekong xanh	khoảng 0,25 - 0,4	Gần như chắc chắn không khớp

Vì các con số trên là ước tính (cách Power Query tách chữ và chấm điểm có chi tiết riêng), kết quả trên máy vk iu có thể chênh 1 - 3 tên. Điều quan trọng là quy trình: Fuzzy chỉ là công cụ gợi ý. Ngưỡng thấp dễ ghép nhầm, ngưỡng cao lại bỏ sót. Tên nào chưa khớp thì tra tay (ví dụ theo tỉnh/thành, mã số thuế), và không bao giờ dùng thẳng kết quả Fuzzy làm báo cáo.

4.4 Lưu thành bảng mapping cố định

Sau khi kiểm tra, chép kết quả ra một bảng mapping 2 cột (Excel hoặc Enter Data trong Power BI), dùng cho mọi báo cáo về sau:

MaKH (kế toán)	MaNPP (bán hàng)	MaKH	MaNPP
KH101	NPP13	KH110	NPP15
KH102	NPP16	KH111	NPP03
KH103	NPP02	KH112	NPP12
KH104	NPP05	KH113	NPP10
KH105	NPP11	KH114	NPP01
KH106	NPP08	KH115	NPP04
KH107	NPP06	KH116	NPP14
KH108	NPP18	KH117	NPP07
KH109	NPP09	KH118	NPP17

Kiểm tra bảng mapping: đủ 18 dòng, không mã nào lặp ở cả hai cột (Group By mỗi cột, đếm phải ra 1). Mapping lặp sẽ làm nhân dòng khi Merge (ngày 4).

Trong file dữ liệu gốc, data/goc/tai-chinh/DimDoiTuong.csv đã có sẵn cột MaNPP cho khách hàng. Thực tế hiếm khi may mắn như vậy, nên kỹ năng hôm nay rất đáng giá.

5. Bài tập tự làm

Cập nhật mapping và chạy lại (thời gian gợi ý: 25 phút)

1. Lưu bản sao Mapping_TaiKhoan_PL.xlsx, thêm 4 dòng cho 5212, 64281, 711, 811 với đúng mã số và chỉ tiêu.
2. Thêm cột BoQua = “x” cho 621, 622, 6271, 6272, 6274, 6277, 6278 (thêm 7 dòng mới, mã số để trống).
3. Đổi nguồn query MappingPL sang file mới, Refresh. Query TK_ChuaMap còn bao nhiêu dòng?
4. Bảng mapping hiện có một lỗi khác chưa được Left Anti phát hiện. Group By MappingPL theo Mã TK, đếm số dòng. Tài khoản nào xuất hiện 2 lần?

Right Anti: tài khoản không phát sinh (thời gian gợi ý: 15 phút)

Tìm các tài khoản có trong DimTaiKhoan (hôm qua) nhưng năm 2025 không có dòng nào trên SoCai. Có tài khoản nào đáng ngạc nhiên không?

Doanh thu: kiểm tra bảng mapping KH ↔ NPP (thời gian gợi ý: 35 phút)

1. Tạo bảng mapping KH ↔ NPP bằng Enter Data theo bảng ở mục 4.4 (hoặc từ kết quả Fuzzy đã kiểm tra).
2. Kiểm tra: (a) đủ 18 dòng; (b) không mã nào lặp; (c) Left Anti từ SoCai (lọc MaDoiTuong bắt đầu bằng KH) sang bảng mapping trả về 0 dòng.
3. Trước khi có bảng mapping, nếu chỉ dùng Fuzzy với ngưỡng 0,3, vk iu nghĩ sẽ có rủi ro gì? Thử và quan sát.

6. Tự đánh giá