Quote from bsdinsight on 31 March 2025, 14:09

Tài liệu là một tập hợp gồm 50 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn về Power BI, được chia thành ba cấp độ: Cơ bản (Beginner), Trung cấp (Intermediate) và Nâng cao (Advanced). Đây là một nguồn tài liệu hữu ích để học hỏi và chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn liên quan đến Power BI – một công cụ phân tích kinh doanh mạnh mẽ do Microsoft phát triển. Dưới đây, tôi sẽ tóm tắt nội dung chính của tài liệu để giúp bạn hiểu rõ hơn.

 

---

1. Giới thiệu về Power BI

• Power BI là gì?: Một công cụ phân tích kinh doanh (business analytics) giúp người dùng trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng. Nó là công cụ tự phục vụ (self-service BI), cho phép cả người không chuyên về kỹ thuật tạo báo cáo và bảng điều khiển (dashboards).
• Các thành phần chính: Bao gồm Power BI Desktop (tạo báo cáo), Power BI Service (chia sẻ trực tuyến), Power BI Mobile (truy cập trên thiết bị di động), Power BI Gateway (kết nối dữ liệu tại chỗ), Power BI Report Server (quản lý báo cáo tại chỗ), và Power BI Embedded (nhúng báo cáo vào ứng dụng).

 

---

 

2. Nội dung chính theo cấp độ

 

Câu hỏi cấp độ cơ bản (Beginner – Câu 1-15)

• Tập trung vào các khái niệm cơ bản và cách sử dụng Power BI:
  • Kết nối dữ liệu: Sử dụng “Get Data” để kết nối với các nguồn như Excel, SQL Server, SharePoint, v.v.
  • Power Query: Công cụ chuyển đổi dữ liệu, cho phép làm sạch, kết hợp và chuẩn bị dữ liệu.
  • Các chế độ xem: Report View (tạo báo cáo), Data View (xem dữ liệu), Relationship View (quản lý quan hệ), DAX Query View (truy vấn dữ liệu).
  • Xuất bản báo cáo: Từ Power BI Desktop lên Power BI Service.
  • Bộ lọc (Filters): Visual-level, Page-level, Report-level, Drill Through.
  • Calculated Column vs Measure: Calculated Column tính toán từng hàng và lưu vào bảng, còn Measure tính toán động khi sử dụng.
  • Nguồn dữ liệu: Excel, SQL Server, Azure, Web, v.v.
  • Fact Table và Dimension Table: Fact Table chứa dữ liệu định lượng (số liệu), Dimension Table chứa thông tin mô tả (bối cảnh).
  • Ngôn ngữ: M-Language (Power Query), DAX (phân tích dữ liệu).
  • Điều hướng: Sử dụng Bookmarks để chuyển đổi giữa các báo cáo.

 

Câu hỏi cấp độ trung cấp (Intermediate – Câu 16-33)

• Đi sâu vào các khái niệm kỹ thuật và ứng dụng thực tế:
  • DAX: Ngôn ngữ công thức để tạo tính toán phức tạp (ví dụ: FILTER, SUM, CALCULATE).
  • Calculated Column vs Measure: Measure hiệu quả hơn vì không lưu trữ dữ liệu, tính toán theo ngữ cảnh.
  • Quan hệ (Relationships): One-to-One, One-to-Many, Many-to-Many.
  • Row-Level Security (RLS): Hạn chế quyền truy cập dữ liệu theo vai trò người dùng.
  • Các loại Join: Inner, Left Outer, Right Outer, Full Outer, Anti Join trong Power Query.
  • Power BI vs Excel: Power BI hỗ trợ quan hệ hai chiều, bảo mật tốt hơn, và trực quan hóa mạnh mẽ hơn.
  • Tự động làm mới (Auto-refresh): Thiết lập trong Power BI Service.
  • Workspace: Môi trường cộng tác để quản lý báo cáo và dữ liệu.
  • Tối ưu hóa hiệu suất: Giảm dữ liệu, đơn giản hóa hình ảnh, tối ưu DAX.
  • Slicer vs Filter: Slicer là công cụ tương tác trực quan, Filter áp dụng ở cấp độ nền.
  • Time Intelligence: Các hàm như SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD để phân tích dữ liệu theo thời gian.
  • Semantic Model: Cấu trúc dữ liệu cơ bản (bảng, quan hệ, tính toán) để xây dựng báo cáo.

 

Câu hỏi cấp độ nâng cao (Advanced – Câu 34-50)

• Tập trung vào các khái niệm phức tạp và kỹ thuật chuyên sâu:
  • Star Schema vs Snowflake Schema: Star Schema đơn giản, hiệu suất cao; Snowflake Schema chuẩn hóa, phức tạp hơn.
  • Hàm DAX nâng cao: CALCULATE (thay đổi ngữ cảnh bộ lọc), USERELATIONSHIP (kích hoạt quan hệ không hoạt động), CROSSFILTER (điều chỉnh hướng lọc).
  • Many-to-Many Relationships: Nên dùng Bridge Table để đơn giản hóa và đảm bảo chính xác.
  • VALUES vs DISTINCT: VALUES bao gồm giá trị trống, DISTINCT thì không.
  • Cập nhật dữ liệu động: Scheduled Refreshes, Live Connections, Real-Time Streaming.
  • Row Context vs Filter Context: Row Context áp dụng cho từng hàng, Filter Context áp dụng bộ lọc trước khi tính toán.
  • Append vs Merge Query: Append thêm hàng, Merge kết hợp cột dựa trên khóa chung.
  • So sánh năm trước và năm nay: Dùng SAMEPERIODLASTYEAR hoặc DATEADD.
  • What If Parameter: Cho phép mô phỏng các kịch bản khác nhau.
  • Power BI App: Gói báo cáo và dashboard để chia sẻ dễ dàng.
  • Dataflows: Chuẩn bị và tái sử dụng dữ liệu, đảm bảo nhất quán.
  • Lưu trữ dữ liệu: Import Mode (trong bộ nhớ), DirectQuery (truy vấn thời gian thực), Composite Models (kết hợp).
  • Microsoft Fabric: Nền tảng phân tích dữ liệu tích hợp, bao gồm Power BI.
  • OneLake Data Hub: Điểm truy cập tập trung cho các nguồn dữ liệu trong Microsoft Fabric.

 

---

 

3. Điểm nổi bật của tài liệu

• Cấu trúc rõ ràng: Chia theo cấp độ giúp người học dễ dàng tiếp cận từ cơ bản đến nâng cao.
• Thực tiễn: Các câu trả lời thường đi kèm ví dụ cụ thể (như hàm DAX, cách kết nối bảng).
• So sánh: Nhiều khái niệm được giải thích qua sự khác biệt (Calculated Column vs Measure, SUM vs SUMX, Slicer vs Filter, v.v.).
• Ứng dụng: Đề cập đến các công cụ và tính năng thực tế như Power Query, DAX, RLS, Dataflows.

 

---

 

4. Cách sử dụng tài liệu

• Học tập: Nếu bạn mới bắt đầu với Power BI, hãy tập trung vào phần cơ bản trước, sau đó tiến lên trung cấp và nâng cao.
• Chuẩn bị phỏng vấn: Ôn luyện từng câu hỏi, đặc biệt chú ý đến các ví dụ DAX và cách giải thích sự khác biệt giữa các khái niệm.
• Thực hành: Áp dụng các khái niệm (như tạo Measure, thiết lập RLS, tối ưu báo cáo) trên Power BI Desktop để hiểu sâu hơn.

 

 

1. Giới thiệu về Power BI

• Power BI là gì?: Một công cụ phân tích kinh doanh (business analytics) giúp người dùng trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng. Nó là công cụ tự phục vụ (self-service BI), cho phép cả người không chuyên về kỹ thuật tạo báo cáo và bảng điều khiển (dashboards).
• Các thành phần chính: Bao gồm Power BI Desktop (tạo báo cáo), Power BI Service (chia sẻ trực tuyến), Power BI Mobile (truy cập trên thiết bị di động), Power BI Gateway (kết nối dữ liệu tại chỗ), Power BI Report Server (quản lý báo cáo tại chỗ), và Power BI Embedded (nhúng báo cáo vào ứng dụng).

2. Nội dung chính theo cấp độ

Câu hỏi cấp độ cơ bản (Beginner – Câu 1-15)

• Tập trung vào các khái niệm cơ bản và cách sử dụng Power BI:
  • Kết nối dữ liệu: Sử dụng “Get Data” để kết nối với các nguồn như Excel, SQL Server, SharePoint, v.v.
  • Power Query: Công cụ chuyển đổi dữ liệu, cho phép làm sạch, kết hợp và chuẩn bị dữ liệu.
  • Các chế độ xem: Report View (tạo báo cáo), Data View (xem dữ liệu), Relationship View (quản lý quan hệ), DAX Query View (truy vấn dữ liệu).
  • Xuất bản báo cáo: Từ Power BI Desktop lên Power BI Service.
  • Bộ lọc (Filters): Visual-level, Page-level, Report-level, Drill Through.
  • Calculated Column vs Measure: Calculated Column tính toán từng hàng và lưu vào bảng, còn Measure tính toán động khi sử dụng.
  • Nguồn dữ liệu: Excel, SQL Server, Azure, Web, v.v.
  • Fact Table và Dimension Table: Fact Table chứa dữ liệu định lượng (số liệu), Dimension Table chứa thông tin mô tả (bối cảnh).
  • Ngôn ngữ: M-Language (Power Query), DAX (phân tích dữ liệu).
  • Điều hướng: Sử dụng Bookmarks để chuyển đổi giữa các báo cáo.

Câu hỏi cấp độ trung cấp (Intermediate – Câu 16-33)

• Đi sâu vào các khái niệm kỹ thuật và ứng dụng thực tế:
  • DAX: Ngôn ngữ công thức để tạo tính toán phức tạp (ví dụ: FILTER, SUM, CALCULATE).
  • Calculated Column vs Measure: Measure hiệu quả hơn vì không lưu trữ dữ liệu, tính toán theo ngữ cảnh.
  • Quan hệ (Relationships): One-to-One, One-to-Many, Many-to-Many.
  • Row-Level Security (RLS): Hạn chế quyền truy cập dữ liệu theo vai trò người dùng.
  • Các loại Join: Inner, Left Outer, Right Outer, Full Outer, Anti Join trong Power Query.
  • Power BI vs Excel: Power BI hỗ trợ quan hệ hai chiều, bảo mật tốt hơn, và trực quan hóa mạnh mẽ hơn.
  • Tự động làm mới (Auto-refresh): Thiết lập trong Power BI Service.
  • Workspace: Môi trường cộng tác để quản lý báo cáo và dữ liệu.
  • Tối ưu hóa hiệu suất: Giảm dữ liệu, đơn giản hóa hình ảnh, tối ưu DAX.
  • Slicer vs Filter: Slicer là công cụ tương tác trực quan, Filter áp dụng ở cấp độ nền.
  • Time Intelligence: Các hàm như SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD để phân tích dữ liệu theo thời gian.
  • Semantic Model: Cấu trúc dữ liệu cơ bản (bảng, quan hệ, tính toán) để xây dựng báo cáo.

Câu hỏi cấp độ nâng cao (Advanced – Câu 34-50)

• Tập trung vào các khái niệm phức tạp và kỹ thuật chuyên sâu:
  • Star Schema vs Snowflake Schema: Star Schema đơn giản, hiệu suất cao; Snowflake Schema chuẩn hóa, phức tạp hơn.
  • Hàm DAX nâng cao: CALCULATE (thay đổi ngữ cảnh bộ lọc), USERELATIONSHIP (kích hoạt quan hệ không hoạt động), CROSSFILTER (điều chỉnh hướng lọc).
  • Many-to-Many Relationships: Nên dùng Bridge Table để đơn giản hóa và đảm bảo chính xác.
  • VALUES vs DISTINCT: VALUES bao gồm giá trị trống, DISTINCT thì không.
  • Cập nhật dữ liệu động: Scheduled Refreshes, Live Connections, Real-Time Streaming.
  • Row Context vs Filter Context: Row Context áp dụng cho từng hàng, Filter Context áp dụng bộ lọc trước khi tính toán.
  • Append vs Merge Query: Append thêm hàng, Merge kết hợp cột dựa trên khóa chung.
  • So sánh năm trước và năm nay: Dùng SAMEPERIODLASTYEAR hoặc DATEADD.
  • What If Parameter: Cho phép mô phỏng các kịch bản khác nhau.
  • Power BI App: Gói báo cáo và dashboard để chia sẻ dễ dàng.
  • Dataflows: Chuẩn bị và tái sử dụng dữ liệu, đảm bảo nhất quán.
  • Lưu trữ dữ liệu: Import Mode (trong bộ nhớ), DirectQuery (truy vấn thời gian thực), Composite Models (kết hợp).
  • Microsoft Fabric: Nền tảng phân tích dữ liệu tích hợp, bao gồm Power BI.
  • OneLake Data Hub: Điểm truy cập tập trung cho các nguồn dữ liệu trong Microsoft Fabric.

3. Điểm nổi bật của tài liệu

• Cấu trúc rõ ràng: Chia theo cấp độ giúp người học dễ dàng tiếp cận từ cơ bản đến nâng cao.
• Thực tiễn: Các câu trả lời thường đi kèm ví dụ cụ thể (như hàm DAX, cách kết nối bảng).
• So sánh: Nhiều khái niệm được giải thích qua sự khác biệt (Calculated Column vs Measure, SUM vs SUMX, Slicer vs Filter, v.v.).
• Ứng dụng: Đề cập đến các công cụ và tính năng thực tế như Power Query, DAX, RLS, Dataflows.

4. Cách sử dụng tài liệu

• Học tập: Nếu bạn mới bắt đầu với Power BI, hãy tập trung vào phần cơ bản trước, sau đó tiến lên trung cấp và nâng cao.
• Chuẩn bị phỏng vấn: Ôn luyện từng câu hỏi, đặc biệt chú ý đến các ví dụ DAX và cách giải thích sự khác biệt giữa các khái niệm.
• Thực hành: Áp dụng các khái niệm (như tạo Measure, thiết lập RLS, tối ưu báo cáo) trên Power BI Desktop để hiểu sâu hơn.