Tổng hợp 230 câu hỏi phỏng vấn Power BI: Bí kíp chinh phục nhà tuyển dụng

Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ của Microsoft, được sử dụng rộng rãi trong việc trực quan hóa và đưa ra quyết định kinh doanh. Để chuẩn bị tốt cho buổi phỏng vấn Power BI, tài liệu “230 Câu Hỏi Phỏng Vấn Power BI” là nguồn tài nguyên quý giá, bao gồm các câu hỏi từ cơ bản đến nâng cao, cùng các kịch bản thực tế. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tổng hợp nội dung tài liệu theo các chủ đề chính, kèm ví dụ trả lời nổi bật để bạn tự tin hơn khi bước vào phỏng vấn.

1. Khái niệm cơ bản về Power BI

Nội dung chính

Phần này tập trung vào các khái niệm nền tảng của Power BI, bao gồm định nghĩa, các thành phần chính (Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile), và vai trò của các công cụ như Power Query, Power Pivot.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 10: Power BI là gì?
• Câu 11: Sự khác biệt giữa Power BI Desktop, Power BI Service và Power BI Mobile?
• Câu 12: Vai trò của Power Query trong Power BI là gì?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 10: Power BI là gì?

Trả lời: Power BI là một dịch vụ phân tích kinh doanh của Microsoft, cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu tương tác và tạo báo cáo dễ dàng. Nó cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu thô thành các dashboard và báo cáo trực quan, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Ví dụ: Một công ty bán lẻ có thể sử dụng Power BI để phân tích doanh số theo khu vực, dự đoán xu hướng mua sắm và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Câu 11: Sự khác biệt giữa Power BI Desktop, Power BI Service và Power BI Mobile?

Trả lời:

• Power BI Desktop: Ứng dụng trên máy tính để tạo báo cáo, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa.
• Power BI Service: Nền tảng đám mây để chia sẻ, cộng tác và cập nhật báo cáo theo thời gian thực.
• Power BI Mobile: Ứng dụng di động cho phép truy cập và tương tác với báo cáo trên điện thoại.
  Ví dụ: Bạn tạo báo cáo trên Power BI Desktop, xuất bản lên Power BI Service để chia sẻ với đồng nghiệp, và họ xem báo cáo đó trên Power BI Mobile khi đang di chuyển.

2. Mô hình hóa dữ liệu

Nội dung chính

Phần này xoay quanh việc xây dựng mô hình dữ liệu trong Power BI, bao gồm các khái niệm như lược đồ sao (star schema), lược đồ bông tuyết (snowflake schema), khóa thay thế (surrogate keys), và các mối quan hệ (relationships).

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 31: Lược đồ sao và lược đồ bông tuyết trong Power BI là gì?
• Câu 34: Vai trò của khóa thay thế trong mô hình hóa dữ liệu?
• Câu 35: Làm thế nào để xử lý các mức độ chi tiết khác nhau của dữ liệu trong Power BI?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 31: Lược đồ sao và lược đồ bông tuyết trong Power BI là gì?

Trả lời:

• Lược đồ sao (Star Schema): Là một thiết kế kho dữ liệu đơn giản với một bảng sự kiện (fact table) ở trung tâm, bao quanh bởi các bảng chiều (dimension tables). Nó đơn giản, hiệu suất truy vấn cao vì ít mối nối hơn, và dữ liệu thường không chuẩn hóa.
• Lược đồ bông tuyết (Snowflake Schema): Là phiên bản chuẩn hóa hơn của lược đồ sao, nơi các bảng chiều được chia thành các bảng nhỏ hơn, giảm dư thừa nhưng phức tạp hơn và hiệu suất truy vấn thấp hơn.
  Ví dụ: Trong một hệ thống bán hàng, bảng sự kiện lưu trữ doanh thu (fact table) sẽ kết nối với các bảng chiều như Sản phẩm, Khách hàng, và Thời gian theo lược đồ sao. Nếu bảng Sản phẩm được chia thành các bảng phụ như Loại sản phẩm, thì đó là lược đồ bông tuyết.

Câu 35: Làm thế nào để xử lý các mức độ chi tiết khác nhau của dữ liệu trong Power BI?

Trả lời: Để xử lý dữ liệu với các mức độ chi tiết (granularity) khác nhau, tôi sẽ:

1. Tạo phân cấp (Hierarchies): Xây dựng phân cấp như Năm > Quý > Tháng > Ngày để phân tích ở các cấp độ khác nhau.
2. Sử dụng DAX: Áp dụng các hàm thời gian như DATEADD hoặc DATESBETWEEN để tính toán ở các mức độ chi tiết.
3. Trực quan hóa: Sử dụng tính năng drill-down/drill-up để khám phá dữ liệu từ tổng quan đến chi tiết.
   Ví dụ: Khi phân tích doanh số, tôi có thể tạo một biểu đồ hiển thị tổng doanh số theo năm, với khả năng drill-down để xem chi tiết theo tháng hoặc ngày.

3. DAX (Data Analysis Expressions)

Nội dung chính

DAX là ngôn ngữ công thức cốt lõi của Power BI, dùng để tạo các phép tính tùy chỉnh, cột tính toán, và đo lường (measures). Phần này bao gồm các hàm DAX phổ biến, sự khác biệt giữa cột tính toán và đo lường, và cách sử dụng các hàm thời gian thông minh.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 41: DAX là gì và viết tắt của từ gì?
• Câu 43: Sự khác biệt giữa hàm CALCULATE và CALCULATETABLE?
• Câu 205: Sự khác biệt giữa RELATED và LOOKUPVALUE trong DAX?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 41: DAX là gì và viết tắt của từ gì?

Trả lời: DAX viết tắt của Data Analysis Expressions, là ngôn ngữ công thức trong Power BI dùng để tạo các phép tính tùy chỉnh như cột tính toán, đo lường, và phân tích thời gian. DAX giúp xử lý các phép tính phức tạp và cung cấp cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu.
Ví dụ: Công thức DAX Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount]) tính tổng doanh thu từ cột SalesAmount trong bảng Sales.

Câu 205: Sự khác biệt giữa RELATED và LOOKUPVALUE trong DAX?

Trả lời:

• RELATED: Yêu cầu một mối quan hệ hiện có giữa hai bảng, lấy giá trị từ bảng liên quan dựa trên ngữ cảnh hàng hiện tại.
• LOOKUPVALUE: Không yêu cầu mối quan hệ, cho phép tìm kiếm giá trị dựa trên nhiều tiêu chí, linh hoạt hơn nhưng có thể chậm hơn với dữ liệu lớn.
  Ví dụ:
  • Với RELATED: Category Name = RELATED(Categories[CategoryName]) lấy tên danh mục từ bảng Categories dựa trên mối quan hệ ProductID.
  • Với LOOKUPVALUE: ProductCategory = LOOKUPVALUE(Categories[CategoryName], Categories[ProductID], Products[ProductID], "Unknown") tìm danh mục ngay cả khi không có mối quan hệ.

4. Trực quan hóa và báo cáo

Nội dung chính

Phần này tập trung vào cách tạo báo cáo động, sử dụng slicer, tích hợp phân tích nâng cao, và tối ưu hóa hiệu suất báo cáo.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 4: Làm thế nào để tạo báo cáo cập nhật động dựa trên lựa chọn của người dùng?
• Câu 204: Làm thế nào để xử lý một báo cáo Power BI tải chậm?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 4: Làm thế nào để tạo báo cáo cập nhật động dựa trên lựa chọn của người dùng?

Trả lời: Tôi sẽ sử dụng slicer và tham số what-if để tạo báo cáo động. Các đo lường DAX được thiết kế để phản hồi với lựa chọn của người dùng qua slicer, đảm bảo báo cáo cập nhật theo thời gian thực.
Ví dụ: Trong một báo cáo doanh số, tôi thêm một slicer cho Khu vực và một tham số what-if để điều chỉnh tỷ lệ chiết khấu. Khi người dùng chọn khu vực “Miền Bắc” và thay đổi chiết khấu, đo lường DAX sẽ tự động tính lại doanh thu dự kiến.

Câu 204: Làm thế nào để xử lý một báo cáo Power BI tải chậm?

Trả lời: Để cải thiện hiệu suất báo cáo, tôi sẽ:

1. Sử dụng Performance Analyzer: Xác định các truy vấn hoặc hình ảnh chậm.
2. Tối ưu hóa mô hình dữ liệu: Loại bỏ cột và bảng không cần thiết, sử dụng làm mới gia tăng (incremental refresh).
3. Tối ưu hóa truy vấn nguồn: Viết truy vấn SQL hiệu quả, thêm chỉ mục vào các cột thường xuyên lọc.
4. Giảm độ phức tạp của hình ảnh: Hạn chế số lượng hình ảnh trên một trang và sử dụng hình ảnh đơn giản.
   Ví dụ: Nếu một biểu đồ chứa quá nhiều điểm dữ liệu, tôi sẽ tổng hợp dữ liệu ở cấp độ tháng thay vì ngày để tăng tốc độ tải.

5. Tích hợp và triển khai

Nội dung chính

Phần này đề cập đến cách tích hợp Power BI với các dịch vụ Microsoft khác (như SharePoint, Teams), triển khai báo cáo trên Power BI Report Server, và quản lý bảo mật dữ liệu.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 6: Làm thế nào để tích hợp Power BI với SharePoint, Teams, hoặc PowerApps?
• Câu 214: Tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu trong mô hình hóa dữ liệu Power BI?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 6: Làm thế nào để tích hợp Power BI với SharePoint, Teams, hoặc PowerApps?

Trả lời:

• SharePoint Online: Nhúng báo cáo Power BI vào trang SharePoint để chia sẻ với nhóm.
• Microsoft Teams: Tích hợp báo cáo vào kênh Teams để thảo luận và cập nhật thời gian thực.
• PowerApps: Tạo biểu mẫu tùy chỉnh trong PowerApps để tương tác với dữ liệu Power BI, tự động hóa quy trình qua Power Automate.
  Ví dụ: Tôi từng nhúng một dashboard doanh số vào kênh Teams, cho phép nhóm bán hàng theo dõi KPI hàng ngày và nhận thông báo qua Power Automate khi doanh số vượt mục tiêu.

Câu 214: Tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu trong mô hình hóa dữ liệu Power BI?

Trả lời: Bảo mật dữ liệu đảm bảo thông tin nhạy cảm được bảo vệ và chỉ người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập. Các biện pháp bao gồm:

• Bảo mật nguồn dữ liệu: Sử dụng kết nối an toàn như Azure AD.
• Bảo mật dịch vụ Power BI: Áp dụng xác thực đa yếu tố (MFA) và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC).
• Bảo mật mô hình dữ liệu: Sử dụng bảo mật cấp hàng (RLS) để hạn chế dữ liệu theo vai trò người dùng.
  Ví dụ: Trong một dự án tài chính, tôi triển khai RLS để đảm bảo chỉ nhân viên khu vực Bắc Mỹ thấy dữ liệu doanh thu của khu vực đó.

6. Câu hỏi tình huống thực tế

Nội dung chính

Phần này tập trung vào các kịch bản thực tế, yêu cầu ứng viên áp dụng kiến thức để giải quyết vấn đề, như phân tích ROI chiến dịch tiếp thị hoặc xử lý dữ liệu thời gian thực.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 218: Làm thế nào để tạo phân tích phân đoạn khách hàng theo độ tuổi và hành vi mua hàng?
• Câu 230: Làm thế nào để tạo báo cáo phân tích hiệu suất chiến dịch tiếp thị và ROI?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 218: Làm thế nào để tạo phân tích phân đoạn khách hàng theo độ tuổi và hành vi mua hàng?

Trả lời:

1. Mô hình dữ liệu: Tạo bảng Khách hàng (CustomerID, AgeGroup) và bảng Bán hàng (SaleID, CustomerID, SalesAmount). Thiết lập mối quan hệ qua CustomerID.
2. Phân đoạn khách hàng: Sử dụng DAX để tạo cột tính toán phân loại khách hàng (ví dụ: “Chi tiêu cao”, “Chi tiêu thấp”) dựa trên SalesAmount.
3. Trực quan hóa: Sử dụng biểu đồ ma trận để hiển thị doanh số theo nhóm tuổi và phân đoạn, thêm slicer cho độ tuổi và hành vi để lọc tương tác.
   Ví dụ: Một biểu đồ cột hiển thị doanh số của nhóm tuổi 25-34, với slicer cho phép lọc nhóm “Chi tiêu cao” để xem sản phẩm họ mua nhiều nhất.

Câu 230: Làm thế nào để tạo báo cáo phân tích hiệu suất chiến dịch tiếp thị và ROI?

Trả lời:

1. Phân tích dữ liệu: Kiểm tra và làm sạch ba tập dữ liệu: Chiến dịch (Campaigns), Bán hàng (Sales), Chi phí (Expenses).
2. Tạo đo lường DAX:
   • Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount])
   • Total Expenses = SUM(Expenses[ExpenseAmount])
   • ROI = DIVIDE([Total Sales] - [Total Expenses], [Total Expenses])
   • CAC = DIVIDE([Total Expenses], DISTINCTCOUNT(Sales[SaleID]))
3. Trực quan hóa: Sử dụng biểu đồ cột gộp để so sánh CAC theo khu vực, biểu đồ đường cho xu hướng doanh thu và chi phí, thêm slicer cho khu vực và chiến dịch.
   Ví dụ: Dashboard hiển thị ROI của chiến dịch “Black Friday” tại khu vực Bắc Mỹ, với slicer để chuyển đổi giữa các khu vực và chiến dịch khác.

7. Kinh nghiệm phỏng vấn thực tế

Nội dung chính

Phần này chia sẻ trải nghiệm phỏng vấn thực tế, bao gồm các vòng phỏng vấn và câu hỏi cụ thể mà ứng viên gặp phải, giúp bạn hình dung quy trình tuyển dụng.

Các câu hỏi tiêu biểu

• Câu 226: Làm thế nào để đảm bảo chỉ hai trong năm hình ảnh bị ảnh hưởng khi thay đổi slicer?
• Câu 227: Làm thế nào để đồng bộ slicer giữa hai trang báo cáo?

Ví dụ trả lời nổi bật

Câu 226: Làm thế nào để đảm bảo chỉ hai trong năm hình ảnh bị ảnh hưởng khi thay đổi slicer?

Trả lời: Tôi sẽ sử dụng tính năng Edit Interactions trong Power BI:

1. Chọn slicer.
2. Vào tab Format và bật Edit Interactions.
3. Tắt tương tác (biểu tượng “No Impact”) cho ba hình ảnh không muốn bị ảnh hưởng, giữ tương tác cho hai hình ảnh còn lại.
   Ví dụ: Trong một báo cáo doanh số, tôi thiết lập để slicer Khu vực chỉ ảnh hưởng đến biểu đồ doanh thu và bảng chi tiết, không tác động đến biểu đồ KPI toàn cầu.

Câu 227: Làm thế nào để đồng bộ slicer giữa hai trang báo cáo?

Trả lời: Tôi sẽ sử dụng tính năng Sync Slicers:

1. Chọn slicer (ví dụ: slicer Country trên trang 1).
2. Vào tab View, mở Sync Slicers pane.
3. Tích chọn ô Sync cho cả trang 1 và trang 2.
   Ví dụ: Khi người dùng chọn “Việt Nam” trên slicer Country ở trang 1, trang 2 sẽ tự động lọc dữ liệu cho Việt Nam, đảm bảo báo cáo đồng nhất.

Kết luận

Tài liệu “230 Câu Hỏi Phỏng Vấn Power BI” là một kho tàng kiến thức, giúp bạn nắm vững các khái niệm cơ bản, kỹ năng DAX, mô hình hóa dữ liệu, và xử lý các tình huống thực tế. Bằng cách chuẩn bị kỹ lưỡng với các câu hỏi và ví dụ trong bài viết này, bạn sẽ tự tin hơn khi đối mặt với nhà tuyển dụng. Hãy luyện tập thường xuyên, áp dụng vào các dự án thực tế, và đừng quên theo dõi BSD Blog để cập nhật thêm nhiều mẹo hay về Power BI!

Call BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về Power BI, tìm kiếm phương án tiếp cận và triển khai Power BI vào doanh nghiệp của bạn