--- title: "Power BI Cheat Sheet dành cho người mới" description: "Trong Power BI Cheat Sheet này, bạn sẽ được hướng dẫn tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của mình, làm việc với Power Query, sử dụng DAX,..." canonical: "https://200lab.io/blog/power-bi-cheat-sheet-danh-cho-nguoi-moi" published: "2022-07-29T08:52:40Z" updated: "2026-08-21T07:17:52Z" authors: ["Pum"] tags: ["Data"] reading_minutes: 7 access: "public" --- Trong **Power BI Cheat Sheet **này, bạn sẽ được hướng dẫn tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của mình thông qua Power BI, làm việc với Power Query, sử dụng DAX và còn nhiều hơn thế nữa. ## Tạo hình ảnh trực quan đầu tiên ### Tải tập dữ liệu lên Power BI - Bên dưới tab **Home**, bạn hãy **click** vào **Get Data**. - Chọn bất kỳ tập dữ liệu và **double click**. - **Click** vào** Load** nếu dữ liệu trước đó bạn không cần xử lý. - Nếu bạn cần chuyển đổi dữ liệu, **click Transform** để khởi chạy **Power Query**. - Kiểm tra dữ liệu của bạn bằng cách** click **vào **Data View**. ### Tạo mối quan hệ với Power BI - Nếu bạn có các tập dữ liệu khác nhau mà bạn muốn kết nối. Đầu tiên,  hãy tải chúng lên **Power BI**. - **Click** vào **Model View** phía bên trái. - Kết nối key columns từ các tập dữ liệu khác nhau bằng cách kéo, ví dụ: kéo **EmployeeID** đến **SalespersonID**. ### Tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của bạn - **Click** vào **Report View** và chuyển đến **Visualizations** **pane** ở phía bên phải. - Chọn **visualization** mà bạn muốn vẽ lên biểu đồ dữ liệu của mình. - Trong **Field pane** ở phía bên phải, bạn hãy kéo các biến  bạn chọn vào **Values** hoặc **Axis**. ### Tổng hợp dữ liệu **Power BI** tính tổng các fields khi bạn hiển thị chúng trong **Values**. Tuy nhiên, bạn có thể chọn các tổng hợp khác nhau. - Chọn hình ảnh trực quan (**Visualizations**) bạn vừa tạo. - Chuyển đến hình ảnh trực quan (Visualizations) ở phía bên phải. - Chuyển đến **Values** — cột được hiển thị sẽ ở đó. - Trên cột đã chọn — **click** vào **dropdown arrow** và thay đổi tổng hợp (tức là AVERAGE, MAX, COUNT,...). ## **Data Visualizations trong Power BI** Bạn có thể tham khảo bài viết này để hiểu hơn về **Data Visualization Cheat Sheet** nhé! [Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới](https://200lab.io/blog/data-visualization-cheat-sheet-danh-cho-nguoi-moi) — Data Visualization là một trong những kỹ năng về dữ liệu được sử dụng rộng rãi với các Data Visualization Cheat Sheet phổ biến nhất. ## Power Query Editor trong Power BI **Power Query** là công cụ chuẩn bị dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu của Microsoft. Nó được xem là một phần của **Power BI Desktop** và cho phép bạn kết nối với một hoặc nhiều nguồn dữ liệu. Bên cạnh đó, bạn có thể định hình và biến đổi dữ liệu để đáp ứng theo nhu cầu mà bạn cần và tải nó vào **Power BI**. ### Mở Power Query Editor #### Trong khi tải dữ liệu - Bên dưới tab **Home**, **click **vào** Get Data ** - Chọn bất kỳ tập dữ liệu nào của bạn và **double click** - **Click **vào** Transform Data ** #### Khi dữ liệu đã được tải - Chuyển đến **Data View ** - Trong **Queries** trong tab **Home** của ribbon, **click **vào** Transform Data drop-down** sau đó **click** vào nút **Transform Data**. ### Sử dụng Power Query Editor #### Xóa hàng Bạn có thể xóa các hàng tùy thuộc vào vị trí và thuộc tính của chúng. - **Click** vào tab **Home** trong **Query ribbon.** - **Click** vào **Remove Rows** trong nhóm **Reduce Rows**. - Chọn tùy chọn để xóa, cho dù **Remove Top Rows, Remove Bottom Rows**,... - Chọn số lượng hàng để xóa. - Lúc này, bạn có thể xóa nó khỏi **Applied Steps** list áp dụng ở phía bên phải. #### Thêm một cột mới Bạn có thể tạo cột mới dựa trên dữ liệu hiện có hoặc dữ liệu mới. - **Click** vào tab **Add Column **trong **Query** ribbon. - **Click** vào **Custom Column** trong nhóm** General**. - Đặt tên cho cột mới của bạn bằng cách sử dụng tùy chọn** New Column Name.** - Xác định công thức cột mới trong công thức cột tùy chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn. #### Thay thế các giá trị Bạn có thể thay thế giá trị này bằng một giá trị khác nếu giá trị đó được tìm thấy trong một cột. - Trong **Power Query Editor**, hãy chọn ô hoặc cột mà bạn muốn thay thế. - **Click** vào **cột** hoặc **value** và click vào **Replace Values** trong tab **Home** trong nhóm** Transform**. - Điền vào **Value to Find **và **Replace With fields** để hoàn thành thao tác thay thế giá trị của bạn. #### Nối tập dữ liệu Bạn có thể nối một tập dữ liệu này vào một tập dữ liệu khác. - **Click** vào **Append Queries** trong tab **Home **trong nhóm **Combine** - Chọn để nối hai, ba bảng** **hoặc nhiều bảng hơn vào nhau. - **Add tables** để nối vào phần được cung cấp trong cùng window #### Merge Queries Bạn có thể sử dụng hợp nhất các bảng dựa trên một cột có liên quan - **Click** vào **Merge Queries** trong tab **Home** trong nhóm **Combine ** - Chọn bảng đầu tiên và bảng thứ hai nếu bạn muốn hợp nhất chúng. - Chọn các cột mà bạn muốn nối  bằng cách nhấp vào cột từ tập dữ liệu đầu tiên và từ tập dữ liệu thứ hai. - Chọn **Join Kind** phù hợp với hoạt động của bạn. ![](https://assets.200lab.io/images/2024/12/05/15-7-e9f5a5ddc673a0af047d.webp) #### Data Profiling **Data Profiling** là một tính năng trong **Power Query** cung cấp thông tin trực quan cho dữ liệu của bạn. - **Click** vào tab **View **trong** Query** ribbon. - Trong tab **Data Preview**— đánh dấu các tùy chọn mà bạn muốn **visualize**. - **Tick** vào **Column Quality** để xem lượng dữ liệu bị thiếu. - **Tick** vào** Column Distribution** để xem sự phân phối thống kê dưới các cột. - **Tick** vào **Column Profile** để xem thống kê tóm tắt và thông tin tần suất chi tiết hơn của các cột. ## DAX **DAX** trong **Power BI (Data Analysis Expressions)** cơ bản được hiểu là một tập hợp các hàm, toán tử và hằng số, sử dụng trong công thức hoặc biểu thức tính để giải quyết những bài toán từ cơ bản tới phức tạp, kết quả trả về là một hoặc nhiều giá trị từ dữ liệu có sẵn. ### Simple aggregations - **SUM (\)** thêm tất cả các số vào trong một cột - **AVERAGE (\)** trả về giá trị trung bình (trung bình cộng) của tất cả các số trong một cột - **MEDIAN (\)** trả về giá trị trung bình của các số trong một cột - **MIN / MAX (\)** trả về giá trị nhỏ nhất / lớn nhất trong một cột - **COUNT (\**) đếm số ô trong cột có chứa số - **DISTINCTCOUNT (\)** đếm số lượng ô có giá trị trong cột chỉ định, chỉ đếm cột có giá trị khác nhau. ### Logical functions - **IF (\, \\[, \\])** dùng để kiểm tra kết quả của một biểu thức và tạo kết quả có điều kiện. ### Text functions - **LEFT (\, \)** dùng để trích xuất phần bên trái của một chuỗi một hoặc nhiều ký tự. - **LOWER (\)** chuyển đổi chữ in hoa thành chữ thường trong văn bản. - **UPPER (\)**  chuyển đổi chữ thường thành chữ in hoa trong văn bản. - **REPLACE (\, \, \, \)** cho phép thay thế một phần của chuỗi văn bản được chỉ định bằng một chuỗi văn bản khác. ### Date and time functions - **CALENDAR(\, \)** giúp tạo ra 1 bảng gồm 1 cột chứa các giá trị thời gian liên tục. Các giá trị thời gian này được giới hạn bởi 2 ngày: ngày bắt đầu và ngày kết thúc (xác định khi khai báo hàm). - **DATE(\, \, \)** thường dùng để tạo ra các giá trị thời gian cụ thể làm điều kiện tính toán trong các hàm. - **WEEKDAY(\, \)** giúp trả về giá trị số đại diện cho thứ trong tuần. Bài viết được dịch tại [đây.]() Nếu bạn có định hướng trở thành **Data Analyst chuyên nghiệp** thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với **combo 4 khóa học** trong **1 bootcamp** của **200Lab **tại [đây]().