Higher nationals in computing unit 14 business intelligence

Tìm hiểu về Unit 14 - Business Intelligence trong chương trình Higher Nationals in Computing. Khám phá kiến thức, kỹ năng phân tích dữ liệu, hỗ trợ quyết định kinh doanh thông m...

• Trường học: BTEC Level 5 HND Diploma in Computing
• Chuyên ngành: Computing
• Đề tài: Business Intelligence
• Loại tài liệu: Assignment

Tóm tắt

I. Tổng quan Unit 14 Business Intelligence cho BTEC HND

Phần này giới thiệu toàn diện về Business Intelligence (BI) trong khuôn khổ chương trình học BTEC HND in Computing. Nội dung sẽ giải mã các khái niệm nền tảng, mục tiêu học tập chính của Unit 14, và các tiêu chí đánh giá quan trọng mà sinh viên cần nắm vững để hoàn thành tốt học phần.

1.1. Giải mã các khái niệm cốt lõi của Business Intelligence

Business Intelligence (BI), hay Kinh doanh thông minh, là một tập hợp các chiến lược và công nghệ được doanh nghiệp sử dụng để phân tích thông tin kinh doanh. Mục tiêu chính là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, có thể hành động được để hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược và chiến thuật. Các công cụ BI truy cập, phân tích các bộ dữ liệu và trình bày kết quả phân tích dưới dạng báo cáo, tóm tắt, business intelligence dashboard, đồ thị và bản đồ. Điều này mang lại cho người dùng cái nhìn sâu sắc về tình hình kinh doanh hiện tại và quá khứ. Các business intelligence concepts cốt lõi bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và lưu trữ trong một data warehouse (kho dữ liệu), sau đó sử dụng các công cụ phân tích để khai thác thông tin. Ví dụ, một chuỗi khách sạn có thể sử dụng BI để phân tích tỷ lệ lấp đầy phòng trung bình và doanh thu trên mỗi phòng. Bằng cách phân tích các xu hướng này theo năm, tháng và ngày, ban quản lý có thể đưa ra quyết định điều chỉnh giá thuê phòng để tối ưu hóa lợi nhuận và đạt được competitive advantage (lợi thế cạnh tranh).

1.2. Mục tiêu học tập Unit 14 và tiêu chí đánh giá

Học phần Higher Nationals in Computing Unit 14 Business Intelligence được thiết kế để trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng thực tiễn về việc sử dụng các công cụ và công nghệ BI. Theo assignment brief unit 14, các Unit 14 learning outcomes (kết quả học tập) chính tập trung vào hai mảng: (LO3) Trình bày việc sử dụng các công cụ và công nghệ BI, và (LO4) Thảo luận về tác động của BI đối với việc ra quyết định và bối cảnh pháp lý. Để đạt được điểm, sinh viên cần đáp ứng các assessment criteria (tiêu chí đánh giá) cụ thể. Ví dụ, để đạt mức Pass (P3, P4, P5, P6), sinh viên cần xác định được BI là gì, thiết kế một công cụ BI đơn giản, thảo luận về đóng góp của BI và khám phá các vấn đề pháp lý. Để đạt mức Merit và Distinction (pass merit distinction criteria), yêu cầu cao hơn như tùy chỉnh thiết kế giao diện (M3), nghiên cứu các ví dụ thực tế (M4), và đánh giá phê bình về thiết kế (D3) cũng như cách doanh nghiệp dùng BI để mở rộng thị trường (D4). Việc hiểu rõ các tiêu chí này là chìa khóa để hoàn thành xuất sắc chương trình Pearson BTEC Level 5.

II. Phương pháp cốt lõi ETL Data Mining và Data Warehouse

Để triển khai Business Intelligence hiệu quả, việc nắm vững các kỹ thuật nền tảng là điều bắt buộc. Phần này sẽ đi sâu vào ba trụ cột chính của BI: quy trình ETL để chuẩn bị dữ liệu, Data Warehouse làm nơi lưu trữ tập trung, và Data Mining để khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu.

2.1. Tìm hiểu quy trình ETL Extract Transform Load

Quy trình ETL process (Extract, Transform, Load) là xương sống của bất kỳ hệ thống Business Intelligence nào. Đây là quá trình ba bước để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một kho lưu trữ duy nhất, thường là một data warehouse. Extract (Trích xuất): Dữ liệu được thu thập từ các nguồn đa dạng như hệ thống CRM, ERP, cơ sở dữ liệu giao dịch, hoặc các tệp phẳng. Transform (Biến đổi): Ở bước này, dữ liệu thô được làm sạch, chuẩn hóa, và chuyển đổi để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng. Các hoạt động có thể bao gồm việc xử lý giá trị null, định dạng lại ngày tháng, hoặc tính toán các trường mới. Tài liệu gốc mô tả bước tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng thư viện Pandas trong Python để xác định và xử lý các giá trị bị thiếu (null values) trong cột 'Income', đây là một ví dụ điển hình của giai đoạn Transform. Load (Tải): Dữ liệu đã được biến đổi sau đó được tải vào kho dữ liệu đích. Quá trình ETL đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng cho data analytics là chính xác và đáng tin cậy, tạo nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định.

2.2. Khai phá dữ liệu Data Mining và kho dữ liệu

Data warehouse là một hệ thống lưu trữ dữ liệu trung tâm, được thiết kế đặc biệt cho việc báo cáo và phân tích. Nó tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong một tổ chức, cung cấp một "nguồn chân lý duy nhất" (single source of truth) cho các hoạt động business performance management. Trên nền tảng kho dữ liệu này, kỹ thuật data mining (khai phá dữ liệu) được áp dụng. Đây là quá trình khám phá các mẫu, mối tương quan và xu hướng có ý nghĩa trong các tập dữ liệu lớn. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu giúp doanh nghiệp trả lời những câu hỏi phức tạp mà các báo cáo thông thường không thể. Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng data mining để phân tích lịch sử mua hàng và xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau, từ đó xây dựng các chiến lược bán chéo (cross-selling) hiệu quả. Quá trình này giúp chuyển đổi dữ liệu thành tri thức kinh doanh, tạo ra competitive advantage.

2.3. Sức mạnh của OLAP trong phân tích dữ liệu đa chiều

OLAP (Online Analytical Processing) là một công nghệ cho phép người dùng phân tích dữ liệu đa chiều từ nhiều góc độ khác nhau một cách nhanh chóng. Thay vì xem dữ liệu dưới dạng bảng hai chiều truyền thống, OLAP cho phép tạo ra các "khối" (cubes) dữ liệu với nhiều chiều (dimensions) như thời gian, địa điểm, sản phẩm. Người dùng có thể thực hiện các thao tác như "drill-down" (đi sâu vào chi tiết), "roll-up" (tổng hợp dữ liệu lên cấp cao hơn), và "slice and dice" (cắt và chia nhỏ khối dữ liệu) để khám phá thông tin. Ví dụ, một nhà phân tích có thể bắt đầu với tổng doanh thu của cả nước, sau đó "drill-down" để xem doanh thu theo từng khu vực, rồi tiếp tục xem theo từng cửa hàng và cuối cùng là theo từng sản phẩm cụ thể. OLAP là một công cụ mạnh mẽ trong hệ sinh thái Business Intelligence, cung cấp sự linh hoạt cần thiết để thực hiện các phân tích phức tạp và hỗ trợ decision making process.

III. Hướng dẫn sử dụng các công cụ BI Power BI và Tableau

Công cụ là phương tiện để biến lý thuyết Business Intelligence thành kết quả thực tiễn. Phần này tập trung vào hai trong số các BI reporting tools phổ biến nhất hiện nay là Power BI và Tableau, đồng thời nhấn mạnh vai trò không thể thiếu của SQL trong việc truy vấn và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.

3.1. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI

Power BI, một sản phẩm của Microsoft, là một công cụ phân tích kinh doanh mạnh mẽ cho phép người dùng kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu và thực hiện phân tích đặc biệt (ad-hoc analysis). Điểm mạnh của Power BI là khả năng tích hợp chặt chẽ với các sản phẩm khác của Microsoft như Excel và Azure. Tài liệu tham khảo đề cập đến việc INTEGRIS Health đã triển khai thành công Power BI và Microsoft Azure để cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe, kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc và cung cấp thông tin chi tiết cho nhân viên. Công cụ này cho phép tạo ra các báo cáo và business intelligence dashboard tương tác, giúp người dùng dễ dàng theo dõi các key performance indicators (KPIs) và khám phá dữ liệu thông qua các biểu đồ trực quan. Khả năng tích hợp R Script visualization cũng là một lợi thế, cho phép thực hiện các phân tích nâng cao như dự báo.

3.2. Tạo Business Intelligence Dashboard bằng Tableau

Tableau được biết đến là một trong những công cụ data visualization hàng đầu trong ngành Business Intelligence. Nó giúp đơn giản hóa dữ liệu thô thành một định dạng rất dễ hiểu, cho phép cả người dùng không chuyên về kỹ thuật cũng có thể tạo ra các dashboard tùy chỉnh. Như tài liệu đề cập, LinkedIn đã sử dụng Tableau để xử lý hàng petabyte dữ liệu khách hàng. 90% đội ngũ bán hàng của họ truy cập Tableau Server hàng tuần để đo lường hiệu suất và theo dõi thời gian thông qua các dashboard. Kết quả là doanh số bán hàng tăng lên nhờ một chu kỳ bán hàng chủ động hơn. Tableau hỗ trợ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu đa dạng và cho phép người dùng khám phá dữ liệu một cách tự do, trả lời các câu hỏi kinh doanh quan trọng chỉ trong vài giây mà không cần kiến thức lập trình. Việc tạo ra các biểu đồ, đồ thị và bản đồ tương tác giúp truyền tải thông tin một cách hiệu quả.

3.3. Vai trò của SQL for BI trong truy vấn và xử lý dữ liệu

Mặc dù các công cụ như Power BI và Tableau cung cấp giao diện kéo-thả thân thiện, SQL for BI (Structured Query Language for Business Intelligence) vẫn là một kỹ năng nền tảng và cực kỳ quan trọng. SQL là ngôn ngữ được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Trước khi dữ liệu được trực quan hóa, nó cần được trích xuất, lọc, và tổng hợp từ các hệ thống nguồn. Các nhà phân tích BI sử dụng SQL để viết các truy vấn phức tạp nhằm lấy chính xác bộ dữ liệu cần thiết cho việc phân tích. Họ có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng (JOINs), nhóm dữ liệu (GROUP BY), và tính toán các chỉ số quan trọng. Việc thành thạo SQL for BI cho phép tùy chỉnh và tối ưu hóa quá trình trích xuất dữ liệu, đảm bảo hiệu suất và độ chính xác cao hơn, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong một data warehouse. Đây là bước tiền xử lý quan trọng trước khi đưa dữ liệu vào các BI reporting tools.

IV. Cách BI thúc đẩy quá trình ra quyết định kinh doanh

Giá trị cuối cùng của Business Intelligence nằm ở khả năng cải thiện việc ra quyết định. Phần này khám phá cách các công cụ BI giúp doanh nghiệp xác định các chỉ số hiệu suất quan trọng (KPIs), quản lý hiệu suất tổng thể, và thông qua các ví dụ thực tế, làm thế nào BI trở thành một lợi thế cạnh tranh chiến lược.

4.1. Xác định KPIs và quản lý hiệu suất kinh doanh

Một trong những đóng góp quan trọng nhất của Business Intelligence là giúp tổ chức xác định và theo dõi các key performance indicators (KPIs). KPIs là những chỉ số có thể đo lường được, phản ánh mức độ thành công của tổ chức trong việc đạt được các mục tiêu kinh doanh cốt lõi. Các công cụ BI, đặc biệt là business intelligence dashboard, cung cấp một cái nhìn tổng quan, theo thời gian thực về các KPIs này. Thay vì phải chờ đợi các báo cáo thủ công hàng tháng, các nhà quản lý có thể truy cập dashboard bất cứ lúc nào để xem các chỉ số như doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi, chi phí trên mỗi khách hàng, v.v. Điều này cho phép họ nhanh chóng xác định các xu hướng tích cực cần phát huy và các vấn đề tiêu cực cần khắc phục. Quá trình này được gọi là business performance management (quản lý hiệu suất kinh doanh), giúp doanh nghiệp điều hành dựa trên dữ liệu (data-driven), từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa decision making process.

4.2. Case study Doanh nghiệp nâng cao lợi thế cạnh tranh

Nghiên cứu các ví dụ thực tế (theo tiêu chí M4 trong assignment brief unit 14) cho thấy rõ cách Business Intelligence tạo ra competitive advantage. LinkedIn là một minh chứng điển hình. Bằng cách sử dụng Tableau, đội ngũ bán hàng của họ có thể phân tích dữ liệu khách hàng khổng lồ để hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của họ. Điều này dẫn đến một chu kỳ bán hàng chủ động và hiệu quả hơn. Tương tự, INTEGRIS Health đã sử dụng Power BI để hợp nhất dữ liệu từ nhiều hệ thống, mang lại cái nhìn toàn diện về hoạt động chăm sóc bệnh nhân, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ. Các doanh nghiệp này không chỉ sử dụng BI để báo cáo về những gì đã xảy ra, mà còn dùng nó để dự báo xu hướng tương lai và xác định các cơ hội thị trường mới. Bằng cách khai thác sức mạnh của data analytics, họ có thể đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn so với đối thủ, từ đó chiếm lĩnh thị trường và mở rộng đối tượng mục tiêu.

V. Thách thức pháp lý và tương lai của Business Intelligence

Việc khai thác dữ liệu mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đi kèm với những trách nhiệm pháp lý và bảo mật. Phần này sẽ thảo luận về các vấn đề pháp lý liên quan đến việc thu thập dữ liệu người dùng, tầm quan trọng của việc tuân thủ quy định, và những xu hướng sẽ định hình tương lai của ngành Business Intelligence.

5.1. Các vấn đề pháp lý khi khai thác dữ liệu người dùng

Việc khai thác các công cụ Business Intelligence một cách an toàn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các vấn đề pháp lý. Một câu hỏi lớn được đặt ra là làm thế nào các công ty có thể thu thập dữ liệu người dùng một cách hợp pháp. Câu trả lời thường nằm trong các Thỏa thuận Điều khoản Dịch vụ (Terms of Service Agreements). Như tài liệu tham khảo chỉ ra, hầu hết người dùng thường nhấp vào "đồng ý" mà không đọc kỹ, qua đó vô tình cho phép các công ty thu thập, sử dụng và thậm chí chia sẻ dữ liệu của họ. Ví dụ, Facebook có điều khoản cho phép theo dõi người dùng trên các trang web khác và chia sẻ dữ liệu với các doanh nghiệp. YouTube giữ lại bản sao của video ngay cả khi người dùng đã xóa chúng khỏi trang web. Những hoạt động này đặt ra các vấn đề nghiêm trọng về quyền riêng tư và bảo mật. Việc hiểu rõ loại dữ liệu nào đang được thu thập và cách nó được sử dụng là bước đầu tiên để đảm bảo việc triển khai Business Intelligence tuân thủ pháp luật và đạo đức.

5.2. Tuân thủ luật an ninh và xu hướng tương lai của BI

Trước những lo ngại về quyền riêng tư, các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU) đã ra đời, buộc các tổ chức phải minh bạch hơn về việc thu thập và xử lý dữ liệu. Việc tuân thủ các luật an ninh này không còn là một lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các hệ thống Business Intelligence của mình có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khỏi các truy cập trái phép. Nhìn về tương lai, ngành BI đang phát triển theo hướng tự động hóa và thông minh hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) đang được tích hợp vào các nền tảng BI để cung cấp các phân tích dự báo và phân tích đề xuất (prescriptive analytics). Data visualization sẽ ngày càng trở nên tương tác và dễ tiếp cận hơn, cho phép nhiều người dùng trong tổ chức có thể tự phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu của mình. Xu hướng này, kết hợp với yêu cầu tuân thủ pháp lý chặt chẽ, sẽ định hình một kỷ nguyên mới cho data analytics và Business Intelligence.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Higher Nationals in Computing Unit 14: BUSINESS INTELLIGENCE ASSIGNMENT 2 Assessor name: Learner’s name: Class: Subject code: 1641 Assignment due: Assignment submit ASSIGNMENT 2 FRONT SHEET Qualification BTEC Level 5 HND Diploma in Computing Unit number and title Unit 14: Business Intelligence Submission date Date Received 1st submission Re-submission Date Date Received 2nd submission Student Name Student ID Class Assessor name Student declaration I certify that the assignment submission is entirely my own work and I fully understand the consequences of plagiarism. I understand tha making a false declaration is a form of malpractice. Student’s signature Grading grid P3 P4 P5 P6 M3 M4 D3 D4 ❒ Summative Feedback: ❒ Resubmission Feedback: Grade: Assessor Signature: Date: IV Signature: Assessment Brief Student Name/ID Number Unit Number and Title 14: Business Intelligence Academic Year Unit Tutor Assignment Title Assignment 2: Apply BI tools & techniques and their impact Issue Date Submission Date IV Name & Date Submission Format Part I: Project submission. This should be a zip / rar folder of your project, including all necessary files to run your project.

There should be a link to your Tableau work on Tableau Public cloud. Part II: The submission is in the form of a group written report. This should be written in a concise, formal business style using single spacing and font size 12. You are required to make use of headings, paragraphs and subsections as appropriate, and all work must be supported with research and referenced using the Harvard referencing system.

Please also provide a bibliography using the Harvard referencing system. Part III: Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence. You may need to research for specific examples of organizations that use BI tools to enhance or improve their business and evaluate how they can use BI tools for extend their target audience and make them more competitive within the market. Unit Learning Outcomes LO3 Demonstrate the use of business intelligence tools and technologies Assignment Brief (Continued from previous scenario) Your next task is to demonstrate to the board of directors about the ability of applying business intelligence in the company's current business processes.

To demonstrate BI, you need to prepare a presentation about BI and related tools & techniques and a demonstration on real company dataset. For the presentation, you need: - Explain general concept of what is BI - Introduction to some tools / techniques for BI and their application in general For the demonstration, you need: - A (some) data set(s) extracted from the company's business processes. Explain the dataset. - Show how you pre-process data for later analysis, explain each step and it purpose - Design dashboards to show your analysis on pre-processed data.

Explain clearly purpose of dashboards and charts. Suggestions should be made after analysis During the demonstration, you need collect feed-back and comments from users to review how well your dashboards design meet user or business requirement and what customization needed for future use. 3 HNC/HND Computing Team needs to present their point of view about how business intelligence tools can contribute to effective decision-making as well as the legal issues involved in exploiting user data for business intelligence. You may need to research for specific examples of organizations that use BI tools to enhance or improve their business and evaluate how they can use BI tools for extend their target audience and make them more competitive within the market.

To summary, you need to submit a report in PDF includes 4 parts: your presentation, result of demonstration and review of user feedback, point of view on BI contribution and legal issues. Learning Outcomes and Assessment Criteria Pass Merit Distinction LO3 Demonstrate the use of business intelligence tools and technologies P3 Determine, with examples, M3 Customise the design to ensure D3 Provide a critical review what business intelligence is and that it is user friendly and has a of the design in terms of the tools and techniques functional interface. how it meets a specific user associated with it. or business requirement and identify what P4 Design a business customisation has been intelligence tool, application integrated into the design.

or interface that can perform a specific task to support problem- solving or decision-making at an advanced level. LO4 Discuss the impact of business intelligence tools and technologies D4 Evaluate how for effective decision-making purposes and the legal/regulatory organisations could use 4 HNC/HND Computing context in which they are used business intelligence to extend their target audience P5 Discuss how business M4 Conduct research to identify and make them more intelligence tools can contribute specific examples of organisations competitive within the to effective decision-making. that have used business market, taking security intelligence tools to enhance or legislation into consideration P6 Explore the legal issues improve operations. involved in the secure exploitation of business intelligence tools Table of Contents Unit 14: BUSINESS INTELLIGENCE ASSIGNMENT 2 P3 Determine, with examples, what business intelligence is and the tools and techniques associated with it.

The tools of Business Intelligence (BI) 2. Microsoft Power BI 2. SAP Business Objects 2. SAS Business Intelligence 2.

Business Intelligence techniques 3. Analysis techniques 5 HNC/HND Computing 3. Tool BI used P4 Design a business intelligence tool, application or interface that can perform a specific task to support problem-solving or decision-making at an advanced level. Pre-process steps on dataset 1.

Acquire the dataset: 2. Import crucial libraries: 3. Create table for different sections of data 5. Identify and handling issues 5.

Inspecting categorical column 5. Inspecting numerical columns 6. Create new function 7. Create new column 8.

Print distribution report for numerical columns 3. Purpose of Chart 4. Type of Chart in BI 4. Chart from dataset and Evaluate 4.

Chart from Jupyter Notebook and Evaluate P5 Discuss how business intelligence tools can contribute to effective decision-making. Business intelligence tools 1. Sisense 6 HNC/HND Computing P6 Explore the legal issues involved in the secure exploitation of business intelligence tools 1. Kind of data do we collect 2.

How is it Legal for Companies to Collect Your Data? Terms of Service Agreements 2. Terms of Service Agreements 2. Table evaluate about member in group REFERENCE 7 HNC/HND Computing P3 Determine, with examples, what business intelligence is and the tools and techniques associated with it. Business intelligence Business intelligence (BI) is a set of strategies and technologies used by companies to analyze business information and transform it into actionable information to make business decisions.

strategic and tactical business. BI tools access and analyze datasets and present analysis results in reports, summaries, dashboards, graphs, charts, and maps to give users insights about status of the business. Figure 1: Business Intelligence Here are some examples of how different groups and companies use their business intelligence: 8 HNC/HND Computing ❖ Marketing and Sales: BI helps marketers determine which tactics work- Basically BI will analyze all the tactics of marketers and customers and show you what works and doesn't work. Based on that, strategists or managers can make appropriate adjustments to tactics and future directions.

❖ Small business: Hotel owners use BI analytics applications to gather statistical information on average occupancy and room rates. It helps to find aggregate revenue generated per room. In addition, the owner also collects market share statistics and data from each hotel's customer surveys to determine the hotel's competitive position in different markets. By analyzing these trends year-to-year, month-by-month and day-to-day helps management reduce room rental rates.

The tools of Business Intelligence (BI) 2. Tableau Tableau is the fastest growing and powerful data visualization tool used in the Business Intelligence Industry. It helps to simplify raw data in a very understandable format. Tableau helps create data that professionals at every level of an organization can understand.

It also allows non-technical users to create custom dashboards. 9 HNC/HND Computing 2. Import crucial libraries: In this step, we are going to import all the important libraries into Jupyter. Those important libraries are: ● Pandas is a popular tool for importing and maintaining datasets.

Pandas also includes Python data structures and data analysis tools that are fast and simple to use. ● Numpy allows us to do scientific calculations. ● Matplotlib is a 2D charting toolkit for Python that may be used to create any style of chart. Import dataset: In this step, we are going to import the dataset we obtain from our customer.

It’s worth mentioning that In order to do so we must first set current directory as working directory Displaying data: 4. Create table for different sections of data 5. Identify and handling issues This is one of the crucial steps in pre-process dataset,as detecting problems in our dataset early could lead to more accurate results and minimizing code.In our dataset, we use these lines of code to detect missing values in dataset, wrong values,. 21 HNC/HND Computing 5.

Null values Using this line of code, we create 24 detectable null values in the "Income" coluamn. 22 HNC/HND Computing 5. Inspecting categorical column ➔ In categorical columns there are no missing values. 23 HNC/HND Computing 5.

Inspecting numerical columns ➔ There's no weirdly low or high value. Create new function ➔ These lines of code are used to create a new report() function since we want to describe and visualize the numerical data. Create new column In this line we create new columns named "Age" and "Enroll_at_age" derived from "Year_Birth" and "Enrollment date" respectively. 24 HNC/HND Computing 8.

Print distribution report for numerical columns Here are the report of said data after we have run said line of code: 5 26 HNC/HND Computing 27 HNC/HND Computing =>Even though the pre-process ends on step 7. We really want to show the reader of this assignment how proper pre-process can lead to results much faster. Design Dashboard Having a dashboard is creating an analytics tool that uses data from many different sources on one screen. Equipped with interactive data visualizations, BI dashboards enable companies to track key performance indicators and optimize processes to achieve goals.

Figure 10: Dashboard ✔ Purpose of dashboard o Identify trends: Businesses or companies in every industry identify and analyze positive trends related to a multitude of business activities while isolating and correcting negative trends to improve organizational performance. o Increased efficiency: Efficiency can be improved by providing relevant insights in real time, allowing you to make informed, accurate decisions that will drive your success. o 100% Accuracy: It provides instant access to the status of your company at an operational or strategic level and can be monitored and shared with employees at any time. Low-level staff timely.

28 HNC/HND Computing o Interactive data visualization: As more data sources become available, the need to compile a centralized access point for clarity and instant understanding. o Self-service features: Modern self-service BI is easy to implement without special IT expertise. This gives the entire organization access to invaluable performance metrics that everyone can quickly share, and provides a degree of flexibility and portability. o Enhanced communication: With interactive features, these powerful analytical tools can be easily shared with colleagues, managers, customers, and other stakeholders so everyone can stay in the know and participate in the latest developments.

This increases the effectiveness of communication while strengthening collaboration and a data-driven culture in the company. o Accurate forecasting: Being able to predict future outcomes is another great benefit. By analyzing your historical and current data to find patterns and trends, predictive analytics technologies provide choices about the future in a number of areas. That way, you can get accurate forecasts on things like product demand and advance production planning and strategy.

o Real-time insights: Dashboards do that by providing real-time information as soon as it's available. o Freedom & flexibility: you can access and analyze invaluable insights from a multitude of devices, wherever you are in the world, and at any time.