Trong chương này, bạn sẽ thiết lập môi trường Databricks và khám phá Airbnb Open Dataset. Bạn sẽ học các kỹ năng SQL thiết yếu để truy vấn, lọc và tóm tắt dữ liệu trong Databricks Lakehouse. Thông qua các bài tập, bạn sẽ thực hành đơn giản hóa truy vấn phức tạp bằng các truy vấn con và tối ưu hóa hiệu năng cho các bộ dữ liệu lớn bằng lệnh `OPTIMIZE`. Chương này cung cấp nền tảng cần thiết để phân tích và quản lý dữ liệu hiệu quả trong Databricks.

Giới thiệu

Môi trường Databricks

Phân tích cấu trúc dữ liệu

Truy vấn đầu tiên

Đánh giá chất lượng dữ liệu

Truy vấn con (Subqueries)

Giới thiệu về nghiên cứu tình huống

Trong chương này, bạn sẽ khám phá các kỹ thuật phân tích nâng cao bằng bộ dữ liệu Airbnb trong Databricks SQL Notebooks. Thông qua các bài tập thực hành, bạn sẽ tính toán thống kê mô tả và tận dụng window functions cho các phép tính phức tạp. Bạn cũng sẽ thực hiện feature engineering để tạo ra các chỉ số ý nghĩa nhằm thúc đẩy insight có thể hành động. Kết thúc chương, bạn sẽ tự tin áp dụng advanced analytics trong các kịch bản tư vấn thực tế để tạo ra insight có thể triển khai, phù hợp với chiến lược định hướng dữ liệu của Data X.

Phân tích insight

Phân tích mối quan hệ

Sử dụng window function

Kỹ thuật tạo đặc trưng (Feature engineering)

Tổng hợp thống kê tóm tắt

Ứng dụng phân tích

Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ giúp tăng cường hiểu biết về các tập dữ liệu phức tạp và truyền đạt hiệu quả các insight quan trọng.

Trong chương này, bạn sẽ khám phá cả nghệ thuật lẫn khoa học của việc thiết kế trực quan hóa tương tác và xây dựng các bảng điều khiển toàn diện bằng Databricks.

Bằng cách tận dụng nhiều loại biểu đồ như biểu đồ cột, heatmap và bản đồ, bạn sẽ khám phá phân bố dữ liệu, tương quan và xu hướng theo địa lý. Các bộ lọc tương tác cho phép bạn khám phá linh hoạt theo khu lân cận, điểm đánh giá và khoảng giá.

Trực quan hóa với Databricks AI/BI

Thiết lập dashboard

Xác định mục tiêu

Trực quan hóa xu hướng

Trực quan hóa tương quan

Chúc mừng bạn!

Trực quan hóa dữ liệu

Metadata sheet

Trong nghiên cứu tình huống này, bạn sẽ học cách thực hiện phân tích dữ liệu trong Databricks bằng SQL trong Databricks.
Bạn sẽ bắt đầu bằng việc khám phá và làm sạch bộ dữ liệu Airbnb, sau đó chuyển sang xây dựng trực quan hóa và bảng điều khiển trong Databricks.
Kết thúc nghiên cứu tình huống, bạn sẽ có thể xác định các khu lân cận và loại phòng hoạt động hiệu quả nhất, từ đó đưa ra chiến lược khả thi để đo lường nhu cầu và cải thiện hiệu suất của chủ nhà một cách chính xác dựa trên dữ liệu.

<h2>Phân tích dữ liệu trên Databricks</h2>
<p>Nghiên cứu tình huống này mang đến phương pháp thực hành giúp nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu trên Databricks, tập trung vào việc sử dụng SQL. Người học sẽ bắt đầu với bộ dữ liệu Airbnb, bao gồm thông tin về các tin đăng, lượt đặt phòng và chủ nhà. Giai đoạn đầu tiên của nghiên cứu tình huống là khám phá tập dữ liệu để hiểu cấu trúc và nội dung, sau đó thực hiện các bước làm sạch dữ liệu cần thiết và tải dữ liệu lên Databricks. Bước nền tảng này đảm bảo quá trình phân tích dựa trên dữ liệu chính xác và phù hợp.</p> 
<h2>Phát triển trực quan hóa dữ liệu và bảng điều khiển</h2> 
<p>Sau khi làm sạch dữ liệu, nghiên cứu tình huống chuyển sang một khía cạnh then chốt của phân tích dữ liệu—xây dựng các hình ảnh trực quan và bảng điều khiển. Bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ trực quan hóa mạnh mẽ của Databricks để tạo biểu đồ và bảng điều khiển giúp khám phá những thông tin giá trị. Các hình thức trực quan hóa này sẽ giúp bạn nhận diện xu hướng, quy luật và các điểm ngoại lệ trong dữ liệu. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng trực quan dễ hiểu, bạn sẽ có thể truyền tải thông tin phức tạp một cách súc tích, giúp các bên liên quan ở mọi cấp độ dễ dàng tiếp cận.</p>
 <h2>Phân tích chiến lược và ra quyết định</h2> <p>Phần cuối của nghiên cứu tình huống tập trung vào việc sử dụng dữ liệu đã được làm sạch và những thông tin chuyên sâu từ trực quan hóa để xác định các khu dân cư và loại phòng có hiệu suất cao nhất trong bộ dữ liệu Airbnb. Bạn sẽ sử dụng các truy vấn SQL trong Databricks để phân tích các chỉ số hiệu suất và xây dựng những chiến lược thiết thực giúp chủ nhà tăng mức độ hiển thị và cải thiện hiệu suất. Sau khi hoàn thành nghiên cứu tình huống này, bạn sẽ có đủ kỹ năng để sử dụng những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu nhằm tác động đến các quyết định kinh doanh và nâng cao hiệu quả hoạt động.</p>

Introduction to Databricks

Intermediate SQL

Học phân tích dữ liệu Airbnb bằng SQL trong Databricks, tạo bảng điều khiển và rút ra thông tin hữu ích.

Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu trong Databricks

Phân tích dữ liệu Airbnb bằng SQL trên Databricks, tạo dashboard và rút ra insight thiết thực.

Sử dụng window function

Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu trong Databricks

Bài tập tương tác thực hành