Python và Data Storytelling: Bí Quyết Biến Dữ Liệu Thành Quyết Định Chiến Lược Cho Cấp Quản Lý

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Khởi tạo hằng số cấu hình biểu đồ
CHART_TITLE_SIZE = 14
PRIMARY_COLOR = "#2b5c8f"

def load_business_data(file_path):
    """Tải dữ liệu kinh doanh từ tệp nguồn."""
    # Giả lập dữ liệu doanh thu các quý trong năm
    data = {
        "Quarter": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"],
        "Revenue": [1200000, 1500000, 1350000, 1800000]
    }
    return pd.DataFrame(data)

def plot_revenue_story(df):
    """Vẽ biểu đồ xu hướng doanh thu phục vụ cấp quản lý."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
    
    # Vẽ biểu đồ cột thể hiện doanh thu theo quý
    bars = ax.bar(df["Quarter"], df["Revenue"], color=PRIMARY_COLOR, width=0.6)
    
    # Tùy chỉnh giao diện biểu đồ
    ax.set_title("Xu Hướng Doanh Thu Các Quý Trong Năm", fontsize=CHART_TITLE_SIZE, fontweight="bold")
    ax.set_xlabel("Quý Kinh Doanh")
    ax.set_ylabel("Doanh Thu (USD)")
    
    # Thêm nhãn giá trị trực tiếp lên cột để quản lý dễ đọc
    for bar in bars:
        height = bar.get_height()
        ax.annotate(f"{height:,.0f}",
                    xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height),
                    xytext=(0, 3),  # Độ lệch theo trục y
                    textcoords="offset points",
                    ha="center", va="bottom")

    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    # Thực thi quy trình trực quan hóa dữ liệu chiến lược
    business_df = load_business_data("sales.csv")
    plot_revenue_story(business_df)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Khởi tạo hằng số cấu hình biểu đồ
CHART_COLOR = "#e74c3c"
FIGURE_SIZE = (8, 4.5)

def analyze_category_profit(file_path):
    """Tính toán tỷ suất lợi nhuận theo danh mục sản phẩm."""
    # Giả lập dữ liệu doanh thu và chi phí theo danh mục
    data = {
        "Category": ["Điện Tử", "Thời Trang", "Gia Dụng", "Sách & Văn Phòng Phẩm"],
        "Revenue": [500000, 200000, 350000, 150000],
        "Cost": [350000, 120000, 210000, 90000]
    }
    
    df = pd.DataFrame(data)
    # Tính lợi nhuận gộp và tỷ suất lợi nhuận (%)
    df["Profit"] = df["Revenue"] - df["Cost"]
    df["Profit_Margin"] = (df["Profit"] / df["Revenue"]) * 100
    return df

def plot_profit_margin_story(df):
    """Trực quan hóa tỷ suất lợi nhuận để hỗ trợ ra quyết định cắt giảm hoặc mở rộng."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=FIGURE_SIZE)
    
    bars = ax.barh(df["Category"], df["Profit_Margin"], color=CHART_COLOR)
    
    ax.set_title("Tỷ Suất Lợi Nhuận Theo Danh Mục Sản Phẩm (%)", fontsize=12, fontweight="bold")
    ax.set_xlabel("Tỷ Suất Lợi Nhuận (%)")
    ax.set_ylabel("Danh Mục Sản Phẩm")
    
    # Gắn nhãn giá trị phần trăm vào từng thanh ngang
    for bar in bars:
        width = bar.get_width()
        ax.text(width + 0.5, bar.get_y() + bar.get_height()/2, 
                f"{width:.1f}%", 
                va="center", ha="left", fontweight="bold")

    plt.xlim(0, 50)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    # Thực thi bài tập 1
    profit_df = analyze_category_profit("products.csv")
    plot_profit_margin_story(profit_df)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Khởi tạo hằng số cấu hình
BAR_WIDTH = 0.35

def calculate_regional_growth(file_path):
    """Tính toán tốc độ tăng trưởng doanh thu theo khu vực."""
    data = {
        "Region": ["Miền Bắc", "Miền Trung", "Miền Nam"],
        "Previous_Period": [800000, 400000, 1200000],
        "Current_Period": [950000, 420000, 1500000]
    }
    
    df = pd.DataFrame(data)
    # Tính phần trăm tăng trưởng doanh thu
    df["Growth_Rate"] = ((df["Current_Period"] - df["Previous_Period"]) / df["Previous_Period"]) * 100
    return df

def plot_regional_growth_story(df):
    """Trực quan hóa so sánh doanh thu các kỳ và làm nổi bật khu vực tăng trưởng."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
    
    x = range(len(df["Region"]))
    
    # Vẽ biểu đồ cột đôi so sánh 2 kỳ
    bar1 = ax.bar([i - BAR_WIDTH/2 for i in x], df["Previous_Period"], width=BAR_WIDTH, label="Kỳ Trước", color="#95a5a6")
    bar2 = ax.bar([i + BAR_WIDTH/2 for i in x], df["Current_Period"], width=BAR_WIDTH, label="Kỳ Này", color="#27ae60")
    
    ax.set_title("So Sánh Doanh Thu Các Kỳ Theo Khu Vực", fontsize=12, fontweight="bold")
    ax.set_xticks(list(x))
    ax.set_xticklabels(df["Region"])
    ax.set_ylabel("Doanh Thu (VND)")
    ax.legend()

    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    # Thực thi bài tập 2
    regional_df = calculate_regional_growth("regions.csv")
    plot_regional_growth_story(regional_df)