Khám Phá Xu Hướng Ẩm Thực với AWS QuickSight

Tháng 9 là tháng kỷ niệm của Việt Nam, và không có cách nào tốt hơn để ăn mừng bằng việc khám phá ẩm thực phong phú của đất nước. Từ phở, bún chả, đến bánh mì, danh sách món ăn Việt Nam thật sự phong phú và hấp dẫn. Nhưng câu hỏi đặt ra là: Món ăn nào sẽ trở nên phổ biến nhất trong tháng này?

Dù chúng ta không có một viên bi huyền bí để dự đoán điều đó, nhưng chúng ta có thể sử dụng AWS để phân tích và trực quan hóa dữ liệu ẩm thực một cách dễ dàng và thú vị.

Giới thiệu về AWS QuickSight

AWS QuickSight là một dịch vụ phân tích dữ liệu trên đám mây giúp bạn dễ dàng tạo ra các bảng điều khiển (dashboard) trực quan từ dữ liệu của mình. Với QuickSight, bạn có thể biến những dữ liệu khô khan thành những thông tin hữu ích, giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn trong việc kinh doanh và phát triển sản phẩm.

Tại sao nên sử dụng AWS QuickSight?

Dễ sử dụng: Giao diện thân thiện giúp người dùng không chuyên cũng có thể dễ dàng sử dụng.
Tích hợp mạnh mẽ: Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như S3, RDS, và nhiều nền tảng khác.
Trực quan hóa nhanh chóng: Tạo biểu đồ, bảng và bản đồ chỉ trong vài cú nhấp chuột.
Tiết kiệm chi phí: Chi phí linh hoạt dựa trên mức sử dụng thực tế.

Bước 1: Thu Thập Dữ Liệu

Để bắt đầu, chúng ta sẽ tạo ra một bộ dữ liệu mô phỏng về tiêu thụ các món ăn Việt Nam. Dưới đây là một đoạn mã Python sử dụng thư viện pandas để tạo dữ liệu:

python Copy

import pandas as pd
import random
from datetime import datetime, timedelta

# Danh sách các món ăn Việt Nam
mon_an = [
    "Phở", "Bún chả", "Bánh mì", "Cao lầu", "Gỏi cuốn",
    "Chả cá Lã Vọng", "Bánh xèo", "Quà vặt", "Xôi gà", "Chè"
]

# Danh sách các khu vực
khu_vuc = [
    "Hà Nội", "Đà Nẵng", "TP Hồ Chí Minh", "Nha Trang", "Hải Phòng"
]

# Hàm tạo ngày ngẫu nhiên trong 2 năm qua
def ngay_ngau_nhien():
    start_date = datetime.now() - timedelta(days=730)
    random_days = random.randint(0, 730)
    return (start_date + timedelta(days=random_days)).strftime("%Y-%m-%d")

# Hàm xác định mùa

def mua(fecha_str):
    fecha = datetime.strptime(fecha_str, "%Y-%m-%d")
    mes = fecha.month
    if mes in [12, 1, 2]:
        return "Mùa Đông"
    elif mes in [3, 4, 5]:
        return "Mùa Xuân"
    elif mes in [6, 7, 8]:
        return "Mùa Hè"
    else:
        return "Mùa Thu"

# Tạo bộ dữ liệu
rows = []
for _ in range(1000):  # 1000 bản ghi
    ngay = ngay_ngau_nhien()
    mon = random.choice(mon_an)
    khu = random.choice(khu_vuc)
    so_luong = random.randint(20, 500)
    gia_ban = round(random.uniform(30, 250), 2)
    rows.append({
        "mon": mon,
        "khu_vuc": khu,
        "ngay": ngay,
        "so_luong": so_luong,
        "gia_ban": gia_ban,
        "mua": mua(ngay)
    })

df = pd.DataFrame(rows)

# Lưu vào file CSV
csv_path = "/dataset_mon_an.csv"
df.to_csv(csv_path, index=False)

csv_path

Kết quả sẽ là một file CSV chứa thông tin về các món ăn, bao gồm khu vực, ngày tháng, số lượng bán ra, giá bán trung bình và mùa tiêu thụ.

Bước 2: Tải Dữ Liệu Lên AWS QuickSight

Để tạo bảng điều khiển, chúng ta sẽ cần tải dữ liệu lên từ file CSV vừa tạo. Dưới đây là các bước thực hiện:

Đăng nhập vào AWS QuickSight.
Vào phần Phân tích.
Nhấp vào Tạo Phân Tích Mới.
Chọn Tạo Bộ Dữ Liệu Mới.
Chọn Tải File và chọn file dataset_mon_an.csv đã lưu.
Nhấp Tiếp theo để tiếp tục đến bảng điều khiển mới.

Bước 3: Cấu Hình Bảng Điều Khiển

Sau khi tải dữ liệu thành công, bạn sẽ thấy màn hình cấu hình bảng điều khiển. Tại đây, bạn có thể:

Chọn loại biểu đồ để hiển thị dữ liệu,
Thêm các bộ lọc để phân loại theo khu vực,
Tạo biểu đồ đường để xem xu hướng bán hàng theo thời gian.

Một số gợi ý:

Sử dụng biểu đồ cột để so sánh doanh thu theo từng món ăn trong các mùa khác nhau.
Tạo bản đồ để xác định món ăn phổ biến nhất theo từng khu vực.

Bước 4: Xuất Bản Bảng Điều Khiển

Sau khi hoàn thành việc cấu hình bảng điều khiển, bạn chỉ cần nhấp vào nút Xuất bản ở góc trên bên phải. Bảng điều khiển của bạn đã sẵn sàng để chia sẻ và sử dụng!

Kết quả Đánh Giá

Nếu bạn muốn chia sẻ bảng điều khiển này với đồng nghiệp, hãy đảm bảo cấp quyền truy cập cho họ để họ có thể xem và chỉnh sửa dữ liệu.

Kết Luận

Với AWS QuickSight, bạn không chỉ khám phá ẩm thực Việt Nam mà còn hiểu được sức mạnh của dữ liệu trong việc đưa ra quyết định. Từ các món ăn, bạn có thể áp dụng tương tự cho các lĩnh vực khác như bán lẻ, tài chính hay thể thao.

👉 Hãy cho tôi biết bạn muốn phân tích dữ liệu gì trong bảng điều khiển QuickSight của riêng bạn? Dữ liệu về thể thao, xu hướng âm nhạc hay những điểm đến du lịch hấp dẫn?
Cloud không chỉ cung cấp đáp án, mà còn mở ra cơ hội khám phá dữ liệu thú vị.

Phân Tích Xu Hướng Ẩm Thực với AWS QuickSight