Khi mới bước chân vào con đường Data Analyst, mình đã từng nghĩ rằng những công cụ “xịn sò” như SQL, Python hay R sẽ là chìa khóa để tỏa sáng. Nhưng thực tế, có những bài học mà chỉ khi “ngã đau” mới thấm thía. Dưới đây là một trong ba điều mình ước mình biết ngay từ đầu: Đừng xem nhẹ Excel!

Sai Lầm: Chỉ Tập Trung Vào SQL, Python, R

Hồi mới nhận vị trí BI Analyst kiêm Quản trị Hiệu suất, mình tự tin với khả năng sử dụng SQL và Python. Công việc trước đó của mình gần như 100% xoay quanh việc viết code, query dữ liệu và phân tích bằng các công cụ lập trình. Mình nghĩ rằng Excel chỉ là một công cụ “cơ bản”, không đủ sức để đáp ứng nhu cầu phân tích phức tạp.

Nhưng rồi, một ngày sếp giao nhiệm vụ: “Trình bày toàn bộ performance của Team Sales chỉ trong 1 trang A4, dùng Excel.” Mình bị shock! Lúc đó, mình thậm chí còn chưa biết Pivot Table là gì. Mình đã quen với việc xử lý hàng triệu dòng dữ liệu bằng SQL, hay viết script Python để tạo biểu đồ, nhưng giờ đây phải làm báo cáo trực quan, súc tích trên Excel? Đó là một thử thách hoàn toàn mới.

Đúng Đắn: Excel Là “Vũ Khí Bí Mật” Của Data Analyst

Mình đã phải vùi đầu cả tuần để học cách sử dụng Excel từ những thứ cơ bản nhất: cách tạo Pivot Table, làm Dashboard, thiết kế biểu đồ sao cho dễ hiểu và chuyên nghiệp. Quá trình đó thực sự vất vả, nhưng nó giúp mình nhận ra một sự thật: Excel không chỉ là công cụ nhập liệu, mà là một “vũ khí” mạnh mẽ để trình bày dữ liệu một cách trực quan và hiệu quả.

Excel có khả năng giúp bạn:

  • Tóm tắt dữ liệu nhanh chóng với Pivot Table.

  • Tạo báo cáo trực quan mà không cần viết code.

  • Truyền tải thông tin dễ hiểu đến những người không rành về kỹ thuật, như sếp hoặc các phòng ban khác.

Nếu mình biết sớm rằng Excel quan trọng đến thế, mình đã dành thời gian học nó song song với SQL và Python ngay từ đầu, thay vì phải “học cấp tốc” trong áp lực công việc.

Bài Học Rút Ra

Đừng bao giờ xem nhẹ Excel khi làm Data Analyst. Dù bạn có thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python hay SQL, Excel vẫn là công cụ không thể thiếu để biến dữ liệu thô thành những câu chuyện trực quan, dễ hiểu. Hãy dành thời gian học cách sử dụng Pivot Table, Conditional Formatting, và các tính năng tạo Dashboard ngay từ sớm. Nó sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và ghi điểm trong mắt sếp!

Bạn có từng gặp khó khăn nào với Excel khi mới bắt đầu làm Data Analyst? Hãy chia sẻ câu chuyện của bạn ở phần bình luận nhé!