Skip to main content

Tạo Báo Cáo Tự Động và Viết Bài Markdown Dễ Dàng

· 2 min read

Giới Thiệu​

Tạo báo cáo tự động là một bước quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và trình bày kết quả. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tạo dữ liệu giả lập bằng Python và xuất báo cáo để dễ dàng viết bài dưới dạng Markdown.

Cài Đặt Thư Viện​

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install pandas numpy faker

Tạo Dữ Liệu Giả Lập​

Chúng ta sẽ tạo một bộ dữ liệu bán hàng giả lập gồm thông tin về sản phẩm, doanh số, khu vực, danh mục, khách hàng, v.v.

import pandas as pd
import numpy as np
from faker import Faker

# Khởi tạo Faker
tao_gia = Faker()

# Đặt seed để đảm bảo tính ngẫu nhiên có thể tái lập
np.random.seed(42)

# Danh sách sản phẩm và danh mục
san_pham = ['Sản Phẩm A', 'Sản Phẩm B', 'Sản Phẩm C']
danh_muc = ['Danh Mục 1', 'Danh Mục 2', 'Danh Mục 3']

# Tạo dữ liệu
data = {
    'Ngay': [tao_gia.date_this_year() for _ in range(1000)],
    'SanPham': np.random.choice(san_pham, 1000),
    'DoanhSo': np.random.randint(50, 500, 1000),
    'KhuVuc': [tao_gia.city() for _ in range(1000)],
    'DanhMuc': np.random.choice(danh_muc, 1000),
    'KhachHangID': [tao_gia.uuid4() for _ in range(1000)],
    'SoLuong': np.random.randint(1, 20, 1000),
    'GiamGia': np.random.uniform(0, 0.3, 1000),
    'LoiNhuan': np.random.uniform(10, 200, 1000),
}

# Tạo DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Lưu dữ liệu vào tệp CSV
df.to_csv('du_lieu_ban_hang.csv', index=False)

print("Dữ liệu đã được tạo và lưu vào 'du_lieu_ban_hang.csv'")

Kết Luận​

Với cách sử dụng Python và các thư viện như Pandas, Numpy và Faker, bạn có thể nhanh chóng tạo dữ liệu giả lập, phân tích và tự động hóa báo cáo. Việc viết bài Markdown dựa trên dữ liệu đã tạo giúp quá trình chia sẻ và trình bày dễ dàng hơn.