Senior Business Intelligence Analyst

## Ôn thi & Chuẩn bị cho Senior BI Analyst - Techcombank

### 📚 Lộ trình chuẩn bị 2 tuần

#### Tuần 1: Nền tảng kỹ thuật

Ngày 1-2: SQL Mastery
```sql
-- Thực hành các pattern quan trọng:

-- 1. Window Functions (RANK, LAG, LEAD)
SELECT
customer_id,
transaction_date,
amount,
LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY transaction_date) as prev_amount,
amount - LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY transaction_date) as diff
FROM transactions;

-- 2. Complex aggregation
SELECT
DATE_TRUNC('month', created_at) as month,
COUNT(DISTINCT customer_id) as active_customers,
SUM(amount) as total_volume,
AVG(amount) as avg_transaction
FROM transactions
GROUP BY DATE_TRUNC('month', created_at)
HAVING SUM(amount) > 100000000
ORDER BY month;

-- 3. CTE cho phân tích retention
WITH monthly_active AS (
SELECT DISTINCT
DATE_TRUNC('month', activity_date) as month,
customer_id
FROM customer_activities
),
cohort AS (
SELECT
customer_id,
MIN(month) as first_month
FROM monthly_active
GROUP BY customer_id
)
SELECT
c.first_month,
ma.month,
COUNT(DISTINCT ma.customer_id) as retained_customers
FROM cohort c
JOIN monthly_active ma ON c.customer_id = ma.customer_id
GROUP BY c.first_month, ma.month;
```

Tài liệu SQL:
- LeetCode Database section (Easy → Medium → Hard)
- "SQL Cookbook" - Anthony Molinaro
- HackerRank SQL Practice

Ngày 3-4: Python cho Data Analysis
```python
# Pandas patterns cần thành thạo
import pandas as pd
import numpy as np

# Đọc và clean data
df = pd.read_csv('transaction_data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df_clean = df.dropna(subset=['amount'])

# Aggregation theo nhiều chiều
summary = df_clean.groupby(['customer_segment', 'product_type']).agg({
'amount': ['sum', 'mean', 'count'],
'transaction_id': 'nunique'
}).reset_index()

# Time series analysis
df_clean.set_index('date').resample('M')['amount'].sum()

# Visualization
import matplotlib.pyplot as plt
df_clean.groupby('month')['amount'].sum().plot(kind='bar')
```

Tài liệu Python:
- Kaggle Python course miễn phí
- "Python for Data Analysis" - Wes McKinney (pandas author)
- pandas documentation

Ngày 5-6: Statistics & Modeling
- Linear Regression, Logistic Regression
- A/B Testing fundamentals
- Distribution analysis (normal, skewed)
- Confusion matrix, precision, recall, F1-score
- Time series basics: moving average, seasonality detection

Ngày 7: BI Tools Hands-on
- Tableau: tạo dashboard hoàn chỉnh (sales dashboard mẫu)
- Power BI: data model, DAX basics
- Thực hành: kết nối CSV/Excel → clean → visualize → publish

---

#### Tuần 2: Nghiệp vụ & Soft skills

Ngày 8-9: Business Acumen - Ngành Ngân hàng
- Hiểu các KPIs ngân hàng:
- NIM (Net Interest Margin)
- CASA (Current Account Savings Account) ratio
- NPL (Non-Performing Loan) ratio
- ROE, ROA
- Cost-to-Income ratio
- Customer acquisition cost, lifetime value
- Đọc báo cáo tài chính Techcombank (investor relations trên website)
- Tìm hiểu digital banking KPIs

Ngày 10: Data Storytelling
- Framework: Situation → Complication → Question → Answer (SCQA)
- Cấu trúc present: 1 insight chính + 3 supporting data points
- Design principles cho visualization (Edward Tufte's principles)
- Thực hành: giải thích một chart trong 2 phút

Ngày 11: Agile & Data Governance
- Scrum ceremonies: Sprint Planning, Daily Standup, Sprint Review, Retrospective
- User story writing cho data projects
- Data governance basics: data quality, lineage, privacy (GDPR, Vietnamese data laws)

Ngày 12-13: Mock Interview + Research
- Practice trả lời behavioral questions (STAR method)
- Research Techcombank: đọc news, annual report, hiểu strategic direction
- Chuẩn bị 3-5 stories mạnh từ kinh nghiệm
- Mock SQL interview (tự ra đề + giải)

Ngày 14: Final Review
- Ôn lại SQL queries thường dùng
- Review portfolio/dashboard samples
- Chuẩn bị câu hỏi cho interviewer

---

### 📖 Tài liệu tham khảo

Sách:
1. "Storytelling with Data" - Cole Nussbaumer Knaflic (Data storytelling)
2. "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball (Data modeling)
3. "Python for Data Analysis" - Wes McKinney
4. "Naked Statistics" - Charles Wheelan (Statistics dễ hiểu)

Online Courses (miễn phí & có phí):
- Coursera: "Google Data Analytics Professional Certificate"
- DataCamp: "Data Analyst in SQL", "Python for Data Science"
- Kaggle: competitions + notebooks

Vietnamese resources:
- Vietnam Banking industry reports (VCB, Techcombank annual reports)
- Vietnam Data Platform community
- Các blog Vietnamese về BI (cũng có blog tiếng Việt về Power BI, Tableau)

---

### 🎯 Check trước ngày phỏng vấn

- [ ] SQL: viết được JOIN 3 bảng + window function + subquery
- [ ] Python: clean data, groupby, visualization bằng pandas/matplotlib
- [ ] Dashboard mẫu: sẵn sàng demo (Tableau Public / Power BI cloud)
- [ ] Business KPIs ngân hàng: giải thích được NIM, NPL, CASA
- [ ] STAR stories: chuẩn bị 5-7 câu chuyện từ kinh nghiệm
- [ ] Techcombank: hiểu strategic direction, digital transformation
- [ ] English: sẵn sàng phỏng vấn bilingual