Bốn loại phân tích dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự báo, đề xuất và hỏi AI đúng loại
Phân tích mô tả, chẩn đoán, dự báo và đề xuất khác nhau ở câu hỏi và độ chắc chắn. Cách nhận ra mình đang cần loại nào trước khi giao việc cho AI.
Nền tảng phân tích số liệu
Những khái niệm phải hiểu trước khi nhờ AI: phân tích mô tả/chẩn đoán/dự báo/đề xuất, chỉ số vs số tuyệt đối, tỉ lệ, tăng trưởng so cùng kỳ, trung bình và trung vị, phân phối, ngoại lệ, mẫu và tổng thể, tương quan và nhân quả, mức ý nghĩa nói nôm na.
Số tuyệt đối và số tương đối: khi nào dùng tổng, khi nào dùng tỉ lệ để không đọc sai
Doanh thu tăng gấp đôi hay chỉ thêm vài đơn? Cách đọc số tuyệt đối, tỉ lệ, điểm phần trăm và số bình quân đầu người để so sánh công bằng khi nhờ AI phân tích.
Tăng trưởng so cùng kỳ và so kỳ trước: cách tính, cách đọc và khi nào dễ đánh lừa
So với tháng trước hay so với cùng tháng năm ngoái? Cách tính tăng trưởng, xử lý Tết lệch tháng, số ngày bán khác nhau và câu lệnh để AI so đúng kỳ.
Trung bình và trung vị khác nhau thế nào: khi nào giá trị trung bình đánh lừa bạn
Giá trị đơn trung bình 500 nghìn nhưng phần lớn khách mua dưới 200 nghìn? Cách đọc trung bình, trung vị, yếu vị và vì sao AI hay chỉ báo mỗi trung bình.
Phân phối dữ liệu là gì: nhìn hình dạng số liệu trước khi tin con số tóm tắt
Phân phối dữ liệu cho biết các giá trị dồn ở đâu, trải rộng ra sao. Cách đọc độ lệch, hai đỉnh, độ phân tán và độ lệch chuẩn bằng ví dụ cửa hàng, không công thứ
Giá trị ngoại lệ trong số liệu kinh doanh: tín hiệu thật hay lỗi, giữ hay bỏ
Một ngày doanh thu cao vọt, một đơn hàng lớn bất thường: giá trị ngoại lệ là gì, cách nhận ra, lúc nào giữ, lúc nào tách riêng và vì sao không để AI tự xoá.
Mẫu và tổng thể: hỏi 50 khách có nói được điều gì về toàn bộ khách hàng không
Mẫu là phần bạn quan sát, tổng thể là toàn bộ bạn muốn kết luận. Cách nghĩ về cỡ mẫu, sai số, mẫu lệch và vì sao AI hay khái quát quá đà từ vài chục phản hồi.
Tương quan và nhân quả khác nhau thế nào: hai số cùng tăng chưa chắc có quan hệ
Hai chỉ số đi cùng nhau chưa có nghĩa cái này gây ra cái kia. Giải thích tương quan, nhân quả, biến gây nhiễu, quan hệ ngược chiều và cách kiểm bằng thử nghiệm
Ý nghĩa thống kê là gì: giải thích nôm na giá trị p và khác biệt thật hay do may rủi
Hai mẫu tin nhắn cho tỉ lệ phản hồi chênh nhau: khác biệt thật hay may rủi? Giải thích ý nghĩa thống kê, giá trị p, khoảng tin cậy và những cách AI hay diễn giả
Hồi quy về trung bình là gì: vì sao sau tuần bán đắt thường là tuần kém hơn
Tuần bán kém sau tuần bán đắt, nhân viên giỏi nhất tháng trước tháng này tụt hạng: vì sao số liệu tự dao động, hồi quy về trung bình là gì và cách không đọc nhầ
Bạn cần hỗ trợ thêm?
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ trong 24 giờ.