Các điểm dữ liệu

1. Các điểm dữ liệu là gì?

Các điểm dữ liệu là nói đến một loạt các sự việc được thu thập. Nó được sử dụng để nêu bật vấn đề, để trả lời các câu hỏi và để nâng cao năng suất và hiệu quả hoạt động môi trường. Dữ liệu có thể bất biến hoặc thay đổi.

Có 2 dạng dữ liệu chính:

1. Dữ liệu định tính: là những dữ liệu dựa trên giá trị mà bạn đưa ra theo tiêu chí mang tính chủ quan như ý kiến, cảm giác, kinh nghiệm, v.v. và thường thể hiện dưới dạng từ ngữ.
2. Dữ liệu định lượng: là những dữ liệu được thu thập bằng các biên pháp khách quan và được thể hiện dưới dạng số học.

Nếu bạn muốn làm việc với ý nghĩa tuyệt đối của dữ liệu, bạn cần chuyển dữ liệu từ dạng định tính sang dạng định lượng thông qua các công cụ như Ma trận ra quyết định. Tuy nhiên, nếu bạn muốn thấy được xu hướng của chúng, bạn có thể làm việc trực tiếp với các dữ liệu định tính. Ví dụ, bạn có thể phản ánh trên Biểu đồ các giá trị đưa ra cho các yếu tố nhất định (như sự thỏa mãn khách hàng).

Thông qua phân tích dữ liệu, bạn có thể luôn thấy chi tiết hơn về xu hướng và giá trị của nó, nghĩa là bạn đã có dữ liệu định tính. Đối với loại dữ liệu này, có 2 dạng phân tích bạn có thể thực hiện:

Xu hướng tập trung: có những giá trị chỉ ra xu hướng tập trung của dữ liệu tại đâu, gồm có:

- Trung bình: giá trị trung bình của dữ liệu

- Mode: là giá trị thường xuyên lặp lại của mẫu

- Trung gian: sắp xếp thứ tự của dữ liệu, là giá trị ở giữa mà có 50% dữ liệu lớn hơn giá trị này và 50% nhỏ hơn.

- Xu hướng phân tán: có những giá trị thể hiện xu hướng tập trung của dữ liệu trong khoảng rộng hay hẹp, có vài dạng nhưng thường dùng nhất là ‘độ dao động’ và ‘độ lệch tiêu chuẩn’:

- Độ biến thiên (s): là phép tính khoảng cách của dữ liệu với giá trị trung bình, và trung bình các khoảng cách này của tất cả các điểm dữ liệu. Để có được giá trị của độ biến thiên, bạn cần thực hiện theo các bước sau:

• Tính giá trị trung bình của dữ liệu
• Lấy mỗi điểm dữ liệu trừ đi giá trị trung bình (kết quả được gọi là sai số riêng)
• Bình phương sai số riêng
• Cộng tất cả sai số riêng bình phương, rồi chia cho số các điểm dữ liệu; đây chính là độ biến thiên.

- Độ lệch tiêu chuẩn (s2): thực hiện theo các bước tính độ biến thiên như trên, sau đó bình phương độ biến thiên.

Cả hai giá trị này đều mô tả dữ liệu thông qua xu hướng tập trung như thế nào (đặc biệt là với giá trị trung bình). Về nguyên tắc, độ dao động và độ lệch tiêu chuẩn càng lớn, dữ liệu càng phân tán, và càng ít tính miêu tả. Chúng cũng có ích trong việc đánh giá mức độ dao động xảy ra trong một quá trình.

TIP Phần lớn các chương trình bảng tính thương mại đều cung cấp chức năng phân tích dữ liệu giá trị trung bình, mode, độ biến thiên, độ lệch tiêu chuẩn.

2. Tại sao Các điểm dữ liệu có ý nghĩa?

Các điểm dữ liệu có ý nghĩa bởi nó cho bạn hiểu biết về vấn đề mà bạn đang cố gắng phân tích, nó là định lượng hay định tính.

3. Các điểm dữ liệu hỗ trợ gì?

Các điểm dữ liệu giúp bạn tổ chức, sắp xếp dữ liệu để sử dụng với các công cụ khác, hoặc giúp xử lý, chuyển thành các thông tin làm căn cứ ra quyết định.

4. Các điểm dữ liệu được áp dụng tại đâu?

Thu thập các điểm dữ liệu ở bất cứ đâu mà bạn muốn phân tích tình huống và cần phải hiểu dữ liệu nào bạn thu thập thực sự thể hiện cái gì.

5. Khi nào Các điểm dữ liệu có ý nghĩa ?

Các điểm dữ liệu có ý nghĩa khi bạn cần hiểu rõ hơn về sự việc bạn đang thu thập dữ liệu, và khi bạn cần định dạng dữ liệu để sử dụng các công cụ biểu diễn cụ thể. Quan trọng là cần lưu ý số liệu đứng riêng một mình không thể mô tả bức tranh tổng thể mà cần kết hợp thông tin định lượng và định tính để có cái nhìn toàn diện.

6. Các điểm dữ liệu đem lại lợi ích cho ai?

Sử dụng các điểm dữ liệu cho phép người sử dụng biến đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị sử dụng làm cơ sở ra quyết định. Hiểu rõ nguồn thông tin đem lại lợi ích cho thành viên nhóm thực hiện dự án, trưởng nhóm và toàn tổ chức.