thông tin cũng đã cũ rồi. Vậy thì, ở mỗi trường hợp tùy vào mục đích hay
vấn đề mà người phân tích cần phán đoán xem data ở phạm vi nào thì phù
hợp.
Không chỉ có sự biến đổi về thị trường, tình hình chung, mà khuynh hướng
số liệu cũng thay đổi theo từng năm. Do đó, ta hãy luôn nhớ và xem xét cả
yếu tố hoàn cảnh của thị trường.
Ví dụ, cách đây 5-8 năm trước, tình hình tốt, 3-5 năm lại đây, tình hình biến
động lớn, và gần hai năm nay, tình hình trở nên tồi tệ,... Nếu chia đặc trưng,
và so sánh phân tích từng giai đoạn như thế, chắc chắn chất lượng của phần
phân tích đó sẽ được nâng lên.
Tùy mỗi trường hợp, có khi phân tích giống nhau dựa trên data của một
tháng, nhưng không ít kết quả thu được lại rất khác nhau. Trong những
trường hợp này có thể thấy sự phán đoán của người phân tích ảnh hưởng
không nhỏ đến kết quả phân tích. Bản thân tôi có thử sử dụng phạm vi số
liệu rộng hơn một bậc so với giả định ban đầu để phân tích. Nếu kết quả sau
khi xác nhận và kiểm chứng không khác nhiều so với khi phân tích dựa trên
phạm vi của giả định ban đầu, tôi sẽ lấy phân tích trong phạm vi giả định
ban đầu làm kết quả cuối cùng.
Tuy vậy, việc lựa chọn phạm vi không phải lúc nào cũng chính xác, do đó
nếu có thể trả lời với căn cứ cho câu hỏi: “Tại sao lại sử dụng số liệu trong
phạm vi đó?”, nghĩa là ta đã làm đúng. Như đã đề cập, mặc dù chỉ có một
giả định thôi, nhưng ta có thể dựa vào kết quả đó để thực hiện một việc hay
vấn đề gì đó.
(2) Độ thô khi phân tích data (Hình 2-15)
Data sử dụng có lẽ thường được thu thập bằng đơn vị nhỏ nhất có thể, trong
phạm vi giới hạn mang tính hệ thống hay kỹ thuật.
