Tuy nhiên, có rất nhiều sự việc thay đổi theo thời gian, và trong kinh doanh,
con số đó còn lớn hơn. Đôi khi việc “không nhìn thấy sự biến động” sẽ gây
hậu quả khôn lường. Nếu là thông tin bị giới hạn, ta sẽ không cách nào nhận
ra được sự biến động đó, ngay cả khi là tình huống đặc biệt.
Ví dụ, dù biết: “Nhiệt độ trung bình tháng này là 15 độ”, ta cũng không thể
biết nó đang trên đà tăng, hay đang giảm dần. Vấn đề nghiêm trọng ở đây
chính là ta không thể biết cả khi có vấn đề rất lớn phát sinh trong “sự biến
động” đó.
Giống như vậy, sự thay đổi đã diễn ra thế nào mỗi ngày bên trong “một
tháng” đã bị che lấp bởi “Một giá trị ở đây là 15 độ”.
Trong thực tế, việc thu thập data trong một chu kỳ bình thường, chắc chắn là
để theo dõi theo định kỳ. Nếu chỉ đơn giản quy thành một loại số liệu như
Bình quân thôi, có thể không phát huy được hết giá trị của data gốc.
Yosuke: “Vậy à, nếu chỉ nhìn kết quả của một kỳ nào đó, hay toàn bộ các kỳ,
cũng không biết được chuyển động bên trong của tổng thể nhỉ. Hình như
mình đang quy data gốc thành một điểm giống như Bình quân vậy. Nghĩa là
trước giờ rất có khả năng bỏ sót không ít thông tin rồi...?”
Takashima: “Đúng vậy. Có thể hai cửa hàng mà cậu chọn đang trên đà tăng
trưởng không chừng đấy!”
Điểm mấu chốt
Nếu phân tích bằng snapshot sẽ dễ so sánh các khía cạnh/yếu tố với nhau
hơn. Tuy nhiên, đừng quên đó chỉ là thông tin tĩnh của một kỳ nhất định nào
đó thôi.
Khuynh hướng “trend” để xem sự biến động
Ba yếu tố để nắm được đặc trưng của data (2)
