Chỉ cần như vậy, ta có thể phân tích mà không yêu cầu gì ở đơn vị của số
liệu, ta có thể làm đi làm lại trong khoảng thời gian nhất định. Cách làm này
đối với người sử dụng rất hấp dẫn. Bởi khi làm một phân tích sẽ mất nhiều
thời gian, trường hợp không ra được kết quả, ta có thể làm lại bằng cách sử
dụng data khác, hay thay đổi tiền đề một chút, nhờ đó giảm thiểu được thời
gian đáng kể.
Với những người làm việc tại nơi hay bị giáng xuống chỉ thị “Những gì cậu
hiểu thông qua data này, hãy mang đến cho tôi trước buổi chiều nay”, thì
không thể thiếu phương pháp có thể thử đi thử lại, đến khi có kết quả mong
muốn trong thời gian ngắn được. Trong hoàn cảnh áp lực phải có kết quả cụ
thể, thì sự tiện lợi này chính là phao cứu sinh cho ta.
Như vậy, việc kiểm chứng dựa vào phân tích tương quan giữa “kết quả” và
“nguyên nhân” bằng giả thuyết WHY, ta có thể nhìn thấy được nhiều điều.
Với những gì nhìn thấy ví như: “Tôi đã cho là có liên quan nên đã làm,
nhưng thực tế lại không như vậy” để phát hiện vấn đề, hay “hoạt động này
đang phát huy hiệu quả rõ rệt”, là những phát hiện sẽ giúp ta nâng cao hiệu
quả làm việc lên.
Yosuke: “Wow, hay quá! Trước giờ mình chỉ biết có Lượng khách, hay Số
mail đã gửi, rồi dựa vào đó làm tới làm lui, nên chắc phần phân tích lúc
trước không sâu rồi. Đúng là mình nhìn vào chỉ có “kết quả”, mà không giải
thích được câu chuyện trong kết quả đó.
Quả đúng như vậy, nếu làm theo cách này, mình có tự tin để nêu nguyên
nhân của cửa hàng là “Hiệu quả DM” rồi, giờ phải thêm phần trình bày và
giải pháp cho vấn đề đó nữa. Mình thử tìm hiểu các giả thuyết khác giống
vậy xem sao...”
Điểm lưu ý khi phân tích mối tương quan
Quan trọng là cách “đọc mối tương quan như thế nào”
