Vậy thì, ta xem thử “giả thuyết” là gì, và có quan hệ thế nào với “phân tích
data”. Nhưng trước hết ta tìm hiểu “phân tích data” là để làm gì (tôi nghĩ
chắc hơn nửa số người đọc hẳn là chưa từng nghĩ đến việc đó).
Có phải là để nhận biết vấn đề hay phát hiện cơ hội một cách khách quan
không? Nếu là mục đích tổng thể thì YES, tuy nhiên đây không phải câu trả
lời trực tiếp.
Mục đích của việc phân tích data không gì khác hơn chính là: “Xác nhận
những điều mà người phân tích đã giả định”.
Giả định đó ví dụ như:
- Doanh số đang giảm chắc chắn là do sự sụt giảm của sản phẩm nào đó.
- Xuất khẩu đang trì trệ chắc là do khâu nào đó trong chuỗi cung ứng không
hiệu quả.
- Khách hàng giảm sút chắc chắn là do hoạt động tuyên truyền quảng cáo
không hiệu quả.
Giả định như vậy gọi là “giả thuyết”. Giả thuyết thật ra cũng là “phỏng
đoán” thôi, nhưng để kiểm chứng xem “phỏng đoán” này có chính xác hay
không thì cần phải đến tận nơi để nhìn tận mắt, hay làm sáng tỏ dựa trên
data. Việc đến tận nơi có điểm hạn chế về mặt thời gian, nơi chốn, và có
nhiều trường hợp không phù hợp để nắm bắt sự thật tổng quan, do đó việc
Phân tích data để kiểm chứng giả thuyết có thể xem là cách làm hiệu quả
hơn. Nghĩa là, tôi cho rằng mục đích trực tiếp của việc Phân tích data chính
là để “kiểm chứng giả thuyết đã xây dựng trước đó”. Trong kinh doanh, việc
quyết định dựa vào giả thuyết chưa được kiểm chứng nhiều khả năng sẽ gây
ra hậu quả khó lường.
Và vì thế ta sử dụng Phân tích data để có thể đưa “phỏng đoán” đó đến gần
với “sự thật khách quan”. Khi nghe đến “giả thuyết”, có lẽ bạn sẽ cảm thấy
