Bài giảng Phân tích và xử lý dữ liệu trong kinh doanh - Chương 1: Introduction data analysis in business

Chương 1INTRODUCTION DATA ANALYSIS IN BUSINESSNội dung1. Một số vấn đề chung2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu3. Các phương pháp thu thập số liệu4. Các phương pháp chọn mẫu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu1. Một số vấn đề chung1.1 Khái niệm chung về phân tích và xử lý dữ liệu (data analysis)1.2 Vai trò của phân tích dữ liệu1.3 Một số khái niệm thường dùng1.1 Khái niệm chung về phân tích dữ liệuPhân tích và xử lý dữ liệu (data analysis) ra đời xuất phát từ nhu cầu thực tế của cuộc sống- nhu cầu biết thông tin. Thời kỳ Chiếm hữu nô lệGhi chépThời kỳ Phong kiếnPhân tích theo không gian & thời gianThời kỳ SX hàng hóaThể hiện quan hệ giữa lượng và chấtNgày nayLà một trong những công cụ quản lýVị trí của môn học trong đào tạo ngành MISData analysis is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions, and supporting decision-making. Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diver se techniques under a variety of names, in different business, science, and social science domains.Data mining is a particular data analysis technique that focuses on modeling and knowledge discovery for predictive rather than purely descriptive purposes. Business intelligence covers data analysis that relies heavily on aggregation, focusing on business information. In statistical applications, some people divide data analysis into descriptive statistics, exploratory data analysis (EDA), and confirmatory data analysis (CDA). EDA focuses on discovering new features in the data and CDA on confirming or falsifying existing hypotheses. Những công việc cần làm? Thu thập dữ liệuvd: bảng hỏiTrình bày dữ liệuvd: biểu đồ, bảng Xử lý dữ liệuvd: giá trị trung bình© 2011 Pearson Education, IncWhy?Phân tích dữ liệuRa quyết định© 1984-1994 T/Maker Co.© 1984-1994 T/Maker Co.Để có kết quả đúngVận dụng đúng phương phápĐọc được ẩn số được Đối tượng nghiên cứu của data analysisSử dụng dữ liệu lớnCác hiện tượng KTXHMặt lượngMặt chất1.2 Vai trò của phân tích và xử lý số liệuTriết lý quản lýData analysisCông cụ hành độngBa mặt của quá trình cải thiện chất lượng quản lýSự cần thiết của data analysis:Một nghiên cứu không thể thiếu phân tích định lượngLà cơ sở để nhận thức một cách khoa học về thế giới khách quanLà căn cứ để đưa ra các kết luận của quản lýBóng dáng data analysis xuất hiện ở mọi ngànhQuản lý tài chínhXu hướng tài chính..Quản lý marketingGiá.Nghiên cứu marketingHành vi khách hàng..Quản lý kinh doanhKiểm kê, phân tích...1.3 Một số khái niệm thường dùngTổng thể thông kê và đơn vị tổng thể1Tiêu thức thống kê2Chỉ tiêu thống kê31.3.1 Tổng thể thống kê và đơn vị thống kêVí dụ: nghiên cứu mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông của Viettel?Khái niệmTổng thể thống kê là một tập hợp những đơn vị, hoặc phần tử cấu thành hiện tượng cần được quan sát và phân tích. Các đơn vị, phần tử cấu thành nên tổng thể được gọi là đơn vị tổng thểCác loại tổng thểCác loại tổng thể thống kêTheo hình thức biểu hiệnChủ thể bộc lộChủ thể tiềm ẩnCác loại tổng thể thống kêTheo mục đích nghiên cứuTổng thể đồng chấtTổng thể không đồng chấtCác loại tổng thể thống kêTheo phạm vi nghiên cứuTổng thể chungTổng thể bộ phận1.3.2 Các tiêu thức thống kêKhái niệm:Tiêu thức thống kê là đặc điểm của đơn vị tổng thể được chọn ra để nghiên cứu tùy theo mục đích nghiên cứu khác nhauTổng điều tra dân sốĐiều tra tình hình sức khỏe sinh sảnCác loại tiêu thứcPhân loại tiêu thức thống kêTiêu thức thông kêTiêu thức thực thểTiêu thức không gianTiêu thức thời gianPhân loại tiêu thức thống kêTiêu thức thực thểNêu lên bản chất của đơn vị tổng thểTiêu thức số lượngTiêu thức thuộc tínhTiêu thức thay phiênPhân loại tiêu thức thống kêTiêu thức thời gianNêu lên hiện tượng nghiên cứu theo sự xuất hiện của hiện tượng theo thời gian nàoPhân loại tiêu thức thống kêTiêu thức không gianNêu lên phạm vi lãnh thổ bao trùm và sự xuất hiện theo địa điểm của hiện tượng nghiên cứu1.3.3 chỉ tiêu thống kêKhái niêmChỉ tiêu thống kê phản ánh mặt lượng và chất của các hiện tượng & quá trình KTXH số lớn trong điều kiện thời gian và đia điểm cụ thểVí dụ:Doanh thu của doanh nghiệp A năm 2009 là 50 tỉ đồng Khái niệm chỉ tiêuTrị số của chỉ tiêuCác loại chỉ tiêu thống kêTheo tính chất biểu hiệnChỉ tiêu tuyệt đốiChỉ tiêu tương đốiCác loại chỉ tiêu thống kêTheo đặc điểm thời gianChỉ tiêu thời điểmChỉ tiểu thời kỳCác loại chỉ tiêu thống kêTheo nội dung phản ánhChỉ tiêu số lượngChỉ tiêu chất lượngTổng thể chung (population) và mẫu (sample)Chap 1-25Tổng thể chungMẫuSử dụng tham số để mô tả các đặc điểmSử dụng thống kê để kết luận các đặc điểmSuy luận về tổng thể chung từ tổng thể mẫuNội dung1. Một số vấn đề chung2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu3. Các phương pháp thu thập số liệu4. Các phương pháp chọn mẫu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu2.1 Các loại dữ liệuVí dụMàu mắtTình trang hôn nhân Dữ liệuĐịnh tính(tiêu thức thuộc tính)Định lượng(tiêu thức số lượng)Rời rạcLiên tụcVí dụSố conVí dụCân nặng2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu2.2 Nguồn dữ liệuNội dung1. Một số vấn đề chung2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu3. Các phương pháp thu thập số liệu4. Các phương pháp chọn mẫu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu3.1 Các thang đo dữ liệuĐánh số các biểu hiện cùng loại của tiêu thứcThang đo định danhGiữa các biểu hiện của tiêu thức có quan hệ hơn kémThang đo thứ bậcCác giá trị có khoảng cách đều nhau nhưng không có điểm gốc là 0Thang đo khoảngCó điểm 0 tuyệt đốiThang đo tỉ lệDữ liệu định lượngDữ liệu định tính3.2 Các phương pháp điều traPhỏng vấnĐiện thoại, thư tín,..Quan sátThực nghiệmDữ liệu có sẵnNội dung1. Một số vấn đề chung2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu3. Các phương pháp thu thập số liệu4. Các phương pháp chọn mẫu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu4. Các phương pháp chọn mẫuMẫu xác suấtMẫu ngẫu nhiên đơn giảnMẫu hệ thốngMẫu phân tổMẫu chùmMẫu phi xác suất5.1 Mẫu ngẫu nhiên đơn giảnMỗi đơn vị được chọn đều có cơ hội được chọn như nhauSự lựa chọn này có thể thay thế được (with replacement), hoặc không thay thế được (without replacement), tức là chọn hoàn lại hoặc không hoàn lại;Có thể sử dụng bảng số ngẫu nhiên để chọn mẫu5.2 Mẫu hệ thốngQuyết định cỡ mẫu: nChia tổng thể chung gồm N đơn vị thành các tổ gồm k đơn vị: k=N/nChọn ngẫu nhiên một đơn vị thứ nhất từ tổ thứ nhấtChọn đến đơn vị ngẫu nhiên thứ k từ tổ thứ k N = 64n = 8k = 8Tổ thứ nhất5.3 Mẫu phân tổTổng thể chung được chia làm hai hoặc hơn hai tổ theo một số đặc điểm chungTừ mỗi tổ sẽ chọn ngẫu nhiện một số đơn vịGhép các đơn vị đó lại với nhau thành một mẫu5.4 Mẫu chùmTổng thể chung được chia thành 4 chùmTổng thể chung được chia thành nhiều chùm (khối) mỗi chùm đều có thể đại diện cho tổng thể chungChọn ngẫu nhiên một hoặc một số chùm từ tất cả các chùm đóCác chùm này kết hợp lại với nhau thành một mẫuNội dung1. Một số vấn đề chung2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu3. Các phương pháp thu thập số liệu4. Các phương pháp chọn mẫu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệuExcelStataSPSSR