Quản trị kinh doanh - Chương 1: Introduction data analysis in business

Nội dung text: Quản trị kinh doanh - Chương 1: Introduction data analysis in business

1. Chương 1 INTRODUCTION DATA ANALYSIS IN BUSINESS
2. Nội dung ▪ 1. Một số vấn đề chung ▪ 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 3. Các phương pháp thu thập số liệu ▪ 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
3. 1. Một số vấn đề chung 1.1 Khái niệm chung về phân tích và xử lý dữ liệu (data analysis) 1.2 Vai trò của phân tích dữ liệu 1.3 Một số khái niệm thường dùng
4. 1.1 Khái niệm chung về phân tích dữ liệu ▪ Phân 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 Thời kỳ Phong kiến Thời kỳ SX hàng hóa Ngày nay nô lệ • Phân tích theo không • Thể hiện quan hệ giữa • Là một trong những công • Ghi chép gian & thời gian lượng và chất cụ quản lý
5. Vị trí của môn học trong đào tạo ngành MIS ▪ Data 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.
6. Những công việc cần làm? 1. Thu thập dữ liệu Phân tích Why? vd: bảng hỏi dữ liệu 2. Trình bày dữ liệu vd: biểu đồ, bảng © 1984-1994 T/Maker Co. Ra quyết 3. Xử lý dữ liệu định vd: giá trị trung bình © 2011 Pearson Education, Inc © 1984-1994 T/Maker Co.
7. ▪ Để có kết quả đúng ● Vận dụng đúng phương pháp ● Đọc được ẩn số được ▪ Đối tượng nghiên cứu của data analysis Mặt lượng Các hiện tượng KTXH Mặt chất ▪ Sử dụng dữ liệu lớn
8. 1.2 Vai trò của phân tích và xử lý số liệu Ba mặt của quá trình cải thiện chất lượng quản lý Triết lý quản lý Data analysis Công cụ hành động
9. ▪ Sự cần thiết của data analysis: 1. Một nghiên cứu không thể thiếu phân tích định lượng 2. Là cơ sở để nhận thức một cách khoa học về thế giới khách quan 3. Là căn cứ để đưa ra các kết luận của quản lý
10. Bóng dáng data analysis xuất hiện ở mọi ngành • Quản lý tài chính • Nghiên cứu marketing – Xu hướng tài chính – Hành vi khách hàng – – • Quản lý kinh doanh • Quản lý marketing – Kiểm kê, phân tích – Giá – – .
11. 1.3 Một số khái niệm thường dùng 1 Tổng thể thông kê và đơn vị tổng thể 2 Tiêu thức thống kê 3 Chỉ tiêu thống kê
12. 1.3.1 Tổng thể thống kê và đơn vị thống kê ▪ Ví dụ: nghiên cứu mức độ hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông của Viettel? ▪ Khái niệm Tổng 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 thể ▪ Các loại tổng thể
13. Các loại tổng thể thống kê Theo hình thức biểu hiện Chủ thể bộc Chủ thể lộ tiềm ẩn
14. Các loại tổng thể thống kê Theo mục đích nghiên cứu Tổng thể Tổng thể không đồng đồng chất chất
15. Các loại tổng thể thống kê Theo phạm vi nghiên cứu Tổng thể Tổng thể bộ chung phận
16. 1.3.2 Các tiêu thức thống kê ▪ Khái 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 nhau ● Tổng điều tra dân số ● Điều tra tình hình sức khỏe sinh sản ● ▪ Các loại tiêu thức
17. Phân loại tiêu thức thống kê Tiêu thức thời gian Tiêu thức thực thể Tiêu thức thông kê Tiêu thức không gian
18. Phân loại tiêu thức thống kê Tiêu thức thực thể Nêu lên bản chất của đơn vị tổng thể Tiêu thức Tiêu thức thuộc tính số lượng Tiêu thức thay phiên
19. Phân loại tiêu thức thống kê Tiêu thức thời gian Nêu lên hiện tượng nghiên cứu theo sự xuất hiện của hiện tượng theo thời gian nào
20. Phân loại tiêu thức thống kê Tiêu thức không gian Nêu lên phạm vi lãnh thổ bao trùm và sự xuất hiện theo địa điểm của hiện tượng nghiên cứu
21. 1.3.3 chỉ tiêu thống kê ▪ Khái niêm Chỉ 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 thể Ví dụ: Doanh thu của doanh nghiệp A năm 2009 là 50 tỉ đồng Khái niệm chỉ tiêu Trị số của chỉ tiêu
22. Các loại chỉ tiêu thống kê Theo tính chất biểu hiện Chỉ tiêu Chỉ tiêu tuyệt đối tương đối
23. Các loại chỉ tiêu thống kê Theo đặc điểm thời gian Chỉ tiêu thời Chỉ tiểu thời điểm kỳ
24. Các loại chỉ tiêu thống kê Theo nội dung phản ánh Chỉ tiêu số Chỉ tiêu chất lượng lượng
25. Tổng thể chung (population) và mẫu (sample) Tổng thể chung Mẫu Sử dụng thống kê để kết luận các đặc điểm Sử dụng tham số để mô tả các đặc điểm Suy luận về tổng thể chung từ tổng thể mẫu Chap 1-25
26. Nội dung ▪ 1. Một số vấn đề chung ▪ 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 3. Các phương pháp thu thập số liệu ▪ 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
27. 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 2.1 Các loại dữ liệu Dữ liệu Định tính Định lượng (tiêu thức (tiêu thức số thuộc tính) lượng) Ví dụ • Màu mắt • Tình trang hôn nhân Rời rạc Liên tục Ví dụ Ví dụ • Số con • Cân nặng
28. 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 2.2 Nguồn dữ liệu
29. Nội dung ▪ 1. Một số vấn đề chung ▪ 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 3. Các phương pháp thu thập số liệu ▪ 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
30. 3.1 Các thang đo dữ liệu Dữ Thang đo tỉ lệ liệu Có điểm định Thang đo khoảng 0 tuyệt lượng đối Dữ Các giá trị có khoảng Thang đo thứ bậc cách đều nhau nhưng không có điểm gốc là 0 liệu định Giữa các biểu hiện Thang đo định của tiêu thức có quan hệ hơn kém tính danh Đánh số các biểu hiện cùng loại của tiêu thức
31. 3.2 Các phương pháp điều tra ▪ Phỏng vấn ● Điện thoại, thư tín, ▪ Quan sát ▪ Thực nghiệm ▪ Dữ liệu có sẵn
32. Nội dung ▪ 1. Một số vấn đề chung ▪ 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 3. Các phương pháp thu thập số liệu ▪ 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
33. 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ Mẫu xác suất ● Mẫu ngẫu nhiên đơn giản ● Mẫu hệ thống ● Mẫu phân tổ ● Mẫu chùm ▪ Mẫu phi xác suất
34. 5.1 Mẫu ngẫu nhiên đơn giản ▪ Mỗi đơn vị được chọn đều có cơ hội được chọn như nhau ▪ Sự 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 mẫu
35. 5.2 Mẫu hệ thống ▪ Quyết định cỡ mẫu: n ▪ Chia tổng thể chung gồm N đơn vị thành các tổ gồm k đơn vị: k=N/n ▪ Chọn ngẫu nhiên một đơn vị thứ nhất từ tổ thứ nhất ▪ Chọn đến đơn vị ngẫu nhiên thứ k từ tổ thứ k N = 64 n = 8 Tổ thứ nhất k = 8
36. 5.3 Mẫu phân tổ ▪ Tổng thể chung được chia làm hai hoặc hơn hai tổ theo một số đặc điểm chung ▪ Từ mỗi tổ sẽ chọn ngẫu nhiện một số đơn vị ▪ Ghép các đơn vị đó lại với nhau thành một mẫu
37. 5.4 Mẫu chùm • Tổng thể chung được chia thành nhiều chùm (khối) mỗi chùm đều có thể đại diện cho tổng thể chung • Chọn ngẫu nhiên một hoặc một số chùm từ tất cả các chùm đó • Các chùm này kết hợp lại với nhau thành một mẫu Tổng thể chung được chia thành 4 chùm
38. Nội dung ▪ 1. Một số vấn đề chung ▪ 2. Các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu ▪ 3. Các phương pháp thu thập số liệu ▪ 4. Các phương pháp chọn mẫu ▪ 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
39. 5 Một số công cụ xử lý và phân tích dữ liệu ▪ Excel ▪ Stata ▪ SPSS ▪ R