Sức Mạnh Của Những Con Số

Mục lục

1. Lời mở đầu 2. Chương 1 - Giải quyết vấn đề bằng cách Suy nghĩ logic và Phân tích

data 3. Chương 2 - Nhắm trúng “mục tiêu” bằng giả thuyết 4. Chương 3 - Nắm được “Điểm chính của vấn đề” bằng “Bình quân” và

“Độ lệch chuẩn” 5. Chương 4 - Tìm “nguyên nhân” của vấn đề bằng “sự tương quan” 6. Chương 5 - Cách truyền tải khiến người khác hiểu và chấp nhận

Lời mở đầu

C

ái đó, cậu giải thích bằng số liệu được không?” Bạn đã bao giờ lúng túng vì bị cấp trên hay đàn anh hỏi câu thế này chưa? Lúc đó, bạn lại chẳng hiểu tại sao phải sử dụng số liệu, hay nghĩ cách lấy số liệu hiện có để tạo biểu đồ.

Tôi nghĩ lý do độc giả chọn mua cuốn sách này là vì muốn có thêm kiến thức để xử lý những tình huống như trên dễ dàng hơn. Hoặc họ muốn học hỏi thêm cách sử dụng data, cách suy nghĩ logic, nhằm nâng cao hiệu quả công việc và hoàn thiện bản thân, cũng như góp phần làm công ty/đơn vị của mình phát triển hơn.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề này chính là “Số liệu”.

Vậy để “sử dụng số liệu hiệu quả trong công việc” thì cần điều gì? Chắc nhiều người sẽ nghĩ cần có “kiến thức và kỹ năng phân tích”.

Vâng, đúng thế! Tuy nhiên, không phải tất cả những bài giảng về phân tích số liệu, thống kê hoặc những gì được viết trong sách đều cần cho công việc thực tế. Phương pháp phân tích trong cuốn sách này như Bình quân, Độ lệch chuẩn, hay Hàm số cũng tương đối đủ dùng trong công việc thực tế.

Có nhiều lý do dẫn đến sự khác nhau này, nhưng có thể nói, mục tiêu của phân tích số liệu trong thống kê, và mục tiêu trong công việc thực tế ở các cơ quan/đơn vị khác nhau được xem là nguyên nhân chính.

Mục tiêu mà các học giả hay chuyên gia phân tích dữ liệu hướng tới là “độ chính xác cao”. Để tránh lý luận chủ quan, đảm bảo tính chính xác các thông số thuộc lĩnh vực học thuật, họ cần phải có phương pháp và số liệu chính xác.

Mục tiêu mà người làm kinh doanh hướng đến lại là “vận hành doanh nghiệp”. Để công việc tiến triển thì cần phải có sự thấu hiểu của những người liên quan, sự chấp thuận của cấp trên,... hay đôi khi là sự đồng ý của khách hàng. Dù trong trường hợp nào thì việc sử dụng số liệu để làm căn cứ cũng đều rất quan trọng.

Đương nhiên, phần phân tích của những người làm kinh doanh cũng cần “độ chính xác”. Nhưng ai có kinh nghiệm cũng biết một sự thật đó là “không có câu trả lời chính xác”. Sự việc càng phức tạp thì càng không thể biết điều gì là sự thật ngay cả sau này ta có nhìn lại. Nhưng nếu giả định cho là ổn (nếu sai nhiều quá thì không được), làm theo từng bước, lúc đó công việc sẽ được xúc tiến rất nhanh. Trường hợp nếu bạn phải mất cả tháng để tìm lý do vì sao tháng trước doanh số giảm, thì dù kết quả phân tích chính xác (kiểu học thuật) đến mức nào, chẳng những giá trị của kết quả đó sẽ mất đi, mà còn bị nói: “Cậu làm chậm quá đó”...

Trong thực tế, có thể nói rằng, “câu trả lời chính xác là do mình tạo ra”. Và nó đúng hay không sẽ phụ thuộc vào việc người khác có nghĩ rằng “phần trình bày đó hợp lý hay không”. Đáp án cho câu hỏi này sẽ phụ thuộc vào việc hành động để khắc phục doanh số suy giảm, đưa ra cách làm mới, cải thiện quy trình đã có, hay thuyết phục được khách mua hàng,... có mang lại hiệu quả hay không.

Và đương nhiên, đáp án chính xác đó được kỳ vọng sẽ mang lại hiệu quả thiết thực.

Tuy nhiên, nếu ta cố gắng học kỹ năng giống với nhà chuyên môn hay học giả, không chỉ sẽ thất bại vì quá khó, mà kết quả chẳng ích gì khi đã tốn công để nhớ, nhưng lại không thể ứng dụng được vào công việc.

Trong khoảng thời gian làm việc tại một công ty lớn, với vị trí là một giáo viên, hay nhà tư vấn, tôi đã chứng kiến nhiều trường hợp đáng tiếc như thế. Đồng thời, tôi cũng đã tìm nhiều cách để truyền tải cho họ biết nội dung và thông điệp “có thể thật sự sử dụng được data trong công việc”.

Cách để làm cho đối phương hiểu rõ và chấp nhận sẽ được tìm thấy trong câu trả lời của yêu cầu “Cái đó, cậu hãy giải thích bằng số đi”.

Kỹ thuật đó là: (1) Biết phương pháp phân tích và có thể sử dụng phù hợp (tuy nhiên bạn hãy yên tâm vì phạm …