Giúp đỡ! Cách viết phần khuyến nghị của báo cáo phân tích dữ liệu

Khi viết báo cáo phân tích dữ liệu, làm thế nào để chuyển đổi dữ liệu thành các khuyến nghị có giá trị là một vấn đề khó khăn mà nhiều nhà phân tích dữ liệu gặp phải. Bài viết này sử dụng một tình huống vấn đề tham dự cụ thể để giải thích chi tiết cách bắt đầu từ vấn đề, xác minh các giả định, sàng lọc qua các cây logic và dữ liệu hỗ trợ, và cuối cùng đưa ra các kết luận và đề xuất có cơ sở.

Đừng chỉ báo cáo số liệu!

Đưa ra những đề xuất khả thi!

Nhiều sinh viên làm việc với dữ liệu đã từng bị lãnh đạo và đồng nghiệp la mắng như thế này. Tuy nhiên, làm sao có thể thực hiện được điều này? Thầy Chen có một bài tập kinh điển mà thầy muốn chia sẻ với các bạn hôm nay.

Tình huống có vấn đề: Trong công ty, bảng điểm danh của một sinh viên như sau:

Học sinh: "Em làm thêm giờ rồi, đi muộn là bình thường!" "Mọi người đều đến muộn, sao lại bắt gặp tôi một mình?" "Đột nhiên trời mưa, tôi không thể làm gì được!" "Tất cả chỉ là tai nạn thôi!"

Người dẫn chương trình: "Tôi nghĩ vấn đề nằm ở thái độ của anh! Đừng nhắc đến những chuyện khác nữa!"

Hai người đã có một cuộc tranh cãi dữ dội! Đến thời điểm này, chúng ta nên phân tích nó như thế nào?

1. Những đề xuất không thể thực hiện được

Có bạn nào trong lớp viết như thế này không?

• Tháng này có 22 ngày làm việc, trong đó có 11 ngày đi làm trễ, tỷ lệ đi làm trễ là 50%.
• Tuần thứ hai là tuần chậm nhất, với 4 ngày chậm trễ và tỷ lệ chậm trễ là 80%.
• Tuần thứ ba có số lượng học sinh đến muộn ít nhất, với 1 ngày đến muộn và tỷ lệ đi muộn là 20%.
• Quá nhiều ngày trễ, nên giảm số lượng
• Thứ Hai đã quá muộn, khuyến cáo không nên đến muộn vào thứ Hai

Có đúng là báo cáo công việc của nhiều người trông giống thế này không? Rõ ràng là một báo cáo như vậy là không có đủ tiêu chuẩn! Đây chỉ là việc đọc lại biểu đồ mà không trả lời được mối quan tâm thực sự của mọi người, và "hạ thấp" chỉ là lời nói suông.

Trong tranh chấp, vấn đề cốt lõi của vấn đề kinh doanh là: Đây có phải là một tai nạn thực sự và có thể biện minh được không? Vấn đề vẫn là thái độ. Chỉ bằng cách giải quyết vấn đề này một cách trực tiếp, chúng ta mới có thể có được câu trả lời thỏa đáng. Rõ ràng là dữ liệu hiện có là không đủ. Trước tiên, chúng ta phải liệt kê các ý tưởng để xác minh giả thuyết và sau đó thêm dữ liệu để trả lời đầy đủ vấn đề.

2. Ý tưởng để giải quyết vấn đề

Liệt kê các giả thuyết → tìm bằng chứng → xác minh tính xác thực → rút ra kết luận, đây là trình tự cơ bản để giải quyết một vấn đề. Việc sử dụng dữ liệu để phân tích các vấn đề kinh doanh phải là một quá trình xác minh dần dần từ sơ bộ đến chi tiết.

Ví dụ, một câu đơn giản là: "Nhà tôi ở xa nên tôi dễ bị muộn". Chúng ta có thể rút ra giả thuyết: Nhà có thực sự xa nơi làm việc không? Để xác minh giả thuyết, bạn không cần dữ liệu phức tạp. Bạn chỉ cần nhập điểm bắt đầu/điểm đến vào Amap và bạn có thể thấy:

• Bao xa thế nào
• Phải mất bao lâu để đi tàu điện ngầm?
• Chuyến đi này có giá bao nhiêu và mất bao lâu?

Một số kết luận phân tích đơn giản đã sẵn sàng để đưa ra (như được hiển thị bên dưới)

Giải quyết vấn đề bằng dữ liệu thật thú vị. Không cần phải tranh luận, chỉ cần nói dựa trên sự thật.

Tất nhiên, khi có nhiều giả định, có thể có thứ tự ưu tiên để xác minh. Ví dụ, trước tiên chúng ta có thể liệt kê các giả định về "tình tiết giảm nhẹ", chẳng hạn như:

Giả định 1: Làm thêm giờ vào ngày hôm trước

Giả định 2: Mọi người đều đến muộn vào ngày hôm đó

Giả định 3: Ngày hôm đó thời tiết cực kỳ xấu

Sau khi liệt kê các giả thuyết, hãy tìm bằng chứng cho từng giả thuyết. Ví dụ

Giả định 1: Làm thêm giờ vào ngày hôm trước → Chọn thời gian làm việc/nghỉ làm của ngày hôm trước để xem có làm thêm giờ không

Giả định 2: Bây giờ mọi người đều đi muộn → Lấy hồ sơ chấm công của mọi người vào ngày hôm đó và xem tỷ lệ người đến muộn

Giả định 3: Ngày hôm đó thời tiết cực kỳ xấu → Kiểm tra xem ngày hôm đó có mưa to hoặc tuyết rơi không

Nếu không có bằng chứng dữ liệu, điều đó có nghĩa là giả thuyết đã được đưa ra và có thể bị lật ngược trực tiếp. Nếu thấy tình hình thực tế là phù hợp, ví dụ, người đó thực sự đã làm thêm giờ rất nhiều và dữ liệu bị thiếu là "có thể tha thứ được", thì có thể đưa ra kết luận: "Đúng là họ đã làm thêm giờ quá nhiều và nên nhắc nhở họ", điều này sẽ minh oan cho người đó.

3. Từ đơn giản đến sâu sắc

Đôi khi chỉ xác minh một vài giả định thôi là không đủ để giải thích đầy đủ vấn đề. Ví dụ, nếu một người làm thêm giờ vào ngày hôm trước, nguyên nhân có thể là do năng lực hoặc sự lười biếng cá nhân, hoặc có thể là do khối lượng công việc quá lớn. Do đó, chúng ta có thể đưa ra những giả định chi tiết hơn:

Giả định 1.1: Khối lượng công việc của toàn bộ phòng ban là rất lớn

Giả định 1.2: Khối lượng công việc của phòng ban không đủ lớn nhưng cá nhân lại phải gánh quá nhiều

Giả định 1.3: Cá nhân không đảm nhận nhiều trách nhiệm, nhưng khả năng của họ kém và họ làm việc chậm chạp

Tiếp tục xác minh ba giả thuyết phân đoạn để có thể phân tích sâu hơn từ thô đến chi tiết. Cuối cùng, đưa ra ý tưởng câu trả lời hoàn chỉnh. Khi thấy điều này, học sinh có thể điều chỉnh lại câu trả lời của mình và đọc phần giải thích tiếp theo.

4. Suy nghĩ tổng thể

Bằng cách kết hợp nhiều giả thuyết phân tích theo thứ tự, chúng ta có thể có được cây logic phân tích như minh họa bên dưới. Có thể thấy rằng cây logic phân tích này bắt đầu từ góc độ "việc làm thêm giờ có ảnh hưởng không" và ưu tiên loại trừ các tác động khách quan như làm thêm giờ tập thể và giao quá nhiều công việc. Lệnh này có thể ngăn chặn hiệu quả việc nhân viên bị đối xử bất công (như được hiển thị bên dưới)

Sau khi liệt kê cây logic, bạn chỉ cần thay thế dữ liệu có liên quan để tìm ra các điểm chính và phân biệt đúng sai.

Ví dụ, nếu phát hiện đồng nghiệp này đi muộn 8 trong số 11 lần vì được giao quá nhiều việc và khối lượng công việc cá nhân của anh ta cao hơn đáng kể so với các đồng nghiệp trong nhóm, thì có thể khẳng định anh ta đã bị đối xử bất công. Nếu bạn thấy rằng trong số 11 người đi làm muộn, chỉ có hai người thực sự làm thêm giờ, còn 9 người còn lại không làm thêm giờ và không đi taxi, thì điều đó có nghĩa là thái độ của họ có thể thực sự có vấn đề.

Dữ liệu hướng dẫn chúng ta tìm ra những câu trả lời gần với sự thật hơn.

Với sự chuẩn bị trên, các gợi ý về phép suy diễn có thể được chứng minh là hợp lý và rất cụ thể (như thể hiện bên dưới):

5. Quay lại công việc thực sự

Tất nhiên, ví dụ trên chỉ là một ví dụ đơn giản nhưng nó phản ánh rõ ràng vấn đề trong thực tế:

Các phòng ban kinh doanh thường nghĩ theo cách riêng của họ và thích nói: "Đây là vấn đề của môi trường chung", "Đây là vấn đề bất ngờ", "Tôi đã cố gắng hết sức rồi"

Các phòng dữ liệu thường bị cuốn vào trò chơi con số, tập trung quá nhiều vào việc tính toán những thay đổi theo năm và theo tháng, và không đưa ra được giả định, tìm bằng chứng cho các giả định hoặc tinh chỉnh các giả định.

Điều này không có lợi cho việc đưa ra kết luận và đề xuất đúng đắn.