Để giúp mấy bạn thấy khó xơi thì tác giả trong bài đang dùng phương pháp Multiple Regression, hiểu nôm na là tìm mối liên hệ giữa nhiều yếu tố khác nhau. Ví dụ như Nam bảo rằng người nào càng ngủ nhiều, càng siêng tập thể dục thì học giỏi. Vậy là ta có 3 yếu tố: số giờ ngủ, số giờ tập thể dục, và điểm thi. Liệu 3 thứ đó có liên quan hay ko? Thì để kiểm tra điều đó các nhà phân tích sẽ dùng phương pháp Quy hồi nhiều biến (Multiple Regressions) như tác giả làm trong dự án trên. Nếu kết quả là gần bằng 1, tức các yếu tố này tỷ lệ thuận với nhau. Nếu nó bằng 0 hoặc gần 0 thì tức là các yếu tố này ko liên quan đến nhau. Nếu kết quả là âm thì các yếu tố này nghịch nhau (ví dụ càng mưa nhiều thì quán trà sữa càng ế, yếu tố mưa đối nghịch với doanh thu trà sữa). Mà bác có "plot" đồ thị trước khi làm regression ko vậy? :v Ko vẽ đồ thị mà làm regression là sai nhé. Nói vui thôi chớ cám ơn bác chia sẻ bài này, chủ đề này gai góc, mình cũng có nhiều lần định viết nhưng chưa biết làm sao, vì nó thực sự là gai. Bác dùng phần mềm gì để phân tích thế, mình giờ đang dùng R, sau này dùng thêm Python nữa Mà không biết mảng này ở VN có nhiều cơ hội việc làm ko bác nhỉ? Cám ơn vì bài viết hen !

Bố sung cho Khánh tại sao các tập đoàn lớn không áp dụng được data driven (ít nhất là tại Việt Nam). Do bản chất là bên sản xuất (manufacturer) và nguồn lực có hạn, các tập đoàn này thường phân phối hàng hóa của mình qua một hoặc nhiều distributors khác nhau. Các distributors này lại là một công ty độc lập, không chịu sự kiểm soát hoàn toàn của các tập đoàn đó. Việc thu thập và báo cáo dữ liệu từ các công ty này rất khó, nhất là khi các công ty này thuộc quyền quản lý của đội ngũ nhân viên thế hệ trước, thiếu kiến thức về data. Và họ cũng không phải lúc nào cũng báo cáo số đúng theo số sales (có khi để đầu cơ các kiểu). Bạn anh trước đây làm data analyst cho ABI, làm model dự đoán các thứ, nhưng không bao giờ có số chính xác, vì dữ liệu sales từ nhà cung cấp không chính xác và fluctuate không dựa trên nhu cầu của thị trường. Sự có mặt và power nằm trong tay distributors luôn là bài toán khó giải trong việc thu thập và phân tích dữ liệu.

Cần lắm nhiều bài hơn nữa như thế này!! Upvote upvote hehe

Góp ý chút là bài viết đã lược qua hoặc phần lớn các bước + khó khăn trong việc xử lý dữ liệu và chạy mô hình. Nên có thể làm người đọc chưa hiểu đc rõ các thách thức của lĩnh vực này :)). @Husky: ở VN thì lĩnh vực tài chính ngân hàng đang cần nhiều nhân sự trong mảng này lắm. Nên ko sợ thất nghiệp đâu

Cám ơn anh vì bài viết rất hay và logic ạ. Nhờ có bài viết của anh mà làm em nhận ra tầm quan trọng của việc học các môn Kinh tế lượng, Dự báo kinh tế trong công việc. Đó giờ em chỉ ráng làm sao qua môn vì thật sự không nuốt nổi