1. Tính Hoàn Chỉnh Của Dữ Liệu (Data Completeness)

Các Lỗi Phổ Biến:

• Dữ liệu thiếu sót do lọc sai hoặc thu thập không đầy đủ
• Không bao gồm tất cả các phân khúc dữ liệu cần thiết

Giải Pháp:

• So sánh báo cáo với dữ liệu gốc để đảm bảo
• Sử dụng các quy tắc xác thực dữ liệu để kiểm tra tính đầy đủ

2. Tính Liên Quan Của Dữ Liệu (Data Relevance)

Các Lỗi Phổ Biến:

• Bao gồm dữ liệu không liên quan đến mục tiêu
• Tập trung vào các chỉ số không quan trọng

Giải Pháp:

• Đảm bảo dữ liệu phân tích phù hợp với mục tiêu báo cáo
• Kiểm tra việc giải quyết câu hỏi kinh doanh

3. Tính Kịp Thời Của Dữ Liệu (Data Timeliness)

Các Lỗi Phổ Biến:

• Sử dụng dữ liệu cũ mà không nhận ra
• Không cập nhật kịp thời các dữ liệu quan trọng

Giải Pháp:

• Kiểm tra ngày tháng của dữ liệu
• Đảm bảo các yếu tố thời gian được cập nhật đồng bộ

4. Outliers và Anomalies

Các Lỗi Phổ Biến:

• Không điều tra các Outliers
• Không hiểu đúng ngữ cảnh của các ngoại lệ

Giải Pháp:

• Sử dụng phương pháp thống kê phát hiện Outliers
• Điều tra nguyên nhân của các giá trị bất thường

5. Tính Trực Quan Của Báo Cáo (Visualization)

Các Lỗi Phổ Biến:

• Biểu đồ không chính xác về tỷ lệ
• Lạm dụng biểu đồ phức tạp

Giải Pháp:

• Kiểm tra kỹ lưỡng tỷ lệ và định dạng
• Đánh giá hiệu quả truyền tải thông tin

6. Ý Nghĩa Thống Kê

Các Lỗi Phổ Biến:

• Dựa vào mẫu dữ liệu quá nhỏ
• Bỏ qua kiểm định thống kê

Giải Pháp:

• Sử dụng phương pháp kiểm định giả thuyết
• Đảm bảo mẫu dữ liệu đại diện

7. Độ Chính Xác Của Dữ Liệu

Các Lỗi Phổ Biến:

• Lỗi nhập liệu và chuyển đổi dữ liệu
• Sai sót trong quá trình trích xuất

Giải Pháp:

• Kiểm tra dữ liệu mẫu
• Sử dụng công cụ xác thực tự động

Kết Luận

• Kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu
• Phương pháp tạo báo cáo chuyên nghiệp
• Tư duy phân tích toàn diện
• Công cụ và kỹ thuật hiện đại trong phân tích dữ liệu