Giá trị ngoại lai (outlier) là các điểm dữ liệu cách xa các điểm dữ liệu khác. Nói một cách đơn giản, chúng là những giá trị bất thường trong một tập dữ liệu. Các giá trị ngoại lai đại diện cho các giá trị bất thường và việc tìm ra các giá trị ngoại lai trong tập dữ liệu sẽ giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và quy trình kinh doanh. 

Vậy giá trị ngoại lai có thực sự xấu như lời đồn?

Ví dụ mô tả giá trị ngoại lai Outlier

Đối với công ty sản xuất: Outlier có thể là kết quả của một đơn hàng lớn hoặc của một quá trình sản xuất đặc biệt và chất lượng cao. Dù outlier này có thể gây ảnh hưởng đến tổng thể hiệu suất sản xuất, nó cũng có thể đem lại giá trị đặc biệt cho khách hàng hoặc thị trường.

Trong phân tích tài chính: Outlier có thể là kết quả của một giao dịch lớn, ví dụ như khi công ty tiến hành một bán hàng hoặc mua lại một công ty lớn. Mặc dù outlier này có thể làm sai lệch kết quả phân tích, nó cũng có thể cung cấp thông tin quan trọng về sự thay đổi lớn trong hoạt động kinh doanh của công ty.

Trong phân tích bất động sản: Outlier có thể là kết quả của một giao dịch đặc biệt, ví dụ như khi một người mua một căn nhà với giá rất cao hơn so với các căn nhà khác trong khu vực đó. Dù outlier này có thể ảnh hưởng đến tổng thể giá trị bất động sản, nó cũng có thể cung cấp thông tin quan trọng về giá trị đặc biệt của căn nhà đó.

Trong phân tích về khách hàng: Outlier có thể là kết quả của một khách hàng đặc biệt, có chi tiêu nhiều hơn so với các khách hàng khác. Dù outlier này có thể gây ảnh hưởng đến kết quả phân tích về chi tiêu trung bình của khách hàng. Nó cũng có thể cung cấp thông tin quan trọng về giá trị đặc biệt của khách hàng đó và giúp định hướng chiến lược bán hàng cho những khách hàng tương tự.

Tạm kết

Qua bài viết ta có thể thấy, ngoại lai không phải lúc nào cũng xấu hoặc không mong muốn. Mặc dù chúng có thể là do lỗi đo lường, lỗi nhập dữ liệu, lấy mẫu kém, v.v. Nhưng một số ngoại lai thể hiện các biến thể tự nhiên và mang thông tin quan trọng về quy trình kinh doanh.