Statistics (Thống kê) là lĩnh vực khoa học tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu nhằm rút ra thông tin có ý nghĩa và hỗ trợ ra quyết định. Trong phân tích dữ liệu, thống kê giúp mô tả dữ liệu hiện tại (descriptive statistics) và suy luận, dự đoán xu hướng trong tương lai (inferential statistics).
Kiến thức thống kê cho người mới bắt đầu
Thống Kê (Statistics) từng là “nỗi ám ảnh” đối với nhiều học sinh, sinh viên thuộc các khối Kinh Tế bởi lượng kiến thức lớn và bao gồm nhiều kỹ thuật phức tạp. Dù vậy, bạn không cần phải quá xuất sắc về Toán thì mới có thể thông thạo Statistics. Bài viết này sẽ cho bạn một cái nhìn tổng quát nhất về Thống kê cũng như những khái niệm xung quanh lĩnh vực này.
Lưu ý nho nhỏ: Nếu bạn đang muốn phát triển theo hướng thành một Data Analyst (DA) thì không thể bỏ qua các kiến thức hữu ích về Thống Kê đâu nhé!
1. Thống Kê là gì? Tìm hiểu về Thống Kê cơ bản
Bạn hiểu gì về Thống kê? Khi nói về Thống Kê – Statistics – thì điều gì sẽ xuất hiện trong suy nghĩ của bạn đầu tiên?
Đối với hầu hết mọi người, Thống Kê liên quan đến chuỗi các sự kiện, dữ liệu số học như số liệu về tỉ lệ thất nghiệp, giá nông sản, số lượng các kết hôn và ly hôn,…
Dưới đây là 2 định nghĩa phổ biến của Thống Kê:
Thống kê là những dữ kiện hay dữ liệu, xuất hiện dưới dạng số (numerical) hoặc không phải dạng số (nonnumerical). Được tổ chức và tóm tắt, để cung cấp thông tin hữu ích và dễ tiếp cận cho một chủ đề cụ thế nào đó.
Thống kê là khoa học về tổ chức và tóm tắt thông tin dạng số hoặc không phải dạng số.
Nhiệm vụ của các nhà thống kê (statistician) là phân tích dữ liệu nhằm mục đích tổng quát hóa (generalization) và đưa ra các kết luận.
Ví dụ: Một nhà phân tích chính trị (political analyst) có thể sử dụng một phần dữ liệu từ bỏ phiếu của người dân để dự đoán xem ai là người có khả năng đắt cử mà không cần phải có toàn bộ dữ liệu.
Tips nhỏ là bạn đừng nên dịch từ Generalization ra tiếng việt. Bạn có thể hiểu nó là hành vi đưa ra một nhận định, kết luận cho đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu (population) từ những dữ liệu mẫu được thu thập (sample). Vì trong nhiều trường hợp thu thập toàn bộ dữ liệu cần thiết là việc không khả thi, tốn kém.
Nếu phải bắt buộc dịch, hãy dùng từ Khái quát hóa.
2. Quá trình phát triển của Thống kê
Theo lịch sử, thống kê mô tả có trước thống kê suy luận. Điều tra dân số đã có trước đây rất lâu từ thời La Mã, qua nhiều thế kỉ những ghi chép về các số liệu sinh, tử, hôn nhân, thuế suất dẫn đến sự phát triển tự nhiên của thống kê mô tả.
Trong khi đó thống kê suy luận chỉ mới phát triển gần đây. Bước tiến lớn nhất bắt đầu từ nghiên cứu của Karl Pearson (1857–1936) và Ronald Fisher (1890–1962) đã xuất bản những phát hiện của họ vào những năm đầu thế kỉ XX. Sau đó thống kê suy luận đã được áp dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống.
Các hiểu biết về thống kê sẽ giúp bạn nhận định xem những điều bạn đọc trên báo chí hay Internet có chính xác hay không.
Như ví dụ ở trên nhóm nghiên cứu sinh thực nghiệm trên 40 sư tử và báo để đưa ra kết luận về vài chục ngàn cá thể báo, sư tử trên thế giới có chính xác hay không ?
3. Các phương pháp Thống Kê cơ bản
Thống kê là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn và đa dạng. Sử dụng nhiều phương pháp khác nhau trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Các phương pháp thống kê cơ bản bao gồm:
- Thu thập và xử lý dữ liệu: Đây là giai đoạn ban đầu trong quá trình thống kê. Gồm việc tập hợp dữ liệu từ nguồn đa dạng và tiến hành xử lý chúng để loại bỏ các giá trị ngoại lai hoặc thiếu sót.
- Điều tra chọn mẫu: Phương pháp này liên quan đến việc lựa chọn một mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể. Nhằm tạo ra một tập dữ liệu con đại diện cho toàn bộ tổng thể. Mục tiêu là thu thập thông tin về tổng thể mà không cần phải khảo sát toàn bộ.
- Nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng: Phương pháp này nhằm tìm hiểu về sự tương quan giữa các biến số để xác định mối quan hệ giữa chúng.
- Dự đoán: Ở đây, chúng ta sử dụng các mô hình thống kê để tiến hành dự đoán giá trị của một biến số dựa trên thông tin đã biết về các biến số khác. Mỗi phương pháp thống kê này đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và hiểu sâu hơn về dữ liệu trong lĩnh vực khoa học.
(*) Bài viết này có tham khảo thông tin từ: Introductory Statistics (2017) – Pearson
4. Các kiến thức quan trọng về Thống kê áp dụng trong phân tích dữ liệu
Khi hướng dẫn học viên học Statistics, ACE luôn yêu cầu tách rõ hai nhóm sau trước khi học sâu bất kỳ công thức nào: Descriptive Statistics và Inferential Statistics. Việc phân biệt này giúp bạn biết mình đang dùng thống kê để mô tả dữ liệu hay để suy luận và ra quyết định.
4.1. Descriptive Statistics: hiểu dữ liệu đang nói gì
Descriptive Statistics, hay thống kê mô tả, là nhóm kiến thức giúp bạn tóm tắt và mô tả đặc điểm của một tập dữ liệu. Mục tiêu của phần này không phải là dự đoán hay suy luận. Mà là trả lời những câu hỏi rất cơ bản: dữ liệu tập trung ở đâu, phân bổ ra sao, và mức độ biến động như thế nào.
Ở tầng này, thống kê mô tả xoay quanh hai nhóm chỉ số chính. Mỗi nhóm trả lời một loại câu hỏi khác nhau:
Các chỉ số đo xu hướng tập trung (Center)
Bao gồm mean, median và mode. Những chỉ số này giúp bạn hiểu giá trị “đại diện” của dữ liệu. Nhưng không phải lúc nào cũng dùng thay thế cho nhau. Tuỳ vào phân phối dữ liệu và mục tiêu phân tích, việc chọn mean hay median có thể dẫn đến những cách hiểu rất khác nhau.
Các chỉ số đo mức độ biến động (Variability)
Bao gồm variance, standard deviation và coefficient of variation. Nhóm chỉ số này cho bạn biết dữ liệu phân tán nhiều hay ít quanh giá trị trung tâm. Từ đó đánh giá mức độ ổn định hay rủi ro của hiện tượng đang phân tích.
Descriptive Statistics cũng không thể tách rời khỏi trực quan hóa dữ liệu. Những biểu đồ như histogramhay boxplot, khi kết hợp với khái niệm quantilevà percentile, giúp bạn nhìn thấy cấu trúc phân phối của dữ liệu một cách trực tiếp. Thay vì chỉ suy đoán qua con số. Trong các bài phân tích thực tế như dashboard, báo cáo hay exploratory analysis, đây chính là phần được sử dụng thường xuyên nhất. Và cũng là nền tảng cho mọi phân tích sâu hơn sau này.
4.2. Inferential Statistics: từ mẫu nhỏ suy ra bức tranh lớn
Inferential Statistics, hay thống kê suy luận, xuất hiện khi bạn không thể hoặc không nên phân tích toàn bộ dữ liệu. Trong thực tế doanh nghiệp, dữ liệu thường rất lớn, từ vài triệu đến hàng trăm triệu bản ghi. Việc chọn một mẫu để phân tích gần như là bắt buộc. Khi đó, câu hỏi quan trọng không còn là “mẫu này cho kết quả gì”. Mà là kết quả từ mẫu này có đáng tin để suy ra cho toàn bộ hay không.
Đây là lúc thống kê suy luận phát huy vai trò. Ở tầng này, bạn sẽ làm việc với các khái niệm đánh giá mức độ chắc chắn của kết luận. Thay vì chỉ mô tả dữ liệu:
Hypothesis Testing và các khái niệm liên quan:
Bao gồm hypothesis testing, confidence interval và p-value. Nhóm này giúp bạn trả lời những câu hỏi rất phổ biến trong phân tích dữ liệu. Chẳng hạn như sự khác biệt quan sát được có thực sự đáng kể. Hay chỉ là kết quả của ngẫu nhiên
Các phép kiểm định thống kê:
Những phép kiểm: z-test, t-test hay f-test được dùng để kiểm tra giả thuyết trong các bối cảnh khác nhau. Chúng không nhằm chứng minh bạn “đúng”. Mà nhằm đo lường mức độ chắc chắn của kết luận dựa trên dữ liệu mẫu.
Bên cạnh kiểm định giả thuyết, regression analysis là một phần không thể thiếu của inferential statistics. Các mô hình như linear regression haylogistic regression không chỉ dùng để dự đoán. Mà quan trọng hơn là để hiểu mối quan hệ giữa các biến và đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố trong một bối cảnh cụ thể. Đây thường là phần khó hơn. Vì nó đòi hỏi vừa hiểu dữ liệu, vừa hiểu logic kinh doanh phía sau.
5. Nguồn học Thống kê được đánh giá cao
Nếu bạn muốn học Statistics một cách bài bản nhưng vẫn gắn với phân tích dữ liệu thực tế, ACE thường gợi ý bắt đầu từ nguồn học tập trung vào ứng dụng. Thay vì các tài liệu thuần toán. Mục tiêu không phải là giải bài tập học thuật, mà là hiểu thống kê để dùng được trong phân tích dữ liệu và kinh doanh.
Hai nguồn dưới đây là những tài liệu ACE thấy phù hợp cho người làm Data Analytics.
5.1 Sách “Practical Statistics for Data Scientist”
Đây là cuốn sách rất đáng để đọc lâu dài. Sách không đi theo hướng trình bày công thức nặng nề. Mà tập trung vào cách các khái niệm thống kê được sử dụng trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Nội dung được sắp xếp logic theo từng nhóm bài toán thực tế. Đọc chậm nhưng “đã”. Đặc biệt phù hợp nếu bạn muốn hiểu bản chất thống kê thay vì học mẹo để làm bài.
5.2 Khóa học Statistics for Data Science and Business Analysis (Udemy)
Nếu bạn thấy đọc sách hơi nặng hoặc cần một lộ trình có người dẫn dắt, khóa học này là một lựa chọn ổn để bắt đầu. Nội dung tập trung vào cách áp dụng thống kê trong các bài toán kinh doanh cụ thể. Giúp bạn hình dung rõ hơn vai trò của thống kê trong phân tích dữ liệu. Thay vì chỉ học khái niệm rời rạc.
Link xem chi tiết khoá học ở đây nhé: Link
6. Học Statistics thế nào cho Data Analysis for Business Professionals?
Với người làm Data Analytics trong môi trường kinh doanh, Statistics không nên được học như một môn toán tách rời. Mà nên như một công cụ hỗ trợ ra quyết định. Điều quan trọng không phải là nhớ bao nhiêu công thức. Mà là hiểu mỗi kỹ thuật thống kê giúp trả lời câu hỏi nào trong bài phân tích thực tế. Khi học theo đúng bối cảnh sử dụng, Statistics dễ hiểu hơn và có mục đích rõ ràng hơn.
Đó cũng là cách Statistics được tích hợp trong khóa Data Analysis for Business Professionals tại ACE Academy. Thống kê không được dạy như kiến thức độc lập. Mà được gắn trực tiếp vào các business case và quyết định cụ thể. Bạn học cách dùng thống kê để giải thích dữ liệu, bảo vệ lập luận và chốt hành động. Thay vì chỉ dừng lại ở việc tính toán.
Bạn cần tìm kiếm một lộ trình học có thể giúp bạn đi đúng hướng ngay từ giai đoạn đầu tiên?
Có mentor dẫn dắt, có case study thực tế để vừa học vừa thực hành?
Tham khảo ngay lộ trình Decision Analytics In Excel tại ACE Academy. Lộ trình gồm 2 khóa học được thiết kế từ các chuyên gia từng làm việc ở các top doanh nghiệp đầu ngành
Data Analysis For Business Professional
Khóa học giúp bạn xây dựng tư duy phân tích bài bản. Áp dụng framework và kỹ thuật phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề kinh doanh thực tế.
Bạn sẽ thành thạo Excel & Power BI, tự động hóa báo cáo và xây dựng dashboard theo quy trình chuẩn đang được doanh nghiệp sử dụng.
Thông qua 5+ case study đa ngành và mô hình học linh hoạt ACE Agile Learning, bạn học tới đâu làm được tới đó với dữ liệu thật.
Advanced Analytics in Excel for Business & Finance
Khóa học được thiết kế tinh gọn với hơn 70+ bài học Excel trọng tâm. Kết hợp Power Query, Power Pivot và các case thực tế đa ngành.
Học viên được mentoring 1:1, hướng dẫn chi tiết từng project và tham gia các buổi chuyên đề trực tiếp cùng giảng viên.
Phù hợp cho người đi làm muốn nâng cấp tư duy phân tích dữ liệu và ứng dụng Excel hiệu quả trong công việc.
Tham khảo Case Study về bài toán thống kê (statistics) – trích từ slide khóa học Data Analysis For Business Professional
FAQs
Statistics (thống kê) là ngành khoa học nghiên cứu cách thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên bằng chứng.
Toán học tập trung vào chứng minh và lý thuyết. Trong khi thống kê tập trung vào dữ liệu thực tế và cách rút ra insight từ dữ liệu đó.
Descriptive statistics (thống kê mô tả) dùng để tóm tắt dữ liệu thông qua các chỉ số như mean, median, mode, độ lệch chuẩn và biểu đồ.
Inferential statistics (thống kê suy luận) sử dụng mẫu dữ liệu để suy ra đặc điểm của toàn bộ tập dữ liệu. Thường thông qua kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy.
Có. Thống kê là nền tảng bắt buộc giúp Data Analyst hiểu dữ liệu. Từ đó đánh giá độ tin cậy của kết quả và tránh kết luận sai lệch.
Người mới nên bắt đầu với thống kê mô tả, xác suất cơ bản. Sau đó học inferential statistics và ứng dụng bằng Excel, SQL hoặc Python.
Nguồn tham khảo
Bài viết này được tham khảo từ các nguồn uy tín sau đây:
- Bruce, P., Bruce, A., & Gedeck, P. (2020). Practical Statistics for Data Scientists (2nd ed.). O’Reilly Media. https://www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781492072935/
- Udemy. (n.d.). Statistics for Data Science and Business Analysis. https://www.udemy.com/course/statistics-for-data-science-and-business-analysis/
About the author
Alice Mai
Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.
