Bài giảng về Phân tích Dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh môn Quản trị tài chính doanh nghiệp | Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân
Bài giảng về Phân tích Dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh môn Quản trị tài chính doanh nghiệp | Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân. Tài liệu được sưu tầm giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem.
Môn: Quản trị tài chính doanh nghiệp 133 tài liệu
Trường: Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân 8.2 K tài liệu
Tác giả:
Preview text:
Phân tích Dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh Trịnh Q. Long 11/2025 Nội dung
Định vị Phân tích dữ liệu trong kinh tế & kinh doanh trong
doanh nghiệp và các tổ chức.
Hiểu mối quan hệ giữa Phân tích dữ liệu & Thống kê; vì sao cần cả hai.
Nắm quy trình SOAR/DCOVA, nguồn & chất lượng dữ liệu, đạo đức dữ liệu.
Tư duy phân tích dữ liệu
Các vấn đề cơ bản về thống kê Khái niệm cơ bản
Phân tích dữ liệu là gì? Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là quá
trình kiểm tra, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm:
Tìm kiếm thông tin hữu ích (insights);
Hỗ trợ ra quyết định trong kinh tế, tài chính, quản lý;
Chuyển dữ liệu thành kiến thức hành động được (actionable intel igence).
Phân tích kinh doanh (Business Analytics) Là việc kết hợp IT, thống
kê, mô hình toán và kỹ năng quản trị để:
Hiểu rõ tình hình hoạt động; Dự đoán xu hướng;
Tối ưu hóa ra quyết định trong doanh nghiệp.
Mục tiêu cốt lõi của phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu giúp nhà quản lý trả lời ba nhóm câu hỏi:
What happened? – Điều gì đã xảy ra? (Mô tả)
Why did it happen? – Tại sao? (Giải thích, chẩn đoán)
What wil / should happen? – Dự báo và hành động tối ưu (Dự đoán – Đề xuất)
Vai trò của phân tích dữ liệu
PTDL cung cấp một khuôn khổ để hiểu và diễn giải DL một cách có ý nghĩa, nhằm
Quyết định thông minh: dựa trên dữ liệu thực nghiệm thay vì giả định
hay trực giác → Kết quả chính xác & đáng tin cậy hơn.
Hiểu sự biến động: Phân tích phân bố DL → xác định xu hướng và bất thường
Diễn giải DL: tóm tắt các bộ DL lớn thành các số liệu dễ hiểu như
trung bình, phần trăm, và tương quan, giúp dễ dàng rút ra kết luận.
Khả năng dự đoán/dự báo: Phát triển các mô hình có thể dự
đoán/dự báo tương lai dựa trên DL lịch sử → giúp lập kế hoạch và
phân bổ nguồn lực tốt hơn.
Kiểm soát chất lượng: Các kỹ thuật TK giúp giám sát quy trình sản
xuất, phát hiện lỗi và đảm bảo sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu Loại phân tích Mục tiêu chính Kỹ thuật điển hình
Mô tả (Descrip- Hiểu điều đã xảy ra
Thống kê tóm tắt, pivot ta- tive) ble, dashboard.
Chẩn đoán (Diag- Tại sao xảy ra
Dril -down, kiểm định t, F, nostic) phân tích tương quan.
Dự đoán (Predic- Dự đoán xu hướng
Hồi quy tuyến tính, Logistic, tive)
chuỗi thời gian, cây quyết định.
Đề xuất (Prescrip- Tối ưu hành động
Tối ưu hóa (Linear Program- tive) ming), phân tích What-if.
Phân tích dữ liệu: ứng dụng
Tài chính – Kế toán: Phân tích rủi ro, phát hiện gian lận (Benford’s Law), dự báo lợi nhuận.
Marketing: Phân khúc khách hàng, dự đoán hành vi tiêu dùng.
Nhân sự: HR Analytics – dự đoán khả năng nghỉ việc.
Vận hành – Logistics: Tối ưu hóa lịch trình, tồn kho.
Kinh tế và chính sách: Phân tích nhân quả, mô hình tăng trưởng,
chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô. Ứng dụng: Kế toán
Lấy mẫu thống kê: Chọn một mẫu ngẫu nhiên các giao dịch để xác
minh độ chính xác của hồ sơ tài chính, giúp giảm thời gian và chi phí kiểm toán.
Ước tính nợ xấu: Dữ liệu về tỷ lệ vỡ nợ trong quá khứ được sử dụng
để ước tính khoản dự phòng cho các khoản phải thu khó đòi, giúp
các công ty quản lý rủi ro tín dụng.
Phân tích xu hướng: Các kế toán viên phân tích xu hướng doanh thu
và chi phí theo thời gian để xác định các bất thường hoặc những khu vực cần được chú ý. Ứng dụng: Tài chính
Phân tích đầu tư: NĐT sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu trong quá khứ
và các tỷ số tài chính (như tỷ lệ P/E) để đánh giá hiệu suất của cổ
phiếu và đưa ra các khuyến nghị mua/bán.
Đánh giá rủi ro: Dữ liệu về biến động thị trường và lợi nhuận trong
quá khứ được sử dụng để tính toán rủi ro liên quan đến các danh mục đầu tư khác nhau.
Đối chiếu hiệu suất: Dữ liệu tài chính được so sánh với các tiêu chuẩn
ngành để đánh giá hiệu suất của một công ty so với các đối thủ cùng ngành. Ứng dụng: Marketing
Phân tích hành vi người tiêu dùng: Dữ liệu từ các hệ thống điểm bán
hàng (POS) được phân tích để hiểu các mô hình và sở thích mua
sắm, → các chiến dịch tiếp thị mục tiêu.
Kiểm tra A/B: Sử dụng dữ liệu từ các thử nghiệm A/B để so sánh
hiệu quả của các chiến lược quảng cáo hoặc cách sắp xếp sản phẩm khác nhau.
Dự báo doanh số: Dữ liệu trong quá khứ được phân tích để dự đoán
xu hướng doanh số trong tương lai → lập kế hoạch tồn kho và chiến lược marketing. Ứng dụng: Sản xuất
Biểu đồ kiểm soát chất lượng: giám sát quy trình sản xuất và phát
hiện các thay đổi có thể gây ra vấn đề chất lượng.
Tối ưu hóa quy trình: xác định các nút cổ chai và những điểm không hiệu quả.
Lập kế hoạch sản suất: Dữ liệu về tốc độ sản xuất và dự báo nhu cầu
→ xác định công suất tối ưu cần có nhằm đáp ứng nhu cầu khách
hàng mà không sản xuất dư thừa. Ứng dụng: Kinh tế học
Dự báo kinh tế: Các nhà kinh tế phân tích dữ liệu về các chỉ số như
GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát để dự đoán tình hình kinh tế trong tương lai.
Phân tích tác động chính sách: Dữ liệu được sử dụng để đánh giá tác
động của các chính sách kinh tế (như thay đổi thuế, trợ cấp) lên các
ngành khác nhau của nền kinh tế.
Nghiên cứu thị trường: Khảo sát và thu thập dữ liệu về tâm lý và thói
quen chi tiêu của người tiêu dùng giúp doanh nghiệp và chính phủ
hiểu rõ xu hướng kinh tế và hành vi tiêu dùng. Ứng dụng: Ví dụ
Sam: Quản lý bán hàng của công ty nước giải khát.
Thách thức: Đối thủ cạnh tranh và sản phẩm mới từ chính công ty chiếm thị phần.
Giải pháp: Thay đổi công thức hương vị đồ uống dựa trên khảo sát.
Alex: Nhà quản lý tại hãng hàng không lớn.
Thách thức: Mất khách hàng vào đối thủ có chất lượng cao hơn.
Giải pháp: Cải thiện ghế ngồi, bữa ăn, và dịch vụ dựa trên khảo sát.
Case Sam & Alex — Bài học phân tích đúng biến
Sam đổi hương vị → doanh số giảm vì khách trung thành coi trọng hương vị cũ.
Alex nâng ghế/bữa ăn → khách vẫn rời vì lịch bay & loyalty program mới là driver.
Bài học: tránh tunnel vision; đặt câu hỏi đúng, chọn biến đúng, kiểm định giả thuyết.
Phân tích dữ liệu vs. Thống kê Thống kê
Thống kê là hệ thống các phương pháp thu thập, tổng hợp, trình bày và
phân tích số liệu nhằm phục vụ ra quyết định.
Thống kê là một phần quan trọng của Phân tích dữ liệu. Thống kê (Statistics)
Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
Ngành toán học chuyên sâu
Lĩnh vực liên ngành rộng
Trọng tâm: Suy luận, tính bất
Trọng tâm: Insights, dự đoán, định ra quyết định
Công cụ: Kiểm định giả Công cụ: Thống kê + ML +
thuyết, khoảng tin cậy, hồi quy Programming + Visualization
Câu hỏi: "Có ý nghĩa thống
Câu hỏi: "Nên làm gì tiếp kê không?" theo?" Machine LearnP inhgânT thíc ố h ngdữ kê liệu Lập trình Visualization
Kiến thức nền tảng cần học
Trong kinh tế và kinh doanh, thống kê giúp:
Tóm tắt dữ liệu (Descriptive Statistics);
Suy luận cho tổng thể (Inferential Statistics);
Phân tích mối quan hệ và dự báo (Regression, Time Series). Thống kê và Toán học
Thống kê mô tả: trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối, biểu đồ.
Thống kê suy luận: ước lượng, kiểm định giả thuyết, ANOVA.
Hồi quy và tương quan: phân tích quan hệ giữa các biến.
Các loại dữ liệu và xử lý dữ liệu
Dữ liệu định tính – định lượng, chuỗi thời gian – chéo.
Kỹ năng “Data Wrangling”: làm sạch, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa biến.
Quy trình phân tích dữ liệu: SOAR / DCOVA
SOAR = Specify (vấn đề/câu hỏi) — Obtain (dữ liệu/ETL) —
Analyze (EDA & mô hình) — Report (kể chuyện dữ liệu).
DCOVA = Define — Col ect — Organize — Visualize — Analyze.
Công cụ xác định vấn đề: POPIT, 5 Whys, Fishbone/Ishikawa, RCA, VMOST/SWOT.
Quy trình phân tích dữ liệu: SOAR Framework
Specify the question: Xác định câu hỏi KD cụ thể cần giải quyết.
Obtain the data: Thu thập và đánh giá chất lượng dữ liệu (độ tin
cậy, đầy đủ, nhất quán).
Analyze the data: Áp dụng các kỹ thuật phù hợp (mô tả, hồi quy,
kiểm định giả thuyết...).
Report the results: Truyền đạt các phát hiện/bài học qua
dashboard, biểu đồ, báo cáo. Ví dụ
Trong kiểm định giả thuyết: H0 : µ = 5000, H1 : µ > 5000
sử dụng giá trị p để ra quyết định – đây là phần “Analyze” trong quy trình SOAR.
Xác định vấn đề (Problem Definition) Vì sao quan trọng?
Là nền tảng của S — Specify the Question trong SOAR.
Xác định đúng vấn đề trước khi chọn phương pháp/giải pháp.
Quy trình giải quyết vấn đề (rút gọn): Nhận diện vấn đề Xác định vấn đề Cấu trúc Phân tích
Diễn giải & Quyết định Thực thi
Định nghĩa “vấn đề”
Tồn tại khi có khoảng cách (gap) giữa thực tế và kỳ vọng/chuẩn mực. Nhận diện vấn đề Dấu hiệu nhận diện:
Chỉ số vượt ngưỡng (KPIs, benchmark ngành).
So sánh xu hướng theo thời gian hoặc với đối thủ.
Phản hồi khách hàng/nhân viên; chi phí tăng bất thường.
Ví dụ: Chi phí phân phối tăng nhanh hơn doanh thu → nghi vấn về tồn
kho, tuyến giao hàng, hoặc chiết khấu vận chuyển. Lưu ý
Nhận diện mới là tín hiệu/triệu chứng; chưa phải vấn đề cốt lõi.
