Loại dữ liệu  

Theo cách thu thập 

• Primary data: thu thập trực tiếp cho một mục đích cụ thể (ví dụ: khảo sát khách hàng về sản phẩm mới). 
• Secondary data: dữ liệu đã có sẵn, thu thập cho mục đích khác nhưng có thể dùng lại (ví dụ: báo cáo ngành, dữ liệu từ chính phủ). 

Theo hình thức biểu hiện 

• Numerical data (số liệu): dữ liệu biểu diễn bằng số. 
• Discrete data (rời rạc): chỉ nhận giá trị hữu hạn hoặc đếm được (ví dụ: tháng sinh, số lượng học sinh). 
• Continuous data (liên tục): có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi, đo lường chứ không đếm (ví dụ: cân nặng, chiều cao). 
• Categorical data (mô tả): dữ liệu mô tả, không phải số. Có thể chia thành: 
• Nominal data: dữ liệu chỉ có tên hoặc nhãn, không có thứ tự (ví dụ: màu mắt, giới tính). 
• Ordinal data: dữ liệu có thứ bậc, có thể sắp xếp (ví dụ: mức độ hài lòng từ 1 đến 5). 

Theo phạm vi nghiên cứu 

• Sample data: dữ liệu từ một mẫu được chọn trong tổng thể, đại diện cho một phần của population. 
• Population data: dữ liệu từ toàn bộ tổng thể (ví dụ: khảo sát tất cả khách hàng của công ty). 

Nguồn và chi phí dữ liệu 

Các nguồn dữ liệu chính 

1. Machine/sensor data: dữ liệu từ thiết bị/máy móc thu nhận tín hiệu môi trường. 

Ví dụ: fitness tracker, smartphone, cảm biến nhiệt độ, cảm biến khoảng cách (parking sensor), cảm biến chạm, GPS, cảm biến khí gas. 

2. Transactional data: phát sinh từ giao dịch của tổ chức. 

Ví dụ: đơn bán hàng (sales orders), đơn mua hàng (purchase orders), hàng trả lại (returns). 

3. Human/social data: dữ liệu từ con người, thường là phi số liệu. 

Ví dụ: câu hỏi khách hàng, thư tay, phản hồi từ focus group, bài đăng mạng xã hội. 

4. Internal vs External sources: 

• Internal: dữ liệu sẵn có trong DN (báo cáo bán hàng, chi phí, dữ liệu sản xuất). 
• External: dữ liệu từ bên ngoài (cơ quan nhà nước, đối thủ, dữ liệu thị trường). 

Chi phí của dữ liệu (Costs of data) 

• Chi phí thu thập: khảo sát, phỏng vấn, thuê công ty nghiên cứu thị trường. 
• Chi phí xử lý: làm sạch dữ liệu, phân loại, nhập vào hệ thống. 
• Chi phí lưu trữ: cơ sở dữ liệu, server, bảo mật. 
• Chi phí phân tích & báo cáo: phần mềm BI, nhân sự phân tích. 

⚖️ Nguyên tắc: lợi ích từ dữ liệu phải lớn hơn chi phí để nó thực sự hữu ích cho quản lý. 

Phương pháp lấy mẫu 

• Random sampling: chọn ngẫu nhiên, mỗi phần tử có cơ hội như nhau. 
• Systematic sampling: chọn theo chu kỳ (vd: cứ 10 khách thì chọn 1). 
• Stratified sampling: chia thành nhóm (giới tính, độ tuổi) rồi chọn ngẫu nhiên trong từng nhóm. 
• Cluster sampling: chọn ngẫu nhiên cả một cụm (vd: chọn 2 trường, phỏng vấn toàn bộ học sinh trong trường đó). 
• Quota sampling: chọn cho đủ số lượng từng nhóm (vd: 50 nam, 50 nữ). 
• Convenience sampling: chọn theo sự tiện lợi (nhanh, rẻ nhưng thiếu chính xác). 

Trình bày dữ liệu 

– Tables (bảng): rõ ràng nhưng có thể khó hình dung xu hướng. 

– Charts/Graphs: 

• Bar chart (biểu đồ cột). 
• Component bar chart (cột thành phần). 
• Pie chart (biểu đồ tròn). 
• Line graph (biểu đồ đường). 
• Scatter diagram (biểu đồ phân tán). 

– Reports (báo cáo): cấu trúc chuẩn gồm: 

• Introduction → mục tiêu. 
• Method → cách thu thập dữ liệu. 
• Findings → kết quả chính. 
• Conclusions → kết luận. 
• Recommendations → khuyến nghị hành động. 

– Presentations: dùng slide, dashboard, hình ảnh trực quan để hỗ trợ giao tiếp. 

Bảng tính 

Ứng dụng của bảng tính trong kế toán quản trị 

• Lập báo cáo quản trị. 
• Phân tích dòng tiền, lập dự toán & dự báo. 
• Đối chiếu tài khoản (account reconciliation). 
• Phân tích doanh thu & chi phí. 
• So sánh & phân tích sai lệch (variance analysis). 
• Sắp xếp, lọc, phân loại khối lượng dữ liệu lớn.