“Không phải biểu đồ nào cũng nói thật.” Nghe quen không?

Chúng ta thường tin vào biểu đồ như thể chúng là sự thật tuyệt đối.

Nhưng…

Biểu đồ không phải sự thật.

Biểu đồ là một lập luận bằng hình ảnh. Và đôi khi, lập luận đó… SAI.

Hãy luôn nhớ rằng biểu đồ có khả năng nói dối chúng ta theo nhiều cách khác nhau, ngay cả khi chúng không được tạo ra với ý đồ xấu.

Muốn trở thành người đọc biểu đồ thông minh, bạn cần 3 kỹ năng cùng lúc:

→ Graphicacy (Ngữ pháp đồ họa)

→ Numeracy (Hiểu số liệu)

→ Critical Thinking (Tư duy phản biện)

Mình đã tổng hợp lại 15 mục kiểm tra cực kỳ thực chiến dưới đây để đọc hiểu biểu đồ hiệu quả hơn.

I. Hiểu đúng “khung” của biểu đồ trước khi tin nội dung

1️⃣ Đọc tiêu đề trước, nhưng đừng tin ngay

Câu hỏi nên hỏi: Tiêu đề đang mô tả dữ liệu hay đang kết luận thay cho bạn?

Vì sao quan trọng: Biểu đồ hiếm khi tự chứng minh được một kết luận lớn.

Ví dụ business: Tiêu đề: “Doanh thu sụt giảm vì đội Sales làm việc kém hiệu quả”

→ Biểu đồ chỉ thể hiện doanh thu giảm, không hề chứng minh nguyên nhân là Sales. Có thể do giá, sản phẩm, thị trường.

2️⃣ Xác định rõ nguồn dữ liệu và người làm biểu đồ

Câu hỏi nên hỏi: Dữ liệu lấy từ đâu? Ai là người công bố?

Vì sao quan trọng: Không có nguồn = rủi ro rất cao. Nguồn có thể thiên lệch vì mục tiêu riêng.

Ví dụ business:

Một biểu đồ “So sánh chi phí quảng cáo Facebook vs TikTok”

→ Nếu nguồn là chính nền tảng quảng cáo, cần đọc với sự thận trọng gấp đôi.

3️⃣ Biểu đồ đang “mã hóa” dữ liệu bằng cách nào?

Câu hỏi nên hỏi: Dữ liệu được thể hiện bằng chiều cao, độ dài, màu sắc hay diện tích?

Vì sao quan trọng: Mắt người đọc chiều dài tốt hơn diện tích và màu sắc.

Ví dụ business:

- So sánh thị phần bằng biểu đồ tròn → khó nhận ra chênh lệch nhỏ.

- So bằng biểu đồ cột → rõ ràng hơn ngay.

4️⃣ Trục và đơn vị đo có rõ ràng không?

Câu hỏi nên hỏi: Con số này là %, số tuyệt đối, hay đã điều chỉnh theo lạm phát?

Vì sao quan trọng: Cùng một số nhưng ý nghĩa rất khác.

Ví dụ business: “Chi phí marketing tăng 20%”

→ 20% so với tháng trước hay năm trước?

→ Là % ngân sách hay % doanh thu?

II. Biểu đồ có đang “bóp méo” cảm nhận không?

5️⃣ Biểu đồ cột có bắt đầu từ 0 không?

Câu hỏi nên hỏi: Nếu không bắt đầu từ 0, chênh lệch có bị phóng đại không?

Ví dụ business:

- Doanh thu từ 98 → 100 triệu

- Nếu trục bắt đầu từ 95, nhìn như tăng “đột biến”, trong khi thực tế chỉ +2%.

6️⃣ Kích thước hình có phản ánh đúng số liệu không?

Câu hỏi nên hỏi: Diện tích/chiều cao có tỷ lệ thuận với giá trị không?

Ví dụ business: Biểu đồ bong bóng so số khách hàng

→ Nếu bong bóng to gấp đôi nhưng số khách chỉ tăng 20% → đang gây hiểu lầm.

7️⃣ Có dùng hai thang đo khác nhau không?

Câu hỏi nên hỏi: Hai đường trên biểu đồ có dùng hai trục khác nhau?

Vì sao nguy hiểm: Dễ tạo cảm giác “hai chỉ số liên quan chặt” dù thực tế không phải.

Ví dụ business: Một biểu đồ vẽ Doanh thu và Số nhân sự

→ Chỉnh trục để hai đường “đi cùng nhau” → dễ khiến sếp nghĩ tăng nhân sự là nguyên nhân tăng doanh thu.

III. Dữ liệu có bị chọn lọc hoặc thiếu bối cảnh không?

8️⃣ Có đang chỉ chọn giai đoạn “đẹp” để vẽ không?

Câu hỏi nên hỏi: Vì sao chỉ hiển thị đúng khoảng thời gian này?

Ví dụ business: Biểu đồ hiệu quả chiến dịch chỉ hiển thị 3 tháng đầu (đang tốt)

→ Bỏ qua 6 tháng sau hiệu quả giảm mạnh.

9️⃣ Đang dùng số tuyệt đối hay tỷ lệ?

Câu hỏi nên hỏi: Con số lớn có thực sự “nghiêm trọng” không?

Ví dụ business: “100 đơn hàng bị huỷ”

→ Trên tổng 200 đơn = vấn đề lớn

→ Trên tổng 50.000 đơn = rất nhỏ

🔟 Định nghĩa chỉ số có rõ ràng không?

Câu hỏi nên hỏi: “Doanh thu”, “khách hàng”, “đơn hàng” được tính theo cách nào?

Ví dụ business: “Khách hàng mới”

→ Là khách tạo tài khoản? Hay đã mua hàng lần đầu?

1️⃣1️⃣ Mức độ chi tiết có hợp lý không?

Câu hỏi nên hỏi: Biểu đồ có đang đơn giản hóa quá mức không?

Ví dụ business: Chỉ báo “Doanh thu trung bình”

→ Có thể che giấu thực tế: 20% khách mua rất nhiều, 80% mua rất ít.

IV. Cẩn trọng với kết luận và suy diễn

1️⃣2️⃣ Có nói rõ mức độ không chắc chắn không?

Câu hỏi nên hỏi: Đây là số chính xác hay chỉ là ước tính?

Ví dụ business: Dự báo doanh thu năm sau chỉ có 1 đường duy nhất

→ Không thấy biên dao động → dễ khiến lãnh đạo hiểu nhầm là “chắc chắn”.

1️⃣3️⃣ Biểu đồ đang nói về tương quan hay nhân quả?

Câu hỏi nên hỏi: Hai thứ đi cùng nhau có nghĩa là cái này gây ra cái kia không?

Ví dụ business: Chi phí marketing tăng cùng lúc với doanh thu tăng

→ Có thể do thị trường phục hồi, không hẳn do marketing.

1️⃣4️⃣ Dữ liệu đang ở cấp độ nào?

Câu hỏi nên hỏi: Dữ liệu nhóm có bị dùng để kết luận cho cá nhân không?

Ví dụ business: Khu vực A có doanh thu thấp

→ Không có nghĩa tất cả nhân viên sales ở A đều làm việc kém.

1️⃣5️⃣ Biểu đồ có đang “chiều theo niềm tin sẵn có” của bạn không?

Câu hỏi nên hỏi: Mình có đang tin biểu đồ này chỉ vì nó đúng với suy nghĩ trước đó?

Ví dụ business: Bạn vốn nghĩ “Online hiệu quả hơn Offline”

→ Khi thấy biểu đồ ủng hộ quan điểm đó, bạn dễ bỏ qua các dữ liệu phản bác.

-----

Biểu đồ trông có vẻ khách quan.

Nhưng bạn thì cần chủ động cảnh giác.

Vì cuối cùng, thứ quyết định chất lượng phân tích không phải là biểu đồ “đẹp đến đâu”… mà là bạn đã đọc nó “tỉnh” tới mức nào.

🔔+170.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.kit.com/

📌Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020 @ Zalo: 0961 48 66 48 & https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

Nay đã có thêm chương trình Finance Analytics: https://www.mastering-da.com/finance-analytics-program

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!