Source: Knaflic, Cole Nussbaumer. 2015. Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. s.l. : Wiley, 2015.
Người dịch: Lưu Thanh Hưng
Có một sự khác biệt đáng kể cần phân biệt rõ giữa phân tích khám phá và phân tích diễn giải (Exploratory vs. explanatory analysis). Khám phá là việc chúng ta làm nhằm để hiểu dữ liệu và tìm ra cái gì đó có thể đáng chú ý, quan trọng hoặc thú vị để có thể kể với người khác. Khi thực hiện phân tích khám phá, chúng ta giống như đang săn tìm hạt ngọc trai trong những con trai vậy.
Có thể chúng ta phải mở cả 100 con trai (kiểm định 100 giải thuyết hoặc xem xét dữ liệu theo 100 cách khác nhau) có khi chỉ để tìm được chừng 2 viên ngọc trai. Đến lúc muốn truyền đạt các kết quả phân tích của mình đến người nghe, chúng ta cần thực hiện bước diễn giải, nghĩa là chúng ta có điều gì đó cụ thể muốn giải thích, một câu chuyện rõ ràng muốn kể – có lẽ là về 2 viên ngọc trai đó.
Thông thường, mọi người mắc sai lầm khi nghĩ rằng chỉ cần đưa ra các kết quả phân tích khám phá là được rồi (đơn giản là trình bày dữ liệu, với tất cả 100 con ngọc trai) trong khi điều họ nên làm là đưa ra sự diễn giải (dành thời gian để chuyển hoá dữ liệu thành thông tin dễ hiểu mà người nghe có thể dùng được: tức là hai viên ngọc trai ấy). Đó là một sai lầm dễ hiểu. Sau khi thực hiện cả mớ phân tích, chúng ta rất mong muốn được trình bày tất cả cho họ thấy, như một bằng chứng về tất cả công sức mà mình đã làm và các kết quả dồi dào đến từ các phân tích đó. Cần chống lại cám dỗ này. Bạn đang buộc người nghe của mình phải tự mở lại tất cả các con trai một lần nữa! Tập trung vào những viên ngọc trai, thông tin mà họ cần biết.
Ở đây, chúng ta tập trung vào phân tích diễn giải và truyền đạt thông tin.
Bản gốc
There is one important distinction to draw, between exploratory and explanatory analysis. Exploratory analysis is what you do to understand the data and figure out what might be noteworthy or interesting to highlight to others. When we do exploratory analysis, it’s like hunting for pearls in oysters.
We might have to open 100 oysters (test 100 different hypotheses or look at the data in 100 different ways) to find perhaps two pearls. When we’re at the point of communicating our analysis to our audience, we really want to be in the explanatory space, meaning you have a specific thing you want to explain, a specific story you want to tell—probably about those two pearls.
Too often, people err and think it’s OK to show exploratory analysis (simply present the data, all 100 oysters) when they should be showing explanatory (taking the time to turn the data into information that can be consumed by an audience: the two pearls). It is an understandable mistake. After undertaking an entire analysis, it can be tempting to want to show your audience everything, as evidence of all of the work you did and the robustness of the analysis. Resist this urge. You are making your audience reopen all of the oysters! Concentrate on the pearls, the information your audience needs to know.
Here, we focus on explanatory analysis and communication
–//–
