Trong phân tích dữ liệu, có một nhóm biến xuất hiện cực kỳ thường xuyên trong khảo sát, nghiên cứu thị trường và báo cáo vận hành: dữ liệu dạng “nhãn” như giới tính, khu vực, mức độ hài lòng. Đó chính là categorical data. Vậy xulysolieu.info (Xử lý số liệu) sẽ giúp bạn hiểu rõ categorical data là gì, cách phân loại, cách đọc kết quả và cách dùng đúng trong xử lý dữ liệu khảo sát để ra quyết định nhanh và chính xác.
Categorical data là gì?
Categorical data là gì? Đây là dạng dữ liệu dùng để phân loại đối tượng vào các nhóm dựa trên đặc điểm/thuộc tính. Nói đơn giản, categorical data chính là dữ liệu mà giá trị của nó là “tên nhóm” (category) thay vì số đo liên tục. Vì vậy, nó thường được gọi là dữ liệu phân loại hoặc biến định tính.
Điểm quan trọng cần nhớ: khi hỏi categorical data ta đang nói về dữ liệu phục vụ cho việc “nhìn cấu trúc nhóm” như bao nhiêu người thuộc nhóm A, tỷ lệ nhóm B là bao nhiêu, nhóm nào chiếm ưu thế, xu hướng thay đổi ra sao… Đây là lý do categorical data xuất hiện nhiều trong khảo sát và phân tích hành vi.
Vì sao categorical data quan trọng trong phân tích dữ liệu?
Khi bạn hiểu categorical data là gì, bạn sẽ thấy nó mạnh ở chỗ: chỉ cần phân nhóm đúng, bạn có thể mô tả bức tranh tổng thể rất nhanh. Ví dụ: khách hàng theo giới tính, độ tuổi, khu vực, kênh mua hàng… đều là dữ liệu phân loại. Từ đó ta có thể:
- Thực hiện phân tích tần số để biết nhóm nào nhiều nhất, nhóm nào ít nhất.
- Vẽ biểu đồ thống kê (cột, tròn, stacked bar) để trình bày trực quan.
- So sánh các nhóm theo thời gian hoặc theo chiến dịch marketing.
- Tối ưu xử lý dữ liệu khảo sát bằng cách chuẩn hóa nhãn và giảm sai lệch nhập liệu.
Phân loại categorical data: Nominal và Ordinal
Để nắm chắc categorical data là gì, bạn cần phân biệt 2 kiểu phổ biến nhất: nominal (định danh) và ordinal (thứ bậc). Đây là bước giúp bạn chọn đúng cách thống kê và đúng cách vẽ biểu đồ.
1) Nominal (dữ liệu định danh)
Với nhóm này, categorical data là gì được hiểu là các nhãn không có thứ tự hơn–kém. Các nhóm chỉ “khác nhau” chứ không thể sắp xếp. Nominal chính là dạng biến định tính điển hình.
Ví dụ nominal:
- Giới tính: Nam, Nữ
- Màu sắc: Đỏ, Xanh, Vàng
- Quốc gia: Việt Nam, Trung Quốc, Đức
- Kênh mua hàng: Online, Cửa hàng, Đại lý
2) Ordinal (dữ liệu thứ bậc)
Ordinal vẫn là dữ liệu phân loại nhưng có thể xếp theo trật tự. Khi hỏi categorical data là gì trong trường hợp ordinal, bạn cần nhớ: có thứ hạng nhưng không nói được khoảng cách giữa các hạng.
Ví dụ ordinal:
- Mức độ hài lòng: Không hài lòng, Trung lập, Hài lòng
- Chất lượng: Kém, Trung bình, Khá, Tốt
- Kích cỡ: XS, S, M, L, XL
- Cấp độ học vấn: Tiểu học, THCS, THPT, Đại học
Nominal và Ordinal khác nhau thế nào?
Nếu bạn còn phân vân categorical data là gì và hai nhóm này khác nhau ra sao, hãy bám theo 4 điểm sau:
- Thứ tự: Nominal không có thứ tự; Ordinal có thứ tự.
- So sánh hơn–kém: Nominal không so được; Ordinal so được theo hạng.
- Phép toán: Cả hai không phù hợp để cộng trừ như dữ liệu số; Ordinal chủ yếu dùng để xếp hạng.
- Ý nghĩa con số mã hóa: Nếu bạn mã hóa 1–2–3, đó chỉ là ký hiệu; không có nghĩa khoảng cách giữa 1 và 2 bằng 2 và 3.
Categorical data có thêm dạng nào khác không?
Ngoài nominal và ordinal, thực tế categorical data là gì còn thường gặp một biến thể rất hay dùng trong khảo sát: dạng nhị phân (binary). Đây cũng là biến định tính nhưng chỉ có 2 trạng thái.
Ví dụ binary:
- Có/Không: Có tài khoản, Không có tài khoản
- Đúng/Sai: Đúng, Sai
- Đạt/Không đạt: Đạt yêu cầu, Không đạt yêu cầu
Cách phân tích categorical data: phân tích tần số và biểu đồ thống kê
Hiểu categorical data là gì là một chuyện, dùng nó để ra kết luận mới là phần quan trọng. Với dữ liệu phân loại, cách làm phổ biến nhất là phân tích tần số (frequency) và trình bày bằng biểu đồ thống kê.
1) Phân tích tần số (Frequency)
phân tích tần số giúp bạn trả lời nhanh: mỗi nhóm có bao nhiêu quan sát (count) và chiếm bao nhiêu phần trăm (percentage). Đây là “món cơ bản” trong xử lý dữ liệu khảo sát vì khảo sát gần như luôn có câu hỏi dạng lựa chọn.
Gợi ý trình bày tần số:
- Bảng tần số: Nhóm – Số lượng – Tỷ lệ %
- So sánh theo thời gian: Tần số theo tháng/quý
- So sánh theo phân khúc: Tần số theo khu vực/giới tính
2) Biểu đồ thống kê phù hợp
Với categorical data là gì ở dạng nominal, biểu đồ cột thường là lựa chọn dễ đọc nhất. Với ordinal, biểu đồ cột vẫn tốt, nhưng nên sắp xếp đúng thứ tự cấp bậc để tránh hiểu sai.
- biểu đồ thống kê dạng cột (bar chart): phù hợp nhất cho hầu hết dữ liệu phân loại.
- Biểu đồ tròn (pie chart): chỉ nên dùng khi số nhóm ít và cần nhấn mạnh tỷ lệ.
- Stacked bar: hữu ích khi so sánh cơ cấu nhóm giữa nhiều phân khúc.
Lưu ý khi xử lý dữ liệu khảo sát có categorical data
Trong thực tế, dữ liệu khảo sát thường “bẩn” vì người nhập liệu không thống nhất nhãn. Nếu bạn hiểu categorical data là gì, bạn sẽ ưu tiên bước làm sạch trước khi phân tích:
- Chuẩn hóa nhãn: “HCM”, “TPHCM”, “TP. Hồ Chí Minh” nên về một chuẩn.
- Gộp nhóm hợp lý: Nhóm quá nhỏ có thể gộp thành “Khác” để dễ đọc.
- Kiểm tra giá trị thiếu: Không trả lời, bỏ trống, hoặc chọn nhiều đáp án sai quy tắc.
- Giữ đúng bản chất ordinal: Không mã hóa rồi xử lý như dữ liệu số liên tục.
Ưu điểm và hạn chế của categorical data
Khi học categorical data là gì, bạn nên nhìn cả hai mặt để dùng đúng:
Ưu điểm
- Dễ hiểu: vì là nhãn nhóm nên người đọc báo cáo nắm nhanh.
- Nhận diện xu hướng nhanh: chỉ cần nhìn cơ cấu nhóm đã thấy thay đổi hành vi.
- Hỗ trợ phân khúc: đặc biệt trong marketing và nghiên cứu khách hàng.
- Ít nhạy với ngoại lệ: không bị kéo lệch như dữ liệu số liên tục.
Hạn chế
- Giới hạn thống kê số học: chủ yếu dùng tần suất và tỷ lệ, không cộng trừ trực tiếp như dữ liệu số.
- Dễ mất thông tin khi mã hóa: chuyển đổi sang số để mô hình hóa có thể làm mất ý nghĩa ngữ cảnh.
- Tốn công làm sạch: nhất là khi có quá nhiều category hoặc nhãn không đồng nhất.
Ví dụ minh họa nhanh để bạn áp dụng ngay
Dưới đây là một tình huống xử lý dữ liệu khảo sát rất phổ biến để bạn hiểu sâu hơn categorical data là gì:
- Câu hỏi 1 (Nominal): “Bạn mua hàng qua kênh nào?” → Online / Cửa hàng / Đại lý
- Câu hỏi 2 (Ordinal): “Mức độ hài lòng?” → Không hài lòng / Trung lập / Hài lòng
Cách làm gợi ý:
- Bước 1: Chuẩn hóa nhãn (ví dụ “onl”, “online” → “Online”).
- Bước 2: Chạy phân tích tần số để có bảng count và %.
- Bước 3: Dùng biểu đồ thống kê dạng cột để trình bày.
- Bước 4: Nếu cần so sánh, tách theo giới tính/khu vực (cũng là dữ liệu phân loại).
Kết luận
Tóm lại, categorical data là gì không chỉ là một khái niệm “định nghĩa cho biết”, mà là nền tảng để đọc hiểu dữ liệu khảo sát, phân khúc khách hàng và trình bày báo cáo rõ ràng. Khi nắm vững categorical data là gì, bạn sẽ biết cách phân loại nominal/ordinal, biết cách dùng phân tích tần số, chọn biểu đồ thống kê phù hợp và tối ưu xử lý dữ liệu khảo sát theo hướng sạch – dễ hiểu – ra quyết định nhanh.
Nếu bạn cần hỗ trợ làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa nhãn, dựng bảng tần số và biểu đồ báo cáo theo chuẩn nghiên cứu, bạn có thể tham khảo tại xulysolieu.info (Xử lý số liệu) hoặc liên hệ 0878968468.
