5 Kiểu So Sánh Thường Dùng Trong Phân Tích Dữ Liệu

Feb 13, 2026 | Kiến thức & Kĩ năng, Nghề Data | 0 comments

Views: 13

Trong phân tích dữ liệu, 90% câu hỏi thực ra đều quy về so sánh: so với ai, so với khi nào, so với mục tiêu nào, …

Dưới đây là 5 kiểu so sánh cốt lõi mà mọi người làm phân tích phải nắm vững:

1. So sánh theo thời gian (Time-based comparision)

Mục đích:

  • Đo lường sự thay đổi, xu hướng tăng/giảm của các chỉ số theo thời gian
  • Phát hiện yếu tố mùa vụ, chu kỳ
  • Đánh giá hiệu quả của chiến dịch trước và sau khi triển khai

Trường hợp áp dụng:

  • So sánh hiệu suất tháng này vs tháng trước (MoM – Month over Month)
  • So sánh cùng kỳ năm ngoái (YoY – Year over Year) để loại bỏ yếu tố mùa vụ
  • Theo dõi tỷ lệ tăng trưởng theo tuần/tháng/quý
  • Phân tích xu hướng dài hạn (6 tháng, 1 năm, nhiều năm)

Biểu đồ thường dùng:

  • Line Chart (Biểu đồ đường) – thể hiện xu hướng liên tục, rõ ràng nhất
  • Area Chart (Biểu đồ vùng) – khi muốn nhấn mạnh volume/magnitude
  • Combo Chart (Đường + Cột) – khi so sánh 2 metrics khác đơn vị (VD: Revenue + Conversion Rate)

Lưu ý:

  • Chọn khung thời gian phù hợp: so sánh theo tuần, tháng hay quý
  • Cẩn thận với dữ liệu bất thường (outliers) do sự kiện đặc biệt (Black Friday, Tết…)
  • So sánh YoY chính xác hơn MoM khi có yếu tố mùa vụ

Ví dụ:

  • So sánh Reach của Facebook Page: Tháng 1/2025 đạt 150K vs Tháng 12/2024 đạt 120K → Tăng trưởng 25%
  • Phân tích Instagram Engagement Rate theo tuần trong Q4 → phát hiện engagement tăng đột biến vào tuần có giveaway
  • So sánh CTR của Google Ads Q1/2025 vs Q1/2024 để đánh giá cải thiện chất lượng ad creative

2. So sánh giữa các nhóm (Category comparison)

Mục đích:

  • Xác định nhóm đối tượng/kênh/sản phẩm nào perform tốt nhất
  • Phân bổ ngân sách hiệu quả dựa trên hiệu suất từng nhóm
  • Tìm insight về hành vi khác biệt giữa các nhóm, phân khúc

Trường hợp áp dụng:

  • So sánh hiệu quả giữa các kênh marketing (Facebook Ads vs Google Ads vs TikTok Ads)
  • So sánh conversion rate giữa các nhóm khách hàng (Nam/Nữ, độ tuổi 18-24 vs 25-34…)
  • So sánh hiệu quả giữa các campaign/ad sets

Biểu đồ thường dùng:

  • Bar Chart (Biểu đồ cột) – dễ so sánh trực quan, rõ ràng nhất
  • Grouped Bar Chart (Cột nhóm) – khi so sánh nhiều metrics cho nhiều nhóm cùng lúc
  • Horizontal Bar Chart (Cột ngang) – khi có nhiều categories hoặc tên dài

Lưu ý:

  • Đảm bảo cỡ mẫu đủ lớn để kết luận có ý nghĩa thống kê
  • Kiểm soát biến số (control variables) – ví dụ: cùng ngân sách, cùng thời gian

Ví dụ:

  • So sánh ROAS (Return on Ad Spend) giữa 3 kênh: Facebook Ads = 3.5x, Google Search = 4.2x, TikTok Ads = 2.8x → Ưu tiên budget cho Google Search
  • So sánh CTR giữa 2 ad creative: Creative A = 2.1% vs Creative B = 3.4% → Scale Creative B
  • Phân tích Conversion Rate theo giới tính: Nữ 18-34 tuổi có CR 8.5% cao gấp đôi segment khác → Tăng targeting vào segment này

3. So sánh một phần với tổng thể (Part-to-whole comparison)

Mục đích:

  • Hiểu cấu trúc, thành phần của tổng thể
  • Xác định phần đóng góp lớn nhất/nhỏ nhất
  • Tìm điểm tập trung nguồn lực hoặc vấn đề cần khắc phục

Trường hợp áp dụng:

  • Phân tích phân bổ % ngân sách cho từng kênh
  • Tỷ lệ đóng góp vào doanh số của từng sản phẩm / dịch vụ
  • Traffic source breakdown (% traffic từ Organic, Paid, Direct…)
  • % users ở mỗi bước của funnel

Biểu đồ thường dùng:

  • Pie Chart (Biểu đồ tròn) – khi có ít nhóm (3-5 phần)
  • Stacked Bar Chart (Cột chồng 100%) – tốt hơn pie chart khi có nhiều categories hoặc muốn so sánh nhiều nhóm

Lưu ý:

  • Sắp xếp từ lớn đến nhỏ để dễ nhận diện pattern
  • Highlight phần quan trọng bằng màu sắc

Ví dụ:

  • Phân tích Traffic Sources: Organic Search 40%, Paid Ads 30%, Social 20%, Direct 10% → Organic đóng góp lớn nhất, cần duy trì SEO
  • Phân bổ ngân sách: Facebook Ads 50%, Google Ads 30%, TikTok Ads 15%, Email Marketing 5% → Nhận thấy đang đầu tư quá mức cần thiết vào Facebook
  • Conversion funnel: 100% Visit → 40% View Product → 15% Add to Cart → 5% Purchase → Phát hiện drop-off lớn nhất ở “Add to Cart to Purchase”

4. So sánh với đối thủ / thị trường (Competitive benchmarking)

Mục đích:

  • Đánh giá hiệu suất so với tiêu chuẩn ngành/đối thủ
  • Xác định điểm mạnh/yếu của mình trong thị trường
  • Đặt mục tiêu thực tế dựa trên chuẩn của thị trường

Trường hợp áp dụng:

  • So sánh CTR, CPC, CPM với industry average
  • So sánh engagement rate trên social media với competitors
  • So sánh conversion rate với benchmark của ngành
  • Đánh giá market share, share of voice

Biểu đồ thường dùng:

  • Bar Chart with Reference Line – cột kèm đường benchmark để so sánh
  • Radar Chart (Biểu đồ nhện) – so sánh nhiều metrics cùng lúc với competitors
  • Waterfall Chart – phân tích gap giữa actual vs target

Lưu ý:

  • Chọn benchmark phù hợp với từng lĩnh vực / khu vực / …
  • Benchmark chỉ là tham khảo, không phải target tuyệt đối
  • Cập nhật benchmark thường xuyên vì thị trường luôn thay đổi

Ví dụ:

  • Facebook Ads CTR của bạn = 1.8%, Industry benchmark (E-commerce) = 1.2% → Bạn đang perform tốt hơn average
  • Instagram Engagement Rate = 2.1%, trong khi Top competitors = 4.5% → Cần cải thiện content strategy
  • Google Ads CPC = $2.5, Industry average = $1.8 → Chi phí cao hơn → Optimize Quality Score hoặc keyword targeting

5. So sánh với phân phối (Distribution comparision)

Mục đích:

  • Hiểu cách dữ liệu được phân bổ, tập trung ở đâu
  • Phát hiện outliers (giá trị ngoại lệ)
  • Nhận diện patterns, clusters trong data

Trường hợp áp dụng:

  • Phân tích phân bố ROI của từng campaign
  • Phân bố thời gian users dành trên website/app
  • Phân tích frequency distribution – users mua 1 lần, 2 lần, 3+ lần

Biểu đồ thường dùng:

  • Histogram (Biểu đồ tần suất) – phân phối theo ranges/bins, thể hiện distribution shape
  • Box Plot (Biểu đồ hộp) – thể hiện median, quartiles, outliers rất rõ ràng
  • Scatter Plot (Biểu đồ phân tán) – distribution của 2 variables, tìm correlation

Lưu ý:

  • Chọn bin size (khoảng chia) phù hợp trong histogram
  • Chú ý đến outliers – có thể là insight quan trọng hoặc data error
  • Xem xét percentiles (P25, P50/median, P75, P90)

Ví dụ:

  • Phân tích Session Duration: 60% users dưới 1 phút, 30% từ 1-5 phút, 10% trên 5 phút → Majority bounce nhanh, cần cải thiện landing page
  • ROI Distribution của 50 campaigns: 80% campaigns có ROI từ 2-4x, nhưng có 3 campaigns đạt 10x+ (outliers) → Deep dive vào 3 campaigns này để học insights
  • Email Open Rate distribution: Median = 22%, nhưng top 10% emails đạt > 40% → Phân tích subject lines, timing của top performers
Không có kiểu so sánh nào “tốt nhất” – chỉ có kiểu phù hợp nhất với câu hỏi bạn đang trả lời.
Happy learning!

🎁 Nhận Ngay Tài Liệu Data Analysis Cơ Bản

Bao gồm:

Bộ 10 sách: Thống kê, Tư duy phân tích

Bộ 4 slide phân tích chuyên nghiệp

Đăng Ký Nhận Tài Liệu

Bạn muốn nâng cấp Tư duy & Kỹ năng phân tích?

Nếu những tài liệu này hữu ích với bạn, và bạn muốn có lộ trình học có hệ thống + mentor trực tiếp + dự án thực tế, bạn có thể tham khảo khóa học thực chiến của mình.

📚
Lộ trình có hệ thống
Lộ trình có hệ thống rõ ràng được chắc lọc giúp bạn đi từ những kiến thức cơ bản đến chuyên sâu
🎓
Mentor trực tiếp
Nhận hỗ trợ 1-1, feedback chi tiết và làm bài tập kèm hỗ trợ từ mentor project
🎯
Dự án thực tế
3 capstone projects dự án xây dựng portfolio ấn tượng
💎
Chứng nhận + Portfolio
Chứng nhận hoàn thành + Website portfolio chuyên nghiệp
Khóa học nâng cấp Tư duy & Kỹ năng phân tích chuyên nghiệp:

Master Analytical Thinking & Data Analysis with Power BI
Xem Chi Tiết Khóa Học!
⏰ Khai giảng: 3/3/2026 

Submit a Comment