Tôi có một trợ lý phân tích dữ liệu cần mẫn nhất quả đất - không than mệt, không cần deadline, nửa đêm gọi vẫn dạ. Người trợ lý đó là Cờ lau đé (Claude). Tuần này, tôi tò mò một chuyện:
Sau khi đăng xong 3 bài đầu của chuỗi "Tôi có một…", tôi muốn biết: "rốt cuộc mọi người thích đọc gì ở trang của tôi?" Ngày trước mà muốn trả lời câu này, chắc tôi phải đi nhờ một bạn Data Analyst giúp. Còn bây giờ tôi làm thế này: vào Facebook export dữ liệu trang ra 2 file (thống kê tương tác, thống kê bài viết), thả vào một cái folder trên máy, rồi nói với Claude Code một câu rất thật thà: "Tôi có file dữ liệu trong folder. Tôi không phải chuyên gia phân tích dữ liệu. Bạn đọc toàn bộ rồi đề xuất cho tôi cách tiếp cận nhé. Mục tiêu của tôi là hiểu thật sự người đọc của mình - họ là ai, họ quan tâm điều gì."
Sau 5 phút vừa trả lời mấy câu hỏi của Claude, vừa nhìn mấy dòng code chạy loạn xì ngầu, tôi nhận được bản phân tích cực kỳ chi tiết - mà nếu tự ngồi làm chắc mất nguyên cái cuối tuần:
1/ Ngày 02/06, trang tôi có thêm 39 người theo dõi mới chỉ trong một ngày.
2/ Bài "người Thầy" được 980 người xem, được chia sẻ và lưu lại nhiều nhất - nhưng không có một bình luận nào. Ngược lại, bài "chiếc gương" chỉ 433 người xem, lại là bài mọi người vào bình luận, tâm sự nhiều nhất.
Hoá ra: bài HỮU ÍCH thì mọi người lặng lẽ LƯU, còn bài CHẠM đến họ nhất - thì người ta lên tiếng NÓI. Hai loại bài, hai cách yêu quý khác nhau từ mọi người.
3/ Tôi đã chạy thử nghiệm (experiment) và phát hiện ra một insight thú vị: tối thứ 3 tôi đăng 1 bài, sáng thứ 4 tôi đăng bài số hai, bài sau chỉ tiếp cận được chưa tới một nửa số người so với bài trước. Claude khuyên tôi: "mỗi ngày đăng 1 bài thôi" vì thuật toán của Facebook sẽ giới hạn mức độ tiếp cận đến mọi người vì thời gian đăng bài quá sát nhau. Bài bạn đang đọc đây chính là tôi đang ngoan ngoãn nghe lời nó đó, hahaha.
Nhưng có một việc tôi không bao giờ bỏ qua: trước khi tin bất kỳ insights - kết luận nào tôi bắt Claude làm thêm một bước: "Trước khi đưa kết quả, cho tôi xem cách bạn suy nghĩ - bạn phân tích dữ liệu này theo logic nào?" Nó nghĩ sao nói vậy, tôi muốn đọc hết. Chỗ nào nó suy diễn quá đà, tôi chỉnh. Vì phân tích thì AI làm thay tôi được, nhưng đưa ra quyết định dựa trên kết quả phân tích - tôi không khoán cho ai được, kể cả Claude.
Còn cách làm thì không có gì cao siêu: 1 folder + 2 file dữ liệu + 1 câu hỏi thật. Bảng số đọc mệt quá thì tôi bảo: "vẽ cho tôi biểu đồ trực quan đi, nhìn số chóng mặt lắm" - nó vẽ liền. Chỗ nào chưa hiểu, hỏi tiếp. Không cần biết Python, không cần nhớ công thức, chỉ cần biết rõ mình muốn hiểu điều gì.
Nói cách khác: phần khó nhất không nằm ở việc dùng AI. Nó nằm ở chỗ bạn đủ tỉnh táo để xác nhận logic suy luận của AI là đúng, và đủ trách nhiệm để tự đưa ra quyết định hay không.
Đợt tháng 4, tôi cũng đã chọn việc ứng dụng Claude làm Data Analysis để demo trong tất cả các buổi dạy Claude For Everyone cho hơn 600 đồng nghiệp ở MoMo. Tôi chọn nó bởi vì nó rất trực quan, data thì không thể nói dối, và kết quả thì rất liên quan đến mọi người. Tôi sẽ dựa vào chính kết quả phân tích để hiểu mọi người muốn học gì hơn, và tôi sẽ soạn bài đúng theo cái mọi người muốn. Bài toán rất rõ ràng và rất thực tế đúng không? 😃
Còn bạn? Nếu bạn cũng đang có một đống dữ liệu - file Excel báo cáo, kết quả khảo sát, số liệu bán hàng - mà chưa biết bắt đầu hỏi nó từ đâu, comment "báo cáo" hoặc inbox mình nhé. Mình sẽ chia sẻ cách bắt đầu trên đúng dữ liệu của bạn.
P/s: ảnh mình báo cáo luận văn - phần liên quan đến data năm 2024