Khả năng phân tích hiệu quả là rất quan trọng đối với quá trình đạt được thành tựu nghề nghiệp và cuộc sống cá nhân chúng ta. Ta có thể thấy rõ rằng các nhà quản lý, nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu có thể dành thời gian đọc báo cáo và nghiền ngẫm dữ liệu. Tuy nhiên, những thợ ống nước, thợ điện và những người làm các nghề khác cũng đang làm hiệu quả điều tương tự, và thường là với những bộ dữ liệu phức tạp hơn.
Điều này cũng xảy ra với các mối quan hệ giữa các cá nhân của chúng ta. Nếu chúng ta không hòa hợp với bạn bè, đồng nghiệp hoặc vợ / chồng, thì việc chia nhỏ vấn đề và tìm ra nguyên nhân và tác động của nó thường có thể hữu ích rất nhiều.
Sự thật là tất cả chúng ta đều là những nhà phân tích. Như vậy, kỹ năng phân tích đóng một vai trò rất lớn trong việc xác định triển vọng của ta. Do đó, bất cứ điều gì có thể được thực hiện để cải thiện chúng đều là điều đáng làm.
Kỹ năng phân tích là gì?
Bất kỳ kỹ năng nào cho phép chúng ta phân tích thế giới xung quanh tốt hơn đều có thể được coi là kỹ năng phân tích. Những kỹ năng này có rất nhiều dạng, nhưng trong hầu hết các trường hợp, nó chính là việc nhận ra các nguồn lỗi tiềm ẩn và sửa chữa chúng.
Định nghĩa kỹ năng phân tích
Tất cả chúng ta có thể nghĩ rằng chúng ta có một sự hiểu biết trực quan về khái niệm phân tích điều gì đó và những kỹ năng có thể giúp chúng ta làm được điều đó. Theo nghĩa thông tục, chúng ta có thể coi thuật ngữ này đồng nghĩa với ‘tìm ra mọi thứ’.
Nhưng đối với mục đích của chúng tôi, chúng tôi cần phải cụ thể hơn một chút. Chúng ta cần phân tích về ý nghĩa của việc phân tích!
Ý nghĩa của thuật ngữ ‘phân tích’
Từ ‘phân tích’, và tất cả các phân nhánh của nó, có thể bắt nguồn từ thuật ngữ Hy Lạp cổ đại ‘analyein’, có nghĩa là ‘nới lỏng’, hoặc (cụ thể hơn, trong trường hợp này) là ‘chia nhỏ’. Phân tích, theo định nghĩa, đòi hỏi phải chia nhỏ một vấn đề phức tạp thành nhiều phần. Nếu bạn chưa làm điều này, thì là bạn chưa phân tích.
Các ví dụ về kỹ năng phân tích
Để minh họa điều này, chúng ta hãy xem qua một hoặc hai ví dụ. Hãy tưởng tượng một buổi sáng thức dậy bạn thấy xe của mình không nổ máy. Bạn có thể đưa xe đến thợ cơ khí địa phương, họ có nhiệm vụ phân tích vấn đề, xác định nguyên nhân chính xác và đề xuất (và lý tưởng nhất là thực hiện) một giải pháp.
Điều này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về các bộ phận chính trong xe và cách chúng tương tác với nhau để tạo ra hiệu quả mong muốn.
Một ví dụ khác, bạn có thể đến gặp bác sĩ để phàn nàn về một vết phát ban lạ đã phát triển trên dạ dày của mình. Họ có thể hỏi bạn các câu hỏi về lối sống và lịch sử bệnh của bạn, đồng thời thực hiện các bài kiểm tra được thiết kế để cô lập lại các nguyên nhân có thể xảy ra.
Trong một trong hai trường hợp này, thật dễ dàng để nhận ra sự khác biệt giữa phân tích một vấn đề và mô tả đơn thuần về nó. Nếu thợ sửa xe nói với bạn rằng xe của bạn không khởi động được vì xe của bạn không khởi động được, thì họ đã không thực hiện phân tích.
Vấn đề vẫn chưa được chia nhỏ. Nếu họ nói với bạn rằng nó sẽ không khởi động vì động cơ khởi động không quay, nó không nhận được điện và do đó pin cần được thay thế, có lẽ bạn sẽ hài lòng hơn.
Biết giới hạn của bạn
Tất nhiên, có những giới hạn đối với phạm vi của bất kỳ phân tích nhất định nào. Một người thợ cơ khí không cần biết về nguyên nhân chính xác của mọi lỗi có thể phát triển trong động cơ, đến mức độ vi mạch trong máy tính trên bo mạch hoặc hóa học của quá trình đốt cháy. Trong hầu hết các trường hợp, chiều sâu phân tích này sẽ không giải quyết kịp thời vấn đề.
Tất cả những điều này là một cách để nói rằng phân tích tốt là một phân tích có phạm vi được xác định rõ ràng. Điều này thường có nghĩa là ngay từ đầu bạn đã lên ý tưởng cho nhiệm vụ và sau đó thực hiện một cách tiếp cận suy luận, bắt đầu với những nguyên nhân dễ xảy ra nhất và dần dần thu hẹp trọng tâm hướng tới một giải pháp.
Phân tích
Tư duy phân tích là một cái gì đó mà chúng ta có thể học và thực hành, cân nhắc và trong một số trường hợp là hướng dẫn để làm được. Tuy nhiên, nó không phải lúc nào cũng đến một cách tự nhiên, và có một loạt các thành kiến và ngụy biện phổ biến mà những người ra quyết định sẽ cần phải nhận thức và cảnh giác nếu trong các phân tích của mình, họ thành công
Thông thường, phân tích chất lượng là phân tích được thực hiện chung, nơi các thành viên của nhóm được khuyến khích phê bình các giả định làm cơ sở cho một kết luận cụ thể. Điều này giúp bảo vệ khỏi suy nghĩ nhóm và đảm bảo rằng một loạt các khả năng đã được xem xét.
Tất nhiên, bất kỳ phân tích nào cũng chỉ tốt khi có dữ liệu được đưa vào. Do đó, điều cần thiết là chúng ta phải đưa ra những quan sát đúng đắn trước khi áp dụng bất kỳ tư duy phân tích nào. Điều này áp dụng cho dù ta đang chẩn đoán một chiếc xe bị trục trặc hay đang cố gắng thực hiện nghiên cứu thị trường trước khi ra mắt sản phẩm mới.
Những ví dụ quan trọng nhất về kỹ năng phân tích?
Kỹ năng phân tích có thể được coi là một tập hợp các cách suy nghĩ khác nhau. Họ kết hợp các quá trình suy nghĩ và phương pháp quan sát khác nhau. Dưới đây chúng tôi xem xét hai bộ kỹ năng như vậy.
Quan trọng
Một lần nữa, tất cả chúng ta có thể nghĩ rằng chúng ta có một sự hiểu biết trực quan về tư duy phản biện. Tuy nhiên, nó đáng để đưa ra một định nghĩa. Vậy tư duy phản biện là gì?
Tư duy phản biện là gì?
Một số định nghĩa đã được đưa ra trong nhiều năm và không phải tất cả chúng đều dễ hiểu.
Theo bài phát biểu của Michael Scriven & Richard Paul trước Hội đồng Quốc gia về Tư duy phản biện xuất sắc, năm 1987, tư duy phản biện là “[…] quá trình có kỷ luật về trí tuệ của việc hình thành khái niệm, áp dụng, phân tích, tổng hợp và / hoặc đánh giá thông tin thu thập từ (hoặc được tạo ra bởi) quan sát, kinh nghiệm, phản ánh, lý luận hoặc giao tiếp, như một hướng dẫn cho niềm tin và hành động. ”
Nếu điều đó nghe có vẻ hơi đáng sợ (hoặc hoàn toàn vô lý), bạn có thể coi tư duy phản biện là cách thực hành suy nghĩ về lý do tại sao bạn tin những điều bạn tin và cố gắng tìm hiểu xem liệu bạn có lý do chính đáng để tin chúng hay không.
Kỹ năng phân tích được sử dụng như thế nào trong tư duy phản biện
Ví dụ, giả sử bạn đang nói chuyện với một người bạn về bóng đá, và họ gợi ý rằng tiền đạo ngôi sao nên được bán ngay lập tức cho một câu lạc bộ nhiều nợ trên châu lục. Bạn có thể hỏi tại sao họ nghĩ như vậy và họ có thể cung cấp cho bạn bất kỳ lý do nào.
Những điều này có thể bao gồm:
- “Anh ấy sắp hết hợp đồng và câu lạc bộ phải kiếm tiền khi còn có thể.”
- “Phong độ của anh ấy đang sa sút và có những cầu thủ khác sẵn sàng thay thế anh ấy.”
- “Tôi đã có một giấc mơ, trong đó nó đã xảy ra và do đó nó sẽ xảy ra.”
Bạn có thể thấy một số lý do này thuyết phục hơn những lý do khác. Nhưng chỉ khi bạn tìm cách giải thích sở thích của mình thì bạn đang tham gia vào tư duy phản biện. Khi chúng tôi mô tả những lý do trên là tốt hay xấu, chúng tôi đang thực sự mô tả khả năng của họ để chịu được sự giám sát của chúng tôi.
Trong nhiều trường hợp, các nguồn sai sót còn tinh vi hơn. Trong cuốn sách có ảnh hưởng của Daniel Kahnemann, Thinking Fast and Slow, ông đề cập đến một số phương pháp heuristics (một phương pháp có thể không hoàn hảo nhưng nó sẽ cho phép người dùng đạt được giá trị gần đúng làm việc) mà chúng ta thường sử dụng thay cho tư duy phản biện.
Trong số những thứ phổ biến hơn là ‘Hệ thống kinh nghiệm sẵn có’. Thay vì tính toán tỷ lệ xảy ra của một sự kiện nhất định, chúng ta có xu hướng dựa vào việc chúng ta có thể dễ dàng hình dung nó như thế nào.
Nếu gần đây chúng ta đã xem một đoạn tin tức về một vụ tai nạn xe hơi, một thảm họa thiên nhiên hoặc bệnh tật, thì chúng ta có thể cho rằng khả năng cao là chính mình cũng đang rơi vào tình huống tương tự, bất kể số liệu thống kê nói gì.
Việc rèn luyện tư duy phản biện giúp chúng ta nhận ra những trực giác như thế này và chống lại chúng, cho dù lỗi là từ bản thân hay từ người khác.
Có những khóa đào tạo tư duy phản biện nào?
Sự thật là nếu bạn đã trải qua bất kỳ hình thức đào tạo hoặc hướng dẫn nào, bạn đã tham gia vào một số hình thức suy nghĩ về các loại quy trình này. Tuy nhiên, có những lợi ích đáng kể đối với các khóa học chuyên biệt hơn về logic và tư duy phản biện. Những điều này có thể giúp bạn thực hiện công việc của mình tốt hơn hoặc giành được vị trí đại học mà bạn đang tìm kiếm.
Giải quyết vấn đề
Các kỹ năng giải quyết vấn đề là vô cùng thiết thực. Trong mỗi bước đi của cuộc sống, có những vấn đề cần được giải quyết. Chứng minh rằng bạn có thể giải quyết các vấn đề sẽ khiến bạn trở nên hấp dẫn đối với các nhà tuyển dụng – và do đó phải là một phần quan trọng trong CV của bạn.
Có những loại kỹ thuật giải quyết vấn đề nào?
Một quá trình giải quyết vấn đề hiệu quả có thể được chia thành các giai đoạn khác nhau.
- Đầu tiên, chúng tôi xác định các nguyên nhân của vấn đề.
- Tiếp theo, chúng tôi đưa ra các giải pháp tiềm năng cho vấn đề.
- Sau đó, chúng tôi phân tích các giải pháp đó để xem giải pháp nào sẽ tạo ra kết quả mong đợi. Điều gì có thể ngăn cản một giải pháp nhất định hoạt động?
- Sau khi giải quyết tận gốc các giải pháp không hiệu quả và không thực tế, chúng tôi chỉ còn lại những giải pháp thực sự sẽ giải quyết được vấn đề. Đôi khi, đây có thể là một sự can thiệp duy nhất; hầu hết thời gian, nó sẽ là một vài. Đã đến lúc đưa kế hoạch vào hành động!
- Tất nhiên, quá trình này vẫn chưa kết thúc. Chúng ta vẫn cần xác định xem vấn đề đã được giải quyết chưa, và phương án có hiệu quả hay không.
Tôi có thể cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề của mình bằng cách nào?
Bạn có thể sử dụng quy trình trên để giải quyết vấn đề làm thế nào để cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề và sáng tạo của bạn.
Đầu tiên, hãy nhìn vào điểm yếu của bạn. Có thể là bạn giỏi phát hiện ra các vấn đề tiềm ẩn trước thời hạn nhưng lại kém giỏi trong việc đưa ra các giải pháp. Có thể bạn vội vàng đi đến những giải pháp sai lầm mà không phân tích chúng một cách hợp lý trước. Có thể bạn tuyên bố một vấn đề đã được giải quyết và không quay lại để phân tích xem nó có thành công hay không.
Mọi người đều có điểm mạnh và điểm yếu khi giải quyết vấn đề, giống như ở những nơi khác. Do đó, bạn thường nên vây quanh mình với những đồng nghiệp và cộng tác viên có điểm mạnh và điểm yếu bù đắp cho bạn.
Khi nào bạn có thể sử dụng kỹ năng phân tích?
Chúng ta đã thấy các kỹ năng phân tích có thể quan trọng như thế nào. Chúng được sử dụng thực tế ở khắp mọi nơi – nhưng có một vài tình huống mà chúng được gọi một cách rõ ràng.
Tất nhiên, có thể phân tích quá kỹ một vấn đề cụ thể đến mức bạn dành quá nhiều thời gian để phân tích khiến bạn trì hoãn hành động. Nhưng đây không phải là một lập luận chống lại việc phân tích hay tầm quan trọng của các kỹ năng phân tích – cách duy nhất để bạn có thể tìm hiểu xem liệu bạn có đang phân tích tổng quát hay không, trên thực tế, là tiến hành phân tích!
Các bài kiểm tra kỹ năng phân tích trong các tình huống phỏng vấn
Khi các công ty tiến hành phỏng vấn, họ có thể tìm cách xác định xem một ứng viên nhất định có khả năng phân tích hay không. Và họ sẽ làm điều này bằng cách đặt ra những câu hỏi thoạt nhìn có vẻ kỳ lạ. Họ không quan tâm đến câu trả lời, nhưng quan tâm quá trình mà câu trả lời được xác định.
Bạn có thể được hỏi có bao nhiêu khối tạo nên một khối Rubik lớn tùy ý. Giả sử, nó là 10x10x10. Vì Rubik không có bất kỳ khối nào nằm ngoài lớp trên cùng, nên bạn thực sự đang tính toán các mặt bên ngoài.
Có một số cách bạn có thể tìm ra điều này. Bạn có thể xác định tổng diện tích bề mặt của sáu mặt là bao nhiêu và cộng chúng lại với nhau. Nhưng sau đó, bạn cần đảm bảo rằng bạn không đếm các hình khối trên các cạnh hai lần.
Một cách khác sẽ là tính ra các kích thước của không gian bên trong khối lập phương, bằng cách tính ra tám khối là gì (tám là mười trừ hai).
Điều mà câu hỏi này được thiết kế để kiểm tra không phải là năng lực của bạn về các phép toán cơ bản (mặc dù đó là một lợi thế) mà là khả năng phân tích vấn đề và xác định góc tấn công tốt nhất có thể của bạn.
Phân tích dữ liệu
Ngày nay, nhờ công nghệ hiện đại, chúng ta có thể thu thập khối lượng lớn và khối lượng các điểm dữ liệu. Để xử lý dữ liệu này, chúng ta cần phân tích nó, và để làm được điều đó, chúng ta cần các công cụ công nghệ phù hợp. Điều này có nghĩa là năng lực trong phần mềm cơ sở dữ liệu như SQL có thể đặc biệt hữu ích, cũng như năng lực trong các ngôn ngữ như Python.
Các tổ chức ngày nay có xu hướng sử dụng các loại mô hình phân tích khác nhau. Những cách khác nhau để tìm cách mô tả vấn đề, xác định nguyên nhân của vấn đề, dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và giải thích tại sao nó sẽ xảy ra.
Phân tích dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu lớn liên quan đến việc nghiền ngẫm rất nhiều thông tin rất nhanh và với mức độ chính xác cao. Ví dụ: Nếu bạn đang làm việc cho một công ty bảo hiểm và cần xác định chính xác những yếu tố nào có liên quan đến tần suất yêu cầu bồi thường gia tăng. Mã bưu điện mà chúng ta đang sống, số dặm chúng ta đi, loại xe chúng ta lái và tuổi của chúng ta đều có thể đóng góp.
Bằng cách phân tích dữ liệu với các kỹ thuật học sâu hiện đại, chúng ta có thể đưa ra kết luận chính xác và đầy đủ thông tin hơn về rủi ro. Chúng ta cũng có thể nghĩ về các loại rủi ro mà các phương pháp truyền thống khác chưa thấy được.
Ví dụ: Dữ liệu được thu thập bởi máy đo nhịp tim do người tiêu dùng đeo có thể dự đoán kết quả sức khỏe cụ thể và xác định các mối tương quan mà thường không được chú ý.
Các công cụ loại này có tính thích ứng cao và có thể được áp dụng ở mọi nơi. Các tổ chức y tế, ngân hàng, nhà sản xuất cá cược, nhà lập pháp và các công ty hàng không đều có thể được hưởng lợi từ phân tích kiểu này.
Mặc dù dữ liệu lớn và phân tích thuật toán sẽ không thay thế những người ra quyết định bằng xương bằng thịt (hoặc ít nhất là chưa), nó có thể cung cấp một công cụ có giá trị giúp mọi người đưa ra kết luận tốt hơn.
Suy nghĩ cuối cùng
Kỹ năng phân tích rất được các nhà tuyển dụng săn đón vì chúng cực kỳ hữu ích trong mọi hoạt động của con người. Nếu bạn đang chuyển sang một vai trò mới hoặc dự định bắt tay vào kinh doanh với tư cách là một doanh nhân, thì các kỹ năng phân tích phù hợp cũng có thể mang lại rất nhiều lợi ích.
Dù bạn đang làm gì, rất có thể bạn có thể làm nó tốt hơn với loại đào tạo phân tích phù hợp.
___________________________
Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ ích
- Theo: futurelearn
- Người dịch: Võ Ngọc Minh Châu
- Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Võ Ngọc Minh Châu – Nguồn iVolunteer Vietnam”
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/10992
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
iVolunteer Vietnam mạng xã hội chia sẻ, tổng hợp các thông tin cơ hội tình nguyện, học bổng, khoá học online hữu ích dành cho sinh viên & giới trẻ Việt Nam. Với các thông tin được cộng đồng chia sẻ, chúng mình thường KHÔNG có liên hệ trực tiếp với ban tổ chức hay đầu mối liên lạc của chương trình! Bạn vui lòng xem thêm thông tin tên đơn vị tổ chức chương trình (tìm qua facebook hoặc google) & nội dung chi tiết đính kèm, email/SĐT liên hệ (nếu có) ở link bài đăng trên fanpage và website https://ivolunteer.vn để tìm hiểu rõ hơn.
Lượt xem: 42
