[skip netlify] PUBLISHER #291

* PUSH ATTACHMENT : ExcaliDraw.md

* PUSH NOTE : Làm chủ máy tính, làm chủ dữ liệu.md

* PUSH NOTE : Việc họp hành phá hỏng việc tạo sản phẩm.md

* PUSH NOTE : Ta thường nhớ chỗ để của một thứ hơn là tên của nó.md

* PUSH NOTE : Kệ sách cho ta thứ ta không biết là không biết. Thanh tìm kiếm cho ta thứ ta biết là không biết.md

* PUSH NOTE : Internet nặng khoảng 10⁻¹⁴ g.md

* PUSH NOTE : Văn hóa internet.md

* PUSH NOTE : Trong đa số mạng xã hội, 90% người dùng chỉ theo dõi ngầm, 9% đóng góp chút ít, chỉ 1% tạo ra đa số hành động.md

* PUSH NOTE : Dữ liệu đến từ sự định lượng của con người chỉ sử dụng thống kê. Dữ liệu từ sự đo lường các đại lượng vật lý dùng cả các loại toán khác. Người làm với loại dữ liệu đầu cần cẩn trọng.md

* PUSH NOTE : Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md

* PUSH NOTE : Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md

* PUSH NOTE : Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md

* PUSH ATTACHMENT : Excalidraw.md

* PUSH NOTE : Sơ đồ hóa kiến thức, tạo canvas.md

* PUSH NOTE : Obsidian.md

* PUSH NOTE : Obsidian Hub được thiết kế để không phải dùng plugin gì cũng dùng được ngay.md

* PUSH NOTE : Obsidian tập trung hoàn toàn vào việc nhập liệu và bỏ qua việc quản lý tác vụ.md

* PUSH NOTE : Airtable.md

* PUSH NOTE : Fibery.md

* PUSH NOTE : PDF là để in ra giấy, không phải để đọc trên máy.md

* PUSH NOTE : Hệ thống quản lý nội dung.md

* PUSH NOTE : Khắc phục hạn chế của dữ liệu định lượng.md

* PUSH NOTE : Lý do ra đời và hệ quả.md

* PUSH ATTACHMENT : Pasted image 20250717114312.png

* PUSH ATTACHMENT : Pasted image 20250717114251.png

* PUSH NOTE : Mục tiêu và câu hỏi phỏng vấn.md

* PUSH NOTE : Bản khảo sát nhu cầu học lập trình.md

* PUSH NOTE : Kế hoạch.md

* PUSH NOTE : Kế hoạch tổ chức các buổi hướng dẫn sử dụng Trấn Kỳ.md

* PUSH NOTE : Mỗi tuần có 450 người học.md

* PUSH NOTE : Giả thiết về nhu cầu công việc.md

* PUSH NOTE : Giả thiết về đối tượng cần học cách lập trình.md

* PUSH NOTE : Giả thiết về tiếp nhận của người đọc bài giới thiệu buổi hướng dẫn cụ thể.md

* PUSH NOTE : Giả thiết về tiếp nhận của người đã đọc bài Các buổi đáp ứng nhu cầu học cách sử dụng công cụ và tư duy lập trình.md

* PUSH NOTE : Giả thiết về người tham gia.md

* PUSH NOTE : Về chữ Nguồn.md

* PUSH NOTE : Tôi có thể giúp gì.md

* PUSH NOTE : Nơi này là nơi nào？.md

* PUSH NOTE : Những dấu mốc.md

* PUSH NOTE : Mọi người hay thảo luận ở đâu？.md

* PUSH NOTE : Khác biệt giữa cộng đồng Obsidian tiếng Việt ở Facebook và Discord.md

* PUSH NOTE : Hướng dẫn tải kho.md

* PUSH NOTE : Dự án này cần những gì để phát triển.md

* PUSH NOTE : Nhóm nòng cốt.md

* PUSH NOTE : ❓Thu thập dữ liệu đến đâu là đủ.md

* PUSH NOTE : Việc kiểm định giả thuyết thường bị bỏ qua khi có quá nhiều việc.md

* PUSH NOTE : Ta được hứa hẹn sẽ có những chiếc xe đạp cho tâm trí. Thay vào đó ta lại có máy bay.md

* PUSH NOTE : Excel là sản phẩm low code tồn tại lâu dài nhất.md

* PUSH NOTE : Điều đã biết là đã biết được dùng để lên kế hoạch chính. Điều không biết là đã biết được dùng để lên kế hoạch dự phòng. Điều đã biết là không biết thì cần nghiên cứu thêm.md

* PUSH NOTE : Lên lịch khối thời gian giúp cân bằng sự quan trọng và khẩn cấp.md

* PUSH NOTE : Ta không lường trước được những công việc mình cần làm là gì trừ phi đã từng làm nó rồi.md

* PUSH NOTE : Công việc khai phá và công việc khai thác.md

* PUSH NOTE : Ta tương tác với thế giới qua cơ thể hàng triệu năm trước khi ngôn ngữ ra đời.md

* PUSH NOTE : ❓Môi trường nghĩ giúp ta hiểu được những thứ phi tuyến bằng việc tuyến tính hoá nó, còn công nghệ là thứ khiến ta làm được những thứ phi tuyến kể cả khi mình không thoát khỏi sự tuyến tính.md

* PUSH NOTE : Chúng ta không quen thuộc với luỹ thừa.md

* PUSH NOTE : Các công ty ít có lợi trong việc đầu tư nghiên cứu môi trường tư duy.md

* PUSH NOTE : Con người có khả năng tự nhận thức ra lỗi tư duy của mình, dù khả năng đó không hoàn hảo.md

* PUSH NOTE : Cộng đồng từ chưa tỉnh thức đến tỉnh thức ít nhất cũng 2 năm.md

* PUSH NOTE : Các buổi cà phê bạn bè chủ yếu là thu hút người chưa biết về dự án thông qua cá tính của mình.md

* PUSH NOTE : Việc đổi mới sáng tạo bắt đầu bằng việc mỗi người có thể tự mình điều khiển được máy tính, chứ không phải có thêm một sản phẩm no code hay AI nữa.md

* PUSH NOTE : Dữ liệu là danh từ, giao diện là động từ.md

* PUSH NOTE : Người không học về lập trình thấy việc lập trình như làm phép thuật.md

* PUSH NOTE : Khi thiết lập xong ta sẽ mong đợi là không phải đụng lại nó lần nữa.md

* PUSH NOTE : ❓ Học code bằng việc debug product code sẽ nhanh hơn.md

* PUSH NOTE : Tài liệu sử dụng nếu được viết lúc phần mềm được viết gần xong sẽ chủ yếu ghi lại những thứ tác giả nghĩ mình cần nhớ, còn những thứ quyết định quan trọng thì tác giả đã quên do đã sống với nó quá lâu.md

* PUSH NOTE : Thật trớ trêu khi ngành kỹ thuật phần mềm viết nên những phần mềm để giúp các ngành khác tạo bản thiết kế hiệu quả hơn, nhưng lại không thể viết nên một phần mềm để tạo bản thiết kế cho chính ngành của mình.md

* PUSH NOTE : Viết phần mềm chỉ chiếm khoảng ⅓ thời gian, còn lại là dành cho bảo trì (thêm bớt chức năng, sửa lỗi, v.v.).md

* PUSH NOTE : Tính năng giống như thú nuôi, ta dễ quên những thứ cần có cho nó.md

* PUSH NOTE : 90% lượng code ban đầu tốn 90% thời gian lập trình. 10% lượng code còn lại tốn thêm 90% thời gian lập trình.md

* PUSH NOTE : Kể cả những người đã làm lố thời gian quá nhiều vẫn luôn lạc quan mình sẽ làm xong sớm.md

* PUSH NOTE : Sự phức tạp của code sẽ tự cân bằng nó.md

* PUSH NOTE : Ngôn ngữ lập trình bậc cao không giúp con người làm được nhiều hơn những gì ngôn ngữ lập trình bậc thấp làm được. Nó chỉ giúp con người làm ra ít lỗi hơn mà thôi.md

* PUSH NOTE : Người mới lập trình thường chỉ biết muốn biết làm sao để code chạy được. Người có kinh nghiệm còn quan tâm đến tính dễ bảo trì, mở rộng và bắt lỗi của code.md

* PUSH NOTE : Mỗi một nhiệm vụ đều chứa những cái không biết, vì nếu đã biết rồi thì nó đã trở thành thư viện.md

* PUSH NOTE : Mọi thứ ban đầu không phức tạp. Chỉ đến khi có nhiều người dùng và tính năng thì nó mới bắt đầu phức tạp.md

* PUSH NOTE : Làm thứ phức tạp hơn thì dễ, làm thứ tốt hơn thì khó.md

* PUSH NOTE : Code được dùng nhiều hơn được đọc, được đọc nhiều hơn được viết.md

* PUSH NOTE : Chất lượng phần mềm, đặc biệt là native, không còn quan trọng nữa.md

* PUSH NOTE : Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ.md

* PUSH NOTE : Việc hợp tác qua mạng trên Obsidian tốt nhất là qua Git.md

* PUSH NOTE : Obsidian khó tạo liên kết hai chiều được.md

* PUSH NOTE : Obsidian không sử dụng dữ liệu dạng bảng.md

* PUSH NOTE : Obsidian không mạnh về quản lý tác vụ.md

* PUSH NOTE : Đơn vị nhỏ nhất của Obsidian là file, không phải block.md

* PUSH NOTE : Obsidian không gọi vốn để theo đúng định hướng của mình.md

* PUSH NOTE : Ý tưởng logo là cục đá đang được đẽo gọt, hàm ý ❝You shape your tools, and they shape you❞.md

* PUSH NOTE : Obsidian phù hợp cho các dự án nhỏ, không có nhiều tiền.md

* PUSH NOTE : Obsidian xem liên kết là công dân hạng nhất.md

* PUSH NOTE : Obsidian miễn phí, không có chức năng nào phải trả tiền hay tính theo đầu người.md

* PUSH NOTE : Obsidian lưu dữ liệu ở định dạng đơn giản.md

* DELETE FILE : docs/⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git/Các bài học nâng cao/Công nghệ về thông tin.md

* DELETE FILE : docs/⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git/💎 Giới thiệu về Obsidian/Theo tính năng của plugin/2. Hệ thống hoá thông tin/Excalidraw.md

* DELETE FILE : docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md

* DELETE FILE : docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Có 2 loại dữ liệu.md

* DELETE FILE : docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md

* DELETE FILE : docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md

* DELETE FILE : docs/⚡Hiểu biết sâu/Quản lý dự án, phát triển sản phẩm, xây dựng tổ chức/Phát triển sản phẩm/Nghiên cứu, tìm ý tưởng/Knowns and unknowns.md

* DELETE FILE : docs/📜Tài nguyên/Giải pháp kỹ thuật/Phần mềm làm việc nhóm (groupware)/Phần mềm minh hoạ cho nhóm/ExcaliDraw.md

Author: ooker777

docs/⚔️ Hướng dẫn Obsidian và Git/Các bài học nâng cao/Công nghệ về thông tin.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
 share: true
 created: 2026-01-16T12:53
-updated: 2026-01-Tu'T'13:35
 aliases:
   - Người làm dữ liệu đối diện với sự thiếu sót của dữ liệu thế nào?
-filename: Có 2 loại dữ liệu
+description: Dữ liệu đến từ sự định lượng của con người chỉ sử dụng thống kê. Dữ liệu từ sự đo lường các đại lượng vật lý dùng cả các loại toán khác. Người làm với loại dữ liệu đầu cần cẩn trọng
+updated: 2026-01-29T17:37
 ---
 # Người làm dữ liệu đối diện với sự thiếu sót của dữ liệu thế nào?
-[Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa](./Ng%C3%A0nh%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20c%C3%B2n%20nhi%E1%BB%81u%20thu%E1%BA%ADt%20ng%E1%BB%AF%20kh%C3%B4ng%20c%C3%B3%20s%E1%BB%B1%20%E1%BB%95n%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20v%E1%BB%81%20ngh%C4%A9a.md). Thậm chí có người còn cho rằng [cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu](./C%C3%A1i%20g%E1%BB%8Di%20l%C3%A0%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20%C4%91%C3%BAng%20ra%20ch%E1%BB%89%20l%C3%A0%20k%E1%BB%B9%20thu%E1%BA%ADt%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md). (Giống như không có khoa học phần mềm mà chỉ có kỹ thuật phần mềm.) Cho nên không có một loại người làm dữ liệu duy nhất để bàn về quan điểm của họ, mà phải biết là mình đang nói về loại người làm dữ liệu nào. Và loại người làm dữ liệu nào phụ thuộc vào bài toán dữ liệu nào họ thường giải quyết. Mỗi loại bài toán sẽ có nguồn gốc dữ liệu và cách sử dụng chúng khác nhau, dẫn đến cách tư duy khi giải quyết chúng cũng khác nhau.
+[Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa](./Khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u/Ng%C3%A0nh%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20c%C3%B2n%20nhi%E1%BB%81u%20thu%E1%BA%ADt%20ng%E1%BB%AF%20kh%C3%B4ng%20c%C3%B3%20s%E1%BB%B1%20%E1%BB%95n%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20v%E1%BB%81%20ngh%C4%A9a.md). Thậm chí có người còn cho rằng [cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu](./Khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u/C%C3%A1i%20g%E1%BB%8Di%20l%C3%A0%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20%C4%91%C3%BAng%20ra%20ch%E1%BB%89%20l%C3%A0%20k%E1%BB%B9%20thu%E1%BA%ADt%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md). (Giống như không có khoa học phần mềm mà chỉ có kỹ thuật phần mềm.) Cho nên không có một loại người làm dữ liệu duy nhất để bàn về quan điểm của họ, mà phải biết là mình đang nói về loại người làm dữ liệu nào. Và loại người làm dữ liệu nào phụ thuộc vào bài toán dữ liệu nào họ thường giải quyết. Mỗi loại bài toán sẽ có nguồn gốc dữ liệu và cách sử dụng chúng khác nhau, dẫn đến cách tư duy khi giải quyết chúng cũng khác nhau.
 
 ## Dữ liệu có nguồn gốc từ đâu?
 Tôi cho rằng dữ liệu có hai loại nguồn gốc. **Loại dữ liệu thứ nhất đến từ sự định lượng của con người về một khái niệm.** VD: bao nhiêu người là nam, bao nhiêu vị thần linh, bao nhiêu lượt truy cập web, v.v. Những khái niệm này vốn đã mang tính phân loại, và có nhiều cách để định nghĩa. Các định nghĩa này dù na ná nhau nhưng độc lập với nhau, không thể quy đổi được. Giả sử bạn đã thống kê được bao nhiêu người là nam theo định nghĩa 1, nhưng sau đó muốn biết bao nhiêu người là nam theo định nghĩa 2, thì bạn phải thống kê lại từ đầu chứ không chuyển đổi đơn vị được. Không có chuyện quy đổi 1 nam theo định nghĩa 1 bằng bao nhiêu nam theo định nghĩa 2.
@@ -21,11 +21,11 @@ Các đơn vị này được định nghĩa thông qua các **hằng số vũ t
 Văn hóa loài người có đưa ra nhiều định nghĩa khác nhau về các đại lượng, ví dụ như ở độ dài thì có mét, gang chân (foot), hải lý, v.v. Nhưng chúng có thể quy đổi được cho nhau. Ví dụ như 1 gang chân = 0.3048 m. Ta không cần phải đo lại từ đầu nếu muốn dùng định nghĩa độ dài này trong khi dữ liệu dùng định nghĩa độ dài kia. Còn nếu sử dụng một đơn vị đo chưa được quy chuẩn (VD: gang tay), thì đây là loại dữ liệu thứ nhất.
 
 ## Dữ liệu được xử lý thế nào?
-Dù là loại dữ liệu nào thì cũng được dùng để lập hoặc kiểm tra giả thuyết. Nhưng với dữ liệu loại 1, mối quan hệ giữa các đại lượng chưa thể biểu diễn bằng biểu thức toán học được. Giả sử ta đã có một định nghĩa vô cùng chính xác về khái niệm "nam" và "thần linh" (các khái niệm này được định nghĩa qua các hằng số vũ trụ :-?), thì làm sao để biết được mối quan hệ giữa số nam và số thần linh? Làm sao để viết được biểu thức $nam=f(thần linh)$ một cách tường minh? Cho nên, **khi xử lý dữ liệu loại 1, người ta chỉ sử dụng toán thống kê, vì mối quan hệ giữa các đại lượng trong thống kê không mang tính nhân quả.** (Thống kê được xem là một mảng hơi cô độc trong toán, vì nó ít kết nối với các mảng khác.) 
+Dù là loại dữ liệu nào thì cũng được dùng để lập hoặc kiểm tra giả thuyết. [Việc kiểm định giả thuyết thường bị bỏ qua khi có quá nhiều việc](../../Qu%E1%BA%A3n%20l%C3%BD%20d%E1%BB%B1%20%C3%A1n,%20ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20s%E1%BA%A3n%20ph%E1%BA%A9m,%20x%C3%A2y%20d%E1%BB%B1ng%20t%E1%BB%95%20ch%E1%BB%A9c/Ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20s%E1%BA%A3n%20ph%E1%BA%A9m/Ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20gi%E1%BA%A3%20thuy%E1%BA%BFt/Vi%E1%BB%87c%20ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20gi%E1%BA%A3%20thuy%E1%BA%BFt%20th%C6%B0%E1%BB%9Dng%20b%E1%BB%8B%20b%E1%BB%8F%20qua%20khi%20c%C3%B3%20qu%C3%A1%20nhi%E1%BB%81u%20vi%E1%BB%87c.md) Nhưng với dữ liệu loại 1, mối quan hệ giữa các đại lượng chưa thể biểu diễn bằng biểu thức toán học được. Giả sử ta đã có một định nghĩa vô cùng chính xác về khái niệm "nam" và "thần linh" (các khái niệm này được định nghĩa qua các hằng số vũ trụ :-?), thì làm sao để biết được mối quan hệ giữa số nam và số thần linh? Làm sao để viết được biểu thức $nam=f(thần linh)$ một cách tường minh? Cho nên, **khi xử lý dữ liệu loại 1, người ta chỉ sử dụng toán thống kê, vì mối quan hệ giữa các đại lượng trong thống kê không mang tính nhân quả.** (Thống kê được xem là một mảng hơi cô độc trong toán, vì nó ít kết nối với các mảng khác.) 
 
 Còn với dữ liệu loại 2, ta có thể xây dựng biểu thức toán học giữa các đại lượng một cách tường minh. Ví dụ như $lực = khối lượng\times gia tốc$. Các biểu thức này giúp giải thích được tại sao cảm biến ở vị trí này lại cho ra con số này vào thời điểm này, và tiên đoán được các con số đó sẽ thay đổi ra sao nếu sắp xếp vị trí các cảm biến khác đi. Cho nên, **khi xử lý dữ liệu loại 2, người ta không chỉ sử dụng thống kê mà còn sử dụng đủ loại toán cao cấp.** Ví dụ như phương trình Schrödinger dùng số phức và vi phân, phương trình Einstein dùng tensor. Phát biểu `Vũ trụ của chúng ta là một vũ trụ có nhóm đối xứng SU(3)×SU(2)×U(1)` là một phát biểu sử dụng một khái niệm trong đại số trừu tượng là nhóm đối xứng, và nó phù hợp với dữ liệu hiện giờ. Và thực tế là các lý thuyết này có năng lực tiên đoán cao, làm tăng thêm niềm tin rằng toán học là ngôn ngữ của tự nhiên. 
 
-Sự khác biệt về cách xử lý giữa dữ liệu loại 1 và loại 2 là sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và khoa học tính toán: [Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả](./Khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20t%E1%BA%ADp%20trung%20v%C3%A0o%20m%E1%BA%ABu%20h%C3%ACnh,%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20t%C3%ADnh%20to%C3%A1n%20t%E1%BA%ADp%20trung%20v%C3%A0o%20c%C3%A1c%20m%E1%BB%91i%20quan%20h%E1%BB%87%20nh%C3%A2n%20qu%E1%BA%A3.md). Làm việc với mẫu hình thì chỉ làm việc được những thứ mà ta có dữ liệu, những chỗ không có dữ liệu thì chịu chết. Còn làm việc với các mối quan hệ nhân quả thì ta mới phân tích được toàn bộ các hành vi của hệ, dù ta có ta dữ liệu về các hành vi đó hay không. Ví dụ, trong một hệ gồm những người mua và người bán, thì thường ta chỉ thu thập dữ liệu cho các giao dịch thành công, bởi vì nó dễ thấy nhất. Nhưng bộ dữ liệu như vậy không cho ta biết khi nào thì giao dịch thất bại, huống chi là lý do vì sao nó thất bại. Một giao dịch thất bại có thể là vì người mua không đủ tiền, cửa hàng không có món họ cần, cửa hàng ở quá xa, cửa hàng chỉ nhận tiền mặt mà người mua thì chỉ có tiền tài khoản, v.v. Nếu xây dựng được mô phỏng thì ta có thể phân tích được các tình huống giao dịch thất bại. Tất nhiên, để xây dựng mô phỏng người ta phải sử dụng rất nhiều giả thiết. Nhưng đây chính là lúc bộ dữ liệu phát huy tác dụng: loại trừ các mô phỏng cho ra kết quả giao dịch thành công không đúng với dữ liệu. Giả sử như ta không đi thu thập dữ liệu lại lần nữa, thì bộ dữ liệu về những giao dịch thành công vẫn giúp ta dự đoán được những lúc chúng thất bại. Đây là điều mà việc phân tích mẫu hình không làm được.
+Sự khác biệt về cách xử lý giữa dữ liệu loại 1 và loại 2 là sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và khoa học tính toán: [Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả](./Khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u/Khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20t%E1%BA%ADp%20trung%20v%C3%A0o%20m%E1%BA%ABu%20h%C3%ACnh,%20khoa%20h%E1%BB%8Dc%20t%C3%ADnh%20to%C3%A1n%20t%E1%BA%ADp%20trung%20v%C3%A0o%20c%C3%A1c%20m%E1%BB%91i%20quan%20h%E1%BB%87%20nh%C3%A2n%20qu%E1%BA%A3.md). Làm việc với mẫu hình thì chỉ làm việc được những thứ mà ta có dữ liệu, những chỗ không có dữ liệu thì chịu chết. Còn làm việc với các mối quan hệ nhân quả thì ta mới phân tích được toàn bộ các hành vi của hệ, dù ta có ta dữ liệu về các hành vi đó hay không. Ví dụ, trong một hệ gồm những người mua và người bán, thì thường ta chỉ thu thập dữ liệu cho các giao dịch thành công, bởi vì nó dễ thấy nhất. Nhưng bộ dữ liệu như vậy không cho ta biết khi nào thì giao dịch thất bại, huống chi là lý do vì sao nó thất bại. Một giao dịch thất bại có thể là vì người mua không đủ tiền, cửa hàng không có món họ cần, cửa hàng ở quá xa, cửa hàng chỉ nhận tiền mặt mà người mua thì chỉ có tiền tài khoản, v.v. Nếu xây dựng được mô phỏng thì ta có thể phân tích được các tình huống giao dịch thất bại. Tất nhiên, để xây dựng mô phỏng người ta phải sử dụng rất nhiều giả thiết. Nhưng đây chính là lúc bộ dữ liệu phát huy tác dụng: loại trừ các mô phỏng cho ra kết quả giao dịch thành công không đúng với dữ liệu. Giả sử như ta không đi thu thập dữ liệu lại lần nữa, thì bộ dữ liệu về những giao dịch thành công vẫn giúp ta dự đoán được những lúc chúng thất bại. Đây là điều mà việc phân tích mẫu hình không làm được.
 
 ## Cách tư duy của người làm dữ liệu khi nhìn vào thiếu sót của dữ liệu
 Tóm lại, các ngành khác nhau sẽ có các tư duy về dữ liệu khác nhau. Các ngành khoa học xã hội thì có lẽ chỉ có dữ liệu loại 1. Các ngành khoa học tự nhiên thì tuyệt đại đa số là dữ liệu loại 2; loại 1 vẫn có nhưng không đáng kể.
@@ -69,6 +69,8 @@ Tiền tuy không phải là đại lượng vật lý và là sự định lư
 
 Có lẽ tiền là một ngoại lệ của cả loại 1 và loại 2. Hoặc nói cách khác nó là một điểm giao của 1 và 2?
 
+Trục trặc chỉ xảy ra khi nghiên cứu kết hợp với các định lượng của các khái niệm *khác*, như hạnh phúc, phạm tội, 
+
 ## Xem thêm
 - [Việc phân loại không quan trọng bằng việc chuẩn bị cho sự thay đổi cách phân loại](../../Ngh%C4%A9%20v%E1%BB%81%20vi%E1%BB%87c%20ngh%C4%A9/B%E1%BA%A3n%20th%E1%BB%83%20lu%E1%BA%ADn/Ph%C3%A2n%20lo%E1%BA%A1i/Vi%E1%BB%87c%20ph%C3%A2n%20lo%E1%BA%A1i%20kh%C3%B4ng%20quan%20tr%E1%BB%8Dng%20b%E1%BA%B1ng%20vi%E1%BB%87c%20chu%E1%BA%A9n%20b%E1%BB%8B%20cho%20s%E1%BB%B1%20thay%20%C4%91%E1%BB%95i%20c%C3%A1ch%20ph%C3%A2n%20lo%E1%BA%A1i.md)
 - [Chỉ theo đuổi một chỉ số là quá đơn giản](../../Qu%E1%BA%A3n%20l%C3%BD%20d%E1%BB%B1%20%C3%A1n,%20ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20s%E1%BA%A3n%20ph%E1%BA%A9m,%20x%C3%A2y%20d%E1%BB%B1ng%20t%E1%BB%95%20ch%E1%BB%A9c/Ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20s%E1%BA%A3n%20ph%E1%BA%A9m/Ch%E1%BB%89%20s%E1%BB%91/Ch%E1%BB%89%20theo%20%C4%91u%E1%BB%95i%20m%E1%BB%99t%20ch%E1%BB%89%20s%E1%BB%91%20l%C3%A0%20qu%C3%A1%20%C4%91%C6%A1n%20gi%E1%BA%A3n.md). [Sự đơn giản ép ta phải làm nó cực kỳ tốt](../../Qu%E1%BA%A3n%20l%C3%BD%20d%E1%BB%B1%20%C3%A1n,%20ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20s%E1%BA%A3n%20ph%E1%BA%A9m,%20x%C3%A2y%20d%E1%BB%B1ng%20t%E1%BB%95%20ch%E1%BB%A9c/Th%C3%A0nh%20l%E1%BA%ADp%20d%E1%BB%B1%20%C3%A1n/Startup/S%E1%BB%B1%20%C4%91%C6%A1n%20gi%E1%BA%A3n%20%C3%A9p%20ta%20ph%E1%BA%A3i%20l%C3%A0m%20n%C3%B3%20c%E1%BB%B1c%20k%E1%BB%B3%20t%E1%BB%91t.md)

…ông tin/Dữ liệu, AI/Có 2 loại dữ liệu.md …àm với loại dữ liệu đầu cần cẩn trọng.mddocs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Có 2 loại dữ liệu.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Dữ liệu đến từ sự định lượng của con người chỉ sử dụng thống kê. Dữ liệu từ sự đo lường các đại lượng vật lý dùng cả các loại toán khác. Người làm với loại dữ liệu đầu cần cẩn trọng.md docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Có 2 loại dữ liệu.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Dữ liệu đến từ sự định lượng của con người chỉ sử dụng thống kê. Dữ liệu từ sự đo lường các đại lượng vật lý dùng cả các loại toán khác. Người làm với loại dữ liệu đầu cần cẩn trọng.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 share: true
 created: 2026-01-22T22:01
-updated: 2026-01-25T12:00
+updated: 2026-01-29T13:29
 ---
-Khái niệm:: [Dữ liệu](../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
+Khái niệm:: [Dữ liệu](../../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
 
 Nguồn:: [What is a data scientist?](https://stats.stackexchange.com/a/195498/59765)
 

… liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md … liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.mddocs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Cái gọi là khoa học dữ liệu đúng ra chỉ là kỹ thuật dữ liệu.md

@@ -1,11 +1,11 @@
 ---
 share: true
 created: 2026-01-19T15:26
-updated: 2026-01-25T17:10
+updated: 2026-01-29T13:29
 ---
-Khái niệm:: [Dữ liệu](../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
+Khái niệm:: [Dữ liệu](../../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
 
 Data Science as the Art of generating insight, knowledge and predictions by applying methods on datasets[9]. Next, I see Computational Science as the Art of developing validated (simulation) models in order to gain a better understanding of a system’s behavior
 
-[Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ](./Ti%C3%AAn%20%C4%91o%C3%A1n%20t%E1%BB%AB%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20ch%E1%BB%89%20%C4%91%C3%BAng%20khi%20t%C6%B0%C6%A1ng%20lai%20gi%E1%BB%91ng%20nh%C6%B0%20qu%C3%A1%20kh%E1%BB%A9.md)
+[Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ](../Ti%C3%AAn%20%C4%91o%C3%A1n%20t%E1%BB%AB%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20ch%E1%BB%89%20%C4%91%C3%BAng%20khi%20t%C6%B0%C6%A1ng%20lai%20gi%E1%BB%91ng%20nh%C6%B0%20qu%C3%A1%20kh%E1%BB%A9.md)
 Nguồn:: [Why Data Science matters, but Computational Science matters more \< De Dataloog](https://dedataloog.nl/why-data-science-matters-but-computational-science-matters-more/)

…ập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md …ập trung vào các mối quan hệ nhân quả.mddocs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Khoa học dữ liệu tập trung vào mẫu hình, khoa học tính toán tập trung vào các mối quan hệ nhân quả.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 share: true
 created: 2023-09-05T16:17
-updated: 2026-01-25T12:02
+updated: 2026-01-29T13:29
 ---
-Khái niệm:: [Dữ liệu](../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
+Khái niệm:: [Dữ liệu](../../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
 
 look at what [information extraction covers](https://en.wikipedia.org/wiki/Information_extraction): it's very broad and vague, it goes from keyword extraction (but then, what is a keyword?) to extracting sophisticated semantic relations, and there can be many ways to represent semantic information. Additionally to the fact that data science is very recent compared to maths or physics, some of its concepts are philosophical concepts that philosophy itself doesn't define precisely. The blurry nature of concepts such as information, language, or even logic is the cause.
 

…huật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md …huật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.mddocs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md renamed to docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Khoa học dữ liệu/Ngành khoa học dữ liệu còn nhiều thuật ngữ không có sự ổn định về nghĩa.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 share: true
 created: 2026-01-23T17:31
-updated: 2026-01-23T18:20
+updated: 2026-01-29T13:29
 ---
 Khái niệm:: [Dữ liệu](../../%CE%9E%20Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m/D%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u.md)
 Ví dụ, hệ giao dịch. Việc chỉ thu thập dữ liệu từ các giao dịch thành công. Trong khi nếu xây dựng được mô phỏng thì có thể phân tích được các tình huống giao dịch thất bại. Hơn nữa giúp đo lường được những giao dịch thất bại.

docs/⚡Hiểu biết sâu/Công nghệ thông tin/Dữ liệu, AI/Tiên đoán từ dữ liệu chỉ đúng khi tương lai giống như quá khứ.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+share: true
+created: 2026-01-29T13:26
+updated: 2026-01-29T13:26
+---
+Khái niệm:: 
+
+Nguồn:: [The Weight of the Internet Will Shock You \| WIRED](https://www.wired.com/story/weight-of-the-internet/)