Tầng 1: Descriptive

Tầng này dạy gì?

Trước khi chạy hypothesis test hay train model, bạn phải hiểu dữ liệu: trung bình bao nhiêu, lệch thế nào, có outlier không, hai biến liên hệ ra sao. Tầng này dạy các công cụ làm điều đó — bằng cả số tóm tắt và biểu đồ.

Phân loại biến (categorical / numeric, ordinal / nominal) — quyết định công cụ nào dùng được.
Đo trung tâm: mean, median, mode — khi nào ổn, khi nào lừa.
Đo phân tán: variance, SD, IQR, MAD — cùng trung bình, khác phân tán = khác rủi ro.
Vẽ phân phối: histogram, boxplot, violin, Q-Q plot.
Quan hệ 2 biến: covariance, correlation, Anscombe (cùng số liệu, khác hẳn hình dạng).

Lesson 01

Loại dữ liệu & tổng quan

Population vs sample; biến categorical/numerical, scale nominal/ordinal/interval/ratio; thống kê làm gì.

▶ Visualization

Lesson 02

Đo lường trung tâm

Mean / median / mode — định nghĩa, khi nào dùng cái nào, độ nhạy outlier (lương Bill Gates).

▶ Visualization

Lesson 03

Đo lường phân tán

Range, variance, SD, IQR, MAD, hệ số biến thiên CV — cùng mean ≠ cùng risk.

▶ Visualization