10 nguyên tắc PHÂN TÍCH 80/20

Năm nhất Đại học, tôi ngộ ra: THIÊN TÀI hay không nằm ở lối tư duy 80/20 (ảnh Journal bên dưới).

“Vậy, làm sao để tìm ra cái 20/80?”

“Cái 20/80 trong môn A, ngành B, điều C là gì?”

“Áp dụng bước CHỌN trong công thức HỌC NHANH 3C thế nào”

Tôi đọc lại 7 quyển Journal của 2 năm đầu của Đại học.

Để ngẫm ra 10 NGUYÊN TẮC PHÂN TÍCH 80/20 này cho bạn

Tôi sẽ đưa ra NHIỀU VÍ DỤ và các CÂU HỎI gợi ý để bạn áp dụng chúng.

“Cái 20/80” là nói tắt của “cái 20% tạo nên 80% kết quả”. Đó là định nghĩa của riêng tôi

Phân tích 80/20 (Pareto) để tìm được cái 20/80.

Ok. Let’s get started. Ghi chép thật kỹ nhé!

1. Results (Kết quả)

“20% đầu vào nào tạo nên 80% KẾT QUẢ”

Vậy, KẾT QUẢ, CHÍNH XÁC, trong trường hợp này là gì? Được ĐO LƯỜNG như thế nào? Bởi THAM SỐ/KPI gì? Đơn vị gì? Đó cũng là câu hỏi chủ chốt của “1st principle thinking”, bí quyết học nhanh của Elon Musk

Sở dĩ, mỗi THAM SỐ mục tiêu, có cái 20/80 khác nhau. 20/80 của mỗi người, cũng vậy, có thể khác nhau.

Ví dụ 1: Giải tích 2

Mục tiêu học các môn đại cương của tôi là GPA. Từ mục tiêu CỤ THỂ đó, tôi TẬP TRUNG vào cách ĂN ĐIỂM cao trong các bài kiểm tra. Ngoài ra tôi chỉ đi học buổi đầu và 2 buổi cuối (để ÔN THI) vì đó là những buổi 20/80 (Xem thêm E-book “GPA Handbook”)

Cụ thể: Tôi đến lớp môn Phương pháp tính (rất chi là hại não) chỉ đi học 1,5 buổi/15 buổi, và tôi đạt 9,5/10. Giải tích 2, tương tự, ~10 buổi/30 buổi, tôi được 9,0/10.

Kết quả: bảng điểm thật đẹp góp phần giúp tôi “hốt” hết 9 học bổng Đại học

Ví dụ 2: Xác suất thống kê

Lên năm 2 Đại học, tôi đi “học chui” môn VẬN TRÙ HỌC, một môn học của khoa cơ khí.

Tiết học đầu tiên, thầy Phong, một chuyên gia trong ngành Logistics phát biểu: “Trong Đại học, có 3 môn học quan trọng nhất là xác suất thông kê, xác suất thống kê và xác suất thống kê”

Vậy nên, tôi tập trung học (thực sự) môn Xác suất thống kê rất rất kỹ.

Tôi đến lớp 150% số buổi, nghĩa là đi học chui giờ học của lớp khác nữa.

Để tôi:

  • Nghe giảng 2 lần những chuyên đề quan trọng (nhờ phân tích 80/20)
  • Tăng 150% thời lượng trao đổi bài trực tiếp giáo viên.
  • Hỏi thêm bài tập mà tôi tự học trên www.Coursera.org và www.edX.org

Vậy nên, tôi “khá” giỏi về TƯ DUY lẫn phương pháp luận của bộ môn “thần thánh” này

Nó là nỗi ám ảnh của 90% sinh viên CẢ NƯỚC vì nhiều người học lần 2 vẫn “tạch”

À, mà khi tôi đi học nhiều, học rất giỏi môn này thì điểm trung bình môn này của tôi chỉ 6.5/10.

À vì sao? Vì sao môn phương pháp tính tôi chỉ đi học 10% số buổi (tương ứng 1,5/15 buổi) mà được 9,5/10, còn môn này đi học 150% mà chỉ được 6,5/10.

À, đơn giản là vì tôi học giỏi quá, giải bài tập nâng cao quá nên KỸ THUẬT GIẢI BÀI TẬP căn bản-trung bình THIẾU CHÍNH XÁC.

Tôi học nhiều quá ngưỡng tối ưu để được ĐIỂM CAO.

Vậy đó, nhưng học giỏi (thật sự) môn này là mục tiêu CHÍNH của tôi, GPA là mục tiêu phụ.

Để rồi, tôi được thầy trưởng khoa nhận làm nghiên cứu khoa học về đề tài Địa THỐNG KÊ (Geo-statistics) mà tôi sẽ nhắc đến trong nguyên tắc số #10

*Bonus: vì học giỏi môn này nên tôi phân tích 80/20 tốt hơn  (xem nguyên tắc tiếp theo)

2. Statistics (Thống kê)

20% input tạo nên 80% output. (Input: nguồn lực đầu vào; output: KẾT QUẢ đầu ra)

20% và 80% là bài toán thống kê, là bài toán định LƯỢNG.

Ví dụ 1: Tiếng Anh giao tiếp

Bạn có biết trong Tiếng Anh có bao nhiêu từ vựng không? Khoảng 171,476 words (Theo từ điển Oxford, 2nd edition)

Nếu bạn muốn “giỏi” Tiếng Anh, bạn không cần học nhiều đến thế

Người ta thống kê, 100 từ thông dụng nhất chiếm 50% toàn bộ tài liệu Tiếng Anh. Tương tự, 300 từ là 65%, 1000 từ là (hình như) ~80%.

Và đó chính xác là số từ vựng bạn cần MASTER (thành thạo) để giao tiếp khá TRÔI CHẢY với người bản xứ, trong các tình huống giao tiếp thông dụng hằng ngày.

Thời gian đầu học giao tiếp, Tôi KHÔNG học dàn trải theo các tài liệu chung chung.

Tôi tập trung vào 1000 từ thông dụng nhất, để có thể SUY NGHĨ bằng Tiếng Anh TRƯỚC, để tạo phản xạ GIAO TIẾP cách tự nhiên TRƯỚC.

Sau đó, tôi mới tăng lượng tự vựng chuyên ngành để có thể học chuyên môn Dầu khí bằng Tiếng Anh, để rồi còn dạy lại cho người khác bằng Tiếng Anh nữa cơ

Ví dụ 2: Logistics

Trong một kho hàng hóa, luôn có mẫu hàng hóa (SKU) bán “chạy” và bán rất chậm (nằm cả tháng mới có người mua).

Người ta dùng phân tích ABC (ABC Analysis) và nhận ra, nhóm hàng hóa A chiếm 23% (trong tổng số SKU của kho) nhưng chiếm tới 87% sản lượng nhập-xuất kho hàng.

A kia chính là “nhóm SKU 20/80” của kho. ABC Analysis chính là phân tích 80/20 trong quản trị kho hàng (Ảnh đính kèm)

Ví dụ 3: Quản lý khách hàng

Giả sử, công ty nọ có 3 nhóm khách hàng chính lần lượt là A-B-C, với tổng cộng 13,100 khách hàng. Họ tính toán thống kê trên phần mềm MS Excel và thấy rằng: nhóm khách hàng B gồm 2170 khách hàng (chiếm ~16,5%) tạo ra 75% lợi nhuận cho công ty.

16,5% tạo ra 75% lợi nhuận (tham số cuối cùng). Vậy, B là nhóm khách hàng “20/80” của họ.

Hãy nhớ, 20/80 là con số trung bình, nó có thể lệch đi đôi chút.

*Bạn có thể đọc thêm các ví dụ tương tự trong sách “Nguyên lý 80/20” của Richard Koch. (ảnh đính kèm)

3. Frequency (Tần suất)

Tần suất luyện tập/sử dụng BAO NHIÊU là tối ưu?

Một từ mới cần được lập đi lập lại để tạo thành phản xạ khi nói? Vậy, bao nhiêu LẦN (tần suất) là TỐI ƯU?

Con người cần tiếp xúc ánh nắng mặt trời để kiểm soát hooocmon Dopamine (“hoocmon hạnh phúc”) và Melatonin (hoocmon dễ ngủ). Nhưng phơi nắng bao lâu là tối ưu?

Ví dụ 1: Tăng CƠ giảm MỠ

Năm nhất, tôi tập gym 3 buổi/tuần, 60 phút/buổi suốt 2 tháng nhưng không tăng cân. 3 buổi x 60 = 180 phút/tuần

Mới đây, tôi tăng 2kg CƠ trong 1 tháng (không tăng mỡ), Mà chỉ cần 15 PHÚT/TUẦN.

Ủa, tại sao180 phút/tuần không hiệu quả bằng 15 phút/TUẦN? Dù lượng Calo nạp mỗi ngày vẫn tương đương?

Vì tôi đã tập luyện KHÁC đi. Cái 20/80 để TĂNG CƠ giảm mỡ (chuyển MỠ -> CƠ) là kích thích các hoocmôn tăng trưởng của cả cơ thể và tạo “kênh dẫn” (GLU-4) PROTEIN vào từng nhóm cơ cục bộ (Theo sách 4-hour Body)

Tôi chỉ tập 2 lần/tuần, mỗi lần ~8 phút. 8 phút được chia ra làm 2 bài tập, mỗi bài tập kéo dài 3 phút, nghỉ 2 phút ở giữa. Mỗi bài tập, tôi chỉ tập “MỘT HIỆP RƯỚNG SỨC” (Max TENSION) trong 90-120s. Điều này đạt được vào 20% những cái chống đẩy cuối cùng của mỗi bài tập. 2 buổi/tuần thì tôi có 4 nhóm chính của toàn cơ thể.

Ví dụ: tôi đẩy tạ nằm 70kg, “rướng” được 7,5 cái. 1,5 cái cuối cùng, cắn răng đau đớn nhất đó chính là cái 20/80 để “phá cơ” (tạo kênh dẫn Protein) và kích thích hoocmon tăng trưởng.

Vậy thôi. 15phút/tuần. Đó là tần suất 20/80. Nếu có tập hơn thì hiệu quả tăng lên không đáng kể.

Ví dụ 2:

Quay trở lại câu hỏi của đầu phần này.

Phơi nắng: 15 phút/ngày (với cường độ nắng của Việt Nam)

Nước sôi: 100oC, không có chuyện cho “sôi già” hơn chút.

Học từ vựng Tiếng Anh: 30-100 lần lập lại, tùy độ khó của từ và trí thông minh “ngôn ngữ” của bạn.

4. TIMING (Thời điểm)

“Thiên thời, địa lợi, nhân hòa”. Thiên hòa là quan trọng nhất.

Nhìn “Ý trời”, chọn thời điểm.

Kết quả gấp nhiều lần với cùng một lượng nỗ lực

Trong 4 năm Đại học, luôn có thời điểm bạn làm một việc có hiệu quả gấp nhiều lần so với thời điểm khác.

Hãy tự hỏi: “Đâu là thời điểm 20/80 để làm việc này?”

Ví dụ 1: Startup

Trong bài Ted Talk: “The single biggest reason why start-ups succeed”, tác giả chứng mình rằng TIMING (Thời điểm) mới là yếu tố quan trọng nhất để bất kỳ một start-up nào thành công, chứ không phải là vốn, nhân sự hay yếu tố công nghệ.

Nhiều startup ra đời rất giống Amazon, Facebook, Youtube,… nhưng không thành công (gần như) vì ra đời hơi sớm hoặc trễ vài năm

Ví dụ 2: GAME nhập vai

Lúc nhỏ có lẽ bạn từng chơi game Liên minh (LoL) hay Warcraft rồi chứ? Hoặc bất cứ game nhập vai trong PlaystationSsmartphone?

Bạn còn nhớ những lúc mình lụm được viên ngọc (Gem) để tăng 2x, 3x sát thương (Damage) hay Giáp (defense) hay tốc độ của mình lên không?

À, nếu có Gem tăng Dam, bạn TẬN DỤNG THỜI ĐIỂM để tấn công quân địch, hay “farm”

Nếu có Gem tăng giáp, bạn tận dụng để đỡ đạn (Tanker) cho đồng đội, hoặc “tank trụ”

Bạn có Gem tăng tốc độ, bạn tận dụng chạy “tốc biến” lẻn vào trong lòng quân địch để “ăn cắp trứng gà”.

Mỗi việc đều có thời điểm tối ưu cho nó. Hãy chọn đúng, để x3 kết quả với cùng nỗ lực.

Ví dụ 3: Cao 13cm trong 1 năm

Để tăng chiều cao, THỜI ĐIỂM là yếu tố quan trọng nhất.

Trong cả giai đoạn dậy thì (3-5 năm), có 1 năm là chiều cao tăng đột biến nhất.

Trong năm đó, nửa lớp 9-nửa lớp 10, tôi kết hợp:

  1. Uống 1lít sữa/ngày trong khi ăn, sữa nguyên chất (sữa dê là tốt nhất).
  2. Chơi bóng rổ 2h/ngày, 6h/ngày trong kỳ hè.
  3. Đạp xe đạp đi học 60phút/ngày cả chiều đi-về (~10km/ngày). Tăng yên ngồi hơi cao để VỚI chân.

Kết quả: Tôi tăng từ 1,59 ->1,72. Tổng cộng 13cm trong 12 tháng tăng chiều cao đỉnh điểm đó

*Làm sao biết thời điểm 1 năm đó? Thấy cơ thể có những “khác thường” đó mà :)).

Again, Timing là rất quan trọng

Ví dụ 4: Học Tiếng Anh

Tôi sẽ nói một bi kịch của “số đông” sinh viên, giả bộ dùng từ “bạn” luôn cho có chút cảm xúc nha.

GIẢ SỬ, năm nhất Đại học, là thời điểm lý tưởng để bạn học Tiếng Anh 8-12h/ngày, nếu bạn chưa thực sự giỏi. Nhưng không, bạn nói bận quá, dù có lịch học có mấy đâu. Bạn nói còn Relax chút đi, vì ôn thi đại học stress quá rồi.

Và đến năm 2-3, bạn bận gấp 3 lần. Vì, trong 7 môn, có 5 môn có bài tập nhóm thuyết trình, 2-3 đồ án/học kỳ, chuẩn bị thực tập nữa,…

Cái hay là: càng bận, càng ngộ ra Tiếng Anh quan trọng. Nhưng bạn chết gục với các DEADLINE.

Bạn cố tận dụng 9-11pm tối để nuốt Tiếng Anh. Nhưng, cả ngày mệt mỏi, bạn học chả được bao nhiêu. Bạn chặc lươĩ nhận ra rằng: năm nhất mình bận mấy đâu…

Bạn bắt đầu TIẾC nuối, nhưng không làm gì khác được. Sức người có hạn mà.

Tiếng Anh của bạn vẫn cứ lẹt đẹt đến năm 3, 4 và mãi đến khi ra trường. Bạn học vẹt chỉ để lấy cái bằng TOEIC ra trường.

Bạn thốt lên: “Trời, năm nhất chính là THỜI ĐIỂM tốt nhất để mình học Tiếng Anh. Vây mà mình đã không nghe lời anh TIM VŨ….” (chém gió tí nhé J)))))

Câu hỏi là: Bạn muốn cái câu chuyện GIẢ SỬ ở trên thành hiện thực không?

THỜI ĐIỂM, THỜI ĐIỂM và THỜI ĐIỂM

Hãy CHỌN LỰA để làm cái gì, vào LÚC nào, để có nhiều KẾT QUẢ hơn với cùng một nguồn lực.

*Cả năm 1 Đại học, tôi học Tiếng Anh 12h/ngày, có lúc 15h/ngày (nghĩa là thức dậy 2 A.M sáng học VÀ trốn 80% các tiết học trên lớp)

*Trong khi đó, Học kỳ 2 Năm 3 và học kỳ 1 năm 4 Đại học, tôi dành >80% thời gian để ĐI DU CHU khắp Việt Nam và thế giới. Đó là khoảng thời gian 20/80 để tôi TRẢI NGHIỆM tuổi trẻ của mình.

Tôi đã LỰA CHỌN đúng THỜI ĐIỂM, cả cho việc HỌC và “ĐI NGÔNG”.

“Vì LỰA CHỌN thì quan trọng hơn NỖ LỰC”

5. Faults (Lỗi sai)

SAI SỐ là một thước đo quan trọng của giá trị

Trong khi một cái máy gia công cơ khí có sai số là 0,1 mm (sai số THÔ-cơ bản) với giá 10,000 usd thì một cái máy khác giống 99% chức năng, với sai số là 0,005mm (sai số TINH) thì có giá 100,000-200,000 USD (*không nhớ chính xác lắm)

Tính CHÍNH XÁC càng cao thì càng có giá trị.

Khi thi Đại học hay IELTS, hay trên lớp, đôi khi không phải là bạn học giỏi (Toán) hơn bạn mình.

Nhưng là làm chính xác, tỉ mỉ, ít sai lặt vặt hơn. Hãy hoàn thiện dần những lỗi sai/nhược điểm của mình. Hãy tránh những lỗi HAY sai. Đó là tư duy ngược (Opposite thinking) của huyền thoại đầu tư Charlie Munger (“cánh tay phải” của Warren Buffet).

Ví dụ 1: Học ít GPA cao

Lúc tôi mới học phần mềm Petrel, một phần mềm mô hình hóa trong Dầu Khí, thầy Mentor nói:

“Mô hình có độ sai số càng ít thì người kỹ sư càng được trả nhiều tiền”

Bác sĩ chuyên khoa (tim/thận/tuyến tiền liệt/…) sẽ được thăng chức/lương, nếu TỶ LỆ CA MỔ THẤT BẠI là thấp nhất.

Năm 12, tôi chọn thi Đại học khối A1 (Toán-Lý-Anh). Tôi bỏ môn Hóa, và chỉ dành ra 3 buổi để ôn kiểm tra 1 tiết. Hai người ôn bài cho tôi là dân chuyên Hóa, được 9,5. Tôi được 9,25.

Bí quyết? THỐNG KÊ và chăm chú hơn những LỖI HAY SAI. Làm thật tốt những dạng bài tập trung bình và KHÁ khó..

Ví dụ 2: Học Tiếng Anh

Ví dụ: Năm nhất, khi HỌC LẠI cách phát âm, tôi hay bị sai 2 âm “R”, “th”. Sở dĩ, chúng phát âm rất KHÁC so với âm đó trong TIếng Việt, từ cách đặt lưỡi-môi. Vậy nên, tôi tập trung rèn luyện 2 âm này hơn, vì đó là “âm 20/80” (so với người Việt)

Câu hỏi thần chú, trong bước CHIA NHỎ của HỌC NHANH 3C là: “Lỗi gì là phổ biến trong môn này?” và “Bài tập/luyện tập/phương pháp nào là LÃNG PHÍ?”

6. Personal leverage (sở trường)

“Learn the rules like a pro, act like an artist” _ Picasso _

“Hãy cho tôi một điểm tựa, tôi sẽ nâng cả trái đất lên” _Archimes_

Khi học/làm điều gì mới, cái 20/80 là cái liên quan đến sở trường/đến đòn bẩy cá nhân CÓ SẴN.

Ví dụ 1: Đô vật Trung Quốc

Timothy Ferriss là tác giả sách ưa thích của tôi. Hồi học cấp 3, anh ấy tham gia thi đấu đô vật cấp quốc gia (của Mỹ)

Sau đó, khi đang du lịch ở Trung Quốc, một người bạn thách thức anh ấy thi đấu quốc gia môn Tán Thủ (một môn thể thao lai giữa đô vật và boxing).

Anh ấy chỉ có 4 tuần để chuẩn bị, nên không thể tập luyện như cách các võ sĩ khác tập trong 10 năm được.

Sau khi nghiên cứu kỹ LUẬT thi đấu, anh ấy áp dụng 2 điều:

  • Giảm cân nặng từ 80kg->67kg (?) trong 48h để được thi đấu với hạng cân thấp hơn
  • Tận dụng lợi thế đô vật có sẵn, tập trung tấn công vào đối phương ở phần chân để ĐẨY/NÂNG đối phương ra khỏi sàn đấu (thay vì tấn công knock-out họ như thông thường)

Anh ấy đã chiến thắng, tất cả, các đối thủ từ vòng loại đến vòng chung kết.

Anh ấy trở thành quán quân cả nước Trung Quốc (bạn biết Trung Quốc đông dân thế nào mà ;))) ) mà không có chấn thương gì cả. Tất nhiên, anh ấy KHÔNG phạm luật.

Quay trở lại, bạn học được gì về câu chuyện này:

  1. Tận dụng sở trường/kinh nghiệm cá nhân từ các kỹ năng trước/khác
  2. Áp dụng quy tắc MỤC TIÊU thực sự của mình

Bạn muốn rất GIỎI môn tán thủ hay muốn làm QUÁN QUÂN giải đấu?

Cả 2 đều đúng. Do cách nghĩ thôi.

“Bạn nghĩ rằng mình có thể hay không thể, bạn vẫn đúng” – Henry Ford –

Ví dụ 2: Học bổng Châu Âu 5350 Euro

Bạn thường hay nghe: “Nhà tuyển dụng chọn ứng viên phù hợp nhất chứ không phải ứng viên giỏi nhất”

Học bổng “ngon nhất” của sinh viên Bách Khoa là ERASMUS+.

Tôi không giỏi Tiếng Anh nhất (trong số các sinh viên top 2% của Bách Khoa), GPA không phải cao nhất.

Nhưng tôi là ẵm suất học bổng ERASMUS duy nhất để đi học ở trường PoliTO kỳ ấy (ảnh)

Tôi học Timothy Ferriss để ngẫm ra: họ cần gì, tôi CÓ gì mà người khác KHÔNG có (USP), và phải TẬP TRUNG cày/LÀM gì để chiến thắng (kết quả cuối cùng).

Chứ không theo cách của “số đông”. Vì “số đông” thường sai.

7. Foundation (Nền tảng)

“Tập trung vào nền tảng” – Jim Rohn –

Nền tảng thường là cái 20/80.

Ví dụ 1: Các môn Khoa học

Nguồn gốc/nền tảng các môn khoa học xã hội là Lịch sử và Triết học, của khoa học tự nhiên là VẬT LÝ.

Chắc nền tảng Vật Lý, tôi học các môn ở Bách Khoa tốt hơn thực sự.

Khi muốn HIỂU bất kỳ quy luật/hiện tượng gì trong Vật Lý nói riêng và các môn kỹ thuật khác như Hóa lý hóa keo, Cơ lưu chất,.. (Toàn môn “thần thánh” của Bách Khoa!), tôi suy về gốc rễ: “Vật chất được cấu thành bởi nguyên tử”. Mọi nguyên lý thứ cấp suy ra từ nguyên lý gốc rễ ấy.

*Sách nên đọc: “Six Easy Pieces” và “Surely You’re Joking, Mr. Feynman” của Richard Feynman. Bản chất môn Vật lý và các môn khoa học tự nhiên được trình bày thú vị, dễ hiểu. Ông ấy là 1 model về Khoa học của tôi 

Ví dụ 2: Chuyên ngành Đại học

“Đơn giản là tốt đẹp”

“Khái niệm là điểm nút của tư duy”

Sau khi học Tiếng Anh giao tiếp và thi TOEIC, tôi học Tiếng Anh chuyên ngành. Tôi tập trung ~200-300 từ kỹ thuật nói chung (Technical English), rồi là 100-200 từ/khái niệm/thuật ngữ NỀN TẢNG chuyên ngành Dầu Khí (trong Glossary of Terms)

Tôi đọc kỹ 2-3 sách chuyên ngành CĂN BẢN nhất (Bằng Tiếng Anh) để đạt level: ĐỌC KHÔNG cần DỊCH (sang Tiếng Việt). Sau này, khi tự học Marketing và LOGISTICS, tôi cũng học cách tương tự. Đó là cách để tôi học nhanh một chuyên ngành bất kỳ

Tóm lại, cái gì nền tảng thì thường là cái 20/80..

8. Immutable (Bất biến)

“Chọn lựa chọn tạo ra các lựa chọn”

Đó là câu trả lời của Derek Silvers, một tác giả ưa thích khác của tôi, cho câu hỏi: “Tương lai thì bất định, nên chọn làm cái gì/ngành gì/môn gì?”

Hãy tập trung vào cái bất biến, nghĩa là ít/không thay đổi theo thời gian.

Hoặc ít nhất, tập trung vào cái linh hoạt, nghĩa là dễ THÍCH NGHI với điều kiện MÔI TRƯỜNG.

Darwin chứng minh rồi: Loài sống lâu nhất không phải là loài mạnh nhất, mà là loài THÍCH NGHI tốt nhất

Ví dụ 1: Networking

Khi học cách xây dựng mối quan hệ tốt đẹp với người khác, ta học cả tính hiệu quả và hiệu suất.

Hiệu suất là kỹ năng bắt chuyện, tạo thiện cảm đầu tiên nhanh chóng tốt đẹp, bắt tay, giữ liên lạc,

Còn hiệu quả là chọn đúng người phù hợp để xây dựng “tài khoản tình cảm”.

Vậy làm sao để chọn đúng người ? Đâu là mối quan hệ 20/80? Thậm chí 1/99?

À, theo nguyên tắc bất biến, mối quan hệ 1/99 chính là gia đình ruột thịt: bố mẹ, anh chị em ruột và tương lai là vợ/chồng và con cái

Vì, họ sẽ theo ta CẢ ĐỜI (Bất biến)

Ví dụ 2: Phát triển sự nghiệp

Tôi nhận thấy rằng, theo thời gian, công nghệ sẽ luôn thay đổi và cải tiến. Vậy, trong khi học ở Đại học, những gì thuộc về công nghệ thì tôi chỉ học cho biết.

Vì tôi tin, chúng sẽ thay đổi rất rất nhanh.

Còn tôi học tập trung nhiều hơn vào chuyên ngành địa chất-mỏ (Reservoir), cái bất biến, thay vì chuyên ngành khoan (Drilling) hay khai thác(Production). Chuyên ngành mỏ thì theo suốt vòng đời của mỏ, còn drilling và production thì chỉ khoảng 30-50% vòng đời mỏ —> Số Job sẽ nhiều hơn!! Vậy tôi chọn chuyên môn đó để theo

Mặc khác, tôi tận dụng tối đa thời gian học Đại học với các thầy/giáo sư, để học những cái bất biến, nghĩa là % sử dụng cho công việc sau này là cao nhất

Ngành Dầu Khí thì luôn thay đổi, nhưng giỏi Tiếng Anh và vững kiến thức nền tảng Tiếng Anh thì luôn có phần trong top 20% job ngon nhất. Vậy thì thay vì học nhiều kiến thức quá hàn lâm, tôi tập trung học Tiếng Anh chuyên ngành và phần mềm Petrel trụ cột (Ảnh đính kèm)

Ảnh: Bằng cách trợ giảng với ông thầy cựu hiệu trưởng của AUSTRALIA hihi

Ví dụ 3: Fast Learning

Thay vì như nhiều người, vào năm nhất Đại học thì chạy đôn chạy đáo học IELTS/TOEIC hay các khóa kỹ năng mềm trước.

Tôi thì luyện kỹ năng học nhanh trước. Vì biết cách học, thì học cái gì khác cũng nhanh hơn. Học nhanh Tiếng Anh là một ví dụ điển hình

Và sau này, cái ngành của mình (ngân hàng, kế toán, du lịch, dầu khí,…) mà bị công nghệ 4.0 thay thế, bị dịch Covid đe dọa, giá dầu giảm, hay toàn cầu hóa (người Sing và Thái sẽ sang giành Job của bạn) …thì chuyện đổi sang ngành nghề mới cũng nhanh hơn rất nhiều.

Ít rủi ro. Chi phí cơ hội giảm. Cuộc sống tự do và linh động hơn.

Happy.

9. Multipliers

“What will affect anything eles”

“What I can Build ONCE, use LAST?”

Cái 20/80 là cái làm mọi thứ khác hiệu quả hơn, nếu ta TẬP TRUNG vào nó.

Ví dụ 1: Networking

Để thành công trong cuộc sống, hay bất kỳ điều gì, chúng ta đều cần CON NGƯỜI. Cuộc sống là trò chơi của các mối quan hệ (Networking). Chúng ta sống, làm việc, không phải chỉ có 1 mình. Chúng ta CẦN gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, đối tác, khách hàng,…

Cho nên, ta CẦN học cách giao tiếp, hay ở level cao hơn nữa chính là thuyết phục, là đàm phán, là pitching, là xây dựng mối quan hệ (tốt đẹp)

  • Để ta thuyết phục thầy/cô off 1 buổi đến trường (à há  )
  • Để chốt Crush (à há  )
  • Để các anh chị khóa trên vui vẻ bày bài cho mình
  • Để thuyết phục bố mẹ chọn trường A, đổi sang ngành B, gap 1 năm hay lấy anh/cô C nào đó
  • Để thầy trưởng khoa gọi điện nhờ mình đại diện khoa tiếp 2 giáo sư từ Anh Quốc (à há  )
  • Để HR săn tìm mình thay vì mình đi “rải CV”
  • Để chiến thắng buổi phỏng vấn học bổng hay việc làm
  • Để tăng lương, thăng chức, dịp cuối năm
  • Để chốt được cái hợp đồng 20,450 USD khi còn chưa lấy bằng tốt nghiệp Đại học (à há  ),

Vậy nên, Networking là kỹ năng 20/80.

Ví dụ 2: Tiếng Anh

Giống như FAST LEARNING, Tiếng Anh là cái giúp bạn làm mọi thứ khác dễ dàng hơn rất nhiều.

Khi làm bất cứ điều gì mới, dù là tập luyện kỹ năng nào đó (piano, ngoại ngữ, bóng rổ,…) hay chuyên môn mới (Logisitcs, Marketing, lập trình,…), ta đều cần HỌC.

Tôi luôn dùng tài liệu (Video, sách,…) bằng Tiếng Anh vì chất lượng cao hơn rất nhiều.

Nhờ cày Tiếng Anh 12h/ngày năm nhất, tôi dễ dàng học chuyên ngành hơn rất nhiều

English + FAST LEARNING “multiply” mọi kết quả của mình, với cùng 1 nỗ lực

10. Consequence

“1 mũi tên trúng N đích”

“Điều gì làm trước thì làm mọi điều sau dễ dàng hơn”

Thay vì làm 3 việc A, B, C theo thứ tự thông thường là A-B-C, ta đảo thứ tự lại là làm C-A-B đôi khi kết quả lại x3 với cùng 1 nỗ lực.

Hãy nhớ: “THỨ TỰ tạo nên sức mạnh”

Ví dụ 1: Geostatistics

Ngày xưa, khi mới học chuyên ngành Dầu Khí, tôi nghiên cứu tìm ra môn Domino của ngành tôi.

Thầy Mentor tôi (lúc đó làm trưởng khoa) nói rằng: “Môn Địa thống kê là môn chứa đựng gần như đầy đủ tát cả các thuật ngữ và khái niệm cốt lõi trong ngành dầu khí, hãy học thật kỹ và học nó trước để làm cho các môn học khác dễ hơn. Phần mềm Petrel là phần mềm mà công ty nào ngoài kia cũng sử dụng, cũng CẦN, em học được cái này thì sẽ nắm bản chất các phần mềm chuyên ngành khác”

Tôi liền bắt chước Steve Jobs, “connect the Dots” (kết nối các ý tưởng) ý tưởng của thầy Mentor và thầy Phong (trong Ví dụ 2 – nguyên tắc #1)

Wow, những người top 1% có suy nghĩ rất giống nhau!

Và kết quả là bạn đã thấy rõ rồi đó, tôi học vượt “không phanh” 1 lèo chương trình Thạc sĩ khi còn năm 2 luôn. Tôi làm trợ giảng dạy sinh viên năm 3 khi còn học năm 2 luôn.

Ví dụ 2:

Tôi không biết phải nói đi nói lại điều này bao nhiêu lần. Nhưng nó thực sự quan trọng.

FAST LEARNING là Domino của Domino

Nó giúp bạn Hack Tiếng Anh giao tiếp và những môn tương tự Địa Thống kê, để bạn hack mọi thứ khác ở Đại học.

Để bạn có nhiều trải nghiệm tuyệt vời và thành tựu đáng nhớ với cùng một nỗ lực.

Kết luận

THIÊN TÀI hay không nằm ở lối tư duy 80/20”

Phân tích 80/20 là một kỹ năng cần luyện tập.

Hãy đọc đi đọc lại bài viết này nhiều lần. Các nguyên tắc trên cũng trùng lặp nhau chút ít, để giúp bạn “feeling” hơn về cái tư duy 80/20 này.

Hãy thực hành. Hãy áp dụng KẾT HỢP 10 nguyên tắc trên. Tôi mất cả tuần để viết nó ra đấy.

Để bạn NGỘ ra từng cái 20/80 của mình, cả mức vi mô, lẫn vĩ mô.

Vậy nhé. Chúc bạn áp dụng chúng tốt, để thành công ở Đại học

P/s: Hãy đặt câu hỏi cho bài viết này và Tim sẽ trả lời sớm nghen!

11 thoughts on “10 nguyên tắc PHÂN TÍCH 80/20

    • Loc says:

      Em có thử hỏi GPT thì nó ra đáp án như này ạ. Anh xem có cần chỉnh sửa gì không ạ. Áp dụng quy tắc 80/20 (quy tắc Pareto) vào việc học môn xác suất thống kê, bạn nên tập trung vào các chủ đề cốt lõi và quan trọng nhất có ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Dưới đây là danh sách những chủ đề bạn nên ưu tiên học:

      1. **Các khái niệm cơ bản về xác suất**:
      – Định nghĩa xác suất
      – Luật xác suất (luật cộng, luật nhân)
      – Xác suất có điều kiện và định lý Bayes

      2. **Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất**:
      – Biến ngẫu nhiên rời rạc và liên tục
      – Hàm phân phối xác suất (PDF), hàm phân phối tích lũy (CDF)
      – Các phân phối xác suất thông dụng: Phân phối nhị thức, phân phối Poisson, phân phối chuẩn (Gaussian), phân phối exponential

      3. **Thống kê mô tả**:
      – Các tham số thống kê: Trung bình, trung vị, mode, phương sai, độ lệch chuẩn
      – Biểu đồ thống kê: Histogram, boxplot

      4. **Lấy mẫu và phân phối mẫu**:
      – Kỹ thuật lấy mẫu: Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, lấy mẫu hệ thống, lấy mẫu phân tầng
      – Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem)

      5. **Ước lượng và khoảng tin cậy**:
      – Ước lượng điểm và ước lượng khoảng
      – Khoảng tin cậy cho trung bình, tỷ lệ

      6. **Kiểm định giả thuyết**:
      – Kiểm định Z, kiểm định t
      – Kiểm định chi-squared
      – Kiểm định A/B

      7. **Hồi quy và phân tích tương quan**:
      – Hồi quy tuyến tính đơn giản
      – Hồi quy tuyến tính bội
      – Phân tích tương quan

      8. **Phân tích phương sai (ANOVA)**:
      – ANOVA một chiều
      – ANOVA hai chiều

      • Loc says:

        ### Ứng dụng thực tế:
        Ngoài việc nắm vững các khái niệm lý thuyết, bạn cũng nên tập trung vào cách ứng dụng những kiến thức này vào thực tế. Dưới đây là một số gợi ý về cách bạn có thể áp dụng các chủ đề trên vào thực tế:

        1. **Phân tích dữ liệu**:
        – Sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả để tóm tắt và hiểu dữ liệu.
        – Sử dụng các công cụ như Python (với thư viện Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) hoặc R để thực hiện phân tích dữ liệu.

        2. **Dự báo và mô hình hóa**:
        – Áp dụng hồi quy tuyến tính để dự báo xu hướng và các mối quan hệ giữa các biến.
        – Sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại.

        3. **Kiểm định giả thuyết trong kinh doanh**:
        – Sử dụng kiểm định giả thuyết để so sánh hiệu quả của hai chiến lược marketing khác nhau (A/B testing).
        – Đánh giá sự khác biệt về hiệu suất giữa các nhóm sản phẩm hoặc các nhóm khách hàng khác nhau.

        4. **Quản lý rủi ro**:
        – Sử dụng các phân phối xác suất để đánh giá và quản lý rủi ro trong các dự án tài chính, bảo hiểm.
        – Phân tích độ lệch chuẩn và phương sai để đo lường sự biến động và rủi ro của các danh mục đầu tư.

        5. **Tối ưu hóa quy trình sản xuất**:
        – Áp dụng ANOVA để kiểm tra sự khác biệt về hiệu suất giữa các quy trình sản xuất khác nhau.
        – Sử dụng phân tích phương sai để tối ưu hóa các thông số sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm.

        6. **Khoa học xã hội và y tế**:
        – Sử dụng thống kê để phân tích dữ liệu khảo sát và nghiên cứu xã hội.
        – Áp dụng kiểm định chi-squared để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong các nghiên cứu y tế.

        ### Tài liệu và công cụ học tập:
        – **Sách**: “Introduction to the Theory of Statistics” của Mood, Graybill và Boes, “The Elements of Statistical Learning” của Hastie, Tibshirani, và Friedman.
        – **Khóa học trực tuyến**: Các khóa học trên Coursera, edX, Udemy về xác suất thống kê và phân tích dữ liệu.
        – **Phần mềm**: Sử dụng R, Python (với các thư viện như Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels), Excel để thực hành và áp dụng các kiến thức đã học.

        ### Thực hành thực tế:
        – **Dự án thực tế**: Thực hiện các dự án phân tích dữ liệu từ các bộ dữ liệu công khai (kaggle.com, data.gov) để áp dụng các kỹ thuật đã học.
        – **Tình huống thực tế**: Áp dụng các kỹ thuật thống kê vào công việc hoặc các vấn đề thực tế bạn gặp phải trong cuộc sống hàng ngày.

        Bằng cách tập trung vào các chủ đề cốt lõi này và thực hành chúng trong các tình huống thực tế, bạn sẽ nắm vững được những kiến thức quan trọng nhất trong môn xác suất thống kê và có thể áp dụng chúng một cách hiệu quả trong công việc và cuộc sống.

      • Tim Vũ says:

        kiến thức xác suất thống kê lâu rồi a ko dùng nên ko nhớ
        vì môn học ở trường khác với tính ứng dụng của nó ở ngoài thực tế

        a điểm Lý ở Đại học ko cao, nhưng a rất tự tin về tư duy vât lý trong thực tế của mình.
        Vì vật lý có số Thinking models (mental models) nhiều nhất, theo Charlies Munger

  1. Minh Anh says:

    Đọc bài viết này của anh Tim Vũ mình đã trả lời được cho thắc mắc của mình suốt bao lâu nay về việc tại sao có những bạn ít đi học trên lớp hoặc không mấy tập trung trên lớp mà sao điểm thi vẫn cao thế, không biết họ học kiểu gì. Giờ đọc được bài viết của anh Tim Vũ mình đã vỡ ra rất nhiều điều & cũng thấy cách học của mình chưa hiểu quả, cảm ơn anh Tim Vũ đã chia sẻ những kiến thức rất chất lượng & bổ ích ạ.

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *