【#1】Phương Pháp Xử Lý Số Liệu Thống Kê Trong Nckh Ppthongkexulysolieudieutranckh Doc

PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ

TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC GD

Phạm Phúc Tuy

Khoa CBQL & Nghiệp vụ

Trường CĐSP Bình Dương

Tiếp theo bài ” Phương pháp thiết kế phiếu phỏng vấn ( an-ket ) trong nghiên cứu khoa học giáo dục “, tôi xin trình bày phương pháp xử lý số liệu thống kê thu được trong các cuộc điều tra phục vụ việc tiến hành một đề tài nghiên cứu khoa học .

Trong nghiên cứu khoa học, sau khi đã thu thập được những số liệu điều tra thì vấn đề rất quan trọng là phải trình bày, xử lý những số liệu đó như thế nào để khai thác có hiệu quả những số liệu thực tế đó, rút ra được những nhận xét kết luận khoa học, khách quan đối với những vấn đề cần nghiên cứu , khảo sát.Hiện nay có những phần mềm xử lý số liệu thống kê như SPSS.Phần mềm này giúp nhà nghiên cứu xử lý nhanh, chính xác các số liệu thu được từ các cuộc điều tra xã hội học. Tuy nhiên đối với những người chưa có điều kiện tiếp cận phần mềm này, hơn nữa trong phạm vi một đề tài nhỏ, số liệu điều tra không nhiều thì chúng ta có thể áp dụng những phương pháp tương đối đơn giản.Trong phạm vi bài này tôi ch? xin giới thiệu m?t vài cách lập bảng thống kê, xử lý đơn giản để các đồng nghiệp có thể tham khảo. Những cách thức phức tạp khác ( biểu đồ, phép thử trong thực nghiệm.) tôi không trình bày ở đây.

Phương pháp tính tỉ lệ % : Đây là phương pháp đơn giản nhất,thường áp dụng cho những câu hỏi được sọan theo thang định danh

Ví dụ : Với câu hỏi :

Những khó khăn chủ yếu khi triển khai thực hiện chương trình môn học HĐGDNGLL ở trường của anh ( chị ) là :

� Không có thời gian để xếp TKB

� CSVC hạn chế

� Kinh phí hạn hẹp

� Năng lực tổ chức họat động của GVCN còn hạn chế

� HS không hứng thú họat động

Chúng ta có thể lập bảng thống kê các số liệu thu được và tính tỷ lệ % của mỗi khó khăn được chọn trong tổng số những người trả lời câu hỏi trên:

Bảng 1: NHỮNG KHÓ KHĂN TRONG VIỆC THỰC HIỆN CHƯƠNG TRÌNH

HĐGDNGLL

TS người trả lời: 200

KHÓ KHĂN

TS ý kiến

Tỉ lệ %

1. Không có thời gian để xếp TKB

2. CSVC hạn chế

3. Kinh phí hạn hẹp

4. Năng lực tổ chức họat động của GVCN còn hạn chế

5. HS không hứng thú họat động

Từ đó chúng ta có thể xếp thứ tự các khó khăn được chọn theo tỷ lệ % giảm dần và lý giải vấn đề theo kết quả đã thu thập được.

Phương pháp tính điểm trung bình, xếp thứ bậc:

Phương pháp này áp dụng có hiệu quả để xử lý những thông tin thu được từ những câu hỏi được sọan thảo theo thang thứ tự, thang khỏang cách hoặc thang Likert.

Việc cho điểm và tính điểm trung bình ( giá trị trung bình ) của từng yếu tố được xem xét giúp người nghiên cứu xác định mức độ giá trị, xếp hạng các yếu tố và từ đó có thể rút ra những kết luận, nhận xét khách quan, khoa học.

Ví dụ 1: Với câu hỏi:

Để tiến hành thự�c hiện tốt chương trình môn học HĐGDNGLL,theo anh ( chị ) các yếu tố sau đây có tầm quan trọng như thế nào?(Đánh dấu X vào cột mức độ quan trọng tương ứng với từng yếu tố )

YẾU TỐ

MỨC ĐỘ QUAN TRỌNG

Rất quan trọng

Khá quan trọng

Quan trọng

Ít quan trọng

Không quan trọng

1. Sự chỉ đạo quyết tâm của hiệu trưởng

2. Phối hợp chặt chẽ với họat động Đội

3. CSVC đầy đủ

4. GVCN nhiệt tình, trách nhiệm cao

5. Bồi dưỡng tự quản cho HS

6. Chọn ND, hình thức HĐ phù hợp

Bảng 1 : NHỮNG YẾU TỐ QUAN TRỌNG TRONG VIỆC THỰC HIỆN

CHƯƠNG TRÌNH HĐGDNGLL

TS người trả lời: 20

YẾU TỐ

Số ý kiến chọn theo từng mức độ

Điểm TB

Thứ bậc

Rất quan trọng

Khá quan trọng

Quan trọng

Ít quan trọng

Không quan trọng

3

Trong đó điểm trung bình của mỗi yế�u tố được tính bằng cách:

* Cho điểm 4 , 3 , 2 , 1 , 0 tương ứng với mỗi ý kiến chọn rất quan trọng, khá quan trọng, quan trọng, ít quan trọng hoặc không quan trọng

*Công thức tính điểm trung bình của từng yếu tố:

Điểm trung bình(của yếu tố ) =

Trong đó: A , B , C , D lần lượt là số ý kiến chọn rất quan trọng, khá quan trọng, quan trọng, ít quan trọng , không quan trọng. N là tổng số người được hỏi.

Ví dụ: ĐTB ( yếu tố 1 ) = ( 12×4 + 6×3 + 2×2 ) / 20 = 3,5

* Đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố căn cứ vào giá trị điểm trung bình của yếu tố đó: – Từ 3,2 đến 4 : Rất quan trọng

– Từ 2,4 đến cận 3,2 : Khá quan trọng

– Từ 1,6 đến cận 2,4 : Quan trọng

– Từ 0,8 đến cận 1,6 : Ít quan trọng

– Từ 0 đến cận 0,8 : Không quan trọng

* Dựa vào điểm trung bình của các yếu tố để xếp thứ bậc về mức độ quan trọng của các yếu tố đó. Rút ra những nhận xét cần thiết.

Trong lọai câu hỏi được sọan theo thang Likert có thể cho điểm mỗi yếu tố cần xem xét theo thang khẳng định hoặc thang phủ định:

Thang khẳng định

Thang phủ định

Hòan tòan không đồng ý

Trong thang khẳng định, giá trị trung bình của một yếu tố nào càng cao thì mức độ chấp nhận của nó càng cao. Ngược lại trong thang phủ định, giá trị trung bình của yếu tố nào càng cao thì mức độ được chấp nhận của nó càng thấp ( mức độ không chấp nhận càng cao ).

Ví dụ 2: Với câu hỏi:

Theo anh ( chị ), tầm quan trọng của các yếu tố sau đây như thế nào đối với nhà quản lý giáo dục ? ( 1=không quan trọng, 7= rất quan trọng ). Đối với mỗi yếu tố, anh ( chị ) khoanh tròn chữ số biểu thị mức độ tầm quan trọng của yếu tố đó theo ý kiến của mình.

1. Am hiểu lĩnh vực mình đang quản lý

1

2

3

4

5

6

7

CÁC YẾU TỐ

Số ý kiến lựa chọn theo từng mức độ

ĐTB

Hạng

1.Am hiểu lĩnh vực mình đang quản lý

3. Có năng lực quản lý, lãnh đạo

4. Đạo đức gương mẫu

1

5. Được mọi người tôn trọng

9

5

Trong đó cách tính điểm trung bình ( ĐTB ) tương tự như trong ví dụ chúng tôi đó cho điểm 1, 2 ,3, 4, 5, 6, 7tương ứng với mỗi ý kiến chọn mức độ là 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.Căn cứ điểm trung bình để xác định mức độ giá trị và xếp hạng các yếu tố theo mức độ giá trị đó

Ví dụ 3: Với câu hỏi:

Trong các lọai họat động sau đây, em hãy xếp thứ bậc từ thích nhất đến không thích ( 1: thích nhất . 6:không thích nhất ) bằng cách ghi chữ số chỉ thứ bậc vaò ô tương ứng với từng họat động.

Nghi thức Đội

Làm kế họach nhỏ

Công tác Trần Quốc Tỏan

Trong đó điểm trung bình ( ĐTB) của mỗi họat được tính theo công thức:

ĐTB ( của HĐ) =

Trong đó A, B, C, D, E, F lần lượt là số ý kiến mà họat động được lựa chọn ở thứ bậc là 1, 2, 3, 4, 5, 6.

Với cách tính này, họat động nào có điểm trung bình thấp hơn thì họat động đó được học sinh ưa thích hơn.

Chú ý: Trong việc tính giá trị trung bình của cảc yếu tố nghiên cứu như trình bày ở trên, nếu chúng ta tính phương sai và độ lệch chuẩn để xác địng độ phân tán của các biện lượng chung quanh giá trị trung bình thì kết luận sẽ xác đáng hơn.

3/ Tính hệ số tương quan thứ bậc:

+ Công thức tính hệ số tương quan thứ bậc ( Spearman):

( -1 R 1 )

Trong đó: N là số lượng c

【#2】Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng Và Phân Tích Số Liệu

Mô tả

Sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu của tác giả chúng tôi HOÀNG VĂN MINH do NXB Y Học phát hành. Nhà Sách Y Dược giao sách toàn quốc miễn phí, thu tiền mặt (COD) tại nhà.

Ahh Cuối cùng thì cuốn sách nhóm chúng tôi đầu tư công phu về Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu đã hoàn thành.

Quyển sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu của tác giả chúng tôi HOÀNG VĂN MINH được NXB Y Học biên soạn và phân phối cho đọc giả là học sinh sinh viên ngành y, dược, các y bác sĩ đang cần tư liệu nghiên cứu và tìm hiểu. Quyển sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu đang giúp đỡ nhiều cho bạn đọc với những kiến thức y khoa chuyên môn được tác giả chúng tôi HOÀNG VĂN MINH tích lũy qua nhiều năm nghiên cứu. Cuốn sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu đã được NXB Y Học kiểm tra chất lượng và chấp nhận cho in và phát hành với giá bán ra thị trường chỉ 250000 Vnđ. chúng tôi hân hạnh giới thiệu quyển sách này tới cho quý đọc giả.

Quyển sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu này được sắp xếp gồm 5 chương lớn:

Chương 1: Giới thiệu một số kiến thức cơ bản về nghiên cứu khoa học như khái niệm khoa học và nghiên cứu khoa học, một số thiết kế nghiên cứu khoa học y học phổ biến.

Chương 2: Cung cập thêm một số khái niệm cơ bản về thống kê y học, lựa chọn test thống kế theo các mục tiêu phân tích.

Chương 3, chương 4 và chương 5 là các chương chủ đạo của cuốn sách, giới thiệu về cách sử dụng phần mềm thống kê STADA và hướng dẫn phương pháp thực hành xử lý và phân tích số liệu với phần mềm này.

Phần phụ lục của quyển sách bao gồm danh sách các lệnh cơ bản trong STADA, các dấu điều kiện trong STATA, lời giải đáp các bài tập có trong các chương và các sơ đồ quan trọng được trình bày trong cuốn sách.

Cuốn sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu là một quyển sách thú vị của tác giả chúng tôi HOÀNG VĂN MINH.

Chúng tôi tin rằng bạn sẽ có được nhiều thông tin bổ ích và hữu ích trong quá trình học tập và nghiên cứu cũng như có được tư liệu tham khảo chuyên môn nhằm tìm được được phương pháp áp dụng thực tế để chữa trị và cứu chữa cho người bệnh.

Tài liệuPhương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu được in khổ lớn, giấy đẹp, mực in chất lượng cao. Đọc giả sẽ thấy hài lòng khi sở hữu quyển sách Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu trong tủ sách của mình. Hãy nhanh tay đặt tài liệu Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Y Khoa Thống Kê Ứng Dụng và Phân Tích Số Liệu ngay hôm nay để chúng tôi kịp thời giao cho đọc giả trong thời gian sớm nhất.

Đặc biệt: Chúng tôi vận chuyển miễn phí và chỉ thu tiền khi giao hàng tận tay quý khách theo hình thức COD.

Chi tiết vui lòng liên hệ: Thúy Huyền – 0966.285.427, Email: [email protected]

【#3】Feature Engineering (Phần 4): Phương Pháp Xử Lý Truyền Thống Với Dữ Liệu Dạng Văn Bản (Text Data)

Xin chào mọi người, trong phần trước của series mình đã giới thiệu với mọi người một số phương pháp xử lý với dữ liệu dạng phân loại (Categorical Data). Trong phần tiếp theo này chúng ta sẽ tiếp tục với series Understanding Feature Engineering của Dipanjan (DJ) Sarkar để tìm hiểu về một số phương pháp xử lý truyền thống với dạng dữ liệu văn bản (Text Data).

Giới thiệu

Trong hai phần trước chúng ta đã đề cập đến các phương pháp xử lý cho 2 dạng dữ liệu có cấu trúc là: dữ liệu dạng số liên tục (continuous numeric data) và dữ liệu dạng phân loại (categorical data). Trong phân tiếp theo này, chúng ta sẽ xem xét cách làm việc với dữ liệu dạng văn bản, đây chắc chắn là một trong những dạng dữ liệu phi cấu trúc phong phú nhất mà bạn sẽ thường xuyên gặp phải. Dữ liệu văn bản thường bao gồm các tài liệu, có thể là dạng các từ, câu, thậm chí là các đoạn văn bản dài ngắn khác nhau. Dữ liệu dạng văn bản là dạng dữ liệu phi cấu trúc (không có các cột được định nghĩa rõ ràng) và các dữ liệu dạng văn bản thường rất nhiễu khiến các phương pháp học máy khó có thể làm việc trực tiếp trên dữ liệu thô. Do đó, trong bài viết này, chúng ta sẽ tiếp cận thực tes để tìm hiểu một số phương pháp phổ biến và hiệu quả để trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa từ dữ liệu dạng văn bản. Những đặc trưng này sau đó có thể sử dụng trong việc xây dựng mô hình học máy hoặc mô hình học sâu một cách dễ dàng.

Sự cần thiết

Như chúng ta đã biết, feature engineering được gọi là các công thức bí mật để tạo ra các mô hình học máy hiệu suất cao hơn và tốt hơn. Chỉ cần có một đặc trựng tuyệt vời là bạn có thể dành được chiến thắng trong các challenge của Kaggle. Tầm quan trọng của các kỹ thuật xử lý dữ liệu thậm chí còn quan trọng hơn đối với dữ liệu dạng văn bản, bởi vì như đã nhắc đến ở trên, dữ liệu dạng văn bản là dữ liệu không có cấu trúc và các thuật toán học máy hầu như không thể làm việc được với dữ liệu thô, bởi vậy chúng ta cần chuyển đổi văn bản thành các dạng biểu diễn số học mà thuật toán học máy có thể hiểu được. Ngay cả với sự ra đời của các kỹ thuật xử lý tự động thì bạn vẫn cần hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau các kỹ thuật trước khi áp dụng chúng trong các mô hình black box. Hay luôn nhớ rằng, nếu bạn được tặng một hộp công cụ để sửa chữa nhà cửa, bạn nên biết khi nào nên sử dụng máy khoan và khi nào nên sử dụng búa!

Dữ liệu dạng văn bản là gì

Trước tiên, chúng ta cần phải có một ý tưởng hợp lý và dữ liệu dạng văn bản. Hãy nhớ rằng bạn luôn có thể có dữ liệu dạng văn bản ở dạng thuộc tính dữ liệu có cấu trúc, thường là văn bản ở dạng những đặc trưng của dữ liệu dạng phân loại (Categorical Data).

Tuy nhiên, trong trường hợp này chúng ta đang nói về văn bản tự do dưới dạng từ, cụm từ, câu hoặc toàn bộ đoạn văn. Về cơ bản, chúng ta có một số cấu trục cú pháp như từ tạo ra cụm từ, cụm từ tạo thành câu, câu tạo thành đoạn văn. Tuy nhiện, không có cấu trúc vốn có nào cho dữ liệu dạng văn bản vì bạn có thể có nhiều từ có thể khác nhau giữa các đoạn dữ liệu và mỗi câu cũng sẽ có độ dài thay đổi. Và bài viết này chính là một ví dụ cho dữ liệu dạng văn bản.

Feature Engineering cho dữ liệu dạng văn bản

Tiếp theo chúng ta hãy lấy một đoạn văn bản corpus mà chúng ta sẽ sử dụng trong bài viết này. Một corpus có thể hiểu là một tập hợp các văn bản thuộc về một hoặc nhiều đối tượng.

Bạn có thể thấy rằng chúng ta đã có được một vài đoạn văn bản từ những category khác nhau. Trước khi chúng ta nói về các kỹ thuật xử lý dữ liệu, như mọi khi, chúng ta cần thực hiện một số bước tiền xử lý hoặc sắp xếp lại để loại bỏ các ký tự, ký hiệu không cần thiết.

Tiền xử lý văn bản

  • Xóa thẻ tags: Văn bản chúng ta gặp thường chứa nội dung không cần thiết như các thẻ HTML, không có giá trị khi phân tích. Thư viện BeautifulSoup là một công cụ tuyệt vời và cần thiết để xử lý trong trường hợp này.
  • Xóa các ký tự có dấu: Trong bất kỳ văn bản nào, đặc biệt nếu bạn đang xử lý ngôn ngữ tiếng Anh, thường các bạn cần phải xử lý các ký tự có dấu. Do đó, chúng ta vần đảm bảo rằng các ký tự này cần được chuyển đổi và chuẩn hóa thành các ký tự ASCII. Một ví dụ đơn giản là chúng ta sẽ chuyển đổi ký tự é thành e.
  • Xóa các ký tự đặc biệt: Các ký tự đặc biệt thường là các ký tự không phải là chữ và số, thường gây “nhiễu” cho dữ liệu của chúng ta. Thông thường, regular expssions (regexes) có thể được sử dụng để xử lý vấn đề này.
  • Từ gốc và ngữ pháp: Trong các ngữ cảnh khác nhau, các từ gốc thường được gắn thêm các tiền tố và hậu tố vào để đúng với ngữ pháp. Ví dụ các từ: WATCHES, WATCHING, and WATCHED. Chúng ta có thể thấy rằng chúng đều có chung từ gốc là WATCH
  • Xóa các stopwords: stopwords là các từ có ít hoặc không có ý nghĩa gì đặc biệt khi xây dựng các đặc trưng. Đây thường là những từ giới từ, trợ từ có tần suất xuất hiện tương đối cao trong một văn bản thông thường ví dụ như: a, an, the… Chúng ta không có một danh sách chung tác stopwords tuy nhiên bạn có thể sử dụng thư viện nltk. Hoặc bạn cũng có thể tự xây dựng được các thư viện stopwords cho riêng ngôn ngữ bạn đang xử lý. Việc này cũng có ý nghĩa tương đối quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Bên cạnh đó bạn cũng có thể thực hiện một số biện pháp tiêu chuẩn khác như tokenization, xóa bỏ các khoảng trắng thừa, chuẩn hóa chữ cái viết hoa, các biện pháp sửa lỗi chính tả, sửa lỗi ngữ pháp, xóa các ký tự lặp lại… Bạn có thể tham khảo source code từ notebook của tác giả.

Vì trọng tâm của bài viết này là về các kỹ thuật feature engineering nên chúng ta sẽ xây dựng một đoạn tiền xử lý văn bản hết sức đơn giản sau đây, chủ yếu tập trung vào loại bỏ các ký tự đặc biệt, xóa khoảng trắng thừa, xử lý các ký tự số, stopwords và xử lý chữ cái viết hoa.

Khi đã có một pipeline tiền xử lý cơ bản, chúng ta hãy áp dụng nó cho đoạn văn bản mẫu ở trên:

Từ Output chúng ta có thẩy có được cái nhìn rõ ràng về đoạn văn bản sau khi được xử lý. Bây giờ, hãy tiếp tục với các kỹ thuật feature engineering!

Bag of Words Model

Đây có lẽ là mô hình biểu diễn không gian vecto đơn giản nhất cho các văn bản phi cấu trúc. Mô hình không gian vecto chỉ đơn giản là một mô hình toán học để biểu diễn, đại diện cho văn bản (hoặc bất kỳ dạng dữ liệu nào khác) dưới dạng vecto số sao cho mỗi chiều của vecto là một đặc trưng của dữ liệu. Mô hình Bag of words biểu diễn cho mỗi mẫu dữ liệu văn bản dưới dạng một vecto số trong đó mỗi chiều là một từ cụ thể trong kho dữ liệu và giá trị có thể là tần số của nó xuất hiện trong đoạn văn bản (giá trị có thể là 0 hoặc 1) hoặc thậm chí là các giá trị có trọng số. Tên mô hình này là Bag of words thể hiện theo đúng nghĩa đen của nó nghĩa là một túi các từ, không quan tâm đến trật tự, trình tự, ngữ pháp.

Như kết quả trên bạn có thể thấy rằng các văn bản của chúng ta đã được chuyển đổi thành các vecto số sao cho mỗi mẫu đầu vào đã được biểu diễn bằng một vecto (hàng) trong một ma trận đặc trưng. Đoạn source code sau đây có thể giúp bạn hiểu rõ hơn cách biểu diễn này:

Bạn có thể thấy rõ ràng rằng mỗi cột trong ma trận đặc trưng trên đại diện cho một từ trong kho dữ liệu và mỗi hàng đại diện cho một mẫu. Giá trị trong mỗi ô biểu thị số lần từ đó xuất hiện trong một mẫu cụ thể. Do đó, nếu tập hợp các mẫu bao gồm N từ duy nhất trên toàn bộ không gian mẫu chúng ta sẽ có một vecto N chiều cho mỗi mẫu.

Bag of N-Grams

Như vậy chúng ta đã có các vecto đặc trưng cho các mẫu văn bản, trong đó mỗi đặc trưng bao gồm một Bi-grams đại diện cho một từ 2 âm tiết và giá trị cũng là số lần bi-grams xuất hiện trong các mẫu.

TF-IDF

Có một vấn đề tiềm ẩn có thể phát sinh với mô hình Bag of words đó là khi nó được sử dụng trên một văn bản lớn. Vì các vecto đặc trưng dựa trên tần số tuyệt đối, có thể sẽ có một số từ xuất hiện thường xuyên trên tất cả các mẫu và chúng sẽ có xu hướng làm lu mờ các từ khác. Và mô hình TF-IDF cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng hệ số tỷ lệ hoặc chuẩn hóa trong tính toán của nó. TF-IDF là viết tắt của Term Frequency-Inverse Document Frequency. Hiểu một cách đơn giản nó là sự kết hợp của tần số xuất hiện của một từ trong một mẫu và nghịch đảo của tần số của từ đó trong toàn bộ tập dữ liệu. Kỹ thuật này được phát triển để đánh giá kết quả cho các truy vấn trong công cụ tìm kiếm và hiện tại nó là một phần không thể thiếu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Về mặt toán học có thể định nghĩa TF-IDF = tf x idf, công thức cụ thể như sau:

Document Similarity

Document Similarity (hay độ tương tự của văn bản) là quá trình sử dụng số liệu dựa trên khoảng cách hoặc độ tương tự có thể sử dụng để xác định mức độ tương đương của một văn bản với bất kỳ văn bản nào khác dựa trên các đặc trưng được trích xuất ra từ bag of words hoặc tf-idf.

Chúng ta có thể xây dựng được các đặc trưng mới hữu ích được sử dụng trong các công cụ tìm kiếm, phân cụm văn bản, truy xuất thông tin từ các đặc trưng có được từ tf-idfDocument Similarity. Sự tương tự giữa các mẫu dữ liệu trong một kho văn bản cũng được hiểu là sự tương tự giữa từng cặp mẫu trong toàn bộ kho văn bản đó. Ví dụ, nếu ta có n mẫu trong kho văn bản thì output sẽ là một ma trận n * n tương ứng là score đột tương tự giữa từng cặp mẫu. Có rất nhiều công thức có thể sử dụng để tính toán độ tương tự này như khoảng cách cosin, khoảng cách euclide, khoảng cách manhattan… Trong ví dụ sau đây, chúng ta sẽ sử dụng khoảng cách phổ biến nhất – khoảng cách cosin để tính toán độ tương tự của các cặp mẫu dựa trên vecto đặc trưng TF-IDF đã có ở trên.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity similarity_matrix = cosine_similarity(tv_matrix) similarity_df = pd.DataFrame(similarity_matrix) similarity_df

Nhìn vào ma trận độ tương tự (similarity matrix) các bạn có thể thấy rõ ràng rằng các mẫu (0, 1 và 6), (2, 5 và 7) rất giống nhau và các mẫu (3 và 4) hơi giống nhau nhưng cường độ không mạnh lắm. Điều này chỉ ra rằng các mẫu đó một số đặc trưng tương tự nhau. Đây chính là một ví dụ hoàn hảo về việc nhóm hoặc phân cụm văn bản có thể giải quyết được bằng cách học không giám sát (unsupervised learning). Đặc biệt chúng có thể áp dụng xử lý trên khối lượng lớn mẫu văn bản.

Phân cụm tài liệu sử dụng đặc trưng tương tự

Việc lựa chọn tiêu chí để hợp nhất các liên kết quyết định rất lớn đến kết quả của bài toán. Một vài tiêu chuẩn liên kết như Ward, liên kết hoàn chỉnh (Complete linkage), liên kết trung bình (Average linkage)… Các tiêu chí này nhằm mục đích chọn các cặp cụm dữ liệu ở tầng thấp nhất và ở các cụm cao hơn để hợp nhất dựa trên giá trị tối ưu của hàm mục tiêu. Trong ví dụ sau đây, chúng ta sẽ chọn phương pháp phương sai tối thiểu Ward để làm tiêu chí liên kết các cặp cụm với mục đích giảm thiểu tổng phương sai trong cụm đó. Sử dụng similarity matrix có được ở trên chúng ta cùng xem xét ví dụ sau để hiểu rõ hơn về việc liên kết các mẫu dữ liệu.

Bạn có thể thấy rằng mỗi điểm dữ liệu ban đầu đều thuộc các cụm riêng lẻ và sẽ được hợp nhất với các điểm dữ liệu khcas để tạo thành cụm. Từ màu sắc và sự phân nhánh bạn có thể thấy rằng mô hình đã xác định được ba cụm chính nếu bạn sử dụng một thước đo khoảng cách từ 1.0 trở lên (trong biểu đồ là đường chấm đứt). Sử dụng khoảng cách này chúng ta sẽ có nhãn của các cụm bằng cách sau.

Như vậy, chúng ta đã xác định được chính xác 3 cụm khác nhau của các tài liệu trong kho văn bản. Hi vọng điều này đã cung cấp cho các bạn một ý tưởng tốt về cách sử dụng đặc trưng TF-IDF và đặc trưng tương tự của văn bản để phâm cụm các tài liệu,

Topic Models

Phân cụm văn bản dựa trên Topic models

Các bạn đã xây dựng được topic model dựa trên bag of wordsLDA. Bây giờ, chúng ta sẽ tận dụng kết quả trên để phân cụm các mẫu tài liệu trong kho văn bản bằng thuật toán phân cụm không giám sát để thử xem kết quả có giống như những gì làm trước đó với thuật toán phân cụm sử dụng Document Similarity hay không?

Chúng ta sẽ sử dụng một thuật toán phân cụm phổ biến nhất là K-means clustering để phân nhóm các mẫu tài liệu dựa trên các đặc trưng thu được từ topic model ở trên. Trong K-means clustering, tham số k chỉ định số lượng phân nhóm sẽ được tạo ra. Phương pháp phân cụm này dưa trên centroid, nghĩa là thuật toán sẽ cố gắng tạo ra các cụm mà tổng bình phương khoảng cách của các điểm dữ liệu trong cụm đến tâm của cụm đó là nhỏ nhất và phương sai của các cụm bằng nhau.

Như vậy chúng ta đã có được kết quả phân cụm và gán nhãn cho các mẫu văn bản bằng phương pháp topic model

Các phương pháp nâng cao

Tài liệu tham khảo

【#4】Phương Pháp Nghiên Cứu Dữ Liệu Sơ Cấp, Thứ Cấp

Published on

Phương pháp nghiên cứu dữ liệu sơ cấp, thứ cấp – SPSS

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu Marketing

  1. 1. 28 CHƯƠNG BA 3CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING NỘI DUNG CHÍNH Nội dung chính của chương này đề cập đến: – Các yêu cầu khi xác định dữ liệu – Các cách phân loại dữ liệu – Thế nào là dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp – Các loại dữ liệu thứ cấp và tiêu chuẩn đánh giá các dữ liệu thứ cấp – Các phương pháp định tính thu thập dữ liệu sơ cấp – Các phương pháp định lượng thu thập dữ liệu sơ cấp
  2. 2. 29 XÁC ĐỊNH DỮ LIỆU Sau khi xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu, bước tiếp theo trong tiến trình nghiên cứu là xác định loại dữ liệu nào cần thu thập và quyết định xem có thể thu thập các dữ liệu đó bằng phương pháp nào. Các yêu cầu của việc xác định dữ liệu: Các dữ liệu thu thập phải được xác định rõ ràng xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu. Khi xác định dữ liệu, cần tuân thủ các yêu cầu sau: – Những thông tin chứa đựng trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ mục tiêu nghiên cứu. – Dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện: * Giá trị: dữ liệu phải lượng định được những vấn đề mà cuộc nghiên cứu cần lượng định. * Độ tin cậy: nghĩa là nếu lập lại cùng một phương pháp phải sinh ra cùng một kết quả. – Dữ liệu thu thập phải đảm bảo nhanh và chi phí thu thập có thể chấp nhận được. Đây là 3 yêu cầu tối thiểu cần thiết để thông tin thu thập được đầy đủ và tin cậy giúp cho nhà quản trị có đủ cơ sở chắc chắn khi ra quyết định, đồng thời là căn cứ xác đáng để người nghiên cứu hình thành kế hoạch thu thập dữ liệu thích hợp. Phân loại dữ liệu: Để giúp người nghiên cứu chọn lựa được đúng những dữ liệu thích hợp với mục tiêu dữ liệu cần thiết phải phân biệt 3 loại dữ liệu cơ bản. Phân loại dữ liệu theo đặc tính của dữ liệu: Theo cách phân loại này có 5 loại dữ liệu: Sự kiện: Bao gồm những sự lượng định hoặc đo lường về những gì thực sự đã hoặc đang tồn tại. Sự kiện có thể hữu hình hoặc vô hình. Sự kiện hữu hình là những sự kiện có thể lượng định được. Ví dụ khi ta nói doanh nghiệp VMC bán được 1500 xe, hơn năm 1994 là 300 xe, thì đó là một sự kiện hữu hình. Nhưng sự kiện có thể vô hình, có nghĩa là khó hoặc không thể định lượng được. Ý thích của khách hàng về một kiểu sản phẩm là một sự kiện vô hình và rất khó định lượng. Việc định lượng một cách chính xác sự kiện chỉ là lý tưởng. Trên thực tế, hầu hết các vấn đề mang tính chất là bán sự kiện (quasi-fact), đó là những gì gần như sự kiện, gần như sự thật. Nhiều sự kiện chỉ dựa trên ước định hay trên những “mẫu” có độ tin cậy tương đối. Sự kiện có thể phân loại thành: – Sự kiện dân số học: đó là những dữ kiện được sử dụng trong marketing, mô tả các đặc điểm nhân khẩu của dân cư hay khách hàng … Ví dụ: thu nhập hàng năm của hộ gia đình, số thành viên gia đình, tuổi tác, giới tính của họ… – Sự kiện xã hội học: bao gồm các dữ liệu về tầng lớp xã hội của khách hàng (thượng lưu, trung lưu, hay tầng lớp bình dân…), tôn giáo,… – Sự kiên tâm lý: thể hiện nhận thức, động cơ hay lối sống của một cá nhân cá nhân hay của một nhóm người.
  3. 3. 30 – Sự kiện thái độ: phản ánh cách cư xử của con người trong việc lựa chọn mua hàng, nó mô tả hành vi và trạng thái ứng xử trước một sự lựa chọn về sản phẩm hay dịch vụ. Kiến thức: Kiến thức – đó là loại dữ liệu phản ánh sự hiểu biết của người tiêu dùng và ý thức của họ về nhãn hiệu hàng hóa, thị trường, người bán. Ví dụ, khi quyết định mua một gói bột giặt trong số các nhãn hiệu Omo, Tide,… người tiêu dùng cần có sự hiểu biết nhất định về công dụng, về cách thức sử dụng bột giặt nói chung, ngoài ra phải biết được sự khác biệt giữa các loại bột giặt về tính năng tác dụng, những điểm đặc thù hình hành nên một nhãn hiệu để phân biệt với các loại khác … để từ đó chọn đúng thứ bột giặt thích hợp nhất với yêu cầu của mình. Dư luận: Nhiều khi người tiêu dùng lựa chọn mua sản phẩm hay dịch vụ không chỉ dựa vào kiến thức của mình về sản phẩm, dịch vụ đó mà còn dựa vào (hay chỉ dựa vào) dư luận. Dư luận phản ánh sự cảm nhận của quần chúng về điều gì đó, thường là sự cảm nhận chung về một loại nhãn hiệu hay các tác dụng tốt hoặc tác dụng không mong muốn của sản phẩm, biểu tượng của sản phẩm và doanh nghiệp … Hình thức tiềm tàng của dư luận có khuynh hướng hình thành thái độ (attitude), là sự thiên kiến về tinh thần, hay hành động ở mức độ nào đó. Ví dụ: người mua có ý định sẵn trong đầu là không mua sản phẩm của người bán mà họ đến xem đầu tiên, mà chỉ để đọ giá hoặc tìm hiểu thêm. Một dạng khác của định kiến là ý niệm (images) của khách hàng: nhiều người cùng có một hình tượng giống nhau về một doanh nghiệp hay một nhãn hiệu nào đó. Hầu hết người tiêu dùng Việt Nam đều nhìn nhận xe máy của hãng HONDA là bền và đẹp. Định kiến rất có ý nghĩa trong nghiên cứu marketing vì nó ảnh hưởng đến cách cư xử, thái độ của nhiều người một cách dai dẳng trong quá trình mua – bán. Ý định: Ý định là suy nghĩ sắp sẵn trong đầu về hành động sẽ thực hiện trong tương lai, là thái độ xử sự sắp tới của đối tượng. Ý định và mức độ thay đổi ý định về một hành vi tiêu dùng là những thông tin then chốt trong nghiên cứu marketing. Ví dụ nếu hãng VMEP, qua số liệu điều tra cho biết là có 10% gia đình có ý định mua xe máy mới trong vòng 2 năm tới, khác với số liệu báo cáo năm trước là 7% thì hãng này sẽ phải điều chỉnh lại kế hoạch sản xuất. Động cơ: Động cơ là lực nội sinh khiến con người cư xử theo một cách nào đó. Những người làm marketing sẵn sàng trả giá cao để có dữ liệu về động cơ thúc đẩy tiêu dùng món hàng mà họ đưa ra. Những động cơ trực tiếp thì nói chung là rõ ràng, dễ nói ra. Nhưng những nguyên nhân cơ bản sâu xa của thái độ cư xử thì rất khó bộc lộ. Vì thế để nghiên cứu động cơ thúc đẩy, người ta phải sử dụng một số kỹ thuật phức tạp hơn (chẳng hạn là phương pháp thử nghiệm) hoặc bằng phương pháp gián tiếp mà người đọc sẽ được giới thiệu trong phần thiết kế bảng câu hỏi. Phân loại dữ liệu theo chức năng của dữ liệu: – Dữ liệu phản ánh tác nhân: đây là loại dữ liệu phản ảnh nguyên nhân dẫn đến một hành vi tiêu dùng. Ví dụ, doanh nghiệp VMEP cần biết yếu tố nào là nguyên nhân chính dẫn người tiêu dùng đến quyết định mua một chiếc xe máy nhãn hiệu ANGEL-80 trong số các yếu tố: giá rẻ, hình thức mua trả góp, chất lượng của xe, hay thu nhập của người tiêu dùng. Kết quả của việc nghiên cứu các dữ liệu này sẽ giúp cho doanh nghiệp lựa chọn đúng các quyết sách kinh doanh của mình.
  4. 4. 31 – Dữ liệu phản ánh kết quả: việc thu thập các dữ liệu để đánh giá kết quả của các giải pháp marketing (như là nguyên nhân) để từ đó tìm ra mối quan hệ nhân quả trong hoạt động marketing là rất quan trọng. Trong ví dụ trên, việc phân tích các dữ liệu về số lượng xe, doanh thu bán ở từng cửa hàng …là những minh họa cho các dữ liệu kết quả – Dữ liệu mô tả tình huống: là loại dữ liệu dùng để nghiên cứu những đặc điểm riêng biệt hay phần tiêu biểu của đối tượng nghiên cứu, làm cơ sở đề ra các quyết định marketing phù hợp với từng nhóm đối tượng. Ví dụ: đặc điểm cá nhân hay gia đình có thể ảnh hưởng đến hành động mua sắm của họ, vì thế những đặc điểm khác nhau đó cần được khảo sát để có kết luận đúng về mối quan hệ nhân quả. – Dữ liệu làm rõ nguồn thông tin: bao gồm các dữ liệu về tên người phỏng vấn, tên và địa chỉ của chủ thể hay vị trí thu thập dữ liệu. Phân loại dữ liệu theo địa điểm thu thập dữ liệu Theo cách phân loại này, địa điểm thu thập dữ liệu bao gồm: – Nơi sinh sống của đối tượng (nhà ở). – Nơi đối tượng làm việc. – Trên đường phố hay trong lúc di chuyển. Nếu đối tượng của nghiên cứu marketing là những người tiêu dùng thì thu thập dữ liệu tại nơi mua sắm, là nơi có mật độ người tiêu dùng cao, là hết sức tiện lợi. Ngày càng có nhiều cơ sở nghiên cứu chọn đối tượng ngẫu nhiên tại những nơi mua bán hàng hóa để tiến hành phỏng vấn cá nhân. Phân loại dữ liệu theo nguồn thu thập dữ liệu Dữ liệu trong nghiên cứu marketing có thể thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, và sau đây là các nguồn dữ liệu chính: Dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp là loại dữ liệu được sưu tập sẵn, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập. Dữ liệu sơ cấp Các dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, có thể là người tiêu dùng, nhóm người tiêu dùng… Nó còn được gọi là các dữ liệu gốc, chưa được xử lý. Vì vậy, các dữ liệu sơ cấp giúp người nghiên cứu đi sâu vào đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu động cơ của khách hàng, phát hiện các quan hệ trong đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp nên độ chính xác khá cao, đảm bảo tính cập nhật nhưng lại mất thời gian và tốn kém chi phí để thu thập. Dữ liệu sơ cấp có thể thu thập từ việc quan sát, ghi chép hoặc tiếp xúc trực tiếp với đối tượng điều tra; cũng có thể sử dụng các phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu sơ cấp. Trong các chương sau, chúng ta sẽ bàn sâu hơn về cách thức cũng như thiết kế các phương tiện để thu thập loại dữ liệu này. Dữ liệu thu thập từ các cuộc thử nghiệm Để thu thập dữ liệu, đặc biệt trong những trường hợp cần kiểm chứng các quan hệ nhân quả, hoặc cân nhắc giữa các phương án để ra quyết định, người nghiên cứu có thể dùng phương pháp thử nghiệm để thu thập dữ liệu.
  5. 12. 39 Phỏng vấn nhóm cố định: Nhóm cố định bao gồm một số đối tượng không đổi, định kỳ trả lời các bảng câu hỏi (người tiêu dùng, hộ gia đình, doanh nghiệp…). Tùy theo mục tiêu phỏng vấn, có thể duy trì nhóm cố định trong một tuần, một tháng, một năm hay nhiều hơn. Hình thức phỏng vấn nhóm cố định: phỏng vấn cá nhân các thành viên trong nhóm, phỏng vấn bằng điện thoại hay thư tín. Ưu điểm của phương pháp phỏng vấn nhóm cố định: – Chi phí rẻ: do lặp lại nhiều lần một bảng câu hỏi theo một mẫu điều tra lập sẵn. – Giúp tiến hành phân tích lâu dài các phản ứng, tác phong tiêu dùng của một người, một hộ gia đình hay doanh nghiệp, do đó dễ tìm ra tính quy luật trong tiêu dùng, nguyên nhân thay đổi sự lựa chọn (nhãn hiệu, chủng loại hàng hóa,người bán…) Hạn chế của phương pháp này là: – Cấu tạo mẫu nghiên cứu: việc chọn mẫu dù thận trọng đến đâu cũng không chắc chắn mọi đối tượng tham gia cuộc phỏng vấn đều trả lời, vì thế tỷ lệ trả lời thấp (dưới 50% số đối tượng phỏng vấn) – Biến động cơ cấu nhóm: hàng năm cơ cấu nhóm cố định có thể thay đổi về số người tiêu dùng hay doanh nghiệp tham gia trong nhóm do một số người hết hứng thú tham dự phỏng vấn, số khác chuyển chỗ ở, lập gia đình,…một số doanh nghiệp ngừng hoạt động, phá sản hay chuyển hướng kinh doanh sang lĩnh vực khác. – Sự lặp lại một bảng câu hỏi định kỳ thường gây nên sự nhàm chán cho người trả lời, có thể trả lời chiếu lệ, thiếu suy nghĩ kỹ làm sai lệch kết quả. Phỏng vấn bằng điện thoại: Đây là phương pháp thu thập dữ liệu được tiến hành bằng cách bố trí một nhóm người phỏng vấn tập trung phỏng vấn khách hàng với nhiều máy điện thoại kết nối với tổng đài để dễ kiểm tra người phỏng vấn. Yêu cầu đối với người phỏng vấn là phải cảm nhận đối tượng phỏng vấn trong một khung cảnh mà anh ta không nhìn thấy. Phương pháp này được áp dụng khi số đông người được hỏi có máy điện thoại; và khi cuộc điều tra đòi hỏi phải có một mẫu nghiên cứu phân bố rộng trên các vùng địa lý thì phương pháp điều tra bằng điện thoại là tiện lợi nhất. Phỏng vấn bằng điện thoại có những ưu điểm: – Có thể hỏi nhiều người trong một thời gian ngắn, có thể gọi lại để phối kiểm, bổ sung. – Đỡ đi lại di chuyển xa. – Không trực diện trước người hỏi, giúp người trả lời tự tin hơn. – Dễ chọn mẫu: khối lượng lấy mẫu lớn, rải rác khắp các điểm trên một không gian lớn. – Chỉ đạo và kiểm tra các cuộc phỏng vấn thuận lợi. – Tỷ lệ trả lời khá cao. Hạn chế của phương pháp này là: – Người phỏng vấn không thấy người trả lời, nên thiếu mối giao cảm thông qua thái độ cử chỉ của người trả lời. – Phỏng vấn bị giới hạn bởi những điều nghe được, thiếu hẳn tư liệu trực quan.
  6. 15. 42 – Lỗi thời: là biến số không rõ rệt. Lỗi thời là thay đổi dần phản ứng của người tiêu dùng qua thời gian, hoặc sự thay đổi về nhận thức do tích lũy kiến thức và kinh nghiệm qua thời gian thử nghiệm. Ví dụ: sự thay đổi thái độ mua bán, thay đổi cách sinh hoạt…. – Bỏ ngang: đó là trường hợp một hay nhiều đơn vị bỏ cuộc trong cuộc thử nghiệm làm cho kết quả thử nghiệm không tính được vì không biết đơn vị bỏ cuộc có cùng một thái độ ứng xử và cho kết quả giống như các đơn vị còn lại không? – Hiệu ứng thử nghiệm: trong qúa trình thử nghiệm, một đối tượng ý thức mình đang chịu thử nghiệm sẽ xúc động, trả lời lệch lạc, hoặc có thái độ không thật… – Công cụ đo lường: sự sai lệch do sử dụng công cụ đo lường trong cuộc thử nghiệm (ví dụ: do thiết bị bảng câu hỏi thiếu hợp lý, bố trí hệ thống quan sát không phù hợp). – Chọn mẫu lệch: là sai lầm xảy ra khi đơn vị thử nghiệm đã được lựa chọn không đại diện cho tổng thể muốn điều tra. Cách ghi chú thử nghiệm bằng ký hiệu: – Ký hiệu X chỉ tác động của một thử nghiệm nào đó vào một nhóm nào đó. X là biến số độc lập. – Ký hiệu O đề cập đến sự quan trắc, đánh giá hay đo lường biến số phụ thuộc theo đơn vị thử nghiệm. Nếu có hơn một lần định lượng thì ký hiệu lần lượt là O1, O2, O3,… – Ký hiệu R chỉ việc đưa ra một cách bất kỳ (ngẫu nhiên, không lựa chọn) một đơn vị (đối tượng) nào đó để tiến hành thử nghiệm. Các mô hình thử nghiệm: – Mô hình thử nghiệm một nhóm: Trong mô hình này, những đơn vị được rút ra để thử nghiệm không được chọn một cách ngẫu nhiên mà dựa trên một số căn cứ khác. Đối với những thử nghiệm này, các biến số nguyên nhân được bộc lộ trước rồ sau đó chúng mới được đo lường sự ảnh hưởng. * Mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau (posttest) X O1 * Mô hình thử nghiệm một nhóm đo lường trước và sau (p & posttest): mô hình này chỉ khác mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau là các đối tượng được nghiên cứu trước khi tiến hành thử nghiệm phải thực hiện đo lường. O1 X O2 * Mô hình chuỗi thời gian (time -series): Mô hình chuỗi thời gian là sự mở rộng của mô hình thử nghiệm trước và sau. Chúng cung cấp những kết quả của các lần đo lường liên tục và các kiểu thử nghiệm giống nhau ở các địa điểm khác nhau cùng một thời gian. O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 Các mô hình thử nghiệm một nhóm có cách làm đơn giản, ít tốn kém chi phí, nhưng do các đối tượng thử nghiệm được lựa chọn có chủ ý hoặc tình nguyện nên kết quả khó đảm bảo tính đại diện cũng như độ tin cậy. Loại mô hình thử nghiệm này được sử dụng để tìm hiểu các biến số nguyên nhân, nhưng lại không kiểm soát được các yếu tố tác động khác, và không có cơ sở để kiểm chứng tác động này (so với nhóm đối tượng khác).
  7. 16. 43 – Mô hình thử nghiệm có kiểm chứng: trong dạng mô hình này, người ta đưa thêm vào một nhóm kiểm chứng (không đưa vào tác động thử nghiệm), và đối tượng thử nghiệm được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Có các loại mô hình chủ yếu sau: * Mô hình kiểm chứng đo lường sau (posttest): Trong mô hình này các nhóm đối tượng đưa vào thử nghiệm không có đo lường trước khi tiến hành thử nghiệm. Mô hình R X O1 (nhóm thử nghiệm) R O2 (nhóm kiểm chứng) Mô hình này đơn giản, ít tốn kém thời gian và chi phí thử nghiệm, thường được áp dụng khá rộng rãi trong nghiên cứu marketing. * Mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau (p & posttest): Trong mô hình này, các nhóm kiểm chứng và nhóm thử nghiệm được đo lường trước khi tiến hành đưa tác động vào nhóm thử nghiệm. Mô hình R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm) R O2 O4 (nhóm kiểm chứng) * Mô hình 4 nhóm Solomon: Trong mô hình này người nghiên cứu sử dụng thêm hai nhóm đối tượng (một kiểm chứng và một thử nghiệm) nhưng không tiến hành đo lường trước, vào trong mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau. Thực chất đây là sự kết hợp của mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau và mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau. Mô hình R O1 X O3 (nhóm thử nghiệm 1) R O2 O4 (nhóm kiểm chứng 1) R X O5 (nhóm thử nghiệm 2) R O6 (nhóm kiểm chứng 2) Mô hình này còn được gọi là “mô hình thử nghiệm được kiểm nghiệm một cách lý tưởng” vì trong mô hình, hầu hết nguyên nhân đưa đến sai lầm đều đã được điều chỉnh để đạt giá trị nội nghiệm cao. Được xem là mô hình lý tưởng nhưng nó lại không được dùng nhiều trong nghiên cứu marketing vì phí tổn cao và khó thực hiện. Người nghiên cứu thường bị ràng buộc về tài chính và thời gian. Dù giá trị thông tin cao đến đâu, người nghiên cứu cũng khó bị thuyết phục vì một phương án và mô hình tốn kém như vậy. Tuy nhiên, mô hình này giúp ta hiểu rõ về nguyên nhân gây sai lầm trong thử nghiệm để thấy được phương hướng và nắm được phương cách khắc phục, làm chủ được quá trình thử nghiệm. – Sự mở rộng các mô hình thử nghiệm: * Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn: Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn là mô hình thử nghiệm đơn giản nhất trong các mô hình mở rộng (các đối tượng thử nghiệm lớn hơn hai) và là phương thức thường được dùng khi người nghiên cứu muốn tìm hiệu ứng của một biến số độc lập. Người nghiên cứu giả định rằng không có khác biệt nào giữa các đơn vị thử nghiệm, và từ đó tất cả đơn vị thử nghiệm được xem như nhau và phân chia bất kỳ theo nhóm thử nghiệm.
  8. 17. Ví dụ: giả sử ta muốn bán một sản phẩm mà không biết giá nào hiệu quả nhất. Ta thử nghiệm 3 giá khác nhau: cao – trung bình – thấp, và ghi chép số bán cho mỗi bậc giá. Để thực hiện quá trình thử nghiệm này, các đơn vị thử nghiệm (gian hàng) được xếp theo ba biến số xử lý, phản ánh bậc giá khác nhau. Chúng ta dùng các ký hiệu: n – số gian hàng ở mỗi bậc xử lý (mức giá). xni – số đo của biến số phụ thuộc (số lượng hàng bán được) ở n đơn vị thử nghiệm (cửa hàng) sau khi đã thực hiện xử lý bậc i (mức giá i). Trong ví dụ trên, đó là số lượng hàng bán được ở n gian hàng theo mức giá i. x số trung bình cho tất cả đơn vị thử nghiệm theo bậc xử lý i (số trung bình hàng bán được ở mỗi gian hàng bán theo mức giá i) Mức giá Số gian hàng Giá cao Giá trung bình Giá thấp Tổng số n Trung bình xử lý Xn1 X1 Xn2 X2 Xn3 X3 X * Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng (khối): Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng là sự mở rộng hơn mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn. Trong mô hình này, có tính đến các yếu tố ngoại lai đơn lẻ có ảnh hưởng đến hiệu ứng của các đơn vị thử nghiệm. Nên người nghiên cứu sẽ tách các yếu tố ngoại lai đó bằng cách “ngăn” tác dụng của nó. Ở ví dụ trên, nếu lập luận rằng tính chất của các cửa hàng (cửa hàng bách hóa, cửa hàng giảm giá, cửa hàng chuyên mãi) có ảnh hưởng đến doanh số bán ra ngoài yếu tố giá cả, thì người nghiên cứu có thể loại bỏ tác động này bằng cách sử dụng mô hình ngẫu nhiên phân tầng như sau: Mức giá Cao Trung bình Thấp 5 1 7 3 6 8 Gian hàng thứ 9 2 4 Trung bình theo cột Giá bán trung bình theo mức giá cao 1x Giá bán trung bình theo mức giá trung bình 1x Giá bán trung bình theo mức giá thấp 3x * Mô hình hình vuông latinh: Mô hình hình vuông latinh có cơ sở vững chắc hơn mô hình ngẫu nhiên hóa phân tầng, mô hình này kiểm soát hoặc ngăn chặn tác dụng của hai yếu tố ngoại lai. Mô hình có tên như vậy vì cách sắp xếp bảng trình bày là một hình vuông. Mô hình này đòi hỏi cách xây dựng phức tạp và việc thực hiện có thể rất tốn kém. Thời gian thử nghiệm Cửa hàng 3/9-16/9 23/9-7/10 14/10-23/10 A 1 2 3 B 4 3 1 C 3 4 2 D 2 1 4 44
  9. 19. 46 Dữ liệu thứ cấp có vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing không chỉ vì các dữ liệu thứ cấp có thể giúp có ngay các thong tin để giải quyết nhanh chóng vấn đề trong một số trường hợp, nó còn giúp xác định hoặc làm rõ vấn đề và hình thành các giả thiết nghiên cứu, làm cơ sở để hoạch định thu thập dữ liệu sơ cấp. Tuy nhiên khi sử dụng dữ liệu thứ cấp phải đánh giá giá trị của nó theo các tiêu chuẩn như tính cụ thể, tính chính xác, tính thời sự và mục đích thu thập của dữ liệu thứ cấp đó. Có hai nguồn cung cấp dữ liệu thứ cấp là nguồn dữ liệu thứ cấp bên trong và nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài doanh nghiệp. Dữ liệu nghiệp bên trong có thể là báo cáo về doanh thu bán hàng, chi phí bán hàng và các chi phí khác, hồ sơ khách hàng…Dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có được từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ, các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp… Dữ liệu sơ cấp có thể được thu thập bằng các phương pháp nghiên cứu khác nhau. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế nhất định, do vậy phù hợp với những dự án nghiên cứu nhất định. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu định tính, quan sát, phỏng vấn và thử nghiệm. Các nghiên cứu định tính bao gồm phỏng vấn nhóm, phỏng vấn chuyên sâu và kỹ thuật hiện hình. Phương pháp quan sát có thể được thực hiện bằng con người hoặc thiết bị. Các phương pháp phỏng vấn bao gồm phỏng vấn cá nhân trực tiếp, phỏng vấn nhóm cố định, phỏng vấn bằng điện thoại, phỏng vấn bằng thư tín. Phương pháp thử nghiệm có thể được thực trong phòng thí nghiệm hoặc thực hiện tại hiện trường. Khi thực hiện các cuộc thử nghiệm chúng ta có thể phải chịu sai lệch trong kết quả do các nguyên nhân: lịch sử, lỗi thời, bỏ ngang, hiệu ứng thử nghiệm, công cụ đo lường hoặc lấy mẫu. Do vậy, việc tổ chức một cuộc thử nghiệm cần phải chuẩn bị tốt, lường trước những sai lầm có thể xảy ra và có hướng khắc phục. CÂU HỎI 1. Các yêu cầu khi xác định dữ liệu. Để đạt các yêu cầu đó, người làm công tác marketing phải làm gì ? 2. Các tiêu thức phân loại và phân loại dữ liệu. 3. Những lý do nào cho thấy vai trò quan trọng của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu marketing? 4. Các loại dữ liệu thứ cấp bên trong? 5. Hãy tìm hiểu và cho biết một số nguồn dữ liệu thứ cấp hiện nay là rất hữu ích để các doanh nghiệp thực hiện nghiên cứu marketing? 6. Một quan điểm cho rằng: ” lợi ích duy nhất của nghiên cứu định tính trong nghiên cứu marketing là giúp xác lập vấn đề nghiên cứu khi nhà nghiên cứu chưa có ý niệm cách thiết lập vấn đề”. Bạn nghĩ sao về quan điểm này. 7. Những ưu điểm và hạn chế của phỏng vấn nhóm trong nghiên cứu định tính? 8. Khi nào thì sử dụng phỏng vấn chuyên sâu là thích hợp hơn phỏng vấn nhóm tập trung? 9. Nêu một vài kỹ thuật hiện hình được áp dụng trong nghiên cứu marketing? 10. Trong trường hợp nào sử dụng phương pháp quan là thích hợp? 11. Trường bạn muốn biết số sinh viên đến thư viện mỗi ngày, nam hay nữ đến thư viện nhiều hơn, loại sách, báo, tạp chí mà họ mượn. Bạn hãy khuyên phương pháp thu thập dữ liệu nào nên được sử dụng trong trường hợp này?

【#5】Tư Vấn Quy Định Về Bảo Hộ Bản Quyền Tác Giả Hiện Nay

Nhà nước luôn thừa nhận và bảo vệ các quyền của các chủ thể đối với sản phẩm trí tuệ do họ sáng tạo ra. Ngoài việc mang lại những lợi ích nhất định cho người tạo ra nó thì tác phẩm còn nhằm thỏa mãn các nhu cầu chung của xã hội, của nhân loại.

Từ khi tác phẩm được sáng tạo ra và thể hiện dưới một hình thức nhất định thì nhà nước đã xác lập quyền sở hữu đó cho họ. Để bảo vệ những quyền lợi của mình cao hơn thì cần có cái nhìn toàn diện về bảo hộ bản quyền tác giả.

Bảo hộ bản quyền là gì?

Bảo hộ bản quyền là việc cơ quan nhà nước có thẩm quyền ghi nhận quyền tác giả của người sáng tạo ra tác phẩm. Giúp cho các quyền nhân thân và quyền tài sản của chủ sở hữu được pháp luật bảo vệ. Các chủ thể khác nếu như có hành vi xâm phạm quyền tác giả sẽ bị xử lý vi phạm theo quy định của pháp luật.

Đăng ký bảo hộ bản quyền tác giả ra sao?

Theo Điều 50 Luật sở hữu trí tuệ 2013, để tiến hành đăng ký thì về nguyên tắc cần những giấy tờ sau:

  • Tờ khai đăng ký quyền tác giả, quyền liên quan
  • Hai bản sao tác phẩm đăng ký quyền tác giả hoặc hai bản sao bản định hình đối tượng đăng ký quyền liên quan
  • Giấy ủy quyền, nếu người nộp đơn là người được ủy quyền.
  • Tài liệu chứng minh quyền nộp đơn, nếu người nộp đơn thụ hưởng quyền đó của người khác do được thừa kế, chuyển giao, kế thừa;
  • Văn bản đồng ý của các đồng tác giả, nếu tác phẩm có đồng tác giả.
  • Văn bản đồng ý của các đồng chủ sở hữu, nếu quyền tác giả, quyền liên quan thuộc sở hữu chung.

Khi đã chuẩn bị xong những giấy tờ trên thì tác giả, chủ sở hữu quyền tác giả, chủ sở hữu quyền liên quan trực tiếp hoặc ủy quyền cho tổ chức, cá nhân khác nộp tại Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch (Cục Bản quyền tác giả hoặc Văn phòng đại diện của Cục Bản quyền tác giả tại thành phố Hồ Chí Minh, thành phố Đà Nẵng). Hồ sơ đăng ký bảo hộ bản quyền có thể gửi qua đường bưu điện.

Thời hạn bảo hộ bản quyền tác giả như thế nào?

Tại Điều 27 Luật sở hữu trí tuệ 2013 có quy định hai thời hạn bảo hộ bản quyền tác giả:

Thứ nhất, được bảo hộ vô thời hạn. Đây là các quyền nhân thân gắn liền với tác giả không thể chuyển dịch, bao gồm: Đặt tên cho tác phẩm; Đứng tên thật hoặc bút danh trên tác phẩm; được nêu tên thật hoặc bút danh khi tác phẩm được công bố, sử dụng;

Bảo vệ sự toàn vẹn của tác phẩm, không cho người khác sửa chữa, cắt xén hoặc xuyên tạc tác phẩm dưới bất kỳ hình thức nào gây phương hại đến danh dự và uy tín của tác giả.

Thứ hai, được bảo hộ có thời hạn gồm quyền nhân thân có thể chuyển dịch (quyền công bố hoặc cho người khác công bố tác phẩm) và các quyển tài sản. Tùy mỗi loại là có khoảng thời hạn bảo hộ khác nhau.

Trên đây là các nội dung tư vấn về các vấn đề liên quan đến bảo hộ bản quyền tác giả. Trường hợp trong nội dung tư vấn có điều gì gây nhầm lẫn, chưa rõ ràng hoặc thông tin nêu trong nội dung tư vấn khiến quý khách chưa hiểu hết vấn đề hoặc/ và có sự vướng ngại, thắc mắc, chúng tôi rất mong nhận được ý kiến phản hồi của quý khách hàng.

【#6】Tờ Khai Đăng Ký Nhãn Hiệu Cho Sản Phẩm Điện Tử

Tờ khai đăng ký nhãn hiệu là giấy tờ không thể thiếu khi tiến hành thủ tục đăng ký nhãn hiệu cho bất kỳ sản phẩm, dịch vụ, hàng hóa nào; tất nhiên là bao gồm sản phẩm điện tử! Thời đại 4.0 và đang nhăm nhe tiến lên 5.0 đánh dấu đây chính là thời kỳ huy hoàng nhất cho các sản phẩm công nghệ, điện tử!

Để chen chân và trụ vững trên thị trường với lĩnh vực này, bạn không chỉ phải liên tục đổi mới, sáng tạo mà cần có những biện pháp bảo vệ thương hiệu. Đăng ký bảo hộ nhãn hiệu độc quyền sản phẩm của bạn chính là phương pháp tối ưu!

Tờ khai đăng ký nhãn hiệu có vai trò như thế nào?

Tờ khai đăng ký nhãn hiệu có vai trò như “giấy thông hành” cho cả bộ hồ sơ của bạn khi tiến hành thủ tục đăng ký bảo hộ độc quyền nhãn hiệu cho sản phẩm tại Cục Sở hữu trí tuệ Việt Nam.

Bước đầu tiên sau khi nhận được bộ hồ sơ của bạn, Cục Sở hữu trí tuệ sẽ tiến hành ngay quá trình thẩm định hình thức đơn đăng ký. Nội  dung của tờ khai đăng ký nhãn hiệu chính là đối tượng bị  thẩm định, thẩm tra. Điều này đồng nghĩa với việc, nếu tờ khai của bạn có sai sót dù là vô ý hay cố ý, thì toàn bộ hồ sơ đăng ký xem như thất bại!

Tóm lại, tầm quan trọng của loại giấy tờ này đứng đầu trong bộ hồ sơ đăng ký nhãn hiệu của bạn, là một trong các điều kiện cần để thủ tục này diễn ra nhanh chóng, thuận tiện cũng như đạt kết quả tốt nhất có thể.

Tờ khai đăng ký nhãn hiệu cho sản phẩm điện tử

Phan Law đã hướng dẫn rất chi tiết cách thức tiến hành một tờ khai hoàn chỉnh cho các đối tượng bảo hộ khác nhau. Chúng tôi hôm nay sẽ tiếp tục cung cấp cho bạn một tờ khai bảo hộ nhãn hiệu cho sản phẩm điện tử bao gồm những nội dung dưới đây:

  • Nhãn hiệu: Mẫu nhãn hiệu, mô tả, loại nhãn hiệu
  • Chủ sở hữu: Thông tin cá nhân/pháp nhân của chủ sở hữu nhãn hiệu
  • Đại diện: Thông tin cá nhân/pháp nhân của đại diện chủ sở hữu nhãn hiệu
  • Phân loại nhóm sản phẩm/dịch vụ hàng hóa sử dụng nhãn hiệu
  • Phí và lệ phí đăng ký
  • Danh mục tài liệu, hồ sơ kèm theo
  • Chữ ký và con dấu của chủ đơn

Trên đây chính là những nội dung cơ bản bắt buộc phải có của đơn đăng ký bảo hộ độc quyền nhãn hiệu theo mẫu của Cục Sở hữu trí tuệ quy định.

Bạn cần điền các thông tin đầy đủ, chính xác nhất bằng Tiếng Việt phổ thông.  Nếu phát hiện ra có vấn đề trong các thông tin mà bạn cung cấp trong đơn, Cục có quyền loại bỏ ngay hồ sơ đăng ký của bạn!

Để tiến hành tờ khai đăng ký nhãn hiệu cho sản phẩm điện tử của mình được chính xác và hoàn hảo nhất,

【#7】★ Dịch Vụ Đăng Ký Logo Độc Quyền Ở Đâu Uy Tín Nhất

Đăng ký logo độc quyền ở đâu uy tín nhất? Khi mà vấn nạn xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ logo đang ngày một trở thành chủ đề được các tổ chức, cá nhân lo ngại.

Nhiều doanh nghiệp đã nhận thức được giải pháp tối ưu để giải quyết cho vấn đề này là đăng ký bảo hộ logo độc quyền. Từ đó tạo nên sự gia tăng nhu cầu được bảo hộ tài sản trí tuệ, kéo theo đó là sự phát triển của các đơn vị cung cấp dịch vụ đăng ký logo.

Tuy nhiên, không phải đơn vị nào cũng đủ chuyên môn và kinh nghiệm để thực hiện các thủ tục này một cách nhanh chóng – hiệu quả – tiết kiệm chi phí.

Dịch vụ đăng ký logo độc quyền ở đâu nhanh chóng nhất?

Để rút ngắn thời gian đăng ký, đồng nghĩa với việc tránh mắc phải các sai sót trong hồ sơ đăng ký gây kéo dài quá trình thẩm định đơn, bạn cần phải kiểm tra kỹ lưỡng bộ hồ sơ của mình. Với kinh nghiệm hơn 10 năm hoạt động trong lĩnh vực đăng ký logo,

Phan Law có thể giúp bạn kiểm tra, nhận định chính xác logo của mình có khả năng được bảo hộ độc quyền hay không, kèm theo đó đưa ra các tư vấn phân tích, đánh giá giúp hoàn thiện tuyệt đối bộ hồ sơ đăng ký logo của bạn tránh khỏi các điểm sai, thiếu sót mà thông thường sẽ mất rất nhiều thời gian để bổ sung, sửa đổi, giải trình với Cơ quan đăng ký.

Theo dõi sát sao quá trình thẩm định đơn và xử lý ngay lập tức mọi phát sinh nếu có. Từ đó, giúp bạn nhanh chóng hoàn thành việc đăng ký độc quyền.

Dịch vụ đăng ký logo độc quyền ở đâu tiết kiệm nhất?

Với ưu tiên đặt uy tín và trách nhiệm lên hàng đầu, Phan Law luôn tự tin mang đến cho khách hàng sự yên tâm khi sử dụng dịch vụ của mình, luôn đảm bảo hoàn trả toàn bộ chi phí tư vấn nếu công việc không hoàn thành.

Khi được khách hàng tin tưởng lựa chọn dịch vụ đăng ký logo nhãn hiệu độc quyền tại Phan Law chúng tôi luôn tìm hiểu sâu sát thông tin logo và thông tin của chủ sở hữu logo từ đó xác lập các nhóm hạng mục đăng ký phù hợp giảm thiểu xuống mức thấp nhất các khoản phí không cần thiết để tiết kiệm tối đa chi phí hồ sơ đăng ký cho khách hàng.

Đến với dịch vụ đăng ký logo độc quyền của Phan Law khách hàng hoàn toàn có thể yên tâm

Được công nhận là đại diện sở hữu trí tuệ hàng đầu Việt Nam hiện nay. Ưu thế của chúng tôi là giải quyết tất cả những vấn đề liên quan đến thương hiệu và nhãn hiệu. Từng bước xây dựng uy tín trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ, Phan Law đã trở thành bạn đồng hành thân thiết với các thương hiệu khách hàng quen thuộc như: Tập đoàn Tân Hiệp Phát, Tiki, SBS, VFF, Kplus…

Trong kinh doanh, Chắc hẳn không ai muốn nhãn hiệu do mình dành rất nhiều công sức để trau dồi chất lượng, xây dựng uy tín với người tiêu dùng bị người khác đoạt mất.

Để điều đó không còn là nỗi lo thường trực hằng ngày, bạn hãy nhanh chóng tạo dựng cho mình lá chắn pháp lý bảo vệ cho logo của mình thông qua việc đăng ký logo độc quyền ngay hôm nay với sự đồng hành của Phan Law.

~~~

ĐĂNG KÝ LOGO ĐỘC QUYỀN Ở ĐÂU ĐÚNG QUY ĐỊNH PHÁP LUẬT

Song song với việc tìm hiểu cách thức đăng ký bảo hộ logo thương hiệu như thế nào, thì việc đăng ký logo độc quyền ở đâu  là nội dung bạn không thể bỏ qua! Cơ quan nào hiện đang có thẩm quyền về các thủ tục này?

Liệu việc tiến hành thủ tục tại cơ quan này phải trực tiếp hay có thể tiến hành gián tiếp? Cùng Phan Law tìm hiểu cụ thể vấn đề này ngay trong bài viết mà chúng tôi cung cấp dưới đây nhé!

Đăng ký logo độc quyền ở đâu?

Sau khi chuẩn bị đầy đủ giấy tờ, hồ sơ thủ tục; bạn tiến hành nộp hồ sơ của mình đến Cục Sở hữu trí tuệ. Đây chính là cơ quan nhà nước có thẩm quyền chịu trách nhiệm về các thủ tục liên quan đến sở hữu công nghiệp nói chung, và bảo hộ logo độc quyền thương hiệu nói riêng.

Ngoài ra, do số lượng đơn đăng ký ngày càng tăng đột biến, Cục Sở hữu trí tuệ không thể xử lý kịp tất cả số lượng đơn đổ về từ khắp mọi miền đất nước! Để giải quyết câu hỏi có thể tiến hành đăng ký logo độc quyền ở đâu ngoài Cục, hai văn phòng đại diện Cục Sở hữu trí tuệ đã được thành lập, có chức năng tiếp nhận hồ sơ và hỗ trợ Cục giảm thiểu áp lực nhằm nâng cao chất lượng phục vụ cho người dân. Địa chỉ cụ thể của hai văn phòng đại diện Cục Sở hữu trí tuệ:

  • Văn phòng đại diện Cục Sở hữu trí tuệ tại Thành phố Đà Nẵng: Tầng 3, số 135 đường Minh Mạng, phường Khuê Mỹ, quận Ngũ Hành Sơn, thành phố Đà Nẵng
  • Văn phòng đại diện tại thành phố Hồ Chí Minh: Lầu 7, tòa nhà Hà Phan, số 17 – 19 Tôn Thất Tùng, phường Phạm Ngũ Lão, quận 1, TP. Hồ Chí Minh.

Đây chính là ba cơ quan duy nhất tại Việt Nam hiện tại chịu trách nhiệm về các thủ tục đăng ký bảo hộ logo độc quyền!

Cách thức đăng ký bảo hộ logo độc quyền

Phan Law đã cung cấp thông tin giải đáp câu hỏi đăng ký logo độc quyền ở đâu cho bạn ở trên. Bạn có thể tiến hành thủ tục này trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua các đại diện sở hữu công nghiệp như Phan Law!

Để tiến hành hoàn chỉnh hồ sơ, bạn cần kiểm tra thật kỹ khả năng được bảo hộ của logo nhãn hiệu đại diện thương hiệu và chuẩn bị thật trung thực các giấy tờ pháp lý sau nhé:

  • Đơn đăng ký bảo hộ độc quyền logo nhãn hiệu
  • Mẫu logo nhãn hiệu cần đăng ký
  • Giấy tờ pháp lý của chủ sở hữu logo nhãn hiệu
  • Danh mục sản phẩm/dịch vụ theo bảng phân loại Nice mới nhất
  • Giấy tờ liên quan đến việc sử dụng logo trên thực tế ngoài thị trường
  • Chứng từ nộp phí và lệ phí theo quy định của Cục Sở hữu trí tuệ

Nếu có bất kỳ khó khăn, vướng mắc nào trong việc đăng ký logo độc quyền ở đâu, hoặc các vấn đề khác liên quan đến lĩnh vực sở hữu trí tuệ, sở hữu công nghiệp; bạn có thể nhờ đến sự trợ giúp của Phan Law

【#8】★ Set Mỹ Phẩm Whoo (Whoo Mini) Giá Bao Nhiêu, Bán Ở Đâu ?

Người xưa vẫn thường có câu “nhất dáng nhì da”, không được dáng thì nhất định phải sở hữu được làn da trắng mịn và săn chắc nhưng không phải bất kì ai đều được ông trời ưu ái cho làn da trắng nõn nà như vậy.

Nhưng đó vẫn chưa là điều khiến mọi người phải bận tâm vì ngày nay có biết bao dòng mỹ phẩm ra đời phục vụ cho nhu cầu cái đẹp của mọi người mà điều khiến bạn phải bận tâm chính là trong vô số các sản phẩm này, bạn có thể chọn được cho mình bộ sản phẩm phù hợp nhất với làn da của mình.

Nếu bạn còn đang băn khoăn chưa tìm được sản phẩm thích hợp thì hãy đến với chúng tôi để được giới thiệu về Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) của thương hiệu rất nổi tiếng tại Hàn, đó là The history of Whoo

Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) – “làn gió” nhẹ chữa lành làn da

Sao chúng tôi lại gọi Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) là làn gió nhẹ nhàng chữa lành làn da của bạn? Bởi vì, da cũng giống như chiếc áo thun mà chúng ta mặc mỗi ngày, nó trực tiếp chịu ảnh hưởng bởi nhiều tác động từ môi trường bên ngoài lẫn sự tiết tố từ bên trong cơ thể, đã sớm chịu thương tổn không nhẹ lại cộng thêm các tác dụng phụ sau khi bạn sự dụng các mỹ phẩm trang điểm giúp bạn trông rạng ngời mỗi lần ra khỏi nhà.

Việc làn da khô do bị mất nước, mụn mỗi ngày càng nhiều khi da bạn không được bảo vệ đúng cách và yếu tố thời gian cũng góp phần không kém khiến làn da trở nên kém sức sống hơn khi nào hết. Bạn cần phải hiểu được làn da bạn đang chịu thương tổn gì thì từ đó mới có thể đưa ra những liệu pháp chữa trị phù hợp. Thế nhưng làm cách nào để biết làn da đang thương tổn và thương tổn như thế nào? – Đây vẫn là câu hỏi được nhiều bạn quan tâm nhiều nhất khi mới bắt đầu chú ý đến việc chăm sóc làn da của mình.

Trong khi bạn đang “loay hoay” kiếm tìm loaị mỹ phẩm nào tốt nhất cho làn da thì Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) với tác dụng hút đi các chất bã nhờn, cặn bã làm sạch sâu bên trong làn da và se khít lỗ chân lông, thẩm thấu nhanh chóng, hấp thu các chất dinh dưỡng vào sâu trong da; chứa nhiều chất miễn dịch giúp loại bỏ các loại độc tố trong

Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) tại Shop mỹ phẩm Ohui

Đa phần khách hàng sau khi sử dụng Set mỹ phẩm whoo (whoo mini) cũng không thể phủ nhận được đây là liệu trình tốt nhất giúp tái tạo, nuôi dưỡng và phục hồi làn da, mang lại làn da trắng sáng, săn chắc tràn đầy sức sống. Chúng tôi tự hào khi mang đến cho bạn các dòng mỹ phẩm Whoo chính hãng, đúng chất lượng Hàn đồng thời giá cả phải chăng vừa vặn với “chiếc ví” dễ thương của bạn.

~~~

Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM

Mỹ phẩm luôn là sở thích của tất cả chị em phụ nữa trên thế giới này. Họ luôn muốn chọn cho mình một hộp kem dưỡng da, một thỏi son, một bảng phấn mắt… Hay tất cả thứ gì liên quan đến mỹ phẩm.

Và có một điểm chung nữa là hầu hết chị em phụ nữa không chỉ ở Việt Nam và rất nhiều quốc gia trên thế giới đều ưa chuộng các loại sản phẩm mỹ phẩm đến từ Hàn Quốc và Ohui cũng là dòng sản phẩm được rất nhiều chị em ưa chuộng và sử dụng. Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM. Giúp bạn có thể chọn cho mình những sản phẩm chất lượng và ưng ý nhất.

Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM

Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM nào là chính hãng và chất lượng nhất? Đây có lẽ là câu hỏi và là điều băn khoăn của rất nhiều chị em phụ nữ khi chọn mua mĩ phẩm Ohui. Để có thể cùng chị em chia sẻ và giải quyết nỗi băn khoăn này thì chúng tôi muốn giới thiệu cho bạn shop mỹ phẩm Ohui

Shop mỹ phẩm Ohui là Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM. Shop ở địa chỉ số 224 đường Hai Bà Trưng, phường Tân Định, quận 1 Cuocthitainang2010.com đây là một địa chỉ khá gần với quận 2 của chúng ta vì vậy bạn có thể dễ dàng qua đó để chọn mua cho mình những sản phẩm từ hãng mỹ phẩm Ohui chất lượng nhất.

Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM chuyên kinh doanh cách loại mỹ phẩm của hãng mỹ phẩm mổi tiếng Ohui, các sản phẩm của Ohui chủ yếu là những sản phẩm dưỡng gia, kem chống nắng và chống lão hóa

Shop mỹ phẩm Ohui luôn tuyển các bạn cộng tác viên cùng shop kinh doanh và giới thiệu dòng sản phẩm này, bên cạnh đó shop cũng sỉ lẻ các dòng mỹ phẩm Ohui cho các đại lý kinh doanh mỹ phẩm. Chính vì vậy mà bạn có thể dễ dàng chọn mua các sản phẩm của Ohui ở bất cứ đâu.

Giới thiệu mỹ phẩm Ohui

Ohui là hãng mỹ phẩm nổi tiếng của Hàn Quốc với nhiều loại mỹ phẩm khác nhau. Là thương hiệu mỹ phẩm khá nổi tiếng ở Việt Nam có thể kể đến Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM. Ohui hướng đến những đối tượng khách hàng ở độ tuổi 30 đến 50 chính vì vậy mà hãng sản xuất nhiều sản phẩm dưỡng dã giúp trị nám, tàn nhang, ngăn ngừa lão hóa và để được khá nhiều tiếng vang trong giới mỹ phẩm ở trong nước và quốc tế. Hiện nay Ohui không chỉ là sản phẩm quen thuộc của chị em phụ nữ ở Việt Nam mà nó còn là sản phẩm mỹ phẩm quen thuộc của chị em phụ nữ trên toàn thế giới.

Qua những thông tin trên về Shop mỹ phẩm Ohui & Ohui mini chính hãng ở quận 2 TpHCM mong rằng bạn có thể chọn cho mình một địa chỉ đáng tin cậy để chọn mua mỹ phẩm Ohui.

【#9】Những Tiêu Chuẩn Cần Phải Lưu Ý Khi Chọn Giường Spa Thanh Lý Thành Phố Hồ Chí Minh

Giường massage Spa thẩm mỹ có nhiều chất liệu như gỗ ép tổng hợp (thường là nhập khẩu và cầu kỳ nhưng không chắc chắn), giường gỗ tràm, giường massage gỗ thông, giường massage làm từ inox, giường massage thẩm mỹ chất liệu sắt… nhưng trong đó thì chỉ có 2 loại giường massage inox 6 chân và giường massage gỗ tràm thường được các Spa thẩm mỹ chọn lựa và mua nhiều nhất. Bài viết này sẽ giúp các bạn lựa chọn giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh.

Giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh – kích cỡ

Tiêu chí chọn giường massage cho spa đầu tiên là kích cỡ. Dựa vào quy mô spa mà bạn đưa ra tiêu chuẩn kích cỡ giường massage cho phù hợp với không gian spa của bạn.

Ngoài ra, yếu tố quyết định kích cỡ của giường massage là độ rộng đủ chứa cơ thể của khách hàng khi họ ở trong tư thế nằm thoải mái, không bị gò bó, thu hẹp trong quá trình massage thư giãn. Hãy chắc chắn rằng nhân viên massage có thể đứng đủ gần để có thể xoay lưng và giữ vai vuông góc với phần hông của khách hàng, giữ hai tay song song với cột sống của khách hàng.

Những chiếc giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh được lựa chọn phổ biến nhất và thuận tiện nhất cho quá trình sử dụng có độ rộng 70cm hoặc 76cm. Bạn có thể chọn chiếc giường hẹp hơn, khoảng 63 cm, nhưng bạn chỉ nên chọn chiều rộng này nếu bạn nhận thấy chiếc giường quá cao và độ rộng của chiếc giường có thể làm bạn đau lưng trong quá trình làm việc.

Bạn cũng có thể chọn những chiếc giường massage có hình dạng đồng hồ cát với phần giữa hẹp hơn so với phần đầu và phần cuối của chiếc giường, giúp nhân viên massage có thể đứng gần khách hàng hơn, thao tác sẽ tốt hơn, và khách hàng vẫn cảm thấy thoải mái trong quá trình sử dụng.

Sự linh hoạt trong điều chỉnh độ cao của giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh

Bạn nên lựa chọn giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh có thể điều chỉnh chiều cao. Bởi tùy thuộc vào chiều cao của nhân viên, bạn có thể chỉnh sửa phù hợp để đảm bảo vừa tầm với họ, tiện lợi trong quá trình chăm sóc khách hàng cũng như các phương pháp trị liệu khác nhau được sử dụng. Chiều cao phổ biến của giường massage dao động trong khoảng 60-83cm, phù hợp cho hầu hết mọi người.

Trọng lượng làm việc mà một chiếc giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh chịu được cần là trọng lượng có thể lây lan ra đồng đều hoặc cân đối đồng đều trên bề mặt của giường massage khi các phương pháp điều trị thông thường được thực hiện. Trọng lượng khách hàng thường dao động trong khoảng từ 40-100kg. Trong khi đó, những chiếc giường massage chuẩn mực được thiết kế có khả năng chịu lực tốt có thể đáp ứng được trọng lượng khoảng 165kg, hoặc thậm chí lên đến 185kg.

Mong rằng qua bài viết này các bạn có thể tìm kiếm đủ thông tin cần thiết về giường spa thanh lý thành phố Hồ Chí Minh.