Không chỉ hỏi từng công thức — bạn có thể tải nguyên file Excel/CSV lên và nhờ AI tổng hợp, tìm bất thường, vẽ biểu đồ, viết cả báo cáo. Bài này phân biệt hai kiểu 'đọc file' rất khác nhau (đọc chữ và chạy code), cách chuẩn bị dữ liệu để AI hiểu đúng, cách kiểm tra lại con số, và điều tuyệt đối không được tải lên.
Cách dùng LINEST để tính hồi quy tuyến tính với nhiều biến độc lập cùng lúc, và vì sao thứ tự hệ số LINEST trả về lại ngược với thứ tự các cột dữ liệu đưa vào.
Cách dùng STEYX để biết một dự đoán từ mô hình hồi quy thường lệch bao nhiêu so với thực tế, tính theo đúng đơn vị gốc thay vì phần trăm trừu tượng như RSQ.
Cách dùng RSQ để đo mức độ khớp của một mô hình hồi quy tuyến tính, đọc đúng ý nghĩa phần trăm biến thiên được giải thích, và vì sao R² cao không có nghĩa là mô hình tốt cho mọi mục đích.
Cách dùng SLOPE và INTERCEPT để dựng phương trình đường thẳng y = mx + b từ dữ liệu thực tế, và cách đọc đúng ý nghĩa của độ dốc khi dự đoán một giá trị mới.
Cách dùng CORREL để đo mức độ hai biến số di chuyển cùng nhau chặt chẽ tới đâu, đọc đúng khoảng giá trị từ -1 đến 1, và vì sao một hệ số tương quan cao không chứng minh được quan hệ nhân quả.
Hướng dẫn chi tiết cách tạo, tùy chỉnh Pivot Table trong Excel để phân tích dữ liệu nhanh chóng, kèm ví dụ thực tế doanh số và nhân sự.