Showing posts with label Công cụ. Show all posts

yEd Graph Editor: Phần mềm miễn phí dùng soạn thảo các sơ đồ - lưu đồ đơn giản và hiệu quả

Phần mềm miễn phí dùng soạn thảo các sơ đồ - lưu đồ đơn giản và hiệu quả

yEd là một ứng dụng mạnh mẽ mà bạn có thể sử dụng để nhanh chóng và hiệu quả để tạo ra sơ đồ chất lượng cao. yEd miễn phí và chạy trên tất cả các nền tảng chính: Windows, Unix / Linux, và Mac OS X.

Download tại:

Khắc phục lỗi không sử dụng được một số gói tiện ích trong R

Các chỉ số năng lực quá trình: Cp, Cpk, Pp, Ppk - Ý nghĩa và cách thức sử dụng

For many years industries have used Cp, Cpk, Pp and Ppk as statistical measures of process quality capability. Some segments in manufacturing have specified minimal requirements for these parameters, even for some of their key documents, such as advanced product quality planning and ISO/TS-16949. Six Sigma, however, suggests a different evaluation of process capability by measuring against a sigma level, also known as sigma capability.

Incorporating metrics that differ from traditional ones may lead some companies to wonder about the necessity and adaptation of these metrics. It is important to emphasize that traditional capability studies as well as the use of sigma capability measures carry a similar purpose. Once the process is under statistical control and showing only normal causes, it is predictable. This is when it becomes interesting for companies to predict the current process’s probability of meeting customer specifications or requirements.

Capability Studies

Traditional capability rates are calculated when a product or service feature is measured through a quantitative continuous variable, assuming the data follows a normal probability distribution. A normal distribution features the measurement of a mean and a standard deviation, making it possible to estimate the probability of an incident within any data set.

The most interesting values relate to the probability of data occurring outside of customer specifications. These are data appearing below the lower specification limit (LSL) or above the upper specification limit (USL). An ordinary mistake lies in using capability studies to deal with categorical data, turning the data into rates or percentiles. In such cases, determining specification limits becomes complex. For example, a billing process may generate correct or incorrect invoices. These represent categorical variables, which by definition carry an ideal USL of 100 percent error free processing, rendering the traditional statistical measures (Cp, Cpk, Pp and Ppk) inapplicable to categorical variables.

When working with continuous variables, the traditional statistical measures are quite useful, especially in manufacturing. The difference between capability rates (Cp and Cpk) and performance rates (Pp and Ppk) is the method of estimating the statistical population standard deviation. The difference between the centralized rates (Cp and Pp) and unilateral rates (Cpk and Ppk) is the impact of the mean decentralization over process performance estimates.

The following example details the impact that the different forms of calculating capability may have over the study results of a process. A company manufactures a product that’s acceptable dimensions, previously specified by the customer, range from 155 mm to 157 mm. The first 10 parts made by a machine that manufactures the product and works during one period only were collected as samples during a period of 28 days. Evaluation data taken from these parts was used to make a Xbar-S control chart (Figure 1).
Figure 1: Xbar-S Control Chart of Evaluation Data
Figure 1: Xbar-S Control Chart of Evaluation Data

This chart presents only common cause variation and as such, leads to the conclusion that the process is predictable. Calculation of process capability presents the results in Figure 2.
Figure 2: Process Capability of Dimension
Figure 2: Process Capability of Dimension

Calculating Cp

The Cp rate of capability is calculated from the formula:
The Cp rate of capability is calculated from the formula
where s represents the standard deviation for a population taken from , with s-bar representing the mean of deviation for each rational subgroup and c4 representing a statistical coefficient of correction.

In this case, the formula considers the quantity of variation given by standard deviation and an acceptable gap allowed by specified limits despite the mean. The results reflect the population’s standard deviation, estimated from the mean of the standard deviations within the subgroups as 0.413258, which generates a Cp of 0.81.

Rational Subgroups

A rational subgroup is a concept developed by Shewart while he was defining control graphics. It consists of a sample in which the differences in the data within a subgroup are minimized and the differences between groups are maximized. This allows a clearer identification of how the process parameters change along a time continuum. In the example above, the process used to collect the samples allows consideration of each daily collection as a particular rational subgroup.

The Cpk capability rate is calculated by the formula:

considering the same criteria of standard deviation.

In this case, besides the variation in quantity, the process mean also affects the indicators. Because the process is not perfectly centralized, the mean is closer to one of the limits and, as a consequence, presents a higher possibility of not reaching the process capability targets. In the example above, specification limits are defined as 155 mm and 157 mm. The mean (155.74) is closer to one of them than to the other, leading to a Cpk factor (0.60) that is lower than the Cp value (0.81). This implies that the LSL is more difficult to achieve than the USL. Non-conformities exist at both ends of the histogram.

Estimating Pp

Similar to the Cp calculation, the performance Pp rate is found as follows:

where s is the standard deviation of all data.

The main difference between the Pp and Cp studies is that within a rational subgroup where samples are produced practically at the same time, the standard deviation is lower. In the Pp study, variation between subgroups enhances the s value along the time continuum, a process which normally creates more conservative Pp estimates. The inclusion of between-group variation in the calculation of Pp makes the result more conservative than the estimate of Cp.

With regard to centralization, Pp and Cp measures have the same limitation, where neither considers process centralization (mean) problems. However, it is worth mentioning that Cp and Pp estimates are only possible when upper and lower specification limits exist. Many processes, especially in transactional or service areas, have only one specification limit, which makes using Cp and Pp impossible (unless the process has a physical boundary [not a specification] on the other side). In the example above, the population’s standard deviation, taken from the standard deviation of all data from all samples, is 0.436714 (overall), giving a Pp of 0.76, which is lower than the obtained value for Cp.

Estimating Ppk

The difference between Cp and Pp lies in the method for calculating s, and whether or not the existence of rational subgroups is considered. Calculating Ppk presents similarities with the calculation of Cpk. The capability rate for Ppk is calculated using the formula:

Once more it becomes clear that this estimate is able to diagnose decentralization problems, aside from the quantity of process variation. Following the tendencies detected in Cpk, notice that the Pp value (0.76) is higher than the Ppk value (0.56), due to the fact that the rate of discordance with the LSL is higher. Because the calculation of the standard deviation is not related to rational subgroups, the standard deviation is higher, resulting in a Ppk (0.56) lower than the Cpk (0.60), which reveals a more negative performance projection.

Calculating Sigma Capability

In the example above, it is possible to observe the incidence of faults caused by discordance, whether to the upper or lower specification limits. Although flaws caused by discordance to the LSL have a greater chance of happening, problems caused by the USL will continue to occur. When calculating Cpk and Ppk, this is not considered, because rates are always calculated based on the more critical side of the distribution.

In order to calculate the sigma level of this process it is necessary to estimate the Z bench. This will allow the conversion of the data distribution to a normal and standardized distribution while adding the probabilities of failure above the USL and below the LSL. The calculation is as follows:

Above the USL:

Below the LSL:

Summing both kinds of flaws produces the following result:

(Figure 3)

Figure 3: Distribution Z

The calculation to achieve the sigma level is represented below:

Sigma level = Zbench + 1.5 = 1.51695 + 1.5 = 3.1695

There is great controversy about the 1.5 deviation that is usually added to the sigma level. When a great amount of data is collected over a long period of time, multiple sources of variability will appear. Many of these sources are not present when the projection is ranged to a period of some weeks or months. The benefit of adding 1.5 to the sigma level is seen when assessing a database with a long historical data view. The short-term performance is typically better as many of the variables will change over time to reflect changes in business strategy, systems enhancements, customer requirements, etc. The addition of the 1.5 value was intentionally chosen by Motorola for this purpose and the practice is now common throughout many sigma level studies.

Comparing the Methods

When calculating Cp and Pp, the evaluation considers only the quantity of process variation related to the specification limit ranges. This method, besides being applicable only in processes with upper and lower specification limits, does not provide information about process centralization. At this point, Cpk and Ppk metrics are wider ranging because they set rates according to the most critical limit.

The difference between Cp and Pp, as well as between Cpk and Ppk, results from the method of calculating standard deviation. Cp and Cpk consider the deviation mean within rational subgroups, while Pp and Ppk set the deviation based on studied data. It is worth working with more conservative Pp and Ppk data in case it is unclear if the sample criteria follow all the prerequisites necessary to create a rational subgroup.

Cpk and Ppk rates assess process capability based on process variation and centralization. However, here only one specification limit is considered, different from the sigma metric. When a process has only one specification limit, or when the incidence of flaws over one of the two specification limits is insignificant, sigma level, Cpk and Ppk bring very similar results. When faced with a situation where both specification limits are identified and both have a history of bringing restrictions to the product, calculating a sigma level gives a more precise view of the risk of not achieving the quality desired by customers.

As seen in the examples above, traditional capability rates are only valid when using quantitative variables. In cases using categorical variables, calculating a sigma level based on flaws, defective products or flaws per opportunity, is recommended.


Excel 2013: Tạo cơ sở dữ liệu quan hệ dễ như trở bàn tay!

Các công cụ về CSDL quan hệ của Excel 2013 sau đây sẽ giúp bạn dễ dàng liên kết đồ thị với các ô dữ liệu, thực hiện tìm kiếm và tạo các báo cáo động.

Cơ sở dữ liệu quan hệ là cơ sở dữ liệu có cấu trúc để nhận ra mối quan hệ giữa các thông tin được lưu trữ trong đó, rất cần thiết khi làm việc với số lượng lớn cho dữ liệu doanh nghiệp. Chúng cho phép bạn nhanh chóng tìm kiếm và lấy thông tin cụ thể, xem cùng một dữ liệu thiết lập theo nhiều cách, giảm những lỗi về dữ liệu và dự phòng. Hãy thử làm điều đó với một bảng tính Excel.

Để hiểu về cách Excel tạo cơ sở dữ liệu dễ dàng hơn, chúng ta sẽ tạo ra hai bảng: bảng tổng thể (master table) và bảng chi tiết (detail table). Bảng master là bảng chính, thường chứa những thông tin bản ghi (record) duy nhất, chẳng hạn như tên, địa chỉ, thành phố... Bảng này hiếm khi thay đổi ngoại trừ việc thêm hoặc xóa các thông tin cá nhân.

Đối với mỗi record trong bảng master, có thể có nhiều record trong các bảng detail (còn gọi là slave hay child table) liên kết trở lại bảng master. Điều này được gọi là một mối quan hệ một-nhiều. Dữ liệu trong các bảng, chẳng hạn như doanh số bán hàng hàng ngày, giá sản phẩm, số lượng, thường là thay đổi liên tục.

Để tránh lặp lại tất cả các thông tin tổng thể trong tất cả các bảng chi tiết, bạn cần tạo ra các mối quan hệ bằng cách sử dụng một trường duy nhất, chẳng hạn như Sales ID, sau đó để cho Excel làm phần còn lại. Ví dụ, doanh nghiệp của bạn có 10 nhân viên bán hàng đều có thông tin cá nhân duy nhất trong bảng master. Mỗi người bán hàng có 200 sản phẩm mà anh ấy/cô ấy bán được trong bảng detail. Vào cuối mỗi năm, bạn cần có một báo cáo cung cấp tổng doanh thu hàng năm của mỗi người, nhưng bạn cũng cần một báo cáo cung cấp tổng doanh thu của cả thành phố.

Trong khuôn khổ bài viết hướng dẫn này, chúng ta sẽ tạo ra một bảng master với thông tin của các nhân viên bán hàng và một bảng thứ hai cung cấp chi tiết tổng số bán hàng của họ theo quý trong năm hiện tại. Sales ID là trường quan hệ kết nối các bảng. Sau đó, chúng ta sẽ tạo ra một báo cáo (report hay còn gọi là bảng pivot) cho thấy những thành phố có doanh thu cao nhất. Để thực hiện, hãy mở Excel lên và chọn một bảng tính mới và hoàn toàn trống.

Tạo bảng master

1. Trước hết, nhấn đúp vào thẻ ở dưới bên dưới đáy màn hình và đổi tên Sheet1 thành.

2. Trong ô A1 nhập vào “Master”. Trong ô từ A3 đến F3 nhập vào lần lượt tiêu đề các cột là Sales ID, Sales Person, Address, City, State, Zip Code.

3. Trong ô từ A4 đến A13 nhập vào số Sales ID của từng nhân viên, trong trường hợp này là từ 101 đến 110. Sales ID sẽ là giá trị dữ liệu duy nhất được dùng để tạo mối quan hệ giữa hai bảng.

4. Lần lượt nhập nội dung tên, địa chỉ, thành phố, bang và mã vùng vào các ô còn lại. Bạn có thể sao chép thông tin từ bảng mẫu trong bài viết này hay tự tạo dữ liệu của riêng mình. Do chúng ta cần tìm kiếm doanh số cao nhất theo từng thành phố nên hãy chắc chắn là bạn đã tạo ra nhiều thành phố khác nhau trong bảng này.

5. Sau khi đã nhập dữ liệu, hãy đánh dấu khối các ô từ A3 đến F13, gồm cả tiêu đề của các cột. Trong trình đơn Styles, hãy chọn “Format as Table”. Từ danh sách xổ xuống, hãy chọn màu và định dạng mà bạn thích. Hộp thoại “Format as Table sẽ xuất hiện với vùng dữ liệu hiển thị trong hộp trắng. Hãy đảm bảo là ô “My Table Has Headers” được đánh dấu chọn và sau đó nhấn OK.

6. Khi bảng vẫn đang còn được đánh dấu, bạn hãy chọn thẻ Design ngay bên dưới Table Tools (tùy chọn này sẽ chỉ hiển thị khi bảng đang được đánh dấu). Trong trình đơn Properties, hãy nhập Master vào hộp Table Name.

Tạo bảng detail

1. Ở bên dưới cạnh thẻ Master, hãy nhấn dấu “+” để chèn thêm một bảng tính mới. Nhấn đúp vào thẻ và đổi tên từ Sheet2 thành “Sales”.

2. Trong ô A1, nhập vào nội dung “Total Sales for 2013”. Trong ô từ A3 đến E3, nhập vào tiêu đề các cột Sales ID, Quarter1, Quarter2, Quarter3 và Quarter4.

3. Trong ô từ A4 đến A13, nhập vào Sales ID từ 101 đến 110.

4. Trong ô từ B4 đến E13, nhập 40 con số ngẫu nhiên để đại diện cho doanh số (tính bằng USD) hoặc sao chép dữ liệu từ bài viết này.

5. Sau khi nhập xong dữ liệu, đánh dấu các ô từ A3 đến E13. Trên trình đơn Styles, chọn “Format as Table”. Trong danh sách xổ xuống, chọn màu và định dạng. Khi hộp thoại “Format as Table” xuất hiện cùng với vùng dữ liệu hiển thị trong hộp trắng, hãy đảm bảo ô “My Table Has Headers” đã được đánh dấu, sau đó nhấn OK.

6. Trong khi bảng đang còn được đánh dấu, chọn thẻ Design ngay dưới Table Tools (tùy chọn này sẽ chỉ hiển thị khi bảng đang được đánh dấu). Trong trình đơn Properties, hãy nhập Sales vào hộp Table Name.

Thiết lập quan hệ

Nguyên tắc đầu tiên mà bạn cần lưu ý khi tạo bản báo cáo pivot là cần phải định nghĩa quan hệ giữa các bảng trong phần báo cáo Pivot Table. Không được cố gắng tạo các kết nối quan hệ trước vì Excel sẽ không nhận ra chúng từ phần báo cáo Pivot Table. Cũng nên đảm bảo là đã chọn bảng detail (Sales) trong phần “analyze data”, nếu không nó sẽ không hoạt động.

1. Đến bảng Sales và đánh dấu các ô từ A1 đến E11. Nhấn vào thẻ Insert sau đó nhấn nút “Pivot Table”.

Trong hộp thoại “Create Pivot Table hãy đảm bảo là trường “Table Range” trong phần “Select a Table or Range” có giá trị là “Sales”. Nếu muốn nhập một bảng hay cơ sở dữ liệu từ chương trình khác như Word hay Access, hãy nhấn tùy chọn thứ hai “Use an External Data Source”.

3. Trong mục thứ hai “Choose Where You Want the Pivot Report placed”, nhấn “New Worksheet” nếu bạn muốn tạo bảng trong một bảng tính riêng, hay nhấn “Existing Worksheet” nếu bạn muốn báo cáo nằm bên cạnh bảng Sales.

4. Trong mục cuối cùng “Choose Whether You Want to Analyzy Multiple Tables”, đánh dấu vào tùy chọn “Add this Data to the Data Model” rồi nhấn OK.

Trình đơn Pivot Table sẽ xuất hiện cùng với một hộp Help nằm bên trái với nội dung “To build a report, choose fields from the Pivot Table field list”.

5. Ngay bên dưới phần “PivotTable Fields”, nút Active đang được chọn bởi vì chỉ có một bảng hiện được kích hoạt. Hãy nhấn chọn vào các hộp Quarter1, Quarter2, Quarter3 và Quarter4 thì số liệu sẽ xuất hiện ở các ô lưới bên trái.

6. Nhấn vào nút All, rồi sau đó nhấn vào liên kết bảng Master. Các trường từ bảng Master sẽ xuất hiện. Nhấn vào hộp đánh dấu bên cạnh tùy chọn “City”. Một hộp màu vàng sẽ xuất hiện với nội dung “Relationships between tables may be needed”.

7. Đây là nơi bạn sẽ định nghĩa mối quan hệ giữa hai bảng. Nhấn nút Create để làm xuất hiện hộp thoại “Create Relationship”. Trong mục “Table” của hộp thoại này, nhấn mũi tên xổ xuống rồi chọn “Sales” trong danh sách các bảng hiện có. Trong mục “Column (Foreign)”, nhấn chọn “Sales ID” trong danh sách các trường.

8. Lưu ý là “Sales ID” là trường duy nhất trong cả hai bảng. Trong mục “Related Table”, chọn “Master” và trong mục “Related Column (Primary)”, chọn “Sales ID” rồi sau đó nhấn nút OK.

Excel sẽ tạo kết nối, sau đó hiển thị báo cáo “Total Sales by City” trên màn hình để cho biết tổng doanh số tính theo từng thành phố. Bạn có thể thay đổi tiêu đề của báo cáo trong ô A1 để hoàn thành bước tạo báo cáo.

Sắp xếp, tạo bộ lọc và chọn dữ liệu

Bộ lọc trong Excel được sử dụng để chọn một số trường dữ liệu cụ thể nào đó. Đối với bài viết này, để lọc dữ liệu theo thành phố, hãy nhấn vào bất kỳ ô nào trong bảng sau đó nhấn vào trường City. Lưu ý đến mũi tên nhỏ bên phải trường này.

1. Nhấn vào mũi tên vừa nêu và hộp thoại “Sort-Filter Options” sẽ xuất hiện với các lựa chọn Filters và Sorting. Nếu muốn sắp xếp, bạn có thể nhấn tùy chọn “Sort A to Z” để xếp theo thứ tự tăng dần hoặc “Sort Z to A” để xếp theo thứ tự giảm dần. Ngoài ra, bạn cũng có thể có nhiều tùy chọn hơn bằng cách nhấn “Sort More Options”.

Các tùy chọn Filter gồm có “Label Filters”, “Value Filters” và “Search” (hoặc chọn các bản ghi cụ thể trong trường tìm kiếm hiện tại). Nếu có một cơ sở dữ liệu khổng lồ với hàng trăm bản ghi, bạn có thể nhập vào tên một thành phố trong hộp Search, sau đó nhấn biểu tượng kính lúp để định vị bản ghi hay thành phố đó. Excel sẽ hiển thị thành phố trong danh sách bên dưới hộp Search.

2. Nếu cơ sở dữ liệu của bạn tương đối nhỏ, trước hết hãy bỏ đánh dấu nút “Select All” sau đó cuộn xuống thành phố mà bạn muốn chọn, nhấn vào ô đánh dấu trước nó rồi nhấn OK. Báo cáo sẽ chỉ hiển thị tổng doanh số cho từng quý của riêng thành phố đó.

Các tùy chọn bộ lọc “Label Filters” và “Value Filters” sẽ giúp bạn xác định tìm kiếm. Chẳng hạn, trong “Label Filters”, nếu chọn tất cả các thành phố bắt đầu bằng ký tự “S” (Begin With “S”), kết quả sẽ chỉ hiển thị các thành phố San Diego và San Francisco. Nếu chọn tất cả các thành phố có tên bắt đầu nhỏ hơn ký tự “S” (Less Than “S”), bạn sẽ nhận được kết quả là các thành phố Hollywood và Los Angeles. Các trường có giá trị bằng số cũng sẽ được lọc cùng với phương pháp trên, sử dụng các điều kiện Less Than, Greater Than, Equals, Between…

3. Bạn cũng có thể chọn một trường khác và nhanh chóng tạo một báo cáo mới. Chẳng hạn, nếu bạn muốn xem tổng doanh số hàng quý theo từng nhân viên, hãy bỏ chọn “City” và chuyển sang chọn “Sales Person”. Báo cáo sẽ được hiển thị ngay sau đó.

4. Tiếp theo, hãy nhấn vào mũi tên bên cạnh “Sales Person”, bỏ chọn “Select All” trong hộp thoại “Sort-Filter Options”. Nhấn chọn 4 người nhân viên trong danh sách, nhấn OK và báo cáo được lọc sẽ hiển thị.

Các tùy chọn báo cáo Pivot Table rất phong phú. Có nhiều cách để phân tích dữ liệu, tạo và quản lý các nhóm, trường, nhập và xuất dữ liệu cũng như thiết kế báo cáo theo nhiều định dạng và phong cách khác nhau, tạo đồ thị nhiều màu sắc và sau đó in chúng ra giấy.

Các kiểu đồ thị

Để thêm chút “gia vị” cho bảng dữ liệu trước khi in ra, bạn có thể thêm đồ thị với nhiều màu sắc và phong cách khác nhau vào đó.
Để thêm đồ thị, hãy đánh dấu bảng, chọn Pivot Table Tools > Analyze > Tools > Pivot Chart, rồi chọn một kiểu đồ thị có sẵn trong bộ sưu tập và nhấn OK.

Để thêm màu và phong cách cho đồ thị, chọn Pivot Table Tools > Design > Pivot Table Styles và chọn một kiểu thiết kế bảng từ bộ sưu tập Styles của Excel. Nhấn “Banded Rows” ngay dưới nhóm “Pivot Table Style Options” để thay thế màu và bóng đổ để làm nổi bật các hàng dữ liệu.

Với tính năng quan hệ cơ sở dữ liệu mới này, quá trình thiết lập sẽ trở nên dễ dàng hơn trong Excel 2013, bạn có thể trích xuất dữ liệu cụ thể và tạo ra hàng chục báo cáo chỉ trong vài phút.


Việc áp dụng tiêu chuẩn mang lại lợi ích kinh tế bao nhiêu?

Có một số người cho rằng việc áp dụng các tiêu chuẩn làm cản trở tốc độ tăng trưởng. Thực ra, các tiêu chuẩn tạo ra các cơ hội kinh tế. Bởi vì các khoản tiết kiệm chi phí và các cơ hội có thể được xác định rõ thông qua việc áp dụng các tiêu chuẩn. Một phương pháp tính toán lợi ích của tiêu chuẩn hiện nay cho phép các Công ty áp dụng tính toán lợi ích mang lại trong việc áp dụng tiêu chuẩn là bao nhiêu.

Đã bao nhiêu lần bạn rời một cuộc họp và nghi ngờ rằng bất cứ điều gì đã thực sự sẽ thay đổi trong chiến lược của công ty bạn? Điều này càng khó khăn hơn khi thời gian và tiền bạc là quan trọng. Tất cả các quá thường xuyên, chúng ta cùng nhau để xác định một chiến lược và đánh giá, trong nhiều thứ khác nữa, làm thế nào và ở đâu các tiêu chuẩn phù hợp với tình hình thực tế - và đã không có điều gì được thực hiện.

Một số người xem các tiêu chuẩn như một hộ chiếu xâm nhập các thị trường xuất khẩu, một số khác xem tiêu chuẩn là một thứ tệ hại hoặc điều gì đó cần phải trải qua, và những người khác vẫn xem các tiêu chuẩn là những kiến ​​thức vô giá của các chuyên gia. Nhưng dù bạn thuộc nhóm nào ở trên, bạn sẽ phải thừa nhận rằng các tiêu chuẩn hiếm khi được mô tả trong các con số. Lấy ví dụ, tỷ lệ tăng doanh thu hoặc tăng trưởng GDP có thể dẫn đến việc ứng dụng của chúng.

Chúng ta có thể xác định số lượng những lợi ích mà các tiêu chuẩn mang lại? Câu trả là: CÓ. Các tiêu chuẩn có tác động trực tiếp đến các điểm cốt yếu, bạn có thể tính toán. Chi phí tiêu chuẩn hóa luôn luôn là tương đối dễ dàng để xác định, nhưng các tính toán lợi ích của nó thì phức tạp hơn nhiều.

Hỗ trợ bởi nhu cầu

Bạn có thể tìm hiểu cách mà công ty của bạn có thể đánh giá và truyền đạt các lợi ích kinh tế của việc áp dụng các tiêu chuẩn và xác định chính xác các khu vực có khả năng dẫn đến những lợi ích cao nhất. Đây là trọng tâm của một nghiên cứu dài hạn theo tiêu chuẩn ISO và các thành viên trong đó có khoảng 30 công ty, và thậm chí cả một ngành công nghiệp, đã xem xét kỹ lưỡng cách họ sử dụng các tiêu chuẩn và tính toán các khoản tiết kiệm đã đạt được. Từ một nhà máy bia Nga đam mê chất lượng (xem hình) cho đến một công ty nhỏ của Đức trong lĩnh vực công nghệ định vị, những con số tính toán được thật thú vị.

Tất nhiên, những điều này rất đa dạng, với những kinh nghiệm khác nhau tùy thuộc vào quy mô công ty, khu vực và các tiêu chuẩn được sử dụng. Các công ty được khảo sát từ các doanh nghiệp nhỏ với 25 nhân viên và doanh thu hàng năm khoảng 4,5 triệu USD, đến các tập đoàn có hàng ngàn nhân viên với doanh thu hàng năm hơn 1,5 tỷ USD. Những công ty này hoạt động trong một loạt các lĩnh vực kinh doanh, chẳng hạn như thực phẩm, xây dựng và viễn thông. Nhưng đối với tất cả các công ty này, lợi ích lợi ích xác định được, thường là từ 0,15% đến 5% doanh thu bán hàng hàng năm.

Bài học từ Singapore

Những thông tin quan trọng khác có được từ nghiên cứu là ảnh hưởng ngành công nghiệp của khu vực. Một trường hợp điển hình là ngành công nghiệp xây dựng và bất động sản của Singapore. Vài năm trước đây, ngành công nghiệp hàng tỷ đô la đã áp dụng tiêu chuẩn quốc gia đầu tiên của mình về công nghệ thông tin, SS CP 83, một tiêu chuẩn CAD ​​cho bản vẽ kỹ thuật. Tiêu chuẩn này đã cải thiện năng suất và hiệu quả của quá trình làm việc trong ngành công nghiệp tạo điều kiện cho việc trao đổi các bản vẽ và thành công của CORENET (Xây dựng và Mạng lưới Bất động sản) cho việc trình bản vẽ điện tử để cơ quan quản lý xem xét và phê duyệt.

Ngành công nghiệp áp dụng CP 83 trong suốt chuỗi giá trị đối với bản vẽ kỹ thuật trong thiết kế, lập kế hoạch, hoạt động, kiểm tra và vận hành thử. Việc sử dụng các tiêu chuẩn đã làm cho việc trao đổi bản vẽ kỹ thuật điện tử giữa các kiến ​​trúc sư, kỹ thuật và các công ty thiết kế khác nhau trở nên dễ dàng hơn so với việc sử dụng các bản vẽ in.

Những lợi ích vượt trội đạt được: tiết kiệm kinh tế khoảng 320 triệu SGD (250 triệu USD) cho lĩnh vực xây dựng dân dụng Singapore (từ năm 2003 đến năm 2012). Vì vậy, làm thế nào tiêu chuẩn đóng góp cho lợi ích kinh tế của ngành công nghiệp?

Tóm lại, các lợi ích thu được từ:

(1) Chi phí và nỗ lực tránh khỏi việc phải chuẩn bị bản vẽ cho các cuộc thảo luận dự án và trình duyệt
(2) Thời gian dành cho việc giải thích các bản vẽ
(3) Tiết kiệm chi phí về giấy để phương tiện truyền thông điện tử
(4) Tiết kiệm từ việc giảm đi lại
(5) Chuyển giao bí quyết của nhân viên từ công ty đến công ty kế tiếp

Kinh nghiệm của Singapore nêu bật những lợi ích của việc sử dụng một tiêu chuẩn áp dụng thống nhất cho toàn bộ ngành công nghiệp. Từ thiết kế và sản xuất đến phân phối và tiếp thị, tất cả các khía cạnh của sản phẩm và dịch vụ của ngành công nghiệp bị ảnh hưởng tại một số điểm của việc tiêu chuẩn hóa. Việc thực hiện các CP 83 - cùng với cấp phép điện tử CORENET - tăng cường đáng kể thông tin liên lạc và phối hợp giữa các bên liên quan trong quá trình thiết kế, cũng như hỗ trợ để đạt được lợi ích kinh tế đáng kể. Đối với những công ty này và những công ty khác, việc tiêu chuẩn hóa không sử dụng ngân sách công ty một cách điên rồ. Đó là chìa khóa để nâng cao năng suất và hiệu quả trong toàn bộ chuỗi giá trị ngành xây dựng.

Những con số biết nói

Trong một thập kỷ qua, sự quan tâm ngày càng tăng đã hội đủ điều kiện và định lượng các lợi ích kinh tế và xã hội của các tiêu chuẩn. Nhưng làm thế nào để tác động nhiều hơn trên quy mô quốc gia chúng ta đang đề cập? Một loạt các nghiên cứu gần đây được tiến hành tại Đức và Vương quốc Anh là mối quan hệ trực tiếp giữa việc sử dụng các tiêu chuẩn và tăng trưởng kinh tế, năng suất lao động, khả năng xuất khẩu và nhiều hơn nữa.

Một nghiên cứu ở Anh do Sở Công nghiệp và BSI, các thành viên của ISO của Anh, đã ước tính rằng các tiêu chuẩn đóng góp vào GBP 2,5 tỷ USD cho nền kinh tế Vương quốc Anh và chiếm 13% trong việc cải thiện năng suất lao động trong những năm gần đây . Tương tự như vậy, DIN, các thành viên ISO của Đức, đã xác định rằng những lợi ích của tiêu chuẩn đại diện cho 1% tổng sản phẩm quốc nội. Nghiên cứu tương tự ở Mỹ, Úc và Canada chứng thực những phát hiện này.


10 thủ thuật hữu ích dành cho Google Docs

Sơ đồ xương cá - Fishbone

Sơ đồ Nhân - Quả (Sơ đồ xương cá) được phát minh bởi giáo sư Kaoru Ishikawa,  là một kỹ thuật đồ họa có thể được sử dụng theo nhóm để xác định và sắp xếp các nguyên nhân của một sự kiện hay một vấn đề hoặc kết quả. 

Nó minh họa mối quan hệ thứ bậc giữa các nguyên nhân theo mức độ quan trọng hoặc chi tiết và một kết quả nào đó. Sơ đồ Nhân - Quả cũng được gọi là Sơ đồ Kaoru Ishikawa

Sơ đồ xương cá được sử dụng lần đầu tiên bởi giáo sư Kaoru Ishikawa Tokyo Đại học (một chuyên gia Nhật Bản được đánh giá cao trong việc quản lý chất lượng) vào năm 1943 để giúp giải thích cho một nhóm các kỹ sư của Kawasaki Steel  Work cách một tập hợp các yếu tố có liên quan để giúp hiểu một vấn đề. 

Sử dụng Sơ đồ Nhân - Quả (Sơ đồ Xương cá) như thế nào?

  • Tập trung nỗ lực của nhóm vào một vấn đề phức tạp
  • Xác định các nguyên nhân, nguyên nhân gốc rễ cho một hậu quả cụ thể, vấn đề, hay điều kiện. 
  • Phân tích một số các tương tác liên quan giữa các yếu tố ảnh hưởng một quá trình hoặc hậu quả cụ thể.
  • Kích hoạt hành động khắc phục.

 Các bước thực hiện một sơ đồ Nhân - Quả (Sơ đồ Xương cá)

  1. Giải thích mục đích của cuộc họp. Sau đó, xác định, và nêu rõ, và đồng ý về vấn đề này hoặc có hiệu lực phải được phân tích.
  2. Định vị một tấm bảng hoặc giấy khổ to để mọi người có thể nhìn thấy nó. Vẽ một hộp có chứa các vấn đề hoặc hậu quả ở phía bên phải của sơ đồ với một cột sống ngang
  3. Thực hiện phiên "động não". Một phác thảo ban đầu cho các nhánh (xương) lớn, bạn có thể sử dụng các hạng mục sau:
    •  Công nghiệp dịch vụ: sử dụng 8Ps: Con người (People); Sản phẩm (Product) / Dịch vụ (Service); Giá (Price); Khuyến mại (Promotion); Chính sách (Policies); Quá trình (Processes); Thủ tục (Procedures); Vị trí (Place) / Nhà máy (Plant) / Công nghệ (Technology)
    • Sản xuất: sử dụng 6Ms: Nguồn nhân lực (Manpower); Phương pháp (Method); Đo lường (Measurement); Máy móc (Machine); Vật liệu (Material); Môi trường (Mother Nature)
    • Sử dụng các loại trên bằng cách hỏi, ví dụ như: Những điều gì thuộc về CON NGƯỜI gây ra / ảnh hưởng đến hậu quả / kết quả?
  4. Xác định nguyên nhân chính góp phần vào hậu quả đang xem xét. Điều này có thể được thực hiện bằng cách áp dụng phân tích Pareto (quy tắc 80/20) hoặc RCA (Phân tích nguyên nhân gốc rễ)
  5. Những nguyên nhân chính này sẽ trở thành các nhãn của các nhánh phụ trên sơ đồ của bạn.
  6. Đối với mỗi nhánh phụ chính, xác định các yếu tố cụ thể khác có thể là nguyên nhân gây ra hậu quả. Hãy hỏi: Tại sao nguyên nhân này xảy ra?
  7. Hãy xác định mức độ ngày càng chi tiết hơn về nguyên nhân và tiếp tục tổ chức chúng dưới các nguyê nhân hoặc nhóm có liên quan.
  8. Phân tích sơ đồ
  9. Thực hiện các hành động loại bỏ nguyên nhân. Cách tiếp cận có hệ thống chung cho trường hợp này thường là PDCA hoặc RACI.
Lợi ích của Sơ đồ Nhân - Quả
  1. Giúp xác định và xem xét tất cả các nguyên nhân có thể có của vấn đề chứ không phải chỉ là những nguyên nhân rõ ràng nhất.
  2. Giúp xác định nguyên nhân gốc của vấn đề hoặc đặc tính chất lượng theo cách có cấu trúc.
  3. Khuyến khích sự tham gia của nhóm và sử dụng kiến thức nhóm của quá trình.
  4. Giúp tập trung vào những nguyên nhân của vấn đề này mà không cần đến than phiền và thảo luận không liên quan. 
  5. Sử dụng một trật tự, định dạng dễ đọc để sơ đồ hóa mối quan hệ nhân-quả. 
  6. Tăng kiến thức về quá trình bằng cách giúp mọi người tìm hiểu thêm về các yếu tố trong công việc và họ có liên quan như thế nào.
  7. Xác định lĩnh vực cần nghiên cứu thêm, nơi thiếu hụt thông tin. 

Giới hạn của Sơ đồ Nhân - Quả

  • Không phải đặc biệt hữu ích cho vấn đề vô cùng phức tạp, có nhiều nguyên nhân và nhiều vấn đề quan hệ với nhau.

Giả định của Sơ đồ Nhân - Quả

  • Một vấn đề bao gồm một số lượng hạn chế các nguyên nhân, lần lượt là nguyên nhân và nguyên nhân phụ.
  • Phân biệt các nguyên nhân và nguyên nhân phụ là bước đầu tiên hữu ích để giải quyết vấn đề.

6 tính năng ẩn mạnh mẽ của Google Drive

Google Drive được yêu thích vì đơn giản và dễ sử dụng. 6 tính năng ẩn sau đây của ứng dụng này sẽ giúp bạn tạo ra những tài liệu, bảng biểu hay slide trình diễn có thể sánh ngang tầm với bộ phần mềm văn phòng Microsoft Office.

1. Research Tool

Thế giới văn bản kỹ thuật số của chúng ta chủ yếu là dựa vào tính tương tác và người đọc thường muốn có những liên kết để kết nối đến các bài viết liên quan. Việc trích dẫn nguồn tin một cách chính xác trong một bài báo hay bản báo cáo khoa học là điều cần thiết để giúp người đọc có thể tham khảo thêm và xác minh những gì tác giả đề cập. Google Docs có một số công cụ để đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp này.
Research Tool giúp tạo những trích dẫn nhanh chóng trong tài liệu Google Docs.

Research Tool là một công cụ trong Google Docs cho phép thêm một hệ thống trích dẫn nhanh liên kết với cơ sở dữ liệu tìm kiếm khổng lồ của Google. Để khởi động công cụ Research Tool, trong giao diện tài liệu .Docs đang mở trong Google Docs, chọn trình đơn Tools > Research. Bạn cũng có thể sử dụng tổ hợp phím tắt Ctrl-⌘-Shift-l trên máy Mac và Ctrl-Alt-Shift-I trên máy tính PC chạy Windows để mở Research Tool.

Công cụ này có cửa sổ trống không khi mở ra lần đầu tiên, nhưng nó sẽ bắt đầu hiển thị những đề tài nghiên cứu tự động gợi ý dựa trên những gì bạn viết. Công cụ có 7 tùy chọn tìm kiếm: Everything, Images, Scholar, Quotes, Dictionary, Personal và Tables. Tính năng này sẽ cung cấp cho bạn một nội dung trích dẫn với định dạng phù hợp và làm cho quá trình trích dẫn trong văn bản mượt mà hơn đáng kể.

2. Power Linking

Power Linking thậm chí còn nhanh hơn so với công cụ Research Tool nếu bạn cần thêm nhiều liên kết vào một bài báo hoặc các tài liệu Google Docs khác. Để sử dụng nó, đánh dấu văn bản cần thực hiện và chọn Control-K (trên máy tính Windows) hoặc ⌘-K (trên máy Mac). Trình đơn tìm kiếm sau đó sẽ tự động đề xuất một liên kết. Nếu một trong những gợi ý là những gì bạn đang tìm kiếm, chỉ cần nhấp vào nó, chọn Insert và bạn đã hoàn thành. Nếu tìm kiếm ban đầu không cung cấp những gì bạn cần, hãy thay đổi cụm từ trong hộp tìm kiếm để cụ thể hóa nội dung cần tìm và có được kết quả phù hợp.

3. Tạo đồ thị trong Google Sheets

Trừ khi bạn là một người thành thạo Excel, ứng dụng Sheets của Google có đầy đủ những tính năng để xử lý hầu hết các nhu cầu cho bảng tính. Ứng dụng này cũng có một số tính năng hữu ích quản lý dữ liệu. Bạn có thể nhanh chóng tạo ra biểu đồ từ một bảng tính Google Sheet và tạo một trình thuật sĩ hướng dẫn thực hiện chúng của riêng bạn.
Cửa sổ Chart Editor dùng để tạo đồ thị cho bảng tính Google Sheets.

Để làm như vậy, hãy chọn biểu tượng Chart trên thanh trình đơn hoặc chọn Insert > Chart. Thao tác này sẽ làm xuất hiện cửa sổ soạn thảo biểu đồ Chart Editor. Trong thẻ Start, bạn có thể chỉnh sửa vùng dữ liệu gồm hàng loạt các ô và lựa chọn kiểu biểu đồ. Nếu không thích bất kỳ những kiểu có sẵn, hãy chọn một trong các tùy chọn khác bằng cách nhấn vào nút More. Cuối cùng, nhấn vào Insert để đặt biểu đồ vào trong bảng tính của bạn.

4. Tạo bản đồ dữ liệu trong Google Sheets

Một tính năng mạnh mẽ của Google Sheets là tạo ra một bản đồ dữ liệu dựa trên địa điểm. Ví dụ, nếu bạn có số liệu dân số hoặc các loại dữ liệu khác từ kết quả của nhiều nước khác nhau trên thế giới, bạn có thể tạo ra một biểu đồ trực quan để hiển thị dữ liệu này. Những dữ liệu này sẽ cần phải đi kèm thông tin về địa điểm cụ thể trong các ô.
Bản đồ dữ liệu trong Google Sheets.

Để bắt đầu, nhấn vào thẻ Chart và chọn Map. Tiếp theo, chọn tùy chọn GeoMap. Trong thẻ Customize, bạn có thể thay đổi màu sắc xuất hiện trên bản đồ của mình. Có rất nhiều loại đồ thị và phương pháp khác nhau đại diện cho dữ liệu xu hướng trong Google Sheets. Bạn có thể thử nghiệm và làm chủ bất kỳ tùy chọn khác nhau trong tính năng này.

5. Thuyết trình từ xa với Google Slides

Google Slides không cung cấp các loại mẫu trình chiếu của PowerPoint hoặc những hình ảnh thú vị của Keynote, nhưng ứng dụng này có thể là một công cụ giúp làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn đáng kể khi đang làm việc với nhóm dự án. Bạn có thể làm việc cộng tác trên một bản trình chiếu Google Slides giống như cách làm với Google Docs hoặc Google Sheets.
Chuyển đổi tập tin Microsoft Power Point thành bài thuyết trình Google Slides.

Bạn cũng có thể tải lên một tập tin PowerPoint, chuyển đổi nó thành một bài thuyết trình Google Slides và làm việc từ xa. Để tải lên một tập tin PowerPoint, hãy xác định vị trí của nó trên máy tính và kéo vào giao diện Drive. Chọn hộp chuyển đổi các tập tin sang định dạng Google Drive thích hợp. Một khi đã tập tin trình chiếu Slides sẵn sàng, hãy mời những người khác vào xem hoặc cùng chỉnh sửa bài thuyết trình.

6. Sử dụng Google Hangouts làm việc cộng tác

Google Hangouts là một dịch vụ không nên bỏ qua trong môi trường làm việc cộng tác của một dự án. Google xây dựng những ứng dụng hữu ích cụ thể vào Hangouts, do đó một nhóm làm việc có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện video trong khi chỉnh sửa một tập tin. Để làm điều này, khởi tạo một “video hangout” và nhấn vào biểu tượng Drive ở góc trên bên trái của màn hình. Sau đó, bạn và bất kỳ thành viên khác của nhóm hangout sẽ có thể thảo luận về nội dung cụ thể của các tập tin theo thời gian thực.

Khả năng chia sẻ màn hình này là một cách tuyệt vời để giúp giải quyết một vấn đề một cách rõ ràng hoặc có thể làm cho cuộc thảo luận dễ dàng hơn khi mặt-đối-mặt. Hangouts cũng hỗ trợ làm việc trên môi trường máy tính để bàn và di động, vì vậy bạn có thể tiếp cận với một thành viên trong nhóm nếu họ có ứng dụng Hangouts được cài đặt trên điện thoại hoặc máy tính bảng.


Statistical Analysis with R

Cài Add-In Analysis Toolpak không cần đĩa CD

Chúng ta hay gặp rắc rối khi dùng các hàm có liên quan đến Analysis Toolpak... Khi check vào Add-In này, nếu may mắn nó im re thì không nói làm gì, còn không thì nó sẽ.. "rùng mình" một cái rồi đòi ta phải cho đĩa CD Office vào... Trong lúc cấp bách đào đâu ra cái đĩa ấy chứ... 
Có thể làm thủ công bằng cách copy file FUNCRES.XLA cho vào đường dẫn: C:\Program Files\Microsoft Office\OFFICE[xx]\Library\Analysis thì mọi chuyện sẽ được giải quyết (OFFICE[xx] tùy thuộc vào phiên bản bạn đang dùng)

Download file zip này  >> Giải nén  >>  Copy file các file trong thư mục vừa giải nén vào thư mục nói trên >> Mở Excel, vào menu Tools\Add-Ins, check vào mục Analysis Toolpak, OK


Bạn có thể làm tương tự đối với Excel Solver Add-In

OEE Calculator

Hướng dẫn sử dụng ngôn ngữ R trong phân tích dữ liệu

Bản Tiếng Việt (đây là bản tóm lược)

Bạn có thể xem thêm các minh họa thực hành tại đây
Bản Tiếng Anh

Ngôn ngữ lập trình R phổ biến trong giới thống kê

Theo một nhà nghiên cứu, ngôn ngữ lập trình R đang phát triển rất nhanh trong cộng đồng phân tích số liệu, vượt qua cả các gói ứng dụng phổ biến xưa nay như SAS, SPSS và MATLAB.
Ngôn ngữ lập trình R đang nhanh chóng trở thành ngôn ngữ phổ biến trong các gói ngôn ngữ dữ liệu truyền thống như SPSS, SAS và MATLAB, ít nhất là theo một nhà phân tích dữ liệu về ngôn ngữ lập trình. 
“Trong suốt mùa hè vừa qua, R là phần mềm phân tích được sử dụng nhiều nhất trong các bài viết học thuật chuyên sâu, chấm dứt một kỷ nguyên 16-năm của SPSS”, ông Robert Muenchen viết trong một bài blog gần đây, tổng kết thống kê của ông. 

Muenchen đánh giá tính phổ biến của các gói phần mềm dữ liệu bằng cách theo dõi tần suất người sử dụng đăng tải các nghiên cứu khoa học được công bố và số lượng người nhận xét gói phần mềm trong các thảo luận trên forum, blog, danh sách công việc và các nguồn khác. 

Trong khảo sát này của ông Muenchen, các nhà nghiên cứu tiếp tục sử dụng các gói phần mềm truyền thống trong hầu hết công việc của họ, có thể kể đến như các gói của SAS và MATLAB, cũng như gói SPSS của IBM. 

SPSS dẫn đầu với hơn 75.000 trích dẫn trong các bài báo khoa học được liệt kê trong kết quả tìm kiếm của Google Scholar. SAS theo sau, đứng thứ 2 với 40.000 trích dẫn. R được sử dụng hơn 20.000 dự án nghiên cứu. 

Ngoài ra, khi Muenchen tìm con số trích dẫn từ năm 1995, ông nhận ra rằng SPSS đã giảm kể từ năm 2007. SAS cũng theo chiều hướng của SPSS, đạt đỉnh hồi năm 2008. Ngược lại, R tăng rất nhanh, nhanh hơn cả các gói như Statistica và Stada. 

Ông Muenchen đề cập: “Xu hướng SPSS giảm và R tăng trong suốt quãng mùa hè vừa qua cho thấy R đang trở thành ngôn ngữ hàng đầu trong các gói phân tích dữ liệu được sử dụng trong các bài báo khoa học. Vì quá trình đăng tải các bài báo in xuất bản trước một thời gian trước khi đưa lên mạng, tạo chỉ mục tìm kiếm… nên chúng tôi chưa thể xác định chính xác điều gì sẽ xảy ra trong năm tới.”

R là ngôn ngữ lập trình chức năng, nguồn mở, được thiết kế chuyên cho điện toán dữ liệu và đồ hoạ.

Muenchen là nhà thống kê, quản lý mảng hỗ trợ bộ phận điện toán tại đại học Tennessee, Mỹ, ngoài việc xác nhận tính phổ biến của R, ông cũng là giáo viên giảng dạy R trên danh nghĩa Revolution Analytics. Ông còn được cộng đồng công nhận là chuyên gia về phân tích điện toán, viết mã cho SAS, SPSS và nhiều gói R khác. Ông cũng từng làm việc trong ban cố vấn của SAS, SPSS trước khi IBM mua lại hồi năm 2009.

Theo IDC, ngôn ngữ R trở nên phổ biến một phần là vì nó là nguồn mở, miễn phí và các nhà nghiên cứu có thể tải nó về để bắt đầu một dự án nào đó mà không phải tốn tiền.

Trong nghiên cứu của Muenchen, ông không phân biệt giữa các phiên bản khác nhau của R, có thể đó là phiên bản nguồn mở hoặc phiên bản dành cho doanh nghiệp của Revolution Analytics, hoặc là bản nguồn mở của R Project

Cũng có một số dấu hiệu khác cho thấy tính phổ biến của R. Nhiều đăng tải tìm việc trên yêu cầu thành thạo R nhiều hơn so với SPSS, mặc dù vẫn có vài nhà tuyển dụng cần đến SAS. Số lượng sách và forum thảo luận về R cũng nhiều hơn SAS và SPSS.

Free Statistical Software for you

Click the links below and download what you want:
  1. List of Free Statistical Software  
  2. Statistical Packages: Free 
  3. Real Statistic. Real Statistics Using Excel 
  4. Free Statistical Software
  5. Free Quality Tools
  6. Statistical Packages Available as Free Software. Emphasis on social research. Gene Shackman.
  7. Free Statistical Software.  John C. Pezzullo.
  8. Statcon: List of Free Statistical Software. STATCON GmbH. 

Cipher: phần mềm tích hợp sẵn trong window dùng để xóa file vĩnh viễn.

Bằng phần mềm Cipher tích hợp sẵn trong Windows, bạn có thể dễ dàng loại bỏ hoàn toàn tất cả những tập tin đã xóa và cũng có thể dọn dẹp bớt không gian trống trong ổ cứng.

Hầu hết người dùng Windows đều biết rằng khi xóa một tập tin, thậm chí xóa hẳn trong thùng rác của hệ điều hành, nó thực sự không hoàn toàn biến mất mà vẫn còn nằm trong ổ cứng cho đến khi có dữ liệu mới được ghi đè lên. Và do đó, các dữ liệu này có thể được phục hồi lại bằng các công cụ chuyên dụng.

Để xóa hoàn toàn dữ liệu trên ổ cứng, người dùng thường sử dụng các phần mềm của hãng thứ ba chẳng hạn như CCleaner hoặc Eraser. Tuy nhiên, hệ điều hành Windows có một công cụ tích hợp sẵn tên là Cipher có thể “ghi đè” lên vị trí các tập tin mà bạn đã xóa, đồng thời có thể giải phóng dung lượng đĩa trong quá trình thực hiện.

Lệnh Cipher tích hợp trong Windows cho phép xóa vĩnh viễn dữ liệu trong ổ cứng.

Để mở Cipher bạn phải sử dụng công cụ dòng lệnh Command Prompt của Windows. Hãy luôn luôn sao lưu dự phòng dữ liệu của bạn trước khi thử qua thủ thuật này. Đồng thời, hãy đảm bảo bạn gõ đúng cú pháp câu lệnh để tránh những vấn đề xảy ra khi thực hiện. Cipher không chỉ là một công cụ ghi đè dữ liệu đã xóa mà nó còn được dùng để mã hóa dữ liệu, đôi khi sẽ gây rắc rối cho bạn trong một số trường hợp.

Trước hết, bạn hãy mở giao diện dòng lệnh trong môi trường Windows. Trong Windows 8 hoặc 8.1, nhấn tổ hợp phím Windows + S và gõ “command prompt” trong hộp tìm kiếm. Chờ cho các kết quả hiện lên và sau đó nhấn vào tùy chọn “Command Prompt”. Trong Windows 7, bạn chỉ cần đơn giản nhấn vào nút Start, chọn Run và sau đó nhập “cmd” vào trong hộp tìm kiếm rồi nhấn Enter.
Cú pháp của lệnh Cipher trong Windows.

Trong cửa sổ giao diện dòng lệnh command prompt vừa xuất hiện, hãy gõ vào lệnh “cipher /w:C”. Cú pháp lệnh này sẽ báo cho Windows biết và khởi chạy chương trình Cipher. Thông số “/w” giúp chương trình gỡ bỏ bất kỳ dữ liệu nào từ không gian đĩa không sử dụng và thông số “C” cho Windows biết sẽ thực thi lệnh trên ổ đĩa C:\ của máy tính. Nếu dữ liệu của bạn trên một ổ đĩa khác, chẳng hạn như ổ D:\ thì chỉ cần đơn giản thay ký tự “C” bằng ký tự “D”.

Sau đó, bạn chỉ cần ngồi chờ Windows thực hiện quá trình xóa dữ liệu. Đây là một tác vụ mà bạn nên thực hiện khi không cần sử dụng máy tính vì nó có thể mất rất nhiều thời gian để hoàn thành. Windows cũng sẽ khuyến cáo bạn nên đóng các chương trình đang chạy để giúp cho việc dọn dẹp không gian ổ cứng được thực hiện tốt hơn.


Dịch toàn bộ file word bằng Google

Bạn có thể dùng dịch vụ Google Translate để dịch một đoạn văn bản hay trang web. Tuy nhiên, nếu muốn dịch nguyên file văn bản gồm nhiều trang thì làm thế nào? Thủ thuật sau sẽ hữu ích với bạn.

Trước tiên, bạn đăng nhập vào Google Drive bằng tài khoản Gmail của mình. Tiếp theo, bạn nhấn biểu tượng Upload - Files chọn file văn bản muốn dịch. Tại trang Upload settings xuất hiện, bạn đánh dấu chọn cả hai mục Convert documents… và Convert text from PDF…, sau đó nhấn chuột vào hộp Document language chọn chính xác ngôn ngữ dùng trong văn bản - nhấn Start upload.

Xong, bạn nhấn chọn tên file trong khung Upload complete để mở xem nội dung. Trên trang mở ra, bạn vào menu Tools - chọn Translate document, đặt tên file lưu bản dịch tại ô New document title, nhấn chuột vào hộp Choose a language chọn ngôn ngữ đích sẽ dịch sang - bấm Translate. Hoàn tất, file kết quả thu được sẽ tự động mở ra trong thẻ mới, bạn vào menu File - Download as > chọn định dạng để tải về.


DocFetcher: Tìm nội dung tiếng Việt trong hàng loạt file văn bản

(Phạm Xuân Tiến's Blog) Nếu bạn đang đau đầu với việc lục lọi tìm kiếm trong hàng đống dữ liệu lộn xộn với nội dung là Tiếng Việt mà các phần mềm tìm kiếm khác không giúp ích gì được cho bạn thì hãy sử dụng DocFeccher.

DocFetcher là ứng dụng mã nguồn mở cho Windows và Linux, giúp bạn tìm kiếm tập tin, thư mục hay nội dung bên trong file, email Outlook nhanh hơn bao giờ hết. Đặc biệt hỗ trợ tìm nội dung tiếng Việt.
Tải phiên bản mới nhất của chương trình tại đây, tương thích Windows XP/Vista/7/8 (32-bit và 64-bit). Yêu cầu Java.
Sau khi tải về, bạn kích đôi vào tập tin thực thi để tiến hành cài đặt, hoặc giải nén và chạy ngay chương trình nếu tải bản portable.

Để sử dụng DocFetcher tìm kiếm nội dung file, việc đầu tiên bạn cần làm là thiết lập chỉ mục cho các thư mục chứa file muốn tìm kiếm. Tại mục Document Types bạn chọn vào các định dạng tập tin muốn tìm kiếm như là HTML, CHM, DOC, XLS, ODS… Sau đó, tại khung Search Scope, bạn nhấn phải chuột chọn Create Index From > Folder, chỉ đường dẫn đến thư mục muốn tạo chỉ mục, DocFetcher sẽ tự tạo ra một chỉ số cho tất cả các tài liệu có trong thư mục đó.
Lưu ý, lúc bạn chọn các định dạng ở phía trên, bên trong mỗi định dạng đó còn bao gồm nhiều định dạng con chẳng hạn như là MS Word 2007 (docx, docm), HTML (html, htm…). Để loại bỏ định dạng tập tin bất kỳ, bạn kích chọn vào biểu tượng dấu cộng ở trường Exclude files/detect mime type. Ví dụ để loại trừ các tập tin Microsoft Excel, tại cột Pattern (regex) bạn sửa lại thành .*\.xls là được.
Cuối cùng nhấn Run để chương trình bắt đầu lập chỉ mục, thời gian để hoàn tất việc này sẽ tùy thuộc vào số lượng và kích thước tập tin.
Bây giờ, để tìm kiếm một tập tin hay nội dung văn bản bất kỳ, bạn chỉ cần nhập từ khóa vào khung tìm kiếm phía trên (có thể nhập vào các từ khóa liên tục với nhau mà không cần dấu phẩy) rồi nhấn Search. Các kết quả trả về sẽ hiển thị ở khung nhỏ bên dưới thanh công cụ tìm kiếm, bạn nhấn tập tin bất kỳ để xem nội dung bên trong. Chương trình hỗ trợ tìm kiếm tốt các tập tin có nội dung bằng tiếng Việt.


Ứng dụng gọi điện miễn phí không cần kết nối 3G và Wi-Fi

Nanu, ứng dụng hoạt động trênthiết bị Android, cho phép người dùng gọi miễn phí cho nhau kể cả khi máy của họ chỉ có kết nối 2G.
Công ty phát triển ứng dụng Nanu tại Singapore cho hay, mục đích của họ là giải quyết được những vấn đề mà các dịch vụ nhắn tin, gọi điện miễn phí như Skype hay Viber đang gặp phải “Thứ nhất, chúng thường hoạt động chập chờn trong mạng 3G vốn hay bị nghẽn và không thể hoạt động trong mạng 2G. Thứ hai, người dùng chỉ có thể gọi miễn phí tới những thiết bị cũng đang cài ứng dụng đó, còn việc gọi tới số điện thoại cố định và di động thông thường sẽ mất tiền cước”, website của Nanu nhấn mạnh. “Nanu không cần mạng tốc độ cao. Nói cách khác, nó hoạt động ổn định ở bất cứ đâu có sóng di động”.

Giống các ứng dụng khác, cuộc gọi giữa người dùng Nanu với nhau là không mất tiền dù họ sẽ phải trả tiền cước dữ liệu 2G/3G/4G tuỳ theo giá của mỗi nhà mạng (mỗi phút thoại là khoảng 10 KB).
Ngoài ra, 1 triệu người dùng đầu tiên sẽ được phép gọi 15 phút miễn phí tới các số điện thoại trên thiết bị chưa cài Nano tại 41 nước (chưa có Việt Nam). Thay vì thu phí, Nanu sẽ chèn quảng cáo lên tiếng chuông điện thoại trong khi người dùng chờ người ở đầu bên kia trả lời.
Tuy nhiên, công ty phát triển Nanu mới  thông báo rằng ứng dụng sẽ được tạm thời rút xuống để cập nhật trước khi đưa trở lại kho Google Play.


Fast Guide to OEE

Tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2007 - Yêu cầu chung về năng lực của phòng thử nghiệm và hiệu chuẩn