Mục lục
- Truy cập Phát hiện Giá trị Bất thường
- Có những loại kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động nào?
- Tôi có thể mong đợi điều gì với Phát hiện Giá trị Bất thường?
- Giá trị bất thường được hiểu là gì?
- FDM đến FEM Phát hiện Giá trị Bất thường
- Câu hỏi thường gặp
Dữ liệu chất lượng cao là thành phần giá trị nhất của Higg Index và nền tảng Worldly. Để duy trì dữ liệu chất lượng cao, việc xác định và điều chỉnh các giá trị bất thường là rất quan trọng.
Giá trị Bất thường là một điểm dữ liệu hoặc phép tính khác biệt đáng kể so với các quan sát và kỳ vọng trong lịch sử của chúng tôi.
Trước khi đăng Đánh giá của bạn, bạn có thể thấy một thông báo nhắc bạn xem lại các giá trị bất thường. Nhấp vào Xem lại Giá trị Bất thường để xem những mục bạn cần kiểm tra.
Truy cập Phát hiện Giá trị Bất thường
Bảng Phát hiện Giá trị Bất thường sẽ xuất hiện từ phía bên phải màn hình, hướng dẫn bạn xem xét bất kỳ giá trị bất thường nào được phát hiện trong đánh giá của bạn.
Bên dưới văn bản, bạn sẽ thấy các liên kết nhắc bạn xem lại các thông tin đã nhập. Ví dụ, trong ảnh chụp màn hình dưới đây, bạn được nhắc Xem lại Lắp ráp Sản phẩm Cuối cùng và Xem lại Sản lượng Sản xuất. Nhấp vào liên kết sẽ đưa bạn đến phần đánh giá nơi có giá trị bất thường nghi ngờ.
Phát hiện Giá trị Bất thường xác định bất kỳ giá trị bất thường hoặc điểm dữ liệu/tính toán nào khác biệt đáng kể mà bạn có thể loại bỏ. Những giá trị này sẽ được đánh dấu màu vàng.
Ví dụ, trong ảnh chụp màn hình dưới đây, mức sử dụng năng lượng được chuẩn hoá có vẻ cao đối với loại cơ sở này. Trước khi tiếp tục, bạn phải xem xét tất cả các nguồn năng lượng để kiểm tra lỗi, bao gồm cả sản lượng sản xuất đã báo cáo. Nếu bạn đã xem xét dữ liệu và có thể xác nhận rằng dữ liệu là chính xác, hãy đánh dấu vào ô bên cạnh “Tôi đã xem xét và thấy đúng”. Bạn cũng có thể chọn Xem lại sau để bỏ qua giá trị bất thường.
- Chọn Tôi đã xem xét và thấy đúng sẽ mở một hộp văn bản nơi bạn có thể thêm nhận xét về việc loại bỏ cờ.
Nhấn vào Lưu sẽ chuyển giá trị bất thường sang danh sách Đã xem xét. Hệ thống sẽ hiển thị ai đã đánh dấu giá trị bất thường là đúng, cũng như ngày được đánh dấu đúng. Chọn các mũi tên bên cạnh giá trị bất thường để chuyển đến câu hỏi cụ thể trong bài đánh giá. - Chọn Xem lại sau sẽ giữ lại cờ trong danh sách Cần xem lại. Nhấp vào tab màu vàng để truy cập danh sách các giá trị ngoại lai.
Trong khi bạn đang hoàn thành bài đánh giá, bạn có thể nhấp vào tab màu vàng để kiểm tra bất kỳ nội dung nào vẫn cần được xem xét.
Thẻ màu vàng sẽ chuyển sang màu xanh lá khi không còn giá trị bất thường nào cần xem xét nữa.
Xác thực, được đánh dấu màu đỏ, xác định bất kỳ lỗi nào mà bạn phải xử lý và không thể bỏ qua.
Ví dụ, trong ảnh chụp màn hình dưới đây, cơ cấu năng lượng của Hơi nước được mua cho năm báo cáo cần phải cộng lại thành 100%. Bạn sẽ không thể gửi đánh giá cho đến khi giá trị này được xem xét và thay đổi.
Khi bạn thấy thông báo này, bạn có thể đăng đánh giá của mình.
LƯU Ý: FDM và FEM yêu cầu kiểm tra các giá trị ngoại lệ trước khi đăng.
Nhấp vào đây để xem thêm ví dụ về phát hiện và xác thực ngoại lệ trong phần Câu hỏi thường gặp.
[#$tu336]
Nền tảng Worldly tự động thực hiện các kiểm tra dữ liệu sau trong quá trình tự đánh giá của Cơ sở.
| Kiểm tra | Type |
Mô tả | FEM2023 | FEM2024 | Sắp ra mắt vào tháng 2 năm 2025 |
Số lượng Lắp ráp Sản phẩm Cuối cùng |
Xác thực |
Số lượng hàng năm cho Lắp ráp Sản phẩm Cuối cùng phải là số nguyên | Có |
Có |
Có |
Phối trộn nguồn Sinh khối |
Xác thực |
Tỷ lệ phần trăm của toàn bộ sinh khối được khai thác bền vững với chứng nhận = 100 | Có |
Có |
Có |
Cơ cấu nguồn hơi |
Xác thực |
Tỷ lệ phần trăm của tất cả các nguồn hơi = 100 | Có |
Có |
Có |
Kiểm tra hơi nước |
Xác thực |
Các giá trị nhiệt độ và áp suất đã nhập sẽ không tạo ra hơi nước. | Có |
Có |
Có |
Kiểm tra Nhiệt độ Sưởi ấm Khu vực |
Xác thực |
Nhiệt độ nước hệ thống sưởi khu vực khi ra khỏi cơ sở lớn hơn hoặc bằng nhiệt độ khi vào. | Có |
Có |
Có |
Nguồn Năng lượng của Phương tiện |
Xác thực |
Đã chọn nguồn năng lượng cho phương tiện nhưng không có phương tiện nào do công ty sở hữu hoặc kiểm soát. | Có |
Có |
Có |
Tổng Năng lượng Thấp |
Xác thực |
Tổng sản lượng hoặc tổng mức sử dụng Năng lượng được báo cáo phải lớn hơn mức sử dụng điện hàng năm trung bình của một hộ gia đình Mỹ. Tổng Năng lượng < 38.574 MJ NẾU cơ sở báo cáo theo dõi tất cả các nguồn Năng lượng của mình. | Không |
Mới trong năm 2024 |
Có |
Tổng Năng lượng cao |
Xác thực |
Tổng Năng lượng được báo cáo cho cơ sở vượt quá 10.000.000.000 MJ. | Không |
Mới trong năm 2024 |
Có |
Tổng LNG cao |
Xác thực |
Tổng lượng LNG được báo cáo cho cơ sở lớn hơn 1.000.000.000 MJ | Không |
Mới trong năm 2024 |
Có |
Câu trả lời về sử dụng và thu gom nước mưa đã báo cáo không khớp nhau |
Xác thực |
Tổng lượng nước mưa được báo cáo sử dụng không khớp với các giá trị đã báo cáo về công suất thu gom nước mưa tối đa, và cơ sở đã phản hồi rằng họ đã sử dụng tối đa diện tích mái/đất khả thi cho việc thu gom nước mưa tại cơ sở. | Có |
Có |
Có |
Sử dụng tổng lượng nước thấp |
Xác thực |
Tổng lượng nước sử dụng được báo cáo cho một cơ sở phải lớn hơn 0 lít. FEM sẽ không chấp nhận giá trị bằng không hoặc giá trị âm. | Không |
Không |
Mới trong năm 2025 |
Mức Sử Dụng Tổng Nước Cao |
Xác thực |
Tổng lượng sử dụng nước được báo cáo cho một cơ sở không được vượt quá 1e+11 (tỷ) lít. | Không |
Không |
Mới trong năm 2025 |
Tỷ lệ Điêzen cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Lượng Năng lượng từ Điêzen chiếm hơn 90% tổng Năng lượng được báo cáo. | Có |
Có |
Có |
Tỷ lệ LNG cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Lượng năng lượng từ LNG chiếm hơn 90% tổng năng lượng được báo cáo. | Có |
Có |
Có |
Tỷ lệ Điện được mua thấp |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Lượng năng lượng từ Điện được mua chiếm dưới 50% tổng năng lượng đã báo cáo. | Có |
Đã xóa |
Đã xóa |
Năng lượng thấp trên mỗi nhân viên |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Tổng năng lượng được báo cáo trên mỗi nhân viên mỗi ngày làm việc là thấp. | Có |
Đã xóa |
Đã xóa |
Sử dụng nước thấp trên mỗi Nhân viên |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Tổng lượng nước sử dụng được báo cáo trên mỗi nhân viên mỗi ngày làm việc là thấp. | Có |
Đã xóa |
Đã xóa |
Nước thải cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Tổng lượng nước thải được báo cáo là cao. | Có |
Có |
Có |
Bỏ qua các hệ số phát thải tùy chỉnh do người dùng nhập vào ở mức cao |
Tính toán |
Người dùng có thể nhập bất kỳ giá trị số nào cho các hệ số phát thải tùy chỉnh. Trong FEM 2023, các giá trị vượt quá phạm vi hệ số phát thải bình thường dự kiến (từ 0 đến 1,6) cho nguồn nhiên liệu sẽ bị bỏ qua khi phát thải GHG được tính toán. Trong FEM 2023, các giá trị do người dùng nhập này không được sử dụng trong bất kỳ phép tính nào. | Có |
Có |
Có |
Mức sử dụng Năng lượng cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Nguồn riêng lẻ: Việc sử dụng từng nguồn năng lượng riêng lẻ (ví dụ: than) là cao trong tổng mức năng lượng. Tổng cộng: Tổng tất cả các nguồn Năng lượng được báo cáo trong một loại cơ sở là cao. |
Không |
Có |
Có |
Sử dụng nước nhiều |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Nguồn riêng lẻ: Việc sử dụng từng nguồn nước riêng lẻ (ví dụ: nước mưa) là cao trong bối cảnh tổng năng lượng. Tổng cộng: Tổng tất cả các nguồn nước được báo cáo trong một loại cơ sở là cao. |
Không |
Có |
Có |
Mức sử dụng Năng lượng Được chuẩn hóa cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Tổng cộng: Tổng đã được chuẩn hóa của tất cả các nguồn năng lượng được báo cáo trong một loại cơ sở là cao. | Không |
Có |
Có |
Sử dụng nước được chuẩn hóa cao |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Tổng cộng: Tổng tất cả các nguồn nước được báo cáo trong một loại cơ sở là cao. | Không |
Có |
Có |
Thay đổi đáng kể trong mức sử dụng năng lượng theo năm |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Việc sử dụng từng nguồn năng lượng và tổng mức sử dụng năng lượng đã tăng hoặc giảm đáng kể so với FEM2023. | Không |
Có |
Có |
Thay đổi đáng kể trong Sử dụng nước so với cùng kỳ năm trước |
Phát hiện Giá trị Bất thường |
Việc sử dụng nguồn nước riêng lẻ và tổng lượng sử dụng nước tăng hoặc giảm đáng kể so với FEM2023. | Không |
Có |
Có |
Phương pháp Phát hiện Giá trị Bất thường của Higg FEM
Để tìm hiểu thêm về phát hiện giá trị bất thường, hãy đọc Phương pháp Phát hiện Giá trị Bất thường Higg FEM của Worldly.
Tóm tắt: Tổng quan cấp cao về thời điểm phát hiện giá trị bất thường được kích hoạt và ý nghĩa của nó.
Định nghĩa về Giá trị Ngoại lệ của Dữ liệu: Sự khác biệt giữa giá trị ngoại lệ sai lệch và giá trị ngoại lệ thực sự là gì?
Bộ dữ liệu ban đầu: Cascale và Worldly đã sử dụng bộ đánh giá FEM23 đầy đủ để thiết lập các ngưỡng ngoại lệ để sử dụng với các đánh giá FEM24.
Phương pháp xác định các giá trị ngoại lai: Tìm hiểu cách một phương pháp thống kê tiêu chuẩn, Khoảng tứ phân vị, được sử dụng để xác định các giá trị ngoại lai.
Thay đổi so với cùng kỳ năm trước (YoY): Đọc về cách so sánh YoY đánh dấu các giá trị lớn bất thường và những gì đã được phát triển cho tính năng này.
Ngưỡng Giá Trị Ngoại Lệ Tổng Năng Lượng/Nước: Xem hai bảng này để hiểu các giá trị ngưỡng cho các giá trị ngoại lệ về Năng lượng và Nước.
Tôi có thể mong đợi điều gì với Phát hiện Giá trị Bất thường?
Phát hiện giá trị bất thường đã được phát hành vào ngày 19 tháng 2 năm 2025. Nếu bản đánh giá Higg FEM của một cơ sở được đăng trước ngày này, cơ sở đó sẽ cần chờ đến sau ngày này mới có thể tận dụng tính năng kiểm tra dữ liệu.
Ngoài ra, miễn là họ chưa bắt đầu xác minh dữ liệu với tổ chức xác minh và trước ngày 30 tháng 4 năm 2025, các Cơ sở có thể gỡ bài đánh giá của mình để sử dụng chức năng kiểm tra dữ liệu nhằm phát hiện Giá trị Bất thường trong các câu trả lời trước khi đăng lại bài đánh giá.
Ví dụ, nếu một cơ sở đã đăng tải đánh giá của mình vào ngày 31 tháng 1 năm 2025, họ sẽ cần thực hiện các việc sau trong khoảng thời gian từ ngày 19 tháng 2 đến ngày 30 tháng 4 năm 2025:
- Gỡ đăng đánh giá của họ
- Sử dụng Phát hiện Giá trị Bất thường để kiểm tra dữ liệu đánh giá của họ
- Đăng lại đánh giá của họ
Chức năng phát hiện giá trị bất thường theo năm cũng sẽ có sẵn vào giữa tháng Ba.
Giá trị bất thường được hiểu là gì?
- Giá trị bất thường do sai sót là các điểm dữ liệu phát sinh từ lỗi trong quá trình thu thập, ghi chép, tính toán hoặc nhập liệu. Chúng thể hiện sự không chính xác và không phản ánh các xu hướng thực sự trong dữ liệu. Ví dụ, một lỗi đánh máy ghi tuổi của một người là 250 thay vì 25 sẽ là một giá trị bất thường do sai sót, vì nó không tương ứng với một giá trị thực tế. Tương tự, ghi nhận một giá trị năng lượng bằng sai đơn vị mà không chuyển đổi (ví dụ, một giá trị tính bằng megajoules, MJ, nhưng lại gán đơn vị là kilowatt-giờ, kWh) cũng dẫn đến các giá trị bất thường do sai sót. Những "dữ liệu xấu" như vậy cần được xác định và xử lý – thường là bằng cách loại bỏ hoặc chỉnh sửa (ví dụ, xác minh hoặc thay thế bằng các giá trị ước tính) – để đảm bảo tính toàn vẹn của phân tích.
- Giá trị bất thường thực sự là những điểm dữ liệu hợp lệ, hiếm gặp về mặt thống kê nhưng không phải là sai sót. Chúng xuất hiện một cách tự nhiên trong dữ liệu và phản ánh các hiện tượng hoặc sự kiện thực tế. Giá trị bất thường thực sự thường cung cấp thông tin quý giá về các hành vi hoặc sự kiện bất thường nhưng hợp lệ. Ví dụ, sự gia tăng bất thường trong việc sử dụng Năng lượng của cơ sở có thể liên quan đến việc tăng cường làm mát trong đợt nắng nóng. Giá trị bất thường thực sự có thể tiết lộ các xu hướng, rủi ro hoặc cơ hội quan trọng và không nên bị loại bỏ mà không phân tích.
FDM đến FEM Phát hiện Giá trị Bất thường
Cả FEM và FEM đều yêu cầu Phát hiện Giá trị Bất thường trước khi đăng.
Xin lưu ý rằng mặc dù dữ liệu FDM được nhập vào FEM không được kiểm tra trong quá trình chuyển giao, FEM sẽ chạy Phát hiện Giá trị Bất thường trên dữ liệu đã nhập trước khi đánh giá được đăng tải.
Câu hỏi thường gặp
Một người dùng Higg FEM đã phát hiện dữ liệu có vẻ không chính xác. Họ nên làm gì?
Nếu người dùng hoặc đội ngũ Worldly phát hiện dữ liệu không chính xác đã xuất hiện trong các kết quả cuối cùng từ Higg FEM 2023, người dùng nên báo cáo các vấn đề này trực tiếp cho quản lý thành viên Cascale của họ và Bộ phận Hỗ trợ Worldly.Quy trình sửa đổi các phản hồi FEM sau khi xác minh đã hoàn tất được trình bày chi tiết hơn trong FEM Verification Protocol, mục 4.10. Điều quan trọng là Cơ sở phải tham gia và sẵn sàng hợp tác trong quy trình này, đồng thời quy trình phải được khởi xướng bởi Cơ sở.
Đây là cách bắt đầu quy trình, theo Quy trình hướng dẫn:
- 4.10.3 Hiện tại, chỉ cho phép thay đổi VRE đối với các sai sót đã được xác nhận trong Dữ liệu Định lượng (ví dụ: dữ liệu sử dụng năng lượng hoặc nước, dữ liệu định lượng liên quan đến tính toán phát thải GHG, lượng nước thải hoặc khối lượng chất thải, v.v.)
- 4.10.4 Để bắt đầu Quy trình Yêu cầu Thay đổi VRF, Cơ sở cần liên hệ với VPM tại FEM@Sumerra.com với yêu cầu của mình và cung cấp chi tiết về sự không chính xác, giá trị đã được chỉnh sửa cũng như lý do tại sao Cơ sở không phát hiện ra sự không chính xác và không sử dụng quy trình VRE trước khi hoàn tất module của mình.
Để đảm bảo dữ liệu được nhập vào Higg FEM 2024 có chất lượng cao, khách hàng nên tập trung vào:
1. Hướng dẫn các đối tác Cơ sở của họ tận dụng tất cả các tài nguyên và hướng dẫn sẵn có, bao gồm e-learning, hướng dẫn theo từng câu hỏi và lựa chọn dịch/ ngôn ngữ.
2. Sử dụng FDM để thu thập dữ liệu định lượng trong suốt cả năm, vừa để phát hiện sớm các vấn đề về chất lượng dữ liệu, vừa để đơn giản hóa việc điền Higg FEM vào cuối năm.
3. Kiểm tra kỹ dữ liệu định lượng trước khi gửi lên ASC, đặc biệt là sau ngày 30 tháng 4 năm 2025 khi các cơ sở sẽ không còn khả năng hủy đăng sau khi đã gửi.
4. Xem xét lại dữ liệu định lượng sau khi xác minh hoàn tất, trước khi hoàn thiện và đăng lên VRF.
Các kiểm tra phát hiện giá trị bất thường xuất hiện như thế nào trong bài đánh giá?
Các kiểm tra phát hiện giá trị bất thường này yêu cầu người dùng cập nhật lại giá trị của mình. Người dùng vẫn có thể đăng với các giá trị này nếu họ xem xét và bình luận lý do tại sao giá trị đó là chính xác. Các xác thực hoàn toàn ngăn việc đăng sẽ xuất hiện màu đỏ bên dưới giá trị bị gắn cờ.