, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả

  • Đăng bởi  Pum
  •  Aug 17, 2022

  •   6 min reads
Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả

Để tạo ra một trực quan hóa dữ liệu hiệu quả thì trước hết bạn cần phải hiểu dữ liệu và đối tượng mà bạn muốn trực quan.

Dưới đây là những bí kíp mà bạn cần ghi nhớ để có thể tạo ra một trực quan hóa dữ liệu giúp người xem có thể hiểu ngay lập tức.

1. Làm bài tập về nhà

Chỉ cần thành thạo bước này thì bạn đã đạt được một nửa công việc cần thực hiện rồi. Vì để bắt tay vào thực hiện một trực quan hóa dữ liệu hiệu quả, thì bạn chắc chắn phải hiểu dữ liệu đó đến từng chi tiết cuối cùng.

Bên cạnh đó, bạn cũng cần phải hiểu rõ đối tượng vì các đối tượng khác nhau sẽ phải xử lý thông tin theo cách khác nhau. Chẳng hạn như dữ liệu và đối tượng có đủ để tạo ra một biểu đồ tròn chưa? Hay bạn cần phải làm một báo cáo trực quan chuyên sâu hơn?

Tiếp đến, bạn cần xác định chính xác những điều mà bạn muốn truyền đạt đến người xem trực quan hóa dữ liệu này.

Dưới đây là một số câu hỏi mà bạn có thể hỏi để giúp bạn bắt đầu phân tích:

  • Ai sẽ sử dụng hình ảnh trực quan?
  • Đối tượng của tôi là ai?
  • Tôi đang cố gắng tiếp cận ai với trực quan hoá dữ liệu của mình?
  • Hình ảnh trực quan này nên trả lời những câu hỏi nào?
  • Đây là hình ảnh trực quan khám phá hay hình ảnh giải thích?

2. Chọn đúng biểu đồ

Bạn có thể tham khảo bài này để biết thêm về các biểu đồ cơ bản hay được sử dụng trực quan hóa dữ liệu nhé!

Data Visualization là gì? Ví dụ minh họa Data Visualization
Data Visualization hay còn gọi trực quan hóa dữ liệu là việc biểu diễn thông tin và dữ liệu dưới dạng chart, plots, infographics,...
Data Visualization là gì? Ví dụ minh họa Data Visualization

Để xác định xem biểu đồ nào phù hợp với dữ liệu của bạn thì bạn cần phải xem xét một số điều sau:

  • Bạn sẽ có bao nhiêu biến trong một biểu đồ?
  • Bạn sẽ đặt bao nhiêu mục cho mỗi biến của mình?
  • Mối quan hệ giữa các giá trị sẽ như thế nào (khoảng thời gian, so sánh,...)
  • Bạn muốn so sánh dữ liệu, hiển thị phân phối dữ liệu hay bạn đang phân tích xu hướng?

Sau khi có câu trả lời cho câu hỏi đó, bạn sẽ dễ dàng chọn loại biểu đồ phù hợp để kể câu chuyện dữ liệu của mình một cách tốt nhất.

Chẳng hạn như, biểu đồ hình tròn (Pie chart) sẽ phù hợp nếu bạn cần trình bày từng mục trên tổng thể. Bạn có thể sử dụng để giới thiệu phần trăm thị phần một sản phẩm cụ thể.

Tuy nhiên, biểu đồ hình tròn (Pie chart) sẽ không phù hợp để so sánh và theo dõi xu hướng qua các khoảng thời gian. Thay vào đó biểu đồ thanh (Bar chart), biểu đồ phân tán (Scatter plot)biểu đồ đường (Line chart) sẽ hiệu quả hơn.  

Ngoài ra, bạn cần hiểu cách sử dụng thời gian trong biểu đồ của mình. Cách chính xác hơn là bạn sử dụng trục hoành vì thời gian sẽ chạy từ trái sang phải giúp biểu đồ của bạn trực quan hơn.

3. Sắp xếp dữ liệu của bạn

Bạn nên bắt đầu loại bỏ những phần dữ liệu không thêm giá trị và là dư thừa cho biểu đồ chẳng hạn như hình nền, đường lưới dày đặc, bóng đổ,...

Luôn nhớ rằng cách đơn giản nhất thường là cách tốt nhất để hiển thị dữ liệu của bạn. Vì đôi khi bạn cần phải làm việc với một lượng lớn dữ liệu, những điểm dư thừa chắc chắn sẽ khiến biểu đồ của bạn trở nên phức tạp và khó đọc.

Đừng ngần ngại chia thông tin của bạn thành hai hoặc nhiều biểu đồ khác nhau.

Mẹo: Khi bạn sử dụng biểu đồ thanh (bar chart) và biểu đồ cột (column chart) để so sánh, hãy sắp xếp thông tin theo giá trị tăng dần hoặc giảm dần thay vì theo thứ tự bảng chữ cái.

4. Sử dụng màu sắc phù hợp

Màu sắc được xem là công cụ mạnh mẽ nhất, chúng tạo ra sự tương phản, điểm nhấn, sự nhấn mạnh,...

Khi bạn thiết kế biểu đồ của mình, hãy đảm bảo rằng bạn không sử dụng nhiều hơn 5 hoặc 6 màu. Vì khi bạn sử dụng nhiều màu sắc sẽ khiến biểu đồ của bạn sẽ khiến người xem choáng ngợp và khó đọc.

Bạn có thể tận dụng cường độ màu thành lợi thế của bản thân. Ví dụ: khi bạn so sánh cùng một khái niệm trong các khoảng thời gian khác nhau, bạn có thể sắp xếp dữ liệu của mình từ màu sáng nhất sang màu tối hơn.

Điều đó sẽ giúp tạo ra một hình ảnh mạnh mẽ, phù hợp với dòng thời gian của bạn. Dưới đây là những điều bạn cần cân nhắc khi chọn màu sắc:

  • Màu sắc khác nhau cho các danh mục khác nhau.
  • Bảng màu nên nhất quán cho tất cả các biểu đồ trong một chuỗi mà bạn sẽ so sánh sau này.
  • Nên sử dụng bảng màu thân thiện với người mù màu.

5. Tìm kiếm nguồn cảm hứng

Bạn có thể tham khảo các ví dụ, infographics của những người khác xem có điều gì phù hợp với từng loại dữ liệu bạn cần triển khai.

Bạn có thể tham khảo Twitter Data Visualization Society  này để tham khảo thêm các ví dụ về trực quan hóa dữ liệu và kiếm thêm nguồn cảm hứng cho bản thân nhé!

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.