Data Visualization là gì? Ví dụ minh họa về Data Visualization

Simon Samuel, Trưởng bộ phận Customer Value Modeling của một ngân hàng lớn ở Anh đã nói:

Data Visualization sẽ thay đổi cách các nhà phân tích làm việc với dữ liệu. Data visualization sẽ thúc đẩy các nhà phân tích khám phá dữ liệu một cách sáng tạo, nhìn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Vì thế, họ có thể phản hồi lại các vấn đề một cách nhanh chóng thông qua các dữ liệu đó.

Vậy Data visualization là gì mà có thể cải thiện khả năng phân tích và giúp các nhà phân tích có thể ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Bạn hãy cùng 200Lab tìm hiểu tất tần tật mọi thứ về Data visualization trong bài viết này.

Bạn hãy theo dõi hết bài viết này để thấy các ví dụ minh họa đa dạng và đẹp mắt về Data Visualization nha!.

Data Visualization là gì?

Data Visualization hay còn gọi trực quan hóa dữ liệu là việc biểu diễn thông tin và dữ liệu dưới dạng biểu đồ (chart), plots, infographics và thậm chí là hình ảnh động, giúp các nhà phân tích hiểu và rút ra thông tin chi tiết từ đó.

Trong thế giới thông tin rộng lớn ngày nay, mỗi doanh nghiệp cần có khả năng phân tích dữ liệu thông qua trực quan hóa dữ liệu để phân tích lượng lớn thông tin và đưa ra được các quyết định một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Trực quan hóa dữ liệu quan trọng đối với hầu hết mọi ngành nghề. Giáo viên có thể sử dụng để hiển thị kết quả kiểm tra của học sinh, các nhà khoa học máy tính có thể khám phá những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI),...

Lịch sử hình thành Data Visualization

Khái niệm sử dụng hình ảnh để hiểu dữ liệu đã có từ nhiều thế kỷ trước. Vào thế kỷ 17, chúng được biểu hiện thông qua bản đồ và biểu đồ, đến đầu những năm 1800 phát minh ra được biểu đồ tròn.

Vài thập kỷ sau, Charles Minard lập bản đồ cuộc xâm lược Nga của Napoléon. Bản đồ mô tả quy mô quân đội cũng như đường rút lui của Napoléon khỏi Moscow.

Quá khứ là vậy, nhưng chính công nghệ tiên tiến mới thực sự thắp lên ngọn lửa về trực quan hóa dữ liệu. Máy tính có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu với tốc độ nhanh chóng, ngày nay trực quan hóa dữ liệu đã trở thành sự kết hợp hoàn hảo giữa khoa học và nghệ thuật.

Tại sao Data Visualization trở nên quan trọng?

Không phải ai cũng có kiến thức nhất định về phân tích dữ liệu lớn, nhưng khi dữ liệu được trình bày dưới dạng trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ thanh (bar chart), biểu đồ tròn (pie chart),... thì hầu như ai cũng có thể hiểu được.

Bạn có thể hình dung, trực quan hóa dữ liệu như là một ngôn ngữ để chia sẻ, ngay cả khi bạn không được đào tạo bài bản và chính thức thì bạn vẫn có thể giải mã được thông điệp cơ bản sau các biểu đồ.

Do não bộ con người xử lý thông tin, chúng sẽ dễ tiếp thu dữ liệu dưới dạng biểu đồ hoặc đồ thị để hình dung ra lượng lớn dữ liệu phức tạp hơn so với các bảng tính hoặc báo cáo.

Mọi người thường bị thu hút bởi màu sắc và các biểu đồ hơn là các thông tin số liệu khô khan. Chẳng hạn như, khi bạn đến mua hàng ở một cửa hàng, những biển giảm giá áp dụng cho sản phẩm cụ thể, có nhiều màu sắc sẽ thu hút bạn ngay.

Trực quan hóa dữ liệu cũng có thể giúp:

• Các lĩnh vực cần chú ý hoặc cải thiện
• Làm rõ những yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng
• Sản phẩm nào cần đặt ở đâu
• Dự đoán khối lượng bán hàng
• Tiếp thu thông tin nhanh chóng, nâng cao hiểu biết sâu sắc và đưa ra quyết định nhanh hơn
• Cải thiện khả năng để duy trì sự quan tâm của khán giả với thông tin mà họ có thể hiểu được
• Tăng khả năng hành động theo các phát hiện một cách nhanh chóng và do đó đạt được thành công với tốc độ nhanh hơn và ít sai lầm hơn.

Data Visualization được sử dụng như thế nào?

Trực quan hóa dữ liệu được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn như:

• Để xác định các xu hướng, chẳng hạn như liệu doanh số bán hàng có đi xuống hay không? Hay có quy trình nào hoạt động không hiệu quả không?
• Hiểu thông tin phức tạp một cách nhanh chóng, chẳng hạn như khi mọi người xem trang tổng quan để tiến hành kiểm tra quy trình tổng thể.
• Để xác định patterns, chẳng hạn như liệu thứ tư đầu tiên của tháng sẽ có số lượng cuộc gọi tăng đột biến hay không?
• Để xác định mối quan hệ, chẳng hạn như liệu người phụ trách có xử lý cá bơn vào ban đêm không?
• Để kiểm tra network, chẳng hạn như đối tượng mà nhà tiếp thị sẽ nhắm mục tiêu với thông điệp dành cho họ.
• Để phân tích rủi ro và giải quyết các vấn đề.
• Để truyền đạt một câu chuyện với thông điệp trong tổ chức của bạn một cách nhanh chóng.
• Để xác định tần suất, chẳng hạn như tần suất một sản phẩm được mua ở một khu vực cụ thể.

Việc hiểu tất cả các loại dữ liệu trên sẽ giúp doanh nghiệp kiếm ra được nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề, xác định được các chiến lược và đưa ra quyết định tốt hơn.

Ưu điểm và lợi ích khi bạn có Data Visualization

Như đã nói ở trên, mắt của chúng ta sẽ dễ bị thu hút bởi màu sắc, hoa văn và các hình dáng như hình tròn, hình vuông,... Data visualization được xem là một hình thức nghệ thuật thị giác giúp thu hút sự quan tâm của mắt đến các thông điệp.

Vì thế, khi chúng ta xem biểu đồ, chúng ta sẽ nhanh chóng thấy các xu hướng và dễ dàng thấy các điểm ngoại lai. Không quá khi nói, trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều so với việc bạn cứ nhìn chằm chằm vào một bảng tính với số lượng dữ liệu khủng lồ và không thể tìm ra được xu hướng cũng như các điểm ngoại lai.

Trực quan hóa dữ liệu còn có rất nhiều lợi ích. Nó có thể chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu, mà còn có thể đẩy nhanh quá trình ra quyết định, xác định mô hình và xu hướng.

Dưới đây là những lợi ích hàng đầu mà trực quan hóa dữ liệu mang lại:

Giúp hấp thụ một lượng lớn dữ liệu chỉ với một cái nhìn thoáng qua

Bộ não con người được lập trình để suy nghĩ trực quan. Nó có thể xử lý hình ảnh nhanh gấp 60.000 lần so với văn bản. Hơn nữa, bộ não của chúng ta có thể tiếp nhận một hình ảnh chỉ trong khoảng 13 mili giây.

Đẩy nhanh quá trình ra quyết định

Khi bộ não của bạn đã xử lý dữ liệu từ một hình ảnh trực quan, điều đó giúp bạn đẩy nhanh quá trình ra quyết định theo hướng dữ liệu hơn. Theo Wharton School of Business, trực quan hóa dữ liệu giúp tăng khả năng hành động và tăng lợi nhuận lên đến 21%.

Thúc đẩy doanh thu

Trực quan hóa dữ liệu là về việc tìm kiếm thông tin phù hợp giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn. Với sự trợ giúp của hình ảnh dữ liệu trong thời gian thực, bạn có thể thực hiện phân tích dự đoán nâng cao cho các khía cạnh khác nhau trong doanh nghiệp của bạn.

Data Visualization được ứng dụng vào đâu?

Data visualization được ứng dụng hầu hết ở mọi ngành nghề, dưới đây là các ngành ứng dụng trực quan hóa phổ biến nhất.

Sales và marketing

Trực quan hóa dữ liệu giúp bạn dễ dàng nhìn thấy xu hướng với lượng truy cập theo thời gian, đó chính là kết quả từ các nỗ lực tiếp thị mà công ty đã chú ý đến lượng truy cập vào web cũng như các thuộc tính web đã giúp họ tạo ra doanh thu.  

Chính trị (Politics)

Cách sử dụng phổ biến của trực quan hóa dữ liệu trong chính trị là biểu đồ sẽ hiển thị số lượng bỏ phiếu mỗi khi tiến hành tranh cử.

Chăm sóc sức khỏe (Healthcare)

Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe thường sử dụng bản đồ choropleth để trực quan hóa các dữ liệu sức khỏe quan trọng. Bản đồ Choropleth sẽ giúp các chuyên gia xem các biến số, chẳng hạn như tỷ lệ tử vong của bệnh nhân do bệnh tim,...

Các nhà khoa học (Scientists)

Trực quan khoa học, đôi khi được gọi tắt là SciVis, giúp các nhà khoa học và nhà nghiên cứu sẽ có cái nhìn sâu sắc hơn từ dữ liệu thí nghiệm của họ.

Tài chính (Finance)

Các chuyên gia tài chính, khi họ mua hoặc bán tài sản thì họ sẽ phải theo dõi biểu đồ trước khi ra quyết định đầu tư.

Biểu đồ hình nến được sử dụng làm công cụ giao dịch và giúp các chuyên gia tài chính phân tích biến động giá theo thời gian, hiển thị thông tin quan trọng, chẳng hạn như chứng khoán, phái sinh, tiền tệ, cổ phiếu, trái phiếu và hàng hóa.

Bằng cách phân tích giá đã thay đổi như thế nào theo thời gian, các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia tài chính có thể phát hiện ra các xu hướng.

Logistics

Các công ty vận chuyển có thể sử dụng các công cụ trực quan để xác định các tuyến đường vận chuyển tốt nhất.

Các loại Data Visualization

Map

Map visualization là một phương pháp phân tích và hiển thị các thông tin liên quan đến địa lý, chúng sẽ được trình bày một các chính xác trên các bản đồ.

Cách trực quan này nhằm mục đích phân phối dữ liệu theo khu vực. Vì bản đồ có thể là 2D hoặc 3D, tĩnh hoặc động, nên có rất nhiều cách kết hợp mà người ta có thể sử dụng để tạo bản đồ data visualization.

Dưới đây là những bản đồ sử dụng phổ biến nhất:

• Bản đồ khu vực (Regional Maps): đây là bản đồ cổ điển, chúng sẽ hiển thị quốc gia, thành phố hoặc quận huyện. Chúng thường được trình bày bằng các màu sắc khác nhau ứng với các đặc điểm khác nhau.  
• Bản đồ đường (Line Maps): thường chứa không gian và thời gian, minh họa những thay đổi theo thời gian. Trục x thường là một khoảng thời gian, trục y là số lượng.
• Point Maps: bản đồ này sẽ phân phối dữ liệu thông tin địa lý. Chúng sẽ giúp các doanh nghiệp xác định chính xác vị trí tòa nhà của họ trong một khu vực.
• Bản đồ nhiệt (Heat Maps): cho biết trọng lượng của một khu vực địa lý dựa trên một thuộc tính cụ thể. Ví dụ, một bản đồ nhiệt có thể phân bố độ bão hòa của những người bị nhiễm bệnh theo khu vực.

Chart

Biểu đồ trình bày dữ liệu dưới dạng graphs, diagrams và tables. Đôi khi, chúng thường bị nhầm lẫn với đồ thị. Đồ thị được xem là danh mục con của biểu đồ.

Tuy nhiên, có một sự khác biệt nhỏ: biểu đồ thể hiện mối quan hệ toán học giữa các nhóm dữ liệu và chỉ là một trong những phương pháp biểu đồ để biểu diễn dữ liệu.

Dưới đây là các chart được ứng dụng phổ biến nhất:

Bar	Pie

Line Graph	Scatter Plot

Bạn có thể tham khảo thêm bài viết này để hiểu hơn về cách sử dụng các chart này nha.

Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới

Data Visualization là một trong những kỹ năng về dữ liệu được sử dụng rộng rãi với các Data Visualization Cheat Sheet phổ biến nhất.

200Lab BlogPum

Tablets

Không giống như Map và Chart, Tablets hiển thị số liệu ở định dạng gần như thô. Tablets hiển thị số cụ thể mà bạn cần phải đọc hơn là trực quan.

Ví dụ về Data Visualization

Dark Souls III Experience Data

Đây là một dự án của Meng Hsiao Wei, anh ấy trình bày trải nghiệm của mình khi chơi Dark Souls 3. Đây là một ví dụ hoàn hảo về đồ họa thông tin và hình ảnh hóa dữ liệu cũng là công cụ cho các thiết kế cá nhân.

Nghiên cứu khá lớn nhưng được sắp xếp rất chuyên nghiệp thành các loại biểu đồ khác nhau cho các khái niệm khác nhau. Tất cả các hình ảnh hóa dữ liệu được thực hiện với cùng một bảng màu và trông rất phong phú và hoành tráng.

Greatest Movies of all Time

Katie Silver đã tổng hợp danh sách 100 bộ phim hay nhất mọi thời đại dựa trên các nhà phê bình và đánh giá của đám đông. Hình ảnh hiển thị các điểm dữ liệu chính cho mỗi phim như năm phát hành, đề cử và chiến thắng oscar, tổng, điểm IMDB, thể loại, địa điểm quay phim, bối cảnh của phim và xưởng sản xuất,...

The Most Violent Cities

Federica Fragapane đưa ra dữ liệu của 50 thành phố bạo lực nhất trên thế giới năm 2017. Trục tung thể hiện dân số và trục hoành thể hiện tỷ lệ phạm tội.

Family Businesses as Data

Những hình ảnh và minh họa dữ liệu này được thực hiện bởi Valerio Pellegrini từ Tạp chí Perspectives. Biểu đồ hình tròn thể hiện với sự phân chia khu vực cũng như biểu đồ phân tán về đóng góp cho công việc.

Orbit Map of the Solar System

Bản đồ hiển thị dữ liệu về quỹ đạo của hơn 18000 tiểu hành tinh trong hệ mặt trời. Mỗi tiểu hành tinh được hiển thị vào Đêm Giao thừa năm 1999, được tô màu theo loại tiểu hành tinh.

Dawn of the Nanosats

Hình ảnh hiển thị cho thấy các vệ tinh được phóng từ năm 2003 đến năm 2015. Biểu đồ thể hiện tổ chức tập trung vào các dự án cũng như các quốc gia tài trợ cho chúng. Ở bên trái, hiển thị số lần phóng mỗi năm và các ứng dụng vệ tinh.

Lời kết

Hy vọng thông qua bài viết này của 200Lab, bạn sẽ có cái nhìn tổng quát hơn về các chức năng, ưu điểm, ứng dụng trong Data Visualization 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!