Bạn có thể yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu và các nhà nghiên cứu dữ liệu khác thu thập tất cả thông tin hữu ích nhất, tốt nhất hiện có. Nhưng nếu khách hàng và người dùng không thể hiểu được thì điều đó sẽ vô ích. Vì vậy, chúng ta phải trực quan hóa dữ liệu và trình bày dưới dạng dễ sử dụng mà người bình thường có thể hiểu được.
Đó là lý do tại sao chúng ta có khái niệm trực quan hóa dữ liệu. Ai đó đã nói, “một bức tranh có giá trị bằng một nghìn lời nói.” Trực quan hóa dữ liệu giúp vẽ nên bức tranh đó, từ đó thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn thông tin về trực quan hóa dữ liệu và tại sao nó là một trong những kỹ năng dữ liệu hàng đầu cho năm 2021.
Trực quan hóa dữ liệu là gì?
Trực quan hóa dữ liệu là quá trình giao tiếp và dịch dữ liệu, thông tin trong ngữ cảnh trực quan, thường sử dụng đồ thị, biểu đồ, thanh hoặc các phương tiện hỗ trợ trực quan khác. Trực quan hóa dữ liệu cũng sử dụng hình ảnh để truyền đạt các mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu khác nhau.
Trực quan hóa dữ liệu còn được gọi là trực quan hóa thông tin, đồ họa thông tin và đồ họa thống kê. Đây là một bước trong quá trình khoa học dữ liệu, cho chúng ta biết sau khi tất cả dữ liệu đã được thu thập, xử lý và mô hình hóa, thông tin phải được trực quan hóa để người dùng có thể sử dụng nó để đưa ra kết luận.
Ngoài ra, trực quan hóa dữ liệu là một phần của Data Presentation Architecture (DPA), với mục đích là xác định, tìm, thao tác, định dạng và cung cấp dữ liệu theo cách tốt nhất có thể.
Tầm quan trọng của việc trực quan hóa dữ liệu
Thông tin chi tiết trực quan hóa dữ liệu thu được từ dữ liệu cung cấp phương tiện để mọi người xem và hiểu các mẫu dữ liệu, xu hướng và ngoại lệ. Trực quan hóa dữ liệu sẽ cụ thể, hình ảnh hóa và trình bày các sự kiện, số liệu một cách rõ ràng, hấp dẫn.
Các lợi ích của trực quan hóa dữ liệu bao gồm:
- Cung cấp cho người đọc phương tiện để nhanh chóng tiếp thu thông tin, cải thiện hiểu biết sâu sắc và đưa ra quyết định nhanh hơn
- Cung cấp một phương tiện dễ dàng để phân phối thông tin, mang đến cho người dùng nhiều cơ hội hơn để chia sẻ những hiểu biết của họ với mọi người tham gia vào dự án
- Tăng cường hiểu biết về các bước mà một tổ chức phải thực hiện để cải thiện chính mình
- Cung cấp khả năng thu hút và duy trì sự quan tâm của khán giả bằng cách cung cấp cho họ thông tin mà họ có thể hiểu được
- Cung cấp cho những người ra quyết định phương tiện để nhanh chóng hành động theo các phát hiện, mang lại kết quả thành công nhanh hơn và ít sai sót hơn
- Loại bỏ nhu cầu phụ thuộc quá mức vào các nhà khoa học dữ liệu vì nó dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn
Trực quan hóa dữ liệu được sử dụng như thế nào?
Không có gì nói hiệu quả hơn về tính linh hoạt của trực quan hóa dữ liệu hơn là các ví dụ trong thế giới thực và có rất nhiều điều để bạn tìm thấy. Ví dụ:
Xác định các mối tương quan: Cách tốt nhất để xác định mối quan hệ và mối tương quan giữa hai biến là so sánh chúng một cách trực quan.
- Kiểm tra mạng: Bằng cách kiểm tra mạng, các nhà phân tích có thể phát hiện ra các cụm đối tượng, bao gồm bất kỳ yếu tố ảnh hưởng nào và cầu nối giữa chúng cũng như các yếu tố ngoại lai thống kê.
- Theo dõi các thay đổi theo thời gian: Trực quan hóa giúp mọi người xem và phân tích xu hướng dữ liệu thay đổi như thế nào trong một khoảng thời gian nhất định.
- Lập lịch trình dòng thời gian: Sử dụng một nguồn lực như biểu đồ Gantt, các nhà lãnh đạo dự án có thể minh họa từng nhiệm vụ trong dự án và thời gian thực hiện các nhiệm vụ.
Ngoài ra, nhiều lĩnh vực được hưởng lợi từ trực quan hóa dữ liệu, bao gồm:
- Khoa học dữ liệu/Nghiên cứu: Trực quan hóa dữ liệu giúp các nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp, nhận dạng các mẫu và hiểu các tập dữ liệu, giúp họ hoàn thành nhiệm vụ của mình.
- Tài chính: Trực quan hóa dữ liệu là một công cụ hữu ích cho thế giới đầu tư, cho thấy hàng hóa, trái phiếu và cổ phiếu hoạt động như thế nào theo thời gian.
- Chăm sóc sức khỏe: Bản đồ Choropleth hiển thị các khu vực địa lý khác nhau bằng đa dạng các màu sắc để minh họa các giá trị số. Đây là một nguồn tài liệu tốt cho các bác sĩ và nhà dịch tễ học- những người theo dõi các mối nguy hiểm đối với sức khỏe như đại dịch hoặc bệnh tim.
- Kho vận: Trực quan hóa dữ liệu hỗ trợ các công ty vận chuyển xác định các tuyến đường vận chuyển tốt nhất.
- Chính trị: Người thăm dò ý kiến và nhân viên chiến dịch có thể có được bức tranh rõ ràng về ai đã bỏ phiếu cho một ứng cử viên cụ thể ở mỗi khu vực.
Cơ hội nghề nghiệp trong phân tích dữ liệu
Xã hội ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để giúp cuộc sống vận hành trơn tru hơn và phát triển các chiến lược, giải quyết vô số thách thức của lĩnh vực thương mại. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu là một trong những vị trí được săn đón nhiều nhất trong giới kinh doanh ngày nay.
Hãy nắm bắt cơ hội và nâng tầm sự nghiệp của mình ngày hôm nay bạn nhé!
Tham khảo: Python xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
UniTrain lược dịch
Xem thêm
Khóa học Ứng dụng Dashboard Reporting trong Excel