Trực quan hóa dữ liệu là khâu “khép màn” trong 1 quy trình Phân tích dữ liệu, nhiệm vụ chính của nó là biến những dữ liệu dạng số liệu, văn bản thành những đồ thị, biểu đồ trực quan. Đây cũng là một trong những bước không thể “vắng mặt” trong bất kỳ quy trình tạo báo cáo nào. Điểm cần lưu ý chính ở bước này là, làm thế nào để nhân sự chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu phân tích? Bởi lẽ mỗi loại dữ liệu sẽ có những “khớp nối” biểu đồ phù hợp. Trong bài viết này, UniTrain sẽ tổng hợp và chia sẻ cho bạn những loại biểu đồ phù hợp với dữ liệu phân tích riêng biệt!
Có những mục đích sử dụng dữ liệu nào?
Câu trả lời là có vô vàn mục đích sử dụng dữ liệu. Tuy nhiên, trong bài viết này chúng ta sẽ đề cập đến 4 loại mục đích sử dụng chính, thường xuyên phổ biến tại doanh nghiệp:
– So sánh dữ liệu
– Theo dõi dữ liệu qua thời gian
– Thể hiện mối quan hệ giữa các dữ liệu
– Nghiên cứu, phân phối dữ liệu
– Biểu diễn dữ liệu
– Đánh giá hiệu suất dữ liệu
– Khám phá dữ liệu địa lý
Tương ứng với mỗi mục đích sử dụng, sẽ có những biểu đồ phù hợp với dữ liệu phân tích riêng biệt.
So sánh dữ liệu
Table
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/table-150x150.png)
– Biểu diễn các giá trị liên quan đến các đơn vị đo lường khác nhau
– Hiển thị thông tin định lượng
Column Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/column-150x150.png)
– Các mục trên biểu đồ có ít hơn 7 danh mục
– Ví dụ: Doanh thu trên mỗi Landing Page, Doanh số theo năm, v.v.
Bar Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/bar-150x150.png)
– Hiển thị số âm
– Nhãn danh mục dữ liệu dài
– Ví dụ: Khách truy cập trang web trên mỗi quốc gia, v.v.
Stacked Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/column-copy-150x150.png)
– Để hiển thị tổng hợp trực quan tất cả các danh mục trong một nhóm khi kích thước của các danh mục riêng lẻ không quan trọng
– Ví dụ: Doanh số theo khu vực, Doanh số theo sản phẩm, v.v.
Radar Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/radar-150x150.png)
– Để trực quan hóa so sánh dữ liệu chất lượng
– Số lượng thuộc tính ít nhất phải là 3 nhưng ít hơn 10
– Ví dụ: So sánh tính năng của hai hoặc ba ô tô, Lượng mưa theo tháng, v.v.
Theo dõi dữ liệu qua thời gian
Line Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/line-150x150.png)
– Để hiển thị tập dữ liệu liên tục có số lượng điểm dữ liệu cao
– Trực quan hóa dựa trên xu hướng
– Ví dụ: Lưu lượng truy cập web theo thời gian, số lượt mua hàng trả lại theo tháng, v.v.
Area Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/area-150x150.png)
– Trọng tâm là khối lượng dữ liệu tích lũy hơn là các điểm dữ liệu
– Ví dụ: Khách truy cập trang web mới so với quay lại, Doanh số theo tháng cho hai sản phẩm trở lên, v.v.
Stock Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/stock-150x150.png)
– Cần thu nhỏ bất kỳ phần nào của toàn bộ hoàn cảnh để xem xét kỹ hơn
– Ví dụ: Giá cổ phiếu theo thời gian, v.v.
Thể hiện mối quan hệ giữa các dữ liệu
Pie Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/pie-150x150.png)
– Hiển thị tỷ lệ tương đối
– Tất cả các danh mục thêm tối đa 100
– Ví dụ: Khảo sát khách hàng, Chi tiêu trong tháng, v.v.
Pyramid Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/pyramid-150x150.png)
– Dữ liệu được phân cấp
– Ví dụ: Chuỗi thức ăn, Lương nhân viên theo cấp quản lý, v.v.
Funnel Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/funnel-150x150.png)
– Để xác định các nút thắt quan trọng trong quá trình
– Ví dụ: Chuyển đổi phần mềm bán hàng, v.v.
Treemap
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/tree-150x150.png)
– Để hiển thị một loạt các bộ dữ liệu một cách hiệu quả
– Để xác định mối quan hệ giữa hai phần tử trong cấu trúc dữ liệu phân cấp
– Ví dụ: Lưu lượng truy cập web theo nguồn, Sản phẩm theo doanh thu, v.v.
Nghiên cứu, phân phối dữ liệu
Scatter Plot
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/scatter-150x150.png)
– Sử dụng để phân tích tương quan và phân phối
– Không quá hai loại
– Để hiển thị xu hướng phân phối và phân cụm dữ liệu
– Ví dụ: Mức độ hài lòng của khách hàng theo thời gian phản hồi, v.v.
Bubble Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/bubble-150x150.png)
– Ví dụ: Sản phẩm được mua theo độ tuổi, giới tính, v.v.
Error Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/error-150x150.png)
– Ví dụ: Sự thay đổi của việc bán phần mềm, v.v.
Heatmap
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/heat-150x150.png)
– Để cung cấp thông tin đánh giá
– Để phân tích một danh mục trên một ma trận dữ liệu
– Ví dụ: Ma trận rủi ro, Người dùng theo thời gian trong ngày và khu vực, v.v.
Biểu diễn dữ liệu
Gantt Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/gantt-150x150.png)
– Công cụ quản lý dự án
– Ví dụ: Tiến độ dự kiến so với thực tế, Tiến độ cho thuê căn hộ, v.v.
Resource Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/resource-150x150.png)
– Ví dụ: Trạng thái máy chủ, v.v.
Đánh giá hiệu suất dữ liệu
Bullet Chart
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/bullet-150x150.png)
– Để hiển thị tiến độ hướng tới một mục tiêu so sánh nó với một thước đo khác và cung cấp xếp hạng
– Hiệu quả không gian là cần thiết
– Quy mô tuyến tính
– Ví dụ: Doanh số bán hàng theo kế hoạch so với thực tế, v.v.
Linear Gauge
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/linear-150x150.png)
– Quy mô tuyến tính
– Ví dụ: sử dụng CPU của máy chủ, v.v.
Circular Gauge
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/circular-150x150.png)
– Sử dụng để hiển thị KPI trên bảng điều khiển
– Quy mô xuyên tâm
– Ví dụ: Đồng hồ tốc độ, bảng điều khiển KPI, v.v.
Khám phá dữ liệu địa lý
Choropleth Map
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/choropleth-150x150.png)
– Để nhanh chóng phát hiện các khu vực, xu hướng và điểm khác biệt hoạt động tốt nhất và kém nhất
– Giá trị cụ thể không quan trọng
– Ví dụ: Sản phẩm được bán theo khu vực, lượt truy cập trang web theo quốc gia, v.v.
Dot Map
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/dot-map-150x150.png)
– Ví dụ: Đơn vị sản xuất theo quốc gia, v.v.
Bubble Map
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/bubble-map-150x150.png)
– Để so sánh tỷ lệ giữa các khu vực địa lý mà không gặp sự cố do quy mô khu vực gây ra
– Ví dụ: phòng kinh doanh theo doanh thu, v.v.
Connector Map
![Trực quan hóa dữ liệu: cách chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu](https://scalefresh.com/wp-content/uploads/2020/09/Connector-150x150.png)
– Để hiển thị lãnh thổ, tuyến đường, sông, v.v.
– Ví dụ: Đường bay, v.v.