5 Loại Bản Đồ Nhiệt Giúp Giải Đáp Các Câu Hỏi Kinh Doanh

Mục Lục

Bản đồ nhiệt (heatmap) luôn là một công cụ vô cùng hữu ích, giúp dễ dàng nhận ra các mẫu trong các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Bằng việc sử dụng các yếu tố về màu sắc và độ đậm nhạt, bạn có thể nhanh chóng làm nổi bật các khu vực có giá trị cao hoặc thấp, giúp bạn nhận ra các xu hướng và điểm khác biệt trong dữ liệu.

Bản đồ nhiệt rất linh hoạt và có thể được sử dụng để hiển thị nhiều loại dữ liệu khác nhau. Chúng có thể được sử dụng để theo dõi dữ liệu bán hàng, trực quan hóa lưu lượng truy cập trang web và nhiều mục đích khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một hướng dẫn nhanh về các loại bản đồ nhiệt khác nhau mà không theo thứ tự cụ thể và cung cấp một số ví dụ về câu hỏi kinh doanh và câu trả lời để minh họa.

Bản đồ nhiệt tiêu chuẩn (Standard Heatmaps)

Đây là bản đồ nhiệt tiêu chuẩn có thể hiển thị một số dữ liệu chỉ qua hai biến phân loại. Với hình bên dưới, bản đồ nhiệt thể hiện sự khác nhau về số liệu khác thông qua kích thước và màu sắc.

Bản đồ nhiệt tiêu chuẩn

Câu hỏi kinh doanh: Sự kết hợp nào của thương hiệu và sản phẩm sẽ tạo ra doanh thu cao nhất?
Câu trả lời: Chúng ta có thể nhanh chóng nhận ra các kết hợp về thương hiệu và sản phẩm tạo ra nhiều doanh thu nhất với màu đỏ đậm, màu sẽ nhạt dần và và kích thước sẽ nhỏ lại khi sự kết hợp không tạo ra hiệu quả cao.

Biểu đồ theo dõi người dùng theo nhóm (Cohort Retention Chart)

Biểu đồ theo dõi người dùng theo nhóm là một công cụ mạnh để đo lường tỷ lệ giữ chân khách hàng theo thời gian. Bằng cách chia khách hàng thành các nhóm dựa trên ngày đăng ký hoặc sự kiện quan trọng khác, bạn có thể theo dõi tỷ lệ giữ chân theo thời gian và nhận biết các xu hướng diễn ra một cách có trình tự.

Biểu đồ theo dõi người dùng theo nhóm

Câu hỏi kinh doanh: Những nhóm nào mất đi nhiều khách hàng nhất?
Câu trả lời: Các nhóm tháng Tám và tháng Mười Hai đang gặp vấn đề về việc giữ chân khách hàng hàng và chúng ta nên điều tra kỹ hơn về những nhóm này.

Bản đồ nhiệt sắp xếp (Scatter Plot Heatmaps)

Bản đồ nhiệt sắp xếp được sử dụng để hiển thị thông tin từ biểu đồ có thể sắp xếp và giúp xác định các mẫu. Bản đồ được sử dụng đặc biệt trong trường hợp thông tin sắp xếp bị “đè chồng” và có quá nhiều điểm dữ liệu làm cho biểu đồ trở nên không rõ ràng.

Bạn có thể sử dụng bản đồ nhiệt để xác định các khu vực trong biểu đồ sắp xếp mà có hầu hết các điểm dữ liệu tập trung và cách thay đổi sự phân phối trên các khoảng giá trị khác nhau của các biến.

Bản đồ nhiệt sắp xếp

Câu hỏi kinh doanh: Có xu hướng nào được thể hiện trong dữ liệu?
Câu trả lời: Có mối quan hệ tích cực giữa các số liệu và đồng thời có một số nhóm điểm dữ liệu tập trung cần nghiên cứu.

Biểu đồ tương quan (Correlogram)

Biểu đồ tương quan hiển thị mức độ tương quan giữa các biến khác nhau. Đây là công cụ hữu ích khi bạn muốn xác định sức mạnh và chiều hướng của mối quan hệ giữa các biến. Trong ví dụ này, kích thước biểu thị sức mạnh và màu sắc biểu thị chiều hướng của mối quan hệ.

Biểu đồ tương quan

Câu hỏi kinh doanh: Các câu hỏi khảo sát liên quan đến nhau không?
Câu trả lời: Chúng ta có thể nhanh chóng nhận ra sự tương quan giữa Câu hỏi 1, 2 và 3. Nếu hỏi tất cả ba câu hỏi cùng lúc, chúng ta sẽ có khả năng cao thu được thông tin trùng lặp.

Bản đồ nhiệt theo thời gian (Time-parting Heatmap)

Bản đồ nhiệt theo thời gian biểu diễn sự phân phối dữ liệu theo thời gian và được chia thành các đoạn thời gian khác nhau. Mỗi đoạn đại diện cho một khoảng thời gian cụ thể, chẳng hạn như một giờ trong ngày, một ngày trong tuần hoặc một tháng trong năm. Bằng cách chia dữ liệu thành các đoạn thời gian, nó giúp nhận biết các mẫu và xu hướng rõ ràng hơn trong dữ liệu.

Câu hỏi kinh doanh: Khi nào lưu lượng truy cập web cao nhất?
Câu trả lời: Chúng ta có thể nhận thấy sự tăng lưu lượng truy cập vào buổi sáng và buổi tối và vào Chủ nhật là những điểm khác biệt tìm thấy trên bản đồ nhiệt.

Kết luận

Tóm lại, bản đồ nhiệt là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Nó giúp người dùng nhìn thấy mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng, đồng thời hỗ trợ quyết định và hiểu rõ hơn về sự phân bố địa lý của dữ liệu. Đồng thời, bản đồ nhiệt còn có thể được sử dụng để hỗ trợ giải đáp một loạt các câu hỏi kinh doanh khác nhau vì nó giúp dễ dàng nhận ra các mẫu trong các tập dữ liệu lớn.

Mastering Data Analytics tự hào là đơn vị đào tạo Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hàng đầu Việt Nam. Các khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh được khai giảng định kỳ hàng tháng. Với hai hình thức học: Online và Offline tạo điều kiện cho học viên linh hoạt sắp xếp thời gian. Truy cập Khóa học Business Intelligence để biết lịch khai giảng gần nhất. Với mọi thắc mắc về khóa học bạn có thể inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc liên hệ hotline 0961 48 66 48 để được giải đáp miễn phí!