I. Tổng Quan Về Trực Quan Hoá Dữ Liệu Nâng Cao

II. Biểu Đồ Chord

• Biểu diễn dạng hình tròn với các đối tượng được đặt đều quanh chu vi
• Thể hiện mối quan hệ tương hỗ giữa các đối tượng trong tập dữ liệu
• Dễ dàng so sánh và phân tích các mối quan hệ phức tạp

Ứng dụng thực tế

• Phân tích mạng xã hội và mối quan hệ giữa người dùng
• Đánh giá luồng di chuyển và tương tác
• Nghiên cứu sinh học và mối quan hệ gene
• Phân tích dữ liệu giao thông giữa các thành phố

• Hiển thị được nhiều mối quan hệ phức tạp
• Tạo điều kiện thuận lợi cho việc so sánh
• Trình bày dữ liệu một cách thẩm mỹ và chuyên nghiệp

III. Biểu Đồ Treemap

• Sử dụng hình chữ nhật lồng nhau để biểu diễn dữ liệu phân cấp
• Kích thước tỷ lệ thuận với giá trị của dữ liệu
• Màu sắc được sử dụng để phân biệt các nhóm dữ liệu khác nhau

• Cấu trúc tổ chức doanh nghiệp và phân cấp nhân sự
• Phân bổ ngân sách và quản lý tài chính
• Phân tích thị phần và cơ cấu thị trường
• Phân tích chi tiêu hộ gia đình

• Hiển thị được nhiều dữ liệu trong không gian giới hạn
• Dễ dàng so sánh các phần tử cùng cấp
• Thể hiện rõ mối quan hệ phân cấp

IV. Network Graph

• Hệ thống node (nút) và edge (cạnh) biểu diễn đối tượng và mối liên kết
• Biểu diễn mối quan hệ đa chiều giữa các thành phần
• Khả năng mở rộng và tùy biến linh hoạt

• Phân tích mạng xã hội và tương tác người dùng
• Mối quan hệ giữa các doanh nghiệp trong ngành
• Phân tích cấu trúc hệ thống phức tạp
• Visualize mạng lưới bạn bè trên các nền tảng xã hội

• Trực quan hóa mối quan hệ phức tạp
• Phát hiện các nhóm liên kết chặt chẽ
• Dễ dàng theo dõi và phân tích các pattern

V. Những Điều Bạn Chưa Biết

• Sankey diagram cho phân tích luồng
• Parallel coordinates cho dữ liệu đa chiều
• Sunburst chart cho dữ liệu phân cấp

• Tùy chỉnh màu sắc theo brand identity
• Điều chỉnh kích thước phù hợp với platform
• Tùy biến font chữ và style

• Power BI cho phân tích doanh nghiệp
• Tableau cho visualization chuyên nghiệp
• Google Data Studio cho báo cáo online

VI. Kết Luận