Menu
Trực quan hóa dữ liệu là kỹ thuật biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa, có sử dụng các yếu tố trực quan như biểu đồ và đồ thị để phát hiện xu hướng, mẫu hình và các giá trị ngoại lệ, từ đó đúc kết nhanh thông tin chuyên sâu và hỗ trợ trong việc ra quyết định tức thời. Trong thế giới ngày nay, việc hiểu được khối lượng dữ liệu khổng lồ mà doanh nghiệp tạo ra mỗi ngày ngày càng quan trọng.
Mọi người đọc các biểu đồ trong báo cáo nghiên cứu, bài báo hoặc blog để hiểu câu chuyện được kể. Dữ liệu là phần quan trọng nhất của biểu đồ và phải được trình bày theo cách rõ ràng nhất có thể. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả dữ liệu phải được hiển thị – thực tế, nhiều biểu đồ hiển thị quá nhiều.
Sự lộn xộn của biểu đồ, những yếu tố hình ảnh không cần thiết hoặc gây mất tập trung, sẽ có xu hướng làm giảm hiệu quả. Sự lộn xộn xuất hiện dưới dạng các đường kẻ ô đậm hoặc đậm; đánh dấu, nhãn hoặc văn bản không cần thiết; các biểu tượng hoặc hình ảnh không cần thiết; bóng trang trí và độ dốc; và các kích thước không cần thiết. Đồ thị quá thường xuyên sử dụng độ dốc có kết cấu hoặc đầy.
Các báo cáo nghiên cứu tiêu chuẩn thường bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng trình chiếu, trong đó người viết thuật lại các thành phần văn bản xuất hiện trong biểu đồ. Một mô hình tốt hơn là mô hình trong đó các hình ảnh trực quan hóa được xây dựng để bổ sung cho văn bản và đồng thời chứa đủ thông tin để đứng một mình. Ví dụ đơn giản, chú giải xác định hoặc giải thích một đường, thanh hoặc điểm thường được đặt cách xa nội dung của biểu đồ ở bên phải hoặc bên dưới biểu đồ. Truyền thuyết tích hợp-ngay bên dưới tiêu đề, trực tiếp trên biểu đồ hoặc ở cuối dòng-dễ tiếp cận hơn.
Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả khai thác quá trình xử lý hình ảnh có chủ đích của não bộ. Bởi vì mắt của chúng ta phát hiện một tập hợp hạn chế các đặc điểm thị giác (chẳng hạn như hình dạng và độ tương phản), chúng ta kết hợp các đặc điểm khác nhau của một đối tượng và cảm nhận chúng một cách vô thức như là một hình ảnh. Xử lý ưu tiên đề cập đến các hoạt động nhận thức có thể được thực hiện trước khi tập trung sự chú ý vào bất kỳ vùng cụ thể nào của hình ảnh. Nói cách khác, đó là thứ bạn chú ý ngay lập tức.
Luôn xem xét đối tượng của bạn xem họ cần một báo cáo ngắn, bằng văn bản, một bài báo chuyên sâu hơn hay một công cụ dữ liệu khám phá trực tuyến.
Thêm văn bản giải thích để giúp người đọc hiểu làm thế nào để đọc hoặc sử dụng trực quan (nếu cần) và cũng để hướng dẫn chúng thông qua nội dung.
Chúng ta không giỏi trong việc phân biệt số lượng từ các lát cắt của biểu đồ hình tròn. Các loại biểu đồ khác chẳng hạn như: thanh, thanh xếp chồng, sơ đồ cây hoặc biểu đồ độ dốc có thể là lựa chọn tốt hơn.
Sử dụng 3D khi bạn không có biến thứ ba thường sẽ làm sai lệch nhận thức về dữ liệu và do đó nên tránh.
Biểu đồ thanh và cột không bắt đầu từ số 0 nhấn mạnh quá mức khác biệt giữa các giá trị. Đối với những thay đổi nhỏ về số lượng, hãy cân nhắc trực quan hóa sự khác biệt hoặc thay đổi về giá trị.
Khi áp dụng, hãy xoay biểu đồ thanh và cột để đặt nhãn nằm ngang. Nếu có thể, hãy đặt các nhãn trục dọc nằm ngang, có thể bên dưới tiêu đề. Nói chung, hãy làm cho nhãn rõ ràng, ngắn gọn và dễ hiểu đối với người đọc.
Chia một biểu đồ phức tạp thành các phần nhỏ hơn có thể là một cách hiệu quả để trực quan hóa dữ liệu của bạn.
Sử dụng bản đồ một cách cẩn thận, luôn đảm bảo rằng đó là điểm địa lý mà bạn đang cố gắng thực hiện. Ví dụ, biểu đồ cột và thanh thường tốt hơn trong việc cho phép so sánh giữa các đơn vị địa lý.
Source: PolicyiViz
Mastering Data Analytics là đơn vị hàng đầu chuyên cung cấp các dịch vụ đào tạo phân tích dữ liệu kinh doanh cho các cá nhân và doanh nghiệp
