Trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để thể hiện hiệu suất, truyền đạt xu hướng, hiểu tác động của các chiến lược mới, thể hiện các mối quan hệ và hơn thế nữa. Những cách trình bày này có thể là công cụ mạnh mẽ để giao tiếp và cộng tác, mang lại giá trị lớn hơn cho các báo cáo, báo chí, ứng dụng hoặc bất kỳ bối cảnh nào cần chia sẻ thông tin. Về bản chất, khái niệm trực quan hóa dữ liệu là phương pháp chuyển thông tin sang bối cảnh trực quan, chẳng hạn như bản đồ hoặc biểu đồ để giúp bộ não con người dễ dàng hiểu và hiểu dữ liệu hơn. Hãy theo dõi để tìm hiểu về ví dụ về các công cụ trực quan hóa dữ liệu và các loại của nó.
Giới thiệu chung
Trực quan hóa dữ liệu là phương pháp thiết kế và tạo một bản trình bày trực quan hoặc đồ họa dễ giao tiếp về một lượng lớn dữ liệu và thông tin phức tạp từ một chuyên ngành chuyên môn nhất định với sự trợ giúp của các mục trực quan cố định, hoạt động hoặc tương tác cho đối tượng mục tiêu để giúp họ khám phá và khám phá một cách trực quan, hiểu, phân tích và hiểu rõ hơn về các mô hình, xu hướng, biến thể, tính không đổi và cụm toàn cầu.
Hơn nữa, trực quan hóa dữ liệu cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để truyền đạt thông tin và xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng và chỉ ra những lĩnh vực cần cải thiện hoặc chú ý. Do đó, làm cho dữ liệu trở nên dễ nhớ hơn để các bên liên quan hiểu được thời điểm và vị trí đặt các sản phẩm cụ thể và dự đoán khối lượng bán hàng. Bây giờ chúng ta hãy xem xét chi tiết khái niệm trực quan hóa dữ liệu,
Khái niệm trực quan hóa dữ liệu
Với rất nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu có sẵn, cũng đã có sự gia tăng trong việc trực quan hóa thông tin không hiệu quả. Giao tiếp bằng hình ảnh phải đơn giản và có mục đích để đảm bảo các khái niệm trực quan hóa dữ liệu của bạn giúp đối tượng mục tiêu hiểu được thông tin chi tiết hoặc kết luận dự định của bạn. Sau đây là một trong những khái niệm trực quan hóa dữ liệu quan trọng nhưng bị bỏ qua nhiều nhất,
#1. Đặt bối cảnh
Điều quan trọng là phải cung cấp thông tin cơ bản chung để giúp khán giả hiểu tại sao điểm dữ liệu cụ thể này lại quan trọng. Do đó, để thúc đẩy hành động, khán giả cần hiểu hiệu suất hiện tại so với thứ gì đó hữu hình như mục tiêu, điểm chuẩn hoặc các chỉ số hiệu suất chính (KPI) khác như thế nào.
#2. Biết (những) đối tượng của bạn
Hãy suy nghĩ về cách các khái niệm trực quan hóa dữ liệu của bạn được thiết kế để đảm bảo cách trình bày dữ liệu của bạn phù hợp với nhu cầu của họ bằng cách hỏi những câu hỏi này Người đó đang cố gắng đạt được điều gì? Họ quan tâm đến loại câu hỏi nào? Hình dung của bạn có giải quyết được mối quan tâm của họ không? nhưng nếu bạn không chắc liệu hình ảnh trực quan có rõ ràng hay không, hãy trình bày hình ảnh đó cho một hoặc hai người trong đối tượng mục tiêu của bạn để nhận phản hồi, từ đó cho phép bạn thực hiện các chỉnh sửa bổ sung trước một bản trình bày lớn.
#3. Chọn loại biểu đồ phù hợp
Một trong những khái niệm trực quan hóa dữ liệu hiệu quả nhất trong danh sách của chúng tôi là thành công trong việc trình bày dữ liệu của bạn một cách hiệu quả, nhưng bạn phải chọn đúng biểu đồ cho dự án, đối tượng và mục đích cụ thể của mình.
#4. Chọn một đồ họa hiệu quả
Các nguyên tắc của lý thuyết màu sắc có tác động đáng kể đến thành công chung của mô hình trực quan hóa của bạn. Điều đó nói rằng, bạn phải luôn cố gắng giữ cho bảng màu của mình nhất quán trong suốt quá trình trực quan hóa dữ liệu, sử dụng độ tương phản rõ ràng để phân biệt giữa các yếu tố (ví dụ: xu hướng tích cực trong màu xanh lá cây và xu hướng tiêu cực trong màu đỏ). Ngoài ra, hãy đảm bảo rằng hình ảnh hỗ trợ khán giả hiểu được điểm chính của bạn.
# 5. Giữ nó đơn giản
Các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp dễ dàng đưa tất cả các loại thông tin vào hình ảnh của bạn. Do đó, hãy thiết kế ví dụ trực quan hóa dữ liệu của bạn để có tác động tối đa bằng cách loại bỏ thông tin có thể khiến đối tượng mục tiêu của bạn mất tập trung.
Tại sao trực quan hóa dữ liệu lại quan trọng?
Điều quan trọng là vì nó cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để truyền đạt thông tin một cách linh hoạt bằng cách sử dụng thông tin trực quan. Ngoài ra, thông lệ còn giúp doanh nghiệp xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng và những lĩnh vực cần cải thiện.
Ví dụ trực quan hóa dữ liệu
Bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, có thể tạo các ví dụ khác nhau về biểu đồ và đồ thị để minh họa dữ liệu quan trọng. Dưới đây là một vài ví dụ về trực quan hóa dữ liệu:
#1. Bản đồ khu vực
Một ví dụ về trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý là các bản đồ khu vực được sử dụng để hiển thị các giá trị cụ thể được đặt trên bản đồ của một quốc gia, tiểu bang, hạt hoặc bất kỳ vị trí địa lý nào khác. Hai loại bản đồ khu vực phổ biến là choropleth và isopleth.
#2. Biểu đồ cột
Biểu đồ thanh biểu thị các giá trị số so với nhau. Độ dài của thanh biểu thị giá trị của từng biến.
# 3. Biểu đồ Gantt
Gantt thường được sử dụng trong quản lý dự án, biểu đồ Gantt là biểu đồ thanh mô tả các mốc thời gian và nhiệm vụ.
#4. Bản đồ nhiệt
Một loại trực quan hóa không gian địa lý ở dạng bản đồ hiển thị các giá trị dữ liệu cụ thể dưới dạng các màu khác nhau (đây không cần phải là nhiệt độ, nhưng đó là cách sử dụng phổ biến). Các màn hình biểu diễn đồ họa này giúp trực quan hóa dữ liệu hành vi theo vị trí. Đây có thể là một vị trí trên bản đồ hoặc thậm chí là một trang web.
#5. Bảng đánh dấu
Là dạng bảng sử dụng màu sắc để phân loại các dữ liệu tương tự nhau, giúp người xem đọc dễ dàng và trực quan hơn.
# 6. Biểu đồ
Biểu đồ này vẽ biểu đồ phân phối các số bằng biểu đồ thanh (không có khoảng cách giữa các thanh), biểu thị lượng dữ liệu nằm trong một phạm vi cụ thể. Hình ảnh trực quan này giúp người dùng cuối dễ dàng xác định các giá trị ngoại lệ trong một tập dữ liệu nhất định.
#7. sơ đồ cây
Đây là một loại biểu đồ hiển thị các giá trị khác nhau, có liên quan ở dạng hình chữ nhật được lồng vào nhau. hiển thị dữ liệu phân cấp dưới dạng một tập hợp các hình lồng nhau, điển hình là hình chữ nhật. Sơ đồ cây rất phù hợp để so sánh tỷ lệ giữa các danh mục thông qua kích thước khu vực của chúng.
Các loại trực quan hóa dữ liệu
Công cụ trực quan hóa dữ liệu là một dạng phần mềm được thiết kế để trực quan hóa dữ liệu. Khả năng của mỗi công cụ khác nhau, nhưng ở mức cơ bản nhất, chúng cho phép bạn nhập tập dữ liệu và thao tác trực quan với tập dữ liệu đó. Hầu hết, nhưng không phải tất cả, đi kèm với các mẫu dựng sẵn mà bạn có thể sử dụng để tạo các hình ảnh trực quan cơ bản. Có một số loại công cụ trực quan hóa dữ liệu phù hợp với nhu cầu của bạn để lựa chọn,
#1. Bàn
Một bảng là một trong những ví dụ đơn giản nhất về trực quan hóa. Nó bao gồm các cột và hàng và sắp xếp dữ liệu thành một cấu trúc gọn gàng. Các bảng hiển thị rất nhiều thông tin theo cách có cấu trúc, nhưng chúng cũng có thể áp đảo những người dùng chỉ đơn giản là tìm kiếm các xu hướng cấp cao.
#2. đám mây từ
Đám mây từ là một cụm thuật ngữ được hiển thị ở các kích thước và định dạng khác nhau tùy thuộc vào tần suất hoặc mức độ liên quan của chúng trong một tập hợp. Các doanh nghiệp thường sử dụng các đám mây từ để hình dung phản hồi của khán giả và dư luận hoặc để động não các ý tưởng mới.
#3. biểu đồ Gantt
Biểu đồ Gantt là một biến thể của biểu đồ thanh hiển thị các hoạt động và thời gian cần thiết cho mỗi hoạt động. Người quản lý dự án thường sử dụng biểu đồ Gantt để tạo lịch trình nhiệm vụ toàn diện.
#4. sơ đồ ma trận
Sơ đồ ma trận so sánh nhiều yếu tố và cho phép người xem hiểu được mối quan hệ phức tạp giữa chúng. Đó là một kiểu trực quan hóa dữ liệu linh hoạt có thể giúp xác định nguyên nhân, kết nối các yêu cầu và thông số kỹ thuật, so sánh các yếu tố và xác định nhu cầu tài nguyên.
#5. bản đồ nhiệt
Bản đồ nhiệt trực quan hóa dữ liệu liên quan đến hành vi, thường là trong một khu vực địa lý hoặc liên quan đến hoạt động của trang web. Màu sắc biểu thị mức độ hoạt động hoặc mức độ tiếp xúc, thường với màu đậm hơn biểu thị mức độ tập trung hoặc tần suất cao nhất.
#6. Biểu đồ Google
Công cụ Biểu đồ của Google cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu trực tiếp trên trang web của mình (và trên thiết bị di động) với sự trợ giúp của một số công cụ dữ liệu và biểu đồ tương tác, có thể tùy chỉnh. Cách phổ biến nhất để sử dụng Google Charts là với JavaScript đơn giản mà bạn nhúng vào trang web của mình. Và bằng cách sử dụng lớp DataTable, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các loại biểu đồ
#số 7. Tableau
Tableau là một trong những ví dụ phổ biến nhất về công cụ trực quan hóa dữ liệu trên thị trường vì hai lý do chính: Nó tương đối dễ sử dụng và cực kỳ mạnh mẽ. Phần mềm này có thể tích hợp với hàng trăm nguồn để nhập dữ liệu và xuất ra hàng tá loại trực quan—từ biểu đồ đến bản đồ, v.v. Tableau tự hào có hàng triệu người dùng và thành viên cộng đồng và nó được sử dụng rộng rãi ở cấp doanh nghiệp.
#8. biểu đồ
Các công cụ trực quan hóa dữ liệu của Chartio cung cấp cho người dùng 15 loại biểu đồ để lựa chọn với nhiều biến thể và thậm chí nhiều tùy chọn hơn nếu bạn biết cách sử dụng ngôn ngữ lập trình dữ liệu.
Điều này ngụ ý rằng với Chartio, bạn có thể tập hợp tất cả dữ liệu của mình từ các vị trí như Amazon Redshift, duyệt dữ liệu của bạn bằng giải pháp Visual SQL, tạo và quản lý các biểu đồ và hình ảnh tùy chỉnh cũng như dễ dàng chia sẻ chúng (thông qua trang web, Slack, PDF báo cáo cho email, v.v.).
#số 4. Zoho Analytics
Zoho analytics là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được thiết kế dành riêng cho các chuyên gia muốn trực quan hóa nghiệp vụ thông minh. Do đó, nó được sử dụng phổ biến nhất để trực quan hóa thông tin liên quan đến bán hàng, tiếp thị, lợi nhuận, doanh thu, chi phí và quy trình với bảng điều khiển thân thiện với người dùng. Hơn 500,000 doanh nghiệp và hai triệu người dùng hiện đang tận dụng phần mềm này.
#5. Trình bao bọc dữ liệu
Datawrapper là một công cụ, giống như Google Charts, được sử dụng để tạo biểu đồ, bản đồ và đồ họa khác để sử dụng trực tuyến. Đối tượng mục tiêu ban đầu của công cụ này là các phóng viên viết tin tức, nhưng bất kỳ chuyên gia nào chịu trách nhiệm quản lý trang web đều có thể tìm thấy giá trị trong đó
#6. biểu đồ thông tin
Điều khiến Infogram khác biệt với các công cụ khác trong danh sách này là bạn có thể sử dụng nó để tạo đồ họa thông tin (tên của nó bắt nguồn từ đâu), khiến nó trở nên đặc biệt phổ biến đối với các chuyên gia sáng tạo. Ngoài ra, công cụ này bao gồm trình chỉnh sửa kéo và thả, có thể hữu ích cho người mới bắt đầu.
#7. bảng điều khiển
Trang tổng quan có thể tập hợp nhiều loại trực quan hóa dữ liệu vào một giao diện. Chúng cho phép mọi người theo dõi, phân tích và hiển thị thông tin chi tiết về dữ liệu và chúng có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu và yêu cầu quản trị dữ liệu của từng tổ chức, phòng ban và người dùng.
Cách chọn công cụ trực quan hóa dữ liệu phù hợp
Áp dụng các mẹo này để giúp bạn chọn công cụ trực quan hóa tốt nhất cho tập dữ liệu của mình:
#1. Đánh giá kích thước và sự đa dạng của tập dữ liệu của bạn
Nếu bạn có một tập dữ liệu đơn giản với ít biến hoặc mục cần sắp xếp, bạn có thể xem xét các tùy chọn đơn giản hơn như biểu đồ đường, biểu đồ thanh và biểu đồ hình tròn.
#2. Chọn các khái niệm trọng tâm mà bạn muốn nhấn mạnh
Sử dụng các công cụ làm nổi bật các yếu tố phù hợp, như tăng trưởng theo thời gian hoặc sở thích của khách hàng.
#3. Tìm hiểu cách khán giả của bạn nhìn thấy thông tin trực quan
Đánh giá các đặc điểm của đối tượng có thể giúp bạn quyết định loại hình ảnh trực quan nào phù hợp. Ví dụ: khán giả đại chúng có thể quen với các hình ảnh trực quan đơn giản hơn, trong khi các đồng nghiệp có thể quen với nhiều loại hình hơn.
#4. Chọn hình ảnh đơn giản nhất
Sau khi bạn xác định đối tượng của mình là ai và bạn muốn nói gì với dữ liệu của mình, hãy thử lập biểu đồ cho tập dữ liệu của bạn với mọi lựa chọn hình ảnh hóa mà bạn cho là khả thi. Sau đó kiểm tra các hình ảnh trực quan hóa mà bạn đã thực hiện và chọn hình ảnh dễ hiểu nhất.
#5. Biết tác động cảm xúc mà bạn muốn khán giả có
Một số hình ảnh trực quan chia sẻ cùng một thông điệp với độ rõ ràng như nhau, nhưng chúng có thể có tác động cảm xúc khác nhau. Ví dụ: nếu bạn muốn truyền đạt sự phấn khích của tăng trưởng tài chính, bạn có thể sử dụng biểu đồ đường tiếp tục biểu đồ hướng lên trên thay vì biểu đồ thanh.
#6. Nhận phản hồi về hình dung của bạn
Yêu cầu đồng nghiệp xem lại các hình ảnh trực quan mà bạn đang thử nghiệm. Đánh giá xem họ hiểu từng lựa chọn rõ ràng như thế nào và liệu họ có phản ứng theo cảm xúc mà bạn mong gợi lên hay không.
3 công dụng của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Trực quan hóa dữ liệu hỗ trợ việc khám phá những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh để đạt được các mục tiêu của công ty theo cách thích hợp. Nó hỗ trợ sự tương quan của dữ liệu từ các biểu diễn trực quan hoặc đồ họa. Nó cho phép kiểm tra nhanh chóng và nhanh chóng tiêu hóa các số liệu quan trọng.
Một ví dụ về trực quan hóa dữ liệu là gì?
Biểu đồ thanh rất hữu ích để so sánh nhóm, theo dõi tiến độ và phát hiện xu hướng. Biểu đồ hình tròn, biểu đồ đường, biểu đồ vùng, biểu đồ, bảng tổng hợp, biểu đồ hình hộp, biểu đồ phân tán, biểu đồ radar và bản đồ choropleth là một số loại trực quan hóa dữ liệu phổ biến hơn.
Hai loại trực quan hóa dữ liệu cơ bản là gì?
Những hiểu biết sâu sắc thu được từ dữ liệu, xu hướng và mẫu trong dữ liệu cũng như phương pháp xác định dữ liệu phức tạp theo cách đơn giản hóa đều là các thành phần cần thiết của bất kỳ dự án trực quan hóa dữ liệu nào. Có hai loại trực quan hóa dữ liệu chính: tĩnh và tương tác.
Excel có phải là công cụ trực quan hóa dữ liệu không?
Khi được sử dụng trong doanh nghiệp và chuyên nghiệp, Excel là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu hiện có. Biểu đồ thanh Pareto và Nhóm là một trong những tùy chọn trực quan phức tạp hơn không có trong ứng dụng bảng tính freemium này.
Tóm lại là:
Mang lại sự rõ ràng trực quan cho câu chuyện được kể trong dữ liệu của bạn giúp bạn xác định những hiểu biết sâu sắc dẫn đến việc ra quyết định, lập kế hoạch, chiến lược và hành động tốt hơn. Doanh nghiệp của bạn đang hoạt động như thế nào, cần sửa đổi những gì và bạn nên tập trung nguồn lực của mình vào đâu? Điều này dẫn đến khả năng hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu của bạn để thúc đẩy các hoạt động hiệu quả hơn.
dự án
Bài viết liên quan
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- PHÂN TÍCH KỸ THUẬT: Mô tả công việc, mức lương và cơ hội việc làm
- Phân tích mô tả: Ý nghĩa, Ví dụ & Các bước, Đơn giản hóa !!!
- Business Intelligence Analyst: Mô tả công việc, Chứng chỉ & Mức lương tại Hoa KỳS
- Công cụ quản lý dự án Excel miễn phí: Tất cả những gì bạn cần biết, các loại và công cụ miễn phí cho chúng tôie
