Tomorrow Marketers Nếu bạn đã quen thuộc với phân tích dữ liệu, thì chắc hẳn bạn đã biết đến trực quan hóa dữ liệu [data visualization]. Đây là một phần quan trọng trong phân tích dữ liệu [data analysis]. Trong bài viết này, Tomorrow Marketers sẽ cùng bạn giải thích cách sử dụng và thảo luận về từng loại hình ảnh trực quan khác nhau.
Trực quan hóa dữ liệu [Data Visualization] là gì?
Trực quan hóa dữ liệu [data visualization] là sự thể hiện dữ liệu hoặc thông tin thành biểu đồ, đồ thị hoặc định dạng trực quan khác. Việc trực quan hoá dữ liệu cho phép các xu hướng và mô hình dễ dàng được nhìn thấy hơn. Với sự gia tăng của dữ liệu lớn như ngày nay, các doanh nghiệp cần có khả năng phân tích dữ liệu ngày càng lớn. Machine learning giúp dễ dàng tiến hành các phân tích như phân tích dự đoán, và cũng hữu ích trong việc trực quan hoá dữ liệu [data visualization] để trình bày. Nhưng trực quan hóa dữ liệu [data visualization] không chỉ quan trọng đối với phân tích dữ liệu mà nó quan trọng trong bất cứ ngành nghề nào. Cho dù bạn làm việc trong lĩnh vực tài chính, Marketing, công nghệ, thiết kế hay bất cứ thứ gì khác, bạn cũng cần trực quan hóa dữ liệu [data visualization].
Tại sao chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu [data visualization]?
Chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu [data visualization] vì một bản tóm tắt thông tin trực quan giúp xác định các mô hình và xu hướng dễ dàng hơn so với việc xem qua hàng ngàn bảng tính. Nó giúp bộ não của con người hoạt động. Vì mục đích của phân tích dữ liệu là tìm thấy những insight ẩn sau dữ liệu, dữ liệu có giá trị hơn nhiều khi được trực quan hóa. Ngay cả khi một nhà phân tích dữ liệu có thể phát hiện những insight sâu sắc từ dữ liệu mà không trực quan hóa, sẽ khó khăn để họ có thể truyền đạt ý nghĩa cho khách hàng, đồng nghiệp hiểu. Biểu đồ và đồ thị giúp truyền đạt dữ liệu dễ dàng hơn.
Trực quan hóa dữ liệu [data visualization] được sử dụng như thế nào?
Trực quan hóa dữ liệu [data visualization] có nhiều công dụng. Mỗi loại trực quan hóa dữ liệu [data visualization] có thể được sử dụng theo những cách khác nhau. Dưới đây là một số cách phổ biến nhất được sử dụng trực quan hóa dữ liệu [data visualization].
1. Thay đổi theo thời gian
Đây có lẽ là cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu [data visualization] cơ bản và phổ biến nhất. Lý do nó phổ biến nhất là vì hầu hết dữ liệu có liên quan đến yếu tố thời gian. Do đó, bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu là xem xu hướng dữ liệu theo thời gian như thế nào.
2. Xác định tần suất
Tần suất cũng là một cách sử dụng khá cơ bản của trực quan hóa dữ liệu [data visualization] vì nó cũng áp dụng cho dữ liệu liên quan đến thời gian. Nếu có yếu tố thời gian, điều hợp lý là bạn nên xác định tần suất các sự kiện có liên quan xảy ra theo thời gian.
3. Xác định mối quan hệ [tương quan]
Xác định mối tương quan là một cách sử dụng dữ liệu trực quan [data visualization] cực kỳ có giá trị. Rất khó để xác định mối quan hệ giữa hai biến mà không có trực quan hóa [data visualization], tuy nhiên điều quan trọng là phải nhận thức được mối quan hệ trong dữ liệu. Đây là một ví dụ tuyệt vời về giá trị của trực quan hóa dữ liệu trong phân tích dữ liệu.
4. Kiểm tra một mạng lưới
Một ví dụ về việc kiểm tra một mạng lưới với trực quan hóa dữ liệu [data visualization] có thể được nhìn thấy trong nghiên cứu thị trường. Các chuyên gia Marketing cần biết thương hiệu mình nhắm đến đối tượng mục tiêu nào, để họ phân tích toàn bộ thị trường từ đó xác định các nhóm đối tượng hay phân khúc thị trường, cầu nối giữa các nhóm, người có ảnh hưởng trong từng nhóm và những thứ khác quanh tệp khách hàng của mình.
5. Lập kế hoạch
Khi lập kế hoạch hoặc lịch trình cho một dự án phức tạp, mọi thứ có thể gây nhầm lẫn. Biểu đồ Gantt giải quyết vấn đề đó bằng cách minh họa rõ ràng từng nhiệm vụ trong dự án và mất bao lâu để hoàn thành.
6. Phân tích giá trị và rủi ro
Việc xác định các số liệu phức tạp như giá trị và rủi ro đòi hỏi nhiều biến số khác nhau được đưa vào, khiến rất khó để nhìn thấy chính xác với một bảng tính đơn giản. Trực quan hóa dữ liệu [data visualization] có thể đơn giản như mã hóa màu sắc một công thức để chỉ ra cơ hội nào có giá trị và rủi ro nào tương ứng.
Các loại biểu đồ trực quan hóa dữ liệu
Có rất nhiều công cụ có sẵn để giúp tạo trực quan hóa dữ liệu [data visualization]. Một số là thủ công và một số là tự động, nhưng một trong hai cách chúng sẽ cho phép bạn thực hiện bất kỳ loại hình trực quan nào sau đây.
1. Biểu đồ đường [Line chart]
Biểu đồ đường minh họa những thay đổi theo thời gian. Trục x thường là một khoảng thời gian, trục y là số lượng. Vì vậy, điều này có thể minh họa doanh số bán hàng của công ty trong năm được chia nhỏ theo tháng hoặc số lượng đơn vị một nhà máy sản xuất mỗi ngày trong tuần qua.
2. Biểu đồ miền [Area chart]
Biểu đồ miền là sự điều chỉnh của biểu đồ đường trong đó khu vực dưới đường được điền vào để nhấn mạnh tầm quan trọng của nó. Màu tô cho khu vực dưới mỗi dòng nên hơi trong suốt để có thể nhận thấy các khu vực chồng lấp.
3. Biểu đồ cột [Bar chart]
Biểu đồ cột cũng minh họa những thay đổi theo thời gian. Nhưng nếu có nhiều hơn một biến, biểu đồ cột có thể giúp dễ dàng so sánh dữ liệu cho từng biến tại từng thời điểm. Ví dụ, một biểu đồ cột có thể so sánh doanh số bán hàng của công ty từ năm nay và năm trước đó.
4. Biểu đồ [Histogram]
Một biểu đồ trông giống như một biểu đồ cột, nhưng đo tần suất thay vì xu hướng theo thời gian. Trục x của biểu đồ liệt kê các giá trị của bộ dữ liệu và các khoảng của biến, trục y là tần suất, vì vậy mỗi cột đại diện cho tần suất của một biến đó. Ví dụ: bạn có thể đo tần suất của từng câu trả lời cho câu hỏi khảo sát. Các cột sẽ là câu trả lời: không đạt yêu cầu, trung lập, và đạt yêu cầu. Điều này sẽ cho bạn biết có bao nhiêu người đã đưa ra mỗi câu trả lời tương ứng.
5. Biểu đồ tán xạ [Scatter plot]
Biểu đồ tán xạ được sử dụng để tìm mối tương quan. Mỗi điểm trên một biểu đồ phân tán có nghĩa là khi x = này, thì y bằng một giá trị này. Theo cách đó, nếu các điểm có xu hướng theo một cách nhất định [hướng lên bên trái, xuống bên phải, v.v.] thì có một mối quan hệ giữa chúng. Nếu các điểm phân tán mà không có xu hướng nào, thì các biến số hoàn toàn không ảnh hưởng đến nhau.
6. Biểu đồ bong bóng [Bubble chart]
Biểu đồ bong bóng là một biến thể của biểu đồ tán xạ, trong đó mỗi điểm dữ liệu được biểu thị bằng một bong bóng có độ lớn và sự phân bố khác nhau trên các trục. Một điểm bất tiện của biểu đồ bong bóng là những hạn chế về kích thước của bong bóng do không gian hạn chế trong các trục. Vì vậy, không phải tất cả dữ liệu sẽ phù hợp với loại hình trực quan này.
7. Biểu đồ tròn [Pie chart]
Biểu đồ tròn là tùy chọn tốt nhất để minh họa tỷ lệ phần trăm, vì nó hiển thị mỗi phần tử như một phần của tổng thể. Vì vậy, nếu dữ liệu của bạn giải thích sự cố theo tỷ lệ phần trăm, biểu đồ hình tròn sẽ trình bày rõ ràng các phần theo tỷ lệ thích hợp.
8. Máy đo [Gauge]
Một thước đo có thể được sử dụng để minh họa khoảng cách giữa các khoảng. Điều này có thể được trình bày dưới dạng thước đo giống như đồng hồ tròn hoặc như một thước đo kiểu ống giống như nhiệt kế chất lỏng. Nhiều đồng hồ đo có thể được hiển thị cạnh nhau để minh họa sự khác biệt giữa nhiều khoảng thời gian.
9. Bản đồ [Map]
Phần lớn dữ liệu được xử lý trong các doanh nghiệp có yếu tố vị trí, giúp dễ dàng minh họa trên bản đồ. Một ví dụ về trực quan hóa bản đồ là thể hiện các vùng đang có dịch Covid-19, mức độ báo động của từng vị trí.
10. Bản đồ nhiệt [Heat map]
Một bản đồ nhiệt về cơ bản là một ma trận mã màu. Một công thức được sử dụng để tô màu mỗi ô của ma trận, được tô bóng để biểu thị giá trị tương đối hoặc rủi ro của ô đó. Thông thường màu sắc bản đồ nhiệt từ xanh lá cây đến đỏ, với màu xanh lá cây là kết quả tốt hơn và màu đỏ là tồi tệ hơn. Kiểu trực quan này rất hữu ích vì màu sắc diễn giải nhanh hơn so với số.
11. Sơ đồ khung [Frame diagram]
Sơ đồ khung về cơ bản là bản đồ cây thể hiện rõ cấu trúc mối quan hệ phân cấp. Một sơ đồ khung bao gồm các nhánh, mỗi nhánh có nhiều nhánh kết nối với chúng theo từng cấp độ, và ngày càng nhiều nhánh.
Đọc thêm: Các tips đọc báo cáo phân tích thị trường
Trực quan hóa dữ liệu [data visualization] hiệu quả là bước quan trọng của phân tích dữ liệu. Không có nó, những hiểu biết và thông điệp quan trọng có thể bị mất hoặc hiểu không chính xác. Khi biết trực quan hoá dữ liệu, bạn cũng sẽ dễ dàng phân tích dữ liệu hơn vì đã hiểu rõ bản chất vấn đề, từ đó đưa ra những quyết định trong kinh doanh, Marketing,.. Tham khảo khoá học Data System để làm việc với dữ liệu tốt hơn nhé!