Biểu đồ có tính năng vô cùng hữu ích trong Excel giúp người dùng trình bày dữ liệu một cách trực quan và sinh động, thuận tiện trong quá trình đối chiếu và phân tích thông tin. Với Excel, người sử dụng có thể định hình ảnh hóa dữ liệu dưới bất kỳ loại biểu đồ nào, và công việc của họ là phải lựa chọn đúng loại biểu đồ phù hợp với đặc điểm dữ liệu để phát huy tối đa công dụng của họ
Biểu đồ thác nước [biểu đồ thác nước] là một loại biểu đồ đặc biệt trong nhóm biểu đồ cột của Excel. Nó thường được sử dụng để chứng minh. từ một vị trí ban đầu đã tăng hoặc giảm qua hàng loạt các thay đổi như thế nào
Biểu đồ Thác nước còn được biết đến là biểu đồ thác nước trong Excel, vì các cột lơ lửng tạo ra hình dáng như những thác nước. Các biểu đồ này khá hữu ích cho các mục đích phân tích. Nếu bạn phải đánh giá lợi nhuận của công ty hoặc doanh thu từ các sản phẩm, hãy làm một bản kiểm tra hoặc phân tích doanh số bán hàng, hoặc chỉ đưa ra số lượng bạn bè trên Facebook của bạn để thay đổi như thế nào
Để hỗ trợ bạn trong công việc ứng dụng biểu tượng Thác nước, UniTrain gửi cho bạn Mẫu biểu đồ thác nước. Chúc bạn thành công
Phần mềm bảng điều khiển hiện đại giúp việc hợp nhất và trực quan hóa dữ liệu trở nên đơn giản hơn bao giờ hết theo cách truyền cảm hứng vì nó có thể truy cập được. Nhưng trong khi làm như vậy là dễ dàng, một bảng điều khiển tuyệt vời vẫn đòi hỏi một lượng kế hoạch chiến lược và tư duy thiết kế nhất định
Biết đối tượng của bạn là ai sẽ giúp bạn xác định dữ liệu nào bạn cần. Biết câu chuyện bạn muốn kể [phân tích dữ liệu] cho bạn biết nên sử dụng loại trực quan hóa dữ liệu nào. Giả sử bạn có dữ liệu phù hợp và phần mềm trực quan hóa dữ liệu phù hợp. Bây giờ bạn cần chọn đúng biểu đồ và đồ thị. Hy vọng, bài đăng này sẽ giúp bạn tạo trực quan hóa dữ liệu tốt hơn và bảng điều khiển dễ hiểu hơn
Nhưng trước tiên, chúng ta sẽ bắt đầu với yếu tố tư duy của biểu đồ trực quan hóa dữ liệu – với một loạt câu hỏi cho phép bạn chọn loại trực quan hóa dữ liệu tốt nhất
7 câu hỏi thiết yếu bạn cần hỏi trước khi quyết định về đồ thị trực quan hóa dữ liệu của mình
Như đã đề cập, đặt câu hỏi đúng sẽ tạo nền tảng cho việc chọn đúng loại biểu đồ trực quan hóa cho dự án, chiến lược hoặc mục tiêu kinh doanh của bạn. Các loại cơ bản phân biệt những câu hỏi này dựa trên
- Mối quan hệ
- Phân bổ
- Thành phần
- So sánh dữ liệu
Để có ấn tượng rõ ràng hơn, đây là tổng quan trực quan về việc chọn biểu đồ nào dựa trên loại dữ liệu bạn cần hiển thị
**bấm vào để phóng to**
Để đi sâu hơn vào chi tiết, chúng tôi đã chọn 7 câu hỏi hàng đầu mà bạn cần cân nhắc để đảm bảo thành công ngay từ đầu hành trình của mình
1. Bạn muốn kể câu chuyện gì?
Về cốt lõi, trực quan hóa dữ liệu trực tuyến là lấy dữ liệu và biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết có thể hành động bằng cách sử dụng dữ liệu đó để kể một câu chuyện. Kể chuyện theo hướng dữ liệu là một lực lượng mạnh mẽ vì nó lấy các số liệu thống kê và số liệu và đặt chúng vào ngữ cảnh thông qua một câu chuyện mà mọi người trong hoặc ngoài tổ chức đều có thể hiểu được
Bằng cách tự hỏi mình muốn kể câu chuyện gì với dữ liệu của mình và bạn muốn truyền tải thông điệp gì tới khán giả, bạn sẽ có thể chọn loại trực quan hóa dữ liệu phù hợp cho dự án hoặc sáng kiến của mình. Và cuối cùng, bạn có thể tận hưởng kết quả mà bạn đang hướng tới
Để biết thêm về cách kể chuyện dữ liệu, hãy xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về cách trình bày và kể chuyện trên bảng điều khiển
2. Bạn muốn nói điều đó với ai?
Một yếu tố quan trọng khác để chọn đúng loại hình trực quan hóa dữ liệu là hiểu rõ bạn muốn kể câu chuyện của mình cho ai – hay nói cách khác, hãy tự đặt câu hỏi: “Đối tượng của tôi là ai?”
Bạn có thể đang nhắm các nỗ lực trực quan hóa dữ liệu của mình vào một nhóm cụ thể trong tổ chức của mình hoặc bạn có thể đang cố gắng truyền đạt một tập hợp các xu hướng hoặc thông tin chi tiết mang tính dự đoán cho một số nhà đầu tư của công ty. Dành thời gian để nghiên cứu đối tượng của bạn và bạn sẽ có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về loại biểu đồ trực quan hóa dữ liệu nào sẽ tạo ra kết nối hữu hình nhất với những người mà bạn sẽ trình bày kết quả tìm kiếm của mình
3. Bạn đang tìm cách phân tích các xu hướng cụ thể?
Mỗi dự án hoặc sáng kiến trực quan hóa dữ liệu đều hơi khác nhau, điều đó có nghĩa là các loại biểu đồ trực quan hóa dữ liệu khác nhau sẽ phù hợp với các mục tiêu, mục đích hoặc chủ đề khác nhau
Sau khi hiểu sâu hơn về khán giả cũng như loại câu chuyện bạn muốn kể, bạn nên quyết định xem mình có đang muốn truyền đạt một xu hướng cụ thể liên quan đến một tập dữ liệu cụ thể hay không, trong một khoảng thời gian định trước. Điều gì sẽ làm việc tốt nhất?
- biểu đồ đường
- Biểu đồ cột
- biểu đồ khu vực
4. Bạn có muốn chứng minh thành phần dữ liệu của mình không?
Nếu mục đích chính của bạn là hiển thị thành phần dữ liệu của bạn – nói cách khác, cho biết cách các phân đoạn dữ liệu riêng lẻ tạo nên toàn bộ dữ liệu – thì việc chọn đúng loại trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng để ngăn thông điệp của bạn bị mất hoặc bị loãng
Trong những trường hợp này, hình dung hiệu quả nhất bao gồm
- Biểu đồ hình tròn
- Biểu đồ thác nước
- Biểu đồ xếp chồng
- Đồ thị dựa trên bản đồ [nếu thông tin của bạn là địa lý]
5. Bạn có muốn so sánh hai hoặc nhiều bộ giá trị không?
Mặc dù hầu hết các loại trực quan hóa dữ liệu sẽ cho phép bạn so sánh hai hoặc nhiều xu hướng hoặc tập dữ liệu, nhưng có một số đồ thị hoặc biểu đồ nhất định sẽ làm cho thông điệp của bạn trở nên mạnh mẽ hơn
Nếu mục tiêu chính của bạn là hiển thị so sánh trực tiếp giữa hai hoặc nhiều nhóm thông tin, thì lựa chọn tốt nhất sẽ là
- Biểu đồ bong bóng
- Biểu đồ mạng nhện
- biểu đồ thanh
- Hình ảnh hóa theo cột
- Điểm phân tán
Trực quan hóa dữ liệu dựa trên việc vẽ một bức tranh bằng dữ liệu của bạn thay vì để nó ở trạng thái tĩnh trong bảng tính hoặc bảng. Về mặt kỹ thuật, bất kỳ cách nào bạn chọn để thực hiện việc này đều có giá trị, nhưng như đã nêu ở đây, có một số biểu đồ sẽ tốt hơn khi kể một câu chuyện cụ thể
6. Là dòng thời gian một yếu tố?
Bằng cách hiểu liệu dữ liệu mà bạn đang muốn trích xuất giá trị dựa trên thời gian hay nhạy cảm với thời gian, bạn sẽ có thể chọn biểu đồ hoặc biểu đồ cung cấp cho bạn tổng quan tức thì về các số liệu hoặc xu hướng so sánh trong một khoảng thời gian cụ thể
Trong những trường hợp này, cực kỳ hiệu quả nhờ các thiết kế, chức năng và tính năng hợp lý, tập trung vào dữ liệu của chúng.
- Biểu đồ đường động
- Đồ thị thanh
7. Bạn muốn hiển thị KPI của mình như thế nào?
Điều quan trọng là bạn phải tự hỏi mình muốn thể hiện các chỉ số hiệu suất chính như thế nào vì điều này không chỉ quyết định sự thành công của các hoạt động phân tích mà còn xác định mức độ rõ ràng của hình ảnh hoặc câu chuyện dựa trên dữ liệu của bạn cộng hưởng với khán giả của bạn như thế nào
Xem xét thông tin bạn đang muốn thu được từ các KPI cụ thể trong các chiến dịch hoặc hoạt động của mình và cách chúng sẽ cộng hưởng với những thông tin mà bạn sẽ chia sẻ thông tin - nếu cần, hãy thử nghiệm các định dạng khác nhau cho đến khi bạn tìm thấy đồ thị hoặc biểu đồ phù hợp
Dưới đây là hai câu hỏi thưởng đơn giản để giúp làm cho các loại trực quan hóa dữ liệu của bạn thành công hơn nữa
- Bạn đang so sánh dữ liệu hoặc chứng minh một mối quan hệ?
- Bạn có muốn chứng minh một xu hướng?
Tại datapine, trực quan hóa dữ liệu là thế mạnh của chúng tôi. Chúng tôi biết những gì cần thiết để tạo ra một trang tổng quan tốt – và điều này có nghĩa là tạo ra một câu chuyện mạch lạc và hấp dẫn về mặt hình ảnh
"Trực quan hóa mang đến cho bạn câu trả lời cho những câu hỏi mà bạn không biết là mình đã có. " – Ben Shneiderman
Top 12 loại trực quan hóa dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất
Bây giờ, bạn đã hiểu loại câu hỏi mà bạn cần tự đặt ra trước khi tiếp tục dự án của mình [và có rất nhiều điều cần xem xét khi làm cho trang tổng quan của bạn hấp dẫn về mặt hình ảnh], đã đến lúc tập trung vào 12 loại trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất để trực quan hóa
1] Biểu đồ số
Khi nào nên sử dụng Biểu đồ số
Biểu đồ số thời gian thực về cơ bản là một mã đánh dấu sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan ngay lập tức về một KPI cụ thể. Trong nháy mắt, bạn có thể thấy bất kỳ tổng số nào như doanh số bán hàng, phần trăm tiến hóa, số lượng khách truy cập, v.v. Đây có lẽ là loại hình trực quan hóa dữ liệu dễ dàng nhất để xây dựng với yếu tố cân nhắc duy nhất là khoảng thời gian bạn muốn theo dõi. Bạn muốn hiển thị toàn bộ lịch sử hay chỉ đơn giản là quý gần nhất? . Việc thêm một chỉ báo xu hướng sẽ so sánh số của bạn với khoảng thời gian trước đó [hoặc với một mục tiêu cố định, tùy thuộc vào những gì bạn đang theo dõi]
Những gì để tránh
Biểu đồ số thường là thứ đầu tiên mọi người nhìn thấy và đọc nhanh nhất, vì vậy nếu có quá nhiều, câu chuyện của bạn có thể bị loãng. Sử dụng quá nhiều cũng có thể làm cho trang tổng quan của bạn hơi hời hợt. Nếu bạn muốn có thêm thông tin chuyên sâu, hãy giới hạn số lượng biểu đồ số và dành chỗ cho các loại trực quan hóa dữ liệu khác đi sâu hơn một chút
Khi bạn thêm một chỉ báo xu hướng, chúng tôi khuyên bạn nên so sánh các số trong cùng thời kỳ. Ví dụ: nếu bạn đang theo dõi tổng doanh số cho quý hiện tại, hãy so sánh dữ liệu đó với cùng quý năm ngoái [hoặc kỳ trước – tùy thuộc vào câu chuyện của bạn]. Nếu bạn chọn mục tiêu theo cách thủ công [có thể bạn không có dữ liệu chính xác trong quá khứ], hãy đảm bảo đặt mục tiêu thực tế để có thể vượt lên dẫn đầu trong thực tiễn quản lý KPI của mình. Một lần nữa, hãy nhớ gắn nhãn rõ ràng cho chỉ báo xu hướng để khán giả của bạn biết chính xác những gì họ đang xem
2] Biểu đồ đường
Khi nào nên sử dụng biểu đồ đường
Mục đích của biểu đồ đường là để hiển thị xu hướng, gia tốc [hoặc giảm tốc] và biến động. Chúng hiển thị các mối quan hệ trong cách dữ liệu thay đổi trong một khoảng thời gian. Trong ví dụ của chúng tôi ở trên, chúng tôi đang hiển thị Doanh số bán hàng theo Phương thức thanh toán cho cả năm 2014. Ngay lập tức, bạn có thể thấy rằng các khoản thanh toán bằng thẻ tín dụng là cao nhất và mọi thứ đều giảm trong tháng 9. Các bài học nhanh chóng để đăng ký nhưng có chiều sâu
Những gì để tránh
Quá nhiều dòng [biến] có thể làm cho biểu đồ của bạn trở nên phức tạp và khó giải mã. Bạn cũng có thể thấy khán giả của mình liên tục tham khảo chú giải để nhắc họ đang xem chú giải nào. Nếu bạn có quá nhiều biến, đã đến lúc xem xét biểu đồ thứ hai [hoặc thậm chí thứ ba] để kể câu chuyện này
Khi nói đến bố cục, hãy giữ cho các số của bạn có liên quan. Khi bạn thiết lập tỷ lệ trục của mình, hãy giữ tỷ lệ này gần với điểm dữ liệu cao nhất. Ví dụ: nếu chúng tôi đã đặt trục y ở trên để theo dõi đến 200K [khi điểm dữ liệu cao nhất của chúng tôi chỉ hơn 90K], thì biểu đồ của chúng tôi sẽ bị nhòe và khó đọc. Nửa trên sẽ bị lãng phí dung lượng và dữ liệu bị nhồi nhét. Hãy để dữ liệu của bạn thở một chút
Một điều nữa
Một tính năng tuyệt vời của biểu đồ đường là bạn có thể kết hợp chúng với các loại trực quan hóa dữ liệu khác, chẳng hạn như biểu đồ thanh. Sử dụng trục y kép, một cho biểu đồ thanh và một cho đường thẳng, cho phép bạn hiển thị hai yếu tố trong câu chuyện của mình trong một biểu đồ. Trục y chính bên dưới hiển thị các đơn đặt hàng [biểu đồ thanh] và trục y phụ là tổng doanh số [dòng]. Các chỉ số khác nhau và hữu ích một cách độc lập, nhưng cùng nhau, chúng kể một câu chuyện hấp dẫn
3] Bản đồ
Khi nào nên sử dụng Bản đồ
Bản đồ rất tuyệt trong việc trực quan hóa dữ liệu địa lý của bạn theo vị trí. Dữ liệu trên bản đồ thường được hiển thị dưới dạng bản đồ vùng màu [như trên] hoặc bản đồ bong bóng. Vì bản đồ rất hiệu quả trong việc kể một câu chuyện nên chúng được sử dụng bởi các chính phủ, phương tiện truyền thông, tổ chức phi chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận, sở y tế công cộng - danh sách này còn tiếp tục. Bản đồ không chỉ để hiển thị dữ liệu; . Điều này đã được nhìn thấy gần đây nhất thông qua sự bùng phát Zika. Việc lập bản đồ về sự lây lan của dịch bệnh đã giúp các quan chức y tế theo dõi nó và phân phối hiệu quả các nguồn lực ở những nơi cần thiết nhất
Ngay cả khi bạn không cứu thế giới khỏi Zika, bản đồ vẫn có thể giúp ích. Ví dụ: họ rất giỏi trong việc so sánh doanh số bán hàng của tổ chức bạn ở các khu vực khác nhau
Những gì để tránh
Mọi người đều thích bản đồ. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là bạn luôn cần hiển thị một. Nếu vị trí không phải là một phần cần thiết trong câu chuyện dữ liệu của bạn, thì bạn không cần bản đồ. Chúng chiếm nhiều diện tích, vì vậy chỉ sử dụng chúng khi cần thiết. Ngoài ra, đừng chỉ lấp đầy bản đồ của bạn bằng các điểm dữ liệu. Clickhole đã làm rất tốt việc châm biếm kiểu trực quan hóa dữ liệu phổ biến này bằng cách đặt 700 chấm đỏ trên bản đồ. Việc lấp đầy bản đồ của bạn bằng các điểm dữ liệu không kể một câu chuyện dữ liệu;
4] Biểu đồ thác nước
Khi nào nên sử dụng biểu đồ thác nước
Biểu đồ cực kỳ hữu ích này mô tả sức mạnh của việc trực quan hóa dữ liệu theo cách tĩnh nhưng đầy đủ thông tin. Nó cho thấy thành phần của dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định, minh họa các giá trị dương hoặc âm giúp hiểu được tác động tích lũy tổng thể. Việc giảm và tăng có thể làm cho giá trị tích lũy giảm xuống bên dưới hoặc bên trên trục tại các điểm khác nhau, tạo ra một cái nhìn tổng quan rõ ràng về giá trị ban đầu bị ảnh hưởng như thế nào. Nó thường được sử dụng trong các bộ phận tài chính và mục đích phân tích, thường mô tả những thay đổi về doanh thu hoặc lợi nhuận. Ví dụ: MRR [doanh thu định kỳ hàng tháng], doanh thu mới, doanh thu bán thêm, doanh thu bị mất và doanh thu hiện tại của bạn. Trong ví dụ của chúng tôi ở trên, chúng tôi có thể kết luận rằng doanh thu hiện tại của chúng tôi đã tăng trong khoảng thời gian đã đặt
Những gì để tránh
Biểu đồ thác nước là tĩnh trong bản trình bày của chúng, vì vậy nếu bạn cần hiển thị các tập dữ liệu động, thì biểu đồ xếp chồng sẽ là lựa chọn tốt hơn. Ngoài ra, việc hiển thị mối quan hệ giữa nhiều biến được chọn không phải là tối ưu cho biểu đồ thác nước [còn được gọi là biểu đồ Cascade], vì biểu đồ bong bóng hoặc biểu đồ phân tán sẽ là giải pháp hiệu quả hơn
5] Biểu đồ thanh
Có ba loại biểu đồ thanh. Ngang [trái sang phải], Cột [lên và xuống] và Xếp chồng [có thể là một trong hai]. Mặc dù tất cả đều thuộc cùng một họ biểu đồ, nhưng mỗi biểu đồ phục vụ một mục đích riêng biệt
a] Biểu đồ thanh ngang
Khi nào nên sử dụng biểu đồ thanh ngang
Biểu đồ ngang là hoàn hảo để xếp hạng so sánh, chẳng hạn như danh sách năm người hàng đầu. Chúng cũng hữu ích nếu nhãn dữ liệu của bạn thực sự dài. Tuy nhiên, hãy giữ chúng theo thứ tự hợp lý. Liệt kê theo giá trị [như chúng tôi đã làm ở trên] hoặc, nếu đó không phải là thế mạnh, hãy chọn logic cho các nhãn có ý nghĩa, chẳng hạn như liệt kê chúng theo thứ tự bảng chữ cái
Những gì để tránh
Bởi vì thời gian được thể hiện tốt nhất từ trái sang phải, nên tốt hơn hết là để hiển thị diễn biến cho biểu đồ cột. Ngoài ra, giống như nhiều biểu đồ, khi bạn có quá nhiều giá trị, biểu đồ thanh ngang sẽ nhanh chóng trở nên lộn xộn
b] Biểu đồ cột
Khi nào nên sử dụng biểu đồ cột
Biểu đồ thanh cột là tiêu chuẩn để hiển thị dữ liệu theo trình tự thời gian, chẳng hạn như tăng trưởng qua các giai đoạn cụ thể và để so sánh dữ liệu giữa các danh mục. Trong ví dụ phân tích dữ liệu bán hàng của chúng tôi, Số lượng bán hàng trên mỗi kênh và quốc gia [năm ngoái], rõ ràng là chúng tôi đang so sánh sáu khu vực và năm kênh. Mã màu giúp khán giả chú ý đến khu vực mà chúng tôi đang tham chiếu và khoảng cách thích hợp hiển thị các kênh [thiết kế tốt là cốt lõi của tất cả. ]. Nhìn thoáng qua, bạn có thể thấy rằng SEM là kênh có thu nhập cao nhất và với một chút nỗ lực, Hà Lan nổi bật là khu vực có khả năng đạt được doanh thu cao nhất
c] Biểu đồ cột chồng
Khi nào nên sử dụng biểu đồ xếp chồng
Biểu đồ xếp chồng xử lý các mối quan hệ từng phần. Đây là khi bạn đang so sánh dữ liệu với chính nó thay vì xem tổng số – thường ở dạng phần trăm. Trong ví dụ trên, câu chuyện không phải là về tổng số khách hàng ở độ tuổi 15-25, mà là 22% khách hàng ở độ tuổi 15-25 trong quý đầu tiên của năm 2014 [và 26% trong quý 4]. Những con số chúng tôi đang làm việc chỉ liên quan đến tổng số của chúng tôi
Khi hiển thị các mối quan hệ từ một phần đến toàn bộ, biểu đồ hình tròn là cách đơn giản nhất để thực hiện. 22% khách hàng của chúng tôi ở độ tuổi 15-25, 78% còn lại sẽ phù hợp với chiếc bánh bằng cách nào đó. Mọi người nhận được biểu đồ hình tròn. Chúng dễ dàng. Nhưng nếu chúng ta muốn hiển thị cùng một thông tin trong các khoảng thời gian khác nhau thì sao? . Một lần nữa, chúng tôi đang kể câu chuyện về tỷ lệ phần trăm khách hàng trong một độ tuổi nhất định, mỗi quý. Tổng số của mỗi loại không liên quan ở đây [mặc dù thông tin đó được sử dụng trong tính toán]. Với khoảng cách phù hợp, chúng tôi thấy rõ từng quý và mã màu cho thấy về tổng thể, độ tuổi 46-55 là những khách hàng khó thu hút nhất
Những gì để tránh
Về mặt thẩm mỹ, khi bạn có quá nhiều dữ liệu, các cột trở nên rất mỏng và xấu. Điều này cũng để lại ít chỗ để gắn nhãn biểu đồ của bạn một cách chính xác. Hãy tưởng tượng chúng ta có 10 độ tuổi khác nhau trên mỗi cột. Một số kết quả, nếu không muốn nói là hầu hết, sẽ chỉ là những mảnh nhỏ. Để làm cho biểu đồ của bạn dễ hiểu, hãy sử dụng màu sắc đẹp, khoảng cách phù hợp và bố cục cân đối. Điều này mời mọi người xem biểu đồ của bạn và thậm chí thưởng thức nó. Một biểu đồ đẹp là một cách tốt hơn để sử dụng dữ liệu hơn là nheo mắt nhìn vào bảng
6] Biểu đồ hình tròn
Khi nào nên sử dụng biểu đồ hình tròn
Biểu đồ hình tròn nhiều ác ý đã có một vài năm tồi tệ. Trên thực tế, việc nói về biểu đồ hình tròn tồi tệ như thế nào đã trở nên khá sáo rỗng. Chúng tôi hiểu rằng biểu đồ hình tròn không làm được gì nhiều, nhưng nó làm một số việc khá tốt. Biểu đồ hình tròn rất hữu ích khi chứng minh thành phần tỷ lệ của một biến cụ thể trong khung thời gian tĩnh. Hãy xem xét một số trường hợp cụ thể
- Khi các bộ phận thêm tới 100%. “Mối quan hệ từng phần với toàn bộ” được xây dựng ngay trong nó một biểu đồ hình tròn một cách rõ ràng. Nhìn thoáng qua, bất kỳ người dùng nào cũng biết biểu đồ hình tròn đang chia dân số thành các phần và tổng các phần đó bằng 100%.
- Khi gần đúng là được. Biểu đồ hình tròn đặc biệt hiệu quả khi các giá trị bằng nhãn cầu đủ để bắt đầu cuộc trò chuyện. Ngoài ra, việc ước tính giá trị phần trăm của biểu đồ hình tròn sẽ dễ dàng hơn so với biểu đồ thanh. Đó là bởi vì bánh nướng có tỷ lệ vô hình với 25%, 50%, 75% và 100% được tích hợp tại bốn điểm của vòng tròn. Đôi mắt của chúng ta có thể dễ dàng giải mã các tỷ lệ này, thúc đẩy cuộc trò chuyện về những gì các biến chiếm phần lớn và không chiếm phần lớn chiếc bánh. Đối tượng của bạn không cần phải đoán tỷ lệ – bạn có thể dễ dàng thêm nhãn dữ liệu hoặc tạo biểu đồ chị em của biểu đồ tròn, biểu đồ vành khuyên, để hiển thị thông tin bổ sung
- Khi không có nhiều tỷ lệ đối với biến hoặc chúng được kết hợp. Biểu đồ hình tròn rất hữu ích khi trả lời các câu hỏi như "Hai nhà cung cấp lớn nhất nào kiểm soát 65% thị trường?"
Đối tượng của bạn không phải lúc nào cũng bao gồm các nhà khoa học dữ liệu. Theo đó, cách trình bày dữ liệu của bạn phải phù hợp với đối tượng cụ thể của bạn. Điều này đưa chúng ta đến một sức mạnh biểu đồ hình tròn khác. mọi người đã quen thuộc với biểu đồ hình tròn. Bất kỳ thành viên khán giả nào cũng sẽ cảm thấy thoải mái khi giải thích những gì biểu đồ hình tròn đang trình bày. Như một phần thưởng, các vòng tròn tạo ra nhiều cảm xúc tích cực hơn. bộ não của chúng ta thích nhìn vào các vòng tròn trên các góc nhọn. Cuối cùng, một biểu đồ hình tròn đơn giản hóa câu chuyện dữ liệu và khuyến khích khán giả
Những gì để tránh
Bậc thầy về trực quan hóa dữ liệu Edward Tufte đã có một tuyên bố nổi tiếng rằng “các biểu đồ hình tròn rất tệ và điều duy nhất tồi tệ hơn một biểu đồ hình tròn là rất nhiều trong số chúng. ” Chúng ta đã nói về ưu điểm của biểu đồ hình tròn và lý do tại sao chúng ta không tuân thủ triết lý biểu đồ không nghiêm ngặt này. Chúng tôi cũng nên nói rằng có nhiều trường hợp bạn không nên sử dụng biểu đồ hình tròn. Trước hết, biểu đồ hình tròn mô tả khung thời gian trì trệ, do đó, dữ liệu xu hướng không cần bàn với phương pháp trực quan hóa này. Đảm bảo khán giả của bạn hiểu khung thời gian được mô tả và cố gắng ghi lại hoặc gắn nhãn bộ lọc được áp dụng này ở đâu đó
Biểu đồ hình tròn cũng không phải là loại trực quan hóa dữ liệu tốt nhất để so sánh chính xác. Điều này đặc biệt đúng khi có nhiều miếng nhỏ trên chiếc bánh. Nếu bạn cần thấy rằng một phần lớn hơn 1% so với phần khác, thì tốt hơn là sử dụng biểu đồ thanh. Một điều nữa về nhiều miếng cho chiếc bánh của bạn – bạn không muốn quá nhiều. Biểu đồ tròn hiệu quả nhất khi chỉ hiển thị hai phần. Họ mất giá trị trình bày sau sáu phân đoạn. Sau sáu giờ, mắt thường khó phân biệt được tỷ lệ của các lát. Việc gắn nhãn biểu đồ hình tròn cũng trở nên khó khăn và bất động sản báo cáo/bảng điều khiển trực tuyến có giá trị thường bị lãng phí trong quá trình này.
Điều này đưa chúng ta đến vấn đề cuối cùng. vòng tròn chiếm không gian. Nếu bạn đang sử dụng nhiều biểu đồ hình tròn trong một bảng điều khiển, thì có lẽ tốt nhất là kết hợp dữ liệu trong một biểu đồ một cách hiệu quả hơn. Chúng tôi khuyên bạn nên kiểm tra biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau cho những trường hợp này. Bạn cũng có thể xem các biểu đồ hình tròn khác nhau thường được sử dụng và khám phá những nhược điểm của biểu đồ hình tròn
7] Biểu đồ đo
Khi nào nên sử dụng biểu đồ đo
Biểu đồ đo còn được gọi là biểu đồ quay số hoặc biểu đồ đồng hồ tốc độ. Các biểu đồ này sử dụng kim và màu sắc để hiển thị dữ liệu tương tự như số đọc trên mặt số/đồng hồ tốc độ và chúng cung cấp hình ảnh dễ hiểu. Chúng rất phù hợp để hiển thị một giá trị/đo lường trong ngữ cảnh định lượng, chẳng hạn như giai đoạn trước hoặc giá trị mục tiêu. Biểu đồ thước đo thường được sử dụng trong bảng điều khiển và báo cáo điều hành để hiển thị tiến độ so với các chỉ số kinh doanh chính. Tất cả những gì bạn cần làm là chỉ định các giá trị tối thiểu và tối đa, đồng thời xác định dải màu và biểu đồ đo sẽ hiển thị chỉ báo xu hướng ngay lập tức
Những gì để tránh
Biểu đồ đo rất phù hợp cho KPI và các điểm dữ liệu đơn lẻ. Sau đó, họ có thể hơi lộn xộn. Chỉ với một điểm dữ liệu, bạn không thể dễ dàng so sánh các biến khác nhau. Bạn cũng không thể sử dụng dữ liệu xu hướng bằng biểu đồ đo. Tất cả những điều này làm cho việc hiểu sâu sắc có thể hành động từ biểu đồ đo trở nên khó khăn. Hơn nữa, chúng chiếm nhiều không gian – nếu bảng điều khiển trực tiếp của bạn có bất động sản quý giá, việc lấp đầy nó bằng nhiều biểu đồ đo có thể không hiệu quả nhất. Bạn có thể sẽ kiếm được nhiều tiền hơn khi sử dụng một biểu đồ để tóm tắt nhiều KPI
8] Âm mưu phân tán
Khi nào nên sử dụng Biểu đồ phân tán
Biểu đồ phân tán không chỉ thú vị để nói – đó là thứ bạn cần khi tìm kiếm mối tương quan trong một tập dữ liệu lớn. Các bộ dữ liệu cần phải theo cặp với một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Cái phụ thuộc [cái mà cái kia dựa vào] trở thành trục y và cái độc lập – trục x. Khi dữ liệu được phân phối trên biểu đồ, kết quả cho thấy mối tương quan là tích cực, tiêu cực [mỗi mức độ khác nhau] hoặc không tồn tại. Việc thêm một đường xu hướng sẽ giúp hiển thị mối tương quan và mức độ quan trọng về mặt thống kê của nó
Những gì để tránh
Biểu đồ phân tán chỉ hoạt động khi bạn có nhiều điểm dữ liệu và mối tương quan. Nếu bạn chỉ nói về một vài mẩu thông tin, thì biểu đồ phân tán sẽ trống rỗng và vô nghĩa. Giá trị chỉ xuất hiện khi có đủ điểm dữ liệu để xem kết quả rõ ràng. Nếu bạn chỉ có một ít dữ liệu hoặc nếu biểu đồ phân tán của bạn hoàn toàn không hiển thị mối tương quan nào, thì biểu đồ này không có chỗ trên bảng điều khiển doanh nghiệp của bạn
9] Biểu đồ mạng nhện
Khi nào nên sử dụng biểu đồ mạng nhện
Biểu đồ mạng nhện, hoặc biểu đồ radar, là biểu đồ so sánh được sử dụng khi dữ liệu đa biến được hiển thị với ba hoặc nhiều biến định lượng [khía cạnh]. Điều này hữu ích khi bạn muốn đánh giá hai hoặc nhiều “thứ” bằng cách sử dụng nhiều hơn ba khía cạnh, tất cả đều có thể định lượng tương tự nhau. Nó chắc chắn là một câu cửa miệng, nhưng thật đơn giản khi bạn đưa nó vào sử dụng. Biểu đồ mạng nhện rất phù hợp để xếp hạng, đánh giá và đánh giá. Ví dụ: ba “thứ” mà chúng tôi đang so sánh trong ví dụ thương mại điện tử ở trên là các vùng. Úc, Châu Âu và Bắc Mỹ. Các khía cạnh chúng tôi đang so sánh với các sản phẩm được bán là Máy ảnh, TV, Điện thoại di động, Trò chơi và Máy tính. Mỗi biến đang được so sánh theo số lượng đơn vị đã được bán – trong khoảng từ 0 đến 500. Châu Âu rõ ràng đang bán chạy hơn trong mọi lĩnh vực và Úc đặc biệt yếu về Máy ảnh và Điện thoại di động. Sự tập trung của điểm mạnh và điểm yếu là rõ ràng trong nháy mắt
Những gì để tránh
Đây không phải là biểu đồ dễ thực hiện nhất, nhưng nó thực sự gây ấn tượng khi thực hiện đúng. Việc sử dụng biểu đồ này nếu bạn có nhiều hơn năm giá trị trong thứ nguyên của mình [năm “điều” cần đánh giá] sẽ khiến biểu đồ khó đọc, điều này có thể khiến biểu đồ trở nên vô nghĩa. Cho dù bạn sử dụng các đường liền nét hay các khu vực bóng mờ, quá nhiều lớp sẽ khó diễn giải. Đương nhiên, nó không phải là một lựa chọn khi bạn muốn hiển thị thời gian [toàn bộ vòng tròn. ]
10] Bàn
Khi nào nên sử dụng bảng
Chúng tôi biết – về mặt kỹ thuật, các bảng không phải là một loại trực quan hóa dữ liệu. Nhưng đôi khi, bạn thực sự chỉ cần một bảng để trình bày dữ liệu của mình ở định dạng thô. Với một bảng, bạn có thể hiển thị một số lượng lớn các biện pháp và kích thước chính xác. Bạn có thể dễ dàng tra cứu hoặc so sánh các giá trị riêng lẻ đồng thời hiển thị tổng số lớn. Điều này đặc biệt có lợi khi khán giả của bạn cần biết dữ liệu cơ bản hoặc truy cập vào “các loại cỏ dại. ” Bàn cũng hiệu quả nếu bạn có nhiều đối tượng khán giả, nơi mỗi người muốn xem phần của riêng họ trên bàn. Chúng cũng rất tuyệt trong việc mô tả nhiều giá trị văn bản hoặc chuỗi
Hãy nhớ rằng – chỉ vì bạn đang sử dụng một bảng không có nghĩa là nó không đẹp mắt. Bạn có thể sử dụng nhiều màu sắc, kiểu đường viền, kiểu phông chữ, định dạng số và biểu tượng để làm nổi bật và trình bày dữ liệu của mình một cách hiệu quả
Những gì để tránh
Có nhiều lý do để sử dụng bảng, nhưng cũng có nhiều trường hợp trong đó các loại trực quan hóa dữ liệu khác nhau là lựa chọn tốt hơn. Tất cả đều đến từ đôi mắt và bộ não của chúng ta. Các bảng tương tác chủ yếu với hệ thống từ ngữ – chúng tôi đọc các bảng. Việc đọc này bao gồm xử lý thông tin được hiển thị theo kiểu tuần tự. Người dùng đọc xuống các cột hoặc trên các hàng số, so sánh số này với số khác. Các từ khóa ở đây là đọc, xử lý và thời gian. Bảng mất nhiều thời gian hơn để tiêu hóa
Mặt khác, đồ thị được cảm nhận bởi hệ thống thị giác của chúng ta. Họ đưa ra hình dạng và hình thức của các con số và kể một câu chuyện dữ liệu. Họ có thể trình bày một lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và dễ sử dụng. Nếu cần trực quan hóa dữ liệu để xác định các mẫu và mối quan hệ, thì bảng không phải là lựa chọn tốt nhất. Ngoài ra, mặc dù thật thú vị khi sáng tạo với màu sắc, định dạng và biểu tượng, nhưng hãy đảm bảo rằng các lựa chọn định dạng và trình bày của bạn đang gia tăng nhận thức. Bảng đủ khó để đọc như là
11] Biểu đồ vùng
Khi nào nên sử dụng Biểu đồ khu vực
Biểu đồ vùng có liên quan chặt chẽ với biểu đồ đường. Cả hai loại biểu đồ đều mô tả mối quan hệ theo chuỗi thời gian, thể hiện tính liên tục trên một tập dữ liệu và phù hợp để xem xu hướng hơn là các giá trị riêng lẻ. Điều đó nói rằng, có một số khác biệt chính giữa hai. Vì những khác biệt này, “khi nào nên sử dụng biểu đồ vùng” không bằng “khi nào nên sử dụng biểu đồ đường. ”
Biểu đồ đường kết nối các điểm dữ liệu rời rạc nhưng liên tục thông qua các đoạn đường thẳng. Điều này làm cho chúng hiệu quả để tạo điều kiện cho các phân tích xu hướng. Các biểu đồ vùng về mặt kỹ thuật cũng giống như vậy, ngoại trừ khu vực bên dưới các đường vẽ được tô màu. Trong trường hợp này, biểu đồ vùng không xếp chồng cũng giống như biểu đồ đường – chỉ có thêm màu sắc. Vấn đề bạn gặp phải ở đây là tắc. khi bạn bắt đầu so sánh nhiều biến/danh mục trong biểu đồ vùng không xếp chồng, các lớp phía trên sẽ che khuất các lớp phía dưới. Bạn có thể thay đổi độ trong suốt, nhưng sau ba biến, các biểu đồ vùng xếp chồng lên nhau rất khó đọc
Điều này đưa chúng ta đến biểu đồ khu vực được sử dụng phổ biến nhất. biểu đồ khu vực xếp chồng lên nhau. Giống như biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau, biểu đồ vùng xếp chồng lên nhau mô tả mối quan hệ từng phần với toàn bộ. Tổng chiều dọc của biểu đồ vùng xếp chồng hiển thị toàn bộ, trong khi chiều cao của từng tập dữ liệu khác nhau hiển thị các phần. Ví dụ: biểu đồ vùng xếp chồng có thể hiển thị xu hướng bán hàng cho từng khu vực và tổng xu hướng bán hàng. Có hai loại biểu đồ vùng xếp chồng khác nhau mà bạn có thể sử dụng để mô tả mối quan hệ từng phần với toàn bộ
Biểu đồ khu vực xếp chồng truyền thống. Các giá trị thô được xếp chồng lên nhau, cho thấy toàn bộ thay đổi như thế nào theo thời gian
Biểu đồ diện tích phần trăm xếp chồng lên nhau. Tỷ lệ phần trăm được xếp chồng lên nhau để cho thấy mối quan hệ giữa các phần khác nhau thay đổi như thế nào theo thời gian. Điều này được sử dụng tốt nhất để hiển thị phân phối các danh mục dưới dạng các phần của tổng thể trong đó tổng số tích lũy ít quan trọng hơn
Những gì để tránh
Như chúng tôi đã gợi ý trước đó, phần lớn, bạn nên tránh xa các biểu đồ vùng không xếp chồng. Nếu bạn chỉ đang so sánh 2-3 biến khác nhau không che khuất lẫn nhau, thì hãy tiếp tục. Nhưng nhìn chung, chúng thường lộn xộn và không tuân theo các phương pháp hay nhất về trực quan hóa dữ liệu và thiết kế bảng điều khiển. Khi nói đến biểu đồ vùng xếp chồng lên nhau, không sử dụng chúng khi bạn không cần mô tả mối quan hệ từng phần – thay vào đó hãy sử dụng biểu đồ đường. Ngoài ra, nếu bạn đang cố gắng so sánh 7+ chuỗi, biểu đồ vùng xếp chồng lên nhau sẽ khó đọc. Trong trường hợp này, một lần nữa bạn nên chuyển sang biểu đồ đường
12] Âm mưu bong bóng
Khi nào nên sử dụng ô bong bóng
Biểu đồ bong bóng hoặc đồ thị bong bóng là một trong những biểu đồ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất để so sánh nhanh một số giá trị hoặc bộ dữ liệu. Nếu bạn đang tìm cách thể hiện mối quan hệ giữa các danh mục sản phẩm, dòng doanh thu, rủi ro đầu tư, chi phí hoặc bất kỳ thứ gì tương tự, thì biểu đồ hoặc sơ đồ bong bóng sẽ vô cùng hiệu quả
Chẳng hạn, biểu đồ bong bóng mẫu của chúng tôi thể hiện mối quan hệ giữa hỗn hợp các danh mục sản phẩm bán lẻ, chủ yếu là số lượng đơn đặt hàng và tỷ suất lợi nhuận
Tại đây, bạn có thể biết rằng danh mục sản phẩm TV & Rạp hát tại nhà có số lượng đơn đặt hàng cao nhất [khoảng 3.000 như bạn có thể thấy từ thang số bên trái] cũng như tỷ suất lợi nhuận cao nhất và do đó, nó là bong bóng lớn nhất . Một cách tương đối, danh mục máy ảnh cho thấy số lượng đơn đặt hàng thấp nhất bên cạnh tỷ suất lợi nhuận nhỏ nhất và đương nhiên là bong bóng nhỏ nhất trên biểu đồ
Biểu đồ bong bóng cực kỳ mạnh mẽ để trực quan hóa hai hoặc nhiều biến có nhiều chiều. Và ở đây, bong bóng càng lớn, tỷ suất lợi nhuận càng cao. Các ô bong bóng không chỉ kích thích thị giác mà còn cực kỳ hiệu quả khi xây dựng một câu chuyện so sánh cho một đối tượng cụ thể
Những gì để tránh
Rất khó để hiểu sai các biểu đồ bong bóng, nhưng lỗi phổ biến nhất với các loại biểu đồ trực quan hóa dữ liệu này là tập trung vào việc thay đổi “bán kính” của các giá trị thay vì “diện tích” mà chúng chiếm trên biểu đồ. Làm như vậy đôi khi làm cho các bong bóng trên biểu đồ không cân xứng trên biểu đồ, khiến thông tin nhìn thoáng qua bị sai lệch. Tóm lại, bong bóng của bạn phải chính xác về kích thước so với các giá trị. Làm đúng điều này, và bạn sẽ nhận được kết quả xứng đáng
Tạo các giá trị bổ sung trong biểu đồ và đồ thị của bạn với các hộp văn bản động hiện đại
Khi nói đến việc đưa các loại trực quan hóa dữ liệu của bạn vào cuộc sống, bạn có thể thêm các giá trị hoặc yếu tố tương tác bổ sung vào biểu đồ của mình để làm cho chúng hấp dẫn hơn và hướng đến giá trị hơn
Bằng cách sử dụng bảng điều khiển tương tác để làm cho biểu đồ trực quan hóa dữ liệu của bạn trở nên sống động, bạn sẽ làm cho các bản trình bày và sáng kiến của mình trở nên mạnh mẽ hơn, truyền tải thông điệp của bạn về nhà theo cách sẽ mang lại lợi ích trực tiếp cho tổ chức của bạn
Bảng điều khiển tương tác là công cụ quản lý dữ liệu giúp phân tích, theo dõi và giám sát chi tiết hơn, hiển thị trực quan các chỉ số kinh doanh quan trọng đồng thời mang đến cơ hội tương tác với dữ liệu. Khi làm như vậy, người dùng có thể đưa ra các quyết định thúc đẩy kinh doanh dựa trên dữ liệu, sáng suốt hơn
Trong số tất cả các tính năng hữu ích có trong bảng điều khiển tương tác mạnh mẽ, hộp văn bản hoặc hình ảnh động là một trong những tính năng hiệu quả nhất
Thay vì lãng phí thời gian và có nguy cơ gặp phải sự không chính xác với dữ liệu của bạn, chức năng động có nghĩa là bạn có thể quét các chỉ số KPI một cách trực quan trong khi nhận được các bản cập nhật tự động dựa trên các giá trị hoạt động kém hoặc hiệu quả dựa trên các bộ lọc bạn đã đặt. Nếu giá trị đặt của bạn nằm trong tiêu chí đã chỉ định, dấu chấm than rõ ràng sẽ cho bạn biết rằng điểm chuẩn này cần bạn chú ý. Nếu điểm chuẩn đã đặt hoạt động tốt, dấu kiểm sẽ cung cấp gợi ý rõ ràng và cho người xem biết rằng giá trị đang được kiểm soát. Điều đó có nghĩa là không cần tính toán thủ công và bảng điều khiển sẽ cung cấp các thông báo cần thiết
Để hiểu điều này chi tiết hơn, đây là video dựa trên 10 tính năng bảng điều khiển tương tác hàng đầu của chúng tôi để bạn xem vui vẻ
Tư duy thiết kế trong trực quan hóa dữ liệu
Khi nói đến các loại trực quan hóa dữ liệu khác nhau, không có sự thay thế nào cho một thiết kế chắc chắn. Nếu bạn dành thời gian để hiểu lý do cho những nỗ lực trực quan hóa dữ liệu của mình, những người mà bạn đang nhắm đến và cách tiếp cận bạn muốn thực hiện để kể câu chuyện của mình, bạn sẽ thu được kết quả tuyệt vời
Tại datapine, chúng tôi đã phát triển các tùy chọn thiết kế tốt nhất cho phần mềm báo cáo bảng điều khiển của mình, giúp chúng dễ dàng điều hướng nhưng đủ tinh vi để xử lý tất cả dữ liệu của bạn theo cách quan trọng
Với các tính năng trang tổng quan nâng cao của chúng tôi, bao gồm một loạt các tùy chọn kiểu toàn cầu, chúng tôi cho phép bạn làm cho trang tổng quan của mình hấp dẫn nhất có thể đối với những người được cung cấp dữ liệu của bạn
Vai trò của bạn trong việc tạo ra một thiết kế hiệu quả cho biểu đồ trực quan hóa dữ liệu của bạn là chọn đúng loại trực quan hóa dữ liệu để kể một câu chuyện mạch lạc, đầy cảm hứng và có thể truy cập rộng rãi. Hiếm khi khán giả của bạn hiểu bạn đã đặt bao nhiêu suy nghĩ chiến lược vào việc lựa chọn bảng thông tin của mình – vì với nhiều yếu tố trình bày, thiết kế thường bị đánh giá thấp. Tuy nhiên, chúng tôi hiểu tầm quan trọng của việc này và chúng tôi ở đây để giúp một tay
Ngoài những gì chúng tôi đã trình bày trong hướng dẫn này, việc tự đặt cho mình một bộ câu hỏi đa dạng và hướng đến giá trị sẽ giúp bạn có khởi đầu tốt nhất để kể câu chuyện dữ liệu của mình đúng cách
Chúng tôi có thể đã đề cập đến điều này sớm hơn, nhưng nó rất quan trọng, vì vậy chúng tôi nghĩ rằng chúng tôi nên nhắc lại. Biết đối tượng của bạn là ai sẽ cho bạn biết bạn cần dữ liệu gì, nhưng hiểu cách họ sẽ sử dụng dữ liệu sẽ giúp bạn quyết định biểu đồ nào sẽ đẩy nhanh sự thành công của các nỗ lực trực quan hóa dữ liệu của bạn
Đối tượng của bạn có tích cực sử dụng dữ liệu có trong trang tổng quan của bạn không?
Nếu đối tượng của bạn sẽ tích cực sử dụng dữ liệu được trình bày cho họ, thì có lẽ với tư cách là một nhóm mà mỗi thành viên có thể cần xem xét các khu vực cụ thể và đi sâu vào hơn nữa, sử dụng các biểu đồ phức tạp hơn và bộ lọc bảng điều khiển toàn cầu sẽ hoạt động tốt nhất
Nếu trang tổng quan của bạn tập trung vào việc hiển thị một nhóm kết quả cụ thể, thì biểu đồ số và biểu đồ mạng nhện [có thể trông khá ấn tượng] có thể là cách tiếp cận tốt nhất, với một lựa chọn nhỏ các biểu đồ phức tạp hơn được kết hợp để hỗ trợ câu chuyện của bạn
Tóm lại, đây là các loại trực quan hóa dữ liệu hàng đầu mà bạn nên biết
- Biểu đồ số - cung cấp tổng quan ngay lập tức về một giá trị cụ thể
- Biểu đồ đường - hiển thị xu hướng và thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời gian
- Bản đồ - trực quan hóa dữ liệu theo vị trí địa lý
- Biểu đồ thác nước - thể hiện thành phần tĩnh của dữ liệu
- Biểu đồ thanh - được sử dụng để so sánh dữ liệu của nhiều mặt hàng
- Biểu đồ hình tròn - biểu thị thành phần tỷ lệ của một biến
- Biểu đồ đo - được sử dụng để hiển thị một giá trị trong ngữ cảnh định lượng
- Biểu đồ phân tán - được áp dụng để thể hiện mối quan hệ và phân phối của tập hợp dữ liệu lớn
- Biểu đồ mạng nhện - biểu đồ so sánh tuyệt vời để xếp hạng, đánh giá và thẩm định
- Bảng - hiển thị một số lượng lớn các kích thước và thước đo chính xác
- Biểu đồ vùng - mô tả mối quan hệ từng phần theo thời gian
- Biểu đồ bong bóng - trực quan hóa 2 biến trở lên với nhiều thứ nguyên
Nhưng trong thời đại kỹ thuật số siêu kết nối của chúng ta, có nhiều loại trực quan hóa dữ liệu hơn mà bạn có thể sử dụng để tạo lợi thế cho mình
Hoàn thiện với hình ảnh tuyệt đẹp, phần mềm phân tích hình ảnh tiên tiến của chúng tôi có thể giúp bạn dễ dàng tạo và thao tác dữ liệu của mình một cách chính xác theo cách bạn muốn và điều chỉnh dữ liệu cho phù hợp với đối tượng của bạn. Phần tốt nhất là, bạn có thể dùng thử trong 14 ngày, hoàn toàn miễn phí
Ba cân nhắc hình dung cơ bản là gì?
Ba yếu tố để trực quan hóa dữ liệu thành công .
Nó hiểu khán giả
Nó thiết lập một khuôn khổ rõ ràng. Nhà thiết kế cần đảm bảo rằng tất cả mọi người xem hình ảnh trực quan đều có điểm chung về những gì nó đại diện. .
Nó kể một câu chuyện
Ba cân nhắc trực quan hóa cơ bản chọn tất cả áp dụng tiêu đề văn bản 1 điểm nhãn phụ đề là gì?
Đúng. Ba cân nhắc hình ảnh hóa cơ bản là tiêu đề, phụ đề và nhãn .
Ba phương pháp hay nhất trong trực quan hóa dữ liệu là gì?
5 Phương pháp hay nhất về trực quan hóa dữ liệu .
Nói chuyện với một đối tượng cụ thể
Chọn hình ảnh phù hợp
Cung cấp ngữ cảnh
Giữ mọi thứ đơn giản và dễ tiêu hóa
Thiết kế cho sự tham gia của người dùng
Các loại trực quan hóa là gì?
Có nhiều kiểu trực quan hóa dữ liệu. Phổ biến nhất là biểu đồ tán xạ, biểu đồ đường, biểu đồ hình tròn, biểu đồ thanh, bản đồ nhiệt, biểu đồ khu vực, bản đồ choropleth và biểu đồ