Trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng trước khi dữ liệu được đưa vào giai đoạn phân tích. Ví dụ: Các chuyên gia muốn tìm hiểu trước về các biến dữ liệu, mối quan hệ giữa chúng là gì để suy nghĩ về các mô hình dự báo, họ có thể vẽ trước các đồ thị để xem xét. Đây có thể gọi là giai đoạn Data Exploration hoặc phương pháp tóm tắt trình bày dữ liệu trong Statistics.
Trực quan hóa dữ liệu hiểu một cách đơn giản
Nói một cách đơn giản, đây là việc tạo ra các biểu đồ, đồ thị… hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu được tốt nhất.
Mục đích là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu, để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ (insights) từ dữ liệu đến người xem, người đọc.
>>>Xem thêm :Cùng tìm hiểu chiến lược định giá sản phẩm trong marketing là gì ?
Trực quan hóa dữ liệu phương pháp tóm tắt
Data Visualization không chỉ giúp người đọc, người xem nắm bắt thông tin mà còn giúp nhà phân tích dữ liệu phân tích khai thác dữ liệu tối ưu. Phương pháp tóm tắt, trình bày dữ liệu trong Statistics là một phần nằm trong Data Visualization vì nó liên quan đến việc thể hiện, mô tả dữ liệu (các biến) định tính, định lượng dưới dạng các đồ thị phù hợp, cũng là một dạng trực quan dữ liệu.
Tóm tắt và trình bày, mô tả dữ liệu trong thống kê được chia làm 2 dạng phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu, đó chính là dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Để biết thêm về 2 loại dữ liệu này và các thang đo kèm theo, mời bạn theo dõi bài viết.
Dữ liệu định tính (Qualitative Data)
Dữ liệu định tính phản ánh tính chất, hay loại hình, không có biểu hiện trực tiếp bằng con số.
Ví dụ:
- Giới tính
- Nghề nghiệp
- Tình trạng hôn nhân
- Dân tộc
- Tôn giáo
- Học thức
- …
Với biến định tính, chúng ta có thể đếm số quan sát của từng loại (tần số) và tính % của từng loại trong tổng thể (tần suất).
Để thể hiện dữ liệu định tính dưới dạng đồ thị, biểu đồ thì trước hết dữ liệu định tính phải được tóm tắt và sắp xếp dưới dạng các bảng phân phối tần số gọi là Frequency Distribution Table.
Phân tổ hoặc nhóm
Trực quan hóa dữ liệu phân tổ hoặc nhóm (class) là quá trình chúng ta căn cứ vào một hay một số biến có đặc trưng cụ thể nào đó để sắp xếp các đơn vị quan sát vào tổ, nhóm có đặc điểm khác nhau, tức chia mẫu hoặc tổng thể thành các tổ nhóm có tính chất khác nhau.
Ví dụ dữ liệu về loại nước giải khát được tiêu thụ phổ biến bởi 50 sinh viên một trường Đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Chúng ta lấy thử một mẫu 50 quan sát như trên bảng, nhận thấy số loại nước ngọt không quá nhiều ở 6 loại là Dasani, Coca-cola, Pepsi, Sting, Twister, C2. Ta phân 6 tổ, mỗi tổ là 1 nhãn hiệu nước giải khát như sau:
Ví dụ thu thập thu nhập bình quân hàng tháng của 50 hộ gia đình rất đa dạng về phạm vi, để tóm tắt đơn giản ta có thể chia tổ/ nhóm theo:
- Thu nhập dưới 5 triệu: 5 hộ
- Thu nhập 5 đến 10 triệu: 12 hộ
- Thu nhâp 10 đến 15 triệu: 23 hộ
- Trên 15 triệu: 9 hộ.
>>>Xem thêm: Hướng dẫn Cách xác định vị trí qua Facebook mới nhất 2020
Bar chart/ Column chart
Biểu đồ cột là biểu đồ đơn giản, trực quan nhất, người xem dễ thấy rõ yếu tố nào có giá trị lớn nhất, bé nhất, sự hơn kém giữa chúng (thông thường được xếp theo thứ tự).
Biểu đồ cột đứng hay cột ngang thể hiện tần số của mỗi loại, mỗi đối tượng và thể hiện sự so sánh giữa chúng.
Pie chart
Biểu đồ tròn giống như một cái bánh và mỗi lát bánh ứng với từng thành phần khảo sát. Kích thước của mỗi lát tương ứng với tỉ lệ phần trăm số quan sát hay còn lại là tần suất trong tổng thể hoặc mẫu. Biểu đồ tròn cũng thể hiện được sự hơn kém giữa các phần nhưng không rõ bằng biểu đồ cột.
Dữ liệu định lượng (Quantitative Data)
Trực quan hóa dữ liệu trường hợp dữ liệu định lượng ít, ví dụ độ tuổi của 30 sinh viên đang học tại trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh (từ hệ Đại học trở lên) như sau:
28 22 25 21 26 24 23 30 31 33 19 20 22 27 30 19 28 31 22 27 37 35 22 19 22 23 26 28 25 36
Để tóm tắt chúng ta sử dụng biểu đồ thân và lá, với lá là số liệu bên phải của các giá trị dữ liệu (có thể là 1 hay 2 chữ số hàng đơn vị hay hàng chục), còn nhánh là số liệu bên trái của các giá trị dữ liệu (có thể là 1 hay 2 chữ số hàng chục, hay hàng trăm).
Qua bài viết của atpsolution.vn đã cho các bạn biết về trực quan hóa dữ liệu công cụ hỗ trợ quan trọng trong công việc. Hy vọng những thông tin trên sẽ hữu ích đối với các bạn. Cảm ơn các bạn đã dành thời gian để xem qua bài viết nhé.
>>Xem thêm :Top những tool hỗ trợ quảng cáo facebook đắc lực cho các chị em bán hàng
Mỹ Phượng-tổng hợp
Tham khảo ( brandsvietnam, unitrain, … )
Bình luận về chủ đề post