Trực quan hóa dữ liệu là gì? Trình bày dữ liệu để ra quyết định

Định nghĩa trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày dữ liệu ở định dạng đồ họa như biểu đồ, biểu đồ hoặc bản đồ để giúp người ra quyết định dễ dàng xem và hiểu các xu hướng, ngoại lệ và mẫu trong dữ liệu.

Bản đồ và biểu đồ là một trong những hình thức trực quan hóa dữ liệu sớm nhất. Một trong những ví dụ ban đầu nổi tiếng nhất về trực quan hóa dữ liệu là một bản đồ dòng chảy do kỹ sư xây dựng người Pháp Charles Joseph Minard tạo ra vào năm 1869 để giúp hiểu được những gì quân đội của Napoléon phải gánh chịu trong chiến dịch thảm khốc của Nga năm 1812. Bản đồ sử dụng hai chiều để mô tả số lượng quân, khoảng cách, nhiệt độ, vĩ độ và kinh độ, hướng di chuyển và vị trí liên quan đến các ngày cụ thể.

Ngày nay, trực quan hóa dữ liệu bao gồm tất cả các cách trình bày dữ liệu một cách trực quan, từ trang tổng quan đến báo cáo, biểu đồ thống kê, bản đồ nhiệt, biểu đồ, đồ họa thông tin và hơn thế nữa.

Giá trị kinh doanh của trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu giúp mọi người phân tích dữ liệu, đặc biệt là khối lượng lớn dữ liệu, một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Bằng cách cung cấp các trình bày trực quan dễ hiểu về dữ liệu, nó giúp nhân viên đưa ra các quyết định sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu đó. Trình bày dữ liệu dưới dạng trực quan có thể giúp dễ hiểu hơn, giúp mọi người có được thông tin chi tiết nhanh hơn. Hình ảnh hóa cũng có thể giúp truyền đạt những hiểu biết sâu sắc đó dễ dàng hơn và xem các biến độc lập liên quan với nhau như thế nào. Ví dụ: điều này có thể giúp bạn xem xu hướng, hiểu tần suất của các sự kiện và theo dõi kết nối giữa hoạt động và hiệu suất.

Các lợi ích chính của việc trực quan hóa dữ liệu bao gồm:

• Mở khóa giá trị dữ liệu lớn bằng cách cho phép mọi người hấp thụ một lượng lớn dữ liệu trong nháy mắt
• Tăng tốc độ ra quyết định bằng cách cung cấp quyền truy cập vào thông tin theo yêu cầu và thời gian thực
• Xác định lỗi và sự không chính xác trong dữ liệu một cách nhanh chóng

Các loại trực quan hóa dữ liệu là gì?

Có vô số cách trực quan hóa dữ liệu, nhưng cơ quan thiết kế dữ liệu Cơ quan Datalabs chia trực quan hóa dữ liệu thành hai loại cơ bản:

• Thăm dò: Hình ảnh hóa khám phá giúp bạn hiểu dữ liệu đang cho bạn biết điều gì.
• Giải trình: Hình ảnh hóa giải thích kể một câu chuyện với khán giả bằng cách sử dụng dữ liệu.

Điều cần thiết là phải hiểu rõ hai đầu mà một hình dung nhất định nhằm đạt được. Các Danh mục Trực quan hóa Dữ liệumột dự án được phát triển bởi nhà thiết kế tự do Severino Ribecca, là một thư viện gồm các kiểu trực quan hóa thông tin khác nhau.

Một số loại hình ảnh trực quan cụ thể phổ biến nhất bao gồm:

Khu vực 2D: Đây thường là những hình ảnh hóa Lĩnh vực địa lý. Ví dụ, bản đồ sử dụng các biến dạng của bản đồ để chuyển tải thông tin như dân số hoặc thời gian di chuyển. Choropleths sử dụng các sắc thái hoặc mẫu trên bản đồ để biểu thị một biến số thống kê, chẳng hạn như mật độ dân số theo tiểu bang.

Thời gian: Đây là những hình ảnh trực quan tuyến tính một chiều có thời gian bắt đầu và kết thúc. Các ví dụ bao gồm chuỗi thời gian, trình bày dữ liệu như lượt truy cập site theo ngày hoặc tháng và biểu đồ Gantt, minh họa lịch trình dự án.

Đa chiều: Những hình ảnh trực quan phổ biến này trình bày dữ liệu có hai hoặc nhiều thứ nguyên. Ví dụ bao gồm biểu đồ hình tròn, biểu đồ và biểu đồ phân tán.

Thứ bậc: Những hình ảnh trực quan này cho thấy các nhóm liên quan với nhau như thế nào. Sơ đồ cây là một ví dụ về hình ảnh phi tập trung hoá cho thấy các nhóm lớn hơn bao gồm các tập hợp các nhóm nhỏ hơn như thế nào.

Mạng: Hình ảnh hóa mạng cho biết cách các tập dữ liệu có liên quan với nhau trong một mạng. Một ví dụ là sơ đồ liên kết nút, còn được gọi là đồ thị mạngsử dụng các nút và đường liên kết để hiển thị cách mọi thứ được kết nối với nhau.

Một số ví dụ về trực quan hóa dữ liệu là gì?

Tableau đã thu thập những gì nó cho là 10 ví dụ về trực quan hóa dữ liệu tốt nhất. Số một trong danh sách của Tableau là bản đồ của Minard về cuộc hành quân của Napoléon đến Moscow, đã được đề cập ở trên. Các ví dụ nổi bật khác bao gồm:

• Một bản đồ chấm do bác sĩ người Anh John Snow tạo ra vào năm 1854 để hiểu về đợt bùng phát dịch tả ở London năm đó. Bản đồ đã sử dụng biểu đồ hình cột trên các khối phố để chỉ ra số ca tử vong do dịch tả tại từng hộ gia đình trong một khu phố ở London. Bản đồ cho thấy các hộ gia đình bị ảnh hưởng nặng nhất đều lấy nước từ cùng một giếng, điều này cuối cùng dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc rằng các giếng bị ô nhiễm bởi nước thải đã gây ra dịch bệnh.
• Kim tự tháp phân tích nhân khẩu học theo độ tuổi và giới tính hoạt hình do Trung tâm nghiên cứu Pew tạo ra như một phần của dự án The Next America của nóđược xuất bản vào năm 2014. Dự án chứa đầy những hình ảnh hóa dữ liệu sáng tạo. Điều này cho thấy nhân khẩu học dân số đã thay đổi như thế nào kể từ những năm 1950, với hình tháp gồm nhiều người trẻ ở dưới cùng và rất ít người lớn tuổi ở trên cùng vào những năm 1950 sang hình chữ nhật vào năm 2060.
• Một bộ sưu tập của bốn hình dung của Hanah Anderson và Matt Daniels của The Pudding minh họa sự chênh lệch giới tính trong văn hóa đại chúng bằng cách chia nhỏ kịch bản của 2.000 bộ phim và kiểm đếm lời thoại cho các nhân vật nam và nữ. Các hình ảnh trực quan bao gồm bảng phân tích các bộ phim của Disney, tổng quan về 2.000 kịch bản, thanh chuyển màu mà người dùng có thể tìm kiếm các bộ phim cụ thể và trình bày thành kiến ​​về tuổi tác đối với các vai nam và nữ.

Phần mềm trực quan hóa dữ liệu bao gồm nhiều ứng dụng, công cụ và tập lệnh. Họ cung cấp cho các nhà thiết kế những công cụ họ cần để tạo ra các biểu diễn trực quan của các tập dữ liệu lớn. Một số phổ biến nhất bao gồm:

Domo: Domo là một công ty phần mềm đám mây chuyên về các công cụ thông minh kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu. Nó tập trung vào các trang tổng quan được triển khai bởi người dùng doanh nghiệp và dễ sử dụng, khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho các doanh nghiệp nhỏ đang tìm cách tạo các ứng dụng tùy chỉnh.

Dundas BI: Dundas BI là một nền tảng BI để trực quan hóa dữ liệu, xây dựng và chia sẻ các trang tổng quan và báo cáo cũng như nhúng các phân tích.

Biểu đồ: Infogram là một công cụ trực quan hóa kéo và thả để tạo hình ảnh trực quan cho các báo cáo tiếp thị, đồ họa thông tin, bài đăng trên mạng xã hội, trang tổng quan, v.v. Tính dễ sử dụng của nó làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt cho những người không phải là nhà thiết kế.

Klipfolio: Klipfolio được thiết kế để cho phép người dùng truy cập và kết hợp dữ liệu từ hàng trăm dịch vụ mà không cần viết bất kỳ mã nào. Nó tận dụng các chỉ số tức thì được xây dựng trước, được quản lý và trình tạo mô hình dữ liệu mạnh mẽ, làm cho nó trở thành một công cụ tốt để xây dựng các trang tổng quan tùy chỉnh.

Người nhìn: Hiện là một phần của Google Cloud, Looker có một trình cắm marketplace với một thư mục gồm các loại hình trực quan khác nhau và các khối phân tích được tạo sẵn. Nó cũng có giao diện kéo và thả.

Microsoft Power BI: Microsoft Power BI là một nền tảng kinh doanh thông minh được tích hợp với Microsoft Office. Nó có giao diện dễ sử dụng để tạo trang tổng quan và báo cáo. Nó rất giống với Excel nên các kỹ năng Excel chuyển giao tốt. Nó cũng có một ứng dụng di động.

Qlik: Qlik Sense của Qlik có công cụ dữ liệu “liên kết” để điều tra dữ liệu và các đề xuất do AI hỗ trợ để trực quan hóa. Nó đang tiếp tục xây dựng kiến ​​trúc mở và khả năng đa âm thanh của mình.

Sisense: Sisense là một nền tảng phân tích end-to-end nổi tiếng nhất với phân tích nhúng. Nhiều khách hàng sử dụng nó ở dạng OEM.

Tableau: Một trong những nền tảng trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất trên Thị trường giao dịch, Tableau là một nền tảng hỗ trợ truy cập, chuẩn bị, phân tích và trình bày dữ liệu. Nó có sẵn trong nhiều tùy chọn, bao gồm ứng dụng dành cho máy tính để bàn, máy chủ và các phiên bản online được lưu trữ cũng như phiên bản công khai, miễn phí. Tableau có một đường cong học tập dốc nhưng rất tuyệt vời để tạo các biểu đồ tương tác.

Chứng nhận trực quan hóa dữ liệu

Yêu cầu cao về kỹ năng trực quan hóa dữ liệu. Những cá nhân có sự kết hợp kinh nghiệm và kỹ năng phù hợp có thể yêu cầu mức lương cao. Chứng chỉ có thể giúp ích.

Một số chứng chỉ phổ biến bao gồm:

Tiền lương và công việc trực quan hóa dữ liệu

Dưới đây là một số chức danh công việc phổ biến nhất liên quan đến trực quan hóa dữ liệu và mức lương trung bình cho từng vị trí, theo dữ liệu từ Mức lương.

• Nhà phân tích dữ liệu: $ 64K
• Nhà khoa học dữ liệu: $ 98K
• Chuyên gia trực quan hóa dữ liệu: $ 76K
• Nhà phân tích dữ liệu cấp cao: 88 nghìn đô la
• Nhà khoa học dữ liệu cao cấp: $ 112K
• Nhà phân tích BI: $ 65K
• Chuyên gia phân tích: $ 71K
• Nhà phân tích dữ liệu tiếp thị: $ 61K