Cách chọn biểu đồ minh họa phù hợp với từng chỉ số

Chọn biểu đồ minh họa phù hợp với từng chỉ số là cách giúp bạn trực quan hóa dữ liệu khiến báo cáo trở nên sống động và hấp dẫn hơn. Trong thực tế, việc lựa chọn biểu đồ giúp người xem nhanh chóng tìm ra Insight không hề dề dàng. Bởi mỗi loại biểu đồ sẽ có mục đích sử dụng khác nhau trong việc truyền đạt câu chuyện của dữ liệu (Data Storytelling) tới người đọc.

Trong một vài trường hợp, dữ liệu sẽ không cần được trực quan bằng các biểu đồ phức tạp, mà chỉ cần thể hiện dưới dạng bảng biểu là đủ. Vì vậy, nếu hiểu rõ chức năng của từng loại biểu đồ để sử dụng phù hợp, việc trực quan hóa dữ liệu sẽ mang lại nhiều giá trị nhất cho người đọc. Vậy, chức năng và cách sử dụng mỗi loại như thế nào, cùng tìm hiểu nhé!

Cách lựa chọn biểu đô, đô thị phù hợp khi trực quan hóa dữ liệu

Hình ảnh minh họa bên trên là một “Decision Tree – Cây quyết định”, nó thể hiện một cách tổng quan về mục đích sửa dụng của một số loại biểu đồ tiêu biểu. Nhìn chung, sơ đò trên đưa ra hướng dẫn để lựa chọn biểu đồ theo 2 mục đích chính:

• Thể hiện mối quan hệ của 2 hay nhiều dữ liệu với nhau.
• Thể hiện một loại giá trị dữ liệu cụ thể.

Các ví dụ minh họa và giải thích bên dưới sẽ đưa ra góc nhìn cụ thể hơn về mục đích sử dụng của những biểu đò được trình bày bên trên.

Single Value – Biểu đô thể hiện một giá trị dữ liệu cụ thể

Single Value Chart

Single Value Chart thường được sử dụng để giúp người đọc nhanh chóng nắm bắt được thông tin của một dữ liệu cụ thể. ở hình minh họa phía trên, Single Value Chart sử dụng để tạo sự nổi bật và thu hút sự chú ý đối với Operation Cost (chi phí vận hành) – một chỉ số khá quan trọng mà hầu hết các quản lý cấp cao cần nắm rõ.

Single Value Indicator Chart

Khác với Single Value Chart, ngoài việc làm cho người đọc nhanh chóng chú ý đến metric quan trọng đang được trình bày, loại biểu đồ này còn gắn thêm một Indicator (Chỉ báo) bên cạnh để cho thấy sự thay đổi của dữ liệu.

Bullet Chart

Bullet Chart cũng thường được sử dụng để biểu diễn metric quan trọng. Điểm đặc biệt của loại biểu đồ này là nó đồng thời phản ánh hiện trạng của metric so với mục tiêu.

Multiple Values – Biểu đô thể hiện sự tương quan của nhiều giá trị dữ liệu

Thông thường, có 4 nhóm biểu đồ được sử dụng để thể hiện mối liên hệ của nhiều giá trị dữ liệu khác nhau:

• Relationship: được sử dụng để thể hiện mối liên hệ giữa các dữ liệu riêng biệt.
• Comparison: được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều loại dữ liệu với nhau.
• Composition: được sử dụng để làm nổi bật tỷ trọng thành phần của nhiều dữ liệu so với tổng thể mà chúng tạo nên.
• Distribution: được sử dụng để giúp người đọc dễ dàng hình dung được sự phân bổ của dữ liệu trên trên một phạm vi.

Relationship – Thể hiện mối liên hệ giữa các dữ liệu riêng biệt

Scatter Plot (Biểu đồ tán xạ)

Scatter Plot (Biểu đồ tán xạ) thường được sử dụng để trực quan hóa mối quan hệ giữa 2 biến số định lượng (Quantitative Variables). Mối quan hệ giữa 2 biến số ấy sẽ được biểu diễn dưới các dạng chấm tròn trên đồ thị, với một biến đại diện cho trục tung và một biến đại diện cho trục hoành. Mỗi chấm tròn trên đồ thị có nghĩa là khi x = này thì giá trị của y tương ứng với điểm dữ liệu đó trên trục y.

Bulbble Plot (Biểu đồ bong bóng)

Tương tự như Scatter Plot, các điểm tròn cũng thể hiện mối quan hệ giữa 2 biến số được biểu diên ở trục tung và trục hoành. Ngoài ra, kích thước của các điểm tròn ấy cũng đại diện cho một loại dữ liệu khác. Vậy, có thể hiểu là, Bubble Plot (Biểu đồ bong bóng) thường được sử dụng để trực quan hóa mối quan hệ giữa 3 biến số định lượng.

Comparison – So sánh hai hoặc nhiều loại dữ liệu với nhau

Bar Chart (Biểu đồ cột)

Sử dụng Bar charts sẽ là lựa chọn phù họp khi căn so sánh sự chênh lệch của các dữ liệu khác nhau trong cùng một mốc thời gian cố định.

Line Chart (Biểu đồ đường)

Khi muốn thể hiện xu hướng, biến động, và diễn biến liên tục của một hoặc nhiều dữ liệu trong 1 khoảng thời gian, Line chart sẽ là lựa chọn phù họp trong trường họp này.

Composition – làm nổi bật tỷ trọng thành phần của từng dữ liệu so với tổng thể

Area Chart (Biểu đồ khu vực)

Về cơ bản, có thể hiểu Area chart (Biểu đồ khu vực) là một dạng của biểu đồ đường, nhưng từ phần bên dưới của đường đến trục hoành sẽ được tô màu. Việc tô màu sẽ giúp cho người đọc dễ dàng hình dung được sự đóng góp của từng thành phần dữ liệu so với tổng thể. Vậy nên, có thể hiểu rằng, Area Chart đượcc sử dụng để cho thấy mối quan hệ của các phần với tổng thể qua một khoảng thời gian.

Pie Chart

Pie Chart (Biểu đò tròn) thường được sử dụng để thể hiện tỷ trọng của các dữ liệu thành phần so với tổng thể. Các thành phần trong biểu đồ tròn sẽ được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm, và tổng của tất cả thành phần dữ liệu sẽ là 100%.

Distribution – giúp người đọc dễ dàng hình dung sự phân bổ của dữ liệu trên trên một phạm vi

Map (Bản đồ)

Map (Bản đồ) thường được sử dụng để cho thấy sự phân bổ của dữ liệu trong từng khu vực địa lý – chính trị khác nhau một cách tổng quan. Như ví dụ trên, người xem biểu đồ có thể nhanh chóng nhận ra ở khu vực nào đang có số lượng Users nhiều nhất, và ngược lại.

Bubble Map

Bubble Map (bản đồ bong bóng) sẽ đặc biệt hữu ích khi sử dụng để làm nổi bật độ phủ của dữ liệu tại các khu vực địa lý cụ thể.

Funnel Chart

Funnel Chart (Biểu đồ hình phễu) có lẽ là loại biểu đồ khá quen thuộc đối với những người đang làm hoặc theo học ngành Marketing. Biểu đồ này thường được sử dụng để biểu thị sự phân bổ của một loại dữ liệu trong từng giai đoạn của phễu, còn toàn bộ giai đoạn của phễu thể hiện một quy trình.

Ứng dụng các loại biểu đồ minh họa này như thế nào?

Metric	Aggregation		Grouping		Filtering
	Formula	Data Source	Content	Data Source
Operations Cost	SUM(Cost)		Total Department Month		Do not include marketmg costs
Revenue	SUM(Revenue)		Total Month
Subscriptions	Count(Accounts)		Total Month		Do not include free trials

Chú thích bảng yêu cầu trên:

• Metric: Các chỉ số cần được biểu diễn trong Dashboard.
• Aggregation: Cách thức tính toán Metric tương ứng.
• Grouping: Cách mà người đọc Dashboard muốn nhóm dữ liệu.
• Filtering: Cách mà người đọc Dashboard muốn tilter Data.

Áp dụng những kiến thức ở trên, ta có thể thực hiện trực quan hóa các dữ liệu được yêu cầu như sau:

Operations Cost (Chi phí vận hành)

Để thể hiện Operations Cost, chúng ta được yêu cầu biểu diễn theo 3 dạng: Total (Tổng), Department (Phòng ban), và Month (Tháng). Để nhanh chóng thu hút sự chú ý của người đọc với tổng quan Operations Cost, ta có thể biểu diễn Total Operations Cost dưới dạng Single Value.

Tiếp theo, để người đọc có góc nhìn tương quan về dữ liệu Operation Costs của từng Phòng ban theo từng Tháng, ta có thể sử dụng Line Chart (Biểu đồ đường).

Lưu ý: Với doanh nghiệp có nhiều phòng ban (5-7), việc biểu diễn chi phí của tất cả các phòng ban lên biểu đồ có thể làm rối mắt người xem. Vậy nên, hãy cố gắng giảm bớt số lượng đường hiển thị trong biểu đò bắng cách nhóm các đường có giá trị nhỏ và không quá quan trọng thành một đường biểu diễn chung (other).

Revenue (Doanh thu)

Giống như Operations Cost, Revenue trong trường họp này cũng nên được biểu thị dưới dạng Single Value để nhanh chóng thu hút đưọc sự chú ý của người xem Dashboard

Subscriptions (Lượng đăng ký)

Tương tự, Subcription trong trường hợp này cũng nên được biểu thị dưới dạng Single Value. Nhưng, bạn cũng có thể thêm một biểu đồ đường ở bên cạnh để thể hiện được sự thay đổi của nó từ quá khứ đến thời điểm hiện tại

Sau khi thực hiện nghiên cứu hơn 100,000 dashboards tại Chartio (một công cụ Business Intelligence), những người thực hiện nghiên cứu phát hiện ra rằng, hầu hết lượng lớn biểu đò được tạo ra là Table (bảng biểu), Single value (Thể hiện một giá trị cụ thể),… Đây đều là những dạng trực quan không hỗ trợ người xem quá nhiều trong việc nhìn nhận xu hướng và thay đổi bất thường trong vận hành.

Tuy nhiên, phần sau của nghiên cứu lại chỉ ra rằng, Bar-line chart (Biểu đồ cột đường), Bubble chart (biểu đồ bong bóng), Bullet chart, Single value, và Bar chart (biểu đồ cột) lại là những loại biểu đồ có lượng xem trung bình nhiều nhất khi người xem tiếp cận với Dashboards.

Để tóm tắt lại nội dung chính của bài viết, có 2 ý chính bạn nên ghi nhớ để chọn biểu đò phù hợp, giúp người đọc biểu đồ dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm các Insights.

• Khi quyết định sử dụng một biểu đò nào đó, hãy xem xét kĩ về loại dữ liệu mà bạn có và điều bạn muốn thế hiện cho người đọc biểu đò.
• Khi muốn thể hiện nhiều giá trị dữ liệu trong cùng một biểu đồ, hãy quyết định xem bạn muốn thể hiện mối quan hệ gì giữa chúng: Relationship, Comparison, Composition, hay Distribution. Điều này sẽ giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp hơn.

Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) hiệu quả là bước quan trọng của để người đọc Dashboard có thể tìm kiếm và khai thác các insight quý giá từ dữ liệu. Qua đó, họ có thể đưa ra những quyết định mang tính ảnh hưởng tích cực cho doanh nghiệp. Hi vọng rằng, từ nghiên cứu trên, bạn sẽ có thêm góc nhìn về thiên hướng xem biểu đồ của người dùng để giúp bạn lựa chọn những biểu đồ thân thiện hơn với họ trong quá trình trực quan hóa dữ liệu.