Các công ty sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh lớn hơn khi dữ liệu được xử lý, phân tích và trình bày một cách hiệu quả. Tuy nhiên, để làm được điều đó, đòi hỏi mỗi cá nhân trong công ty đều phải có khả năng tạo ra một câu chuyện dữ liệu rõ ràng, hấp dẫn.

Để kể chuyện kinh doanh bằng dữ liệu một cách hiệu quả ta cần đảm bảo rằng bản thân đã chọn đúng loại chart để trực quan hóa dữ liệu nhằm tạo ra một câu chuyện hấp dẫn, điều này sẽ giúp truyền tải, phản ánh đúng và dễ hiểu cho những gì mà bạn muốn nói, cũng như những gì dữ liệu đang hiển thị đến với người xung quanh, dù cho đối phương có là người không quá giỏi về việc đọc dữ liệu.

Bằng cách sử dụng các công cụ, hình ảnh hóa dữ liệu phù hợp và một loạt mẹo hay, bạn hoàn toàn có thể trở thành chuyên gia trong việc kể chuyện bằng dữ liệu.

1. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là gì?

Trực quan hóa dữ liệu là cách để biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa giúp mọi người hiểu các mô hình và xu hướng, xác định mối quan hệ giữa các biến và phát hiện các điểm bất thường. Điều này luôn đúng dù là đối với các tập dữ liệu phức tạp. Các yếu tố trực quan như biểu đồ, đồ thị và bản đồ được sử dụng để trình bày thông tin một cách thông minh, dễ tiếp cận và dễ hiểu.

2. Các loại biểu đồ và đồ thị khác nhau.

Có hàng loạt các loại trực quan hóa dữ liệu để bạn lựa chọn, tuy vậy, tốt nhất bạn nên tự làm quen với các đặc điểm riêng của từng loại. Điều này sẽ giúp bạn hiểu được hình ảnh trực quan nào sẽ phù hợp nhất với tập dữ liệu mà bạn đang có, để bạn có thể tăng tính tương tác cho việc kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) của mình.

Giờ thì hãy cùng Robiz Tech khám phá một vòng các loại chart thường gặp mà nhất định ai cũng phải biết để có thể kể chuyện bằng dữ liệu nhé!

2.1. Biểu đồ đường:

Biểu đồ đường sẽ kết nối các điểm dữ liệu riêng biệt thông qua các đường thẳng. Loại biểu đồ này thường được sử dụng để làm nổi bật các xu hướng, mô hình và theo dõi những yếu tố có thể thay đổi theo thời gian.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ đường?

Loại biểu đồ này ngoài việc giúp đo lường mức độ liên quan giữa các nhóm khác nhau, nó còn có tính ứng dụng cao trong việc trình bày các giai đoạn, khiến chúng phù hợp với các tình huống như tiến trình dự án, chu kỳ sản xuất hoặc tỉ lệ tăng trưởng dân số.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ đường một cách hiệu quả:

Hãy đảm bảo rằng các dữ liệu mà bạn trình bày có thứ tự hợp lí.
Bạn có thể bổ sung thêm ngữ cảnh thông qua các chú thích và các nhãn đi kèm.
Nếu sở hữu một tập dữ liệu lớn và phức tạp, bạn có thể cân nhắc việc trình bày các đối tượng theo dạng trong suốt hoặc giữ một khoảng cách nhất định để cải thiện khả năng hiển thị nhé.

2.2. Biểu đồ thanh:

Biểu đồ thanh thể hiện dữ liệu một cách trực quan bằng cách sử dụng các thanh hoặc cột hình chữ nhật. Ở dạng biểu đồ này, độ dài của mỗi thanh tương ứng với giá trị của nó. Bạn có thể trình bày các thanh này theo chiều ngang hoặc chiều dọc.

Tốt nhất, bạn nên sử dụng biểu đồ theo chiều ngang (thanh ngang) khi văn bản trên trục x của biểu đồ bị dài, vì nếu không may, các đối tượng dữ liệu/danh mục của bạn sẽ phải bị trình bày theo đường chéo, hoặc thậm chí tệ hơn là bị cắt bớt để phù hợp với hình ảnh trực quan.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ thanh?

Biểu đồ thanh là công cụ tuyệt vời để bạn so sánh giá trị của các danh mục hoặc các nhóm khác nhau. Ngoài ra, loại biểu đồ này còn rất hữu ích trong việc thể hiện sự phân bổ của dữ liệu giữa các danh mục khác nhau.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ thanh một cách hiệu quả:

Gắn nhãn rõ ràng, ngắn gọn cho từng thanh và trục.
Bạn hãy giới hạn số lượng thanh và danh mục để tránh tình trạng quá tải (overload) về mặt nhận thức cho người xem.
Hãy sử dụng các màu sắc một cách thông minh để làm nổi bật các đối tượng chính và những thông tin quan trọng mà bạn muốn truyền đạt.

2.3. Scatter plot chart (biểu đồ phân tán):

Biểu đồ phân tán là kiểu trực quan hóa giúp hiển thị tập hợp các điểm dữ liệu ‘nằm rải rác’ xung quanh biểu đồ. Các điểm dữ liệu có thể được phân bố đều hoặc không đều.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ phân tán?

Đây được xem là biểu đồ khá hữu ích khi nó nhanh chóng xác định mối tương quan tiềm năng giữa các điểm dữ liệu. Biểu đồ phân tán thường được sử dụng để quan sát mối quan hệ giữa 2 biến dưới dạng các dấu chấm tròn, hoặc giúp thể hiện các mối quan hệ nguyên nhân – kết quả.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ phân tán một cách hiệu quả:

Thêm đường xu hướng để làm nổi bật mối quan hệ giữa các biến.
Đánh dấu các ngoại lệ (nếu có) trong biểu đồ để việc phân phối dữ liệu có thể được hiển thị tốt hơn.
Bạn có thể cân nhắc việc sử dụng các màu sắc hoặc kích thước điểm khác nhau để đánh dấu cho các điểm dữ liệu bị chồng chéo.

2.4. Biều đồ tròn:

Đây là một loại biểu đồ phổ biến nhưng lại có giới hạn hiển thị. Nó là một đồ họa thống kê hình tròn chia dữ liệu thành các phần. Mỗi lát đại diện cho một tỷ lệ phần trăm hoặc tỷ lệ của toàn bộ.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ tròn?

Loại biểu đồ cổ điển này sẽ hiệu quả khi bạn muốn minh họa tỷ lệ của từng danh mục/đối tượng trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, biểu đồ tròn không thể sử dụng với các tập dữ liệu lớn vì chúng có quá nhiều các lát cắt cần được thể hiện, điều này có thể gây nhầm lẫn cho người xem. Biểu đồ tròn sẽ phù hợp khi bạn có các danh mục hạn chế, lý tưởng với khoảng ít hơn sáu hoặc bảy đối tượng.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ tròn một cách hiệu quả:

Nên giới hạn các đối tượng được trình bày để duy trì sự rõ ràng, dễ hiểu cho người xem.
Phân loại rõ ràng cho từng lát cắt bằng các nhãn/màu sắc cụ thể.
Đảm bảo tính nhất quán và sự liên kết về màu sắc cho từng danh mục cụ thể.

2.5. Biều đồ cột:

Biểu đồ cột là loại biểu đồ trực quan đơn giản và linh hoạt nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Biểu đồ cột hiển thị dữ liệu của bạn theo dạng cột.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ cột?

Thông thường, biểu đồ cột được dùng để so sánh dữ liệu giữa các danh mục khác nhau một cách hiệu quả. Chúng cũng hữu ích trong việc hiển thị thứ hạng và thứ tự trong tập dữ liệu, cho phép người xem xác định xu hướng của các đối tượng một cách nhanh chóng.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ cột một cách hiệu quả:

Giảm thiểu tối đa các yếu tố hình ảnh có thể gây mất tập trung cho người xem như: hiệu ứng 3D hoặc đường lưới quá rõ ràng.
Hãy tập trung vào việc trình bày các điểm dữ liệu chính thay vì các yếu tố phụ khác để tăng tính rõ ràng cho các đối tượng.
Sử dụng các màu sắc tương phản để làm nổi bật các cột cụ thể, đồng thời duy trì tỉ lệ nhất quán trên trục để đảm bảo tính chính xác của những data mà bạn muốn diễn giải.

2.6. Biều đồ dạng cây:

Sơ đồ cây là biểu đồ phân cấp cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu dưới dạng hình chữ nhật lồng nhau. Các hình chữ nhật hoặc nhánh này truyền tải cấu trúc và phân bổ dữ liệu, làm cho sơ đồ dạng cây trở nên hữu ích trong việc trực quan hóa các mối quan hệ phân loại và phân cấp.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ dạng cây?

Ngoài việc trực quan hóa dữ liệu phân cấp, kiểu trực quan hóa này còn giúp minh họa các mối quan hệ của từng phần với toàn bộ dữ liệu trong một tập dữ liệu, thể hiện cách mỗi danh mục đóng góp vào thành phần tổng thể.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ dạng cây một cách hiệu quả:

Hãy luôn đảm bảo kích thước của hình chữ nhật sẽ tỉ lệ thuận với kích thước của danh mục, đồng thời hãy luôn dán nhãn thật rõ ràng cho từng hình chữ nhật một cách ngắn gọn, dễ hiểu nhé.
Bạn hãy sử dụng một màu sắc duy nhất (với các sắc thái khác nhau từ đậm đến nhạt) để biểu thị cho sự thay đổi của dữ liệu nhé.

2.7. Biều đồ nhiệt:

Biểu đồ bản đồ nhiệt là một loại trực quan hóa dữ liệu bản đồ sử dụng hệ thống mã hóa màu để biểu thị giá trị. Mỗi ô trong ma trận được gán một màu dựa trên giá trị mà nó chứa.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ dạng bản đồ nhiệt?

Bản đồ nhiệt thường được sử dụng để thiết lập mối quan hệ giữa hai biến trên một lưới. Trong ví dụ trên, cường độ màu sắc trên bản đồ thể hiện rõ ràng các biến số, giúp dễ dàng xác định mô hình và xu hướng.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ dạng nhiệt một cách hiệu quả:

Hãy chọn một bảng màu thật trực quan để có thể truyền tải hiệu quả tầm quan trọng của các giá trị mà bạn muốn.
Bạn có thể sử dụng các tín hiệu trực quan để làm nổi bật các giá trị quan trọng trong bản đồ nhiệt.
Hãy luôn tận dụng và nhớ đến nguyên tắc khoảng trắng trong thiết kế để tránh tình trạng biểu đồ bị quá tải nhé.

2.8. Biều đồ Pareto:

Biểu đồ Pareto là sự kết hợp giữa biểu đồ thanh và biểu đồ đường. Các thanh hình chữ nhật tương ứng với các giá trị riêng lẻ theo thứ tự giảm dần, trong khi biểu đồ đường hiển thị tổng phần trăm tích lũy. Loại biểu đồ này tuân theo nguyên tắc Pareto nổi tiếng, nhấn mạnh rằng 20% nguyên nhân dẫn đến 80% vấn đề.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ Pareto?

Biểu đồ Pareto thể hiện một cách hiệu quả các yếu tố đóng góp chính cho một kết quả cụ thể. Một trường hợp sử dụng khác của biểu đồ Pareto là khi bạn muốn nêu bật các vấn đề dựa trên tác động của chúng.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ Pareto một cách hiệu quả:

Luôn sắp xếp tất cả các danh mục theo thứ tự giảm dần dựa trên tần suất, tác động hoặc các đóng góp của chúng.
Đừng quên sử dụng màu sắc một cách thông minh và có mục đích để tăng cường sự rõ ràng cho các thông tin nhé.
Hãy thêm ngữ cảnh với các nhãn thật rõ ràng, ngắn gọn cho từng danh mục nhé.

2.9. Biều đồ thác nước (Waterfall charts):

Biểu đồ thác nước giống như một câu chuyện trực quan giúp bạn thấy được những yếu tố khác nhau sẽ tạo nên kết quả cuối cùng như thế nào. Nó giải thích giá trị ban đầu bị ảnh hưởng như thế nào bởi một loạt các giá trị dương và âm trung gian. Biểu đồ thác nước có tên như vậy là do hình dạng của nó thể hiện các hiệu ứng xếp tầng.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ thác nước?

Kiểu biểu đồ này giúp truyền đạt tác động tuần tự của các yếu tố khác nhau lên tổng giá trị. Biểu đồ giúp trực quan hóa những thay đổi trong dữ liệu và giúp người xem hiểu được các luồng giá trị.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ thác nước một cách hiệu quả:

Tỉ lệ nhất quán, nhãn và mã màu luôn là thứ cực kì quan trọng để bạn phân biệt những sự thay đổi tích lẫn tiêu cực trong trực quan hóa dữ liệu. Thế nên, đừng quên chúng trong bất kì dạng biểu đồ nào nhé.
Bạn nên bắt đầu với các giá trị ban đầu và sau đó là phát triển chúng lên bằng cách thêm các yếu tố đóng góp sau này.

2.10. Biều đồ địa lý:

Biểu đồ địa lý là một loại trực quan thể hiện dữ liệu trên bản đồ. Chúng hiển thị thông tin không gian, chẳng hạn như sự phân bổ giá trị giữa các khu vực, quốc gia hoặc tiểu bang khác nhau.

Trường hợp nào nên sử dụng biểu đồ địa lý?

Nếu muốn phân tích thông tin địa lý trong dữ liệu của mình, bạn có thể sử dụng các loại biểu đồ này để khám phá các mô hình và xu hướng ẩn. Mỗi khu vực, chẳng hạn như một quốc gia, tiểu bang hoặc quận, được tô bóng hoặc tô màu dựa trên độ lớn của biến được trình bày.

Một vài lưu ý để bạn sử dụng biểu đồ địa lý một cách hiệu quả:

Hãy chọn một bản đồ có phép chiếu/kích thước phù hợp với khu vực của bạn.
Bạn có thể sử dụng các bóng màu để làm nổi bật các vùng cụ thể.
Như đã nói, đừng quên dán nhãn cho các điểm dữ liệu trên bản đồ nhé.

3. Làm thế nào để bạn chọn được biểu đồ phù hợp với nguồn dữ liệu đang có một cách thông minh?

Theo nghiên cứu, con người hầu như có khoảng thời gian chú ý là 8 giây. Điều này có nghĩa là việc sử dụng hình ảnh trực quan hóa dữ liệu kém có thể khiến người xem mất tập trung vào thông điệp chính.

Để truyền đạt hiệu quả những hiểu biết sâu sắc của bạn và tác động đến các quyết định dựa trên dữ liệu , dưới đây là một số mẹo bạn có thể làm theo.

3.1. Hiểu dữ liệu:

Trực quan hóa dữ liệu làm cho thông tin chi tiết của bạn trở nên hữu ích và dễ hiểu. Tuy nhiên, nếu thông tin rút ra không rõ ràng hoặc tập dữ liệu không được hiểu rõ thì bạn hoàn toàn không thể tạo ra các biểu đồ trực quan hữu ích. Đó là lý do tại sao việc phân tích tập dữ liệu và xác định đúng những thông tin mà nguồn dữ liệu đang thể hiện là rất quan trọng. Điều này sẽ giúp bạn chia nhỏ thông tin phức tạp thành những hình ảnh trực quan dễ hiểu.

Trong thực tế, đây là một số câu hỏi bạn cần tự hỏi chính mình trước khi thực hiện một biểu đồ trực quan nào đó:

Những vấn đề hoặc phát hiện mà bạn muốn trình bày là gì?
Kích thước tập dữ liệu là bao nhiêu?
Bạn đang cố gắng so sánh các giá trị, thể hiện xu hướng hoặc minh họa tỷ lệ như thế nào?
Bạn muốn hình dung những số liệu hoặc tổng hợp chúng như thế nào?
Các dữ liệu được phân phối đồng đều như thế nào?

Những câu trả lời cho các vấn đề trên sẽ giúp bạn đưa ra được quyết định đúng đắn trong việc chọn kiểu biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu đấy nhé.

3.2. Hiểu được khán giả của bạn là ai?

Trực quan hóa dữ liệu mang tính khoa học hơn là nghệ thuật. Thông thường, người dùng sẽ đánh giá thấp khả năng hiểu thông tin phức tạp của các bên liên quan và tạo ra những hình ảnh trực quan khó hiểu, khiến các bên liên quan khó kết nối với những thông tin chi tiết. Việc không xem xét mức độ quen thuộc của khán giả với dữ liệu và sở thích của họ có thể tạo ra sự thất vọng. Bất kể biểu đồ của bạn được trực quan hóa tốt đến mức nào.

Để tránh điều này, Robiz Tech sẽ gợi một số câu hỏi bạn nên cân nhắc:

Họ mong đợi được thấy điều gì?
Nền tảng kỹ thuật của khán giả của bạn ra sao?
Khán giả của bạn thông thạo việc phân tích dữ liệu đến mức nào?
Chức danh và trách nhiệm công việc của họ là gì?
Họ có thoải mái với các hình ảnh mang tính tương tác không?

3.3. Sự đơn giản:

Luôn nhớ rằng quá nhiều yếu tố hình ảnh có thể sẽ gây mất tập trung cho người xem. Bởi vì các bên liên quan hoặc khám giả của bạn sẽ có thời gian và khoảng chú ý khá hạn chế nên điều cần thiết là sử dụng các biểu đồ đơn giản giúp bạn đưa ra quan điểm ngay lập tức. Việc dán nhãn quá mức với các màu sắc chói mắt và biểu đồ quá phức tạp sẽ gây hiểu nhầm.

Để đảm bảo biểu đồ có nội dung chính rõ ràng, dưới đây sẽ là một số câu hỏi bạn nên cân nhắc:

Hình ảnh trực quan được chọn có đơn giản và hiệu quả nhất đối với dữ liệu và thông điệp không?
Các trục và nhãn có rõ ràng và dễ hiểu không?
Dữ liệu có được trình bày theo thứ tự hợp lý và trực quan không?
Sự lộn xộn về mặt thị giác có được giảm thiểu chưa?

3.4. Luôn giữ cho mọi biểu đồ có tính tương tác:

Tính tương tác trong các biểu đồ sẽ khuyến khích người dùng khám phá thêm nhiều dữ liệu và những thông tin được ẩn giấu. Với các công cụ trực quan hóa dữ liệu hiện đại, người dùng có thể áp dụng các bộ lọc, đi sâu vào chi tiết và đặt câu hỏi bằng cách sử dụng phân tích hội thoại từ AI. Các hoạt động tương tác này cũng trao quyền cho các bên liên quan để họ có được sự hiểu biết thực tế về dữ liệu của chính họ.

Dưới đây là một số câu hỏi bạn nên cân nhắc để kết hợp các yếu tố tương tác và cung cấp thêm ngữ cảnh cho hình ảnh trực quan của chúng:

Đối tượng mục tiêu của biểu đồ tương tác là ai?
Làm thế nào tính tương tác có thể nâng cao sự hiểu biết về dữ liệu?
Tính tương tác có hỗ trợ câu chuyện hoặc câu chuyện bạn muốn kể không?

Hy vọng bài viết vừa rồi đã cũng cấp cho bạn một cái nhìn toàn diện nhất về các biểu đồ trực quan thường thấy, đừng quên ghi nhớ các nguyên tắc thiết kế để có thể sử dụng các biểu đồ một cách tối ưu, và trở thành chuyên gia trong việc kể chuyện bằng dữ liệu nhé!

Đừng quên ghé qua fanpage của Robiz Tech để cập nhật thêm nhiều thông tin bổ ích hơn nữa nhé!

Xem thêm

Excel & Power BI nên chọn công cụ nào để tối ưu 100% hiệu suất công việc?

20 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn hàng đầu về SQL dành cho newbie & junior

Python và SQL bạn nên ưu tiên học loại ngôn ngữ nào để x10 tốc độ làm việc với dữ liệu?