Data visualization là gì và tầm quan trọng của data visualization

Data visualization là gì?

Data visualization hay trực quan hóa dữ liệu là sử dụng đồ họa để trình bày dữ liệu qua đó giúp mọi người hiểu được ngữ cảnh và tầm quan trọng của dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu giúp làm nổi bật những thông tin chi tiết, hữu ích nhất từ tập dữ liệu, giúp dễ dàng phát hiện các xu hướng, mẫu, giá trị ngoại lệ và mối tương quan.

Hãy tưởng tượng bạn đang xem một bảng tính chứa các hàng và dữ liệu. Bạn có thể sẽ không thể giải mã dữ liệu nếu không tìm hiểu sâu về nó và không chắc bạn có thể phát hiện ra các xu hướng quan trọng ngay từ lần đầu tiên xem dữ liệu. Những nếu dữ liệu được trình bày dưới dạng biểu đồ cột hoặc trên biểu đồ tròn được mã hóa màu thì sẽ dễ dàng xem xét, phân tích dữ liệu đang nói gì với bạn.

Trực quan hóa dữ liệu làm cho chi tiết thông tin có thể dễ dàng nhìn thấy bằng mắt thường, để từ đó hầu như bất kỳ ai cũng có thể nhìn thấy và hiểu những gì đang diễn ra. Khi được thực hiện tốt, trực quan hóa dữ liệu sẽ kể một câu chuyện trọn vẹn. Khía cạnh kể chuyện này rất quan trọng vì nó làm cho dữ liệu của bạn có thể sử dụng được. Có một sự khác biệt rất lớn giữa việc chỉ đơn giản là có nhiều dữ liệu so với việc thực sự hiểu cách sử dụng dữ liệu đó để thúc đẩy các hành động và quyết định. Và trực quan hóa dữ liệu sẽ thu hẹp khoảng cách đó. Có hai loại trực quan hóa dữ liệu chính: khám phá và giải thích.

Hai loại trực quan hóa dữ liệu chính là gì?

Data visualization trực quan hóa dữ liệu giúp bạn tìm ra những gì có trong dữ liệu của mình, trong khi trực quan hóa giải thích giúp bạn truyền đạt những gì bạn đã tìm thấy. Quá trình khám phá dữ liệu diễn ra trong khi bạn vẫn đang phân tích dữ liệu, trong khi phần giải thích sẽ xuất hiện ở cuối quy trình khi bạn đã sẵn sàng chia sẻ những phát hiện của mình.

Khám phá

Khi đối mặt với một tập dữ liệu mới, một trong những điều đầu tiên bạn sẽ làm là tiến hành phân tích dữ liệu khám phá. Đây là nơi bạn điều tra tập dữ liệu và xác định một số tính năng chính của nó, đặt nền tảng cho phân tích kỹ lưỡng hơn. Ở giai đoạn này, trực quan hóa có thể giúp bạn dễ dàng hiểu được những gì đang có trong tập dữ liệu của mình và phát hiện bất kỳ xu hướng hoặc điểm bất thường đáng chú ý nào. Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu sơ bộ về vùng dữ liệu và tìm ra manh mối về những gì dữ liệu có thể đang cố truyền đạt đến với bạn.

Giải thích 

Sau khi bạn đã tiến hành phân tích và tìm ra dữ liệu đang cho bạn biết điều gì, bạn sẽ muốn chia sẻ những hiểu biết sâu sắc này với những người khác, ví dụ: các bên liên quan chính trong kinh doanh, những người có thể thực hiện hành động dựa trên dữ liệu hoặc đối tượng công chúng có quan tâm đến lĩnh vực chủ đề của bạn. Hình ảnh hóa dữ liệu giải thích giúp bạn kể câu chuyện này và việc xác định hình ảnh hóa nào sẽ giúp bạn thực hiện điều đó một cách hiệu quả nhất là tùy thuộc vào bạn. 

Tại sao trực quan hóa dữ liệu lại quan trọng?

Tầm quan trọng của data visualization trực quan hóa dữ liệu hiệu quả bắt nguồn từ tầm quan trọng của phân tích dữ liệu nói chung. Chúng ta đang sống trong một thế giới ngày càng giàu dữ liệu; vào đầu năm 2020, vũ trụ kỹ thuật số bao gồm khoảng 44 zettabyte dữ liệu. Một zettabyte tương đương với một nghìn tỷ gigabyte. Đến năm 2025, ước tính có khoảng 463 exabyte dữ liệu sẽ được tạo ra cứ sau mỗi 24 giờ trên toàn cầu. Một exabyte tương đương với một tỷ gigabyte. Về cơ bản, con người chúng ta luôn tạo ra hàng tấn dữ liệu.

Phân tích dữ liệu cho phép chúng ta hiểu (ít nhất là một số) dữ liệu đó. Từ góc độ kinh doanh, nó cho phép các công ty học hỏi từ quá khứ và lên kế hoạch cho tương lai. Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nó có thể giúp cải thiện việc chăm sóc và điều trị bệnh nhân. Trong tài chính và bảo hiểm, nó có thể giúp đánh giá rủi ro và chống lại hoạt động gian lận. Về cơ bản, chúng ta cần phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh và trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng trong đó.

Trực quan hóa dữ liệu giúp chúng ta hiểu một số dữ liệu nhất định đang cho chúng ta biết điều gì, trình bày dữ liệu đó theo cách mà nhiều đối tượng có thể tiếp cận được chứ không chỉ dừng lại ở các chuyên gia dữ liệu. Đó là cách bạn thu hẹp khoảng cách giữa kiến ​​thức chuyên môn của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu và những người có thể sử dụng hoặc hành động dựa trên thông tin chi tiết mà bạn đã tìm hiểu, khám phá.

Ưu điểm và lợi ích của trực quan hóa dữ liệu hiệu quả trong nháy mắt

Trực quan hóa dữ liệu cho phép bạn:

• Nhận hiểu biết ban đầu về dữ liệu của bạn bằng cách tạo ra các xu hướng, mẫu và giá trị ngoại lệ dễ dàng nhìn thấy bằng mắt thường.
• Hiểu khối lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Truyền đạt thông tin chi tiết và phát hiện cho các chuyên gia không chuyên về dữ liệu, giúp dữ liệu của bạn có thể truy cập và có thể thực hiện được nhanh chóng.
• Kể một câu chuyện có ý nghĩa, chỉ nêu bật thông tin phù hợp nhất cho một ngữ cảnh nhất định.

Khi nào bạn nên trực quan hóa dữ liệu của mình?

Ngoài trực quan hóa dữ liệu khám phá diễn ra trong giai đoạn đầu, trực quan hóa dữ liệu thường bao gồm bước cuối cùng trong quy trình phân tích dữ liệu. Tóm lại, quy trình phân tích dữ liệu có thể được trình bày như sau:

• Xác định câu hỏi: Bạn đang cố gắng giải quyết vấn đề gì?
• Thu thập dữ liệu: Xác định loại dữ liệu bạn cần và nơi bạn sẽ tìm thấy dữ liệu đó.
• Làm sạch dữ liệu: Xóa lỗi, trùng lặp, ngoại lệ và các điểm dữ liệu không mong muốn, bất kỳ thứ gì có thể làm sai lệch cách diễn giải dữ liệu của bạn.
• Phân tích dữ liệu: Xác định loại phân tích dữ liệu bạn cần thực hiện để tìm thông tin chi tiết mà bạn đang tìm kiếm.
• Trực quan hóa dữ liệu và chia sẻ những phát hiện của bạn: Dịch những hiểu biết chính của bạn sang định dạng trực quan (ví dụ: đồ thị, biểu đồ hoặc bản đồ nhiệt) và trình bày chúng cho (những) đối tượng có liên quan.

Về cơ bản, bạn trực quan hóa dữ liệu của mình bất cứ lúc nào bạn muốn tóm tắt và làm nổi bật những phát hiện chính trong dữ liệu và chia sẻ chúng với những người khác. 

Trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để làm gì?

Với mục tiêu rộng lớn hơn là truyền đạt những hiểu biết chính, các hình ảnh trực quan khác nhau có thể được sử dụng để kể những câu chuyện khác nhau. Trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng để:

• Truyền đạt các thay đổi theo thời gian: Ví dụ: biểu đồ đường có thể được sử dụng để trình bày cách giá trị của Bitcoin thay đổi trong một khoảng thời gian nhất định.
• Xác định tần suất của các sự kiện: Bạn có thể sử dụng biểu đồ để trực quan hóa phân bố tần suất của một sự kiện trong một khoảng thời gian nhất định (ví dụ: số lượng người dùng internet mỗi năm từ 2007 đến 2021). 
• Làm nổi bật các mối quan hệ hoặc mối tương quan thú vị giữa các biến: Nếu bạn muốn làm nổi bật mối quan hệ giữa hai biến (ví dụ: chi tiêu tiếp thị và doanh thu, hoặc số giờ tập thể dục hàng tuần so với sức khỏe tim mạch), bạn có thể sử dụng biểu đồ phân tán để xem nhanh nếu cái này tăng thì cái kia giảm (hoặc ngược lại).
• Kiểm tra mạng: Nếu bạn muốn hiểu điều gì đang diễn ra trong một mạng nhất định (ví dụ: toàn bộ cơ sở khách hàng của bạn), trực quan hóa mạng có thể giúp bạn xác định (và mô tả) các kết nối và cụm có ý nghĩa trong mạng mà bạn quan tâm.
• Phân tích giá trị và rủi ro: Nếu bạn muốn cân nhắc giữa giá trị và rủi ro để tìm ra cơ hội hoặc chiến lược nào đáng để theo đuổi, thì hình ảnh hóa dữ liệu chẳng hạn như hệ thống mã màu có thể giúp bạn phân loại và xác định, trong nháy mắt, hạng mục nào là khả thi.

Năm loại trực quan hóa dữ liệu

Khi xem xét các loại dữ liệu khác nhau, sẽ giúp nhận thức được các danh mục khác nhau mà các trực quan hóa này có thể rơi vào:

• Trực quan hóa dữ liệu tạm thời là tuyến tính và một chiều. Các ví dụ bao gồm biểu đồ phân tán, mốc thời gian và biểu đồ cột.
• Trực quan hóa phân cấp tổ chức các nhóm trong các nhóm lớn hơn và thường được sử dụng để hiển thị các cụm thông tin. Các ví dụ bao gồm biểu đồ cây, biểu đồ vòng và biểu đồ sunburst.
• Trực quan hóa mạng hiển thị các mối quan hệ và kết nối giữa nhiều bộ dữ liệu. Các ví dụ bao gồm biểu đồ ma trận, đám mây và sơ đồ liên kết nút.
• Trực quan hóa đa chiều hoặc 3D được sử dụng để mô tả hai hoặc nhiều biến. Các ví dụ bao gồm biểu đồ hình tròn, biểu đồ Venn, biểu đồ thanh xếp chồng.
• Trực quan hóa không gian địa lý truyền tải các điểm dữ liệu khác nhau liên quan đến các vị trí thực, trong thế giới thực (ví dụ: các mẫu bỏ phiếu trên một quốc gia nhất định). Các ví dụ bao gồm bản đồ nhiệt, bản đồ và bản đồ mật độ.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu

Hiện tại, đây là ba công cụ data visualization trực quan hóa dữ liệu hàng đầu:

• Plotly: Phần mềm nguồn mở được xây dựng trên Python. Plotly là lựa chọn lý tưởng nếu bạn có một số kiến ​​thức về viết mã và muốn tạo các hình ảnh trực quan có khả năng tùy biến cao.
• D3.js: Thư viện phân tích dữ liệu nguồn mở, miễn phí được xây dựng bằng JavaScript. Như với Plotly, bạn sẽ cần một số kiến ​​thức lập trình để sử dụng công cụ phân tích dữ liệu này.
• Tableau: Có lẽ là một trong những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất, Tableau được biết đến với tính thân thiện với người dùng, bạn không cần bất kỳ kiến ​​thức mã hóa nào để tạo các hình ảnh trực quan đẹp mắt trong Tableau. Và, không giống như một số công cụ BI khác, nó rất tốt trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Trên đây là những thức về data visualization và những công cụ để phân tích dữ liệu hiệu quả nhất. Data visualization sẽ giúp sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.