Data visualization

 1. Data visualization là gì?

Data visualization (trực quan hóa dữ liệu) là quá trình biểu diễn thông tin và dữ liệu dưới dạng đồ họa, biểu đồ, hình ảnh hoặc các phương tiện trực quan khác. Mục tiêu chính của việc trực quan hóa dữ liệu là làm cho thông tin phức tạp trở nên dễ hiểu, rõ ràng và dễ tiếp cận hơn cho người xem.

(Nguồn: https://www.polymersearch.com/blog/data-visualization)

Lợi ích của việc trực quan hóa dữ liệu bao gồm:

• Hiểu thông tin một cách nhanh chóng: Biểu đồ và hình ảnh trực quan giúp người xem hiểu thông tin một cách dễ dàng hơn so với việc xem các dữ liệu số hay văn bản.

• Phát hiện xu hướng và mối quan hệ: Trực quan hóa dữ liệu giúp người xem nhận biết xu hướng, mối quan hệ và thông tin tiềm ẩn một cách rõ ràng hơn thông qua hình ảnh và màu sắc.

• Hỗ trợ ra quyết định: Dữ liệu được trực quan hóa giúp người quản lý và người ra quyết định nhìn nhận và đưa ra quyết định dựa trên thông tin dễ hiểu và minh bạch.

• Tạo ấn tượng mạnh mẽ: Biểu đồ và đồ họa thường tạo ra ấn tượng mạnh mẽ hơn và giúp trình bày thông tin một cách hấp dẫn hơn.

• Khả năng tương tác: Một số công cụ trực quan hóa cung cấp khả năng tương tác, cho phép người dùng thay đổi dữ liệu, lọc thông tin, hoặc thậm chí thực hiện phân tích thêm theo ý muốn của họ.

Nhược điểm:

• Rủi ro hiểu nhầm: Trực quan hóa dữ liệu không phải lúc nào cũng mang lại sự hiểu đúng đắn. Có thể dẫn đến hiểu nhầm nếu không sử dụng đúng cách hoặc biểu đồ không được thiết kế chính xác.

• Mất cân đối thông tin: Một số biểu đồ có thể tạo ra ấn tượng mạnh mẽ nhưng không cân đối thông tin hoặc làm mất đi sự toàn vẹn của dữ liệu.

• Phụ thuộc vào người tạo: Chất lượng của việc trực quan hóa dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào người tạo ra nó. Việc chọn biểu đồ, hiển thị dữ liệu và tập trung vào thông điệp chính đòi hỏi kỹ năng và hiểu biết sâu rộng.

• Giới hạn với dữ liệu lớn: Đối với một số công cụ, việc trực quan hóa dữ liệu lớn có thể gây khó khăn về hiệu suất hoặc cảm nhận thông tin do hạn chế về dung lượng hoặc tốc độ.

2. Phân loại data visualization

Theo loại biểu đồ hoặc đồ họa:

• Biểu đồ cột và biểu đồ cột xếp chồng (Bar chart): Sử dụng cột để so sánh các giá trị trong các nhóm khác nhau.

• Biểu đồ đường (Line chart): Sử dụng đường nét liền để minh họa xu hướng thay đổi qua thời gian hoặc các giá trị liên tục.

• Biểu đồ tròn (Pie chart): Biểu diễn tỷ lệ phần trăm của các phần thành phần trong một tập hợp dữ liệu.

• Biểu đồ scatterplot (đồ thị phân tán): Biểu diễn mối quan hệ giữa hai biến và thể hiện dữ liệu điểm.

• Bản đồ và biểu đồ heatmap: Sử dụng màu sắc để hiển thị mức độ, phân phối hoặc xu hướng trên một bản đồ hoặc lưới.

Theo mục đích sử dụng:

• Trực quan hóa khái quát (Overview Visualization): Được sử dụng để cung cấp một cái nhìn tổng quan về dữ liệu một cách nhanh chóng và đơn giản

• Trực quan hóa chi tiết (Detail Visualization): Tập trung vào hiển thị thông tin chi tiết hoặc dữ liệu cụ thể.

• Trực quan hóa thống kê (Statistical Visualization): Sử dụng để thể hiện dữ liệu thống kê, phân phối hoặc biểu đồ tần suất.

Theo kỹ thuật trình bày dữ liệu:

• Biểu diễn tĩnh (Static Visualization): Biểu đồ không thể thay đổi hoặc tương tác với người xem.

• Biểu diễn động (Dynamic Visualization): Biểu đồ có khả năng thay đổi hoặc cập nhật dữ liệu theo thời gian hoặc sự tương tác từ người xem.

Theo loại dữ liệu được biểu diễn:

• Trực quan hóa dữ liệu có cấu trúc (Structured Data Visualization): Dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn như cơ sở dữ liệu SQL.

• Trực quan hóa dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data Visualization): Dữ liệu không có cấu trúc như văn bản, hình ảnh, video.

3. Công cụ data visualization

(Nguồn: https://www.veritis.com/blog/top-10-data-visualization-tools-for-2023-and-beyond/)

Một số công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến:

1. Tableau: Là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu, cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ, bản đồ, và báo cáo tương tác một cách dễ dàng từ các nguồn dữ liệu khác nhau.

• Power BI: Được phát triển bởi Microsoft, Power BI cũng cung cấp khả năng tạo ra các biểu đồ và báo cáo trực quan từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và tích hợp tốt với các sản phẩm Microsoft khác.

• Google Data Studio: Dựa trên nền tảng của Google, công cụ này cho phép tạo ra các bảng điều khiển đa dạng và tương tác từ dữ liệu trong Google Analytics, Google Sheets, và các nguồn dữ liệu khác.

• QlikView và Qlik Sense: Hai công cụ của QlikTech được sử dụng để tạo ra các báo cáo nhanh chóng và có khả năng tương tác với dữ liệu thời gian thực.

• D3.js (Data-Driven Documents): Đây là một thư viện JavaScript mạnh mẽ cho phép tạo ra các biểu đồ tùy chỉnh và đồ họa dựa trên dữ liệu sử dụng HTML, SVG và CSS.

• Plotly: Cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu sử dụng Python, R và JavaScript. Plotly cung cấp khả năng tạo ra biểu đồ tương tác và bảng điều khiển đồng thời.

• Matplotlib và Seaborn: Đây là các thư viện Python phổ biến để tạo biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu từ Python.

• Infogram và Canva: Dành cho người dùng không chuyên nghiệp, cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu trực tuyến đơn giản và dễ sử dụng để tạo biểu đồ và hình ảnh.

Các công cụ trên cung cấp nhiều tính năng và khả năng tạo ra các biểu đồ và đồ họa từ dữ liệu, từ các công cụ phức tạp dành cho các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp đến các công cụ đơn giản và dễ sử dụng cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực này. Lựa chọn công cụ thích hợp thường phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án hoặc công việc.

4. Những hiểu lầm về data visualization

Có một số hiểu lầm phổ biến liên quan đến Data visualization mà người ta thường gặp phải. 

• Data visualization chỉ là việc vẽ biểu đồ: Mặc dù việc vẽ biểu đồ là một phần quan trọng của data visualization, nhưng nó không chỉ giới hạn ở việc tạo ra biểu đồ. Data visualization bao gồm cả việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

• Tất cả các biểu đồ đều hiệu quả: Mỗi loại biểu đồ có ứng dụng và mục đích sử dụng riêng. Một số biểu đồ phù hợp với việc so sánh, trong khi một số khác phù hợp để hiển thị tỷ lệ phần trăm. Sự lựa chọn sai loại biểu đồ có thể dẫn đến hiểu lầm và làm mất đi thông điệp cần truyền đạt.

• Data visualization làm cho mọi thứ trở nên rõ ràng và dễ hiểu ngay lập tức: Mặc dù data visualization giúp dễ hiểu hơn so với dữ liệu số hoặc văn bản, nhưng việc truyền đạt thông điệp một cách chính xác và hiệu quả vẫn đòi hỏi sự phân tích cẩn thận và sự lựa chọn kỹ lưỡng về cách biểu diễn dữ liệu.

• Data visualization luôn là đáp án cho mọi vấn đề: Trực quan hóa dữ liệu chỉ là công cụ, không phải lúc nào cũng là giải pháp tốt nhất cho mọi tình huống. Sự hiểu biết về dữ liệu và việc lựa chọn phương pháp trực quan hóa thích hợp là quan trọng.

• Data visualization không cần sự kỹ năng chuyên môn: Mặc dù có các công cụ dễ sử dụng, nhưng việc tạo ra các biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu chất lượng vẫn đòi hỏi kiến thức về dữ liệu và kỹ năng thiết kế để truyền đạt thông điệp một cách hiệu quả.

Những hiểu lầm này có thể dẫn đến việc sử dụng không hiệu quả hoặc hiểu sai về thông điệp từ dữ liệu được trực quan hóa. Do đó, việc hiểu rõ và áp dụng chính xác data visualization là vô cùng quan trọng.

5. Các khóa học hữu ích về data visualization

Có nhiều khóa học trực tuyến và offline về Data Visualization từ các nền tảng giáo dục trực tuyến phổ biến như Coursera, Udemy, edX, và LinkedIn Learning (trước đây là Lynda.com), cũng như từ các trường đại học và tổ chức đào tạo chuyên sâu. 

Tài liệu tham khảo

• https://www.polymersearch.com/blog/data-visualization 
• https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization
• https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/data-visualization
• https://datavizcatalogue.com/
• https://clauswilke.com/dataviz/