10+ Biểu đồ thường gặp khi trực quan hóa và cách nhận biết

Biểu đồ không chỉ là những hình ảnh đầy màu sắc, chúng là công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp biến các con số khô khan thành thông tin dễ hiểu và dễ phân tích. Trong thế giới kinh doanh, khoa học và truyền thông, việc nắm vững cách đọc và tạo biểu đồ là một kỹ năng không thể thiếu. Bài viết này, Starttrain sẽ cung cấp hướng dẫn toàn diện từ A đến Z về biểu đồ, các loại phổ biến, và cách chọn loại biểu đồ phù hợp nhất cho mục đích của bạn.

Biểu đồ là gì?

Biểu đồ (Chart hoặc Graph) là một hình thức trình bày dữ liệu bằng đồ họa (data visualization) mà trong đó dữ liệu được biểu thị bằng các ký hiệu hình ảnh, chẳng hạn như thanh trong biểu đồ cột, đường trong biểu đồ đường hoặc các lát cắt trong biểu đồ tròn. Biểu đồ có thể đại diện cho dữ liệu số dạng bảng, các hàm, hoặc một số cấu trúc chất lượng, đồng thời cung cấp các thông tin chi tiết khác nhau.

Để tạo ra các biểu đồ chuyên nghiệp và tự động hóa, các chuyên viên phân tích dữ liệu thường sử dụng các công cụ Business Intelligence mạnh mẽ như Power BI hoặc SQL để truy xuất dữ liệu. Bạn có thể trở thành chuyên gia trực quan hóa dữ liệu khi tham gia khóa học Business Intelligence Essentials tại Starttrain.

Tầm quan trọng của việc sử dụng biểu đồ

• Tăng tính trực quan: Biểu đồ giúp bộ não con người xử lý thông tin nhanh hơn, làm nổi bật các mối quan hệ và mẫu hình trong dữ liệu.
• Phát hiện xu hướng (Trends): Biểu đồ thường được sử dụng để dễ dàng nắm bắt các mô hình tăng trưởng, suy giảm, hoặc tính chu kỳ của dữ liệu theo thời gian, giúp người xem đọc nhanh hơn so với dữ liệu thô.
• Ra quyết định tốt hơn: Việc phân tích dữ liệu trực quan giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng (data-driven decisions) một cách nhanh chóng và chính xác.
• Giao tiếp hiệu quả: Một biểu đồ tốt có thể truyền đạt một câu chuyện phức tạp về dữ liệu chỉ trong vài giây.

Biểu đồ là phương tiện, còn “kể chuyện” là mục đích. Việc nắm vững các loại biểu đồ là bước đầu tiên để bạn thực hiện Data Storytelling – nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu giúp thuyết phục ban lãnh đạo.

Biểu đồ dữ liệu (Data Charts)

Phần này bao gồm các loại biểu đồ tập trung vào việc so sánh giá trị giữa các danh mục hoặc theo dõi sự thay đổi của chúng qua thời gian.

Biểu đồ thanh/cột (Bar Chart/Column Chart)

Biểu đồ cột là loại biểu đồ cơ bản nhất, sử dụng các thanh hình chữ nhật có độ dài tỷ lệ thuận với giá trị dữ liệu. Biểu đồ này thường được dùng để so sánh giá trị giữa các danh mục (ví dụ như doanh số của các sản phẩm khác nhau) hoặc thể hiện sự phân phối tần suất.

Về chiều, biểu đồ này hoạt động tốt nhất với 1-2 chiều dữ liệu. Dữ liệu cần có là dữ liệu định danh (tên danh mục) và dữ liệu số (giá trị). Biểu đồ cột có thể là cột đơn, cột kép (so sánh hai tập dữ liệu) hoặc cột xếp chồng (hiển thị tổng thể và các thành phần cấu tạo) và tương tự đối với biểu đồ thanh.

Biểu đồ đường (Line Chart)

Biểu đồ đường kết nối các điểm dữ liệu bằng các đoạn thẳng, giúp trực quan hóa dữ liệu liên tục. Đây là công cụ không thể thiếu để phân tích các xu hướng, nhận biết tốc độ tăng trưởng hoặc suy giảm theo thời gian. Về chiều, nó yêu cầu 2 chiều (thời gian/thứ tự và giá trị). Dữ liệu cần có là dữ liệu liên tục theo trục X và dữ liệu số theo trục Y. Biểu đồ này bắt buộc phải sử dụng để hiển thị xu hướng và sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian, do độ dốc của đường sẽ biểu thị được tốc độ thay đổi.

Biểu đồ tròn (Pie Chart/Donut Chart)

Biểu đồ Tròn (còn được gọi là biểu đồ Donut) là một công cụ trực quan hóa đơn chiều, chuyên dùng để minh họa tỷ lệ đóng góp của các thành phần vào một tổng thể duy nhất (luôn là 100%). Dữ liệu cần có bao gồm các thành phần định danh (tên danh mục) và giá trị số tương ứng, với điều kiện tổng các giá trị này phải là 100%.

Mặc dù biểu đồ này rất dễ hiểu, nhưng do việc so sánh chính xác kích thước giữa các lát cắt thường sẽ gây khó khăn cho người nhìn, nên nó chỉ được khuyến nghị sử dụng khi số lượng danh mục ít (thường không quá 5-7) và tỷ lệ khác biệt rõ ràng.

Biểu đồ vùng (Area Chart)

Biểu đồ vùng tương tự như biểu đồ đường, nhưng vùng dưới đường được tô màu để nhấn mạnh khối lượng hoặc tổng tích lũy. Dữ liệu cần có cũng là dữ liệu liên tục theo thời gian. Biểu đồ này thường được dùng khi muốn làm nổi bật tổng giá trị của dữ liệu theo thời gian. Ví dụ điển hình là hiển thị tổng doanh thu tích lũy qua các tháng. Loại biểu đồ này đặc biệt hữu ích cho việc so sánh các chuỗi dữ liệu khác nhau theo thời gian, làm nổi bật sự chênh lệch về khối lượng.

Biểu đồ thể hiện mối quan hệ (Relationship Charts)

Các biểu đồ trong nhóm này được thiết kế để làm rõ mối tương quan hoặc sự phụ thuộc giữa hai hay nhiều biến số.

Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Biểu đồ phân tán (Scatter Plot) sử dụng các điểm để đại diện cho các giá trị của hai biến số. Về chiều, nó yêu cầu 2 chiều (Hai biến số số học). Dữ liệu cần có là các cặp dữ liệu số (X, Y). Cách dùng là để kiểm tra mối tương quan (correlation) giữa hai biến số, giúp xác định mối quan hệ tích cực, tiêu cực hay không có mối quan hệ nào. Đây là biểu đồ quan trọng trong phân tích thống kê để phát hiện các cụm dữ liệu hoặc các điểm ngoại lệ (outliers) cần được điều tra.

Biểu đồ bong bóng (Bubble Chart)

Biểu đồ bong bóng là phiên bản nâng cao của biểu đồ phân tán, thêm một chiều thứ ba bằng cách sử dụng kích thước của các “bong bóng” (điểm dữ liệu). Dữ liệu cần có là ba tập dữ liệu số. Cách dùng là để thể hiện mối quan hệ giữa ba biến số cùng một lúc. Ví dụ, nó có thể thể hiện mối quan hệ giữa Chi phí (X), Lợi nhuận (Y), và Quy mô Thị trường (Kích thước bong bóng). Loại biểu đồ này cực kỳ hữu ích khi cần tóm tắt dữ liệu đa biến trong một hình ảnh duy nhất.

Biểu đồ kết hợp (Combination Chart)

Đây là loại biểu đồ kết hợp ít nhất hai loại biểu đồ khác nhau (ví dụ: cột và đường) trên cùng một trục hoặc hai trục Y khác nhau. Về chiều, nó là đa chiều, kết hợp các loại dữ liệu. Dữ liệu cần có là hai hoặc nhiều tập dữ liệu có đơn vị đo khác nhau (thường là số).

Cách dùng là khi cần so sánh hai loại dữ liệu khác nhau có liên quan đến cùng một danh mục (ví dụ: so sánh Doanh thu (số tuyệt đối) và Tỷ lệ Lợi nhuận Gộp (phần trăm)). Việc này giúp tiết kiệm không gian và làm nổi bật mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu có thang đo khác nhau trong cùng một khung cảnh.

Việc thiết lập các trục tọa độ phức tạp trong biểu đồ kết hợp sẽ trở nên đơn giản hơn khi bạn nắm vững các hàm DAX Power BI.

Biểu đồ quy trình và xử lý (Process and Handling Charts)

Các biểu đồ này không tập trung vào dữ liệu số mà là công cụ để mô tả cấu trúc, dòng chảy logic và kế hoạch thời gian.

Biểu đồ lưu đồ (Flowchart)

Lưu đồ sử dụng các ký hiệu hình học tiêu chuẩn (hình chữ nhật cho bước, hình thoi cho quyết định) và các mũi tên để thể hiện dòng chảy và hướng đi của quy trình. Về chiều, nó mô tả không gian/Logic (Các bước và Mối liên kết). Dữ liệu cần có là các bước, quyết định, điểm bắt đầu/kết thúc (dữ liệu định danh). Cách dùng là để mô tả tuần tự các bước của một quy trình làm việc, thuật toán, hoặc hệ thống. Đây là một công cụ trực quan hóa cấu trúc logic, giúp xác định các điểm tắc nghẽn hoặc cải tiến trong quy trình.

Biểu đồ luồng dữ liệu (Data Flow Diagram – DFD)

Biểu đồ luồng dữ liệu (DFD) là một công cụ trực quan để mô hình hóa cách thông tin đi vào, được xử lý, lưu trữ và đi ra khỏi một hệ thống. Nó hoàn toàn không tập trung vào dữ liệu số mà là sự dịch chuyển của thông tin. Về chiều, DFD mô tả dòng chảy Logic và Cấu trúc của Dữ liệu. Dữ liệu cần có bao gồm bốn thành phần chính: Các Thực thể Bên ngoài (External Entities), Các Quy trình (Processes), Kho lưu trữ dữ liệu (Data Stores), và Các Luồng Dữ liệu (Data Flows).

Cách dùng là để phân tích và thiết kế hệ thống thông tin, giúp các nhà phát triển và người dùng hiểu rõ dữ liệu được tạo ra, tiêu thụ và thay đổi như thế nào trong hệ thống, đặc biệt hữu ích trong giai đoạn phân tích yêu cầu của dự án phần mềm.

Biểu đồ Gantt (Gantt Chart)

Biểu đồ Gantt là một loại biểu đồ thanh đặc biệt được sử dụng trong quản lý dự án. Về chiều, nó thể hiện Thời gian và Công việc (Thời gian bắt đầu/kết thúc). Dữ liệu cần có là danh mục công việc, Ngày bắt đầu, Ngày kết thúc và Thời lượng. Cách dùng là bắt buộc trong quản lý dự án để lập kế hoạch, theo dõi tiến độ và quản lý lịch trình của các công việc. Trục tung liệt kê các tác vụ và trục hoành là mốc thời gian, giúp người quản lý dễ dàng nhìn thấy tổng quan và sự phụ thuộc giữa các tác vụ.

Làm thế nào để tạo ra một biểu đồ hiệu quả?

Để biểu đồ của bạn thực sự truyền tải thông điệp, hãy tuân theo các nguyên tắc sau:

• Xác định mục tiêu: Trước khi bắt tay vào tạo, hãy tự hỏi: Bạn muốn người xem rút ra kết luận gì từ biểu đồ này?
• Chọn đúng loại Biểu Đồ: Sử dụng hướng dẫn trên để chọn loại phù hợp nhất với loại dữ liệu (thời gian, so sánh, tỷ lệ, tương quan, quy trình).
• Sử dụng tiêu đề rõ ràng: Tiêu đề phải giải thích được nội dung và mục đích của biểu đồ.
• Đặt tên trục (Axes) và Đơn Vị Đo Lường (Legend): Đảm bảo các trục X, Y được gắn nhãn rõ ràng với đơn vị đo (ví dụ: VNĐ, %).
• Bảo đảm biểu đồ được trình bày đơn giản: Tránh sử dụng quá nhiều màu sắc hoặc hiệu ứng 3D không cần thiết. Sự đơn giản giúp tăng tốc độ xử lý thông tin.

Biểu đồ không chỉ là hình ảnh minh họa, chúng là ngôn ngữ giao tiếp của dữ liệu. Bằng cách nắm vững định nghĩa, các loại biểu đồ và nguyên tắc thiết kế, bạn có thể biến bất kỳ tập dữ liệu phức tạp nào thành một câu chuyện đơn giản, rõ ràng và có tính thuyết phục cao. 

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ là yêu cầu bắt buộc đối với một Data Analyst hoặc Business Analyst chuyên nghiệp. Bạn có thể tham khảo Data Analyst Roadmap tại Starttrain để bắt đầu hành trình này.