[Ebook] How to Choose the Right Data Visualization

Cuốn cẩm nang How to Choose the Right Data Visualization giải quyết một trong những bước thử thách nhất trong quá trình phân tích dữ liệu: lựa chọn phương thức biểu diễn trực quan phù hợp nhất. Tác giả tiếp cận vấn đề bằng cách phân loại các biểu đồ dựa trên vai trò truyền tải thông tin của chúng và đặc tính của tập dữ liệu (định tính hay định lượng).

Bạn sẽ học được gì?

• Xác định đúng vai trò của biểu đồ: Học cách chọn biểu đồ dựa trên mục tiêu cốt lõi như: hiển thị sự thay đổi theo thời gian, biểu diễn cơ cấu phần-trên-toàn-thể (part-to-whole), mô tả quy trình/dòng chảy, phân tích phân phối, so sánh giữa các nhóm, tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến hoặc phân tích địa lý.
• Làm chủ 18 loại biểu đồ thiết yếu: Nắm vững các biểu đồ nền tảng như Line Chart, Bar Chart, Histogram, Box Plot, Pie Chart, Scatter Plot, Heatmap và Choropleth.
• Hiển thị số liệu thô thông minh: Biết khi nào chỉ cần dùng các con số đơn lẻ kết hợp chỉ báo (Single value chart with indicator, Bullet chart) thay vì cố vẽ biểu đồ phức tạp.
• Trực quan hóa nâng cao: Tìm hiểu sâu hơn về các kỹ thuật biểu diễn phân phối dữ liệu (Violin plot, Density curve, Rug/Strip/Swarm plot) và biểu diễn mối quan hệ/mạng lưới phức tạp (Sankey, Bubble chart, Dendrogram, Chord diagram).
• Nguyên tắc thiết kế dashboard: Kỹ thuật tổ chức thông tin từ quan trọng nhất xuống ít quan trọng hơn, cách xoay biểu đồ theo chiều ngang khi danh mục có tên dài và ứng dụng biểu đồ nhỏ song song (Small multiples) để so sánh nhiều nhóm dễ dàng.
• Những biểu đồ cần hạn chế: Nhận diện những loại biểu đồ kém hiệu quả, dễ gây méo mó thông tin cần tránh hoặc dùng cẩn trọng (như biểu đồ tượng hình – Pictogram hay biểu đồ mạng nhện – Radar Chart).

Nguồn tài liệu: Ebook “How to Choose the Right Data Visualization” của tác giả Mike Yi, được phát hành với sự cộng tác của nền tảng phân tích dữ liệu Chartio

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nhà xuất bản và các tác giả tuyên bố đã nỗ lực cao nhất để tránh các sai sót, nhưng sẽ không chịu trách nhiệm pháp lý cho bất kỳ tổn thất, thiệt hại hoặc khiếu nại nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin trong cuốn sách này. Người đọc được khuyến nghị tự kiểm tra và đối chiếu các thông tin với các nguồn chính thức.