Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là kỹ thuật tạo ra những hình ảnh, biểu đồ, đồ thị để diễn tả thông tin đến người dùng. Trong bài viết này cùng 123job tìm hiểu tại sao nói Data Visualization vô cùng quan trọng nhé.
Nếu như bạn đã quen thuộc với những phân tích trực quan hoá dữ liệu, thì chắc hẳn bạn đã biết đến những trực quan hóa dữ liệu (data visualization là gì). Đây đó là một phần quan trọng trong việc phân tích dữ liệu (data analysis). Trong ngay bài viết này, 123job sẽ cùng bạn để có thể giải thích đến những cách sử dụng và thảo luận về từng những loại hình ảnh và về các trực quan hoá dữ liệu khác nhau .
I. Trực quan hoá dữ liệu - Data Visualization là gì?
Trực quan hoá dữ liệu là gì
Data visualization là gì? Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) là một sự thể hiện dữ liệu hoặc là các thông tin thành biểu, đồ thị hoặc về định dạng trực quan hoá dữ liệu khác. Việc trực quan hoá về dữ liệu cho phép đến những xu hướng và mô hình sẽ dễ dàng được nhìn thấy hơn. Với sự gia tăng của dữ liệu lớn như ngày nay, mỗi doanh nghiệp cần có những khả năng phân tích đến dữ liệu ngày càng lớn. Machine learning giúp dễ dàng tiến hành đến các phân tích như phân tích về dự đoán, và cũng hữu ích trong việc trực quan hoá dữ liệu (data visualization) để trình bày. Nhưng trực quan hoá dữ liệu (data visualization) không chỉ là điều quan trọng đối với những phân tích dữ liệu mà nó còn rất quan trọng trong bất cứ những ngành nghề nào. Cho dù bạn có đang làm việc trong lĩnh vực tài chính, Marketing, công nghệ, thiết kế hay là bất cứ thứ gì khác, bạn cũng cần phải trực quan hoá dữ liệu.
II. Tại sao chúng ta cần trực quan hoá dữ liệu?
Data visualization là gì? Chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu (data visualization) vì một bản tóm tắt thông tin trực quan hoá dữ liệu sẽ giúp việc xác định đến những mô hình và với những xu hướng được dễ dàng hơn so với những việc xem qua hàng ngàn về bảng tính. Nó sẽ giúp bộ não của con người hoạt động. Vì với những mục đích của phân tích dữ liệu là sẽ tìm thấy về những insight ẩn sau dữ liệu, trực quan hoá dữ liệu sẽ có những giá trị hơn nhiều khi được trực quan hoá dữ liệu. Ngay cả khi với một nhà phân tích dữ liệu sẽ có thể phát hiện đến những insight sâu sắc từ những dữ liệu mà sẽ không trực quan hoá dữ liệu, sẽ khó khăn để họ sẽ có thể truyền đạt được ý nghĩa cho mỗi khách hàng, đồng nghiệp hiểu. Biểu đồ và về đồ thị giúp truyền đạt được những dữ liệu được dễ dàng hơn.
Xem thêm: IT là gì? Làm thế nào để trở thành một lập trình viên giỏi?
III. Trực quan hoá dữ liệu được sử dụng như thế nào?
Trực quan hoá dữ liệu được sử dụng như thế nào
Data visualization là gì? Trực quan hoá dữ liệu (data visualization) có nhiều những công dụng. Mỗi loại trực quan hóa dữ liệu (data visualization có thể được sử dụng theo như những cách khác nhau. Dưới đây sẽ là một số cách phổ biến nhất đang được sử dụng trực quan hóa dữ liệu (data visualization) .
1. Thay đổi theo thời gian
Đây có lẽ sẽ là cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu (data visualization) cơ bản và được phổ biến nhất. Lý do nó phổ biến nhất đó là vì hầu hết những dữ liệu có liên quan đến các yếu tố thời gian. Do đó, bước đầu tiên trong việc để có thể phân tích được những dữ liệu đó là xem xu hướng về trực quan hoá dữ liệu theo thời gian sẽ như thế nào .
2. Xác định tần suất
Tần suất cũng là cách sử dụng khá cơ bản của phía trực quan hóa dữ liệu (data visualization) vì nó cũng đang áp dụng cho những dữ liệu liên quan đến thời gian. Nếu như có yếu tố thời gian, điều hợp lý đó là bạn nên xác định đến các tần suất những sự kiện Có liên quan xảy ra theo như thời gian .
3. Xác định mối quan hệ (tương quan)
Xác định về mối tương quan đó là một cách sử dụng về trực quan hoá dữ liệu cực kỳ có giá trị. Rất khó để có thể xác định được những mối quan hệ giữa hai biến mà không có trực quan hoá dữ liệu (data visualization), tuy nhiên điều quan trọng là cần phải nhận thức được về mối quan hệ trong dữ liệu. Đây là một ví dụ tuyệt vời về những giá trị của trực quan hoá dữ liệu trong việc phân tích dữ liệu .
4. Kiểm tra một mạng lưới
Một ví dụ về việc kiểm tra trên một mạng lưới với trực quan hóa dữ liệu (data visualization) có thể được nhìn thấy trong các nghiên cứu thị trường.Các chuyên gia Marketing cần nhận biết thương hiệu mình để nhắm đến đối tượng mục tiêu nào, để họ có thể phân tích được toàn bộ thị trường từ đó xác định những nhóm đối tượng hay để phân khúc thị trường, cầu nối giữa những nhóm, người có ảnh hưởng trong từng nhóm và từng những thứ khác quanh tệp khách hàng của mình .
5. Lập kế hoạch
Khi lập kế hoạch hoặc về những lịch trình cho một dự án phức tạp, khi mọi thứ có thể sẽ gây nhầm lẫn. Biểu đồ Gantt giải quyết đến các vấn đề đó bằng cách minh họa được rõ ràng từng nhiệm vụ trong từng dự án và mất bao lâu để có thể hoàn thành .
6. Phân tích giá trị và rủi ro
Việc xác định về những số liệu phức tạp như giá trị và những rủi ro đòi hỏi được nhiều biến số khác nhau và được đưa vào, khiến rất khó để nhìn thấy chính xác với một bảng tính đơn giản. Data visualization là gì?. Có thể đơn giản như về việc mã hóa màu sắc với một công thức để có thể chỉ ra cơ hội nào khi có những giá trị và những rủi ro nào tương ứng .
Xem thêm: Công nghệ thông tin là gì? Các mảng trong ngành công nghệ thông tin
IV. Các loại biểu đồ trực quan hoá dữ liệu
Các loại biểu đồ trực quan hoá dữ liệu
Có rất nhiều những công cụ có sẵn để có thể giúp tạo được những trực quan hóa dữ liệu (data visualization). Một số đó chính là thủ công và với một số là tự động, nhưng một trong hai cách chúng sẽ cho phép bạn thực hiện đến bất kỳ loại hình trực quan hoá dữ liệu Data visualization là gì? sau đây .
1. Biểu đồ đường (Line chart)
Vẽ biểu đồ đường minh họa được những thay đổi theo thời gian. Trục X thường là một khoảng thời gian, trục y là số lượng. Vì vậy, những điều này có thể minh họa doanh được tới số bán hàng của mỗi công ty trong năm được chia nhỏ theo tháng hoặc với những số lượng đơn vị một nhà máy sản xuất mỗi ngày trong tuần vừa qua .
2. Biểu đồ miền (Area chart)
Vẽ biểu đồ miền đó là sự điều chỉnh của từng biểu đồ đường trong đó có những khu vực dưới đường được điền vào để có thể được nhấn mạnh về tầm quan trọng của nó. Màu tô cho những khu vực dưới mỗi dòng nên hơi trong suốt để có thể nhận thấy được những khu vực chồng lấp .
3. Biểu đồ cột (Bar chart)
Vẽ biểu đồ cột cũng sẽ minh họa tới những sự thay đổi theo thời gian. Nhưng nếu như có nhiều hơn một biến, biểu đồ cột sẽ có thể giúp dễ dàng so sánh được những trực quan hoá dữ liệu cho từng biến ngay tại từng thời điểm. Ví dụ, như một biểu đồ cột có thể so sánh được với những doanh số bán hàng của mỗi Công ty từ năm nay và năm trước đó .
4. Biểu đồ tần suất (Histogram)
Vẽ biểu đồ trông giống như một biểu cột, nhưng đo tần suất thay vì với những xu hướng theo thời gian. Trục X của biểu đồ liệt kê những giá trị của bộ dữ liệu và những khoảng của biển, trục y là tần suất, vì vậy với mỗi loại cột sẽ đại diện cho những tần suất của một biến đó. Ví dụ: bạn có thể đo được những tần suất của từng câu trả lời cho các câu hỏi khảo sát. Các cột sẽ là câu trả lời khi không đạt yêu cầu, trung lập, và đạt được yêu cầu. Điều này cũng sẽ cho bạn biết có bao nhiêu người đã đưa ra được mỗi câu trả lời tương ứng nhất .
5. Biểu đồ tán xạ (Scatter plot)
Vẽ biểu đồ tán xạ được sử dụng để có thể tìm được mối tương quan. Mỗi điểm trên một biểu đồ đều phân tán có nghĩa là khi x = này, thì y sẽ bằng một giá trị này. Theo như cách đó, nếu các điểm đang có xu hướng theo một cách nhất định (hướng lên bên trái, xuống bên phải, vv) thì sẽ có một mối quan hệ giữa chúng. Nếu với các điểm phân tán mà khi không có những xu hướng nào thì các biển số hoàn toàn sẽ không ảnh hưởng đến nhau .
6. Biểu đồ bong bóng (Bubble chart)
Vẽ biểu đồ bong bóng đó là một biến thể của biểu đồ tán xạ, trong đó có mỗi điểm dữ liệu sẽ được biểu thị bằng một bong bóng có những độ lớn và những sự phân bố khác nhau ở trên các trục. Một điểm bất tiện của biểu đồ bong bóng đó chính là những hạn chế về những kích thước của bong bóng do không gian hạn chế trong các trục. Vì vậy, không phải tất cả những dữ liệu sẽ phù hợp với những loại hình trực quan hoá dữ liệu này .
7. Biểu đồ tròn (Pie chart)
Vẽ biểu đồ tròn đó là tùy chọn được tốt nhất để có thể minh họa được tới những tỷ lệ phần trăm, vì nó sẽ hiển thị được mỗi phần tử như với một phần của tổng thể. Vì vậy, nếu như trực quan hoá dữ liệu của bạn có đang giải thích như sự cố theo tỷ lệ phần trăm, biểu đồ hình tròn sẽ được trình bày rõ ràng những phần theo như tỷ lệ thích hợp .
8. Máy đo (Gauge)
Một thước đo sẽ có thể được sử dụng để có thể minh họa được những khoảng cách giữa các khoảng. Điều này để có thể được trình bày ngay dưới dạng thước đo cũng giống những đồng hồ tròn hoặc như một thước đo kiểu ống giống như nhiệt kế chất lỏng. Nhiều đồng hồ đo sẽ có thể được hiển thị về cạnh nhau để được minh họa sự đến sự khác biệt giữa nhiều khoảng thời gian.
9. Bản đồ (Map)
Phần lớn những dữ liệu được xử lý trong các doanh nghiệp đều có yếu tố vị trí, giúp dễ dàng minh họa được trên bản đồ. Một ví dụ về trực quan hoá dữ liệu bản đồ đó là thể hiện lên những vùng đang có dịch Covid - 19, mức độ để báo động của từng mỗi vị trí .
10. Bản đồ nhiệt (Heat map)
Một bản đồ nhiệt về cơ bản sẽ là một ma trận mã màu. Một công thức được sử dụng để có thể tô màu mỗi ô của ma trận , được tô bỏng để có thể biểu thị lên những giá trị tương đối hoặc có thể sẽ rủi ro của ô đó. Thông thường về màu sắc bản đồ nhiệt từ xanh lá cây đến đó, với màu xanh lá cây đó sẽ là kết quả tốt hơn và màu đỏ là tồi tệ hơn. Kiểu trực quan hoá dữ liệu này cũng rất hữu ích vì với màu sắc sẽ được diễn giải nhanh hơn so với số .
11. Sơ đồ khung (Frame diagram)
Sơ đồ khung về cơ bản đó chính là bản đồ cây thể hiện rõ được những cấu trúc mối quan hệ phân cấp . Một sơ đồ về khung bao gồm những nhánh, mỗi nhánh có nhiều những nhánh kết nối với chúng theo với từng cấp độ, và ngày càng có nhiều nhánh.
Xem thêm: Tìm hiểu crack là gì? Những lợi ích và tác hại của crack là gì?
V. 5 lưu ý để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
5 lưu ý để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
1. Chọn đúng loại biểu đồ
Điều này nghe có vẻ hiển nhiên, tuy nhiên chúng ta lại thường chọn vẽ biểu đồ theo như thói quen hoặc theo cảm tính.
Chúng ta luôn cần nhớ rằng “form follows function” (chức năng đi trước, trình bày đi sau) – mục đích của những việc trực quan hoá dữ liệu hóa sẽ luôn cần được sự cân nhắc đầu tiên.
Bạn có thể tự hỏi được những mục đích của bạn đó chính là so sánh đến những giá trị, thể hiện được lên những xu hướng, tìm hiểu được về sự phân phối hay có những mối quan hệ giữa các biến? Từ đó bạn cũng có thể chọn 1 hoặc 1 số biểu đồ phù hợp để có thể thể hiện được những mục đích này.
Với ví dụ như dưới đây ta có dataset về những tỉ lệ lỗi của những loại sản phẩm. Chúng ta đang cần tìm được ra loại sản phẩm có tỉ lệ lỗi cao (parts per million). Vẽ biểu đồ cột như hình bên phải đó là cách đơn giản và hiệu quả để biểu diễn điều này. Bên cạnh đó, tree maps và packed bubble charts như mỗi hình bên trái rối mắt và khiến người đọc sẽ gặp khó khăn trong việc so sánh.
2. Không phải tất cả các giá trị (data points) đều quan trọng như nhau
Bạn không nên ném toàn bộ những dataset vào cùng một biểu đồ, hãy phân tích trước để có thể biểu diễn/ highlight đến những thông tin quan trọng sao cho người xem dễ nắm bắt nhất.
Biểu đồ này thể hiện đến chuỗi giá trị theo thời gian, với đường A A’, ta thấy được 1 thời điểm đang có sự thay đổi về chu kỳ và về cường độ, liên quan đến sự sụt giảm mạnh vài với chu kỳ sau đó. Bạn thấy những biểu đồ nào sẽ giúp ta phát hiện được điều này tốt hơn?
Biểu đồ ngay phía trên chỉ đơn thuần để trực quan hoá dữ liệu hóa đến toàn bộ dataset, trong khi những biểu đồ dưới giúp người xem được dễ dàng phát hiện đến các điểm được đặc biệt hơn.
Một ví dụ đó là khi muốn biểu diễn tổng doanh thu của mỗi năm theo ID dự án (với có 41 dự án khác nhau). Biểu đồ bên trái biểu diễn đến tất cả 41 dự án nên sẽ khá lộn xộn, trong khi có những biểu đồ bên phải biểu diễn 5 dự án có doanh thu lớn nhất và gộp các dự án còn lại vào trong nhóm “others”, một cách gọn gàng và hợp lý hơn.
Tuy nhiên để cách lọc này có thể sẽ khiến cho tổng không bằng 100% và có thể sẽ gây hiểu nhầm. Nên cần phải đảm bảo được mỗi khi nhóm có những giá trị còn lại đó là tổng luôn bằng 100% hoặc sẽ giải thích rõ rằng tại sao với 1 số giá trị lại không được tính đến.
3. Biểu đồ nói thật hay nói dối?
Việc trực quan hoá dữ liệu sẽ giúp biểu diễn thực tế về số liệu, thay vì những làm sai lệch hay gây nhầm lẫn cho người xem. Việc trình bày các biểu đồ quan trọng để tạo nên khung tham chiếu cho người xem.
Trong ví dụ dưới đây, sản lượng của một quy trình sẽ tăng từ 56% lên 67% trong vòng 6 tháng. Biểu đồ phía bên trái đang cố tình phóng đại đến sự tăng trưởng này bằng cách để gốc của trục y ở mức giá trị 50%. Biểu đồ bên phải sẽ biểu diễn được chính xác hơn mỗi khi trục y bắt đầu ở giá trị 0 và có kèm theo những đường mục tiêu để có thể so sánh.
4. Sử dụng màu sắc hợp lý
Việc sử dụng màu sắc sẽ giúp thêm thông tin hoặc những highlight những điểm quan trọng ngay trong biểu đồ. Trong những trường hợp khác, màu sắc thường hay bị thừa thãi và sẽ gây rối mắt.
5. Đơn giản và hiệu quả
Các công cụ trực quan hoá dữ liệu hiện nay giúp chúng ta tạo ra được những biểu đồ đẹp mắt và với phức tạp với chỉ có vài cái click chuột. Tuy nhiên, quá nhiều yếu tố về thẩm mỹ sẽ có thể làm người xem bị sao nhãng khỏi những thông điệp chính của biểu đồ. Less is more.
Bên cạnh những việc sử dụng công cụ, thì với những tư duy phân tích và với các thiết kế cũng rất quan trọng trong việc để xây dựng báo cáo.
Xem thêm: Barcode là gì? Hướng dẫn tạo barcode bằng phần mềm mới nhất
VI. 11 Công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện nay
1. Google Data Studio
Chúng ta nên bắt đầu với những công cụ này vì một lý do - Google Data Studio là một lựa chọn yêu thích nhất của tôi. Thật dễ dàng để có thể làm việc được với công cụ trực quan hoá dữ liệu này nếu như bạn đã quen thuộc với Google Suite (Sheets, Docs, Analytics,..) và quan trọng nhất, Google Data Studio hoàn toàn miễn phí nhưng cũng sẽ cung cấp đủ đến mọi tính năng bạn cần cho một báo cáo chuyên nghiệp.
Nền tảng này sẽ đi kèm cùng với hàng trăm trình kết nối gốc (từ Google Analytics đến Facebook Ads), nhưng cũng sẽ có thể được sửa đổi để lấy những trực quan hoá dữ liệu từ mọi nơi thông qua Google Sheets hoặc Google BigQuery .
Ưu điểm
Kết nối được dễ dàng với hàng tá những sản phẩm, cả sản phẩm của Google và sẽ không cần phải của Google
Dễ dàng tiếp thu được và học hỏi được với nhiều nội dung học tập miễn phí có sẵn
Hoàn toàn miễn phí
Nhược điểm
2. Tableau
Tableau một trong những công cụ để có thể trực quan hoá dữ liệu tốt nhất, các công ty lớn như Verizon và Charles Schwab dựa vào Tableau để thu thập thông tin chi tiết từ các trực quan hoá dữ liệu của họ trên mọi bộ phận.
Ưu điểm
Nhược điểm
Giá: Bạn có thể dùng thử Tableau Public miễn phí. Tableau cung cấp đến hai phiên bản trả phí: một cho bộ nhớ về đám mây và đó sẽ một cho những phần mềm đang được lưu trữ đầy đủ của họ.
3. Looker
Looker cung cấp đến một thư viện mẫu template trực quan hoá dữ liệu khổng lồ và sẽ hoạt động hoàn toàn trong trình duyệt đó của bạn.
Ưu điểm
Dễ dàng tích hợp được với cơ sở dữ liệu từ BigQuery, Amazon Redshift, ...
Các tùy chọn để tùy chỉnh tuyệt vời
Hoạt động tốt cho bộ dữ liệu lớn
Nhược điểm
Không có nhiều những tính năng
Khó thiết lập LDAP
Tải chậm hơn mỗi khi làm việc trên Bộ dữ liệu lớn hơn
Giá: Looker không cung cấp đến những hệ thống định giá theo những tầng thông thường. Thay vào đó, bạn cần phải liên hệ được với họ để được báo giá.
4. Infogram
Nếu bạn (hoặc của khách hàng của bạn) chú trọng đến những khía cạnh đồ họa, chắc chắn về Infogram là một trong những công cụ trực quan hoá dữ liệu tốt nhất hiện nay bạn cũng nên thử sử dụng.
Ưu điểm
Các tùy chọn hình ảnh hóa độc đáo như về đồ họa thông tin và với những bản đồ
Các mẫu sẽ được tối ưu hóa hoàn toàn cho những thiết bị di động và mạng xã hội
Nhúng ngay đến những thiết kế vào mỗi trang web
Nhược điểm
Mất khá nhiều thời gian để các bạn học cách sử dụng thành thạo
Không phải chỉ là công cụ tích hợp trực quan hoá dữ liệu tốt nhất
Giá: Infogram cung cấp một phiên bản miễn phí đẹp mắt và các gói hàng tháng hoặc hàng năm linh hoạt
5. D3.js
D3.js là một thư viện JavaScript mà bạn có thể sử dụng để trực quan hoá dữ liệu ở các định dạng tương tác cao với HTML, CSS và SVG.
Ưu điểm
Nhược điểm
Mất thời gian để học (nhưng nó hoàn toàn xứng đáng)
Không có những mẫu dựng sẵn, chỉ có mã làm trực tiếp
Giá: Mã nguồn mở và hoàn toàn được miễn phí
6. FusionCharts
FusionCharts không chỉ để cung cấp đến cho bạn về những biểu đồ thanh, biểu đồ điểm và những biểu đồ tương tác JavaScript tiêu chuẩn mà còn thực sự được tỏa sáng như một trong những công cụ trực quan hoá dữ liệu tốt nhất cho mỗi bản đồ.
Ưu điểm
Nhược điểm
Chỉ toàn là mã JavaScript (chắc chắn sẽ không phù hợp được với người dùng khi không am hiểu code)
Quá nhiều những tính năng sẽ có thể khiến cho bạn choáng ngợp
Giá: Bạn có thể tải xuống bản dùng thử miễn phí, nhưng với những bản quyền sẽ được đầy đủ khá đắt: bắt đầu ngay từ 497$ cho một lập trình viên.
7. Datawrapper
Datawrapper được thiết kế cho những nhà báo nên bạn sẽ được dễ dàng và nhanh chóng được sử dụng ngay cả khi không có bất kỳ về kiến thức mã hóa nào.
Ưu điểm:
Các mẫu tương tác cho mỗi bản đồ, biểu đồ và bảng
Hoàn toàn có thể đáp ứng trên các thiết bị
Thân thiện với người dùng
Nhược điểm:
8. Sisense
Sisense tự định vị mình được một nền tảng BI end-to-end hoàn chỉnh. Không chỉ đó sẽ là một trong những công cụ trực quan hoá dữ liệu tốt nhất - Sisense sẽ còn có thể giúp cho bạn phát triển được những ứng dụng theo như hướng dữ liệu.
Ưu điểm
Nhược điểm
Hình ảnh của báo cáo xuất ra đôi khi có chất lượng thấp
Các hình khối phân tích rất khó thiết lập và duy trì
Giá: Mặc dù trang web của họ tự hào về có mức giá không quá cao, bạn vẫn cần phải liên hệ được với họ để có thể được báo giá dễ dàng.
9. Microsoft Power BI
Không chịu thua kém Google, Microsoft cũng cung cấp đến một công cụ trực quan hoá dữ liệu dựa trên hiệu ứng đám mây được các công ty lớn như Adobe, Meijer và Heathrow Airport sử dụng.
Ưu điểm
Nhược điểm
Cần phải nghiên cứu sâu nếu như bạn muốn sử dụng được thành thạo những công cụ này
Phiên bản của đám mây không được mở rộng như phiên bản Windows
Giá: Gói chuyên nghiệp tự phục vụ sẽ có giá siêu phải chăng, chỉ bắt đầu từ 10$ một tháng.
10. HighCharts
HighCharts đã cung cấp một thư viện rộng lớn để có thể tạo những dự án trực quan hoá dữ liệu di động và web được tối ưu hóa cho những thiết bị di động, siêu tương tác trên với bất kỳ những nền tảng nào.
Ưu điểm
Hoạt động được với bất kỳ cơ sở dữ liệu phụ trợ hoặc sẽ ngăn xếp máy chủ nào
Hàng tấn mẫu để có thể tùy chỉnh, bao gồm có cả bản đồ
Trình gỡ lỗi tích hợp
Nhược điểm
API rộng lớn của họ sẽ cần một số kỹ năng và những kinh nghiệm để nắm bắt
Yêu cầu để có thể viết mã để tùy chỉnh như các mẫu của chúng
Giá: Công cụ này không hề rẻ, nhưng họ cung cấp đến cả gói và gói dành cho những nhà phát triển đơn lẻ cho sản phẩm của họ như về Maps, JavaScript, Gannt và Stock.
11. RAWGraphs
RAWGraphs tự gọi mình đó là "liên kết bị thiếu" giữa những bảng tính và đồ họa vector. Là một trong những công cụ đang được trực quan hoá dữ liệu tốt nhất, RAWGraphs rất dễ tùy chỉnh và cần được học hỏi.
Ưu điểm
Nhược điểm
Xem thêm: Plc là gì? Nguyên lý hoạt động và ứng dụng của bộ điều khiển lập trình plc
VII. Kết luận
Data visualization là gì? Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả đó chính là bước quan trọng của việc phân tích dữ liệu. Không có nó, những hiểu biết và về những thông điệp quan trọng sẽ có thể bị mất hoặc sẽ được hiểu một cách không chính xác. Khi biết đến những trực quan hoá dữ liệu bạn cũng sẽ dễ dàng phân tích được về những trực quan hoá dữ liệu hơn vì đã có thể hiểu rõ được về bản chất vấn đề, từ đó cũng sẽ đưa ra được những quyết định trong kinh doanh, Marketing.
Trang chủ 
Mẫu CV 
Nhắn tin 
Tài khoản 
Thêm