Trực quan hóa dữ liệu là gì? Hướng dẫn trực quan hoá dữ liệu với các công cụ phổ biến nhất hiện nay

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn thông tin và dữ liệu dưới dạng đồ họa, sử dụng các yếu tố như biểu đồ, đồ thị, bản đồ,... giúp người xem phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngày nay, trực quan hóa dữ liệu xuất hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là lĩnh vực kinh doanh, hỗ trợ bạn xác định cơ hội - thách thức của thị trường, từ đó biết cách cải thiện chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ theo chiến lược Marketing. 

Bên cạnh đó, trực quan hóa dữ liệu còn hỗ trợ người dùng nhận diện các xu hướng, mẫu hình và điểm bất thường trong dữ liệu để có giải pháp xử lý kịp thời và tăng cường khả năng chuyển hóa nội dung cô đọng, súc tích. 

Việc sử dụng các phương pháp trực quan hóa dữ liệu còn mang lại lợi ích trong chia sẻ kết quả phân tích cho các nhóm làm việc. Khi mọi thành viên cùng xem dữ liệu dưới dạng trực quan, họ dễ thống nhất về mục tiêu và xây dựng kế hoạch hành động chung. Phân tích trực quan cũng giúp theo dõi tiến độ, đánh giá hiệu quả và tạo động lực cho cả nhóm. Ví dụ, một nhóm bán hàng có thể sử dụng biểu đồ cột để theo dõi và cùng nhau nỗ lực nhằm đạt được mục tiêu doanh số hàng quý.

Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, dễ hiểu, dễ thực hiện. Cụ thể:

• Làm rõ thông tin: Giúp người xem nhanh chóng nắm bắt được thông tin quan trọng thông qua dữ liệu được trực quan hóa. 
• Tối ưu hóa dữ liệu: Hỗ trợ việc tìm kiếm các mối quan hệ, xu hướng và mẫu hình ẩn trong dữ liệu, từ đó đưa ra giải pháp phù hợp. 
• Truyền đạt hiệu quả: Trình bày dữ liệu một cách trực quan, giúp người nghe dễ dàng tiếp thu và ghi nhớ.
• Hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định: Cung cấp cơ sở dữ liệu trực quan để đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời.

Sau khi tìm hiểu trực quan hóa dữ liệu là gì, người dùng cần hiểu được các thành phần của quá trình này. Cụ thể, trực quan hóa dữ liệu có ba thành phần chính: thông điệp, dữ liệu, biểu diễn trực quan và ngữ cảnh dữ liệu. 

Ngữ cảnh dữ liệu 

Ngữ cảnh bao gồm các thông tin như tiêu đề, chú thích, màu sắc,... giúp người xem hiểu rõ hơn về dữ liệu được trình bày. Việc xác định đúng ngữ cảnh giúp bạn tránh nhầm lẫn và đảm bảo thông điệp dữ liệu được truyền đi chính xác. 

Dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của mọi quá trình trực quan hóa. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng khác nhau như số liệu, văn bản, hình ảnh, video,... và đến từ nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu, tệp tin CSV hoặc dữ liệu thu thập từ Internet. Dữ liệu cần được làm sạch, xử lý và chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi trực quan hóa để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

Phương tiện trực quan 

Phương tiện trực quan là cách thức hiển thị dữ liệu thông qua các yếu tố đồ họa như biểu đồ, đồ thị, bản đồ hoặc hình ảnh. Việc lựa chọn loại biểu diễn phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu và thông điệp muốn truyền tải. Ví dụ, biểu đồ đường thường được sử dụng để hiển thị xu hướng theo thời gian, trong khi biểu đồ cột giúp so sánh dữ liệu giữa các danh mục khác nhau.​

Dưới đây là một số dạng trực quan hóa dữ liệu phổ biến, mời bạn cùng theo dõi 

Biểu đồ thanh (Bar Chart)

Dạng biểu đồ này sử dụng thanh dọc, thanh ngang để so sánh những giá trị giữa các danh mục. Độ dài của mỗi thanh sẽ tỷ lệ thuận với giá trị mà nó đại diện giúp bạn nhất thấy sự khác biệt giữa các danh mục. 

Biểu đồ đường (Line Chart)

Biểu đồ đường kết nối các điểm dữ liệu theo đường thẳng và được dùng để thể hiện xu hướng cũng như sự thay đổi dữ liệu theo thời gian. 

Biểu đồ tròn (Pie Chart)

Dạng biểu đồ này chia một vòng tròn thành các phần, mỗi phần sẽ biểu thị cho một thành phần nào đó trong tổng thể. Loại biểu đồ này thích hợp để hiển thị cơ cấu thành phần hoặc tỷ lệ phần trăm.​

Biểu đồ vùng (Area Chart)

Tương tự như biểu đồ đường, nhưng phần dưới vùng được tô màu để thể hiện khối lượng hoặc mức độ tích lũy theo thời gian, qua đó làm nổi bật tổng giá trị. 

Biểu đồ phân tán (Scatter Plot)

Biểu đồ này sử dụng các điểm nhằm thể hiện giá trị của hai biến thể, từ đó xác định mối quan hệ hoặc xu hướng giữa các thành phần. 

Biểu đồ bong bóng (Bubble Chart)

Biểu đồ bong bóng mở rộng biểu đồ phân tán bằng cách thêm kích thước của bong bóng để biểu thị giá trị của biến thứ ba, cung cấp góc nhìn đa chiều về dữ liệu.​

Bản đồ nhiệt (Heatmap)

Với dạng biểu đồ này, người dùng sử dụng màu sắc để biểu thị giá trị của dữ liệu trong một ma trận hoặc trên bản đồ địa lý, giúp nhận diện nhanh các khu vực có giá trị cao hoặc thấp.​

Bản đồ địa lý (Geographical Map)

Loại bản đồ này hiển thị dữ liệu theo vị trí địa lý, sử dụng màu sắc hoặc ký hiệu để phân biệt các khu vực, hữu ích trong việc so sánh dữ liệu theo vùng miền.​

Trong bối cảnh hiện đại, việc trực quan hóa dữ liệu không chỉ giúp phân tích thông tin nhanh chóng mà còn đưa ra những quyết định chiến lược chính xác. Hiện nay, Python, Excel, Power BI và Looker Studio là 4 công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ và phổ biến nhất, mỗi công cụ đều có những ưu điểm riêng phù hợp với từng mục đích sử dụng.

Trực quan hoá dữ liệu Python

Python là ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ với nhiều thư viện hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Seaborn và Plotly. Những thư viện này có tác dụng tạo các biểu đồ và đồ thị từ cơ bản đến phức tạp. Để bắt đầu, bạn cần cài đặt Python và các thư viện liên quan, sau đó sử dụng các hàm trong thư viện để tạo biểu đồ theo nhu cầu. ​

Ưu điểm:

• Đa dạng biểu đồ từ cơ bản đến nâng cao: Biểu đồ đường, cột, phân tán, nhiệt, bản đồ nhiệt,... 
• Khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp và có thể tùy chỉnh linh hoạt, dễ dàng tích hợp vào ứng dụng web hoặc báo cáo.
• Phù hợp cho các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và lập trình viên.

Nhược điểm:

• Cần có kiến thức lập trình khi sử dụng. 
• Không phù hợp với những người đang tập tành làm quen với dữ liệu 

Hướng dẫn cơ bản:

• Sử dụng thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị đường cơ bản.
• Sử dụng thư viện Seaborn để màu sắc đồ thị hiện đại và dễ nhìn hơn.
• Sử dụng Plotly để tạo ra các đồ thị mang tính tương tác cao. 

Trực quan hoá dữ liệu bằng Excel 

Excel là công cụ quen thuộc và dễ sử dụng ho hầu hết người dùng văn phòng. Với Excel, bạn có thể tạo biểu đồ, đồ thị và bảng tổng hợp để trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng dù chưa có nhiều kiến thức về lập trình. 

Ưu điểm:

• Dễ sử dụng, phù hợp cho người không có hoặc ít kiến thức về lập trình. 
• Có sẵn trên hầu hết các máy tính văn phòng và hỗ trợ nhiều loại biểu đồ như cột, tròn, đường, vùng, biểu đồ động. 
• Kết hợp với Pivot Table để phân tích dữ liệu chi tiết, hiệu quả. 

Nhược điểm:

• Hạn chế khi xử lý dữ liệu lớn.
• Tùy biến và giao diện chưa linh hoạt bằng Python hoặc Power BI. 

Hướng dẫn cơ bản:

• Chọn dữ liệu cần trực quan hóa.
• Vào tab "Insert" và chọn loại biểu đồ mong muốn (cột, đường, tròn,…).
• Tùy chỉnh biểu đồ bằng các công cụ định dạng để thêm tiêu đề, đổi màu sắc và điều chỉnh trục.

Trực quan hoá dữ liệu với Power BI 

Power BI là công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ của Microsoft, cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và tạo các báo cáo động, bảng điều khiển tương tác. Power BI phù hợp cho doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu chuyên sâu và chia sẻ báo cáo nhanh chóng.

Ưu điểm:

• Tạo báo cáo và bảng điều khiển tương tác đẹp mắt.
• Kết nối linh hoạt với nhiều nguồn dữ liệu như Excel, SQL, API,…
• Cho phép xuất báo cáo dưới nhiều định dạng (PDF, PowerPoint).
• Dễ dàng chia sẻ báo cáo trực tuyến với các thành viên trong tổ chức.

Nhược điểm:

• Cần thời gian làm quen với giao diện và logic DAX.
• Phiên bản miễn phí bị giới hạn một số tính năng cao cấp.

Hướng dẫn cơ bản:

• Tải và cài đặt Power BI Desktop.
• Kết nối với nguồn dữ liệu (Excel, cơ sở dữ liệu, API,…).
• Sử dụng các công cụ trực quan hóa để tạo biểu đồ và báo cáo.
• Xuất và chia sẻ báo cáo trực tuyến thông qua Power BI Service.

Trực quan hóa dữ liệu với Looker Studio 

Looker Studio (trước đây là Google Data Studio) là công cụ miễn phí của Google cho phép tạo các báo cáo và bảng điều khiển động từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Looker Studio phù hợp với người dùng muốn tạo báo cáo nhanh chóng và chia sẻ dễ dàng.

Ưu điểm:

• Hoàn toàn miễn phí và dễ sử dụng.
• Kết nối trực tiếp với các sản phẩm của Google như Google Sheets, Google Analytics,…
• Tạo báo cáo động và chia sẻ trực tuyến dễ dàng.
• Có khả năng tùy chỉnh và xuất báo cáo dưới nhiều định dạng.

Nhược điểm:

• Hạn chế tính năng phân tích dữ liệu nâng cao.
• Yêu cầu kết nối Internet liên tục để hoạt động.

Hướng dẫn cơ bản:

• Truy cập Looker Studio và đăng nhập tài khoản Google.
• Kết nối với nguồn dữ liệu (Google Sheets, Google Analytics,…).
• Tạo biểu đồ và bảng điều khiển theo nhu cầu.
• Xuất hoặc chia sẻ báo cáo trực tuyến thông qua đường dẫn.

Việc lựa chọn công cụ trực quan hóa dữ liệu nào phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của người dùng. Trong khi Python và Power BI là lựa chọn phù hợp cho các chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên sâu thì Excel và Looker Studio thích hợp cho người dùng phổ thông cần tạo biểu đồ và báo cáo nhanh chóng.

Ngoài ra, nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ mạnh mẽ với khả năng tùy biến cao và xử lý dữ liệu lớn thì đừng bỏ qua Python và Power BI. Ngược lại, Excel và Looker Studio mang lại sự tiện lợi và dễ sử dụng, phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu cơ bản.

Nếu gặp khó khăn trong quá trình làm quen và ứng dụng trực quan hóa dữ liệu thì bạn có thể thử sức với những khóa học đào tạo bài bản, có lộ trình rõ ràng. Hiện tại, MindX cung cấp Khóa học Data Analyst (Phân tích dữ liệu) với nhiều ưu điểm nổi bật. Khóa học được thiết kế cho người mới bắt đầu, giúp họ nắm vững kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. 

Sau khóa học, bạn sẽ biết cách sử dụng thành thạo công cụ phân tích dữ liệu phổ biến như SQL, Power Bi, Python,.. đồng thời có mindset để có thể sử dụng các công cụ khác dễ dàng. Ngoài ra, khóa học còn chú trọng vào thực hành và các dự án thực tế giúp học viên áp dụng kiến thức vào công việc.

Đội ngũ giảng viên tại MindX là những chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, sẵn sàng hỗ trợ và chia sẻ kinh nghiệm thực tế với học viên. Học viên còn được trải nghiệm mô hình học tập linh hoạt, bao gồm cả trực tuyến và trực tiếp, phù hợp với nhu cầu và lịch trình của từng học viên.

>>> Xem LỘ TRÌNH HỌC TẬP chi tiết TẠI ĐÂY.