Ưu đãi cho doanh nghiệp.

Xem ngay
Đăng nhập VI EN

logo logo

Elearning
VI EN

Data visualization - trực quan hóa dữ liệu là gì? 6 phương pháp thực hiện

Nội dung bài viết

Data visualization là gì? Data visualization, hay trực quan hóa dữ liệu là cách chuyển dữ liệu thành những biểu đồ, đồ thị hoặc thành phần trực quan khác. Điều này làm cho việc đọc, phân tích và theo dõi dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Bài viết này của AIM Academy sẽ nói về lợi ích và 6 cách thực hiện data visualization trong marketing.

Lợi ích của việc trực quan hóa dữ liệu (data visualization)


Nhận đúng thông điệp: Việc trình bày các điểm dữ liệu dưới dạng thống kê trực quan sẽ khiến người đọc nắm được ý chính của bạn, từ đó họ có thể đưa quyết định sáng sáng suốt.

Giải thích thông tin phức tạp: Hình ảnh giúp bạn chia nhỏ các tập dữ liệu phức tạp và liên kết các dữ liệu liên quan để giải thích một thông tin "khó nhai".

Bức tranh toàn cảnh: thay vì người đọc tự lướt qua một rừng thống kê thì việc tìm thông tin chi tiết được tổng hợp gọn gàng theo cách trực quan hoá giúp người đọc hiểu thông điệp chính của bạn.

Tại sao bạn cần trực quan hóa dữ liệu - data visualization?

Theo báo cáo từ California State University thì 60% người nghe có thể nhớ nội dung phức tạp qua hình ảnh nhưng chỉ có 10% nhớ nội dung của bài thuyết trình bằng lời nói.

Do đó, data visualization - trực quan hóa dữ liệu sử dụng các yếu tố hình ảnh để kể một câu chuyện bằng dữ liệu, đồng thời làm câu chuyện bớt đồ sộ và dễ hiểu với người đọc.

Đọc thêm: Ứng dụng data analytics trong truyền thông

 

06 cách giúp marketer trực quan hoá dữ liệu để gây ấn tượng với người đọc


Dưới đây là các bước cần nhớ và check-list khi trực quan hoá dữ liệu để bạn dễ dàng áp dụng trong công việc một cách trơn tru nhất


1. Thiết lập mục chính

Tổng hợp dữ liệu thành báo cáo có lẽ bạn đã quen thuộc nhưng chưa đú. Một báo cáo không chỉ chứa các thông tin chi tiết mà còn để bạn hoặc sếp có thể đưa ra quyết định hành động. Vậy bạn cần trả lời 3 câu mẫu này:

  • Bạn muốn đạt được điều gì thông qua trực quan hóa dữ liệu?

  • Đối tượng đọc báo cáo của bạn là ai (sếp, khách hàng hay nhân viên)?

  • Thông điệp then chốt cần những dữ liệu nào dẫn chứng?

 

Mục đích là bạn cần giữ cho việc trực quan hóa dữ liệu tập trung vào một mục tiêu cụ thể thay vì bạn biến nó thành bữa ăn buffet mà không phải bữa ăn gồm những món chính - phụ đúng GU với người ngồi ăn.

Bạn đã biết câu chuyện của mình cần có nguyên liệu gì, bây giờ bạn sẽ chọn hình ảnh bổ trợ cho những dữ liệu trên để truyền đạt thông tin đó theo cách liền mạch và dễ hiểu nhất.

Đọc thêm: Ứng dụng data analytics trong researcher và trade marketing

 

2. Chọn đúng hình ảnh cho trực quan hoá dữ liệu 

Thông điệp của câu chuyện khi có mục đích cụ thể thì việc chọn đúng hình ảnh và nhất quán là việc bạn cần làm để giúp người đọc dễ hiểu hơn. Có 4 loại hình ảnh trực quan hoá phổ biến là:

  • Infographics: cung cấp một cái nhìn tổng quan về một chủ đề

  • Biểu đồ: để so sánh, hiển thị sự thay đổi và thể hiện các mối tương quan

  • Sơ đồ: vẽ ra quy trình, kết nối các ý tưởng và xác định nguyên nhân gốc rễ

  • Bản đồ: để hiển thị dữ liệu định vị địa lý


3. Chèn ngữ cảnh vào hình ảnh

Trực quan hóa dữ liệu mà bạn tạo cần hoạt động trong ngữ cảnh của nó. Nó cần củng cố câu chuyện của bạn và cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu bạn trình bày. 

Đây là lý do tại sao bắt buộc phải trực quan hóa dữ liệu của bạn theo ngữ cảnh. Điều này sẽ làm rõ ràng hơn, cho phép người đọc nhận ra giá trị từ nó và hiểu nó tốt hơn.

05 cách để chèn ngữ cảnh vào hình ảnh thêm tính thuyết phục:

  • Cung cấp các phím màu hoặc chú giải đồ thị

  • Gắn nhãn các trục

  • Sử dụng chú thích để đánh dấu những điểm quan trọng

  • Thêm tiêu đề cho bảng dữ liệu

  • Sử dụng màu sắc một cách hài hoà

Đọc thêm: 04 bước thiết kế data visualization dashboards

 

4. Kết hợp màu sắc và phông chữ đậm

Sử dụng màu sắc một cách chiến lược có thể giúp bạn:

  • Nhấn mạnh các điểm

  • Minh họa sự tiến triển

  • Phân loại thông tin

  • Phân biệt giữa các điểm dữ liệu quan trọng

Chọn một màu sắc đồng bộ (với các biến thể gradient) để hiển thị dữ liệu liền mạch và các màu tương phản khi bạn thực hiện so sánh giữa các số liệu với nhau. Bạn cũng có thể sử dụng màu đậm để làm nổi bật một số điểm dữ liệu cụ thể. 

Tương tự, bạn sử dụng phông chữ đậm để nhấn mạnh văn bản trên hình ảnh trực quan dễ đọc. Lưu ý nhỏ: Nên dùng tối đa 3 phông chữ trong một hình ảnh vì nếu không người đọc sẽ mất tập trung khi đọc.

 

5. Đơn giản hoá cho việc trực quan hoá dữ liệu


Bạn thường dính vào bẫy “cố làm đẹp” hình ảnh trực quan dữ liệu của mình. Trước khi bạn chèn bất kỳ yếu tố thiết kế nào, hãy tự hỏi xem nó có thêm bất kỳ giá trị nào không?

Vì vậy, tránh sử dụng quá nhiều màu sắc, phông chữ trang trí, các biểu tượng không liên quan và bất kỳ yếu tố nào khác có xu hướng khiến người đọc mất tập trung. Cuối cùng, ý tưởng là làm cho việc trực quan hóa dữ liệu của bạn càng đơn giản và dễ đọc càng tốt.

Đọc thêm: Làm data visualization  cần nhớ 10 nhóm biểu đồ quan trọng

 

6. Tránh bóp méo dữ liệu

Trong lúc bạn thiết kế một hình ảnh trực quan dữ liệu, điều quan trọng là đảm bảo bạn không bóp méo dữ liệu và trình bày sai sự thật.

Từ các loại biểu đồ và kích thước cho đến màu sắc và hình dạng mà bạn sử dụng - mọi khía cạnh cần được cân nhắc kỹ lưỡng để trình bày dữ liệu của bạn một cách chính xác. 

Ví du: Biểu đồ thanh 3D trên đây làm người đọc khó kết nối hình ảnh với các giá trị, nó cũng che khuất một số mục dữ liệu theo đúng nghĩa đen. 

Một số cách để tránh bóp méo dữ liệu:

  • Thêm nhãn để có sự rõ ràng

  • Sàng lọc dữ liệu và giữ cho việc hiển thị dữ liệu đơn giản hoá

  • Sử dụng trình tạo biểu đồ phù hợp cho dữ liệu của bạn

  • Bắt đầu trục tung ở 0

  • Không thao tác trục x và trục y 

Tuân theo các quy ước về hình ảnh hóa (ví dụ: sử dụng màu sáng cho mật độ nhẹ hơn và màu tối cho mật độ cao hơn, v.v.)

Tóm lại, 6 cách trên sẽ giúp bạn tạo ra những báo cáo đúng với trực quan hoá dữ liệu (data visualization) không chỉ đẹp mắt mà còn truyền đạt thông tin một cách hiệu quả để từ đó một quyết định sáng suốt đưa ra có thể hành động ngay. 

Khi bạn đã nắm các nguyên lý cơ bản trong trực quan hóa dữ liệu (data visualization) thì bạn đã tạo một đường ray chắc chắn để đoàn tàu - sự sáng tạo chạy qua một cách trơn tru và tránh những sai sót cơ bản. Ở phần sau, AIM Academy sẽ giới thiệu các biểu đồ và các công cụ để thực hiện trực quan hoá dữ liệu - data visualization nhé!

Ngoài ra, nếu công việc của bạn yêu cầu phải "chơi" với khối dữ liệu mỗi ngày và bạn chưa biết làm sao để chinh phục nó, tham khảo ngay khóa học Data Analytics For Marketers tại AIM Academy.

Đây là chương trình được thiết kế giúp đơn giản hoá thế giới phức tạp của data, để những người làm marketing có thể biến data thành trợ thủ đắc lực trong công việc. Xem thông tin khóa học Data Analytics for Marketers

 

khoa-hoc-phan-tich-du-lieu-cho-marketing

Bạn đang theo đuổi nghề Marketing
& Communication và muốn tìm hiểu
về các khóa học tại AIM Academy?

Tư vấn miễn phí