các loại biểu đồ thống kê

Top các loại biểu đồ giúp phân tích & minh họa dữ liệu tốt nhất

Khi trang tính Excel không đủ để kết nối các mảng dữ liệu lại với nhau thì người phân tích dữ liệu không thể xây dựng các báo cáo. Khi ấy sự xuất hiện của các công cụ dịch vụ minh họa dữ liệu bằng các loại biểu đồ thống kê như một vị thần với đầy quyền năng hết mức có thể từ miễn phí đến có phí ưu đãi. Trong bài viết này mình sẽ giới thiệu với các bạn những gì cần thiết cho việc minh họa dữ liệu, phương pháp minh họa và phân tích dữ liệu đúng. Những công cụ hữu ích cho việc cập nhật số liệu theo thời gian thực mà không cần đến vai trò của kỹ thuật viên.

Tại sao cần minh họa dữ liệu?

Biểu đồ có khả năng kỳ diệu là biến các số trừu tượng thành trực quan đẹp có thể đọc được. Thông thường, những người làm báo cáo cảm thấy rối trong quá trình chọn biểu đồ phù hợp nhất để trực quan hóa dữ liệu. Để hỗ trợ người dùng về việc này, A1 Analytics cung cấp cho bạn những mẫu báo cáo có sẵn phù hợp với nhiều mục tiêu và kênh bán hàng hay Marketing khác nhau.

Đọc thêm: Tổng quan về trực quan hoá dữ liệu

Nếu bạn muốn bài đăng trên Facebook của bạn thu hút nhiều người đọc? Bạn sẽ làm cách gì?

Thông thường, cách thêm các hình ảnh minh họa sẽ tạo hiệu ứng tốt. Trong các báo cáo, cách này là vô cùng hiểu hiệu hơn bao giờ hết.

Những hình ảnh minh họa trực tiếp cho số liệu sẽ tạo thu hút, dễ hiểu và dễ dàng truyền đạt thông điệp đến khách hàng. Với sự trợ giúp của các đồ thị và giao diện minh họa số liệu, thậm chí những dữ liệu rối rắm cũng trở nên rõ ràng và dễ hiểu trong mắt người xem.

Phần lớn mọi người đều tiếp thu qua hình ảnh hiển thị. Vì thế nếu bạn muốn đối tác, đồng nghiệp, khách hàng của bạn có thể tương tác với dữ liệu của bạn.

Bạn nên chuyển những biểu đồ trông nhàm chán thành những hình ảnh minh họa đẹp mắt.

Tầm quan trọng của minh họa dữ liệu

Dưới đây là các bằng chứng chỉ ra tầm quan trọng của việc minh họa dữ liệu, tất cả đều dựa trên nghiên cứu:

  • Con người tiếp thu 90% thông tin từ môi trường xung quanh thông qua đôi mắt
  • 50% nơron của não bộ tham gia vào quá trình xử lý dữ liệu thành hình ảnh minh họa
  • Những hình ảnh làm gia tăng khao khát muốn đọc nội dung lên đến 80%
  • Con người sẽ nhớ 10% những gì họ nghe, 20% những gì họ đọc và 80% những gì nhìn thấy

Nếu một lượng lớn thông tin được chèn vào mà không có minh họa thành hình ảnh, khả năng người xem sẽ nhớ 70% thông tin.

Nhưng khi có hình ảnh minh họa, người xem sẽ nhớ đến 95%.

Bên cạnh đó việc minh họa dữ liệu thích hợp cũng sẽ giúp ích rất nhiều cho công việc kinh doanh:

  • Ra quyết định nhanh: tóm tắt dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng với đồ thị minh họa.
  • Bạn sẽ nhanh chóng so sánh giữa các cột và các điểm dữ liệu với nhau.
  • Sẽ hiệu quả hơn nhiều so với việc xem qua các trang dữ liệu thống kê từ Google Sheets hoặc Excel.
  • Tiếp cận được nhiều người. Họ sẽ có xu hướng tiếp thu nhanh và ghi nhớ lâu qua hình ảnh minh họa dữ liệu.
  • Kết nối mạnh mẽ với người xem. Đồ thị minh họa đẹp mắt và rõ ràng sẽ chuyển tải thông điệp tốt hơn.
  • Gía trị không chỉ đối với nhà phân tích dữ liệu, kỹ thuật viên mà còn với Giám đốc Marketing và Giám đốc điều hành.
  • Có thể hỗ trợ mỗi nhân viên ra quyết định trong phạm vi công việc của họ.

Những nguyên tắc để minh họa thành công dữ liệu

Bước đầu tiên để minh họa dữ liệu là làm sạch chúng để đảm bảo tính chính xác và tính nhất quán về hình thức.

Ví dụ:

Giá trị cân bằng là 800% trong khi giá trị trung bình là 120-130%, bạn nên kiểm tra con số này. Có thể đây là các gía trị ngoại biên mà bạn nên xóa chúng để tránh làm lệch cả bức tranh tổng thể. Vì 800% là quá lớn và sẽ làm giảm sự khác biệt giữa 120-130%.

Giá trị ngoại biên kiểu này sẽ dẫn đến những quyết định sai lầm. Trong thực tế, chúng ta quen với việc chuyển thông điệp đúng đến đúng người và đúng thời điểm. Cũng có 3 nguyên tắc trong minh họa dữ liệu:

  • Xác định mục tiêu để chọn đồ thị minh họa đúng
  • Hiểu về khách hàng để chọn cách chuyển tải thông điệp phù hợp
  • Sử dụng giao diện thiết kế phù hợp cho các biểu đồ minh họa

Nếu thông điệp đúng thời điểm nhưng biểu đồ minh họa không trực quan và sống động hoặc insights rút ra không chính xác hoặc thiết kế khó nhìn. Bạn vẫn sẽ không nhận được kết quả như mong muốn.

Các loại biểu đồ minh họa và cách để lựa chọn sử dụng

Biểu đồ đường

Biểu đồ đường chỉ sự thay đổi của các biến theo thời gian qua các điểm dữ liệu.

Loại biểu đồ này hỗ trợ cho việc quan sát sự thay đổi của bộ dữ liệu qua thời gian. Ví dụ thống kê lượng người dùng vào 3 trang landing page hàng tháng trong một chu kỳ 1 năm. (hình)

Biểu đồ thanh

Biểu đồ thanh là một dạng khác phù hợp cho việc so sánh bộ dữ liệu. Có 2 dạng là biểu đồ thanh đứng và thanh ngang. Không chỉ có tác dụng so sánh, biểu đồ thanh còn làm nổi bật giữa các biến qua các thanh có màu sắc và độ dài theo giá trị của dữ liệu.

Ví dụ như minh họa doanh thu của công ty thay đổi theo thời gian. (xem hình)

Biểu đồ Histogram

Biểu đồ Histogram thường bị nhầm lẫn với biểu đồ dạng thanh vì hình dạng của chúng khá giống nhau ở cách hiển thị dạng cột.

Tuy nhiên mục tiêu của chúng khác nhau dẫn đến hình thành 2 dạng biểu đồ riêng biệt như vậy.

Biểu đồ Histogram minh họa dữ liệu qua một khoảng thời gian liên tục và thời gian xác định. Trục Y bạn có thể thấy giá trị của tần suất và trục X thể hiện giá trị liên tục của thời gian. (hình)

 Top 3 mẫu báo cáo gg ads miễn phí

Không như biểu đồ Histogram, biểu đồ thanh không chỉ các giá trị liên tục mà mỗi cột thể hiện một loại thuộc tính cần để minh họa.

Khi minh họa số lượng người mua hàng trong những năm khác nhau thì sử dụng biểu đồ thanh sẽ phù hợp hơn.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn biết số lượng khách hàng yêu cầu đơn hàng trong các giá trị như $10–100, $101–200, $201–300 bạn sẽ dùng biểu đồ Histogram.

Minh họa dữ liệu qua biểu đồ thống kê histogram A1Analytics
Biểu đồ Histogram

Phân phối điểm

Biểu đồ phân phối điểm thể hiện sự kết nối giữa các điểm trong dữ liệu.

Ví dụ, bạn có thể thấy tỷ lệ chuyển đổi thay đổi theo kích cỡ của sản phẩm giảm giá. (xem hình)

thống kê dữ liệu bằng biểu đồ phân phối điểm
Biểu đồ phân phối điểm

Biểu đồ bong bóng

Đây là dạng biểu đồ bong bóng cho phép thể hiện 3 biến và so sánh các giá trị của 1 biến dựa trên 2 biến còn lại.

Ví dụ: 2 biến tỷ lệ chuyển đổi và giảm giá đại diện ở 2 cột X và Y. Biến minh họa trên mặt phẳng là doanh thu, được chỉ ra bởi các hình tròn và kích cỡ của chúng tùy theo giá trị doanh thu. (hình)

thống kê dữ liệu biểu đồ bong bóng
Biểu đồ bong bóng

Biểu đồ địa lý

Biểu đồ địa lý là một cách minh họa được đánh giá là đơn giản. Khi được sử dụng, chúng sẽ minh họa cho các giá trị của các vùng, quốc gia, lục địa.  (hình)

Phân tích và minh họa bằng bieu-do-dia-ly
Biểu đồ địa lý  

Biểu đồ tròn

Biểu đồ tròn thể hiện thị phần của mỗi giá trị trong tập dữ liệu.

Loại biểu đồ này hữu ích trong việc thể hiện cấu thành của bộ dữ liệu.

Ví dụ, minh họa phần trăm tổng doanh thu của mỗi loại sản phẩm. (hình)

 Thống kê biểu đồ tròn A1 Analytics
Biểu đồ tròn

Biểu đồ hình tròn là loại biểu đồ phổ biến được áp dụng trong mọi báo cáo của của doanh nghiệp. Các bạn có thể dễ dàng nắm bắt thông tin nhờ vào các khối tròn được trực quan hóa từ dữ liệu. Rất dễ nắm bắt đúng không nào!

Với mục tiêu đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt Nam trong hành trình chuyển đổi số và ứng dụng dữ liệu để gia tăng trải nghiệm khách hàng, A1 xin giới thiệu dịch vụ tư vấn và triển khai hệ thống nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform, viết tắt là CDP) ANTSOMI CDP 365. Giải pháp này giúp doanh nghiệp thu thập, hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nơi, cung cấp chân dung khách hàng 360 độ toàn diện, giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng và xây dựng trải nghiệm khách hàng tốt nhất, kích thích sự tăng trưởng bền vững của doanh nghiệp.

Hãy để A1 giúp bạn hiểu rõ hơn về CDP qua buổi Tư vấn 1:1 nhé!

Với việc hoàn tất form đăng ký dưới đây, chúng tôi sẽ hiểu rõ hơn về bạn. Điều này sẽ làm tăng hiệu quả cho buổi tư vấn tới đây rất nhiều đó.​

Mình là Đinh Thị Minh Thúy (ArianaDinh), hiện đang là Content Management & đảm nhiệm vị trí SEO của A1Digihub. Tất cả bài viết Blog được chúng mình biên soạn đều xoay quanh chủ đề 'phân tích số liệu trong Marketing'. Ngoài những kiến thức cơ bản thì Blog A1 cũng có chia sẻ các case thực tế đến từ CEO và các nhà quản lý đã ứng dụng Marketing Analytics như thế nào trong thời đại số. Thúy thay mặt team A1 cảm ơn bạn đọc đã luôn ủng hộ chúng mình & hy vọng sẽ giúp ích cho bạn đọc thật nhiều.