Lợi nhuận:
- Khả năng chọn loại biểu đồ từ câu hỏi được hỏi (so sánh, xu hướng, mối quan hệ, một phần, phân phối) thay vì từ hình dạng của dữ liệu
- Khả năng cải thiện khả năng đọc bằng cách sắp xếp theo giá trị, màu đánh dấu đơn và ghi nhãn trực tiếp
- Khả năng tránh các kết quả sai như bánh 3D, bánh nhiều lát và mối quan hệ
Biểu đồ về cơ bản là một câu: "Dữ liệu này nói lên điều này". Loại biểu đồ sai sẽ làm cho câu đó trở nên khó hiểu hoặc khiến nó nói dối. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách chọn loại biểu đồ phù hợp với câu hỏi hiện tại và sử dụng trí tuệ nhân tạo làm cố vấn trong việc lựa chọn này. Quy tắc là: biết muốn nói gì trước, chọn hình ảnh sau.
Đầu tiên là câu hỏi, sau đó là biểu đồ
Loại biểu đồ phụ thuộc vào câu hỏi bạn hỏi chứ không phải "hình dạng" của dữ liệu. Năm nhóm câu hỏi cơ bản:
- So sánh: “Cái nào lớn hơn?” → biểu đồ thanh.
- Thay đổi theo thời gian (xu hướng): “Nó đã thay đổi như thế nào?” → biểu đồ đường.
- Một phần toàn bộ (thành phần): "Tỷ trọng của nó trong tổng số là bao nhiêu?" → thanh xếp chồng lên nhau, đôi khi là bánh ngọt (với số lượng lát ít).
- Mối quan hệ (tương quan): “Hai biến có di chuyển cùng nhau không?” → biểu đồ phân tán.
- Phân phối: “Các giá trị được dàn trải như thế nào?” → biểu đồ, biểu đồ hộp.
Một số thuật ngữ: dữ liệu phân loại là các lớp (thành phố, sản phẩm); dữ liệu số là giá trị đo được (thu nhập, nhiệt độ); chuỗi thời gian là thước đo theo thời gian (doanh số hàng tháng).
bạn muốn hỏi
Kiểu dữ liệu
biểu đồ chính xác
Để tránh
So sánh danh mục
phân loại + số
Thanh ngang/dọc
bánh 3D
xu hướng theo thời gian
chuỗi thời gian
dòng
Bánh nhiều lát
Một phần toàn bộ (2-4 phần)
chia sẻ chuyên mục
Thanh xếp chồng lên nhau/bánh pound
bánh 8 lát
Mối quan hệ của hai số
số + số
phân tán
gậy
Phân phối số lẻ
số
Biểu đồ/biểu đồ hộp
dòng
Một con số có ý nghĩa duy nhất
giá trị duy nhất
Số lớn (thẻ KPI)
lực lượng đồ họa
Mẹo: Biểu đồ hình tròn chỉ hoạt động trong 2-4 lát và nếu tỷ lệ có sự khác biệt đáng kể. Nếu cần hơn 5 lát, thanh ngang hầu như luôn dễ đọc hơn.
Từng bước: chọn biểu đồ phù hợp
- Viết câu hỏi trong một câu. "Khu vực nào đã phát triển nhất?" giống.
- Xác định nhóm câu hỏi. So sánh, xu hướng, mối quan hệ?
- Đếm số lượng và loại biến. Có bao nhiêu chiều, phân loại hay số?
- Chọn biểu đồ ứng cử viên (từ bảng).
- Đơn giản hóa. Loại bỏ các trục, lưới, màu sắc và hiệu ứng không cần thiết.
- “Nhìn thoáng qua đã rõ ràng rồi phải không?” làm bài kiểm tra; Cho ai đó xem 5 giây và hỏi xem họ hiểu gì.
Để tham khảo loại biểu đồ cho AI, hãy cung cấp cấu trúc dữ liệu và câu hỏi của bạn (không phải dữ liệu nhạy cảm thô):
Vai trò của bạn: nhà tư vấn trực quan hóa dữ liệu. Tôi có dữ liệu có cấu trúc sau: [tên và loại cột, ví dụ: "tháng (ngày), khu vực (danh mục), doanh số (số)"]. Số dòng ~[N]. Câu hỏi mình muốn trả lời là: "[câu đơn]". Nhiệm vụ: Đề xuất loại biểu đồ sẽ hiển thị câu hỏi này một cách trung thực và dễ đọc nhất. Đưa ra 1 phương án chính, 1 phương án thay thế và viết TẠI SAO nó phù hợp/không phù hợp với mỗi phương án. Đồng thời cho tôi biết lý do tại sao tôi nên tránh các lựa chọn có thể gây hiểu lầm (ví dụ: bánh 3D).
Các câu hỏi khác nhau yêu cầu các biểu đồ khác nhau từ cùng một dữ liệu:
Tạo 3 câu hỏi KHÁC NHAU cho cùng một tập dữ liệu và chọn loại biểu đồ phù hợp nhất cho mỗi câu hỏi. Vậy hãy chỉ cho tôi nguyên tắc 'trừ loại biểu đồ khỏi câu hỏi'. Cấu trúc dữ liệu: [... ].
Màu sắc, phân loại và ghi nhãn
Đúng loại thôi chưa đủ; Khả năng đọc là trong các chi tiết:
- Sắp xếp: Sắp xếp các thanh theo giá trị (lớn nhất đến nhỏ nhất), không theo thứ tự bảng chữ cái; Đây là cách mắt thực hiện sự so sánh.
- Màu nổi bật: Không tô màu mọi thứ; Đánh dấu thanh/dòng đơn bạn muốn thể hiện, phần còn lại màu xám.
- Nhãn trực tiếp: Viết tên ở cuối dòng nếu có thể; người xem không cần phải lướt qua thanh chú giải (hộp mô tả màu).
- Lưới thấp: Giữ các đường nền mờ nhạt; Làm nổi bật dữ liệu.
Đưa ra đề xuất dễ đọc cho biểu đồ thanh: sắp xếp (theo giá trị?), chọn màu đánh dấu đơn, ghi nhãn trực tiếp, loại bỏ lưới/trục không cần thiết. Mục tiêu của tôi là thể hiện: "[khu vực X rõ ràng đang dẫn trước]". Nói một cách cụ thể.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Từ bánh đến que. Một đội trình bày thị phần của 9 sản phẩm trên biểu đồ hình tròn 9 lát; Các lát cắt gần nhau và không thể hiểu được gì. Họ chuyển sang thanh ngang được sắp xếp theo giá trị. Khán giả nhìn thoáng qua đã thấy 3 sản phẩm đứng đầu chiếm 61% tổng số.
Trường hợp 2 - Câu hỏi sai, biểu đồ sai. Một nhà phân tích đang cố gắng thể hiện "mối quan hệ giữa chi tiêu quảng cáo và doanh số bán hàng" bằng biểu đồ thanh; Mối quan hệ không được nhìn thấy. Trí tuệ nhân tạo cho rằng đây là câu hỏi về mối quan hệ và cần phải có biểu đồ phân tán. Khi chúng tôi chuyển sang Scatter, mối quan hệ tích cực nhưng yếu (bão hòa sau một điểm) trở nên rõ ràng.
Trường hợp 3 - Màu nhấn. Một người quản lý đã trưng bày tất cả 12 thanh với nhiều màu sắc khác nhau; Con mắt không biết nhìn vào đâu. Họ chỉ làm thanh được giải thích màu cam và phần còn lại có màu xám. “Thông điệp thực sự” của cuộc gặp đã được nắm bắt ngay từ giây đầu tiên; Cuộc thảo luận xoay quanh thanh bên phải.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Vẽ đồ thị dữ liệu này.
Không có câu hỏi; mô hình chọn ngẫu nhiên (và thường không chính xác) chọn một loại.
Mạnh:
Vai trò của bạn: nhà tư vấn trực quan hóa dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu: tháng (ngày), kênh (danh mục: 4 giá trị), doanh thu (số). Câu hỏi của tôi: "Kênh nào tăng trưởng nhanh nhất trong 12 tháng qua?" Đây là câu hỏi XU HƯỚNG + SO SÁNH. Đề xuất loại biểu đồ trung thực nhất, cho tôi biết cách hiển thị 4 kênh trong một biểu đồ, kênh nào cần làm nổi bật và có nên bắt đầu trục từ 0 hay không. Loại bỏ các tùy chọn sai lệch bằng cách biện minh.
Phần thứ hai bao gồm câu hỏi, cấu trúc dữ liệu và mối quan tâm về tính công bằng (trục); Lời đề nghị sẽ chính xác.
Đa đồ thị nhỏ: rất nhỏ thay vì lớn
Khi bạn đưa quá nhiều dòng/danh mục vào biểu đồ, "biểu đồ spaghetti" sẽ xuất hiện; Không có dòng nào được đọc. Một giải pháp thay thế hiệu quả là bội số nhỏ: lặp lại cùng một biểu đồ, nhỏ và cạnh nhau, cho từng danh mục riêng biệt. Ví dụ: bạn có thể hiển thị xu hướng bán hàng của 8 khu vực cạnh nhau dưới dạng 8 biểu đồ đường nhỏ chứ không phải 8 đường trong một biểu đồ. Tất cả các hình thu nhỏ đều có cùng tỷ lệ để mắt có thể dễ dàng so sánh.
Vai trò của bạn: nhà tư vấn trực quan hóa dữ liệu. Tôi có dữ liệu xu hướng 12 tháng cho 8 vùng. 8 dòng trộn lẫn trong một biểu đồ. Làm cách nào để thiết lập cái này dưới dạng 'bội số nhỏ'? Đưa ra những gợi ý cụ thể như tỷ lệ trục chung, bố cục (có bao nhiêu cột), những gì cần làm nổi bật trong mỗi biểu đồ nhỏ. Mục đích: để dễ dàng so sánh các khu vực.
Gợi ý: "Tôi có nên đặt 8 dòng vào một biểu đồ không?" Nếu bạn đang do dự, câu trả lời thường là không. Sau 4-5 dòng, một ô nhỏ hầu như luôn dễ đọc hơn.
Kiểm tra 5 giây và đơn giản hóa
Khi bạn chọn đúng loại, hãy đơn giản hóa biểu đồ. Mọi thứ có thể xóa đều bị xóa: các đường lưới không cần thiết, các cạnh hộp, bóng, màu nền, ba chiều. Điều này thường được gọi là "giảm mực đồ họa"; Nghĩa là, bất kỳ pixel nào không hiển thị dữ liệu đều gây mất tập trung. Sau đó làm bài kiểm tra 5 giây: cho ai đó xem biểu đồ trong 5 giây, đóng nó lại và hỏi “bạn hiểu gì?” hỏi. Nếu nó không thể truyền đạt đúng thông điệp thì biểu đồ có thể là sai loại hoặc quá chật chội. Bài kiểm tra này cho biết sự thật nhanh hơn nhiều so với những lời giải thích dài dòng.
Những lỗi thường gặp
- Chọn biểu đồ trước khi câu hỏi trở nên rõ ràng: Trước tiên hãy chọn một loại và cố gắng điều chỉnh dữ liệu vào đó.
- Xung quanh bánh: Một chiếc bánh có nhiều lát hoặc các phần tương tự nhau sẽ không thể đọc được.
- Thứ tự bảng chữ cái: Gây khó khăn cho việc so sánh; Sắp xếp theo giá trị.
- Lạm phát màu sắc: Tô màu từng danh mục và giảm bớt sự nhấn mạnh của nó.
- Thanh cho câu hỏi tương quan: Tương quan yêu cầu một biểu đồ phân tán.
- Buộc biểu đồ thành một con số duy nhất: Thẻ KPI lớn là đủ cho một con số có ý nghĩa duy nhất.
Tóm lại
Loại biểu đồ không xuất phát từ hình dạng của dữ liệu mà từ câu hỏi bạn đặt ra: so sánh yêu cầu một thanh, xu hướng yêu cầu một đường, một phần tổng thể yêu cầu một thanh/hành tinh xếp chồng lên nhau, mối quan hệ yêu cầu phân phối, phân phối yêu cầu biểu đồ/hộp. Sắp xếp theo giá trị, đánh dấu bằng màu đồng nhất, dán nhãn trực tiếp, loại bỏ phần thừa. Với cấu trúc dữ liệu và câu hỏi của bạn, AI rất giỏi trong việc đề xuất đúng loại; Nhưng bạn đưa ra quyết định cuối cùng và kiểm tra tính trung thực.
Nhiệm vụ ứng dụng
Viết 3 câu hỏi khác nhau cho một trong các bộ dữ liệu của bạn. (1) Đặt mỗi câu hỏi vào một nhóm câu hỏi (so sánh/xu hướng/mối quan hệ/một phần-toàn bộ/phân phối). (2) Cung cấp cấu trúc dữ liệu và câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo và nhận đề xuất loại biểu đồ. (3) So sánh một biểu đồ với loại sai (ví dụ: hình tròn) và loại đúng (ví dụ: thanh) và viết vào một câu câu nào truyền tải thông điệp rõ ràng hơn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Trước khi chọn biểu đồ, tôi viết câu hỏi bằng một câu.
- [ ] Tôi đặt câu hỏi trong một gia đình (so sánh/xu hướng/mối quan hệ/...).
- [ ] Loại phù hợp với câu hỏi và loại biến.
- [ ] Tôi đã sắp xếp các thanh theo giá trị.
- [ ] Tôi sử dụng một màu nổi bật và trung hòa phần còn lại.
- [ ] Tôi tránh những loại gây hiểu lầm (bánh 3D, bánh nhiều lát).