Học phân tích dữ liệu: Từ điển biểu diễn dữ liệu

Có rất nhiều cách biểu diễn dữ liệu, chúng ta nên chọn cách nào? Một gợi ý đó chính là dựa trên mối quan hệ của dữ liệu, chúng ta có thể lựa chọn biểu đồ phù hợp. Từ cách biểu diễn cũng sẽ ảnh hưởng đến cách phân tích dữ liệu của chúng ta. Hãy cùng tìm hiểu 1 số mối quan hệ phổ biến trong từ điển biểu diễn dữ liệu dưới đây nhé.

1. Devitation (Độ lệch) – Lưu ý trong cách phân tích dữ liệu và biểu diễn

Nhấn mạnh sự biến đổi (tăng/giảm) từ một điểm tham chiếu cố định. Điểm tham chiếu thường sẽ là mức 0, trong một số trường hợp có thể là KPI hoặc giá trị trung bình. Bạn nên chú ý trong cách phân tích dữ liệu, độ lệch cũng có thể thể hiện thái độ (tích cực, tiêu cực, trung lực) trong một số khảo sát.

2. Correlation (Tương quan)

Thể hiện mối quan hệ giữa 2 hoặc nhiều biến. Tuy nhiên, nếu không note rõ, người đọc thường nhầm lẫn thành mối quan hệ nhân quả (sự thay đổi của biến này tạo ra sự biến đổi của biến khác).

3. Ranking (Xếp hạng)

Được sử dụng khi vị trí/thứ hạng của một đối tượng trong một danh sách có trật tự quan trọng hơn giá trị tuyệt đối. Có thể highlight các thứ hạng quan trọng.

4. Distribution (Phân phối)

Thể hiện tần suất xuất hiện của các giá trị trong một dataset. Hình dạng của phân phối cũng giúp ta thấy được sự không đồng nhất của dữ liệu.

5. Change over time (Sự thay đổi theo thời gian)

Nhấn mạnh vào xu hướng. Đơn vị thời gian có thể là giờ trong ngày cho đến thập kỷ hay thế kỷ, chính vì vậy chọn khoảng thời gian và đơn vị thời gian phù hợp sẽ giúp người xem dễ dàng theo dõi.

6. Part-to-whole (Thành phần – Tổng thể)

Thể hiện 1 đối tượng có thể chia thành (bao gồm) những phần nào và tỉ lệ giữa các phần. Nếu chỉ quan tâm đến so sánh giá trị, có thể sử dụng các biểu đồ thể hiện độ lớn.

7. Magnitude (Độ lớn)

Trong biểu diễn cũng như cách phân tích sốc liệu, so sánh các giá trị, có thể là giá trị tuyệt đối (giá trị chính xác) hoặc tương đối (so sánh xem giá trị nào lớn hơn). Thường sẽ so sánh các giá trị đếm được (doanh thu, số người,…) hơn là giá trị phần trăm.

Trên đây là 7 nội dung cần lưu ý trong biểu diễn cũng như cách phân tích dữ liệu trong từ điển biểu diễn dữ liệu.Bài viết được dịch từ nguồn Tài liệu tham khảo trong khóa học Power BI & Analytical Thinking.

Khóa học cung cấp các nội dung về ứng dụng tư duy phân tích trong lĩnh vực Data Analytics:

• Tư duy phân tích và suy luận logic trong việc giải quyết các vấn đề, các bài toán của doanh nghiệp bằng dữ liệu.
• Các kỹ năng về đặt câu hỏi, tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ, phân tách các vấn đề khi gặp một yêu cầu.
• Design thinking: các nguyên tắc cơ bản khi thiết kế dashboard chuyên nghiệp, lựa chọn biểu đồ, màu sắc và bố cục phù hợp với mục tiêu.
• Ứng dụng phân tích với Power BI của Microsoft – công cụ BI hàng đầu được nhiều doanh nghiệp đang sử dụng (Unilever, Techcombank,…)

——————————————————————————————– 

Datapot là Learning Partner và Certified Trainer chính thức của Microsoft Với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, Datapot đã đào tạo, tư vấn và triển khai các giải pháp về phân tích dữ liệu cho cũng như các công ty hàng đầu như Unilever, Airpay, Techcombank, MB Ageas Life, HB Lab, Toyota… cũng như tổ chức các Khóa học về Phân tích dữ liệu cho hơn 1000 học viên.

Hãy theo dõi Fanpage Datapot để cập nhật lịch khai giảng các khóa học sắp tới & tham khảo các thông tin bổ trợ về ngành dữ liệu bạn nhé! Ngoài ra, bạn còn có thể tham khảo các khóa học phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu tại đây.

Tham gia để được xem trước những video mới nhất.

• Group Microsoft Certified: Data Analyst Associate Việt Nam (DA-100): https://www.facebook.com/groups/da100vn​
• Fanpage Datapot: https://www.facebook.com/DatapotAnalytics
• Website Datapot: https://www.datapot.vn/