Nhắc tới “Data Visualization” hay Trực quan hóa Dữ liệu thì ai cũng nghĩ tới các loại biểu đồ sặc sỡ hay phức tạp.
Một phần có lẽ ta đã quá ngán ngẫm với những bảng dữ liệu trong file Excel hoặc cũng có lẽ từ trước khi các công cụ BI xịn xò ra đời thì dân phân tích có rất ít lựa chọn để tùy biến.
Vậy nhưng nếu bạn quan sát kỹ thì bất kỳ báo cáo nào đề ít nhất có 1 bảng dữ liệu. Lý do vì sao lại vậy và làm thế nào có thể cải thiện thiết kế hiệu quả, đúng mục đích?
Mình hy vọng qua bài viết này có thể giúp bạn khám phá những điều chưa biết về bảng dữ liệu. Nào hãy cũng storytelling…
KHI NÀO NÊN SỬ DỤNG?
Bảng dữ liệu là tên gọi chung của hai loại bảng:
- Bảng dữ liệu 1 chiều (Tables)
- Bảng dữ liệu 2 chiều (Matrix)
Và câu trả lời cho câu hỏi trên là:
Khi bạn muốn cho phép người đọc tra cứu thông tin cụ thể
Nếu trong một khối văn bản chứa các dữ liệu có liên quan với nhau và có cấu trúc lặp lại nhiều lần thì hãy cân nhắc chọn lọc và chuyển đổi chúng thành dạng bảng.
Trên thực tế, hầu hết mọi người sẽ không đọc toàn bộ bảng (đặc biệt nếu bảng có nhiều hơn 3 hàng) và thay vào đó, họ chỉ xem dữ liệu mà họ quan tâm.
😶🌫️Vậy nên càng không có lý do gì người đọc sẽ chọn đọc một đoạn văn xuôi thiếu cấu trúc sắp xếp và chứa nhiều thông tin không liên quan.
Người đọc sẽ có thể tìm thấy dữ liệu áp dụng cho họ – vị trí, độ tuổi, phạm vi thu nhập, v.v. – trong bảng thường nhanh hơn trong văn bản hoặc biểu đồ.
Khi cần thể hiện chính xác số liệu
Chính xác ở đây là người xem không muốn xem những con số đã được làm tròn mà là phần thập phân từ 2-3 chữ số.
Chart is for Prediction, Table is for Decision
Remember
Việc xem thông tin chính xác khi trong trường hợp người xem không chỉ muốn nhân thông tin mà còn muốn “hành động” dựa trên dữ liệu.
Vd: Tìm ra lãi suất tốt nhất, giá tốt nhất, công việc tốt nhất, chiến lược kinh doanh tốt nhất… – Số càng chính xác, Lựa chọn càng khả thi. (Hãy nhớ không có gì là chắc chắn 100%; Mọi thứ chỉ mang tính chất tương đối và khả thi)
Khi chỉ có Bảng dữ liệu mới làm được
Đôi khi có những loại dữ liệu sẽ rất là vô lý khi thể hiện bằng biểu đồ vì.. nó khó đọc. Lấy ví dụ là dữ liệu độ tuổi sau đây
So với việc nhìn vào dạng biểu đồ bên trái trông “lạ” nhưng vô dụng vì không cung cấp tí insight nào thì bên phải sẽ cho ta dễ dàng đoán được là tuổi Jack thì gấp 3 lần tuổi Ivy.
Một ví dụ khác là dữ liệu về thể tích/dung tích chất lỏng, mọi người thường muốn coi những con số cụ thể hơn như 0.25l, 0.5l, 10ml, …
Khi cần so sánh đa chiều
Hầu hết các loại biểu đồ đều giới hạn về 1 chiều so sánh duy nhất.
Ví dụ khi so sánh mức lương trung bình ta hoặc có thể so sánh tất cả quốc gia trong cùng 1 thời điểm hoặc so sánh tất cả các tháng trong cùng 1 quốc gia.
Nhưng đối với bảng dữ liệu Ma trận, ta có thể cùng lúc so sánh cả hai. Tuy nhiên điểm hạn chế rằng người xem cần phải làm một vài phép tính cộng trừ nhân chia để có thể so sánh các số xung quanh cũng như không thể khai phá dữ liệu để tìm xem xu hướng và outliers – dữ liệu ngoại lai được (Điều mà biểu đồ làm rất tốt).
Khi cần tránh gây nhầm lẫn
Ranks – Xếp hạng là dữ liệu rất đặc biệt: Đôi khi 1 chưa chắc là tốt gấp đôi 2, nhưng chắc chắn là tốt hơn.
Dùng biểu đồ để thể hiện Xếp hạng sẽ dễ dẫn đến hiểu lầm vì BI Tools sẽ ngầm hiểu là 2 gấp đôi 1. Vậy nên nếu muốn thể hiện bảng xếp hạng, ưu tiên hàng đầu là bảng dữ liệu.
LÀM SAO ĐỂ TẠO TABLES TỐT HƠN?
Một trong những lý do mà Tables bị “ghẻ lạnh” là do trên Excel ta có rất ít lựa chọn đề tùy biến thêm. Nhưng với những công cụ BI xịn xò thì giờ đây mọi chuyện đã khác.
Thu gọn các cột dữ liệu
Sai lầm của mọi người là bỏ hết tất cả dữ liệu thô vào cùng 1 bảng dữ liệu.
Hãy xem xét thu hẹp các cột; Sử dụng các biểu tượng và từ viết tắt, Đưa các từ lặp lại vào tiêu đề cột và sử dụng định dạng số ngắn hơn hoặc làm tròn
Hãy tự hỏi: Thông tin cần thiết là gì?
Chưa nói tới việc càng ít cột bạn sẽ càng dễ đọc mà trong nhiều trường hợp bảng dữ liệu có hàng triệu dòng thì hiệu năng sử dụng bảng sẽ bị ảnh hưởng ít nhiều nếu bạn thêm các cột thống kê khác.
Chuyển đổi giữa hàng và cột
Một giải pháp hữu hiệu hơn để cắt giảm số lượng cột là hoán đổi hàng và cột. Trong thiết kế mô hình dữ liệu thì Volume tăng theo chiều dọc sẽ luôn tối ưu hơn.
Ngoài ra dữ liệu dàn trải theo chiều dọc dễ cho việc đọc lướt chiều ngang.
Và cũng giống như điển nếu nếu dữ liệu được sắp xếp sẽ hỗ trợ rất nhiều trong việc tái cấu trúc lại dữ liệu trong não ta
Chuyển đổi giữa hàng và cột
Sử dụng định dạng xen kẽ
Nếu bảng dữ liệu có quá nhiều cột hoặc dòng hãy cân nhắc sử dụng định dạng xen kẽ hay zebra shading. Những dòng kẻ xám ngựa vằn này giúp giảm rủi ro khi mắt ta đọc lướt giữa các dòng và các cột khác nhau.
Tuy nhiên nếu như bảng chỉ có vài dòng dữ liệu thì không nên bật định dạng này vì sẽ khiến rối mắt gây nhầm lẫn.
Điều chỉnh dãn nở dòng và cột
Nếu bảng dữ liệu chỉ có vài dòng, hãy thiết kế giao diện sao cho thoáng đãng nhất vì sẽ giúp mắt người xem thoải mái hơn.
Ngược lại thì một bố cục nhỏ gọn sẽ thích hợp với dữ liệu lớn vì trong cùng một không gian sẽ hiển thị nhiều thông tin hơn từ đó tiết kiệm thời gian so sánh giữa các giá trị các dòng khác nhau.
Mách nhỏ là hay cân nhắc việc sử dụng Words wrap hay không nhé.
Dùng phân trang
Đừng để bảng quá dài so với màn hình máy tính vì người xem sẽ có thể bỏ lỡ răng thông tin vẫn còn ở bên dưới
Quy tắc ngầm
Chức năng phân trang (Pagination) rất hữu ích không chỉ giúp đảm bảo người xem không bỏ lỡ thông tin mà còn thông qua số lượng trang để biết dữ liệu nhiều hay ít.
Tận dụng sức mạnh màu sắc
Sử dụng màu sắc để hướng mắt người đọc đến thông tin thú vị và giúp người xem dễ tiếp cận hơn.
Màu sắc là một công cụ mạnh mẽ để làm nổi bật thông tin quan trọng hơn: Sử dụng màu sắc để đánh dấu các cột hoặc hàng mà người đọc không nên bỏ lỡ.
Tips: Sử dụng các màu khác nhau cho các danh mục khác nhau; Phân biệt các giá trị cao nhất và thấp nhất trong một cột.
Hoặc nếu như bạn muốn tô nền cho ô, dòng hoặc cột thì hãy chọn những màu nhẹ nhàng pastel như 2 mã sau:
Áp dụng Filter mặc định
Không phải người xem nào cũng muốn coi hết toàn bộ dữ liệu. Khi người xem chỉ quan tâm tới một vài khía cạnh hoặc góc nhìn nhất định đối với một vài đối tượng có trong bảng dữ liệu thì hãy áp dụng bộ lọc mặc định các trường dữ liệu đó.
Ví dụ người xem chỉ quan tâm khu vực họ đang sống, các loại sản phẩm họ đang kinh doanh, …
Việc áp dụng bộ lọc sẵn không chỉ giúp giảm bớt thời gian tìm kiếm cho người dùng mà con tiết kiệm khá nhiều không gian hiển thị trên báo cáo.
Tips: Luôn cân nhắc sắp xếp các cột dữ liệu theo một chiều nhất định nhé.
Sắp xếp có chọn lọc
Theo quán tính ta thường chọn cột đầu tiên để sắp xếp A-Z. Nhưng cột dữ liệu mang nhiều Insights hay giá trị nhất lại chưa chắc là cột đầu tiên. Trước khi sắp xếp A-Z bạn cần chọn cột quan trọng hoặc mang lại nhiều thông tin hữu ích nhất.
Dữ liệu càng lớn bạn cần quan tâm nhiều vào độ ưu tiên của dữ liệu rồi mới tới sắp xếp A-Z hoặc Z-A cho cột đó.
Tips: Thay vì sort theo 1 cột hay suy nghĩ tới việc sort theo nhiều cột nhé.
Bar chart trong table?
Tại sao lại lưỡng lự giữa Bar chart và Table trong khi ta có thể chọn cả 2?
Khả năng dễ đọc & sắp xếp + Khả năng xác định xu hướng dữ liệu của cả 2 ông kẹ này là một combo vô cùng tuyệt với. Tuy nhiên sẽ khiến cho cột dữ liệu rộng hơn bình thường khá nhiều. Vậy nên hãy cân nhắc lựa chọn cột nào thật sự cần thiết.
Cân nhắc sử dụng Heatmaps.
Nếu cần xác định sự phân bổ dữ liệu một cách trực quan thì hãy cân nhắc sử dụng Heatmap: Giá trị tại ô càng cao thì nền càng tối/bão hòa.
Cách này đặc biệt phù hợp hơn nữa nếu bạn có nhiều cột với cùng một phép đo Nếu dùng nhiều heatmap khác nhau trong cùng một bảng, hãy sử dụng pallet màu có gradient khác nhau để phân tách chúng rõ ràng.
Kết hợp Sparklines
Một số cong cụ BI còn hỗ trợ cả việc theo dõi xu hướng dữ liệu qua các năm trực tiếp trên bảng dữ liệu bằng cách lồng ghép “mini line chart” vào trong với từ khóa là Sparklines.
Điểm hạn chế do là không gian của ô quá nhỏ nên có thể trục tung (y) giữa các ô trong cùng 1 cột sẽ không tương đồng nhau vì mục tiêu chính là chỉ thể hiện xu hướng chung. Nên nếu cần sự thống nhất giữa các trục thì nên tách thành Line Chart nhen.
LỜI KẾT
Sau bài viết này mình hy vọng mọi người sẽ không “chán” khi sử dụng Tables hay Matrix nữa (dù là bị bắt làm). Tất nhiên cũng không nên chê nó vì thật sự đây là loại biểu đồ thủy tổ trong ngành Thống kê và mọi ngành khác rồi.
Chúc mọi người thiết kế ra được nhiều báo cáo mang nhiều Insights nhé ❤️
