Cùng với việc truyền mua data visualization được xem như là một trong những công thay chủ chốt trong lĩnh vực marketing. Bằng bài toán sử dụng các loại biểu thiết bị (chart), phiên bản đồ (table) hay đồ gia dụng thị (graph) với nhiều cách thức truyền sở hữu trực quan tiền khác, các bạn sẽ hiểu rõ mình cần tập trung vào đâu với làm thay nào để tương tác hiệu quả với khách hàng của mình.

Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu dạng đồ thị (Graph Data Analytics)

*

Data Visualization bổ ích cho nhiều quá trình liên quan lại tới marketing. Với những người dân mới vào nghề, bạn và team hoàn toàn có thể tận dụng các dữ liệu trường đoản cú Google Analytics tuyệt các mô hình phân tích tài liệu insight từ các kênh truyền thông mạng xã hội (social media) cũng tương tự các các loại chiến dịch riêng không giống để giao hàng cho mục đích chuyên môn riêng.

Bạn cũng rất có thể sử dụng Data Visualization như 1 công cụ marketing cần có tác dụng nội dung cho các chiến dịch. Việc share dữ liệu với khách hàng hàng sẽ giúp đỡ bạn cách xử trí những vụ việc chung mà người sử dụng mục tiêu của khách hàng đang chạm chán phải cũng giống như tìm ra biện pháp giúp nhãn hàng hỗ trợ các giải pháp tiện lợi.

2. Cách chuyển dữ liệu thành công cụ cung ứng các phương châm Marketing một giải pháp trực quan lại (Trong 3 bước)

Dù kế hoạch áp dụng Data Visualization vào những chiến dịch marketing của doanh nghiệp như vắt nào thì quy trình tạo ra các bạn dạng trình bày trực quan mang đến dữ liệu của khách hàng đều không ít giống nhau. Những bước bên dưới sẽ giúp đỡ bạn trình bày công dụng những thông tin đặc biệt của mình.

Bước 1: Quyết định phương thức tốt nhất để trực quan lại hóa dữ liệu sẵn có.

Với giải pháp Data Visualization, bạn có tương đối nhiều lựa chọn khác nhau. Có rất nhiều loại hình bảng/biểu hay giản đồ thuộc nhiều phương thức trực quan không giống nhau sẽ làm cho việc lựa lựa chọn một loại hình duy nhất trở thành một bài toán không mấy dễ dàng dàng.

Có vài điểm cần bạn yêu cầu lưu ý:

Đầu tiên, hãy ra quyết định xem bạn định đưa bao nhiêu điểm dữ liệu vào phần trình bày. Nếu số lượng này quá lớn, bạn nên lựa chọn biểu đồ dùng chấm (dot graph) hoặc tản hình đồ (scatter plot) bởi vì nó sẽ công dụng hơn so với bài toán bạn thực hiện biểu trang bị tròn hay những loại bảng tính.

*

Trực quan lại hóa tài liệu một cách kết quả không chỉ hữu ích mà còn khiến cho bạn tạo khoảng trống cho website, rút ngắn các bài đăng (post) trên mạng xã hội hay trong các email quảng bá. Các loại đồ vật thị, biểu đồ gia dụng dạng cột hay bảng biểu có chức năng thể hiện nhiều loại thông tin dữ liệu trên thuộc một môi trường thiên nhiên trực quan. Các loại không giống thì chỉ có thể thể hiện tại được một trường dữ liệu.


*

Data Visualization dạng phiên bản đồ phân chia (distribution map) thể hiện số lượng dân cư bên trên km2



*

Ví dụ về cách thức Data Visualization Word Cloud
Nguồn hình: Google


*

Ví dụ về trực quan lại hóa tài liệu (Data Visualization) bởi công cố Google Sheet


Trong ngôi trường hợp chúng ta đã lưu lại sẵn tài liệu trên kho thuộc giữa những nền tảng chủ đạo của loại hình bảng tính nào đó, bạn sẽ dễ dàng tạo ra một bản Data Visualization một cách gấp rút mà ko bị yên cầu phải nhập tài liệu đầu vào.

Thiết kế giao diện cho Data Visualization 

Trong ngôi trường hợp bạn muốn một bí quyết tiếp cận gồm thiên hướng xây dựng nhiều hơn cho các loại biểu đồ của chính mình thì Canva – một phương án thiết kế bối cảnh – đang là gợi nhắc phù hợp. Canva bao gồm 1 số biểu thiết bị hay đồ thị thiết kế sẵn góp bạn thuận lợi lựa chọn.


Nền tảng này còn bao gồm các mẫu bản tin email, mẫu mã nội dung mạng xã hội (social truyền thông media post) và các mẫu xây đắp dạng infographic. Riêng các mẫu infographic sẽ đặc trưng có chức năng nếu bạn có nhu cầu thể hiện nay lần lượt nhiều nhiều loại biểu đồ, thứ thị hay môi trường trực quan không giống nhau


Canva cung ứng bạn nhập dữ liệu đầu vào hoặc xào nấu dữ liệu xuất phát từ 1 loại bảng tính nào kia sang thành những loại biểu đồ, đồ thị ước ao muốn. Tiện ích chính của loại hình này so với những bảng tính là bạn cũng có thể tự xây đắp ra hình dáng trực quan lại của riêng bản thân cho tương xứng với nhu cầu của website, yêu cầu của những loại văn bản social truyền thông media hay các chiến dịch e-mail marketing.

Các nền tảng Data Visualization

Cuối cùng, để chia sẻ và thuộc phân tích các dữ liệu với team, bạn có thể cân nhắc sử dụng một căn nguyên Data Visualization như thế nào đó, như tableau chẳng hạn.


Phương án này giúp cho bạn tạo ra hàng loạt các phiên bản trực quan, thậm chí là là bạn cũng có thể tổng vừa lòng và sắp xếp chúng thành một bảng điều khiển dễ ợt tương tác và điều hướng. Chúng ta cũng có thể chia sẻ biểu đồ, đồ thị mình bao gồm với các thành viên trong đội, lập cập tìm kiếm tin tức cần để lấy ra những đưa ra quyết định quan trọng, tương quan tới những dự án marketing tiếp theo.

Điểm yếu đuối của nền tảng là nhà yếu hướng tới việc thực hiện nội bộ. Để chia sẻ dữ liệu với khách hàng, bạn cần làm thêm vài thao tác làm việc nữa thì bản đồ họa mới có thể đăng cài trực tuyến. Mặc dù thế, nếu như bạn sử dụng gốc rễ này nhằm phân tích dữ liệu thì lại vô cùng tiện lợi bởi bạn sẽ không bắt buộc bật tắt, chuyển đổi giữa các tab vào bảng dữ liệu.

Bước 3: Đánh giá mô hình, xu hướng & lên kế hoạch chiến dịch

Khi tài liệu đã được trực quan tiền hóa, các bạn sẽ tiến hành reviews nhằm cách tân và phát triển một chiến lược marketing kết quả hơn. Chúng ta nên đặc biệt để mắt tới các mô hình và xu hướng, bởi những nhân tố này rất có thể chỉ mang đến ta biết thị phần đưa tới thành công của dịch vụ hay thành phầm nhãn hàng đang ở đâu.


Ví dụ, vào trường hợp ta mong muốn thể hiện bản đồ phân bổ, diễn đạt chi tiết vị trí của khách hàng. Nếu dìm thấy một số lượng lớn những người dân này bên trong một hoặc nhị khu vực, bạn cũng có thể đưa ra những quyết định biến đổi tốt hơn nhằm mục tiêu thu hút những người dân trong các quanh vùng này.

Bạn cũng có thể có thể thay đổi lịch phân bố tin tức trên mạng xã hội hay qua email cho thích hợp với khung giờ buổi tối ưu mà fan đọc hoàn toàn có thể tiếp cận giỏi nhất. Kế bên ra, dựa vào dữ liệu so với được hiển thị, bạn cũng có thể chạy các chiến dịch riêng cho đều vùng này. Các phương án như chỉ dẫn ưu đãi miễn phí giao hàng hay phối hợp các chương trình giảm ngay theo mùa chẳng hạn sẽ tạo công dụng khá lớn.

Đây chỉ là 1 trong ví dụ về cách tận dụng hiệu quả mà tài liệu mang lại. Bằng vấn đề trực quan lại hóa thông tin dạng này thông qua biểu thứ hay đồ gia dụng thị, bạn thuận tiện tìm thấy nhiều cơ hội hơn.

3. Chia sẻ dữ liệu giúp tạo ra sức thu hút cho nhãn mặt hàng của bạn

Ngay ở đoạn trước của bài viết này, ta sẽ bàn về việc áp dụng Data Visualization trong sáng chế nội dung marketing. 90% thông tin não cỗ bạn đón nhận là dựa vào hình ảnh trực quan. Bởi vậy, những loại dường như biểu đồ, đồ gia dụng thị, phiên bản đồ hay các cách thức trình bày dữ liệu tương tự để giúp bạn tạo nên các loại nội dung quảng cáo có công dụng cao.

Ở một số nền tảng, việc share dữ liệu đã làm được trực quan tiền thường với lại hiệu quả đặc biệt. Đầu tiên, Instagram với Facebook là các nơi rất phù hợp cho những chiến dịch áp dụng hình hình ảnh visual. Instagram thiên về các mô hình ảnh. Vày vậy, bạn có thể cân kể việc tạo ra một loại biểu đồ gia dụng hay đồ vật thị làm sao đó trải qua Canva rồi share nó với lời biểu đạt ngắn gọn gàng đi kèm.

Bạn cũng rất có thể dùng Data Visualization trong số chiến dịch e-mail marketing. Bạn đọc trên màn hình hiển thị không giống với người đọc trên giấy, việc thực hiện hình ảnh hay các loại hình hình ảnh trực quan lại khác thay thế sửa chữa cho ký tự văn bản trong thư năng lượng điện tử sẽ giúp bạn duy trì chân người đọc thọ hơn.

Cuối cùng, đừng quên chăm chú tới blog. Các bạn dạng thiết kế infographic chính là những bài xích blog hữu ích và có thể truyền tải số lượng lớn dữ liệu thông qua những phương thức dễ đọc cùng hấp dẫn. Chúng ta cũng nên để ý làm sao để các bạn dạng trực quan của chính mình dễ chia sẻ. Như vậy, fan đọc blog của bạn có thể quảng bá chúng trên social nhiều hơn.

4. Kết luận

Chiến lược sale lấy tài liệu làm nền tảng để giúp đỡ nhãn hàng tăng mức độ nhận diện (awareness) cũng tương tự doanh thu. Tin tức tổng đúng theo từ những nguồn như web analytics hay những trang phân tích insight mạng buôn bản hội sẽ giúp đội marketing của người tiêu dùng định hướng, sở hữu lại công dụng cao hơn cho những chiến dịch của họ. Trực quan lại hóa dữ liệu để giúp bạn review để từ kia lên kế hoạch tiến hành một cách nhanh chóng.

Trong nội dung bài viết này, ta sẽ đề cập tới 3 bước nhằm mục đích vận dụng đổi khác dữ liệu một phương pháp trực quan sang mục tiêu tiếp thị, quảng bá. Gồm:

Quyết định phương thức trực quan hóa dữ liệu giỏi nhất.Xây dựng biểu đồ, trang bị thị giỏi các cách thức trực quan khác của riêng mình
Tiến hành đánh giá mô hình, xu thế và lên chiến lược cho chiến dịch.

– Dịch từ bài viết của John Hughes, elegantthemes –

Tham khảo “Khóa học Data Visualization cùng với Tableau” tại Nordic Coder nhằm hiểu sâu rộng về Datavisualization.

Data Visualization là có mang chỉ lộ diện trong vài năm quay lại đây. Liệu nó mang chân thành và ý nghĩa gì và vì sao lượt search kiếm từ khóa này ngày 1 tăng nhanh, hãy cùng BAC tò mò nhé!

*

Khái niệm Data Visualization được kiếm tìm kiếm tương đối nhiều trong vài năm trở lại

1. Data Visualization là gì?

Data Visualization được dịch là trực quan lại hóa dữ liệu, là phương pháp biểu diễn tài liệu dưới các hình ảnh, biểu đồ, bảng vật dụng trực quan. Từ bỏ đó, truyền tải tin tức đến bạn xem một cách sinh động hơn, dễ nắm bắt hơn.

*

Data Visualization là cách trình diễn dữ liệu thông qua hình ảnh

Có thể hiểu quan niệm Data Visualization một cách đơn giản là dùng những biểu đồ, bảng đồ, thiết bị thị cầm cố vì con số. Giúp tín đồ xem, tín đồ đọc hoàn toàn có thể hiểu được nội dung được truyền đạt, thâu tóm thông tin, khai thác tối ưu dữ liệu.

Một lấy một ví dụ thường gặp gỡ là lúc viết báo cáo công việc, đối với cách thức truyền thống bạn sẽ gửi mang đến sếp một bảng báo cáo "ngập tràn" các con số. Cũng với dữ liệu này tuy vậy được "trực quan" sẽ cho một công dụng hoàn toàn không giống biệt.

*

Báo cáo Google Analytic được trực quan bên dưới dạng biểu đồ

2. Ưu điểm của Data Visualization

Chỉ vài cái ở bên trên hẳn sẽ làm bạn thấy mửa nao trong lòng phải không. Có lẽ bạn cũng đã nhìn tìm tòi những ưu thế quá vượt trội của dữ liệu sau khoản thời gian được trực quan và tài liệu "thô".

*

Báo cáo trực quan được cho phép người xem liên hệ trực tiếp

Đúng như vậy, với hình ảnh não cỗ của con fan sẽ đến phản ứng giỏi hơn rất nhiều so với các ký hiệu và số lượng đơn sơ. Đây chính là điểm khiến Data Visualization được nhận xét rất cao với nhiều chuyên gia nhận định nó sẽ biến đổi xu vậy trong tương lai.

Nhận định này trọn vẹn có căn cứ khi câu hỏi trực quan liêu dữ liệu đã giúp người xem dễ dãi đánh giá, so sánh, so sánh số liệu một cách chủ yếu xác, hiệu quả. Đặc biệt, lúc thời đại của Big Data lên ngôi, các bước phân tích dữ liệu sẽ mang tính chất chất quyết định đối với doanh nghiệp. Một bằng chứng rõ ràng hơn nữa là các doanh nghiệp với đồ sộ vừa và bự đã bước đầu tìm tìm nhân sự với tầm thu nhập không hề nhỏ cho kĩ năng thành thuần thục một trong các công nuốm trực quan dữ liệu mà BAC sắp giới thiệu dưới đây.

3. Các công nạm trực quan liêu hóa dữ liệu

Khi nói đến quá trình trực quan hóa tài liệu sẽ luôn đi kèm với một công cụ. Chưa hẳn vì bạn làm quá trình Data Visualization bị nhờ vào vào lao lý mà do sự cung ứng đắc lực của những sản phẩm này.

Hiện nay, có thể nói rằng số lượng luật Data Visualization lên đến hàng tá. Cơ mà để nói đến bộ công cụ phổ cập nhất chắc chắn rằng phải nói đến 2 cái thương hiệu là power BI cùng Tableau.

*

Power BI cùng Tableau là 2 cách thức đang đứng vị trí số 1 bảng xếp hạng

Sở dĩ, BAC gợi ý cho chính mình đọc Power BI và Tableau vì số lượng doanh nghiệp sử dụng không hề nhỏ và không xong tăng. Cả hai lao lý này hầu hết sở hữu nhiều điểm mạnh riêng mà chúng ta có thể tham khảo qua bài viết trên.

Nhiều năm liền kẻ thống trị trên bảng xếp hạng cả power nguồn BI cùng Tableau vẫn không dứt phát triển nhằm trở nên trẻ trung và tràn trề sức khỏe hơn. ở kề bên đó, chúng cũng rất phù hợp cho bài toán học và làm quen với lĩnh vực trực quan dữ liệu.

Ngoài ra, có một luật miễn mức giá mà BAC cũng khá muốn trình làng đến chúng ta đó là Google Data Studio. Đúng vậy, các bạn không nghe nhầm đâu, đây chính là sản phẩm của "ông lớn" technology Google. Chắc hẳn chắn, một ngành hấp dẫn như nỗ lực này sẽ không thể không có sự cạnh tranh được.

Bây giờ đồng hồ khi đã hiểu được có mang và những công cố kỉnh trực quan tiền dữ liệu. Đừng gấp kết thúc nội dung bài viết tại đây, BAC sẽ cho mình thêm một số trong những thông tin hữu ích để ban đầu làm thân quen với nghành nghề dịch vụ này.

4. Một số phương pháp trực quan liêu và những loại thứ thị hay dùng

Nhắc đến đồ thị, ai trong chúng ta cũng rất có thể hình dung về các biểu đồ cột, biểu thứ tròn. Đây cũng chính là những loại biểu đồ được sử dụng khá thông dụng khi trực quan tiền dữ liệu. Nhưng đó chỉ là một trong những phần rất nhỏ, bởi bạn sẽ phải tích hợp thêm khôn cùng nhiều công dụng như bộ lọc, phân loại, thậm chí còn là ghép 2 hay nhiều biểu thứ với nhau.

*

Một số các loại đồ thị thịnh hành thường dùng làm trực quan liêu dữ liệu

Nhờ vào sự cơ động của các công nắm Visualize Data nên người dùng hoàn toàn rất có thể biến mọi ý tưởng phát minh thành hiện tại thực. Một vài loại đồ thị và cách thức trực quan liêu tham khảo:

Các nhiều loại đồ thị hay dùng:

Charts (biểu đồ)Tables (bảng)Graphs (đồ thị)Maps (bản đồ)Infographics (đồ họa)Dashboards (bảng điều khiển)

Một số phương thức trực quan phổ biến:

Area Chart
Bar Chart
Box-and-whisker Plots
Bubble Cloud
Bullet Graph
Cartogram
Circle View
Dot Distribution Map
Gantt Chart
Heat Map
Highlight Table
Histogram
Matrix
Network
Polar Area
Radial Tree
Scatter Plot (2D or 3D)Streamgraph
Text Tables
Timeline
Treemap
Wedge Stack Graph
Word Cloud
And any mix-and-match combination in a dashboard!5. Hướng dẫn tự học Data Visualization cho những người mới bắt đầu

Qua những tin tức trên nếu như bạn cảm thấy tất cả hứng thú với lĩnh vực này hoàn toàn có thể tự mình ban đầu tìm hiểu.

*

Sách, web, blog và những khóa học có thể giúp bàn sinh hoạt Data Visualization

Sách cùng tài liệu Data Visualization

Sách vẫn luôn là một lựa chọn hiệu quả khi bước đầu tìm đọc về một nghành nghề dịch vụ mới. Tuy nhiên tại vn Data Visualization vẫn chính là ngành new và số lượng đầu sách không nhiều. Tuy nhiên, đây là lại một lĩnh vực rất cuốn hút tại nhiều quốc gia phát triển trên cố gắng giới. Hạn chế duy nhất chính là giới hạn về mặt ngôn ngữ, do những đầu sách được viết bởi tiếng Anh. Một vài cái tên mà bạn đọc nên tham khảo:

Sách cho tất cả những người mới bắt đầu:Guide to lớn Information Graphics
Show me the number
Now you see it
Information Dashboard Design
Visualize This
The Visual Display of Quantitative Information
Sách nâng cao kỹ năng:The Visual Display of Quantitative Information – Edward R.Tufte
Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals –Cole Nussbaumer Knaflic
Data Visualization – A Practical Introduction – Kieran Healy
Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations – Scott Berinato
Infographics Designers’ Sketchbooks – Steven Heller và Rich Landers
Website hoặc Blog chăm ngành

Các trang web và blog share về nghành nghề dịch vụ dữ liệu là chỗ để chúng ta tìm thấy các câu trả lời khi bắt đầu tìm hiểu. Quanh đó ra, chúng ta có thể tìm thấy các cộng đồng những người có cùng mục đích học tập với các bạn để chia sẻ cảm hứng, tài liệu học tập…

Rất nhớ tiếc là tương tự như sách và tài liệu tự học Data Visualization. Hiện tại nay, những website cùng blog chuyên về nghành này tại vn còn hơi ít. Tuy nhiên, các chúng ta có thể xem các bài viết về Data Visualization bằng tiếng Việt trên website chuyenbentre.edu.vn. Gần như hướng dẫn cơ bạn dạng và những thủ thuật áp dụng công cầm cố trực quan dữ liệu rất cân xứng để các bạn bắt đầu.

Khóa học Data Visualization

Nếu thật sự hy vọng trang bị kỹ năng và kiến thức nền tảng chắc chắn và có thể phát triển cho công việc trong tương lai, không gì hơn là trực tiếp gia nhập một khóa học. Đối với các bạn sinh viên hoặc người đã đi làm việc hạn chế về khía cạnh thời gian rất có thể tham khảo phương thức học e-learning.

*

E-learning rất cân xứng với các bạn có nhu cầu tự học Data Visualization

Đây là hình thức học tập trực tuyến có thể chấp nhận được người học dữ thế chủ động thời gian, công tác học. Các video bài giảng được tàng trữ trên không gian mạng rất có thể xem rất nhiều lúc, phần nhiều nơi, trên rất nhiều thiết bị phải rất tiện lợi. Người học cũng có thể trao thay đổi trực tiếp cùng với giảng viên bằng cách công nạm liên lạc trực tuyến để được giải đáp những thắc mắc vào qua trình học.

Tham khảo công tác đào tạo:

Tổng quan dành riêng cho các bạn mới tìm hiểu về Data Visualization như vậy chắc hẳn rằng là đủ. Vớ nhiên, để gói gọn một lĩnh vực trong phạm vi một nội dung bài viết là điều ko thể. Bởi vì vậy, BAC sẽ cập nhật đến các vấn đề cụ thể trong những nội dung tiếp theo.

Hy vọng đã mang lại những tin tức hữu ích cho chính mình đọc cùng rất ước ao nhận được những ý kiến đóng góp để nâng cấp chất lượng. Đừng quên theo dõi các bài viết mới nhất đang được update thường xuyên tại website chuyenbentre.edu.vn.

Xem thêm: Chuyên đề bất đẳng thức thcs bất đẳng thức & cực trị trong đại số

Nguồn tham khảo:

Tổng quan về Data Visualization (Trực quan liêu hóa dữ liệu)

Nhu cầu huấn luyện doanh nghiệp

BAClà đối chọi vị huấn luyện và giảng dạy BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác đồng ý của
IIBAquốc tế. Ngoài những khóa học tập public,BACcòn có những khóa học tập in house giành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế theo phong cách riêng theo yêu ước của doanh nghiệp, góp doanh nghiệp giải quyết những trở ngại và support phát triển.