Phân Tích Trực Quan Hóa Dữ Liệu, Trực Quan Hóa Dữ Liệu Là Gì

KHÓA HỌC “PHÂN TÍCH VÀ TRỰC quan lại HÓA DỮ LIỆU VỚI TABLEAU“

Tại sao bạn nên tham gia khóa đào tạo và huấn luyện này?

Dữ liệu nhập vai trò tối quan trọng trong kỷ nguyên số. Sử dụng dữ liệu để thấu hiểu thị trường, quý khách hàng và bạn dạng thân công ty đóng một vai trò siêu quan trọng, nhất là trong năng lực quản trị doanh nghiệp, dự báo và lên planer kinh doanh.

Bạn đang xem: Phân tích trực quan

Trong trong những năm gần đây, ứng dụng của phân tích tài liệu (Data analytics) đang biến chuyển ưu tiên sản phẩm đầu, bởi nó giúp quản lý tối ưu hóa công tác quản lý, giảm thiểu rủi ro và là chìa khóa cho sự tăng trưởng của doanh nghiệp.

Trực quan lại hóa tài liệu (Data visualization), phía trên là phương thức không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu nhưng mà nó còn là công cầm cố được sử dụng thông dụng và rộng thoải mái ở mọi tổ chức thuộc hầu hết lĩnh vực, cùng với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình diễn một giải pháp hiệu quả, 1-1 giản, làm rất nổi bật những tin tức hữu ích trong khối tài liệu lớn.

Tableau là phần mềm cung ứng phân tích và trực quan hóa dữ liệu và là chế độ của phương án Business Intelligence (BI). Tableau giúp tín đồ dùng rất có thể tổng vừa lòng dữ liệu từ rất nhiều nguồn, chuyển các liệu này từ các dãy số, văn phiên bản thành đều hình ảnh, biểu trang bị trực quan, xây dựng các dashboard và các phân tích.

Khóa học này cân xứng với ai?

Sinh viên các khối ngành kinh tế, ghê doanh, tài chính, kế toán, cai quản lý, …;Học viên sau đại học, phần nhiều nhà nghiên cứu và phân tích đang thực hiện các đề tài nghiên cứu và phân tích khoa học, những dự án …Người đi làm có nhu cầu tìm phát âm về phân tích dữ liệu với Tableau để giao hàng cho công việc hoặc hy vọng muốn cách tân và phát triển nghề nghiệp theo phía khoa học tài liệu (Data Science).

Bạn được gì sau khi chấm dứt khóa học?

Hiểu được bức tranh toàn cảnh về bài toán sử dụng tài liệu trong doanh nghiệp, tài liệu và sứ mệnh của phân tích tài liệu trong hỗ trợ ra quyết định;Hiểu rõ qui trình so sánh dữ liệu;Hiểu và áp dụng được các phương pháp phân tích dữ liệu;Có kĩ năng lập báo cáo quản trị từ tài liệu trực quan bởi Dashboard;Có khả năng giải quyết và xử lý được những vấn đề tương quan đến dữ liệu giao hàng cho quá trình từ tác nghiệp cho điều hành;Sử dụng nhuần nhuyễn Tableau nhằm phân tích dữ liệu.

Quyền lợi của người học

Được cung ứng tài liệu, Video, Dataset với Code thử nghiệm theo từng nội dung học;Được share kinh nghiệm và triết lý nghề nghiệp liên quan đến đối chiếu dữ liệu;Được reviews các dự án thực tiễn về đối chiếu dữ liệu;Được thường xuyên hỗ trợ, bốn vấn những vấn đề tương quan đến dữ liệu thực tế của người học sau khoản thời gian đã dứt khóa học;Được cấp giấy chứng nhận xong khóa học, vì Trường ĐH tài chính – ĐH Đà Nẵng cấp.

Nội dung chi tiết khóa học

Khóa học được thiết kế với thành 07 buổi với tổng thời lượng 21 giờ (3 giờ/buổi).

BUỔI	NỘI DUNG
1	– Business Intelligence (BI): tranh ảnh toàn cảnh về sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp;– phía dẫn cài đặt công cố để thực hành;– làm cho quen cùng với Tableau;
2	– Trực quan lại hóa dữ liệu (Data Visualization);– Lựa chọn các loại biểu đồ dùng phù hợp;– Kết nối các nguồn tài liệu trong tableau;– thao tác với các loại đồ dùng thị cơ bản;
3	– làm việc với dữ liệu thời gian;– làm việc với các loại đồ gia dụng thị nâng cao (Map, Heatmap, Treemap, Scatter, Word Cloud…);– Phân tích tài liệu đa chiều;– Phân tích tài liệu phân cấp;
4	– căn nguyên thống kê mang đến phân tích dữ liệu;– Qui trình đối chiếu dữ liệu;– Phân tích dữ liệu bằng thống kê mô tả;– sự việc tiền cách xử lý dữ liệu;– áp dụng bảng chéo cánh (crosstab) trong đối chiếu dữ liệu;– sử dụng Group/ mix trong Tableau;
5	– Phân tích dự báo (Forecast);– Phân cụm tài liệu (Cluster);– thành lập Dashboard với Story;
6	– Tạo những cột tính toán mới;– thực hiện hàm IIF;– thực hiện các cấu tạo điều khiển (IF, CASE…WHEN…THEN);– Sử dụng những hàm trong Tableau;
7	– reviews các dự án công trình về Phân tích tài liệu thực tế;– phía dẫn thực thi Capstone project về đối chiếu dữ liệu;– Thảo luận, share kinh nghiệm, lý thuyết nghề nghiệp về công nghệ dữ liệu.

Khóa học nhà yếu tập trung vào năng lực thực hành với tài liệu thực tế. Bên cạnh nội dung bao gồm của khóa học, bạn học đã được trình làng các dự án công trình về Data Warehouse, Data mining, Business Intelligence, Customer Insights, Data Analysis thực tế mà fan dạy sẽ triển khai cho những doanh nghiệp và được tư vấn để giải quyết trực tiếp những vấn đề thực tế về tài liệu mà fan học đang chạm chán phải.

Data Visualization (trực quan lại hóa dữ liệu) được kể đến rất nhiều trong thời gian gần đây và ngày dần được vận dụng bởi những doanh nghiệp. Nhưng ví dụ ứng dụng và công dụng của xu hướng này là gì, có cân xứng với doanh nghiệp của bạn không?

Data visualization – Trực quan hoá tài liệu là gì?

Hiểu đối kháng giản, trực quan tiền hóa dữ liệu (đồ thị hoá dữ liệu/hình ảnh hoá dữ liệu) là quy trình sử dụng những yếu tố hình hình ảnh như vật thị, biểu đồ hoặc bản đồ để trình diễn dữ liệu thô; biến những con số tránh rạc, lẻ tẻ thành một tranh ảnh tổng gồm thể tách tách tin tức nhanh.

Cụ thể hơn, trực quan hoá tài liệu được vận dụng với mục tiêu đổi khác dữ liệu phức tạp, có dung tích lớn hoặc dữ liệu số thành hình ảnh dễ hiểu, từ đó giúp fan đọc đúc kết thông tin sâu sát và đưa ra quyết định nhanh, bao gồm xác.

Lợi ích của trực quan hoá tài liệu trong doanh nghiệp

Có không ít công ráng để hình ảnh hóa dữ liệu, cùng dưới đấy là 5 phép tắc trực quan lại hóa dữ liệu thịnh hành nhất ở nước ta cùng ưu thế của chúng:

1. Google data studio:

Kết nối thuận tiện với các sản phẩm
Dễ dàng tiếp thu và học hỏi với nhiều nội dung học tập tập
Hoàn toàn miễn phí

2. Tableau:

Dễ dàng sắp xếp dữ liệu với đầu vào từ khá nhiều nguồn
Tích thích hợp liền mạch cùng với Salesforce và các nền tảng khác

3. Looker

Dễ dàng tích phù hợp với cơ sở tài liệu từ Big
Query, Amazon Redshift, …Nhiều tùy lựa chọn tùy chỉnh
Xử lý giỏi các bộ dữ liệu lớn

4. Infogram

Nhiều tùy lựa chọn hình hình ảnh hóa độc đáo
Các mẫu mã được tối ưu hóa mang lại thiết bị cầm tay và mạng làng hội
Tính năng nhúng tức thì các thi công vào những trang web

5. D3.js

Tích hợp chức năng như một nền tảng mã nguồn mở
Nhiều lấy một ví dụ tương tác, phân cấp cho và hoạt hình ảnh mạnh mẽ

5 cách thức của trực quan tiền hóa dữ liệu và ví dụ

Trực quan liêu hoá tài liệu nên được tiến hành một cách xúc tích và ngắn gọn và “biết đủ” để bạn đọc dễ nạm được thông tin. Ao ước làm được điều này, quá trình đồ thị hóa phải bảo vệ những phép tắc sau:

Chọn đúng một số loại biểu đồ

Điều này có vẻ hiển nhiên, tuy thế không phải người nào cũng nhớ nhằm làm. Thực tế, vẫn không ít người chọn biểu đồ vật theo kinh nghiệm hoặc cảm tính.

Để tiêu giảm điều này, nên nhớ rằng “form follows function” (chức năng đi trước, trình diễn đi sau), có nghĩa là mục đích của câu hỏi trực quan liêu hóa luôn cần được quan tâm đến đầu tiên. Cố thể, bạn phải tự hỏi mục đích của khách hàng là gì? bạn có nhu cầu sánh các giá trị, diễn đạt xu hướng hay như là muốn tìm hiểu về sự việc phân phối và mối quan hệ giữa các biến? Từ mục đích đã xác định, chúng ta sẽ lựa chọn một hoặc một số biểu đồ tương xứng để biểu đạt số liệu.

Ví dụ, muốn thể hiện tại sự biến hóa rõ rệt theo thời gian, vẻ ngoài biểu đồ mặt đường kẻ như tiếp sau đây được ưu tiên lựa chọn hơn cả.

Không phải toàn bộ data hồ hết quan trọng

Bạn không nên ném toàn bộ dataset vào trong 1 biểu đồ, hãy so với trước để biểu diễn/ highlight hầu hết thông tin quan trọng đặc biệt sao cho tất cả những người xem dễ vắt bắt.

Ví dụ, một doanh nghiệp muốn trình diễn tổng doanh thu của năm theo ID dự án công trình (với 41 dự án công trình khác nhau). Biểu đồ bên trái biểu diễn tất cả 41 dự án nên hơi lộn xộn. Trong lúc đó, biểu đồ mặt phải biểu diễn 5 dự án công trình có lợi nhuận lớn nhất cùng gộp các dự án sót lại vào đội “others”. Ví dụ cách làm cho ở biểu đồ vật bên buộc phải sẽ phù hợp và gọn gàng hơn.

Biểu đồ biểu hiện đúng đối sánh tương quan số liệu thực tế

Việc thiết bị thị hóa dữ liệu nên giúp thể hiện sự đối sánh tương quan số liệu đúng nhất. Tránh việc cố tình lợi dụng những yếu tố về form tham chiếu, tỷ lệ hình hình ảnh để khiến nhầm lẫn cho người xem. Người trình bày thiếu kinh nghiệm tay nghề hoặc không khôn khéo sẽ dễ phạm phải những yếu tố này.

Ví dụ

Biểu đồ trên thể hiện sản lượng của một tiến trình tăng từ bỏ 56% lên 67% trong khoảng 6 tháng. Biểu đồ dùng phía phía bên trái đang cố tình phóng đại sự vững mạnh này lúc đặt gốc của trục y ở giá trị 50%. Qua cái nhìn cảm tính, sự chênh lệnh hôm nay sẽ dễ bị hiểu lầm là vô cùng lớn. Trong trường phù hợp này, biểu đồ vật bên buộc phải biểu diễn đúng chuẩn hơn khi trục y ban đầu ở quý giá 0, đồng thời kèm theo đường kim chỉ nam để người xem dễ ợt so sánh.

Sử dụng màu sắc hợp lý khi chuyển tài liệu sang dạng biểu đồ

Việc sử dụng color mang mục tiêu dễ nhìn và nhấn mạnh vấn đề những yếu hèn tố đặc biệt trong biểu đồ. Mặc dù nhiên, cần chọn lựa màu nhan sắc thông minh, không thật thừa thải, không khiến rối với mất tập trung.

Ví dụ, cùng với biểu đồ dùng chỉ trình bày sự biến đổi của một ngôn từ qua những thời gian khác biệt như trên, nên sử dụng chung một tông màu nền để né rối mắt.

Luôn bảo đảm dữ liệu được trình bày một cách dễ dàng và hiệu quả

Các mức sử dụng trực quan tiền hóa dữ liệu hoàn toàn có thể giúp họ tạo ra đa số biểu đồ bắt mắt và tinh vi với chỉ vài cái click chuột. Tuy nhiên, rất nhiều yếu tố về thẩm mỹ hoàn toàn có thể làm tín đồ xem chây lười khỏi thông điệp chính. Hãy lược quăng quật những yếu hèn tố lướt thướt không yêu cầu thiết.

Xem thêm: Cách sử dụng máy đo thân nhiệt infrared thermometer và hướng dẫn sử dụng

Biểu đồ gia dụng được tô nền hồng bên trái là một ví dụ của bài toán thêm thắt những yếu tố không đề nghị thiết, có tác dụng xao nhãng cho người đọc.

Còn không ít điều nên biết về quá trình trực quan hoá dữ liệu. Cho dù bạn là một lãnh đạo đang hy vọng ứng dụng những công nuốm này, hoặc là nhân viên cấp dưới muốn sành sỏi về mặt phân tích dữ liệu, bạn đều buộc phải trau dồi trình độ chuyên môn để kị mắc sai lạc khi trình bày dữ liệu bởi hình ảnh. Hãy luôn luôn nhớ rằng một khi team ngũ của người tiêu dùng thành thục việc trình diễn dữ liệu, chắc chắn là sẽ là công ty phản ứng nhanh hơn ngẫu nhiên đối thủ nào.