• Login
  • Register
No Result
View All Result
CADS Blog
  • Engineering
  • Data Science
  • Product
  • Life At
  • Career
  • Engineering
  • Data Science
  • Product
  • Life At
  • Career
No Result
View All Result
CADS Blog
No Result
View All Result

2 bước giúp Kể chuyện qua dữ liệu

Bạn đang kể chuyện hay chỉ đang trực quan hóa dữ liệu?

Khoi Ngo by Khoi Ngo
08/09/2022
in Data Science
Reading Time: 6 mins read
A A
0
0
SHARES
410
VIEWS
ShareShareEmail

  2 bước giúp kể chuyện qua dữ liệu

Nguồn: Storytelling with data by Cole Nussbaumer Knaflic

Mọi người thường lẫn lộn giữa trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling). Khác với trực quan hóa, kể chuyện bằng dữ liệu là cách dữ liệu tự kể câu chuyện của mình, không cần giải thích nhưng vẫn đủ để người đọc hiểu và đưa ra kết luận.

 

Bước 1. Tránh những lỗi thường gặp

  • Khi có các phần bằng nhau, không sử dụng biểu đồ tròn.

 

 

 

 

 

 

 

 

Biểu đồ tròn trong trường hợp này khiến ta không thể so sánh chính xác phần nào chiếm nhiều hơn, ít hơn. Để nhìn dữ liệu một cách trực quan ta nên sử dụng biểu đồ cột vì nó thể hiện rõ thứ tự cũng như mức chênh lệch rõ ràng giữa dữ liệu.

  • Không nên sử dụng trục tung thứ 2 (secondary axis).

 

 

 

 

 

 

 

 

Trục tung thứ 2 khiến người xem tốn thời gian để nhận ra giá trị trục nào ứng với biểu đồ nào.

Thay vào đó ta có thể gán trực tiếp giá trị vào biểu đồ hoặc kéo biểu đồ rời lên trên như hình bên dưới.

Bước 2. Tập trung sự chú ý

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Đây là bước cực kỳ quan trọng trong kể chuyện bằng dữ liệu, bằng việc tập trung sự chú ý vào những điểm cần thiết, người xem sẽ hiểu ý nghĩa và rút ra kết luận ngay khi nhìn vào biểu đồ. Để thực hiện bước này mọi người có thể tham khảo 4 cách sau:

  1. Giảm các yếu tố gây nhiễu
  2. Đẩy mọi thứ về màu xám
  3. Làm nổi bật dữ liệu cần thiết
  4. Thêm tiêu đề và nhận xét

Thực hành thôi !!

  • Mô tả: Biểu đồ này thể hiện lượng ticket nhận và lượng ticket đã xử lý trong năm của một phòng IT nọ.
  • Mục đích: Ta cần tể hiện lượng ticket nhận đang vượt quá nguồn nhân lực dẫn đến không thể xử lý toàn bộ ticket.

 

 

 

 

Sau đây để mọi người thấy sự khác biệt giữa kể câu chuyện bằng dữ liệu có những điểm gì khác biệt với trực quan hóa, mình sẽ thực hiện 4 bước cơ bản đã nêu trên .

  1. Giảm các yếu tố nhiễu

Bước này nhằm mục đích giúp người đọc không bị phân tâm bởi các yếu tố không cần thiết của biểu đồ. Đây là 4 thay đổi lớn nhằm giảm yếu tố gây nhiễu:

  • Bỏ hoặc làm mờ Gridlines
  • Bỏ đi Data markers
  • Làm sạch giá trị cột x và y (thu gọn Date, bỏ đuôi .00)
  • Gán legend dữ liệu trực tiếp lên biểu đồ

  1. Đẩy mọi thứ về màu xám

Trong quá trình xác định câu chuyện cần truyền tải cho người đọc, đẩy mọi thứ về màu xám thường được sử dụng. Điều này bắt buộc ta phải suy nghĩ phần nào cần được đem lên trước và làm nổi bật.

  1. Làm nổi bật dữ liệu cần thiết

Sau khi đã xác định câu chuyện, ta khiến dữ liệu nổi bật với thay đổi trong màu sắc. Trong trường hợp dưới ta cần nhấn mạnh thời gian lượng ticker nhận vượt quá ticket processed nên sẽ gắn data mark và màu sắc như sau

  1. Thêm tiêu đề và nhận xét

Ở bước cuối ta hoàn thiện biểu đồ bằng cách thêm tiêu đề, nhận xét và đề xuất. Trong phần này ta nên dùng từ ngữ khéo léo nhằm giúp khán giả biết mình nên tập trung vào chỗ nào của biểu đồ, hiểu được lý do tại sao nó lại như thế cũng như next action cần thực hiện.

Lời kết

Còn có rất nhiều các cách khác nhau hồ trợ ta trong việc kể chuyện bằng dữ liệu. Tuy nhiên theo mình đây là 2 bước cần thiết, đồng thời cũng rất dễ thực hiện. Mình mong bài viết này sẽ giúp mọi người nhận ra sau khi áp dụng 2 bước trên, bạn sẽ tránh những lỗi thường gặp cũng như có thể làm nổi bật các yếu tố quan trọng, dẫn dắt người xem qua câu chuyện của mình và truyền đạt đến họ một cách trọn vẹn nhất. 

Nguồn nội dung và hình ảnh:  Sách “Storytelling with data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” by Cole Nussbaumer Knaflic

*Mọi người có câu hỏi hay ý kiến nào cần trao đổi hãy liên hệ trực tiếp mình nhé!

How useful was this post?

Average rating 2.1 / 5. Vote count: 422

No votes so far! Be the first to rate this post.

We are sorry that this post was not useful for you!

Let us improve this post!

Tell us how we can improve this post?

Previous Post

Phần 2. Kiến trúc Prometheus

Next Post

Trực quan dữ liệu với Power BI Desktop

Khoi Ngo

Khoi Ngo

Next Post
Trực quan dữ liệu với Power BI Desktop

Trực quan dữ liệu với Power BI Desktop

Leave a Reply Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

  • Engineering
  • Data Science
  • Product
  • Life At
  • Career
WHO WE ARE?

© 2022 CADS - The Center of Applied Data Science by FPT Telecom

No Result
View All Result
  • Engineering
  • Data Science
  • Product
  • Life At
  • Career

© 2022 CADS - The Center of Applied Data Science by FPT Telecom

Join us