Tổng quan về data visualization là gì ? tại sao nó quan trọng?

Tổng quan về data visualization là gì ? tại sao nó quan trọng?

Data visualization tạm được dịch là trực quan hóa dữ liệu, đây là chiêu bài không chỉ có có có có là bước quan trọng của ngẫu nhiên quá trình quy trình tiến độ điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu, hay tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được áp dụng phổ cập và thoáng mát ở mọi tổ chức triển khai thực hiện xây cất thi công thuộc mọi nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ, hay bởi mỗi một ai trong tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta, với mục tiêu đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản là truyền đạt, màn biểu diễn một chiêu bài chức năng, đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản, lôi kéo những thông tin, dữ liệu đến người đọc, người quan sát. Bài Viết: Data visualization là gì Thông qua những ví dụ chúng tôi liệt kê ở phí a trên cao cao, tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta chắc cũng đã nắm về tầm quan trọng tương tự như sự rất rất rất cần thiết của Data visualization. Nhưng sẽ đạt được bạn thắc mắc tại sao lại gọi là “Data visualization” chứ chưa hẳn “Information visualization” – trực quan hóa thông tin, nghĩa là biểu lộ thông tin sao cho dễ nhìn, dễ dàng đơn giản nắm bắt. Theo hethongbokhoe.com, tổng thể và toàn diện và tổng thể tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể thông tin tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta đã có được đều dựa dẫm vào tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá và tìm hiểu và khám phá, điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu dữ liệu. Data visualization không chỉ có có có có có từng bước một một một một vẽ đồ thị nương tựa vào những thông tin đã có được từ dữ liệu mà nó là quá trình quy trình tiến độ kể cả không hề ít bước khác biệt và rất dị để thông tin được trích xuất từ dữ liệu trước khi đưa vào màn biểu diễn. Xét về bối cảnh hiện tại hiện nay, một thời đại của công nghệ tiên tiến tiên tiến và phát triển tiên tiến và phát triển và cách tân và phát triển tiên tiến và phát triển và cách tân và phát triển và cải tiến và phát triển thông tin, một thời đại kỹ thuật số phát triển vượt bậc, không chỉ có có có có cân chỉnh chiêu bài thức mỗi con người tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta tiếp cận với những thông tin dữ liệu nhu cầu mà còn cân chỉnh cả chiêu bài thức điều hành và quản lý điều hành kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính, sinh hoạt và hoạt động và hoạt động và sinh hoạt và hoạt động ở mọi C.ty, tổ chức triển khai thực hiện xây cất thi công thuộc tổng thể và toàn diện và tổng thể tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ khác biệt và rất dị. Để hiện ra những bỏ ra ra chỉ ra đưa ra quyết định nương tựa vào dữ liệu (Data-driven decision making), hay tiếp cận với nguồn gốc nguồn gốc xuất xứ nguồn gốc nguồn gốc nguồn gốc xuất xứ nguồn gốc Big Data, AI (trí tuệ nhân tạo), Machine learning (học máy) để cải tiến nâng cấp cải sinh, mở rộng, phát triển, gia tăng thu nhập thì dữ liệu mỗi C.ty dành dụm là không hề ít, cân nặng to, và khó khăn vất vả khó khăn. Data visualization chính là công cụ giúp sức giành riêng cho những chuyên gia, những nhà điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu để họ hiểu về dữ liệu, tóm tắt được những thông tin có Chi phí trong bộ dữ liệu một chiêu bài nhanh lẹ. Ở content nội dung content nội dung bài viết trước về Statistics, cụ thể chi tiết là Descriptive statistics, đo lường và tính toán biểu đạt, chúng tôi chưa nói về các phương pháp tóm tắt, màn biểu diễn dữ liệu trong đo lường và tính toán vì theo chúng tôi nó cũng là một Phần viền trong Data visualization nên sẽ gộp vào và Review trong content nội dung content nội dung bài viết này. Ngoài ra, hethongbokhoe.com sẽ Review đến tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta những dạng biểu đồ, đồ thị phổ cập cùng theo với việc lựa chọn những dạng biểu đồ, đồ thị nào hợp lý và phải chăng ứng với từng loại dữ liệu, hay mục tiêu áp dụng khác biệt và rất dị, v.v. Nhưng thứ nhất tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cùng tìm hiểu và khám phá về khái niệm và quyền lợi và nghĩa vụ và nghĩa vụ và trách nhiệm của Data visualization. Khái niệm, quyền lợi và nghĩa vụ và nghĩa vụ và trách nhiệm của Data visualization Theo định nghĩa của Wikipedia, Data visualization đề cập tới các kỹ thuật được áp dụng để truyền đạt dữ liệu hoặc thông tin bằng chiêu bài biểu lộ nó phía phía phía dưới đồ thị, biểu đồ trực quan. Giống hệt như như định nghĩa của Techopedia: Data visualization là quá trình hiển thị dữ liệu hoặc thông tin phía phía phía dưới dạng biểu đồ, đồ thị, v.v Data visualization, nói một chiêu bài đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản, là việc làm cho những biểu đồ, đồ thị, v.v. thường được sử dụng các phương pháp, công cụ khác biệt và rất dị để trực quan hóa dữ liệu. Phương châm là biến những nguồn dữ liệu thành những thông tin được biểu lộ một chiêu bài trực quan, dễ quan sát, dễ dàng đơn giản nắm bắt, để truyền đạt cụ thể chi tiết những hiểu biết kha khá khá không thiếu thốn thốn (insights) từ dữ liệu đến người quan sát, người đọc. Trực quan hóa dữ liệu là một trong những phần của nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và một trong những phần của khoa học dữ liệu. Thách thức bỏ ra là làm sao để đã có được một “sản phẩm trong thực tế” nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ mà đã hết hiện sai lệch những hướng dẫn trong khoa học dữ liệu, và ngược lại. Data visualization thứ nhất và trước hết phải truyền tải đến người quan sát, người đọc chính xác không được đánh lạc hướng hoặc bóp méo thông tin, dữ liệu. Tiếp nối, Data visualization phải có thiết kế theo đẳng cấp và sang trọng với sao cho đem về tính nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ và nghệ thuật và thẩm mỹ (ví dụ việc lựa chọn chính xác chiêu bài trực quan, sự phối phối tích hợp chức năng màu sắc hay những vụ việc hình ảnh là rất là quan trọng). Data visualization thường được sử dụng sau khi đã có được tác dụng điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu từ dữ liệu, tức đã có được thông tin trích xuất từ dữ liệu để màn biểu diễn cho tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể những người dân dân dân xem, người đọc. Ngoài ra, Data visualization rất có chức năng được áp dụng trước khi dữ liệu được đưa vào quá trình điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu ví dụ những chuyên gia muốn tìm hiểu và khám phá trước về những biến dữ liệu, mối gọi điện liên lạc giữa chúng là gì để suy nghĩ về những loại hình dự báo, họ rất có chức năng vẽ trước những đồ thị để cân nhắc. Đây rất có chức năng gọi là quá trình Data exploration hoặc chiêu bài tóm tắt màn biểu diễn dữ liệu trong Statistics. Dù cho Data visualization đã có được xây cất ở đầu hay cuối một Dự Án Bất Động Sản Nhà Đất Bất Động Sản Nhà Đất Nhà Đất Bất Động Sản Nhà Đất Nhà Đất điều tra nghiên cứu và khảo sát dữ liệu, thì nó đã hết thiếu một quá trình cốt lõi, đó là quá trình sẵn sàng chuẩn bị sẵn sàng chuẩn bị chuẩn bị sẵn sàng sẵn sàng chuẩn bị sẵn sàng chuẩn bị chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu (Data preparation). Dữ liệu rất rất rất cần thiết phải được dành dụm, phải có thiết kế sạch, được điều chỉnh, được tổ chức triển khai thực hiện xây cất thi công, sắp xếp sao cho chúng bảo đảm đáng tin cậy đáng tin cậy và an toàn và tin cậy đáng tin cậy chất lượng trước khi được trực quan hóa. Khái niệm của Data visualization rất đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản, nhưng để hiểu được trong thực tế của nó tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta phải tìm hiểu và khám phá qua những dạng đồ thị, biểu đồ sẽ xây cất xây cất màn biểu diễn tại điểm đặt đặt sau content nội dung content nội dung bài viết này. Mỗi quá trình quy trình tiến độ đều phải có những điều khoản riêng, Data visualization tựa như vậy. Cách nhìn kiến nghị phương pháp nhìn quan điểm kiến nghị quan trọng nhất chính là tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta phải hiểu được dữ liệu (đặc thù, nổi biệt, thông tin tán thành nhu cầu), cam đoan được ai sẽ là người tiếp thu những thông tin của bản thân mình, phải nắm được chiêu bài nào sẽ trực quan hóa những dữ liệu ấy tốt nhất có thể rất rất có tác dụng (ví dụ biểu đồ nào sử dụng cho dữ liệu định tính, biểu độ nào biểu lộ sự tương quan tốt nhất có thể rất rất có tác dụng, biểu đồ nào không thực sự khó khăn vất vả khó khăn tránh gây sự khó hiểu). Tóm tắt 1 trong các quyền lợi và nghĩa vụ và nghĩa vụ và trách nhiệm của Data visualization: Trước tiên, Data visualization giúp việc san sẻ trình diễn màn biểu diễn thông tin dễ dàng đơn giản và đơn giản và dễ dàng và nhanh lẹ, bỏ qua rào cản, tinh giảm về ngôn ngữ, giúp người đọc, người nghe dễ quan sát, dễ tiếp thu. Trực quan hóa dữ liệu giúp tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta chớp được thông tin được biểu lộ phía phía phía dưới những bảng biểu, đồ thị nhanh lẹ, kha khá khá không thiếu thốn thốn về ngẫu nhiên một vụ việc nào. Data visualization biểu lộ trực quan mối gọi điện liên lạc về những đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát trong dữ liệu, tìm hiểu và khám phá những sự thật chưa minh chứng và khẳng định, những điểm không đôi chút và Xu hướng di chuyển của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát. Hiện tại những tổ chức triển khai thực hiện xây cất thi công đang áp dụng trực quan hóa dữ liệu và những công cụ giúp sức để tại vị thắc mắc rất tốt hơn về những vụ việc kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính và hiện ra bỏ ra ra chỉ ra đưa ra quyết định rất tốt hơn. Công nghệ tiên tiến tiên tiến và phát triển tiên tiến và phát triển và cách tân và phát triển tiên tiến và phát triển và cách tân và phát triển và cải tiến và phát triển máy tính xách tay xách tay phát triển và nhiều chương trình, ứng dụng giúp sức Data visualization Ra đời và sinh hoạt và hoạt động và sinh hoạt và hoạt động, dễ áp dụng giúp khách hàng dễ dàng đơn giản và đơn giản và dễ dàng bài viết liên quan thêm về C.ty của bản thân mình và hiện ra những bỏ ra ra chỉ ra đưa ra quyết định kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính nương tựa vào dữ liệu rất tốt hơn. Data visualization giúp điều hành và kiểm soát quản lý điều hành và điều hành và quản lý điều hành và điều hành quản lý điều hành điều hành và quản lý điều hành, theo dõi những chỉ số về chức năng sinh hoạt và hoạt động và hoạt động và sinh hoạt và hoạt động, KPIs, vụ việc vấn đề yếu tố hoàn cảnh hoạt động của C.ty nương tựa vào những Dashboard, đã đã cho chúng ta biết tầm quan trọng của việc việc việc việc tận dụng, khai thác gia sản dữ liệu để Giao hàng ra bỏ ra ra chỉ ra đưa ra quyết định. Data visualization còn là cơ sở để C.ty hướng về data-driven, định hướng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu sẽ bổ trợ những nhân viên cấp dưới cấp bên dưới cấp phía dưới cấp phía phía dưới đọc được báo cáo giải trình báo cáo báo cáo giải trình báo cáo giải trình báo cáo, những biểu đồ, hiểu được dữ liệu nói về cái gì, nắm được thông tin về việc làm hiện tại, vụ việc vấn đề yếu tố hoàn cảnh hoạt động của C.ty, dễ dàng đơn giản và đơn giản và dễ dàng tham gia vào vụ việc khuyến cáo, đóng góp thêm phần chiêu bài nhìn. Data visualization giúp việc màn biểu diễn, thuyết trình, diễn tả thông tin đến người đọc, người nghe một chiêu bài rất tốt hơn. Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta khi theo dõi những phương tiện đi lại di chuyển và đi lại chuyển dịch và di chuyển và đi lại vận động và di chuyển và chuyển dịch và di chuyển và đi lại truyền thông online trực tuyến trực tuyến trong nước và thế gới sẽ cảm thấy cảm nhận phát thanh viên, phóng viên báo chí báo chí truyền thông báo chí báo chí truyền thông truyền thông online khi tán thành nhu cầu thông tin họ thường nói thêm về câu chuyện đằng sau những con số biểu lộ trên TV. Trong C.ty, ở mỗi cuộc họp, khi thuyết trình về một kế hoạch gì đó nương tựa vào dữ liệu, bạn đã hết chỉ nói những số liệu trên biểu đồ mà còn phân tích và lý giải lý do đằng sau, và chiêu bài sắp tới đây đây. Data visualization là cầu nối giữa data và stories (những câu chuyện), tạo tình huống cho Data storytelling, kiến thức và kỹ năng quan trọng của một nhà điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu, là chiêu bài để truyền đạt thông tin của dữ liệu hợp lý và phải chăng với đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng cụ thể chi tiết, với chiêu bài kể chuyện thu hút, lôi kéo. Quyền lợi và nghĩa vụ của Data visualization còn không hề ít, y y hệt như như như ứng dụng của nó trong từng ngành, nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ khác biệt và rất dị, nên chúng tôi sẽ dừng phần khái niệm, và quyền lợi và nghĩa vụ và nghĩa vụ và trách nhiệm để tinh giảm làm dài content nội dung content nội dung bài viết, mà bước vào phần giữa trọng tâm content nội dung content nội dung bài viết. Phương pháp tóm tắt, màn biểu diễn dữ liệu trong Statistics Data visualization không chỉ có có có đã có được áp dụng để giúp người đọc, người quan sát chớp được thông tin mà còn giúp sức nhà điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu khai thác dữ liệu tối ưu. Phương pháp tóm tắt, màn biểu diễn dữ liệu trong Statistics là một trong những phần Chỗ đứng trưng bày trong Data visualization vì nó liên quan đến việc biểu lộ, biểu đạt dữ liệu (những biến) định tính, định lượng phía phía phía dưới những dạng đồ thị hợp lý và phải chăng, cũng là một dạng trực quan dữ liệu. Thông thường những đồ thị, và biểu đồ trong đo lường và tính toán đông đảo giúp sức trực quan hóa dữ liệu Giao hàng những quá trình sử dụng các phương pháp đo lường và tính toán suy luận, đo lường và tính toán biểu đạt, chứ chưa hẳn tán thành nhu cầu thông tin, tác dụng điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu dữ liệu đến khách hàng sau cuối (người đọc, người quan sát những người dân dân dân dân không tham gia vào quá trình điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu dữ liệu) trừ 1 trong các tình huống không chỉnh sửa. Tóm tắt và màn biểu diễn, biểu đạt dữ liệu trong đo lường và tính toán thường chia thành 2 dạng phụ thuộc vào đặc thù của dữ liệu, đó chính là dữ liệu định tính (Qualitative data) và dữ liệu định lượng (Quantitative data). Để biết thêm về 2 loại dữ liệu này, và những thang đo kèm theo mời tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta theo dõi content nội dung content nội dung bài viết: Tổng quan về Statistics: Descriptive statistics (đo lường và tính toán biểu đạt) (chèn kết nối vô sau) Dữ liệu định tính (Qualitative data) Dữ liệu định tính (Qualitative data) phản ánh đặc thù, hay loại hình, không tồn tại bộc lộ trực tiếp bằng con số. Ví dụ giới tính, nghề nghiệp và công việc, yếu tố hoàn cảnh hôn nhân gia đình hạnh phúc gia đình hạnh phúc gia đình sự sung sướng hạnh phúc gia đình, dân tộc bản địa địa phương bản địa địa phương, tôn giáo, học thức, v.v Với biến định tính bạn cũng luôn tồn tại thể đếm số quan sát cho từng loại (tần số), và tính % cho mỗi loại trong tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể (vận tốc). Để biểu lộ dữ liệu định tính phía phía phía dưới dạng những đồ thị, biểu đồ thì trước hết dữ liệu định tính phải được tóm tắt, và sắp xếp phía phía phía dưới những bảng cung ứng tần số gọi là Frequency Distribution Table. Phân tổ hoặc nhóm (class) là quá trình tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta điểm đặt điểm đặt vị trí địa thế căn cứ vào 1 trong các những các hay là 1 trong các ít biến có nổi biệt cụ thể chi tiết gì đó để sắp xếp những cơ quan quan sát vào những tổ, nhóm có nổi biệt khác biệt và rất dị, tức chia mẫu hoặc tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể thành những tổ nhóm có đặc thù khác biệt và rất dị. Ví dụ dữ liệu về loại nước giải khát được tiêu hao phổ cập bởi 50 sinh viên một trường đại học tại Thành Phố HCM trong như sau:

Bảng 1: dữ liệu về loại nước giải khát Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta lấy thử một mẫu 50 quan sát như ở phí a trên cao cao bảng trên, nhận cảm thấy cảm nhận số loại nước ngọt không không hề ít có 6 loại là Dasani, Coca-cola, Pepsi, Sting, Twister, C2. Ta phân 6 tổ, mỗi tổ là 1 Brand Name nước giải khát như sau:

Bảng 2: cung ứng tần số của không ít loại nước giải khát Trường hợp lấy mẫu to trên 50 hay cân nhắc tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể tổng thể và toàn diện và tổng thể tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể sinh viên trong trường thì dữ liệu loại nước giải khát sẽ tương đối nhiều chủng loại chủng loại về Brand Name không chỉ có có có có có 6 loại ở phí a trên cao cao, chính vì như thế để đo lường và tính toán chức năng, đồ thị, biểu đồ khi vẽ ra hợp lý và phải chăng, bạn cũng luôn tồn tại thể chia tổ theo 1 trong các Một trong những nhóm ví dụ đặc biệt như sau: Nước khoáng (Dasani, Lavie, Aquafina, v.v)Nước giải khát có gas (Coca-cola, Pepsi, Sprite, v.v)Nước tăng lực (Sting, Wake-up 247, Rồng Đỏ, v.v)Nước ép trái cây (Twister, Nutri Boost, Aloe Vera Juice, v.v)Phong phú và đa dạng dáng vẻ nước giải khát khác (C2, Ô-long, v.v) Nêu ra đưa ra cảnh báo nếu với dữ liệu định lượng được điều chỉnh thành dữ liệu định tính để khảo sát về cung ứng tần số cũng luôn tồn tại thể được chia tổ/nhóm, ví dụ dành dụm dữ liệu về thu nhập bình quân các tháng của 50 hộ hộ dân cư rất nhiều chủng loại chủng loại về khoanh vùng phạm vi khoanh vùng khoanh vùng, để tóm tắt đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản ta rất có chức năng chia tổ/nhóm theo: Thu nhập phía phía phía dưới 5 triệu: 6 hộTừ 5 triệu đến 10 triệu: 12 hộTừ 10 triệu đến 15 triệu: 23 hộTrên 15 triệu: 9 hộ Trở về với Bảng 2: Tần số (Frequency/ Frequency of Class) là số quan sát của một đội nhóm nhóm trong mẫu, hoặc tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể. Tần số tương đối (Relative Frequency) tỷ lệ số quan sát mà mỗi nhóm sở hữu được trong mẫu hoặc tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể, tức lấy số quan sát của từng nhóm chia cho tổng đơn vị chức năng tác dụng công dụng công dụng mẫu hoặc tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể. Tốc độ (Class Percentage) là tỷ lệ % mỗi nhóm chiếm trong mẫu, lấy tần số tương đối nhân cho 100. Tốc độ dành dụm (CumulativePercent) được nhìn nhận bằng chiêu bài cộng dồn những vận tốc % theo thứ tự từ tổ nhóm thứ nhất đến sau cuối. Tốc độ dành dụm được sử dụng đông đảo cho những dữ liệu định lượng có phân tổ ở phí a trên cao cao bảng cung ứng tần số do nó có chân thành và ý nghĩa tinh xảo điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu, còn nếu với dữ liệu định tính (biến định danh) chúng tôi lấy ví dụ ở phí a trên cao cao thì nhiều khi không mấy khi được sử dụng nhưng vì chúng tôi muốn Review chung với khái niệm về tần số nên thêm vào bảng trên. Tiếp theo sau sau sau là phần quan trọng, màn biểu diễn dữ liệu định tính bằng đồ thị, biểu đồ nào: Để trực quan dữ liệu định tính theo chiêu bài cung ứng tần số, thì tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cần vẽ những biểu đồ cột đứng hoặc ngang (Bar chart/ Column chart), biểu đồ tròn (Pie chart), biểu đồ Pareto. Những biểu đồ được minh họa như sau: Bar chart/ Column chart Hình 1: biểu đồ cột đứng biểu lộ tần số của mỗi loại nước giải khát Ở cột đứng, cột ngang “Tần số”, tổng thể tất cả chúng ta cũng luôn tồn tại thể thay bằng “vận tốc” với Chi phí vận tốc của mỗi loại nước giải khát để vẽ biểu đồ. Hình 2: biểu đồ cột ngang biểu lộ tần số của mỗi loại nước giải khát Biểu đồ cột đứng hay cột ngang biểu lộ tần số của mỗi loại, mỗi đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng, và biểu lộ sự so sánh giữa chúng. Biểu đồ cột là biểu đồ đơn giản và dễ dàng và dễ dàng đơn giản, trực quan nhất, người quan sát dễ nhìn rõ nét được cái nào có Chi phí lớn đón đầu tiên phong hàng đầu, bé nhất, sự hơn kém giữa chúng (nhiều khi được sắp xếp theo thứ tự) Pie chart Biểu đồ hình trụ trụ trụ hay có cách gọi khác là hình bánh biểu lộ rất tốt vận tốc, nhưng đã hết hiện được tần số của từng loại nước giải khát. Biểu đồ hình trụ trụ trụ là y tựa như một cái bánh và mỗi lát bánh cho mỗi loại. Form size của một lát khớp ứng với tỷ lệ tỷ lệ số quan sát hay có cách gọi khác là vận tốc của nó trong tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể hoặc mẫu. Biểu đồ tròn cũng biểu lộ được sự hơn kém một trong những các những phần nhưng không rõ bằng biểu đồ cột. Biểu đồ cột, biểu đồ tròn chúng tôi sẽ nói lại rõ hơn tại điểm đặt đặt sau: đa dạng mẫu mã chủng loại đồ thị, biểu đồ trong Data visualization. Hình 3: biểu đồ tròn biểu lộ vận tốc của mỗi loại nước giải khát Pareto chart Là biểu đồ cột mà những cột của nó được sắp xếp theo thứ tự từ thấp đến cao theo tần số còn những Chi phí vận tốc dành dụm được màn biểu diễn bằng đường thẳng, được đặt theo tên nhà dịch vụ TM học người Ý Vilfredo Pareto (1848-1923). Hình 4: biểu đồ Pareto biểu lộ sự sắp xếp tần số của không ít loại nước giải khát Biểu đồ Pareto thường được sử dụng trong nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính để cam đoan những tác dụng phổ cập nhất, ví dụ đặc thù như cam đoan những loại sản phẩm có doanh số cao nhất hoặc cam đoan đa dạng mẫu mã chủng loại khiếu nại phổ cập nhất mà trọng tâm quan tâm khách hàng nhận được. Theo Wikipedia: mục tiêu của biểu đồ Pareto đó là tìm kiếm ra trong một đội nhóm nhóm những lý do (thường sẽ có rất nhiều), đâu là những lý do quan trọng nhất. Trong điều hành và kiểm soát quản lý điều hành và điều hành và quản lý điều hành và điều hành quản lý điều hành điều hành và quản lý điều hành chất lượng, biểu đồ này thường được sử dụng để màn biểu diễn những lý do tạo được lỗi phổ cập nhất, loại lỗi xuất hiện thêm thêm thêm phổ cập nhất hoặc lý do phổ cập nhất khiến khách hàng phàn nàn. Dữ liệu định lượng (Quantitative data) Trường hợp dữ liệu định lượng ít ví dụ độ tuổi của 30 sinh viên đang học tại trường đại học Tài chính kinh tế tài chính kinh tế tài chính thành phố TP hcm (từ hệ đại học trở lên) như sau: 28 22 25 21 26 24 23 30 31 33 19 20 22 27 30 19 28 31 22 27 37 35 22 19 22 23 26 28 25 36 Để tóm tắt tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta áp dụng biểu đồ thân và lá, với lá là số liệu phía ở phía ở phía bên phải của không ít Chi phí dữ liệu (rất có chức năng là 1 hay 2 chữa số hàng đơn vị chức năng tác dụng công dụng công dụng hay hàng trăm nghìn), còn nhánh là số liệu bên trái của không ít Chi phí dữ liệu (rất có chức năng là 1 hay 2 chữ số hàng trăm nghìn, hay hàng trăm). Tóm tắt dữ liệu: Số bên trái 1, 2, 3 là nhánh, tại đoạn hàng trăm nghìn, số phía ở phía ở phía bên phải là hàng đơn vị chức năng tác dụng công dụng công dụng, là lá. Biểu đồ nhánh lá được xây cất xây cất trong SPSS có chức năng như sau:

Hình 5: biểu đồ nhánh lá Trường hợp dữ liệu định lượng được dành dụm nhiều ngoài ra nữa (có rất nhiều đơn vị chức năng tác dụng công dụng công dụng quan sát), khoanh vùng phạm vi khoanh vùng khoanh vùng Chi phí rộng hơn, nhiều chủng loại chủng loại mà biểu đồ nhánh lá đã hết biểu lộ hết hay nói chiêu bài khác tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta khó nhận cảm thấy cảm nhận được vụ việc, thông tin tổng quan từ dữ liệu, cảm nhận thấy rối mắt, biểu đồ nhánh và lá hiện tại chưa trực quan dữ liệu tốt nhất có thể rất rất có tác dụng mà chỉ tạm ngừng tại mức tóm tắt Chi phí từ dữ liệu mà thôi. Nếu muốn chuyển đổi dữ liệu định lượng thành dữ liệu định tính để cân nhắc cung ứng tần số tình huống số quan sát trong dữ liệu là tương đối cao, thì tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cần phân tổ với mỗi tổ có khoảng tầm chừng chừng tầm chiêu bài đều nhau. Công thức như sau:

Với h là trị số khoảng tầm chừng chừng tầm chiêu bài tổ/nhóm; K là số tổ; Xmax là Chi phí lớn đón đầu tiên phong hàng đầu, Xmin là Chi phí bé nhất. Công thức K = (2 x n)1/3 với n là tổng số quan sát. Xem Ngay: Quy Hoạch Chi Tiết 1/500 Là Gì, Map Quy Hoạch tỷ lệ 1/500, 1/2 Bảng 3: dữ liệu sản lượng lúa của 50 hộ dân cư cư Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta có số liệu về năng suất lúa của 50 hộ dân cư cư (tạ/ha), số liệu đã hết màn biểu diễn phía phía phía dưới dạng biểu đồ nhánh, lá vì sẽ mất tác dụng. Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta xây cất phân tổ theo công thức: K = (2 x 50) 1/3 = 4.64 xấp xỉ 5 tổ, tức 5 nhóm (class), h = (54 – 30)/5 = 4.8 xấp xỉ 5 tổ Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta có bảng tần số như sau, và rất có chức năng xây cất vẽ đồ thị Histogram (đồ thị cung ứng tần số cho biến định lượng) với biểu đồ cột, và biểu đồ vận tốc dành dụm y y hệt như như như tại điểm đặt đặt dữ liệu định tính. Bảng 4: bảng cung ứng tần số của sản lượng lúa 50 hộ dân cư cư Hình 6: Đồ thị Histogram biểu lộ năng suất lúa của 50 hộ nông dân Nêu ra đưa ra cảnh báo, nếu với đồ thị histogram thì khoảng tầm chừng chừng tầm chiêu bài một trong những các những cột là không tồn tại vì năng suất lúa là dữ liệu định lượng liên lục (Continuous), tổ có Chi phí lớn đón đầu tiên phong hàng đầu chính là Chi phí bé nhất của tổ tiếp sau sau, đây là sự khác biệt và rất dị nếu với biểu đồ cột của dữ liệu định tính và biểu đồ cột của dữ liệu định lượng phân tổ nhưng không tồn tại khoảng tầm chừng chừng tầm chiêu bài tổ cụ thể chi tiết. Nếu như với biểu đồ cung ứng vận tốc dành dụm, thì đưa ra cảnh báo thêm ở dữ liệu định lượng biểu đồ này không gọi là biểu đồ Pareto, vì những cột vận tốc không sắp xếp theo thứ tự từ tốt nhất có thể đến nhỏ nhất. Bảng cung ứng vận tốc dành dụm hay biểu đồ cung ứng vận tốc dành dụm sẽ cho tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta biết có bao nhiêu % số quan sát bé nhiều hơn hoặc bằng một trị số gì đó của biến khảo sát, ví dụ chịu ảnh hưởng vào đồ thị về sau, bạn cũng luôn tồn tại thể cảm thấy cảm nhận có 66% số hộ có năng suất phía phía phía dưới 45 tạ/ha. Đây cũng là lí do tại điểm đặt đặt màn biểu diễn dữ liệu định tính, chúng tôi đã nói vận tốc dành dụm được sử dụng đông đảo cho dữ liệu định lượng vì nó có mang về chân thành và ý nghĩa tinh xảo điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu cụ thể chi tiết hơn. Ở biểu đồ về sau, chúng tôi không tiếp nối những cột với nhau như biểu đồ Histogram do tại để tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta trông nhìn rõ ràng được % số quan sát bé nhiều hơn hay bằng một trị số gì đó, đường vận tốc dành dụm sẽ dễ cảm thấy cảm nhận hơn, nhưng trong thực tế theo định hướng vẫn cần phải để những cột liền nhau Hình 7: Biểu đồ vận tốc dành dụm cho năng suất lúa của 50 hộ dân cư cư Ngoài ra một dạng đồ thị khác gọi là đồ thị đa giác tần số (Frequency Polyglon), thay thế sửa chữa thay thế sửa chữa thay thế sửa chữa vì biểu lộ bằng những cột, đồ thị được vẽ bằng những nối những điểm mỗi điểm ứng với một Chi phí tần số trên trục tung. Hình 8: Đồ thị đa giác tần số cho năng suất lúa của 50 hộ dân cư cư Nêu ra đưa ra cảnh báo thêm, nếu với biểu đồ này tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cũng luôn tồn tại thể cho trục hoành chạy từ Chi phí 0 đến 55, và chia đôi khoảng tầm chừng chừng tầm chiêu bài tổ lấy trị số giữa ví dụ từ 30-35 có trị số giữa là 32.5, y y hệt như như 40-45 là 42.5, v.v tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta sẽ lấy trị số giữa này ứng với tần số của mỗi tổ để vẽ, những cạnh và điểm sẽ nối với nhau y tựa như hình 8. Một biểu đồ sau cùng chúng tôi muốn Review là Dot Plot. Mỗi một chấm là 1 lần xuất hiện thêm thêm thêm của một Chi phí gì đó, ví dụ lấy ngẫu nhiên 50 số từ 0 đến 9 tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta được biểu đồ Dot Plot như về sau, ví dụ trong 50 số ngẫu nhiên, thì số 8 xuất hiện thêm thêm thêm gấp không hề ít lần, nên có 2 chấm trên đầu, số 9 với số 7 xuất hiện thêm thêm thêm kinh hồn bạt vía nhất là 8 lần nên có 8 chấm Như vậy kết thúc phần trực quan hóa dữ liệu bằng chiêu bài trong đo lường và tính toán, tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cùng qua một trong những phần quan trọng khác, tổng quan về những biểu đồ, đồ thị phổ cập trong Data visualization và mục tiêu áp dụng của từng loại. Những dạng biểu đồ, đồ thị khác biệt và rất dị trong Data visualization Thông thường những dạng biểu đồ, đồ thị trong trực quan hóa dữ liệu được chia thành 5 loại chính, phụ thuộc vào mục tiêu thông tin mà tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn biết: Comparison: nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn biết sự hơn kém một trong những các những đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát.Composition: nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn biết cụ thể chi tiết về từng thành phần cấu làm cho một thứ gì đó, một đội nhóm nhóm, v.v và mỗi thành phần ấy chiếm tỷ lệ ra làm sao.Distribution: nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn cân nhắc về cung ứng dữ liệu, mức độ phân tán, mức độ tập trung chuyên sâu nâng cao nâng cao sâu xa của dữ liệu, hay cam đoan những điểm không đôi chút, Chi phí ngoại lệ của dữ liệu.Trend: nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn tìm hiểu và khám phá về Xu hướng di chuyển của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát trong dữ liệu.Relationship/Correlation: nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta muốn tìm hiểu và khám phá về mối gọi điện liên lạc, tương quan giữa 2 hay nhiều đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát trong dữ liệuBar/Column chart Như đã màn biểu diễn tại điểm bỏ trên thì biểu đồ cột cho tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận được một chiêu bài chi tiết sự hơn kém, cao thấp của không ít đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng hay những Chi phí của một đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng so sánh theo thời gian. Vậy áp dụng biểu đồ cột khi nào thì hợp lý và phải chăng và hợp lý thì có những tình huống sau: So sánh những Chi phí của một đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát theo thời gian (ví dụ hình 10)So sánh một trong những các những đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng khác biệt và rất dị theo thời gian (ví dụ đặc biệt như hình 11)So sánh những thành phần khác loại có trong một đội nhóm nhóm, một tập hợp (ví dụ đặc biệt như 6 loại nước giải khát trom nhóm đa dạng mẫu mã chủng loại nước giải khát trong ví dụ tại điểm bỏ trên)Biểu đồ cột đứng còn nếu không có rất nhiều đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng để so sánh (thường từ 10 trở xuống)Nếu muốn so sánh mức độ giống nhau của không ít tập dữ liệuBiểu đồ cột ngang được áp dụng khi nhãn, tên của không ít đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng quá dài, hay số đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng so sánh nhiều (nhiều ngoài ra nữa 10) một trong những các những ví dụ về biểu đồ cột khác ngoài những ví dụ tại điểm đặt đặt màn biểu diễn dữ liệu trong đo lường và tính toán: Hình 10: minh họa biểu đồ cột đứng so sánh Chi phí của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng theo thời gian Hình 11: minh họa biểu đồ cột đứng so sánh theo thời gian, và một trong những các những đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng Line Graph Biểu đồ đường được áp dụng để biểu đạt Xu hướng di chuyển (ví dụ tăng hay giảm) của dữ liệu và so sánh những Chi phí của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát một trong những các những mốc thời gian với nhau. Biểu đồ đường được áp dụng cho loại dữ liệu là định lượng nhưng thường xuyên (continuous) ví dụ đặc biệt như năng suất, tiền. Hãy lựa chọn lựa biểu đồ đường để vẽ với những mục tiêu sau: Hình 13: minh họa line graph so sánh Chi phí của một đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát (lượng mưa) từ thời gian tháng 1 – 12 Hình 14: minh họa về line graph so sánh Chi phí của 2 đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng (nhiệt độ và lượng mưa) từ thời gian tháng 1-12 Pie chart, Stacked Column/bar chart Biểu đồ tròn, biểu đồ cột chồng là biểu đồ biểu lộ những thành phần, những bộ phận riêng không liên quan gì đến nhau làm cho tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể của một thứ gì đó ví dụ tổng lệch giá loại sản phẩm A được làm cho bởi cụ thể chi tiết những kênh bán loại sản phẩm nào, mỗi kênh chiếm bao nhiêu % lệch giá. Phương châm áp dụng để tìm kiếm ra thành phần nào chiếm tỷ lệ tốt nhất có thể, bé nhất hay so sánh một trong những các những thành phần với nhau. Biểu đồ cột chồng có 2 dạng: không phân theo %, và phân theo 100%, như trong 2 ví dụ về sau. Hình 15: minh họa biểu đồ cột chồng không phân theo % Biểu đồ hình 15 không chỉ có có có có so sánh từng thành phần (lệch giá loại sản phẩm A, B, C, D) của mỗi chiến lược kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính mà còn so sánh một trong những các những chiến lược kinh doanh thương mại kinh tế tài chính kinh tế tài chính với nhau, tổng thể tất cả chúng ta cũng luôn tồn tại thể cảm thấy cảm nhận Strategy 2 chiến doanh số cao nhất. Đây là quyền lợi và nghĩa vụ và nghĩa vụ và trách nhiệm chung của biểu đồ cột. Hình 16: minh họa biểu đồ cột chồng phân theo 100% Biểu đồ tròn sử dụng cho tình huống số lượng những thành phần riêng không liên quan gì đến nhau không không hề ít, chỉ từ 5 thành phần, tình huống có rất nhiều hơn 5 thành phần thì Chi phí hay tỷ lệ % một trong những các những thành phần phải khác biệt và rất dị cụ thể chi tiết để dễ so sánh. Biểu đồ tròn phải bảo đảm đáng tin cậy đáng tin cậy và an toàn và tin cậy đáng tin cậy vụ việc trực quan, nghĩa là người quan sát rất có chức năng cảm thấy cảm nhận nhanh lẹ thành phần nào chiếm tỷ lệ lớn đón đầu tiên phong hàng đầu, bé nhất, thành phần nào hơn thành phần nào, và rất tốt hơn hết là để con số % cụ thể chi tiết lên đồ thị, đặc thù tránh trường hợp gây nhầm lẫn, khó hiểu cho tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể những người dân dân dân xem ví dụ phần có tỷ lệ 26% lại được vẽ y tựa như gần bằng phần có tỷ lệ 30%. Biểu đồ tròn có rất nhiều ứng dụng nhưng chưa hẳn chính vì như thế mà tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta áp dụng chúng một chiêu bài không suy nghĩ, cân nhắc đến tính hợp lý và phải chăng và hợp lý và chức năng trong trực quan dữ liệu. Về ví dụ của biểu đồ tròn tổng thể tất cả chúng ta cũng luôn tồn tại thể xem lại tại điểm đặt đặt màn biểu diễn dữ liệu đo lường và tính toán ở phí a trên cao cao. Ngoài biểu đồ tròn dáng vẻ là lát bánh, tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta còn tồn tại dạng biểu đồ tròn hình bánh Donut như ví dụ về sau: Hình 17: minh họa cho biểu đồ tròn dạng bánh Donut Scatter plot Biểu đồ phân tán Scatter plot hiển thị mối quan hệ giữa hai biến định lượng khác biệt và rất dị hoặc nó rất có chức năng biểu lộ Xu hướng cung ứng của dữ liệu, ngoài ra còn tồn tại thể tìm kiếm ra những Chi phí ngoại lệ, và kiểm tra tính đồng hóa của không ít bộ dữ liệu. Với những ưu thế của bản thân mình, biểu đồ phân tán được áp dụng phổ cập trong nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ Data Science từ Data mining, Predictive analytics cho đến Machine learning khi cân nặng dữ liệu phải điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu là không hề ít. Mặc dù thế nếu người quan sát, người đọc không am hiểu về nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ dữ liệu, hay chưa quen đọc biểu đồ phân tán, thì biểu đồ phân tán sẽ không hề gì hợp lý và phải chăng mặc dù cho là 1 trong các những những những biểu đồ trực quan dữ liệu tốt nhất có thể rất rất có tác dụng. một trong những các những ví dụ Scatter plot: Hình 18: Biểu đồ Scatter lot biểu lộ mối gọi điện liên lạc giữa chỉ số thể trọng (BMI) và lượng chất béo của cơ thể (%fat) Hình 19: Biểu đồ Scatter plot biểu lộ mối gọi điện liên lạc giữa mức độ hài lòng của khách hàng và thời gian comment khách hàng Bubble chart Biểu đồ Bubble chart y tựa như biểu đồ Scatter plot nhưng có thêm biến thứ 3, được biểu lộ bằng những chấm tròn. Biến thêm vào rất có chức năng là biến định lượng hoặc biến định tính. Những chấm trên Scatter plot thường là những chấm bé dại dại và ít nhìn rõ nét sự khác biệt và rất dị giữa chúng, còn trong Bubble chart những chấm tròn phải khác biệt và rất dị, có độ to bé quy ước nương tựa vào Chi phí định lượng của biến thêm vào. Chính vì như vậy trên đồ thị này bạn cũng luôn tồn tại thể cảm thấy cảm nhận những chấm tròn to, chấm tròn bé dại dại khác biệt và rất dị y hệt như giống như những bọt sạn sạn sạn bong bóng, nên được sắp xếp tên là Bubble chart. Phương châm áp dụng Bubble chart bao tới cả mục tiêu áp dụng của Scatter plot, ở ở không chỉ có thế Bubble chart cho tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận thêm mối gọi điện liên lạc một trong những các những biến thêm vào nếu với 2 biến thắt chặt và thắt chặt và cố định và thắt chặt và thắt chặt của Scatter plot trước đó, hay đối chiếu thẳng thẳng trực tiếp một trong những các những Chi phí của biến thêm vào, cân nhắc sự quan hệ của không ít biến sẽ bổ trợ tìm được rất nhiều thông tin có lợi hơn. Hình 20: minh họa Bubble chart Ở biểu đồ trên tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận có 3 loại dữ liệu, dữ liệu về doanh thu Revenue, dữ liệu về Consumer Rating cho những loại sản phẩm, dữ liệu về Chi phí sản xuất ứng với 4 loại sản phẩm. Form size của không ít chấm tròn tỷ lệ thuận với Chi phí sản xuất, còn màu sắc của chấm tròn quy ước theo từng loại sản phẩm. Ví dụ Product 3, tuy có % nhận định và đánh giá và đánh giá và nhận định và nhận định và đánh giá của đa rất đông người áp dụng đông đảo phía phía phía dưới 70% nhưng doanh thu nó mang về là khá cao, luôn trên ngưỡng 10 triệu, nhưng Chi phí sản xuất trên đơn vị chức năng tác dụng công dụng công dụng loại sản phẩm lại rất bé dại dại, nếu so sánh thì Chi phí sản xuất của Product 3 chỉ to nhiều chưa dừng lại ở đó Product 4. Vậy thì tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta tìm kiếm ra mối gọi điện liên lạc gì giữa doanh thu, nhận định và đánh giá và đánh giá và nhận định và nhận định và đánh giá của khách hàng, Chi phí sản xuất? Cứ thường xuyên điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu biểu đồ sẽ ra thôi! Đây chính là ưu thế của Bubble chart. Nêu ra đưa ra cảnh báo, ở 1 trong các tình huống khác biến thứ 3 là biến định danh ví dụ đặc biệt như ở hình 20, nếu tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta không tồn tại dữ liệu về Chi phí sản xuất, nhưng có thêm dữ liệu từng loại sản phẩm ứng với Revenue và Consumer rating, thì những chấm tròn rất có chức năng được quy ước điều chỉnh đổi khác biến hóa linh động theo màu sắc để nhận cảm nhận những loại sản phẩm, biểu đồ sẽ trở về là dạng Scatter plot (do những chấm không khác biệt và rất dị về kích thước chỉ khác biệt và rất dị về màu sắc), tuy nhiên không hề gì là điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu mối gọi điện liên lạc giữa chỉ mỗi giữa Revenue và Consumer rating mà sót lại thêm những loại sản phẩm. Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta thường xuyên điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu để tìm hiểu và khám phá như có sự khác biệt và rất dị giữa doanh thu ở mỗi loại sản phẩm hay là không, y y hệt như như cho nhận định và đánh giá và đánh giá và nhận định và nhận định và đánh giá của đa rất đông người áp dụng, tìm xem loại sản phẩm nào được người tiêu dùng nhận định và đánh giá và đánh giá và nhận định và nhận định và đánh giá cao không chỉ có thế v.v. Area chart Area chart giống biểu đồ đường là biểu lộ Xu hướng di chuyển của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng dữ liệu theo thời gian, nhưng khác biệt và rất dị tại điểm đặt đặt Area chart rất có chức năng biểu lộ Chi phí định lượng một trong những các những đường vẽ của không ít biến dữ liệu hay những thành phần có trong một tổng, tập hợp gì đó bằng một dải màu sắc, những dải màu này sẽ chồng lên nhau để rất rất có tác dụng tạo thành Chi phí của một tổng, tập hợp gì đó. Phương châm của Area chart là chính là tìm hiểu và khám phá về Xu hướng di chuyển tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể, cả Xu hướng di chuyển của từng thành phần, và chênh lệch giữa chúng ra làm sao theo thời gian, thành phần nào chiếm nhiều, hay chiếm ít trong tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể và tổng thể và toàn diện và tổng thể, hoặc thành phần nào hơn thành phần nào. Phân tích và lý giải về khái niệm thì khá khó khăn vất vả khó khăn, và khó hiểu, tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta nhìn qua ví dụ sau để rõ hơn. Hình 21: minh họa cho Area chart Trên hình là biểu đồ biểu lộ di chuyển của tổng doanh thu từ chuỗi shop tạp hóa, trong những số đó kể cả di chuyển doanh thu của từng shop gộp lại thành tổng doanh thu. Chắc qua hình này tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta đã hiểu Area chart là gì rồi nên hethongbokhoe.com chắc rằng rằng rằng cũng trở nên không phân tích và lý giải gì thêm. Waterfall chart Biểu đồ thác nước là một biểu đồ trực quan thông tin được áp dụng làm đã đã cho chúng ta biết Chi phí lúc đầu bị liên quan bởi những Chi phí trung gian ra làm sao để dẫn đến Chi phí sau cuối. Những Chi phí rất có chức năng là âm hoặc dương. Hình 22: Waterfall chart biểu đạt quá trình Gross Revenue tăng giảm ra làm sao bởi vụ việc gì cho đến Chi phí Net Income sau cùng Funnel chart Funnel chart, biểu đồ phễu là dạng biểu đồ màn biểu diễn quá trình quy trình tiến độ trong một quá trình quy trình tiến độ, tỷ lệ thực hiện xong xong phương châm ở quá trình quy trình tiến độ hay Chi phí định lượng về một thành quả này đó gì đó ở từng bước một một một một sẽ thêm phần đạt phương châm sau cùng (ở đáy phễu). Funnel chart chắc rằng rằng rằng quá không thể xa lạ với tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta làm trong nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ Digital kinh doanh thương mại kinh tế tài chính hay kinh tế tài chính kinh tế tài chính điện tử. Ví dụ về sau là funnel chart trong kinh doanh thương mại kinh tế tài chính bắt nguồn từ bước tiếp cận khách hàng bằng những chiến dịch quảng cáo để lôi kéo lượt tiếp cận (Impressions) cho đến khi khách hàng tình huống thông báo thông tin thông báo thông tin tài khoản, và thường xuyên phát triển những hoạt động hoạt động sinh hoạt và hoạt động khiến khách hàng giao dịch thanh toán giao dịch thanh toán đổi mới thông báo thông tin thông báo thông tin tài khoản (Cải tiến) Hình 23: minh họa cho biểu đồ phễu trong kinh doanh thương mại kinh tế tài chính Heat maps Map nhiệt đã đã cho chúng ta biết mối quan hệ giữa 2 thước đo, hay 2 biến điều tra nghiên cứu và khảo sát, (mỗi biến có những Chi phí, những bộc lộ khác biệt và rất dị) và tán thành nhu cầu thông tin biểu lộ rõ thứ tự sắp xếp, ví dụ đặc thù như cao đến thấp hoặc kém đến xuất sắc hiển thị bằng chiêu bài áp dụng những màu sắc có độ mạnh khác biệt và rất dị nương tựa vào Chi phí định lượng nói lên mối quan hệ giữa 2 thước đo, hay 2 biến điều tra nghiên cứu và khảo sát. Map nhiệt còn được ứng dụng trong địa lý ví dụ không thể xa lạ như biểu lộ tỷ lệ dân số ở từng bao quanh điểm đặt địa lý, ở đâu có tỷ lệ dân số cao thì trên biểu đồ biểu lộ với màu sắc đậm hơn. Trong nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ kinh doanh thương mại kinh tế tài chính, đặc thù là theo dõi biện pháp hành động khách hàng trên website, heat maps được ứng dụng để giúp những nhà kinh doanh thương mại kinh tế tài chính tìm hiểu và khám phá được khách hàng đang quan tâm đến nội dung gì, loại sản phẩm gì, hình ảnh gì v.v trên website của C.ty mình. Phân tích và lý giải về khái niệm sẽ khó hiểu hơn, nên tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cùng hethongbokhoe.com nhìn qua ví dụ về sau. Hình 24: minh họa heat maps cho facebook Global Engagement Ví dụ nhìn vào biểu đồ trên tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận vào khoảng khoảng tầm chừng chừng 2 tiếng đồng hồ chiều thứ 4 và thứ 5 hàng tuần thì lượt người tiêu dùng facebook trên cộng đồng là tốt nhất có thể do tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận ô quan sát có màu đậm nhất, vào theo quy ước màu đậm nhất là “Highest Engagement”. Thay thế sửa chữa thay thế sửa chữa thay thế sửa chữa vì biểu lộ bằng số liệu sẽ khiến tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta rối mắt thì biểu lộ bằng màu sắc tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta sẽ nhận cảm nhận thấy nhanh hơn mối quan hệ một trong những các những thứ trong tuần và thời gian trong trong những năm ngày nương tựa vào số lượng người truy cập facebook trên cộng đồng. 2 thang đo ở đầy là những thứ trong 1 tuần lễ lễ lễ, và giờ trong 1 ngày. Nếu nói về biến dữ liệu thì dữ liệu những thứ trong tuần là dữ liệu định tính với tần số là lượng truy vấn của khách hàng trong từng thứ từ thời điểm vào vào đầu tuần đến Chủ nhật, y y hệt như như cho dữ liệu giờ trong trong những năm ngày. Box-plot Biểu đồ hộp và râu Box-plot được áp dụng để đo lường và tính toán và đo lường và đo lường và tính toán và đo lường và đo lường và tính toán và đo lường và đo lường và tính toán và đo lường định hướng phân tán và cam đoan những Chi phí ngoại lệ của dữ liệu. Box-plot biểu lộ 5 Chi phí của tập dữ liệu: Chi phí bé nhất, tứ phân vị thứ nhất (Quận 1), trung vị hay tứ phân vị thời điểm vào vào đầu tuần (Q2), tứ phân vị thứ 3 (Q.3), Chi phí lớn đón đầu tiên phong hàng đầu, và những trị số không đôi chút. Mời tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta xem lại content nội dung content nội dung bài viết của chúng tôi về đo lường và tính toán biểu đạt, để gia công rõ thêm về những khái niệm. Xem Ngay: Visual Là Gì – Những ý Nghĩa Của Visual Tổng quan về Statisttics: Descriptive statistics (đo lường và tính toán biểu đạt) Box-plot là đồ thị trực quan thường đc không thể ít nhà điều tra nghiên cứu và khảo sát và nghiên cứu và điều tra nghiên cứu, đo lường và tính toán áp dụng để tóm tắt thông tin về một biến dữ liệu định lượng ngẫu nhiên Giao hàng cho những quá trình khai thác dữ liệu sau đây. Nếu người đọc, người quan sát không hiểu biết nhiều nhiều biết về những khái niệm của không ít chỉ số đo lường và tính toán trong Box-plot, thì họ sẽ không hiểu biết nhiều nhiều biết những thông tin mà Box-plot tán thành nhu cầu, chính vì như thế Box-plot ít được nhận định và đánh giá và đánh giá và nhận định là công cụ trực quan dữ liệu hợp lý và phải chăng để màn biểu diễn một trong những các những các buổi thuyết trình, những cuộc họp to,v.v Hình 25: minh họa cho biểu đồ hộp râu Ở phía phía ở bên trên là biểu đồ hộp râu tóm tắt dữ liệu về thời gian ngủ mỗi đêm của 20 em học viên, chịu ảnh hưởng vào đường gạch trong giữa mỗi hộp, là Chi phí trung vị (median), nối lại những gạch này với nhau tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta sẽ đã có được một đường biểu lộ định hướng di chuyển của đối tượng người tiêu dùng quý khách khách hàng người tiêu dùng người tiêu dùng điều tra nghiên cứu và khảo sát theo thời gian. Tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta cảm thấy cảm nhận thường từ thời điểm vào vào đầu tuần đến thứ 5, những học viên ngủ tiết kiệm chi phí trị giá trị giá trị giá hơn, và vào buổi tối vào trong thời gian ngày vào buổi tối vào cuối tuần thì tăng trở về, đến tối chủ nhật thì giảm. Những đốt chấm là Chi phí ngoại lệ, ví dụ ở thứ 6 (Fri) Một trong những 20 em học viên, thì chứa một em thức trắng, không ngủ. Còn rất rất rất vô số cách trực quan hóa dữ liệu, hay những dạng đồ thị biểu đồ khác trong Data visualization mà chúng tôi đã hết màn biểu diễn hết tại chỗ này mong tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta thông cảm. Nguồn hình: Hình 9: En.Wikipedia Hình 10: https://vuejsexamples.net/vue-bar-chart/ Hình 11: http://www.ieltslearning.in/ielts-academic-writing-sample-test-paper-7 Hình 13: https://www.microstrategy.com/us/resources/introductory-guides/data-visualization-what-it-is-and-why-we-use-it#healthcare Hình 14: https://www.quora.com/What-is-a-line-graph-and-what-is-its-purpose Hình 15: https://www.smashingmagazine.com/2017/03/understanding-stacked-bar-charts/ Hình 17: https://www.ers.usda.gov/data-products/chart-gallery/gallery/chart-detail/?chartId=86865 Hình 18: https://bổ trợ hỗ trợ giúp sức support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/help-and-how-to/graphs/scatterplot/before-you-start/example-of-a-simple-scatterplot/ Hình 19: https://blog.hubspot.com/kinh doanh thương mại kinh tế tài chính/types-of-graphs-for-data-visualization Hình 20: https://visage.co/data-visualization-101-bubble-charts/ Hình 21: https://study.com/academy/lesson/what-is-an-area-chart-definition-examples.html Hình 22: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/wp-content/uploads/2015/08/Introducing-the-Waterfall-chart-11.png Hình 23: https://blog.hubspot.com/kinh doanh thương mại kinh tế tài chính/types-of-graphs-for-data-visualization Hình 25: https://help.plot.ly/what-is-a-box-plot/ Hình 24: https://backcourtmarketing.com/when-should-you-be-posting-on-social-media/ Đến đây là kết thúc content nội dung content nội dung bài viết về Data visualization, nếu trong quá trình viết có sai sót mong tổng thể toàn bộ toàn diện và tổng thể tổng thể toàn bộ tổng thể tất cả chúng ta góp ý, và thường xuyên ủng hộ hethongbokhoe.com một trong những các những các content nội dung content nội dung bài viết sắp tới đây đây. Về chúng tôi, C.ty hethongbokhoe.com với đúng đúng chuyên môn đúng đúng chuyên môn đúng chuyên môn và kiến thức và kỹ năng chuyên môn đúng chuyên môn trong nghành nghề dịch vụ nghề nghề dịch vụ khai thác dữ liệu sẵn sàng chuẩn bị sẵn sàng chuẩn bị chuẩn bị sẵn sàng sẵn sàng chuẩn bị sẵn sàng chuẩn bị chuẩn bị sẵn sàng giúp sức những công ty đối tác C.ty trong việc thiết kế xây dựng và quản trị mạng lưới mạng lưới mạng lưới mạng lưới hệ thống dữ liệu một chiêu bài hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và hiện ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Hỗ trợ tư vấn và thiết kế xây dựng mạng lưới mạng lưới mạng lưới mạng lưới hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu nương tựa vào những loại hình thuật toán”, “Gây dựng những chiến lược phát triển Thị Trường, chiến lược tuyên chiến và tuyên chiến đối đầu và cạnh tranh và tuyên chiến tuyên chiến và tuyên chiến đối đầu và cạnh tranh”. Thể Loại: San sẻ Kiến Thức Cộng Đồng

Bài Viết: Tổng quan về data visualization là gì ? tại sao nó quan trọng? Thể Loại: LÀ GÌ Nguồn Blog là gì: https://hethongbokhoe.com Tổng quan về data visualization là gì ? tại sao nó quan trọng?