ขั้นตอนการทำข้อมูลให้เป็นภาพ มีกี่ขั้นตอน

Data Visualization เป็นการนำข้อมูลมาผสมผสานกับจินตนาการ เพื่อสร้างภาพในความคิดขึ้นมา ซึ่งมีกระบวนการนำเสนอข้อมูลที่มีความซับซ้อน
หรือข้อมูลเชิงปริมาณ ให้สามารถเข้าใจได้ง่าย ในแบบของ กราฟ แผนภูมิ

“หากเราต้องเล่าเรื่องด้วยข้อมูล (Data Storytelling)”

1.  Data Visualization มี Tools อะไรบ้างนะ?
   ซึ่งพอสรุป Tools ที่นิยมใช้ในตอนนี้ได้แก่ Tableau, Microsoft Power BI, Qlik View, Google Charts, Fusion Charts,Data wrapper และอื่นๆอีกมากมาย
   
   
   
   
2. รูปแบบในการใช้ Data Visualization จำแนกคร่าวๆได้ดังนี้
   1. การนำเสนอแบบทิศทางหรือแนวโน้ม (Trending)
      เราใช้กราฟที่แสดงผลแบบทิศทางหรือแนวโน้ม เพื่อนำเสนอข้อมูลให้เห็นจำนวนข้อมูลที่เกิดขึ้นในแต่ละช่วงเวลา (period)
      รวมถึงเน้นข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ เช่น Line Chart, Bar Chart,Radar Chart, Area Chart เป็นต้น
      
      
   2. การนำเสนอแบบกลุ่มข้อมูล (Classification)
      เป็นการนำเสนอโดยนำข้อมูลมาจัดเป็นกลุ่มๆ เช่น Donut Chart, Ring Chart, Pie Chart,  
      
      
   3. การนำเสนอเชิงเปรียบเทียบข้อมูล (Comparison)
      เหมาะสำหรับการนำเสนอที่ต้องการเปรียบเทียบผลการดำเนินงาน เช่นเทียบกับปีที่แล้ว(YoY) เปรียบเทียบกับเป้าที่ตั้งไว้ (Target)
      ซึ่งกราฟที่เหมาะสมและมักนำมาใช้ เช่น KPI Indicator, Bullet Chart, Power BI Card with state เป็นต้น 
      
      
   4. การนำเสนอรูปแบบแผนที่ (Geographical)
      เหมาะสำหรับนำเสอข้อมูลบนแผนที่ โดยสามารถที่จะนำยอดขาย, รายได้, ความหนาแน่นของประชากร เพื่อFocus กลุ่มลูกค้าในแต่ละพื้นที่ที่เราสนใจ
      เช่น Globe Map, Google Map, Flow Map เป็นต้น
      
      
   5. กลุ่มที่ต้องพยากรณ์ล่วงหน้าและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน (Analytics)
      เราสามารถที่จะใช้ภาษา R หรือ Python ดึงข้อมูลในอดีตมาเพื่อวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์อนาคต และนำเสนอข้อมูลที่ได้ในรูปของกราฟ
      เช่น  Association Rules, Clustering, Forecasting Time series, Calculation plot เป็นต้น
      
      
      ข้อดีของ Data Visualization
      – ข้อมูลที่มีปริมาณมากมายมหาศาลยากต่อการเข้าใจ เราสามารถทำให้เข้าใจง่ายได้ด้วยรูปภาพ
      – ช่วยจัดระเบียบความคิดวิเคราะห์ข้อมูลให้มีความน่าเชื่อถือ
      – ประหยัดเวลาในการนำเสนอ

อ้างอิงที่มา
https://towardsdatascience.com/top-4-popular-big-data-visualization-tools-4ee945fe207d
https://sea.pcmag.com/microsoft-power-bi/9216/review/microsoft-power-bi
http://datawarehouse4u.info/QlikView.html
https://www.sitepoint.com/visualize-your-data-and-speed-up-your-site-with-dynamic-chart-libraries/
https://www.datawrapper.de/
https://appsource.microsoft.com

TG Facebook Comments