Data visualization là gì? Trực quan hoá dữ liệu là gì trong phân tích

Data Visualization (trực quan hoá dữ liệu) là quá trình chuyển dữ liệu thô thành hình ảnh trực quan – như biểu đồ, đồ thị, bản đồ hay dashboard – giúp người xem hiểu thông tin nhanh hơn, chính xác hơn và có thể ra quyết định dựa trên insight, không phải cảm tính.

I. Data Visualization là gì?

Data Visualization (trực quan hoá dữ liệu) là quá trình chuyển dữ liệu thô thành hình ảnh trực quan – như biểu đồ, đồ thị, bản đồ hay dashboard – giúp người xem hiểu thông tin nhanh hơn, chính xác hơn và có thể ra quyết định dựa trên insight, không phải cảm tính.

Nhưng ở góc nhìn của phân tích kinh doanh, Data Visualization không chỉ là “vẽ biểu đồ”. Nó là một phương pháp tư duy, trong đó dữ liệu được kể thành câu chuyện: rõ ràng, nhất quán và có mục đích.

Một biểu đồ tốt cho phép người xem lập tức trả lời các câu hỏi trọng yếu:

• Xu hướng đang tăng hay giảm?
• Điều gì đang hoạt động tốt – điều gì đang đi lệch?
• Bất thường xuất hiện ở đâu và ý nghĩa của nó là gì?
• Quyết định tiếp theo nên dựa trên yếu tố nào?

Nhờ vậy, visualization làm nổi bật ý nghĩa, không chỉ đơn thuần hiển thị dữ liệu.

Ngay từ thế kỷ 17, con người đã bắt đầu thử nghiệm cách trình bày dữ liệu bằng hình ảnh. Khi dữ liệu trở nên phức tạp hơn, visualizations phát triển mạnh, trở thành công cụ không thể thiếu trong khoa học, kinh tế, y tế và kinh doanh hiện đại.

Visual ngày nay không chỉ là “trình bày” – mà là công cụ giao tiếp, ra quyết định và quản trị tổ chức.

Visualization trong thực hành phân tích dữ liệu

Trong thực tế, trực quan hoá dữ liệu là một chuỗi hoạt động có tư duy rõ ràng:

1. Xác định số liệu (metrics) quan trọng
2. Chọn mối quan hệ cần nhấn mạnh: so sánh, xu hướng, phân bố, tương quan
3. Chọn biểu đồ phù hợp với câu hỏi phân tích
4. Thiết kế dẫn dắt mắt người xem đến insight cần truyền tải

Quy trình này giúp dữ liệu trở thành ngôn ngữ chung giữa marketing, kinh doanh, tài chính, sản phẩm, vận hành.

Ví dụ ứng dụng thực tế

• Marketing: Funnel chart giúp tìm điểm rơi khách hàng.
• Finance: Line chart theo dõi biến động chi phí để phát hiện tháng vượt ngân sách.
• Operations: Heatmap xác định ca làm có hiệu suất thấp.
• Product: Scatter plot phân tích mối quan hệ giữa thời gian sử dụng và khả năng mua hàng.

Data Visualization là kỹ năng chuyển dữ liệu thành hình ảnh có ý nghĩa, giúp doanh nghiệp hiểu chuyện gì đang xảy ra và quyết định bước đi tiếp theo. Đó là lý do visualization trở thành nền tảng của mọi phân tích dữ liệu – từ báo cáo đơn giản đến dashboard quản trị cấp cao.

Tham khảo ngay khóa học Data Storytelling Mastery tại ACE Academy để thành thạo mọi kĩ năng visualization trên Excel và PBI chỉ sau vài buổi.

II. Tại sao trực quan hoá dữ liệu quan trọng?

Theo nghiên cứu khoa học của Đại học California State, đến 60% người có khả năng ghi nhớ nội dung phức tạp thông qua hình ảnh, trong khi chỉ có 10% nhớ nội dung từ bài thuyết trình bằng lời nói.

Bộ não con người xử lý hình ảnh ở tốc độ cực cao, tốt hơn rất nhiều so với các dạng trình bày khác như là kí hiệu , chữ viết hay là con số … và trực quan hóa dữ liệu chính là áp dụng lý thuyết này.

Một biểu đồ đơn giản cũng có thể biểu diễn thay thế cho rất nhiều dữ liệu. Thay vì các bạn đọc qua một rừng thống kê thì việc tìm thông tin chi tiết được tổng hợp gọn gàng theo cách trực quan hoá giúp bạn nhanh chóng hiểu thông điệp chính của dữ liệu.

Biểu diễn dữ liệu bằng hình ảnh giúp người dùng dễ dàng nhận biết được xu hướng, sự phân bố, cũng như là sự tương quan giữa các đặc tính của dữ liệu. từ đó đúc kết nhanh thông tin chuyên sâu và hỗ trợ trong việc ra quyết định tức thời.

Làm tốt việc trực quan hóa dữ liệu là bạn loại bỏ được tình trạng dữ liệu bị nhiễu, làm nổi bật những thông tin hữu ích và nói lên câu chuyện mà bạn muốn kể bằng dữ liệu .

III. Khi nào cần trực quan hoá dữ liệu?

Trực quan hóa dữ liệu trở nên quan trọng trong các tình huống:

• Khi cần trình bày dữ liệu lớn cho người dùng cuối: Ví dụ: biểu đồ line thể hiện doanh thu theo tháng dễ hiểu hơn bảng số liệu dài.

• Khi làm báo cáo định kỳ hoặc báo cáo vận hành:
  • Tổng kết chiến dịch marketing
  • So sánh hiệu suất giữa các cửa hàng
  • Theo dõi doanh thu hằng ngày / hàng tháng
  • Đánh giá mô hình dự báo hoặc thuật toán
• Khi cần khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis): Visualization giúp phát hiện:
  • dữ liệu thiếu,
  • outliers,
  • phân bố không đều,
  • mối quan hệ tiềm ẩn.

Đây là bước quan trọng trong xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình AI.

Bạn muốn tìm hiểu về Outliers – Dữ liệu ngoại lai trong phân tích ? Tham khảo ngay Blog này để hiểu hơn về Outlier, cách xác định và loại bỏ Outlier dễ dàng chỉ với vài bước.

• Khi cần phát hiện bất thường trong real-time monitoring: Heatmap, line chart theo thời gian, và KPI dashboard là công cụ hiệu quả.

Trong thời đại số hoá hiện nay thì việc trực quan hoá dữ liệu ngày càng phổ biến, kéo theo đó là nhất nhiều công cụ trực quan hoá dữ liệu ra đời như: Tableau, Power BI, Looker Stu@dio, Zebra AI

IV. Data Visualization được ứng dụng vào đâu?

Data visualization được ứng dụng hầu hết ở mọi ngành nghề, dưới đây là các ngành ứng dụng trực quan hóa phổ biến nhất.

1. Sales và marketing

Data Visualization giúp:

• Theo dõi hiệu suất bán hàng
• Phân tích hành vi khách hàng
• Đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo
• Dự báo xu hướng thị trường
• Quản lý chuỗi cung ứng
• Tối ưu hóa giá cả và khuyến mãi …

2. Tài chính (Finance)

Bất kì chỉ số tài chính nào cũng có thể xây dựng báo cáo để theo dõi:

• Biểu đồ xu hướng giá cổ phiếu / chứng khoán
• Báo cáo phân tích lợi nhuận và chi phí
• Theo dõi dòng tiền
• Báo cáo hiệu suất đầu tư
• Trực quan hóa rủi ro và phân bổ vốn
• Biểu đồ sức khỏe tài chính cá nhân …

3. Chuỗi cung ứng (Supply Chain và Logistics)

Data visualization trong ngành logistics giúp:

• Theo dõi vận chuyển
• Xây dựng dashboard quản lý kho hàng
• Theo dõi mô hình tối ưu hóa tuyến đường
• Phân tích tiêu thụ nhiên liệu
• Báo cáo hiệu suất giao nhận
• Phân tích xu hướng đặt hàng
• Trực quan hóa mức độ ưu tiên vận chuyển
• Báo cáo xuất nhập khẩu tổng hợp …

V. Các loại Data Visualization

1. Chart – loại trực quan phổ biến nhất

Charts thể hiện mối quan hệ trong dữ liệu thông qua hình dạng:

• Bar – Column chart – so sánh nhóm
• Line chart – xu hướng theo thời gian
• Pie / Donut chart – tỷ trọng
• Scatter plot – tương quan
• Histogram – phân phối
• Boxplot – phát hiện outlier

Bạn có thể tham khảo thêm bài viết về các loại biểu đồ thường gặp trong Excel để hiểu hơn về cách sử dụng các chart này .

Nếu bạn vẫn chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Tham khảo ngay khóa học Data Analysis For Business Professional để học cách sử dụng các biểu đồ một cách hợp lý trong từng tình huống cụ thể, và cách chọn biểu đồ để xây dựng một Dashboard chuyên nghiệp chỉ sau vài buổi

2. Map – khi dữ liệu mang tính địa lý

Map visualization là một phương pháp phân tích và hiển thị các thông tin liên quan đến địa lý, chúng sẽ được trình bày một các chính xác trên các bản đồ.

Cách trực quan này nhằm mục đích phân phối dữ liệu theo khu vực. Vì bản đồ có thể là 2D hoặc 3D, tĩnh hoặc động, nên có rất nhiều cách kết hợp mà người ta có thể sử dụng để tạo bản đồ data visualization.

Dưới đây là những bản đồ sử dụng phổ biến nhất:

• Bản đồ khu vực (Regional Maps): đây là bản đồ cổ điển, chúng sẽ hiển thị quốc gia, thành phố hoặc quận huyện. Chúng thường được trình bày bằng các màu sắc khác nhau ứng với các đặc điểm khác nhau.
• Bản đồ đường (Line Maps): thường chứa không gian và thời gian, minh họa những thay đổi theo thời gian. Trục x thường là một khoảng thời gian, trục y là số lượng.
• Point Maps: bản đồ này sẽ phân phối dữ liệu thông tin địa lý. Chúng sẽ giúp các doanh nghiệp xác định chính xác vị trí tòa nhà của họ trong một khu vực.
• Bản đồ nhiệt (Heat Maps): cho biết trọng lượng của một khu vực địa lý dựa trên một thuộc tính cụ thể. Ví dụ, một bản đồ nhiệt có thể phân bố độ bão hòa của những người bị nhiễm bệnh theo khu vực.

3. Tables – Bảng số liệu khi cần độ chính xác tuyệt đối

Bảng số liệu phù hợp khi:

• cần xem giá trị chính xác,
• dữ liệu dạng tài chính,
• các chỉ số quan trọng cần hiển thị chi tiết.

Tables không phải là visualization mạnh về insight, nhưng vẫn là thành phần quan trọng trong dashboard.

VI. Chọn biểu đồ đúng như thế nào? – Framework tư duy dành cho người phân tích dữ liệu

Một trong những sai lầm phổ biến nhất khi trực quan hoá dữ liệu là chọn biểu đồ theo thói quen hoặc theo phong cách “đẹp”. Nhưng trong phân tích dữ liệu, biểu đồ không phải để trang trí. Biểu đồ là để trả lời câu hỏi kinh doanh nhanh nhất, rõ nhất, ít gây hiểu nhầm nhất.

Các loại biểu đồ phổ biến trong Excel bao gồm: biểu đồ cột, biểu đồ tròn, biểu đồ đường, biểu đồ thanh ngang, biểu đồ phân tán. Biểu đồ (chart) là công cụ trực quan giúp trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu và sinh động. Trong phân tích dữ liệu, việc chọn đúng loại biểu đồ không chỉ giúp truyền tải thông tin chính xác mà còn hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng. Nhưng không phải ai cũng biết khi nào nên sử dụng biểu đồ nào và cách để vẽ biểu đồ hiệu quả.

Tham khảo ngay bài viết này “Các loại biểu đồ trong Excel” để giúp bạn phân biệt từng loại biểu đồ và sử dụng đúng các loại biểu đồ trong Excel phổ biến nhất.

VIII. Tạm Kết

Newbie khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu thường không biết phải bắt đầu từ đâu, nên học tư duy trước, hay nên đầu tư vào công cụ, và chọn công cụ nào để hiệu quả, không quá khó để tiếp cận. Việc lựa chọn một lộ trình đúng và đủ từ lúc bắt đầu là vô cùng quan trọng. Bên cạnh đó, có một người mentor để theo sát quá trình học sẽ giúp bạn đi nhanh và xa hơn trong quá trình học phân tích dữ liệu.

Tại ACE Academy, lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu được thiết kế để vừa học, vừa áp dụng, vừa xây dựng hồ sơ nghề nghiệp.

Điểm nổi bật trong chương trình

• Mentor 1-1: Giải đáp, định hướng, và giúp bạn tránh sai lầm ngay từ đầu.
• Dự án thực tế: Mô phỏng bài toán doanh nghiệp, từ phân tích doanh thu, tối ưu chiến dịch marketing, đến dự báo bán hàng.
• Hướng dẫn xây dựng portfolio: Hoàn thiện từ bố cục, nội dung đến cách trình bày chuyên nghiệp.
• Cộng đồng học viên & cựu học viên: Nơi chia sẻ cơ hội việc làm, tài liệu, và network.

Nếu bạn muốn học Data Analyst theo một lộ trình rõ ràng, có người đồng hành, và tạo ra kết quả thực tế ngay từ những buổi đầu tiên, lộ trình học Strategic Data Analytics gồm khóa học: Data Analysis For Business Professional và Data Storytelling Mastery tại ACE Academy là lựa chọn phù hợp dành cho bạn.

IX. Câu hỏi thường gặp về Data Visualization

X. Nguồn tham khảo

Nội dung bài viết được tổng hợp và phát triển dựa trên các tài liệu uy tín về Data Visualization trong phân tích dữ liệu và thiết kế thông tin.

1. Tableau – What Is Data Visualization?https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization
2. IBM – Data Visualization Explainedhttps://www.ibm.com/topics/data-visualization
3. Nielsen Norman Group – Data Visualization for Human Perception https://www.nngroup.com/articles/data-visualization/
4. Storytelling with Data – Fundamentals of Data Visualizationhttps://www.storytellingwithdata.com/
5. Microsoft Learn – Data Visualization Conceptshttps://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/visuals/power-bi-visualization-types-for-reports-and-q-and-a

About the author

Alice Mai

Founder & Lead Instructor of ACE Academy

Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.

Linkedin Threads Facebook