Logo

So sánh biểu đồ đường và biểu đồ cột trong Looker Studio: Khi nào nên chọn loại nào?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ so sánh biểu đồ đường và biểu đồ cột trong Looker Studio, nêu rõ ưu điểm và nhược điểm của từng loại biểu đồ, và hướng dẫn khi nào nên chọn loại nào để trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả nhất.

Giới thiệu

Trong thế giới phân tích dữ liệu, việc trực quan hóa thông tin là rất quan trọng để hiểu và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả. Looker Studio (trước đây là Google Data Studio) cung cấp nhiều loại biểu đồ, trong đó biểu đồ đường và biểu đồ cột là hai trong số những loại phổ biến nhất. Vậy khi nào nên sử dụng mỗi loại biểu đồ này? Hãy cùng khám phá những điểm khác biệt giữa chúng và cách chọn loại biểu đồ phù hợp cho nhu cầu phân tích của bạn.

Graphs comparison
Graphs comparison


1. Biểu đồ đường (Line Chart)

1.1 Định nghĩa

Biểu đồ đường là loại biểu đồ sử dụng các điểm dữ liệu được nối với nhau bằng đường thẳng, thường được sử dụng để thể hiện sự thay đổi của các giá trị theo thời gian hoặc theo một biến liên tục nào đó.

1.2 Ưu điểm

  • Thể hiện xu hướng: Biểu đồ đường thể hiện rõ ràng xu hướng tăng, giảm của dữ liệu theo thời gian. Điều này giúp người dùng dễ dàng nhận thấy được các thay đổi trong một khoảng thời gian dài.
  • Dễ dàng so sánh: Khi có nhiều dòng trên cùng một biểu đồ, việc so sánh giữa các nhóm dữ liệu cũng trở nên dễ dàng hơn.
  • Tính liên tục: Biểu đồ đường thích hợp cho dữ liệu liên tục, giúp thể hiện mối quan hệ giữa các biến.

Line chart example
Line chart example

1.3 Nhược điểm

  • Khó đọc khi có dữ liệu quá gần nhau: Khi có quá nhiều điểm dữ liệu, biểu đồ có thể trở nên khó đọc và rối mắt.
  • Không tốt cho dữ liệu phân loại: Nếu dữ liệu của bạn không có tính liên tục mà chỉ là các danh mục riêng biệt, biểu đồ đường có thể không phải là lựa chọn tốt nhất.

2. Biểu đồ cột (Bar Chart)

2.1 Định nghĩa

Biểu đồ cột là loại biểu đồ sử dụng các cột đứng hoặc cột nằm ngang để thể hiện giá trị của các nhóm dữ liệu. Mỗi cột đại diện cho một danh mục và chiều cao hoặc chiều dài của cột tương ứng với giá trị của danh mục đó.

2.2 Ưu điểm

  • Trực quan và dễ hiểu: Biểu đồ cột thường dễ đọc và giúp người dùng nhanh chóng nhìn thấy các giá trị so sánh giữa các danh mục.
  • Thích hợp cho dữ liệu phân loại: Khi dữ liệu của bạn bao gồm các danh mục riêng biệt, biểu đồ cột là lựa chọn tốt nhất.
  • Có thể hiển thị nhiều loại dữ liệu hơn: Bạn có thể sử dụng biểu đồ cột để thể hiện giá trị, tần suất, hoặc tỷ lệ phần trăm trong một cách trực quan.

Bar chart example

2.3 Nhược điểm

  • Khó nhận ra xu hướng: Biểu đồ cột không thể hiện được xu hướng theo thời gian tốt như biểu đồ đường.
  • Hạn chế khi có nhiều danh mục: Nếu có quá nhiều danh mục cột, biểu đồ có thể trở nên chật chội và khó đọc.

3. Khi nào nên chọn loại nào?

3.1 Sử dụng biểu đồ đường khi:

  • Phân tích dữ liệu theo thời gian: Khi bạn muốn thấy sự thay đổi của một hoặc nhiều biến theo thời gian, biểu đồ đường là lựa chọn tốt nhất.
  • Theo dõi xu hướng: Nếu bạn cần theo dõi xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu để đưa ra quyết định, biểu đồ đường sẽ làm điều này một cách hiệu quả.
  • So sánh nhiều dòng dữ liệu: Nếu bạn cần so sánh nhiều bộ dữ liệu khác nhau cùng một khung thời gian, biểu đồ đường cho phép bạn làm điều này rõ ràng.

When to use line chart

3.2 Sử dụng biểu đồ cột khi:

  • Trực quan hóa dữ liệu phân loại: Khi bạn có dữ liệu phân loại cần so sánh, biểu đồ cột sẽ giúp bạn xem rõ sự khác biệt giữa các nhóm.
  • Thể hiện tần suất hoặc giá trị cụ thể: Nếu bạn cần hiển thị tần suất của các mục hoặc giá trị cụ thể, biểu đồ cột sẽ là lựa chọn tối ưu.
  • Giới hạn số lượng danh mục: Nếu bạn có một số lượng danh mục không quá nhiều, biểu đồ cột sẽ giúp dễ dàng nhận ra sự khác biệt.

When to use bar chart


4. Ví dụ thực tiễn

Để minh họa rõ hơn, hãy xem xét một số trường hợp cụ thể mà bạn có thể áp dụng các loại biểu đồ này.

4.1 Ví dụ với biểu đồ đường

Giả sử bạn đang phân tích doanh thu hàng tháng của một công ty trong một năm. Dữ liệu của bạn sẽ bao gồm các tháng và doanh thu tương ứng.

Monthly revenue line chart
Monthly revenue line chart

  • Bạn có thể sử dụng biểu đồ đường để thể hiện doanh thu hàng tháng. Nhờ vào sự trực quan này, bạn có thể nhanh chóng nhận thấy tháng nào là tháng có doanh thu cao nhất và thấp nhất.

4.2 Ví dụ với biểu đồ cột

Giả sử bạn là một nhà phân tích dữ liệu cho một công ty bán lẻ và muốn so sánh doanh thu của các sản phẩm khác nhau trong cùng một tháng.

Product revenue bar chart
Product revenue bar chart

  • Ở đây, bạn có thể sử dụng biểu đồ cột để thể hiện doanh thu của từng sản phẩm. Điều này giúp bạn nhanh chóng nhận thấy sản phẩm nào có doanh thu cao nhất và thấp nhất một cách rõ ràng.

5. Kết luận

Khi lựa chọn giữa biểu đồ đường và biểu đồ cột trong Looker Studio, điều quan trọng là phải hiểu rõ mục tiêu phân tích của bạn. Nếu bạn muốn thể hiện sự thay đổi theo thời gian hoặc theo một biến liên tục, hãy sử dụng biểu đồ đường. Ngược lại, nếu bạn cần so sánh các danh mục riêng biệt một cách nhanh chóng và hiệu quả, hãy chọn biểu đồ cột.

Hãy cùng trải nghiệm Looker Studio và thử nghiệm với các loại biểu đồ khác nhau để tìm ra loại phù hợp nhất cho phân tích dữ liệu của bạn. Việc lựa chọn đúng loại biểu đồ không chỉ giúp trực quan hóa dữ liệu tốt hơn mà còn hỗ trợ quá trình ra quyết định hiệu quả hơn.

Data visualization choices
Data visualization choices


Tài liệu tham khảo

  1. Google Data Studio Documentation
  2. Data Visualization Principles
  3. Best Practices for Data Visualization

Hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách chọn giữa biểu đồ đường và biểu đồ cột trong Looker Studio, từ đó nâng cao khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu của bạn.

Có thể bạn quan tâm

avatar
Công Duy
29/11/2 · 4 phút đọc · 1 views

Tại sao nên tự động hóa quy trình kinh doanh? Coze AI, hiệu quả thực tế, và cách triển khai nhanh chóng

avatar
Công Duy
29/11/2 · 5 phút đọc · 271 views

Principal Component Analysis (PCA) là gì? Giải thích thuật ngữ, cách hoạt động, và ứng dụng trong Data Science

avatar
Công Duy
29/11/2 · 6 phút đọc · 55 views

Synthetic Data là gì? Giới thiệu về dữ liệu tổng hợp, cách tạo và ứng dụng trong Machine Learning

avatar
Công Duy
29/11/2 · 5 phút đọc · 26 views

Data Science có cần kỹ năng lập trình không? Giải thích yêu cầu, các ngôn ngữ phổ biến, và mẹo học lập trình hiệu quả

avatar
Công Duy
29/11/2 · 6 phút đọc · 30 views

Looker Studio có thể cải thiện báo cáo tài chính như thế nào? Các tính năng nổi bật, ứng dụng thực tiễn, và mẹo sử dụng hiệu quả

avatar
Công Duy
29/11/2 · 5 phút đọc · 24 views

Google Sheets nâng cao có thể giúp quản lý nhóm hiệu quả hơn không? Các tính năng mới, ứng dụng thực tế, và mẹo sử dụng hiệu quả

avatar
Công Duy
29/11/2 · 6 phút đọc · 33 views

PowerBI có thể tích hợp với các hệ thống khác như thế nào? Các tính năng chính, ứng dụng thực tế, và mẹo sử dụng hiệu quả

avatar
Công Duy
29/11/2 · 5 phút đọc · 23 views

Looker Studio có thể giúp bạn trực quan hóa dữ liệu như thế nào? Hướng dẫn cơ bản, tính năng nổi bật, và ví dụ thực tế

avatar
Công Duy
29/11/2 · 5 phút đọc · 19 views

Data Management Platform (DMP) là gì? Giới thiệu khái niệm, cách hoạt động, và lợi ích cho quản lý dữ liệu khách hàng

avatar
Công Duy
29/11/2 · 4 phút đọc · 13 views

Data Residency là gì? Tầm quan trọng của nơi lưu trữ dữ liệu, các thuật ngữ pháp lý liên quan, và các thách thức gặp phải

avatar
Công Duy
29/11/2 · 6 phút đọc · 26 views

PowerBI có thể giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu nhanh hơn không? Tính năng chính, ứng dụng thực tế, và cách sử dụng hiệu quả

avatar
Công Duy
29/11/2 · 14 phút đọc · 26 views

Generative AI có thể giúp tăng hiệu quả làm việc như thế nào? Khám phá 50 công cụ hàng đầu, ứng dụng thực tiễn, và lợi ích dài hạn