Trực quan Hóa Dữ Liệu PDF

Trực quan hóa dữ liệu TS. Lương Văn Thiện Business AI Lab, NEU www.tvluong.wordpress.com 1 1. Trực quan hóa dữ liệu - Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng hình ảnh hoặc đồ thị để giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân...

Trực quan hóa dữ liệu TS. Lương Văn Thiện Business AI Lab, NEU www.tvluong.wordpress.com 1 1. Trực quan hóa dữ liệu - Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng hình ảnh hoặc đồ thị để giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân tích thông tin. - Trực quan hóa dữ liệu giúp tăng tính tương tác và khả năng truyền đạt thông tin cho người sử dụng. 2. Quá trình thực hiện 3. Đặt các câu hỏi Những phân tích nào là cần thiết để giúp phát triển những hiểu biết sâu sắc (insights)? Những hiểu biết sâu sắc nào có thể được rút ra từ dữ liệu? Trực quan nào sẽ minh họa cho những hiểu biết sâu sắc? Người tiêu dùng có cần tạo báo cáo hoặc tương tác với bảng điều khiển không? 3. Đặt các câu hỏi Trực quan hóa các insights đó 4. Minh họa mối quan hệ Biểu đồ Bar/Column Scatter Plot Connected Scatter Plot Bubble Chart Wordcloud Chart 4.1 Bar chart Hữu ích để hiển thị dữ liệu tuyệt đối bao gồm các giá trị âm. Một trục chứa danh mục và trục còn lại biểu thị các giá trị 4.2 Scatter chart Thể hiện mối quan hệ giữa hai biến khác nhau bằng cách sử dụng các dấu chấm biểu thị các giá trị thu được từ hai biến khác nhau 4.3 Connected scatter chart Kết hợp giữa biểu đồ phân tán và biểu đồ đường, các chấm phân tán được kết nối với một đường 4.4 Bubble chart Hiển thị dữ liệu ở dạng hình tròn. Các giá trị của các biến được biểu thị bằng trục x và trục y. Kích thước của vòng tròn đại diện cho thước đo của các biến 4.5 Wordcloud chart Hình dung những từ phổ biến nhất xuất hiện trong một văn bản. Điều này có thể được sử dụng để hình dung mối quan hệ giữa các từ khác nhau xuất hiện cùng nhau hoặc nắm bắt xu hướng đối với các từ phổ biến nhất 5. Minh họa một phần của tổng thể Pie chart Donut Pie chart Heat maps Stacked Column chart Treemap chart 5.1 Pie chart Một trong những cách thường được sử dụng nhất để hiển thị dữ liệu phần tử của toàn thể. Thường được sử dụng với phần trăm. 5.2 Donut pie chart Là biến thể của pie chart Tỉ lệ thị trường hệ điều hành Android 5.3 Heatmap Là biểu đồ hai chiều sử dụng sắc màu để trình bày xu hướng dữ liệu. 5.4 Stacked Column chart Là công cụ tốt nhất để so sánh các phân nhóm con trong dữ liệu phân loại. Nó cũng có thể được sử dụng để so sánh phần trăm. 5.5 Treemap chart Là các hình chữ nhật 2D, kích thước của chúng tỉ lệ với giá trị đang được đo và có thể được sử dụng để hiển thị dữ liệu có cấu trúc theo thứ bậc. 6. Minh họa phân bố Histogram plot Box plot Violin plot Density plot 6.1 Histogram Là biểu đồ thể hiện phân bố của một biến (tần suất). Nó chuyển đổi dữ liệu số thành các khoảng giá trị (bin) như các cột.  6.2 Box plot Box plot (hay còn gọi là biểu đồ hộp) là biểu đồ thể hiện phân bố của một biến bằng 5 thống kê tóm tắt chính: giá trị tối thiểu, tứ phân vị thứ nhất, trung vị, tứ phân vị thứ ba và giá trị tối đa. 6.3 Violin plot Là biểu đồ dạng violin được sử dụng để biểu diễn phân bố của dữ liệu số. Nó kết hợp giữa box plot và kernel density plot Các violin được đặt cạnh nhau để so sánh phân phối giữa các nhóm hoặc các biến khác nhau. 6.4 Density plot Kernel density plot (KDE plot) là biểu đồ thể hiện phân bố của một biến sử dụng kỹ thuật smoothing để tạo ra đường cong phân phối liền mượt hơn và nắm bắt được hình dạng phân phối của dữ liệu tốt hơn. Nó thường được sử dụng để so sánh phân phối giữa các nhóm hoặc để biểu diễn phân phối của một biến đơn lẻ. References 1. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. https://www.youtube.com/c/TriTh%E1%BB%A9cNh%C3%A2nLo%E1%BA% A1i 3. https://machinelearningcoban.com/ 4. http://raminrastin.com/uncategorized/simple-machine-learning- workflow/ 5. https://www.youtube.com/watch?v=F3YoC5A6Avg 6. https://phamdinhkhanh.github.io/deepai- book/ch_ml/index_classification.html