Thiết kế trực quan hóa dữ liệu vừa là nghệ thuật vừa là khoa học. Đó là lý do vì sao fresher hay newbie sẽ cảm thấy hơi khó khăn khi mới làm quen. Tuy nhiên, đây lại là một kỹ năng rất quan trọng nếu bạn muốn thành thạo data storytelling. Cũng như tạo nên sự tác động mạnh mẽ hơn cho nội dung thông qua Data visualization. Để giúp bạn có thể nhanh chóng thực hiện công việc này dễ dàng hơn, hiệu quả hơn, Smart Data sẽ tiết lộ với bạn 25 mẹo thiết kế trực quan hóa dữ liệu dành cho newbie và fresher kèm hình ảnh minh họa.
Sức mạnh của trực quan hóa dữ liệu – Data visualization
Bộ não của chúng ta xử lý nội dung hình ảnh trực quan nhanh hơn nhiều so với văn bản. Đó là lý do vì sao dữ liệu cần được thiết kế trực quan hóa thành các biểu đồ, hình ảnh. Mục đích giúp người xem dễ dàng tiếp nhận, tổng hợp và lưu giữ thông tin.
Tuy nhiên, trực quan hóa dữ liệu (Data visualization) không chỉ đơn giản là kết hợp các biểu đồ với nhau. Có nhiều trường hợp khiến thiết kế trở nên không tối ưu, khó hiểu, thậm chí khiến bạn bị đánh giá thấp kỹ năng:
- Hình ảnh trực quan khó hiểu
- Dữ liệu bị dán nhãn sai
- Biểu đồ 3D chưa chuẩn, khiến người xem hiểu sai
Có nhiều cách để giúp bạn khắc phục những lỗi phổ biến và nâng cao kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bản thân. Từ đó giúp thiết kế của bạn tạo ra tác động, sức ảnh hưởng mạnh mẽ hơn, nâng cao trải nghiệm người đọc chứ không chỉ đơn giản là đáp ứng yêu cầu thẩm mỹ.
Bật mí 25 mẹo thiết kế Data visualization
Các tiêu chí chung khi Data visualization
1) Chọn biểu đồ phù hợp. Có nhiều cách để bạn Data visualization. Tuy nhiên, cần xem xét mục tiêu và thông điệp bạn muốn truyền tải, đối tượng tiếp cận,… để chọn biểu đồ phù hợp.
2) Bỏ những thông tin không cần thiết. Bỏ những biểu đồ rác, bản sao thừa, hình minh họa, đổ bóng, trang trí,… không cần thiết để tránh khiến người xem bị xao nhãng khi đọc, cũng như giúp bạn truyền tải trọn vẹn hơn câu chuyện của mình khi data storytelling.
3) Thiết kế dễ hiểu. Sau khi đã xong bản draft, hãy xem lại thiết kế của bạn và chỉnh sửa/ thêm/ xóa bớt để giúp người xem dễ hiểu hơn. Bạn có thể thêm một đường xu hướng vào biểu đồ đường. Hoặc bạn chợt nhận ra mình có quá nhiều lát cắt trong biểu đồ hình tròn (nên sử dụng tối đa 6). Những điều chỉnh tinh tế này sẽ tạo ra sự khác biệt rất lớn cho trải nghiệm người đọc.
Tạo nên sự so sánh trực quan khi Data visualization
Sự so sánh sẽ giúp cho người xem nhìn thấy tương quan, sự khác biệt rõ ràng hơn. Và dưới đây là một số cách giúp bạn thể hiện điều này trong thiết kế của mình.
4) Để đường cơ sở bằng 0 nếu có thể. Mặc dù biểu đồ đường không nhất thiết phải bắt đầu từ đường cơ sở bằng 0. Nhưng nó nên được đưa vào nếu có thể giúp cung cấp thêm ngữ cảnh để so sánh.
5) Luôn chọn hình ảnh trực quan hiệu quả nhất. Bạn muốn có sự nhất quán về hình ảnh để người đọc có thể so sánh trong nháy mắt. Bạn có thể sử dụng biểu đồ thanh xếp chồng, biểu đồ thanh được nhóm, hoặc biểu đồ đường. Dù bạn chọn biểu đồ nào, đừng khiến người đọc rối mắt vì bắt họ phải so sánh quá nhiều thứ.
6) Xem vị trí và khoảng cách. Bạn có thể có hai biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau một cách đẹp mắt, nhằm mục đích để người đọc so sánh các điểm. Nhưng nếu bạn đặt chúng xa nhau để người xem hiểu được dụng ý “so sánh”, thì mục đích ban đầu của bạn sẽ khó đạt được.
7) Kể toàn bộ câu chuyện. Có thể bạn đã tăng doanh số 30% trong quý 4. Con số đó khá thú vị. Nhưng nó sẽ trở nên ấn tượng hơn nếu bạn thể hiện được rằng so với quý 1 con số này đã tăng lên bao nhiêu. Điều đó thể hiện được sự tăng trưởng của doanh nghiệp trong 1 năm.
Nội dung văn bản
Dữ liệu liên quan đến số liệu. Và thông thường, nó sẽ được kết hợp cùng với văn bản để bổ sung bối cảnh cho dữ liệu. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp, việc kết hợp giữa việc trình bày dữ liệu và văn bản lại chưa hiệu quả, chưa tương trợ được cho nhau.
8) Đừng giải thích quá nhiều. Nếu nội dung đã đề cập đến một sự kiện thì phụ đề, chú thích và tiêu đề biểu đồ bạn không cần phải nhắc lại điều đó nữa.
9) Đặt tiêu đề đơn giản, đi thẳng vào vấn đề. Không cần dài dòng hay chơi chữ. Tất cả các văn bản mô tả đi kèm biểu đồ đều cần phải ngắn gọn và liên quan trực tiếp đến biểu đồ đó. Hãy chọn con đường nhanh nhất để người đọc hiểu.
10) Sử dụng chú thích một cách khôn ngoan. Nhiệm vụ của chú thích không phải để điền vào chỗ trống. Chúng nên được sử dụng có chủ ý để làm nổi bật thông tin liên quan hoặc cung cấp thêm ngữ cảnh cho dữ liệu.
11) Không sử dụng các phông chữ hoặc yếu tố gây mất tập trung. Bạn chỉ cần in đậm hoặc in nghiêng để nhấn mạnh một thông tin nào đó. Không nên sử dụng cả 2 cùng lúc hoặc các phông chữ rối mắt.
Sử dụng yếu tố màu sắc hiệu quả khi Data visualization
Màu sắc là một công cụ tuyệt vời khi được vận dụng hiệu quả. Ngược lại, nó sẽ khiến người xem mất tập trung, đi sai hướng.
12) Sử dụng một màu duy nhất để thể hiện một loại dữ liệu. Hãy sử dụng một màu sắc đại diện cho một loại dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng màu để nhấn một điểm dữ liệu quan trọng.
13) Lưu ý số dương và số âm. Không sử dụng màu đỏ cho số dương hoặc màu xanh lá cây cho số âm. Những liên kết màu đó mạnh đến mức nó sẽ tự động lật ngược ý nghĩa trong tâm trí người xem nếu bạn sử dụng sai.
14) Đảm bảo độ tương phản giữa các màu. Nếu các màu quá giống nhau (xám, xám nhạt, xám hơi hơi nhạt), thì khó có thể phân biệt. Ngược lại, không sử dụng các kết hợp màu có độ tương phản cao.
15) Tránh dùng họa tiết. Sọc và chấm bi có thể gây mất tập trung. Nếu bạn đang cố gắng phân biệt, hãy sử dụng các độ bão hòa khác nhau của cùng một màu.
16) Lựa chọn màu sắc hợp lý. Một số màu nổi bật hơn hẳn những màu khác, tạo ra điểm nhấn không cần thiết cho dữ liệu đó. Thay vì vậy, hãy sử dụng một màu duy nhất với các sắc thái khác nhau. Hoặc một phổ màu giữa hai màu tương đồng để thể hiện mức độ. Hãy nhớ mã hóa mức độ màu sắc một cách trực quan theo giá trị tương ứng.
17) Số lượng màu. Không sử dụng nhiều hơn 6 màu trong một bố cục. Nó sẽ khiến biểu đồ của bạn trở nên rối mắt.
Gắn nhãn phù hợp
Người đọc thường dựa vào các nhãn để đọc hiểu dữ liệu. Nhưng quá nhiều hoặc quá ít có thể làm gián đoạn quá trình này.
18) Kiểm tra kỹ xem mọi thứ có được dán nhãn không. Đảm bảo rằng mọi thứ cần có nhãn đều có nhãn, và không có lỗi đánh máy hoặc trùng lặp.
19) Đảm bảo các nhãn dễ nhìn. Tất cả các nhãn không nên bị che khuất và dễ dàng nhận biết với điểm dữ liệu tương ứng.
20) Dán nhãn trực tiếp cho các dòng. Nếu có thể, hãy thêm nhãn dữ liệu vào các điểm dữ liệu của bạn. Điều này cho phép người đọc nhanh chóng xác định các dòng và nhãn tương ứng để họ không phải tìm kiếm chú thích hoặc điểm tương tự.
21) Đừng dán nhãn quá mức. Nếu giá trị chính xác của một điểm dữ liệu là quan trọng để kể câu chuyện của bạn, thì hãy dán nhãn dữ liệu để mọi thứ dễ hiểu hơn. Và ngược lại, bỏ nhãn nếu nó không quan trọng lắm trong câu chuyện bạn muốn kể.
22) Đừng dồn chữ của bạn vào một góc. Nếu các nhãn trục của bạn quá chật, hãy xem xét xóa mọi nhãn khác trên một trục để văn bản có thể dàn vừa vặn.
Sắp xếp theo một logic dễ hiểu
Data visualization được thiết kế để giúp người dùng hiểu được thông tin. Các mô hình ngẫu nhiên khó hiểu sẽ gây khó chịu và gây ảnh hưởng tiêu cực đến thông điệp bạn muốn truyền tải.
23) Sắp xếp dữ liệu một cách trực quan. Nên có một cấu trúc logic và tuân theo thứ tự ưu tiên khi bạn trực quan dữ liệu. Sắp xếp các danh mục theo thứ tự bảng chữ cái, theo thứ tự tuần tự hoặc theo giá trị.
24) Sắp xếp một cách nhất quán. Thứ tự các mục trong hình chú thích của bạn nên giống với thứ tự của biểu đồ của bạn.
25) Sắp xếp đều nhau. Sử dụng các bước tăng tự nhiên trên các trục của bạn (0, 5, 10, 15, 20) thay vì các bước tăng không đều hoặc không tự nhiên (0, 3, 5, 16, 50).
Kết luận
Data visualization là một kỹ năng cần được trau dồi lâu dài qua quá trình thực hành. Hy vọng bài viết của Smart Data sẽ giúp bạn thực hành một cách chuẩn chỉnh, thông minh hơn, hiệu quả hơn. Cũng như nhanh chóng thành thạo kỹ năng quan trọng này của một Data Analyst.
