Biểu Đồ Vùng Xếp Chồng (Stacked Area Chart) Trong Power BI

Bởi Kiên Smart Data
0 Nhận xét
biểu đồ vùng xếp chồng trong power bi

Biểu đồ Vùng Xếp Chồng trong Power BI là gì, công dụng và ứng dụng của nó như thế nào? SmartData sẽ trả lời giúp bạn.

Khái Niệm

Biểu đồ vùng xếp chồng (Stacked Area Chart) trong Power BI là dạng biểu đồ kết hợp giữa 2 dạng biểu đồ cơ bản là biểu đồ đường (Line Chart) và biểu đồ chồng (Stacked Chart). Sự kết hợp ấy nhằm thể hiện sự thay đổi của các thành phần riêng lẻ trong một toàn thể theo thời gian hoặc theo một biến số khác. Nó giúp hiển thị tổng giá trị của các thành phần và phần trăm đóng góp của từng thành phần trong tổng khối lượng.

Stacked Area Chart

Công Dụng

Dựa vào khái niệm, ta suy ra được 1 vài công dụng của biểu đồ Vùng Xếp Chồng như sau :

  1. Hiển thị sự thay đổi tổng thể và sự phân chia các thành phần: Biểu đồ này cho phép xem tổng giá trị và sự thay đổi của nó theo thời gian hoặc biến số khác, đồng thời cho phép quan sát tỷ lệ đóng góp của từng thành phần.
  2. So sánh sự thay đổi giữa các nhóm: Với các thành phần xếp chồng lên nhau, biểu đồ này cho phép so sánh sự thay đổi giữa các nhóm dữ liệu được phân loại.

Ứng dụng của biểu đồ Vùng Xếp Chồng

Có 3 ứng dụng chính cho dạng biểu đồ này như sau:

1.Theo dõi xu hướng thời gian

Biểu đồ Vùng Xếp Chồng thường được sử dụng để theo dõi xu hướng thay đổi theo thời gian.

Ví dụ: sự phân bổ nguồn lực trong dự án theo từng giai đoạn, tình hình doanh thu hàng quý của một công ty, hoặc thay đổi tỷ lệ sử dụng nguồn năng lượng theo thời gian.

2.So sánh đóng góp của các thành phần

Khi bạn muốn so sánh sự đóng góp của các thành phần riêng lẻ trong một tổng thể, biểu đồ sẽ cho phép bạn thấy rõ tỷ lệ phần trăm của từng thành phần.

3.Phân tích sự thay đổi theo nhóm:

Nếu bạn muốn phân tích sự thay đổi giữa các nhóm hoặc giữa các phân loại, biểu đồ có thể giúp bạn so sánh và nhận biết sự khác biệt.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng biểu đồ Stacked Area có thể trở nên khó hiểu nếu có quá nhiều thành phần xếp chồng lên nhau hoặc nếu các thành phần thay đổi quá lớn. Nếu dữ liệu của bạn không phù hợp với biểu đồ này, có thể xem xét sử dụng các loại biểu đồ khác để trực quan hóa thông tin một cách tốt nhất.

biểu đồ sai
Biểu đồ quá nhiều thành phần và độ dao động lớn gây khó khăn khi trực quan.

Cách Vẽ Biểu Đồ Vùng Xếp Chồng (Stacked Area Chart)

Bước 1: Chuẩn bị Dataset và lựa chọn các trường dữ liệu cần thiết.

Trong ví dụ dưới đây, SmartData sẽ dùng dataset mẫu được tích hợp sẵn trong Power BI Desktop.

Sau khi tiến hành kết nối Dataset, ta sẽ lựa chọn các dữ liệu cần thiết để vẽ 1 biểu đồ Vùng Xếp Chồng bao gồm: 1 trường dữ liệu thời gian (hoặc 1 biến số có tính liên tục, ở đay sử dụng trường dữu liệu Date với cấp độ tháng), 1 trường dữ liệu đo lường ( trong ví dụ là Sales) và 1 trường dữ liệu có tính phân loại (Ở đây là Segment).

Bước 1 vẽ biểu đồ vùng xếp chồng
Chọn 3 trường dữ liệu Sales, Dates-Month, Segment

Bước 2: Chọn kiểu biểu đồ Stacked Area Chart tại Tab Visualizations.

bước 2
Chọn biểu đồ có tên Stacked are chart

Bước 3: Tại Tab Filters, có thể tuỳ chỉnh các bộ lọc để có biểu đồ như mong muốn.

Bước 3
Sử dụng các bộ lọc tại tab Filters

Bước 4: Sử dụng thẻ Format trong tab Visualizations để điều chỉnh và trang trí cho phù hợp

Tại thẻ format, ta có thể tuỳ chỉnh title cho biểu đồ, các tiêu đề cho trục X và Y cũng như thay đổi màu sắc cho phù hợp

Bước 4
Sử dụng thẻ Format để tuỳ chỉnh

Kết quả ta thu được biểu đồ vùng xếp chồng (Stacker Area Chart) hoàn chỉnh:

Bước 4-1
Kết quả hoàn chỉnh

Tổng Kết

Qua bài viết trên đây, SmartData đã giới thiệu đến các bạn khái niệm, công dụng và ứng dụng của dạng biểu đồ vùng xếp chồng (Stacked Area Chart) là 1 trong những biểu đồ phức hợp có tính ứng dụng cao trong Power BI. Hi vọng các bạn sẽ áp dụng được những kiến thức trên vào công việc trực quan hoá dữ liệu trên thực tế.

Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.

Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:

Bài viết liên quan

Để lại nhận xét

Copyright @2022 – Bản quyền thuộc Học viện dữ lệu Smart Data