7 lỗi trực quan hóa dữ liệu khiến biểu đồ gây hiểu nhầm

Thử tưởng tượng chú Nha 27 tuổi đang chuẩn bị một buổi chia sẻ về kết quả kinh doanh.

Trên màn hình là hai cột doanh thu. Cột tháng trước thấp. Cột tháng này cao gấp mấy lần.

Nhìn rất vui!

Người xem có thể nghĩ doanh thu vừa tăng mạnh. Nhưng khi nhìn vào bảng số liệu gốc, hóa ra doanh thu chỉ tăng từ 100 triệu lên 110 triệu đồng.

Tăng 10%.

Không hề có con số nào bị sửa. Chỉ có trục biểu đồ được điều chỉnh khiến phần chênh lệch trở nên nổi bật hơn nhiều so với tỷ lệ thực tế.

Đó là điều Nha muốn tìm hiểu hôm nay: tại sao một biểu đồ có thể sử dụng toàn bộ số liệu đúng, trình bày rất đẹp, nhưng vẫn khiến người đọc hiểu sai?

Không phải biểu đồ nào gây hiểu nhầm cũng được cố tình tạo ra để đánh lừa người xem. Có những trường hợp đơn giản là người thiết kế chọn sai dạng biểu đồ, không kiểm tra trục hoặc bỏ sót một thông tin cần thiết.

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng một ví dụ có thể tự làm lại trên Excel. Sau đó, Nha muốn chia sẻ bảy lỗi thường gặp và cách tránh chúng.

1. Cùng một bộ số liệu, hai biểu đồ và hai cảm nhận khác nhau

Giả sử một cửa hàng có doanh thu như sau:

Thời gian	Doanh thu
Tháng 1	100 triệu đồng
Tháng 2	110 triệu đồng

Đây là bộ dữ liệu giả định để minh họa cách trực quan hóa, không phải số liệu kinh doanh thực tế.

Doanh thu tăng:

110 - 100 = 10 triệu đồng.

Tỷ lệ tăng trưởng:

(110 - 100) / 100 × 100% = 10%.

Đến đây mọi thứ khá rõ ràng.

Bây giờ, thử tạo hai biểu đồ cột từ chính bộ số liệu ấy.

Biểu đồ thứ nhất: Trục tung bắt đầu từ 0

Chọn trục tung từ 0 đến 120 triệu đồng.

Chiều cao cột tháng 1 tương ứng 100 triệu. Cột tháng 2 tương ứng 110 triệu.

Nếu so sánh chiều cao hai cột trên cùng thang đo, cột tháng 2 cao hơn 10% so với cột tháng 1.

Đây là cách thể hiện phù hợp khi dùng chiều cao cột để so sánh độ lớn doanh thu.

Biểu đồ thứ hai: Trục tung bắt đầu từ 95

Giữ nguyên hai giá trị 100 triệu và 110 triệu, nhưng đặt trục tung bắt đầu ở 95 triệu.

Lúc này, phần cột nhìn thấy của tháng 1 chỉ còn tương ứng với khoảng 5 triệu, tính từ mốc 95 đến 100.

Phần cột nhìn thấy của tháng 2 tương ứng với khoảng 15 triệu, tính từ 95 đến 110.

Tỷ số chiều cao của hai phần cột nhìn thấy là:

15 / 5 = 3.

Nếu không chú ý mốc khởi đầu của trục, người xem có thể cảm nhận cột thứ hai cao gấp ba lần cột thứ nhất.

Nhưng doanh thu thực tế chỉ tăng từ 100 lên 110 triệu đồng, tức 10%.

Đó là điểm quan trọng.

Cùng một dữ liệu, hai cách thể hiện. Một cách cho thấy tương quan độ lớn thực tế. Cách còn lại có thể phóng đại cảm nhận về sự khác biệt.

Office for National Statistics (ONS), cơ quan thống kê quốc gia Anh, khuyến nghị trục giá trị của biểu đồ cột phải bắt đầu từ 0. Datawrapper cũng áp dụng nguyên tắc này và giải thích những rủi ro khi cắt trục biểu đồ cột.

Nguồn: ONS – Axes and gridlines.

2. Sai lầm thứ nhất: Cắt trục biểu đồ cột để làm chênh lệch trông lớn hơn

Đây chính là lỗi vừa xuất hiện trong ví dụ đầu bài.

Biểu đồ cột và biểu đồ thanh sử dụng chiều dài hoặc chiều cao để thể hiện độ lớn của giá trị.

Khi trục bắt đầu ở 0, độ dài của các cột phản ánh tỷ lệ giữa các giá trị.

Nếu trục bắt đầu ở một giá trị lớn hơn 0, phần chiều dài nhìn thấy không còn phản ánh trực tiếp tỷ lệ giữa các giá trị gốc.

Vì vậy, nếu muốn so sánh doanh thu 100 triệu với 110 triệu bằng biểu đồ cột, nên bắt đầu từ 0.

Nhưng sẽ có người hỏi:

"Nếu bắt đầu từ 0, hai cột gần bằng nhau, làm sao thấy rõ mức tăng 10 triệu?"

Câu hỏi rất hợp lý.

Thay vì cắt trục cột, chúng ta có thể chọn những cách thể hiện khác:

• Hiển thị trực tiếp giá trị 100 triệu và 110 triệu trên hai cột.
• Thêm ghi chú tăng 10 triệu đồng, tương đương 10%.
• Dùng biểu đồ chấm (dot plot) nếu muốn tập trung vào khoảng cách giữa các giá trị.
• Dùng biểu đồ đường khi mục tiêu là quan sát biến động theo thời gian và thang đo được ghi rõ.
• Vẽ riêng chênh lệch doanh thu nếu câu hỏi chính là mức tăng hoặc giảm.

Có nhiều cách giúp chênh lệch trở nên dễ nhận biết mà không làm méo ý nghĩa của chiều cao cột.

Datawrapper có một bài giải thích khá chi tiết về vấn đề này, bao gồm những lựa chọn thay thế khi khác biệt giữa các giá trị nhỏ.

Tham khảo: Datawrapper – Why our column and bar charts start at zero.

3. Sai lầm thứ hai: Áp dụng một quy tắc cho mọi loại biểu đồ

Sau khi biết biểu đồ cột nên bắt đầu từ 0, nhiều người có thể đi đến một kết luận mới:

"Vậy tất cả biểu đồ đều phải bắt đầu từ 0."

Không hẳn.

Điều này phụ thuộc vào loại biểu đồ và câu hỏi cần trả lời.

Biểu đồ đường (line chart) thường thể hiện sự thay đổi của một đại lượng theo thời gian. Người xem chủ yếu quan sát vị trí các điểm và hình dạng của đường nối.

Giả sử nhiệt độ của một căn phòng trong năm lần đo lần lượt là 25,0; 25,3; 25,1; 25,6 và 25,4 độ C.

Nếu trục tung bắt đầu từ 0 và kết thúc ở 30, sự thay đổi giữa các lần đo sẽ rất nhỏ trên biểu đồ.

Nếu mục đích là quan sát những biến động nhỏ, việc đặt trục từ 24 đến 27 độ C có thể giúp người xem nhận ra chúng dễ hơn.

Điều đó không có nghĩa nhiệt độ đã biến động mạnh về mặt tuyệt đối.

Vì vậy, khi thu hẹp trục biểu đồ đường, chúng ta cần ghi rõ phạm vi trục và diễn giải đúng mức độ thay đổi.

ONS phân biệt rất rõ hai trường hợp này: biểu đồ cột cần trục bắt đầu từ 0, trong khi biểu đồ đường có thể sử dụng trục thu hẹp nếu phù hợp với mục tiêu phân tích.

Tuy nhiên, nếu muốn so sánh độ lớn tuyệt đối của nhiều chuỗi dữ liệu, chúng ta vẫn cần cân nhắc thang đo và bối cảnh chung.

Nha rút ra một điều: không nên học thiết kế biểu đồ bằng những câu thần chú như "lúc nào cũng phải..." hoặc "tuyệt đối không được...".

Nên hiểu tại sao có quy tắc ấy.

4. Sai lầm thứ ba: Chọn khoảng thời gian có lợi cho một kết luận

Giả sử doanh thu sáu tháng của một cửa hàng như sau:

Tháng	Doanh thu (triệu đồng)
1	100
2	108
3	96
4	105
5	100
6	110

Tháng 6 có doanh thu cao hơn tháng 1 là 10%.

Nếu chỉ vẽ tháng 5 và tháng 6, biểu đồ cho thấy doanh thu tăng từ 100 lên 110 triệu đồng.

Nếu vẽ từ tháng 3 đến tháng 6, người đọc thấy doanh thu tăng từ 96 lên 110 triệu, dù có một lần giảm ở tháng 5.

Nhưng khi xem đủ sáu tháng, chúng ta nhận ra doanh thu biến động: tăng ở tháng 2, giảm ở tháng 3, tăng ở tháng 4, giảm ở tháng 5 rồi tăng lại ở tháng 6.

Cả ba cách lựa chọn khoảng thời gian đều có thể sử dụng những số liệu đúng.

Vấn đề là chúng phục vụ những câu hỏi khác nhau.

Nếu muốn đánh giá tháng 6 so với tháng 5, việc hiển thị hai tháng là hợp lý.

Nhưng nếu muốn khẳng định doanh nghiệp đã tăng trưởng ổn định trong nửa năm, việc chỉ hiển thị hai tháng cuối có thể dẫn đến kết luận thiếu cơ sở.

Trong báo cáo kinh doanh, chúng ta còn phải chú ý đến mùa vụ.

Một tháng có doanh thu cao hơn tháng liền trước chưa đủ để đánh giá tăng trưởng bền vững. Tùy ngành, có thể cần so sánh với cùng kỳ năm trước, kế hoạch kinh doanh hoặc những giai đoạn có điều kiện tương đồng.

Vì vậy, bên cạnh câu hỏi "Biểu đồ đang thể hiện điều gì?", Nha sẽ hỏi thêm:

Khoảng thời gian nào không được thể hiện trên biểu đồ này?

Đôi khi, điều bị bỏ ra khỏi khung hình lại rất quan trọng.

5. Sai lầm thứ tư: Dùng hai trục tung khiến hai đường có vẻ đi cùng nhau

Có một dạng biểu đồ khá phổ biến trong các dashboard kinh doanh: biểu đồ có hai trục tung, hay dual-axis chart.

Ví dụ, chúng ta muốn hiển thị ngân sách quảng cáo và số đơn hàng theo từng tuần.

Ngân sách quảng cáo được đo bằng triệu đồng. Số đơn hàng được đo bằng đơn.

Vì hai đại lượng có đơn vị và thang giá trị khác nhau, người thiết kế có thể đặt ngân sách quảng cáo ở trục bên trái và số đơn ở trục bên phải.

Thoạt nhìn, biểu đồ rất tiện vì chỉ cần một hình đã hiển thị cả hai chỉ số.

Nhưng có một vấn đề.

Khi mỗi trục được điều chỉnh độc lập, hình dạng và vị trí tương đối của hai đường có thể thay đổi đáng kể theo lựa chọn thang đo.

Người xem dễ cảm nhận hai đường đang biến động rất giống nhau, hoặc có mối liên hệ chặt chẽ, chỉ vì cách đặt trục khiến chúng nằm gần nhau.

Trong một số trường hợp, việc dùng hai trục là có lý do chuyên môn. Nhưng chúng đòi hỏi cách ghi nhãn và diễn giải đặc biệt cẩn thận.

ONS khuyến nghị tránh biểu đồ hai trục trong các trường hợp thông thường vì chúng dễ gây hiểu nhầm; thay vào đó, nên cân nhắc hai biểu đồ riêng hoặc một biểu đồ có cách chuẩn hóa phù hợp và được giải thích rõ.

Với Nha, nếu mục tiêu là so sánh hai chỉ số theo thời gian, hai biểu đồ đơn giản đặt cạnh nhau đôi khi dễ hiểu hơn một biểu đồ nhiều thứ.

Cũng cần nhớ lại bài trước về tương quan và quan hệ nhân quả: ngay cả khi hai đường thực sự cùng tăng, điều đó vẫn không tự chứng minh rằng chỉ số này gây ra sự thay đổi của chỉ số kia.

6. Sai lầm thứ năm: Hiển thị phần trăm nhưng giấu mẫu số

Một biểu đồ có thể ghi:

"Tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%."

Con số nghe rất ấn tượng.

Nhưng tăng 50% là tăng từ mức nào đến mức nào?

Giả sử một website có dữ liệu:

Chỉ số	Tháng 1	Tháng 2
Số phiên truy cập	10.000	8.000
Số đơn hàng	200	240
Số đơn trên số phiên truy cập	2%	3%

Trong ví dụ này, chúng ta chủ động định nghĩa chỉ số là số đơn hàng chia cho số phiên truy cập. Đây không nhất thiết là cùng định nghĩa với mọi chỉ số conversion rate trong các hệ thống phân tích khác nhau.

Tỷ lệ tăng từ 2% lên 3%.

Mức tăng tuyệt đối là 1 điểm phần trăm.

Mức tăng tương đối là:

(3% - 2%) / 2% × 100% = 50%.

Cả hai cách diễn đạt đều đúng.

Nhưng 50% và 1 điểm phần trăm không phải một khái niệm.

Chúng ta còn biết số phiên truy cập giảm 20%, trong khi số đơn hàng tăng 20%.

Như vậy, nếu biểu đồ chỉ hiển thị một con số "tăng 50%", người xem có thể không nhận ra những biến động khác trong hoạt động kinh doanh.

Một cách trình bày tốt hơn là:

Tỷ lệ số đơn hàng trên số phiên truy cập tăng từ 2% lên 3%, tương đương tăng 1 điểm phần trăm hay 50% theo tỷ lệ tương đối. Trong cùng kỳ, số phiên giảm từ 10.000 xuống 8.000 và số đơn tăng từ 200 lên 240.

Câu dài hơn một chút, nhưng người đọc có đủ thông tin để tự kiểm chứng.

Và cần lưu ý thêm rằng tỷ lệ chuyển đổi được cải thiện chưa đủ để khẳng định toàn bộ hoạt động kinh doanh có hiệu quả tốt hơn. Chúng ta còn cần xem doanh thu, chi phí và chất lượng đơn hàng.

7. Sai lầm thứ sáu: Chọn biểu đồ tròn cho dữ liệu không phù hợp

Biểu đồ tròn, hay pie chart, là loại biểu đồ khá quen thuộc.

Nó rất hữu ích khi muốn thể hiện các phần của cùng một tổng.

Ví dụ, một cửa hàng có cơ cấu doanh thu:

Nhóm sản phẩm	Tỷ trọng
Thực phẩm	40%
Đồ uống	35%
Sản phẩm khác	25%

Tổng ba tỷ trọng bằng 100%. Đây là trường hợp có thể sử dụng biểu đồ tròn.

Nhưng thử tưởng tượng chúng ta khảo sát khách hàng với câu hỏi:

"Bạn thường mua những loại sản phẩm nào?"

Người tham gia được chọn nhiều phương án.

Kết quả giả định:

• 60% chọn thực phẩm.
• 50% chọn đồ uống.
• 30% chọn sản phẩm chăm sóc cá nhân.

Tổng tỷ lệ là 140% vì một người có thể chọn nhiều loại sản phẩm.

Đây không phải những phần loại trừ nhau của một tổng 100%, nên không phù hợp để đưa trực tiếp vào một biểu đồ tròn thông thường.

Biểu đồ thanh sẽ thích hợp hơn để so sánh tỷ lệ người chọn từng phương án.

Một vấn đề khác xuất hiện khi biểu đồ tròn có quá nhiều lát nhỏ hoặc có hiệu ứng 3D.

Các lát có kích thước gần nhau vốn đã khó so sánh chính xác bằng mắt. Khi thêm góc nhìn nghiêng và hiệu ứng không gian, việc so sánh có thể trở nên khó khăn hơn.

ONS khuyến nghị biểu đồ tròn phù hợp nhất với ít nhóm, lý tưởng khoảng ba hoặc bốn nhóm có khác biệt tỷ trọng rõ ràng. Nếu các nhóm có giá trị gần nhau, biểu đồ thanh thường dễ so sánh hơn.

Nguồn: ONS – Pie and doughnut charts.

Điều này không có nghĩa biểu đồ tròn là một loại biểu đồ xấu.

Nó chỉ cần được dùng đúng tình huống.

8. Sai lầm thứ bảy: Dùng màu sắc và tiêu đề để dẫn người xem đến kết luận có sẵn

Giả sử một dashboard có hai chỉ số.

Doanh thu tăng 5%.

Chi phí vận hành tăng 15%.

Người thiết kế dùng màu xanh tươi cho doanh thu, còn chi phí chỉ được thể hiện bằng một dòng chữ nhỏ màu xám.

Người xem có thể chú ý nhiều hơn đến doanh thu tăng mà bỏ qua chi phí đang tăng nhanh hơn về tỷ lệ tương đối.

Nhưng chỉ dựa vào hai tỷ lệ phần trăm ấy, chúng ta cũng chưa thể kết luận lợi nhuận giảm hay tăng, vì còn thiếu số tiền tuyệt đối và những thành phần thu chi khác.

Vấn đề ở đây là cách nhấn mạnh thị giác có thể làm người xem chú ý không cân đối đến một phần dữ liệu.

Tương tự, hãy so sánh hai tiêu đề biểu đồ:

Tiêu đề thứ nhất: "Doanh thu tăng trưởng vượt trội".

Tiêu đề thứ hai: "Doanh thu tháng 2 tăng 5% so với tháng 1".

Tiêu đề thứ hai cung cấp thông tin cụ thể hơn và không gán sẵn đánh giá "vượt trội" nếu chưa có tiêu chuẩn so sánh.

Màu sắc cũng nên được sử dụng nhất quán.

Nếu màu xanh thể hiện doanh thu ở biểu đồ thứ nhất, đừng tùy tiện chuyển màu xanh sang chi phí ở biểu đồ tiếp theo mà không có cách ghi nhãn rõ ràng.

Người xem có thể nhầm hai chuỗi dữ liệu.

Ngoài ra, không nên chỉ dùng màu để truyền tải ý nghĩa quan trọng. Chúng ta cần chú ý đến người gặp khó khăn trong việc phân biệt màu sắc, cũng như khả năng đọc biểu đồ trên màn hình nhỏ.

ONS khuyến nghị dùng màu nhất quán giữa các biểu đồ, bảo đảm độ tương phản và giới hạn số màu cần thiết.

Nguồn: ONS – Using colours in charts.

9. Chọn loại biểu đồ nào cho đúng câu hỏi?

Đến đây, có thể chúng ta sẽ hơi ngại vẽ biểu đồ.

Chọn cột thì phải kiểm tra trục. Chọn đường thì phải xem khoảng thời gian. Chọn tròn lại phải kiểm tra tỷ trọng.

Nhưng thật ra, việc lựa chọn sẽ dễ hơn nếu bắt đầu từ câu hỏi cần trả lời.

Câu hỏi phân tích	Loại biểu đồ nên cân nhắc
Danh mục nào có giá trị lớn nhất?	Bar chart
Một chỉ số thay đổi thế nào theo thời gian?	Line chart hoặc column chart
Dữ liệu phân bố ra sao?	Histogram hoặc box plot
Hai biến định lượng có liên hệ như thế nào?	Scatter plot
Từng nhóm chiếm bao nhiêu phần của tổng?	Stacked bar hoặc pie chart khi phù hợp
Thứ hạng các nhóm là gì?	Bar chart sắp xếp theo giá trị
Một chỉ số thay đổi bao nhiêu so với mốc ban đầu?	Biểu đồ thể hiện mức chênh lệch hoặc tỷ lệ thay đổi

Đây không phải bảng quy tắc tuyệt đối. Một câu hỏi có thể được trả lời bằng nhiều loại biểu đồ khác nhau.

Điều quan trọng là loại biểu đồ phải phù hợp với cấu trúc dữ liệu và điều người đọc cần hiểu.

Trong hướng dẫn lựa chọn biểu đồ, ONS chia các mục tiêu trực quan hóa thành những nhóm như so sánh độ lớn, thay đổi theo thời gian, phân phối, thứ hạng, địa lý và các phần của tổng.

Nha thấy cách phân loại theo câu hỏi hữu ích hơn việc cố nhớ hàng chục tên biểu đồ rồi tìm cách dùng cho hết.

10. Thực hành với Excel: Tự tạo hai biểu đồ từ cùng một dữ liệu

Bây giờ, chúng ta thử tự kiểm tra ví dụ đầu bài.

Không cần phần mềm phân tích chuyên dụng. Excel hoặc Google Sheets là đủ.

Bước 1: Nhập dữ liệu

Tạo bảng sau:

Ô	Nội dung
A1	Thời gian
B1	Doanh thu (triệu đồng)
A2	Tháng 1
B2	100
A3	Tháng 2
B3	110

Bước 2: Tạo biểu đồ cột đúng tỷ lệ

Chọn vùng dữ liệu A1:B3.

Trong Excel, vào Insert, chọn Column Chart, rồi chọn dạng cột hai chiều thông thường.

Nhấp vào trục tung, mở Format Axis và đặt Minimum là 0.

Đặt Maximum là 120 để có đủ không gian hiển thị hai giá trị.

Thêm nhãn dữ liệu cho hai cột nếu cần.

Đặt tiêu đề:

"Doanh thu tăng từ 100 lên 110 triệu đồng".

Quan sát độ cao của hai cột.

Bước 3: Tạo phiên bản trục bị cắt để so sánh

Sao chép biểu đồ vừa tạo thành biểu đồ thứ hai.

Ở biểu đồ thứ hai, vào Format Axis và thay Minimum từ 0 thành 95. Giữ Maximum là 120.

Đặt tên biểu đồ này là:

"Ví dụ minh họa: Biểu đồ cột bị cắt trục".

Đây chỉ là thí nghiệm để quan sát hiệu ứng thị giác, không phải cấu hình Nha khuyến nghị dùng cho báo cáo chính thức.

Đặt hai biểu đồ cạnh nhau.

Bạn sẽ thấy cùng hai giá trị nhưng mức chênh lệch được cảm nhận khác nhau đáng kể.

Bước 4: Tính tỷ lệ thay đổi

Tại ô C1, nhập:

Tăng trưởng

Tại ô C3, nhập:

=(B3-B2)/B2

Định dạng C3 thành phần trăm.

Kết quả là 10%.

Dù trục biểu đồ được đặt ở 0 hay 95, kết quả tính toán vẫn là 10%.

Đây chính là điều chúng ta cần phân biệt: dữ liệu gốc không đổi, phép tính không đổi, nhưng cách biểu diễn có thể làm người xem cảm nhận khác nhau.

Bước 5: Chọn cách trình bày phù hợp hơn

Với dữ liệu hai tháng này, Nha đề xuất giữ biểu đồ cột bắt đầu từ 0 và hiển thị hai giá trị trực tiếp.

Nếu chỉ cần truyền tải một thông tin ngắn gọn, đôi khi không cần biểu đồ. Một dòng chữ "Doanh thu tăng 10 triệu đồng, tương đương 10%" đã đủ rõ.

Không phải con số nào cũng cần được vẽ thành biểu đồ.

11. Một biểu đồ tốt cần có những thông tin gì?

Hãy thử nhìn một biểu đồ doanh thu mà không có tên đơn vị, không có khoảng thời gian và không có nguồn.

Chúng ta có thể thấy các cột tăng giảm, nhưng vẫn chưa biết đang đo doanh thu của ai, bằng đơn vị tiền tệ nào và số liệu được cập nhật đến đâu.

Nha đề xuất một biểu đồ dùng để truyền tải thông tin nên có các thành phần cần thiết sau:

1. Tiêu đề rõ ràng: Cho biết biểu đồ đang mô tả điều gì, tránh đưa ra kết luận vượt quá dữ liệu.
2. Đơn vị đo: Đồng, triệu đồng, người, đơn hàng, phần trăm hoặc đơn vị phù hợp khác.
3. Thời gian và phạm vi: Kỳ thống kê, khu vực, đối tượng hoặc nhóm dữ liệu.
4. Trục và thang đo: Có nhãn rõ ràng, được chọn phù hợp với loại biểu đồ.
5. Nguồn dữ liệu: Hệ thống, báo cáo hoặc cơ quan cung cấp số liệu.
6. Ghi chú cần thiết: Giải thích các thay đổi phương pháp đo, dữ liệu thiếu hoặc yếu tố làm ảnh hưởng đến khả năng so sánh.

Với biểu đồ trên website, nên có thêm mô tả thay thế (alt text) và bảng dữ liệu khi cần, để người không xem được hình vẫn tiếp cận được nội dung quan trọng.

Ví dụ, thay vì đặt alt text là "Biểu đồ doanh thu", có thể viết:

Biểu đồ cột cho thấy doanh thu giả định tăng từ 100 triệu đồng ở tháng 1 lên 110 triệu đồng ở tháng 2, tương đương mức tăng 10%.

Mô tả ấy cung cấp thông tin nhiều hơn một nhãn chung chung.

Tham khảo: ONS – Chart text.

12. Sáu câu hỏi Nha muốn kiểm tra trước khi gửi một dashboard

Nếu cần rà soát nhanh một dashboard kinh doanh, Nha sẽ thử dùng sáu câu hỏi sau:

1. Biểu đồ có trả lời một câu hỏi cụ thể không?
2. Loại biểu đồ đã phù hợp với dữ liệu và mục đích so sánh chưa?
3. Trục, thang đo và khoảng thời gian có làm người xem hiểu sai mức độ thay đổi không?
4. Tỷ lệ phần trăm, đơn vị đo và mẫu số có được xác định rõ không?
5. Màu sắc, tiêu đề và cách sắp xếp có vô tình nhấn mạnh một kết luận chưa đủ bằng chứng không?
6. Người đọc có thể truy lại bảng số liệu gốc để tự kiểm chứng không?

Với những báo cáo quan trọng, cần thêm bước đối soát dữ liệu nguồn, kiểm tra các định nghĩa KPI và giới hạn của kết quả phân tích.

Một biểu đồ tốt không thay thế việc kiểm tra dữ liệu.

Nhưng nó giúp dữ liệu được truyền tải rõ ràng hơn, giảm khả năng người khác hiểu nhầm.

13. Vẽ đẹp là một kỹ năng. Vẽ đúng mới là điều cần giữ

Nha vẫn thích những dashboard có giao diện đẹp.

Màu sắc hài hòa. Biểu đồ gọn gàng. Nhìn vào là nhận ra thông tin quan trọng.

Nhưng sau khi tìm hiểu về trực quan hóa dữ liệu, có một điều Nha muốn tự nhắc mình.

Đừng cố làm một con số nhỏ trông thật lớn chỉ để bài trình bày hấp dẫn hơn.

Nếu doanh thu tăng 10%, cứ nói tăng 10%.

Nếu doanh thu giảm, cũng nên thể hiện rõ mức giảm ấy.

Nếu kết quả còn nhiều cách giải thích, hãy cho người đọc biết những điều chưa thể kết luận.

Chúng ta không cần biến mọi báo cáo thành một câu chuyện thành công.

Một báo cáo tốt có thể cho thấy tiến bộ, một vấn đề cần xử lý hoặc đơn giản là một điều chưa rõ.

Đó đều là những thông tin có giá trị.

Trong chuyên mục Khoa học dữ liệu, Nha muốn đi từ những kiến thức nhỏ như cách đọc số liệu, hiểu trung bình cộng, phân biệt tương quan và nhân quả, rồi mới đến các phương pháp phân tích phức tạp hơn.

Nếu quan tâm đến các công cụ, bạn có thể đọc lại bài 3 phần mềm phân tích và hiển thị dữ liệu mà Nha đã đăng từ năm 2018. Lưu ý rằng thông tin về tính năng, phiên bản và giá phần mềm trong bài cũ cần được kiểm tra lại trước khi áp dụng ở hiện tại.

Công cụ có thể thay đổi.

Nhưng một nguyên tắc vẫn đáng giữ: hình ảnh phải giúp người đọc hiểu dữ liệu chính xác hơn, chứ không phải khiến họ tin vào một câu chuyện mà số liệu chưa chứng minh.

Và lần tới, nếu thấy hai cột doanh thu chênh lệch rất lớn trên màn hình, chú Nha 27 tuổi có lẽ sẽ nhìn xuống trục tung trước.

Xem nó bắt đầu từ đâu.

Một động tác nhỏ thôi. Nhưng đôi khi đủ để chúng ta nhìn lại cả biểu đồ bằng một cách khác.

Tài liệu tham khảo

Các bảng số liệu trong bài là ví dụ giả định. Những nguyên tắc thiết kế và diễn giải biểu đồ được đối chiếu với các tài liệu sau:

1. Office for National Statistics – Axes and gridlines. Hướng dẫn lựa chọn mốc bắt đầu, thang đo và sử dụng trục trong biểu đồ.
2. Datawrapper Academy – Why our column and bar charts start at zero. Phân tích tác động của việc cắt trục biểu đồ cột và những lựa chọn thay thế.
3. Office for National Statistics – Choosing a chart type. Hướng dẫn lựa chọn biểu đồ dựa trên loại dữ liệu và mục tiêu truyền tải.
4. Office for National Statistics – Pie and doughnut charts. Những trường hợp nên và không nên sử dụng biểu đồ tròn.
5. Office for National Statistics – Using colours in charts. Nguyên tắc sử dụng màu sắc nhất quán và dễ tiếp cận.
6. Office for National Statistics – Chart text. Hướng dẫn viết tiêu đề, nhãn và mô tả thay thế cho biểu đồ.

Mãnh Tử Nha – Chú Nha 27 tuổi, tự học mỗi ngày và chia sẻ lại những điều mình thấy hữu ích.