Cách chọn biểu đồ phù hợp cho dữ liệu và dashboard

Cách chọn biểu đồ phù hợp

1. Mục đích của biểu đồ: Mỗi biểu đồ sẽ trả lời ít nhất một câu hỏi, ví dụ như “Lợi nhuận của công ty đang tăng trưởng như thế nào?” thì chọn biểu đồ có Time series sẽ phù hợp vì nó cho thấy sự tăng trưởng lợi nhuận qua thời gian.

2. Đối tượng xem dashboard: Tuy cùng một mục đích nhưng sẽ có nhiều biểu đồ để biểu diễn, hãy chọn một biểu đồ mà đối tượng xem dashboard có thể hiểu ngay ý nghĩa của biểu đồ đó. Ví dụ như “Độ tuổi của khách hàng có phân phối như thế nào?” thì bạn dùng biểu đồ Boxplot cũng đúng, nhưng những người không có chuyên môn về biểu đồ thì họ sẽ khó hiểu, vì vậy biểu đồ Bar hoặc Histogram sẽ giúp họ dễ hiểu hơn.

3. Giới hạn của nền tảng tạo dashboard: Đây là một trở ngại người làm dashboard khó tránh khỏi. Mặc dù bạn biết có một biểu đồ nào đó rất phù hợp để trả lời một câu hỏi, nhưng nền tảng dashboard mà công ty đang sử dụng lại không có. Ví dụ như trên Tableau Desktop không có sẵn biểu đồ Sankey, bạn phải làm theo hàng chục bước trên các website của chuyên gia để chế ra một biểu đồ giống như Sankey.

Các dạng biểu đồ trên dashboard

1. Biểu đồ Scorecard

• Tình huống sử dụng: Quản lý hiệu suất doanh nghiệp, báo cáo tài chính, …

• Vị trí phù hợp: Phần đầu của một dashboard.

2. Biểu đồ Gauge

• Tình huống sử dụng: theo dõi hiệu suất KPIs, quản lý tài chính, giám sát hệ thống và mạng, theo dõi sức khỏe và thể dục, …

• Vị trí phù hợp: Phần đầu của một dashboard.

3. Biểu Đồ Đường (Line Chart)

• Kết hợp đồ thị đường với biểu đồ cột: Một biểu đồ cột hiển thị khối lượng giao dịch cổ phiếu hàng ngày kết hợp với đồ thị đường biểu diễn giá cổ phiếu tương ứng có thể cung cấp các gợi ý trực quan (visual cues) để nghiên cứu sâu hơn.

• Tô màu vùng dưới các đường: Khi bạn có từ hai biểu đồ đường trở lên, hãy lấp đầy khoảng không gian dưới các đường tương ứng để tạo thành biểu đồ vùng (area chart). Điều này giúp người xem nắm bắt được tỷ lệ đóng góp tương đối của mỗi đường so với tổng thể.

• Chỉ số lưu lượng tìm kiếm (SVI): Được tính trung bình trong vòng 2 tuần trước, sau và bao gồm cả ngày Lễ Tạ ơn/Black Friday.

• Phân tích: Kể từ năm 2008, "Black Friday" đã trở thành cụm từ tìm kiếm phổ biến hơn "Thanksgiving". Điều này trùng khớp với sự gia tăng tổng chi tiêu trong kỳ nghỉ cuối tuần Black Friday. Hai biểu đồ đường này làm rõ sự lên ngôi của Black Friday như một sự kiện trọng đại tại Hoa Kỳ. Có thể thấy nhanh rằng Lễ Tạ ơn đã mất dần vị thế trước giai đoạn mua sắm phổ biến này vào năm 2008.

• Running Sum of Offer Amount: Tổng lũy kế giá trị chào bán (tính bằng triệu USD).

• Phân tích: Khi có từ hai tập dữ liệu trở lên trong một biểu đồ đường, việc tô màu vùng dưới đường sẽ rất hữu ích. Trong biểu đồ này, người xem có thể dễ dàng nhận thấy các công ty trong lĩnh vực công nghệ đã huy động được nhiều vốn hơn so với lĩnh vực bất động sản trong năm 2011.

• Adj Close (Adjusted Close): Giá đóng cửa điều chỉnh.

• Volume: Khối lượng giao dịch.

• Phân tích: Biểu đồ đường là phương pháp hiệu quả nhất để hiển thị sự thay đổi theo thời gian. Trong trường hợp này, hiệu suất cổ phiếu của GE trong giai đoạn một năm được kết hợp với khối lượng giao dịch trong cùng khung thời gian. Chỉ cần nhìn thoáng qua, bạn có thể nhận diện được hai sự kiện quan trọng: một sự kiện dẫn đến đợt bán tháo (sell-off) và sự kiện còn lại mang lại lợi nhuận (gain) cho các cổ đông.

6. Biểu đồ Area

7. Biểu Đồ Cột (Bar Chart)

• So sánh dữ liệu giữa các danh mục: Ví dụ: Sản lượng áo sơ mi theo kích cỡ, lưu lượng truy cập website theo nguồn gốc, hoặc tỷ lệ chi tiêu theo từng bộ phận.

• Tích hợp đa biểu đồ trên một bảng điều khiển (Dashboard): Giúp người xem đối chiếu nhanh các thông tin liên quan thay vì phải tra cứu qua nhiều bảng tính hoặc trang trình chiếu để tìm câu trả lời.

• Sử dụng màu sắc để tăng tính tác động: Việc hiển thị hiệu quả doanh thu bằng các cột đơn thuần đã cung cấp đủ thông tin, nhưng việc sử dụng các lớp màu (overlay) để biểu thị khả năng sinh lời sẽ mang lại cái nhìn phân tích tức thời.

• Sử dụng biểu đồ cột chồng (Stacked bars) hoặc cột nhóm (Side-by-side bars): Hiển thị các dữ liệu liên quan chồng lên nhau hoặc đặt cạnh nhau giúp tăng chiều sâu phân tích và giải quyết nhiều vấn đề cùng lúc.

• Kết hợp biểu đồ cột với bản đồ: Thiết lập bản đồ đóng vai trò như một "bộ lọc" (filter); khi người dùng tương tác vào các vùng địa lý khác nhau, biểu đồ cột tương ứng sẽ hiển thị dữ liệu của vùng đó.

• Biểu diễn dữ liệu qua hai phía của trục tọa độ: Việc lập đồ đồ thị cho cả các điểm dữ liệu dương và âm dọc theo một trục liên tục là phương pháp hiệu quả để nhận diện các xu hướng biến động.

• Tổng chiều dài cột: Doanh thu trung bình tại Hoa Kỳ (Avg. U.S. Gross).

• Chú giải: Ngân sách dự kiến (Estimated Budget) và Lợi nhuận (Profit).

• Phân loại: Phim gốc (Original), Hậu truyện (Sequel), Hậu truyện thứ 2 (2nd Sequel), v.v.

Phân tích: Biểu đồ này giúp đánh giá mức độ ảnh hưởng của việc tăng ngân sách đối với doanh thu phòng vé của các phần phim tiếp theo. Thông qua bộ lọc, người xem có thể theo dõi tỷ suất lợi nhuận của từng thương hiệu cụ thể.

• Cơ chế hoạt động: Kết hợp biểu đồ cột với bản đồ. Bản đồ đóng vai trò bộ lọc tương tác.

• Chỉ số đo lường:
• Funding Ratio: Tỷ lệ đảm bảo nguồn vốn (đo lường bằng %).
• Unfunded Liability: Nghĩa vụ nợ chưa có tài sản đảm bảo (tính bằng đơn vị tỷ USD).

Phân tích: Thay vì phải cuộn chuột để tìm kiếm thông tin, việc kết hợp biểu đồ cột với bản đồ cho phép người dùng truy xuất thông tin chi tiết của từng bang (ví dụ: California) một cách trực quan. Biểu đồ sẽ tự động lọc để hiển thị các số liệu cụ thể về tỷ lệ tài trợ và các khoản nợ tương ứng của từng kế hoạch hưu trí tại bang đó.

7. Biểu Đồ Tròn (Pie Chart)

• Hiển thị tỷ trọng. Ví dụ: Tỷ lệ phần trăm ngân sách chi cho các bộ phận khác nhau, các danh mục phản hồi từ một cuộc khảo sát, hoặc bảng phân tích (breakdown) cách người Mỹ sử dụng thời gian rảnh rỗi.

• Giới hạn số lượng phần trong biểu đồ ở mức tối đa là 06: Nếu bạn có hơn sáu tỷ trọng cần truyền tải, hãy cân nhắc chuyển sang biểu đồ cột. Việc diễn giải các phần của biểu đồ tròn một cách có ý nghĩa sẽ trở nên cực kỳ khó khăn khi số lượng phân đoạn quá lớn.

• Chèn biểu đồ tròn lên bản đồ: Đây có thể là một cách thú vị để làm nổi bật các xu hướng địa lý trong dữ liệu. Nếu bạn chọn kỹ thuật này, hãy sử dụng các biểu đồ tròn chỉ gồm một vài phân đoạn để duy trì tính trực quan và dễ hiểu.

• Chú giải: Trên đất liền (Land) và Ngoài khơi (Offshore).

• Số lượng giàn khoan (Rig Count): Hiển thị theo khu vực địa lý (Châu Phi, Châu Á - Thái Bình Dương, Canada, Châu Âu, Mỹ Latinh, Trung Đông, Nga và Caspi, Hoa Kỳ).

• Phân tích: Biểu đồ tròn cung cấp cho người xem một phương thức nhanh chóng để nắm bắt dữ liệu tỷ trọng. Việc sử dụng biểu đồ tròn trên bản đồ này hiển thị rõ nét sự phân bổ các giàn khoan dầu trên đất liền so với ngoài khơi tại khu vực Châu Âu.

8. Biểu đồ Map

• Hiển thị dữ liệu đã được mã hóa địa lý (geocoded data). Ví dụ: Các yêu cầu bồi thường bảo hiểm theo bang, điểm đến xuất khẩu sản phẩm theo quốc gia, tai nạn giao thông theo mã bưu chính, hoặc các phân vùng bán hàng tùy chỉnh.

• Sử dụng bản đồ làm bộ lọc cho các loại biểu đồ, đồ thị và bảng biểu khác: Kết hợp bản đồ với các dữ liệu liên quan khác, sau đó sử dụng nó như một bộ lọc để phân tích sâu (drill down) vào dữ liệu, phục vụ cho việc nghiên cứu và thảo luận thông tin một cách toàn diện.

• Chồng biểu đồ bong bóng (bubble charts) lên trên bản đồ: Biểu đồ bong bóng đại diện cho mức độ tập trung của dữ liệu và kích thước đa dạng của chúng là một cách nhanh chóng để nắm bắt các dữ liệu tương đối. Bằng cách lồng ghép các bong bóng lên trên bản đồ, người xem có thể dễ dàng diễn giải tác động địa lý của các điểm dữ liệu khác nhau một cách tức thì.

• Thang màu (Color Scale): Biểu thị mật độ công trình từ thấp đến cao.

• Cơ chế tương tác: Cho phép chọn một bang cụ thể (ví dụ: Connecticut) hoặc tìm kiếm theo thành phố để xem vị trí chính xác của các tòa nhà.

• Phân tích: Bản đồ là một phương thức mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu. Trong công cụ trực quan này, bạn có thể tập trung vào từng tòa nhà đạt chứng nhận LEED tại Hoa Kỳ dựa trên địa chỉ đường phố cụ thể của chúng. Việc chọn bất kỳ bang hoặc thành phố nào sẽ giúp xác định những tòa nhà thân thiện với môi trường nhất trong khu vực đó.

9. Biểu Đồ Phân Tán (Scatter Plot)

• Nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến số khác nhau. Ví dụ: Khả năng mắc ung thư phổi giữa nam và nữ ở các độ tuổi khác nhau; mô hình mua sắm điện thoại thông minh của nhóm khách hàng "tiên phong" (early adopters) và nhóm "lạc hậu" (laggards); chi phí vận chuyển của các danh mục sản phẩm khác nhau đến các khu vực khác nhau.

• Thêm đường xu hướng hoặc đường khớp nhất (line of best fit): Bằng cách thêm đường xu hướng, sự tương quan giữa các dữ liệu sẽ được xác định rõ ràng hơn.

• Tích hợp các bộ lọc: Bằng cách thêm bộ lọc vào biểu đồ phân tán, bạn có thể nhanh chóng phân tích chi tiết (drill down) các góc nhìn và dữ liệu cụ thể để nhận diện quy luật.

• Sử dụng các kiểu đánh dấu (mark types) giàu thông tin: Câu chuyện đằng sau dữ liệu có thể được làm nổi bật hơn bằng cách sử dụng các hình khối hoặc biểu tượng có liên quan.

• Cơ chế: Sử dụng các biểu tượng (icons) hoặc "kiểu đánh dấu" giàu thông tin như biểu tượng nam và nữ để bổ sung chi tiết cho biểu đồ phân tán.

• Phân tích: Bằng cách tương tác với đồ thị và bộ lọc, người dùng có thể quan sát sự thay đổi của các yếu tố nhân khẩu học ảnh hưởng như thế nào đến việc dự báo phí bảo hiểm cho một đơn vị sử dụng lao động.

• Outliers (Giá trị ngoại lai): Sử dụng biểu đồ phân tán là cách nhanh chóng và hiệu quả để phát hiện các điểm dữ liệu dị biệt có thể cần phải điều tra thêm.

• Phân tích: Thông qua việc thiết lập biểu đồ phân tán tương tác này, một điều tra viên bảo hiểm có thể nhanh chóng đánh giá các khu vực hoặc hoạt động có khả năng xảy ra gian lận.

10. Biểu đồ Bubble

• Hiển thị mức độ tập trung của dữ liệu dọc theo hai trục tọa độ. Ví dụ: Mức độ tập trung doanh số theo sản phẩm và địa lý, hoặc tỉ lệ chuyên cần của lớp học theo khoa và thời điểm trong ngày.

• Làm nổi bật dữ liệu trên biểu đồ phân tán: Bằng cách thay đổi kích thước và màu sắc của các điểm dữ liệu, một biểu đồ phân tán có thể được chuyển đổi thành một công cụ trực quan hóa phong phú, giúp giải đáp nhiều câu hỏi cùng một lúc.

• Phủ lên bản đồ (Overlay on maps): Bong bóng cung cấp thông tin nhanh chóng cho người xem về mức độ tập trung tương đối của dữ liệu. Việc sử dụng kỹ thuật này như một lớp phủ trên bản đồ giúp đặt các dữ liệu liên quan đến địa lý vào một bối cảnh cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả.

• Các loại nhân vật: Sát thủ & Đấu sĩ (Assassins & Fighters), Gây sát thương & Đỡ đòn (Damagers & Tanks), v.v.

• Chỉ số: KDA (Tỉ lệ Hạ gục/Bị hạ gục/Hỗ trợ) và Tỉ lệ Thắng-Thua trung bình (Avg. Win-Loss Ratio).

• Phân tích: Trong biểu đồ phân tán được làm nổi bật bằng bong bóng này, kích thước và màu sắc đa dạng của các vòng tròn giúp người xem nhanh chóng so sánh tương quan giữa các người chơi. Việc di chuột qua các bong bóng cho phép truy cập tức thì vào thông tin chi tiết của từng nhân vật.

• Cơ chế màu sắc: Bong bóng màu xanh đại diện cho các quốc gia xuất khẩu ròng (net exporters) và màu đỏ dành cho các quốc gia nhập khẩu ròng (net importers).

• Phân tích: Thật dễ dàng để nhận diện quốc gia nào mua và bán dầu nhiều nhất thông qua các bong bóng được phủ trên bản đồ. Khi chọn một quốc gia bất kỳ, bảng điều khiển sẽ hiển thị chi tiết về lịch sử tiêu thụ của quốc gia đó.

11. Biểu đồ Bullet

• Đánh giá hiệu suất của một chỉ số so với mục tiêu. Ví dụ: Đánh giá chỉ tiêu doanh số, chi tiêu thực tế so với ngân sách, dải hiệu suất (tốt/khá/kém).

• Sử dụng màu sắc để minh họa các ngưỡng đạt được (achievement thresholds): Việc sử dụng các màu sắc như đỏ, vàng, xanh lá làm nền cho chỉ số chính giúp người xem nhanh chóng hiểu được hiệu suất hiện tại đang nằm ở mức nào so với mục tiêu.

• Thêm biểu đồ Bullet vào bảng điều khiển để tóm tắt thông tin chuyên sâu: Kết hợp biểu đồ Bullet với các loại biểu đồ khác trên cùng một bảng điều khiển sẽ hỗ trợ đắc lực cho các cuộc thảo luận về việc cần tập trung nguồn lực vào đâu để hoàn thành các mục tiêu đề ra.

• Các chỉ số chính:
• Total Sales: Tổng doanh số.
• Quota: Chỉ tiêu đề ra.
• Achievement (%): Tỷ lệ hoàn thành.

• Phân tích: Theo dõi lộ trình đạt chỉ tiêu của đội ngũ kinh doanh là yếu tố then chốt để quản lý sự thành công. Trong bảng điều khiển chỉ tiêu này, nhà quản lý bán hàng có thể nhanh chóng lựa chọn xem hiệu suất của đội ngũ theo tỷ lệ phần trăm chỉ tiêu hoặc theo giá trị doanh số, đồng thời tập trung phân tích thành tựu theo từng khu vực cụ thể (Central, East, West).

12. Biểu đồ Treemap

• Hiển thị dữ liệu phân cấp theo tỷ lệ của tổng thể. Ví dụ: Mức độ sử dụng dung lượng lưu trữ trên các máy tính, quản lý số lượng và mức độ ưu tiên của các ca hỗ trợ kỹ thuật (support cases), so sánh ngân sách tài chính giữa các năm.

• Tô màu các hình chữ nhật theo một danh mục khác với cấu trúc phân cấp: Điều này giúp bổ sung thêm một chiều thông tin khác ngoài cấu trúc phân rã ban đầu.

• Kết hợp Treemap với biểu đồ cột: Trong Tableau, việc đặt một chiều dữ liệu (dimension) khác lên các hàng (Rows) sẽ biến mỗi cột trong biểu đồ cột thành một Treemap. Điều này giúp bạn nhanh chóng so sánh các hạng mục thông qua chiều dài của cột, đồng thời quan sát được mối quan hệ tỷ lệ bên trong mỗi cột đó.

• Danh mục: Tài liệu (Document), Phản hồi (Feedback), Hỗ trợ (Support) và Bảo trì (Maintenance).

• Mức độ ưu tiên: Từ P1 (Cao nhất) đến P5 (Thấp nhất).

• Phân tích: Treemap này hiển thị toàn bộ các ca hỗ trợ của một công ty. Có thể thấy rằng Tài liệu, Phản hồi, Hỗ trợ và Bảo trì chiếm phần lớn (lion's share) khối lượng công việc. Tuy nhiên, trong nhóm Phản hồi và Hỗ trợ, các ca P1 chiếm số lượng lớn nhất; trong khi ở hầu hết các danh mục khác, các ca P4 có mức độ nhẹ hơn lại chiếm ưu thế.

• Biến số: GDP tổng thế, khu vực địa lý và quốc gia.

• Phân tích: Trong biểu đồ kết hợp này, chúng ta có thể thấy GDP tổng thể tăng trưởng theo thời gian (ngoại trừ năm 2009 khi GDP sụt giảm), đồng thời biết được khu vực và quốc gia nào đóng góp nhiều nhất vào GDP toàn cầu.

• Quan sát chi tiết: Từ năm 2001, khu vực Châu Mỹ (The Americas) chiếm tỷ trọng GDP lớn nhất cho đến năm 2007. Bạn cũng có thể thấy GDP của Châu Mỹ phần lớn được cấu thành từ một hình chữ nhật lớn (một quốc gia đơn lẻ), trong khi khu vực Châu Âu (Europe) được tạo thành từ các hình chữ nhật có kích thước tương đồng hơn.

13. Biểu đồ Sankey

• Tình huống sử dụng: Phân tích hành vi người dùng hoặc khách hàng trong một quy trình cụ thể, phân tích ngân sách được phân bổ trong các bộ phận, xác định các điểm mất mát hoặc lãng phí, …

• Vị trí phù hợp: Phần thân và chân của một dasboard.

14. Biểu đồ Waterfall

• Tình huống sử dụng: Phân tích hiệu suất giúp xác định các yếu tố đóng góp vào thành công hoặc thất bại, phân tích tài chính, …

• Vị trí phù hợp: Phần đầu và thân của một dashboard.

15. Biểu đồ Timeline

• Tình huống sử dụng: Lịch sử và sự kiện, quản lý dự án, phát triển sản phẩm, tiến trình pháp lý, hành trình người dùng, lộ trình phát triển công nghệ, sự kiện cá nhân.

• Vị trí phù hợp: Phần đầu của dashboard.

16. Biểu đồ Boxplot

• Hiển thị sự phân phối của một tập dữ liệu. Ví dụ: Thấu hiểu dữ liệu trong nháy mắt, quan sát cách dữ liệu bị lệch (skewed) về một phía, hoặc xác định các giá trị ngoại lai (outliers) trong dữ liệu.

• Ẩn các điểm dữ liệu bên trong hộp: Việc này giúp người xem tập trung hoàn toàn vào các giá trị ngoại lai.

• So sánh các biểu đồ hộp trên các chiều danh mục (categorical dimensions): Biểu đồ hộp rất hữu hiệu trong việc cho phép bạn so sánh nhanh chóng sự phân phối giữa các tập dữ liệu khác nhau.

• Bộ lọc (Filters): Khoảng thời gian (16/09/13 - 01/10/13), Loại hình nhà ở (Căn hộ, Nhà đa hộ, Nhà đơn lập, Đất trống, v.v.).

• Trục tung: Giá bán (từ 0 đến 4.500.000 USD).

• Trục hoành: Các thành phố (Chicago, Los Angeles, Seattle, Washington DC, San Francisco).

• Phân tích: Trong khoảng thời gian này, giá trung vị (median) của các ngôi nhà đã bán cao nhất là ở San Francisco, nhưng phạm vi phân phối (distribution) của Los Angeles lại rộng hơn. Trên thực tế, ngôi nhà đắt nhất ở Los Angeles được bán với mức giá gấp nhiều lần giá trung vị.

17. Biểu đồ Candlestick

• Tình huống sử dụng: Dùng để phân tích kỹ thuật, xu hướng biến động giá, tân lý của thị trường, …

• Vị trí phù hợp: Phần đầu và thân của một dashboard.

18. Biểu đồ Histogram

• Thấu hiểu sự phân bổ của dữ liệu. Ví dụ: Số lượng khách hàng theo quy mô công ty, kết quả học tập của sinh viên trong một kỳ thi, tần suất xảy ra lỗi của một sản phẩm.

• Thử nghiệm các cách nhóm dữ liệu khác nhau: Khi bạn đang khám phá dữ liệu và tìm kiếm các cách nhóm hoặc các "khoảng chia" (bins) hợp lý, việc tạo ra nhiều biểu đồ tần suất khác nhau có thể giúp bạn xác định được tập dữ liệu hữu ích nhất.

• Thêm bộ lọc: Bằng cách cung cấp phương thức để người xem phân tích sâu (drill down) vào các danh mục dữ liệu khác nhau, biểu đồ tần suất sẽ trở thành một công cụ hữu hiệu để nhanh chóng khám phá nhiều góc nhìn dữ liệu.

• Trục tung (Number of Sales): Số lượng giao dịch.

• Trục hoành (Price Intervals): Các khoảng giá (từ dưới 150.000 USD đến trên 1.000.000 USD).

• Trạng thái tài chính (Distress Status):
• Short Sale: Bán lỗ (để tránh tịch biên).
• Bank Owned: Ngân hàng tịch biên.
• Non-Distressed: Giao dịch thông thường.

• Phân tích: Biểu đồ tần suất này hiển thị phân khúc giá nhà nào đang có lượng giao dịch lớn nhất trong tháng. Bạn có thể tự khám phá sự thay đổi của biểu đồ khi lựa chọn các biến số khác nhau như tháng bán, địa điểm (hạt), hoặc tình trạng tài chính của bất động sản.

19. Biểu dồ Heatmap

• Hiển thị mối quan hệ giữa hai nhân tố. Ví dụ: Phân tích phân khúc (segmentation analysis) thị trường mục tiêu, mức độ chấp nhận sản phẩm (product adoption) giữa các khu vực, hoặc danh sách khách hàng tiềm năng theo từng nhân viên đại diện.

• Biến thiên kích thước của các ô vuông: Bằng cách thay đổi kích thước của các ô vuông, bản đồ nhiệt không chỉ hiển thị mức độ tập trung của hai nhân tố giao thoa mà còn tích hợp thêm yếu tố thứ ba. Ví dụ: Một bản đồ nhiệt có thể biểu thị sở thích hoạt động thể thao của người phản hồi và tần suất họ tham gia sự kiện đó dựa trên màu sắc, trong khi kích thước của ô vuông phản ánh số lượng người phản hồi trong danh mục đó.

• Sử dụng các ký hiệu khác thay cho ô vuông: Đôi khi, việc sử dụng các loại ký hiệu (marks) khác sẽ giúp truyền tải dữ liệu của bạn một cách ấn tượng và hiệu quả hơn.

• Favorite Type of Book by Age: Loại sách yêu thích theo độ tuổi.

• Favorite Type of Book by Income Category: Loại sách yêu thích theo nhóm thu nhập.

• % of Total Weight by Age and Assets: Tỷ trọng tổng thể theo độ tuổi và tài sản.

• Phân tích: Trong phân tích phân khúc thị trường này, bản đồ nhiệt đã hé lộ một ý tưởng cho chiến dịch mới. Các hộ gia đình có thu nhập cao ở độ tuổi 60 có xu hướng mua sách thiếu nhi. Có lẽ đã đến lúc triển khai một chiến dịch mới hướng tới đối tượng khách hàng là ông bà?

20. Bảng Đánh Dấu (Highlight Table)

• Cung cấp thông tin chi tiết cho bản đồ nhiệt. Ví dụ: Tỷ lệ phần trăm thị phần của các phân khúc khác nhau, số liệu doanh số của từng đại diện kinh doanh tại một khu vực cụ thể, dân số của các thành phố qua các năm khác nhau.

• Kết hợp bảng đánh dấu với các loại biểu đồ khác: Ví dụ, việc kết hợp biểu đồ đường với một bảng đánh dấu cho phép người xem vừa nắm bắt được các xu hướng tổng thể, vừa nhanh chóng truy xuất chi tiết (drill down) vào một mặt cắt dữ liệu (cross section) cụ thể.

• Các danh mục so sánh (Program):
• Medicaid/Medicare: Các chương trình bảo hiểm y tế.
• Interest: Lãi vay.
• Security / Non Sec.: Chi phí an ninh và phi an ninh.
• Revenue: Doanh thu.
• Deficit: Thâm hụt.
• Nat Debt: Nợ quốc gia.

• Cơ chế so sánh (Spending Difference): Thang màu biểu thị sự khác biệt giữa hai đề xuất ngân sách của Obama và Ryan (Ví dụ: Màu xanh đậm hơn biểu thị mức chi tiêu cao hơn ở một phía).

• Phân tích: Bảng đánh dấu này đối chiếu hai đề xuất ngân sách năm 2012 của Hoa Kỳ. Bằng cách kết hợp màu sắc của bản đồ nhiệt với các giá trị số cụ thể, người quản lý hoặc nhà phân tích có thể nhanh chóng xác định các lĩnh vực có sự khác biệt lớn nhất về phân bổ ngân sách giữa hai kế hoạch.

21. Biểu Đồ Gantt (Gantt Chart)

• Hiển thị tiến độ dự án. Ví dụ: Minh họa các sản phẩm bàn giao then chốt (key deliverables), người phụ trách và thời hạn hoàn thành.

• Hiển thị các đối tượng khác đang được sử dụng theo thời gian. Ví dụ: Thời gian sử dụng máy móc, sự sẵn sàng của các thành viên trong một đội ngũ.

• Thêm màu sắc: Thay đổi màu sắc của các thanh trong biểu đồ Gantt giúp người xem nhanh chóng nắm bắt được các khía cạnh quan trọng của biến số.

• Kết hợp bản đồ và các loại biểu đồ khác với biểu đồ Gantt: Việc tích hợp biểu đồ Gantt vào một bảng điều khiển (dashboard) cùng với các loại biểu đồ khác cho phép lọc và phân tích sâu (drill down) để mở rộng các thông tin chuyên sâu được cung cấp.

• Tình trạng nguồn lực (Resource Status): Ví dụ: "Roy D đang gặp rắc rối: khối lượng công việc quá lớn so với số giờ đã lên kế hoạch."

• Số giờ đã hoàn thành theo nhiệm vụ chi tiết: Hiển thị tiến độ thực tế so với dự kiến.

• Phân tích: Biểu đồ Gantt là trung tâm của bảng điều khiển này, cung cấp cái nhìn tổng thể về các nhiệm vụ, người phụ trách, hạn chót và trạng thái. Bằng cách cung cấp một danh mục các nhiệm vụ ở phía trên, nhà quản lý dự án có thể truy xuất chi tiết khi cần thiết để đưa ra các quyết định có cơ sở.

• Sắp xếp theo thời gian công tác (Length of Service): Biểu đồ liệt kê các cái tên tiêu biểu như Robert C. Byrd, Strom Thurmond...

• Phân tích: Chỉ với một cái nhìn nhanh, biểu đồ Gantt này cho bạn biết Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ nào giữ chức vụ lâu nhất và phe chính trị (đảng phái) mà họ đại diện. Bạn có thể chọn công cụ trực quan và sử dụng menu thả xuống để xem các tiêu chí như đảng phái.

22. Table (Pivot table)

• Tình huống sử dụng: Biểu diễn dữ liệu cụ thể hơn theo các dimensions, diễn giải lại một biểu đồ khác một cách chi tiết hơn, …

• Vị trí phù hợp: Phần thân và chân của một dashboard.