หน้าแรก คลังความรู้ คลังความรู้ นานาสาระน่ารู้ ทำความรู้จัก Data Visualization
ทำความรู้จัก Data Visualization
13 พ.ค. 2567
0
นานาสาระน่ารู้

Data Visualization  เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลที่เป็นตัวเลขหรือข้อมูลที่มีลักษณะเป็นข้อความจำนวนมากให้อยู่ในรูปแบบภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ หรือแผนที่ เพื่อช่วยในการทำความเข้าใจและสื่อสารข้อมูลนั้นๆ ได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การแสดงผลข้อมูลด้วยภาพทำให้ผู้ชมสามารถรับรู้แนวโน้ม รูปแบบ หรือความสัมพันธ์ของข้อมูลได้รวดเร็วและง่ายดาย Data Visualization มีหลายประเภทของกราฟและแผนภูมิที่สามารถใช้ได้ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลที่ต้องการแสดงผล โดยทั่วไปสามารถแบ่งตามประเภทของข้อมูลได้ดังนี้:

ข้อมูลเชิงเปรียบเทียบ (Comparison)

  • กราฟแท่ง (Bar Chart): ใช้สำหรับเปรียบเทียบค่าของข้อมูลในกลุ่มต่างๆ เช่น ยอดขายรายเดือน
  • กราฟเส้น (Line Chart): ใช้สำหรับแสดงแนวโน้มของข้อมูลตลอดช่วงเวลาหนึ่งๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้น
  • กราฟแท่งซ้อน (Stacked Bar Chart): แสดงการเปรียบเทียบและการแบ่งส่วนภายในกลุ่มเดียวกัน

ข้อมูลเชิงสัดส่วน (Proportion)

  • กราฟวงกลม (Pie Chart): แสดงสัดส่วนของส่วนประกอบภายในกลุ่มทั้งหมด เช่น ส่วนแบ่งตลาดของแต่ละบริษัท
  • กราฟโดนัท (Donut Chart): คล้ายกับกราฟวงกลมแต่มีช่องว่างตรงกลาง ทำให้สามารถใส่ข้อมูลเพิ่มเติมได้
  • Tree Map: แสดงข้อมูลเป็นส่วนประกอบของกลุ่มที่ใหญ่กว่า เช่น สัดส่วนพื้นที่ในงบประมาณของแต่ละแผนก

ข้อมูลเชิงกระจาย (Distribution)

  • กราฟฮิสโตแกรม (Histogram): ใช้แสดงการกระจายของข้อมูลที่เป็นค่าต่อเนื่อง เช่น การกระจายของคะแนนสอบ
  • กราฟจุด (Dot Plot): ใช้แสดงการกระจายตัวของข้อมูลแต่ละจุดในกลุ่มข้อมูล
  • กราฟกล่อง (Box Plot): แสดงการกระจายของข้อมูลและจุดที่เป็น outlier

ข้อมูลเชิงความสัมพันธ์ (Relationship)

  • กราฟกระจาย (Scatter Plot): แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างอายุและรายได้
  • Bubble Chart: เป็นการต่อยอดจากกราฟกระจายโดยการเพิ่มขนาดของฟองเพื่อแสดงตัวแปรที่สาม
  • Heatmap: ใช้แสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลหลายมิติ โดยใช้สีเพื่อแสดงระดับความเข้มของค่า

ข้อมูลเชิงลำดับขั้น (Hierarchical Data)

  • Tree Diagram: แสดงข้อมูลเป็นลำดับขั้นจากระดับสูงไปยังระดับต่ำ
  • Sunburst Chart: คล้ายกับ Tree Diagram แต่แสดงเป็นวงกลมหลายชั้น

ข้อมูลที่เป็นแผนที่ (Geospatial Data)

  • Choropleth Map: ใช้แสดงข้อมูลตามภูมิศาสตร์ โดยใช้สีเพื่อแสดงความเข้มข้นของข้อมูลในพื้นที่ต่างๆ
  • Dot Density Map: แสดงการกระจายของข้อมูลในพื้นที่หนึ่งๆ โดยใช้จุดแทนข้อมูลแต่ละจุด

การเลือกใช้กราฟหรือแผนภูมิที่เหมาะสมกับข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้การสื่อสารข้อมูลนั้นๆ มีประสิทธิภาพและชัดเจนมากที่สุด ปัจจุบันมีเครื่องมือ Data Visualization ที่หลากหลายทั้งที่เป็นแบบฟรีและมีค่าใช้จ่าย ซึ่งสามารถเลือกใช้งานตามความต้องการและความสามารถของเครื่องมือแต่ละตัว ดังนี้:

เครื่องมือ Data Visualization แบบใช้ได้ฟรี

  1. Google Data Studio
    • ใช้งานฟรีสำหรับการสร้างรายงานและแดชบอร์ด สามารถเชื่อมต่อกับ Google Sheets, Google Analytics, และแหล่งข้อมูลอื่นๆ
  1. Tableau Public
    • รุ่นฟรีของ Tableau ที่ให้คุณสร้างและแบ่งปัน Visualizations ออนไลน์ แต่ไม่สามารถเก็บไฟล์ข้อมูลในเครื่องได้ ข้อมูลทั้งหมดจะต้องเผยแพร่ในพื้นที่สาธารณะ
  2. Microsoft Power BI Desktop
    • รุ่นฟรีของ Power BI ที่มีความสามารถในการสร้างรายงานและแดชบอร์ด แต่มีข้อจำกัดในส่วนของการแชร์และการทำงานร่วมกัน ซึ่งมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในเวอร์ชันเต็ม
  3. Plotly
    • แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ช่วยสร้างกราฟเชิงโต้ตอบได้ทั้งใน Python, R, และ JavaScript สามารถใช้งานฟรีได้ในระดับพื้นฐาน
  4. D3.js
    • ไลบรารี JavaScript แบบโอเพนซอร์สที่ทรงพลังสำหรับการสร้าง Data Visualizations ที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ แม้จะต้องใช้ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม
  5. Chart.js
    • ไลบรารี JavaScript แบบโอเพนซอร์สที่เหมาะสำหรับการสร้างกราฟพื้นฐาน เช่น กราฟแท่ง กราฟเส้น กราฟวงกลม เป็นต้น

เครื่องมือ Data Visualization ที่มีค่าใช้จ่าย

  1. Tableau
    • เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการสร้าง Visualizations แบบมืออาชีพ รองรับการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลากหลาย สามารถสร้างแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบได้ง่าย ใช้ได้ทั้งแบบ Desktop, Online และ Server
  2. Microsoft Power BI Pro
    • เป็นเวอร์ชันที่มีค่าใช้จ่ายของ Power BI ซึ่งเพิ่มความสามารถในการแชร์และทำงานร่วมกับทีม และการใช้งาน Power BI Service ในคลาวด์
  3. QlikView/Qlik Sense
    • เครื่องมือ Data Visualization ที่เน้นการทำงานเชิงวิเคราะห์ด้วยความสามารถในการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และสร้าง Visualizations ที่ซับซ้อนได้
  4. Looker (Google Cloud)
    • แพลตฟอร์ม BI ที่เน้นการสร้างรายงานและแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบที่มีการรวมการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-time
  5. SAP Analytics Cloud
    • เครื่องมือ BI บนคลาวด์ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล, การสร้างรายงาน และการวางแผนที่ครอบคลุมทั้งในด้านการวิเคราะห์และการสื่อสารข้อมูล
  6. Sisense
    • เครื่องมือ BI ที่มีความสามารถสูงในการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และสร้าง Visualizations ที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ
13 พ.ค. 2567
0
แชร์หน้านี้: