Data Visualization คืออะไร ควรใช้กราฟแบบไหนกันบ้าง

Data Visualization คือ การนำข้อมูลเชิงตัวเลขมานำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและน่าสนใจ โดยใช้ภาพกราฟิกหรือแผนภูมิต่างๆ เพื่อช่วยให้ผู้รับสารสามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและชัดเจน

ประเภทของ Data Visualization มีอะไรบ้างที่เราต้องรู้

Data Visualization สามารถแบ่งออกได้เป็นประเภทต่างๆ ตามวัตถุประสงค์การใช้งาน ดังนี้:

1.Graph (กราฟเส้น)

กราฟเส้น หรือ line graph กราฟประเภทที่แสดงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา ช่วยให้มองเห็นการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ เช่น กราฟเส้น กราฟพื้นที่ กราฟเส้นโค้งเรียบ

2.Bar Chart (กราฟแท่ง)

ประเภทที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ ช่วยให้มองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ เช่น กราฟแท่ง แผนภาพการกระจาย

3.Pine Chart (กราฟวงกลม)

ประเภทที่แสดงค่าของกลุ่มย่อยภายในกลุ่มใหญ่ ช่วยให้มองเห็นค่าของกลุ่มย่อยภายในกลุ่มใหญ่ เช่น กราฟวงกลม กราฟวงกลมโดนัท แผนที่ความร้อน กราฟแท่งซ้อนทับ กราฟแผนผัง

4.Table Chart (กราฟตาราง)

ประเภทที่แสดงภาพมูลค่าเดี่ยว ช่วยให้มองเห็นภาพมูลค่าเดี่ยว เช่น การ์ด ตารางข้อมูล มาตรวัด

5.Histogram

ประเภทที่จับภาพการกระจายของตัวแปร ช่วยให้มองเห็นการกระจายของตัวแปร เช่น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง แผนภาพไวโอลิน แผนภาพความหนาแน่น

6.Visualize a flow

ประเภทที่แสดงภาพการไหล ช่วยให้เข้าใจว่าจุดข้อมูลเคลื่อนที่และโต้ตอบกันอย่างไร เช่น แผนภูมิ Sankey แผนภูมิ Chord แผนภูมิ Network

การเลือก Data Visualization

การเลือก Data Visualization ที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลเฉพาะและวัตถุประสงค์การใช้งาน ดังนี้:

1.ข้อมูลเฉพาะ/แสดงแนวโน้ม

หากข้อมูลมีขนาดใหญ่และซับซ้อน ต้องการเน้นให้เห็นแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง ควรเลือกใช้ Data Visualization ประเภทที่ช่วยให้มองเห็นภาพรวมได้ง่าย เช่น กราฟเส้น นำเสนอ

2.ควรเลือกใช้ Data Visualization ที่ผู้รับสารเข้าใจได้ง่าย เช่น กราฟแท่ง แผนภาพการกระจาย

ตัวอย่างการใช้งาน Data Visualization

Data Visualization ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในหลากหลายวงการ เช่น ธุรกิจ การศึกษา การแพทย์ การวิจัย ฯลฯ ตัวอย่างการใช้งาน Data Visualization ดังนี้:

• ธุรกิจ ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขาย การตลาด การเงิน ฯลฯ เพื่อวางแผนกลยุทธ์ทางธุรกิจ
• การศึกษา ใช้เพื่อวิเคราะห์ผลการเรียน พฤติกรรมนักเรียน ฯลฯ เพื่อพัฒนาหลักสูตรการเรียนการสอน
• การแพทย์ ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย ผลการรักษา ฯลฯ เพื่อวางแผนการรักษา
• การวิจัย ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย ผลการศึกษา ฯลฯ เพื่อเผยแพร่ผลการวิจัย

สรุป

Data Visualization เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการนำเสนอข้อมูลเชิงตัวเลขให้เข้าใจง่ายและน่าสนใจ การเลือก Data Visualization ที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลเฉพาะและวัตถุประสงค์การใช้งาน หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับเพื่อนๆที่กำลังสนใจในการทำข้อมูลในการนำเสนอกันนะครับ