Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
การทำข้อมูลให้เป็นภาพ, หลังจากที่เริ่มทำความรู้จักกับ Data Visualization…
-
หลังจากที่เริ่มทำความรู้จักกับ Data Visualization ว่าคืออะไร รวมไปถึงความสำคัญของการใช้เครื่องมือไปแล้ว หลายคนก็อาจจะกำลังคิดว่าการทำ Data Visualization ก็ไม่ได้เป็นเรื่องใหม่ การทำแผนภูมิหรือกราฟนำเสนอต่าง ๆ เช่น แผนภูมิแท่ง กราฟเส้น ก็สามารถทำได้อยู่แล้ว แต่ดังที่กล่าวไว้ข้างต้นว่าจุดประสงค์หลักของการทำ Data Visualization คือการสรุปข้อมูลเพื่อให้ผู้อ่านสามารถจับประเด็นและเข้าใจข้อมูลได้ภายในระยะเวลาอันสั้น ซึ่งส่วนนี้เองที่ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นที่จะต้องทราบถึงองค์ประกอบของ Data Visualization เพื่อที่จะได้เลือกใช้งานได้เหมาะสมกับรูปแบบของข้อมูลที่จะนำเสนอองค์ประกอบหลักในการทำ Data Visualiztion ประกอบด้วย 2 องค์ประกอบได้แก่
-
-
-
-
-
-
-
Data Visualization คือการทำเอาข้อมูลหรือ “Data” ที่ผ่านกระบวนการวิเคราะห์จากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลแล้วเอามานำเสนอให้ออกมาในรูปที่สามารถเข้าใจได้ง่ายด้วยตาเปล่า ตัวอย่างการทำ Data Visualization ที่คนส่วนใหญ่มักจะใช้กันคือการทำแผนภูมิหรือกราฟนำเสนอต่าง ๆ เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม กราฟเส้น เป็นต้น โดยความสำคัญของการทำ Data Visualization คือการสื่อสารให้ผู้อ่านและฟังเกิดความเข้าใจในตัวข้อมูลได้ง่าย ถูกต้อง และรวดเร็ว ว่าข้อมูลที่นักวิเคราะห์ข้อมูลได้ไปวิเคราะห์ออกมาได้ข้อสรุปเป็นในทิศทางใดซึ่งการนำเสนอข้อมูลด้วยการใช้ Data Visualization เป็นเครื่องมือนั้นจะช่วยให้เราชี้ประเด็นของข้อมูลได้อย่างตรงจุด ทำให้ผู้อ่านสามารถโฟกัสและเข้าใจข้อมูลเหล่านั้นได้ในทันที
เป็นวัตถุประสงค์หรือความตั้งใจของผู้ออกแบบ Data Visualization ว่าอยากจะสื่อสารไปยังผู้รับให้เข้าใจอย่างไรโดยสามารถแบ่งวัตถุประสงค์ในการนำเสนอข้อมูลออกได้เป็น 4 ประเภทได้แก่
เป็นลักษณะแผนภูมิที่มีการระบุตำแหน่งของข้อมูลเพื่อดูว่าข้อมูลมีการกระจายตัวอยู่ในรูปแบบใดตัวอย่างแผนภูมิประเภทนี้ได้แก่ Histogram หรือ Box Plot Whiskers
ลักษณะแผนภูมิหรือกราฟจะเป็นการนำเอาข้อมูลแต่ละชุดมาหาข้อสรุปแล้วนำมาเปรียบเทียบกันเพื่อให้เกิดความแตกต่างระหว่างข้อมูลตัวอย่างแผนภูมิหรือกราฟที่จะใช้นำเสนอรูปแบบนี้ได้แก่ แผนภูมิแท่ง กราฟเส้นเปรียบเทียบ
วัตถุประสงค์เพื่อนำเอาข้อมูลมาแบ่งออกเป็นกลุ่มหรือเป็นส่วน ๆ โดยในชุดข้อมูลจำเป็นจะต้องสามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยอย่างน้อยมากกว่า 2 กลุ่มขึ้นไปถึงจะสามารถใช้แผนภูมิลักษณะนี้ได้ตัวอย่างเช่น แผนภูมิวงกลม
วัตถุประสงค์ในการนำเสนอเพื่อแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลตั้งแต่ 2 ตัวแปรขึ้นไปตัวอย่างแผนภูมิได้แก่ Heat Map หรือ Bubble Chart
อีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของการทำ Data Visualization ได้แก่ลักษณะของข้อมูลซึ่งจะมีผลว่าข้อมูลแบบไหนจะกำหนดว่าเราสามารถใช้รูปแบบนำเสนอได้หรือไม่ได้ตัวอย่างเช่น ถ้าข้อมูลมีแค่ตัวแปรเดียวแล้วเราอยากเปรียบเทียบข้อมูลอาจจะใช้ Bar Chart ธรรมดาได้ แต่ถ้ามีตัวแปร 2 ตัวแปรขึ้นไปอาจจะต้องเปลี่ยนมาใช้เป็น Scatter Plot แทน
เป็นรูปแบบการนำเสนอที่หลายคนคุ้นเคยกันมากที่สุดรวมไปถึงมีรูปแบบในการเสนอที่มีความหลายผู้ใช้งานสามารถเลือกได้ว่าอยากจะใช้แผนภูมิแบบไหนเพื่อให้เข้ากับวัตถุประสงค์ในการนำเสนอข้อมูล
รูปแบบการนำเสนอข้อมูลจะเป็นการแสดงตำแหน่งของข้อมูลร่วมกับมีการลากเส้นเชื่อมในแต่ละจุดเพื่อจะดูแนวโน้มของข้อมูล การนำเสนอโดยการใช้กราฟจะช่วยให้ผู้รับสารมองเห็นแนวโน้มสถานการณ์ตามเวลาที่เปลี่ยนแปลงไป
ในส่วนของแผนที่เป็น Data Visualization ที่มีวัตถุประสงค์ในการนำเสนอในรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับภูมิศาสตร์หรือพื้นที่ต่าง ๆ เช่น แผนที่แสดงจำนวนประชากรแบ่งตามภูมิศาสตร์ ซึ่งการนำเสนอในรูปแบบแผนที่สามารถเพิ่มรายละเอียดการนำเสนอด้วยการใส่สีโดยจะเรียกว่า Heat Map เป็นการนำเสนอข้อมูลตามภูมิศาสตร์ด้วยการแสดงความเข้มของสีบนแผนที่เป็นต้น
เป็นการนำเสนอข้อมูลด้วยวิธีการใช้เครื่องมือด้านกราฟฟิคเข้ามาช่วยให้ผู้รับสารเกิดความเข้าใจได้ง่ายมากยิ่งขึ้น รวมไปถึงการใช้ Infograhpics ยังสามารถใส่เทคนิค Storytelling หรือการเล่าเรื่องของข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลมีความน่าสนใจมากยิ่งขึ้น
เป็นการนำเอาข้อมูลต่าง ๆ มานำเสนอผ่านแผนภูมิและกราฟหลากหลายรูปแบบเพื่อเกิดการนำเสนอข้อมูลในภาพรวมทำให้ผู้รับสารสามารถเข้าใจข้อมูลภาพรวมทั้งหมด ซึ่งในปัจจุบันการทำ Dashboard เป็นเครื่องมือที่นิยมทำ Data Visualizaition แบบ Real Time เพื่อให้ผู้รับสารรับรู้ข้อมูลได้ในแบบทันที
สรุป
ทุกวันนี้ปัญหาของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่การจัดการกับข้อมูลหรือจะเป็นการสร้างโมเดลเพื่อหาแนวโน้มของข้อมูลในอนาคต แต่เป็นการสื่อสารข้อมูลไปยังบุคคลอื่นให้พวกเขารับทราบและเข้าใจที่มาที่ไปของข้อมูลไปจนถึงการสรุปข้อมูล ซึ่งกระบวนการสื่อสารนั้นเป็นสิ่งสำคัญมาก หากกระบวนการดังกล่าวไม่ประสบความสำเร็จการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดอาจจะไม่เกิดประสิทธิผลที่ดี
-
-
-