Công cụ nào dưới đây không phải là phần mềm trực quan hóa dữ liệu phổ biến?
A. Tableau
B. Microsoft Power BI
C. MongoDB
D. Looker Studio
Đáp án
Đáp án đúng: C
Câu hỏi yêu cầu xác định công cụ *không* phải là phần mềm trực quan hóa dữ liệu phổ biến.
A. Tableau: Là một phần mềm trực quan hóa dữ liệu rất phổ biến.
B. Microsoft Power BI: Là một công cụ BI (Business Intelligence) mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu.
C. MongoDB: Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL, hướng tài liệu. Nó không phải là một công cụ trực quan hóa dữ liệu. Mặc dù MongoDB có thể được sử dụng như một nguồn dữ liệu cho các công cụ trực quan hóa, bản thân nó không phải là một công cụ trực quan hóa.
D. Looker Studio (trước đây là Google Data Studio): Là một công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên web, cho phép tạo báo cáo và bảng điều khiển tương tác.
Câu hỏi yêu cầu xác định công cụ *không* phải là phần mềm trực quan hóa dữ liệu phổ biến.
A. Tableau: Là một phần mềm trực quan hóa dữ liệu rất phổ biến.
B. Microsoft Power BI: Là một công cụ BI (Business Intelligence) mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu.
C. MongoDB: Là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL, hướng tài liệu. Nó không phải là một công cụ trực quan hóa dữ liệu. Mặc dù MongoDB có thể được sử dụng như một nguồn dữ liệu cho các công cụ trực quan hóa, bản thân nó không phải là một công cụ trực quan hóa.
D. Looker Studio (trước đây là Google Data Studio): Là một công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên web, cho phép tạo báo cáo và bảng điều khiển tương tác.
Việc chọn loại biểu đồ phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm:
* Loại dữ liệu cần hiển thị (định tính hay định lượng): Các loại dữ liệu khác nhau phù hợp với các loại biểu đồ khác nhau. Ví dụ, biểu đồ cột thường được sử dụng cho dữ liệu định lượng rời rạc, trong khi biểu đồ đường thường được sử dụng cho dữ liệu định lượng liên tục. * Mục tiêu khán giả của báo cáo: Biểu đồ nên dễ hiểu đối với khán giả mục tiêu. Một số khán giả có thể quen thuộc với các loại biểu đồ phức tạp hơn những khán giả khác. * Mối quan hệ giữa các biến dữ liệu: Một số loại biểu đồ phù hợp hơn để hiển thị mối quan hệ giữa các biến dữ liệu so với những loại khác. Ví dụ, biểu đồ tán xạ thường được sử dụng để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
Màu sắc logo của công ty không phải là một yếu tố cần xem xét khi chọn loại biểu đồ. Màu sắc nên được chọn để làm cho biểu đồ dễ đọc và hấp dẫn, nhưng nó không nên ảnh hưởng đến loại biểu đồ được sử dụng.
Bước "Chuẩn bị dữ liệu" trong quá trình phân tích dữ liệu (Data Analytics) bao gồm các hoạt động làm sạch, chuyển đổi và tổ chức dữ liệu thô để sẵn sàng cho việc phân tích. Các bước này đảm bảo dữ liệu có chất lượng tốt và phù hợp với các công cụ và kỹ thuật phân tích sẽ được sử dụng sau đó. Do đó, đáp án B là chính xác. Các đáp án còn lại liên quan đến các giai đoạn khác trong quá trình phân tích dữ liệu, ví dụ như trực quan hóa dữ liệu (chọn biểu đồ phù hợp, thiết kế trực quan) hoặc đánh giá kết quả.
Bước đầu tiên trong quy trình trực quan hóa báo cáo là A. Chuẩn bị dữ liệu. Trước khi có thể chọn biểu đồ, xác định thông điệp hoặc thiết kế trực quan, bạn cần thu thập, làm sạch và định dạng dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và phù hợp cho việc phân tích và trình bày. Dữ liệu được chuẩn bị tốt là nền tảng cho mọi bước tiếp theo trong quy trình trực quan hóa.
Biểu đồ đường là lựa chọn phù hợp nhất để thể hiện xu hướng của dữ liệu theo thời gian. Nó cho phép ta dễ dàng quan sát sự thay đổi và biến động của dữ liệu qua các khoảng thời gian khác nhau. Biểu đồ cột thường dùng để so sánh các giá trị tại một thời điểm cụ thể, biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ phần trăm của các thành phần trong một tổng thể, và biểu đồ phân tán dùng để tìm mối tương quan giữa hai biến số.