10 รูปแบบพื้นฐานการทำ Data Visualization ฉบับเข้าใจง่าย + ตัวอย่าง
10 รูปแบบพื้นฐานการทำ Data Visualization ฉบับเข้าใจง่าย + ตัวอย่าง
เตยเชื่อว่าคนที่ทำงานสาย Data สภาพแวดล้อมรายล้อมไปด้วยชุดข้อมูลมหาศาล โดยเฉพาะกับมือใหม่ในวงการนี้ มักจะเจอคำถามที่ว่า ‘เราควรจะแสดงผลข้อมูลออกมาด้วยรูปแบบไหนกันนะ?’
การนำข้อมูลต่าง ๆ มาประมวลผลให้ออกมาเห็นภาพในประเด็นที่เราต้องการจะสื่อสารนั้น ถือว่าเป็นความท้าทายสำหรับคนทำงานสาย Data หลาย ๆ คน แอบสารภาพว่าเตยก็คือหนึ่งในนั้นค่ะ
วันนี้เตยได้รวบรวม 10 รูปแบบพื้นฐานการทำ Data Visualization พร้อมตัวอย่างเข้าใจง่ายมาฝากกันค่าา
1. Pie Chart
เป็นแผนภูมิลักษณะวงกลมและแบ่งเป็นช่องต่าง ๆ เหมาะสำหรับการนำเสนอข้อมูลจำแนกปริมาณของแต่ละหมวดหมู่โดยใช้ขนาดมุมหรือพื้นที่เป็นตัวบ่งชี้ โดยมักจะแบ่งเป็นค่า % และมักจะแยกสีต่าง ๆ ให้เห็นข้อมูลชัดเจน เช่น ส่วนแบ่งทางการตลาด (Market Share)
ควรใช้เมื่อไหร่?
- หมวดหมู่ของข้อมูลมีตั้งแต่ 2-5 หมวด หากมากกว่านี้ ชาร์ตจะเบียดเสียดทำให้อ่านภาพลำบาก
- ต้องการแสดงให้เห็นถึงหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่งที่มีค่าข้อมูลมากกว่าหมวดหมู่อื่น ๆ แบบเห็นได้ชัด
แผนภูมิประเภทนี้ทีมงานการตลาดวันละตอนใช้กันบ่อยมาก ๆ ค่ะ ไม่ว่าจะเป็น การตลาดวันละเทรนด์ หรือ Data Research Insight by Social Listening Tool เพราะเป็นแผนภูมิที่ประยุกต์ใช้งานได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายอีกด้วยค่ะ ใครที่อยากดูการใช้งานเพิ่มเติมสามารถกดเข้าไปดูตัวอย่างการใช้งานได้เลยค่ะ
2. Donut Chart
เป็นแผนภูมิที่ลักษณะโดยรวมจะเหมือนกับแผนภูมิวงกลม (Pie Chart) แต่จะแตกต่างจาก Pie Chart ที่จะมีพื้นที่ตรงกลางไว้ใช้แสดงข้อความหรือปริมาณรวมได้ของข้อมูลได้ และสามารถแสดงชุดข้อมูลได้มากกว่า 1 ชุด โดยนำเสนอข้อมูลเป็นวงกลมซ้อนกันหลาย ๆ ชั้น
ควรใช้เมื่อไหร่?
- หมวดหมู่ของข้อมูลมีตั้งแต่ 2-5 หมวด หากมากกว่านี้ ชาร์ตจะเบียดเสียดทำให้อ่านภาพลำบาก
- แสดงชุดข้อมูลมากกว่า 1 ชุด เพื่อทำการเปรียบเทียบ
- ต้องการแสดงให้เห็นถึงหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่งที่มีค่าข้อมูลมากกว่าหมวดหมู่อื่น ๆ แบบเห็นได้ชัด
3. Bar Chart
เป็นแผนภูมิที่ประกอบด้วยแกนนอน X แกนตั้ง Y โดยแสดงให้เห็นถึงปริมาณจากความสูงต่ำหรือความสั้น ยาวของตัวแท่งแผนภูมิ เช่น รายรับในแต่ละเดือน, ยอดขายที่ขายได้จริงเปรียบเทียบกับเป้าหมายยอดขายที่ตั้งไว้
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการเปรียบเทียบจำนวนของข้อมูลในแต่ละชุด
- จำนวนชุดข้อมูลที่ต้องการเปรียบเทียบมีจำนวนมากในระดับนึง
4. Line Chart
เป็นแผนภูมิที่มีลักษณะคล้ายแผนภูมิแท่ง (Bar Chart) ซึ่งประกอบด้วยแกนตั้งและนอน เหมาะกับการนำเสนอข้อมูลที่แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงตามเวลาเพื่อดูแนวโน้ม เช่น ข้อมูลของยอดขายในแต่ละปี หรือไตรมาส
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการดูความเปลี่ยนแปลงตามเวลา หรือ ดูแนวโน้มของข้อมูล
- ต้องการดูความสัมพันธ์ของข้อมูล
5. Scatter Plot
เป็นแผนภูมิที่ใช้จุดแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรข้อมูล 2 ชุด เหมาะสำหรับใช้แสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลที่มีปริมาณมาก ๆ แล้วนำไปวิเคราะห์ต่อ เช่น ข้อมูลผลการทดลองสองกลุ่มทดลอง ข้อมูลแสดงคุณภาพการผลิต
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการเปรียบเทียบชุดข้อมูลจำนวนมาก
- ต้องการดูการกระจายตัวของชุดข้อมูล
- ต้องการดูความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างตัวแปร 2 ชุด
6. Radar Chart
เป็นแผนภูมิที่มีลักษณะคล้ายแผนภูมิเส้นที่มีการแสดงผลแบบวงกลม จำนวนเหลี่ยมของเรดาร์เท่ากับจำนวนหัวข้อของข้อมูล เหมาะกับการนำไปใช้ทำข้อมูล เช่น ดูจุดอ่อนจุดแข็งของแต่ละคน ความพึงพอใจของลูกค้า/ผู้ใช้บริการ
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการดูความสัมพันธ์และแนวโน้มของข้อมูล
- ต้องการดูความโดดเด่นของชุดมูลใดข้อมูลหนึ่ง
7. Pyramid Chart
เป็นแผนภูมิที่มีลักษณะคล้ายรูปทรงพีระมิด มีฐานกว้าง และปลายยอดแหลม โดยสามารถบ่งบอกถึงปริมาณและความสำคัญที่แตกต่างกัน เช่น แบ่งกลุ่มชนชั้น/กลุ่มลูกค้า เปรียบเทียบจำนวนประชากร เพศของกลุ่มคน
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการแบ่งแยกข้อมูลเป็นลำดับขั้น
- ต้องการเปรียบเทียบข้อมูลแบบเป็นลำดับขั้น
8. Area Chart
เป็นแผนภูมิที่มีลักษณะคล้ายแผนภูมิเส้น แต่มีการแรเงาพื้นที่ใต้เส้นข้อมูล เพื่อแสดงให้เห็นปริมาณความแตกต่างระหว่างเส้น เช่น ข้อมูลของการซื้อสินค้าในห้างสรรพสินค้าในแต่เดือน ตามหมวดหมู่ต่าง ๆ
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการเน้นให้เห็นถึงความแตกต่างของแต่ละหมวดหมู่
- ดูภาพรวมสัดส่วนของข้อมูลในแต่ละกลุ่มในแต่ละช่วงเวลา
9. Treemap
เป็นแผนภูมิที่มีนำเสนอข้อมูลแบบแสดงให้เห็นพื้นที่ แสดงผลได้ในแบบลำดับชั้น เหมือนแบบโครงสร้างต้นไม้ อาจจะนำเสนอข้อมูลที่ต้องการให้เห็นถึงเขตพื้นที่ แสดงพื้นที่สีที่แตกต่างกันได้ เช่น ข้อมูลงบประมาณของแต่ละแผนก การจัดลำดับขนาดความใหญ่ของแบรนด์ในหมวดหมู่ต่าง ๆ
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการเปรียบเทียบข้อมูลที่ซับซ้อนและมีหลายปัจจัย
- ต้องการจัดกลุ่มข้อมูลและแบ่งตามความสำคัญของข้อมูล
10. Histogram
เป็นแผนภูมิที่มีลักษณะเป็นแท่ง ที่แสดงความผันแปรของข้อมูลด้วยการเรียงลำดับความถี่ตามปริมาณท่ีเกิดขึ้น เหมาะสมสำหรับข้อมูล เช่น วันใดที่ลูกค้าซื้อของมากที่สุด
ควรใช้เมื่อไหร่?
- ต้องการดูความถี่หรือการกระจุกตัวของชุดข้อมูล
- ต้องการดูว่าข้อมูลส่งสัญญาณบอกอะไรเราหรือไม่ ไม่ว่าจะเป็นความผิดปกติ หรือความโดดเด่นของชุดข้อมูล
เป็นยังไงกันบ้างคะ กับ 10 รูปแบบพื้นฐานการทำ Data Visualization พร้อม ตัวอย่าง ที่เตยนำมาฝากกัน มีทั้งแบบที่คุ้นชินและแบบที่เห็นผ่านตามาบ้าง ไม่ยากเลยใช่ไหมคะ ที่จะปรับใช้เปลี่ยนดาต้ามหาศาล ให้เป็นรูปเจ๋ง ๆ เข้าใจง่ายออกมา จริง ๆ แล้วการทำ Visualization ยังมีลูกเล่นและรูปแบบชาร์ตอีกมากมายที่สามารถนำมาปรับใช้ได้ แต่ต้องติดตามกันในบทความหน้าค่ะ
เตยหวังว่าตัวอย่างเหล่านี้จะเป็นประโยชน์และสร้างไอเดียใหม่ ๆ ต่อผู้อ่านทุกคนนะคะ แล้วพบกันใหม่บทความหน้าค่ะ
สำหรับใครที่อยากอ่านบทความเกี่ยวกับการตลาดเพิ่มเติม หรือข่าวสารการตลาด สามารถติดตามได้จาก เพจการตลาดวันละตอน รวมไปถึงเว็บไซต์ Twitter Instagram YouTube และ Blockdit ของการตลาดวันละตอนด้วยนะคะ
ส่วนใครที่อยากเรียนรู้การทำ Data Visualization ด้วยแนวคิดแบบ Data Thinking กับการตลาดวันละตอนก็สามารถสมัครได้
คลาสเรียน Data Thinking & Visualization รุ่นที่ 12 กับการตลาดวันละตอน เรียนออนไลน์วันเสาร์ที่ 6 พ.ค. 2023 เวลา 9:00-16:00 ค่าเรียนคนละ 9,900 บาท รับจำกัดรุ่นละ 20 คน อ่านรายละเอียดและสมัครก่อนเต็มได้ที่ลิงก์นี้เลย > https://bit.ly/datathinking12
