Biểu đồ là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ cho phép người dùng đánh giá sự phân bổ tần số của các tập dữ liệu liên tục hoặc rời rạc. Trong bối cảnh trực quan hóa dữ liệu, biểu đồ đóng một vai trò quan trọng trong việc trình bày các mẫu và thông tin chi tiết một cách dễ hiểu bằng cách hiển thị các giá trị số trên trục x và tần số của các giá trị này trên trục y. Điều này dẫn đến một loạt các thanh hình chữ nhật liền kề, trong đó mỗi thanh biểu thị số lượng điểm dữ liệu nằm trong một phạm vi giá trị nhất định, được gọi là thùng. Chiều cao của các thanh cho biết tần suất của dữ liệu trong các thùng được xác định.
Biểu đồ được sử dụng rộng rãi trong các ngành và lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả phát triển phần mềm, vì chúng tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tìm hiểu xu hướng dữ liệu, xác định các ngoại lệ và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu phức tạp. Là một nền tảng no-code toàn diện, AppMaster kết hợp vô số công cụ trực quan hóa dữ liệu, bao gồm cả biểu đồ, để đáp ứng các yêu cầu đa dạng của khách hàng. Nền tảng này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của biểu đồ trong các ứng dụng phụ trợ, web và di động của họ, góp phần mang lại trải nghiệm phân tích dữ liệu phức tạp.
Khi thiết kế biểu đồ, bắt buộc phải chọn số thùng thích hợp để thể hiện dữ liệu một cách chính xác. Chiều rộng thùng phù hợp là điều cần thiết để đảm bảo độ rõ ràng của hình ảnh thu được và tránh hiểu sai về các mẫu cơ bản. Quá trình xác định số lượng thùng tối ưu mang tính chủ quan và có thể khác nhau tùy thuộc vào tập dữ liệu, nhưng các phương pháp phổ biến bao gồm:
- Quy tắc của Sturges
- Quy tắc của Scott
- Quy tắc Freedman-Diaconis
Các quy tắc này tính đến phạm vi dữ liệu, cỡ mẫu và tính biến thiên của tập dữ liệu để tính toán số lượng thùng tối ưu. Khi số lượng thùng đã được thiết lập, các điểm dữ liệu sẽ được phân bổ vào các thùng tương ứng và tần suất cho mỗi thùng sẽ được tính toán. Sau đó, thông tin này được vẽ dưới dạng một loạt các thanh liền kề để tạo biểu đồ cuối cùng.
So với các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu khác như biểu đồ thanh hoặc biểu đồ hình tròn, biểu đồ đặc biệt phù hợp để thể hiện sự phân bố của các tập dữ liệu bao gồm các biến rời rạc lớn hoặc liên tục. Một số ví dụ về trường hợp sử dụng biểu đồ bao gồm:
- Phân tích việc phân bổ số tiền giao dịch trong một phạm vi ngày được chỉ định.
- Đánh giá việc phân phối thời gian tải trang web để xác định các cơ hội tối ưu hóa hiệu suất.
- Trực quan hóa việc phân bổ thời gian chờ trong hệ thống xếp hàng để đánh giá hiệu quả và mức sử dụng công suất.
- Đánh giá mức độ phân bổ tần suất của các từ khóa trong kho tài liệu văn bản để xác định các chủ đề, chủ đề chung.
Người dùng AppMaster có thể hưởng lợi từ các tính năng của nền tảng để tạo biểu đồ đáp ứng các yêu cầu ứng dụng cụ thể của họ. Là một môi trường phát triển tích hợp (IDE), AppMaster hợp lý hóa quy trình tạo biểu đồ mang tính thông tin và hiệu quả về mặt trực quan thông qua giao diện drag-and-drop, trình thiết kế BP trực quan và các thành phần giao diện người dùng trực quan. Hơn nữa, nền tảng này hỗ trợ nhiều tùy chọn tùy chỉnh, cho phép người dùng sửa đổi giao diện của biểu đồ, bao gồm màu sắc, nhãn, đường lưới và chú thích theo sở thích và nhu cầu của họ.
Bằng cách kết hợp biểu đồ vào ứng dụng của mình, người dùng AppMaster có thể tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể về các giải pháp phần mềm của họ. Khả năng của nền tảng này trong việc tạo các ứng dụng web sử dụng khung Vue3 và JS/TS, các ứng dụng phụ trợ với Go (golang) cũng như các ứng dụng di động sử dụng Kotlin và Jetpack Compose cho Android và SwiftUI cho iOS đảm bảo rằng các ứng dụng được tạo tương thích với nhiều công nghệ khác nhau và phục vụ cho trường hợp sử dụng đa dạng. Ngoài ra, AppMaster tích hợp liền mạch với cơ sở dữ liệu tương thích với PostgreSQL, mở rộng hơn nữa tính linh hoạt và khả năng ứng dụng của nó trên các ngành và ứng dụng khác nhau.
Tóm lại, biểu đồ là một công cụ vô giá trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu, đóng vai trò là phương tiện linh hoạt và mang tính thông tin để trình bày các tập dữ liệu phức tạp ở định dạng dễ hiểu. Bằng cách tận dụng các khả năng của AppMaster, người dùng có thể kết hợp biểu đồ vào các ứng dụng web, thiết bị di động và phụ trợ của họ một cách dễ dàng, mang lại các giải pháp phần mềm mạnh mẽ và có tác động trực quan giúp hỗ trợ phân tích dữ liệu và nâng cao quy trình ra quyết định.
