Các kiểu trực quan hóa dữ liệu đề cập đến các biểu diễn đồ họa hoặc các yếu tố trực quan riêng biệt được sử dụng để hiển thị các tập dữ liệu phức tạp, cho phép giải thích và phân tích thông tin phức tạp một cách đơn giản. Là một thành phần không thể thiếu trong lĩnh vực Trực quan hóa dữ liệu, các loại trực quan hóa dữ liệu khác nhau phục vụ cho các định dạng dữ liệu cụ thể, giúp hiển thị hiệu quả những hiểu biết và mẫu quan trọng theo cách hấp dẫn trực quan và dễ hiểu. Trong bối cảnh phát triển phần mềm, đặc biệt là trong nền tảng no-code AppMaster, các kiểu trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò là công cụ mạnh mẽ để giao tiếp và phân tích dữ liệu, hỗ trợ các nhà thiết kế và nhà phát triển đưa ra những quan sát có giá trị và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Có rất nhiều kiểu trực quan hóa dữ liệu bao gồm nhiều kiểu biểu đồ, bao gồm:
1. Biểu đồ thanh : Biểu đồ thanh biểu thị dữ liệu rời rạc thông qua các thanh hình chữ nhật có độ dài tỷ lệ thuận với các giá trị mà chúng biểu thị. Chúng thường được sử dụng để so sánh nhiều danh mục và khám phá xu hướng theo thời gian. Các biến thể của biểu đồ thanh bao gồm biểu đồ thanh ngang, dọc, xếp chồng và nhóm. 2. Biểu đồ đường : Biểu đồ đường hiển thị dữ liệu liên tục, ánh xạ các điểm dữ liệu riêng lẻ được nối với nhau bằng các đoạn đường. Biểu đồ đường đặc biệt hữu ích để theo dõi những thay đổi hoặc xu hướng trong một khoảng thời gian và thường được sử dụng để phân tích tài chính, xu hướng thời tiết và theo dõi số liệu hiệu suất. 3. Biểu đồ hình tròn : Biểu đồ hình tròn thể hiện tỷ lệ của tổng thể thông qua các phân đoạn hình tròn, minh họa tỷ lệ phần trăm tương đối của các danh mục khác nhau. Chúng chủ yếu được sử dụng để giới thiệu các bộ phận của một hệ thống lớn hơn hoặc để làm nổi bật sự đóng góp của nhiều yếu tố trong một thực thể duy nhất. 4. Biểu đồ phân tán : Biểu đồ phân tán hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số sử dụng tọa độ Descartes. Mỗi điểm dữ liệu đại diện cho một thể hiện của cả hai biến. Chúng giúp tiết lộ các mô hình và mối tương quan giữa các biến nói trên và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kỹ thuật, nghiên cứu khoa học và tài chính. 5. Bản đồ nhiệt : Bản đồ nhiệt thể hiện dữ liệu ma trận bằng cách sử dụng các ô được mã hóa màu khác nhau về màu sắc và cường độ, cho phép xác định nhanh các giá trị cao và thấp trong tập dữ liệu. Chúng chủ yếu được sử dụng để khám phá trực quan và phân tích dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người dùng, phân bổ địa lý và mối tương quan dữ liệu. 6. Biểu đồ vùng : Biểu đồ vùng, tương tự như biểu đồ đường, hiển thị xu hướng của dữ liệu định lượng theo thời gian bằng cách sử dụng các vùng bóng mờ bên dưới đường. Loại biểu đồ này thường được sử dụng để thể hiện sự tăng trưởng của một số liệu cụ thể và nhấn mạnh tầm quan trọng của nó so với các số liệu khác. 7. Biểu đồ Bubble : Biểu đồ Bubble biểu thị dữ liệu bằng cách sử dụng các vòng tròn có kích thước và màu sắc khác nhau, thể hiện mối quan hệ giữa ba biến số dựa trên vị trí của chúng trên trục X và Y cũng như kích thước bong bóng tương đối của chúng. Họ có thể giúp trực quan hóa các tập dữ liệu lớn bằng cách nhấn mạnh sự chênh lệch và xu hướng dữ liệu. 8. Biểu đồ xuyên tâm : Biểu đồ xuyên tâm sử dụng lưới tròn để hiển thị dữ liệu nhiều mặt dựa trên khoảng cách xuyên tâm (khoảng cách từ tâm đến các điểm dữ liệu) và độ dịch chuyển góc (góc mà các điểm dữ liệu tính từ tâm). Ví dụ về biểu đồ xuyên tâm bao gồm biểu đồ radar (nhện) và biểu đồ thanh tròn. 9. Bản đồ Choropleth : Bản đồ Choropleth hiển thị dữ liệu địa lý thông qua độ dốc màu, làm nổi bật sự khác biệt về giá trị dữ liệu giữa các vùng. Kiểu trực quan hóa này rất hữu ích để phân tích các mô hình không gian và sự khác biệt giữa các khu vực về mật độ dân số, kết quả bầu cử hoặc nghiên cứu dịch tễ học. 10. Treemaps : Treemaps hiển thị dữ liệu phân cấp bằng cách sử dụng các hình chữ nhật lồng nhau. Kích thước và màu sắc của hình chữ nhật thể hiện các thuộc tính cụ thể của dữ liệu kèm theo, cho phép thể hiện toàn diện và nhỏ gọn các tập dữ liệu lớn.AppMaster, một nền tảng no-code hàng đầu, cho phép người dùng tận dụng các kiểu trực quan hóa dữ liệu này bằng cách tích hợp liền mạch chúng vào các ứng dụng web, thiết bị di động và chương trình phụ trợ. Thông qua các trình soạn thảo trực quan và nhà thiết kế BP của AppMaster, các nhà phát triển có quyền truy cập vào nhiều thư viện biểu đồ và công cụ trực quan giúp tạo ra các ứng dụng tương tác, đáp ứng và dựa trên dữ liệu phục vụ cho các trường hợp sử dụng và ngành khác nhau trên toàn cầu. Bản chất mạnh mẽ và có thể mở rộng của các ứng dụng do AppMaster tạo ra đảm bảo việc trình bày, phân tích và trực quan hóa dữ liệu chính xác và hiệu quả, cuối cùng là trao quyền cho các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của dữ liệu và thúc đẩy những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.
