Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các công ty thể hiện một cách trực quan hệ thống phân cấp tổ chức của họ chưa? Hoặc làm thế nào cây phả hệ có thể vạch ra một cách gọn gàng các mối quan hệ phức tạp của tổ tiên? Có một cấu trúc đặc biệt giúp trực quan hóa các kết nối như vậy – hệ thống phân cấp.

Dữ liệu phân cấp tuân theo định dạng hình cây với các thực thể được xếp hạng theo mối quan hệ cha-con. Việc chuyển đổi hệ thống phân cấp trừu tượng thành hình ảnh trực quan hấp dẫn có thể khám phá những hiểu biết sâu sắc vô giá. Hướng dẫn toàn diện này sẽ đưa bạn qua thế giới trực quan hóa dữ liệu phân cấp và các ứng dụng đa dạng trong thế giới thực của nó.

Dữ liệu phân cấp là gì?

Dữ liệu phân cấp, như tên cho thấy, tuân theo cấu trúc phân cấp trong đó các mục được xếp hạng theo mô hình giống kim tự tháp. Mỗi phần tử dữ liệu có thể có một phần tử cha, ngoại trừ nút gốc. Các nút không có con được gọi là nút lá, trong khi các nút có con được gọi là nút trong.

Một số ví dụ phổ biến về dữ liệu phân cấp bao gồm:

• Sơ đồ cơ cấu tổ chức
• Cây gia đình
• Cấu trúc thư mục tập tin
• Phân loại sinh học
• Danh mục sản phẩm

Các thuộc tính chính của dữ liệu phân cấp là:

• Cấu trúc cây – Dữ liệu được liên kết dựa trên mối quan hệ cha-con tạo thành cấu trúc dạng cây phân nhánh.
• Cha mẹ đơn thân – Mỗi nút có một nút cha ngoại trừ nút gốc không có nút cha.
• Ngăn chặn – Các nút chứa hoặc giữ các nút con khác thay vì chỉ được kết nối.
• Đường dẫn đơn – Chỉ có một đường dẫn duy nhất từ ​​nút gốc đến bất kỳ nút nào khác.
• Không có chu kỳ – Cấu trúc dữ liệu không chứa các liên kết vòng tròn.
• Các nút lá và nút bên trong – Nút lá không có nút con, nút trong có một hoặc nhiều nút con.

Tại sao trực quan hóa dữ liệu phân cấp?

Dữ liệu phân cấp có tính trừu tượng cao ở dạng thô. Mặc dù các bảng có thể nắm bắt được các liên kết cha-con cơ bản nhưng chúng không truyền tải được những hiểu biết và hình mẫu trực quan. Đây là nơi có ý nghĩa biểu diễn trực quan có thể tạo ra một sự khác biệt rất lớn.

Trực quan hóa các cấu trúc phân cấp mang lại một số lợi ích mà các bảng khổng lồ chứa đầy các con số không thể cung cấp:

• Biểu đồ phân cấp ngay lập tức tiết lộ cấu trúc tổng thể và các nhóm trong dữ liệu thông qua vị trí và kết nối của các nút. Chế độ xem toàn cảnh này rất khó có được bằng cách quét các hàng và cột.
• Các kỹ thuật mã hóa trực quan được sử dụng trong biểu đồ phân cấp như kích thước, màu sắc, đường viền, v.v. cho phép so sánh nhanh các số liệu giữa các nút. Bộ phận Marketing có được phân bổ ngân sách cao nhất so với bộ phận Nhân sự và Vận hành không? Biểu đồ dạng cây có thể cho bạn biết ngay lập tức.
• Các tính năng tương tác như chú giải công cụ, thu phóng và mở rộng/thu gọn cung cấp thông tin chi tiết theo yêu cầu, cho phép người dùng tập trung vào các phần có liên quan của bộ dữ liệu lớn.
• Chuyển tiếp hoạt hình khi mở rộng nhánh hoặc sửa đổi tham số cho phép theo dõi các thay đổi trong dữ liệu phân cấp theo thời gian hiệu quả hơn nhiều so với sử dụng bảng tĩnh.
• Trực quan hóa theo cấp bậc biến dữ liệu trừu tượng thành các câu chuyện trực quan trực quan thu hút nhận thức của con người. Chúng không chỉ dễ hiểu hơn mà còn làm cho những hiểu biết sâu sắc trở nên đáng nhớ và có tác động hơn.

Về bản chất, biểu đồ phân cấp tận dụng khả năng của hệ thống thị giác của con người để hiểu được dữ liệu phức tạp chứa đầy các mẫu cấu trúc và mối quan hệ. Tiềm năng khám phá kiến ​​thức này làm cho việc trực quan hóa dữ liệu theo cấp bậc trở thành một kỹ thuật vô giá cho cả việc phân tích và truyền đạt thông tin chuyên sâu.

Biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu phân cấp

Nhiều loại biểu đồ khác nhau có thể được sử dụng để thể hiện dữ liệu phân cấp một cách trực quan. Những cái phổ biến nhất bao gồm:

1. Sơ đồ cây

Đây là cách phổ biến và trực quan nhất để trực quan hóa dữ liệu phân cấp. Nó hiển thị các nút dưới dạng hình tròn hoặc các hình dạng khác, với các đường kết nối hiển thị mối quan hệ cha-con theo cách phân nhánh.

Sơ đồ cây rất dễ diễn giải nhưng có thể rất phức tạp với các tập dữ liệu lớn trải rộng trên nhiều cấp độ.

2. Chương trình dendro

Dendrogram là một loại sơ đồ cây đặc biệt được sử dụng phổ biến trong sinh học để hiển thị các hệ thống phân loại và phân tích phân cụm. Sơ đồ bắt đầu với các nút riêng lẻ ở một đầu với các hệ thống phân cấp hình thành khi chúng ta di chuyển về phía đầu kia.

Vị trí của các nút và khoảng cách giữa các nhánh cho biết mức độ giống nhau. Dendrogram trực quan hóa các thuật toán phân cụm theo cấp bậc.

3. Cây xuyên tâm

Như tên cho thấy, sơ đồ cây xuyên tâm có các liên kết phân nhánh tỏa ra ngoài từ nút gốc trung tâm. Nó nhỏ gọn hơn cây tiêu chuẩn và hữu ích cho các hệ thống phân cấp lớn hơn. Tuy nhiên, nhãn nút có thể khó khớp hơn.

4. Biểu đồ Sunburst

Biểu đồ sunburst hiển thị dữ liệu phân cấp ở dạng các vòng lồng nhau, với vòng trong cùng đại diện cho nút gốc. Kích thước vòng và phân đoạn biểu thị số liệu được liên kết với từng điểm dữ liệu.

Sunburst là lý tưởng để hiển thị tỷ lệ ở nhiều cấp độ phân cấp. Tuy nhiên, họ có sự hỗ trợ hạn chế cho nhãn nút.

5. Sơ đồ cây

Sơ đồ cây hiển thị các danh mục phân cấp bằng cách sử dụng các thùng chứa hình chữ nhật lồng nhau. Kích thước vùng chứa tỷ lệ thuận với số liệu được liên kết với các nút. Màu sắc có thể mã hóa các kích thước bổ sung.

Sơ đồ cây tận dụng không gian một cách hiệu quả và giúp việc so sánh kích thước trở nên dễ dàng. Nhưng chúng trở nên khó đọc hơn với nhiều cấp độ phân cấp.

6. Biểu đồ băng

Biểu đồ cột băng sắp xếp dữ liệu phân cấp trong các vùng chứa hình chữ nhật thu hẹp, với vị trí dọc theo trục y xác định cấp độ của cây. Kích thước và màu sắc có thể mã hóa số liệu.

Các cột băng thể hiện rõ ràng mối quan hệ từng phần với toàn bộ và rất hữu ích trong việc so sánh các nút ở các cấp độ phân cấp.

7. Sơ đồ nút liên kết

Kỹ thuật này hiển thị trực tiếp các nút và các liên kết hoặc cạnh kết nối giữa nút cha và nút con trong cấu trúc dữ liệu phân cấp.

Sơ đồ nút liên kết có thể tích hợp tốt với các thành phần trực quan khác trên bảng thông tin và cho phép thiết kế tùy chỉnh.

8. Sơ đồ kề

Sơ đồ kề là sơ đồ liên kết nút được tối ưu hóa để đạt hiệu quả về không gian bằng cách căn chỉnh các nút theo đường ngang lấp đầy không gian của cây. Hữu ích cho hệ thống phân cấp lớn hơn khi không gian bị hạn chế.

9. Bản đồ Dendrogram

Cách tiếp cận này kết hợp sơ đồ cây với trực quan hóa bản đồ để hiển thị dữ liệu phân cấp theo không gian địa lý. Bản đồ chỉ ra vị trí nút trong khi cây hiển thị các mối quan hệ.

Bản đồ Dendrogram tích hợp tốt khi dữ liệu phân cấp có thành phần địa lý.

Cân nhắc thiết kế

Dưới đây là một số khía cạnh chính cần xem xét khi trực quan hóa dữ liệu phân cấp:

• Thứ tự – Thứ tự các nút theo thứ tự phân cấp, bảng chữ cái, tuần tự hoặc tùy chỉnh phải được lựa chọn phù hợp.
• Bố cục – Tỷ lệ khung hình, hướng, khoảng cách, v.v. sẽ nâng cao khả năng đọc và sử dụng không gian.
• Tương tác – Cho phép truy sâu vào các nhánh, phóng to, chú giải công cụ, v.v. để cung cấp chi tiết theo yêu cầu.
• Nhãn – Dán nhãn rõ ràng cho tất cả các nút hoặc dán nhãn có chọn lọc dựa trên mức độ liên quan.
• Mã hóa – Sử dụng kích thước, màu sắc, biểu tượng, đường viền, v.v. để mã hóa số liệu trên các nút.
• Hoạt hình – Chuyển tiếp hoạt hình khi mở rộng/thu gọn các nút hoặc khi các tham số thay đổi theo thời gian.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu phân cấp

Nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu và trí tuệ kinh doanh hỗ trợ tạo biểu đồ cho dữ liệu phân cấp. Một số tùy chọn phổ biến bao gồm:

• Cảnh vật trên sân khấu – Cung cấp phân cấp trên biểu đồ như sơ đồ cây, tia nắng, sơ đồ Sankey, v.v.
• Microsoft Power BI – Cung cấp bản đồ cây và biểu đồ phân cấp cơ bản. Cho phép đi sâu vào các cấp độ.
• Qlik – Hỗ trợ bản đồ dạng cây và biểu đồ gói hình tròn. Phân tích tập hợp cho phép truy sâu vào các nhánh.
• D3.js – Cung cấp API và bố cục để tạo trực quan hóa phân cấp tương tác tùy chỉnh bằng JavaScript.
• Python các thư viện như networkx, stratifypy, scipy, v.v. có thể tạo biểu đồ phân cấp.
• R các gói như ggdendro, treemap, diagrammer, v.v. có thể được sử dụng để vẽ biểu đồ phân cấp.
• Ghêphi – Một phần mềm phân tích và hiển thị mạng nguồn mở với các tùy chọn cho biểu đồ phân cấp.

Các ứng dụng trực quan hóa dữ liệu phân cấp

Trực quan hóa dữ liệu phân cấp có nhiều ứng dụng trong thế giới thực trên các lĩnh vực khác nhau:

• Trực quan hóa hệ thống phân cấp tổ chức trong các kịch bản của công ty
• Đại diện cho danh mục sản phẩm và dữ liệu hàng tồn kho
• Phân tích các quy trình phân nhánh và luồng nhiệm vụ
• Hiển thị cấu trúc cây thư mục
• Hiểu các phân loại sinh học
• Phân cấp khái niệm bản đồ và ontology
• Phân tích mối quan hệ phát sinh loài
• Trình bày cây quyết định và mô hình rủi ro
• Theo dõi sự lây lan của bệnh tật, virus, thất bại, v.v.
• Phân tích cấu trúc cộng đồng trong mạng xã hội
• Miêu tả các mốc thời gian và niên đại lịch sử

Điều quan trọng là chọn biểu diễn trực quan bên phải giúp nâng cao sự hiểu biết về các mối quan hệ dữ liệu phân cấp theo miền cụ thể.

Kết luận

Dữ liệu phân cấp xuất hiện trong nhiều bối cảnh vấn đề khác nhau. Hình dung cấu trúc dựa trên cây vốn có bằng cách sử dụng các mô tả đồ họa có ý nghĩa giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc mà rất khó quan sát bằng cách khác.

Hiện có một loạt các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu phân cấp, từ sơ đồ cây cơ bản đến nâng cao hơn. tia nắng mặt trời, sơ đồ cây, cột băng, v.v. Mỗi cái đều có ưu và nhược điểm riêng. Sự lựa chọn đúng đắn phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu, nhu cầu phân tích và hồ sơ đối tượng.

Với sự trợ giúp của các công cụ phù hợp và thiết kế chu đáo, trực quan hóa dữ liệu theo cấp bậc có thể biến thông tin phức tạp thành những câu chuyện trực quan đầy hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Tiềm năng khám phá kiến ​​thức của dữ liệu phân cấp khiến nó trở thành một kỹ thuật không thể thiếu trong khoa học và phân tích dữ liệu.