Kể chuyện bằng dữ liệu là một kỹ năng quan trọng trong thời đại số. Tuy nhiên, không phải lúc nào dữ liệu cũng được truyền tải một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những sai lầm phổ biến như dữ liệu quá nhiều, thiếu insight, trực quan hóa gây hiểu lầm, không liên quan đến hành động và không phù hợp với đối tượng.
Ngày nay, trực quan hóa dữ liệu không chỉ là công cụ để thể hiện số liệu mà còn là cách kể chuyện hiệu quả. Từ biểu đồ đơn giản đến các hình thức phức tạp, dữ liệu cần được trình bày một cách trực quan để dễ hiểu và thu hút sự chú ý. Hãy khám phá cách chọn biểu đồ đúng và tránh những lỗi cơ bản thường gặp trong thiết kế.
Trực quan hóa dữ liệu không chỉ đơn giản là việc trình bày những con số mà còn là nghệ thuật kể chuyện qua dữ liệu. Việc sử dụng hiệu quả các công cụ trực quan giúp biến những bộ dữ liệu khô khan thành những câu chuyện hấp dẫn, dễ hiểu và có sức ảnh hưởng lớn. Bài viết này sẽ khám phá cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu để đạt được điều đó.
Business Intelligence (BI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong quản trị doanh nghiệp hiện đại. Với khả năng phân tích và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, BI cải thiện sự hiểu biết về thị trường và hoạt động kinh doanh. Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về BI, công cụ hỗ trợ như Power BI, Tableau, và mối quan hệ quan trọng với Data Warehouse.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ BERTopic, một phương pháp hiện đại mạnh mẽ để phân tích chủ đề trong văn bản. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật như embeddings, UMAP và HDBSCAN, BERTopic giúp chúng ta khai thác ý nghĩa ngữ nghĩa từ dữ liệu văn bản một cách hiệu quả và trực quan.
PCA, hay Phân tích Thành phần Chính, là một phương pháp giảm chiều dữ liệu quan trọng trong học máy. Nó giúp tối ưu hóa dữ liệu bằng cách chuyển đổi dữ liệu gốc sang một hệ trục tọa độ mới, tối đa hóa sự biến thiên. Bài viết này sẽ khám phá ứng dụng và ưu nhược điểm của PCA trong việc xử lý dữ liệu lớn mà không mất đi thông tin quan trọng.