Skip navigation

Vietnam

March 23, 2018 Previous day Next day

Bản đồ là một cách viz tuyệt vời, nó giúp bạn khám phá, xem xét sự thay đổi dữ liệu trên bề mặt không gian địa lý. Trong Tableau việc khám phá đặc trưng theo thuộc tính địa lý trong tập dữ liệu của bạn trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nhưng nếu bạn muốn viz nhiều yếu tố khác lọc theo các vị trí trong bản đồ, bạn có thể sử dụng nhiều chart trên dashboard hoặc viz trực tiếp trong tooltip như hình minh họa.

 

upload_2018-3-7_15-52-28.png

Tuy nhiên, đôi khi bạn vẫn muốn so sánh trực tiếp 2 thuộc tính trên cùng một bản đồ. Và bản đồ choropleth bivariate sẽ xử lý vấn đề này giúp bạn. Mặc dù có nhiều thách thức hơn so với việc viz 1 yếu tố, nhưng nó mang lại một trãi nghiệm mới, nâng cao việc xem ảnh hưởng tới các thuộc tính có liên quan trong Tableau.


Vậy bản đồ “bivariate choropleth” là gì?

 

Một chart map choropleth đặc trưng (hay còn goi là filled symbol) trong Tableau chỉ thể hiện một giá trị cho mỗi polygon.

 

Điều này cho phép độc giả dễ dàng đánh giá được hai thuộc tính thay đổi như thế nào và có mối quan hệ với nhau ra sao.

 

Ví dụ: bạn muốn xem mối quan hệ giữa tỷ lệ béo phì và mức độ thiếu lương thực ở một số bang ở Mỹ, bạn có thể tạo ra hai chart map và đặt chúng gần nhau trên dashboard. Để tìm mối quan hệ giữa các yếu tố, người xem cần xem 1 yếu tố trên bản đồ này và so sánh với yếu tố kia trên bản đồ khác. Cách này bắt buộc mắt của bạn phải di chuyển qua lại để so sánh, như ví dụ dưới đây.

upload_2018-3-7_15-54-15.png

 

Với bản đồ choropleth, bạn có thể xem xét sự tương quan giữa tỷ lệ béo phì và tỷ lệ an toàn thực phẩm cùng lúc, thông qua việc kết hợp hai thuộc tính lại với nhau và sử dụng nhiều màu sắc để phân biệt một cách nhanh chóng. Như ở nơi cả hai yếu tố đều có tỷ lệ lớn (màu đen – màu nâu nhạt), hoặc cùng thấp (màu xám) hoặc một yếu tố thấp và một yếu tố cao (xanh nhạt – cam).

 

upload_2018-3-7_15-55-10.png

 

Bằng cách thêm vào chú thích về màu sắc, dữ liệu của bạn được giải thích một cách trực quan hơn .

 

Vậy làm thế nào để thiết kế bản đồ choropleth có hiệu quả trong Tableau

 

Chúng ta sử dụng ví dụ về tỷ lệ báo phì và mức độ an toàn thực phẩm như đề cập phía trên để đào sâu vào vấn đề này.

 

Bước 1: Đơn giản hóa và phân loại dữ liệu của bạn

Việc quan trọng nhất khi bắt đầu là phải đơn giản hóa dữ liệu của bạn. Bởi vì bản đồ bivariate cho phép thấy tất cả các kết hợp của hai thuộc tính nên nó khá là phức tạp. Ví dụ bản đồ có hai thuộc tính thì sẽ có 4 màu khác biệt (2x2) và bản đồ có 3 loại cho mỗi thuộc tính thì sẽ có 9 màu khác biệt (3x3) …

 

Nếu bạn nghĩ tới nguyên tắc 7 +/- 2 là số đối tượng bạn có thể giữ để làm việc trong bộ nhớ thì rất dễ dàng để thấy tại sao bản đồ kết hợp hơn 9 màu sắc thì rất khó giải thích, do nó có quá nhiều category để nhớ.

 

Đối với hầu hết các dữ liệu, bạn không nên tạo quá 3 nhóm dữ liệu. Cách bạn tạo ra như thế nào phụ thuộc vào 2 thuộc tính trên bản đồ của bạn và những gì có ý nghĩa để so sánh giữa chúng. Một nguyên tắc là nếu bạn có thể so sánh giữa các bản đồ khác nhau thì bạn cũng có thể so sánh chúng trên bản đồ bivariate

 

Trong ví dụ so sánh tỷ lệ béo phì và an toàn thực phẩm ở Mỹ, mỗi thuộc tính được chia làm 3 nhóm.

Để chia data thành 3 nhóm, tạo một công thức như sau:

 

upload_2018-3-7_15-57-18.png

 

upload_2018-3-7_15-58-11.png

 

Bước 2: Gom 2 yếu tố thành 1 dimension

upload_2018-3-7_15-58-40.png

Bước 3: Kéo field mới tạo vào màu sắc và điều chỉnh màu sắc để có kết quả tốt nhất.

 

upload_2018-3-7_15-59-12.png

 

Bước 4: Thêm legend vào để việc đọc hiểu được dễ dàng hơn.

 

upload_2018-3-7_15-59-38.png

 

Bước 5: Thêm action highlight để làm nổi bật chart khi người dùng chọn vào legend.

upload_2018-3-7_16-0-7.png

 

Chúc các bạn thành công!