Biểu đồ kết hợp là gì? Khi nào sử dụng biểu đồ kết hợp?

Biểu đồ kết hợp là gì?

Biểu đồ kết hợp là một loại trực quan hoá biểu thị hai loại biểu đồ trong cùng một biểu đồ được sử dụng để so sánh dữ liệu ở các danh mục khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định, đặc biệt các bộ dữ liệu này đều liên quan đến một điểm chung.

Biểu đồ kết hợp thường được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để truyền tải các thông tin phức tạp đến người xem, từ đó đưa ra những quyết định phù hợp thúc đẩy hoạt động kinh doanh. Biểu đồ kết hợp được áp dụng phổ biến trong các lĩnh vực khoa học, tiếp thị, giáo dục và tài chính. Data Analyst là làm gì? Là chuyên viên phân tích dữ liệu bạn cần nắm được khi nào nên dùng biểu đồ kết hợp.

>>Tham khảo Khóa học Business Analyst để không đăng ký nhầm khóa học

Khi nào sử dụng biểu đồ kết hợp?

Biểu đồ kết hợp đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các tập dữ liệu theo nhiều khía cạnh, tuy nhiên, không phải lúc nào nó cũng thể hiện đầy đủ tất cả các loại dữ liệu và thông tin cho bạn. Do đó, bạn phải hiểu được khi nào nên sử dụng biểu đồ kết hợp để đảm bảo phù hợp với từng trường hợp cụ thể.

Khi bạn muốn làm nổi bật mối quan hệ và sự tương phản giữa các loại dữ liệu khác nhau, biểu đồ kết hợp sẽ là sự lựa chọn đúng đắn. Ví dụ, nếu bạn muốn có thông tin toàn diện về doanh số bán hàng của doanh nghiệp, việc sử dụng biểu đồ đường theo dõi xu hướng doanh thu kết hợp biểu đồ cột nêu lên số lượng bán hàng tương ứng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa hai dữ liệu này.

Ngoài ra, trong trường hợp bạn phải xử lý các dữ liệu bao gồm tỷ lệ phần trăm và số, thì biểu đồ kết hợp có thể giúp bạn thể hiện sự thay đổi về tỷ lệ của mỗi danh mục theo thời gian một cách chính xác hơn.

Nếu chưa nắm rõ khi nào cần dùng biểu đồ kết hợp, bạn nên xem kỹ hơn về lộ trình học Data Analysis được đề xuất từ các chuyên gia giàu kinh nghiệm.

Các loại biểu đồ kết hợp

Biểu đồ kết hợp là biểu đồ có tính chất linh hoạt, cho nên khi các loại biểu đồ được kết hợp với nhau sẽ giúp các nhà phân tích dễ dàng truyền đạt các dữ liệu phức tạp. Dưới đây là ba cách xác định biểu đồ kết hợp phổ biến nhất mà bạn có thể tham khảo:

Biểu đồ kết hợp cột và đường

Biểu đồ kết hợp cột và đường là một trong những loại biểu đồ kết hợp phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Loại biểu đồ này cho thấy giá trị của các cột với nhau và dễ dàng theo dõi xu hướng, sự thay đổi của các giá trị dữ liệu dựa theo đường đi qua từng cột.

Ví dụ, một công ty bán máy tính sử dụng biểu đồ cột đánh giá doanh số bán hàng của các loại máy tính được bán và kết hợp biểu đồ đường để thể hiện lợi nhuận của từng loại máy tính bán được. Thông qua biểu đồ kết hợp cột và đường, công ty này có thể xác định được sản phẩm nào đang bán chạy nhất và sản phẩm nào bán ít nhất để có những chiến lược cải thiện doanh số phù hợp.

Biểu đồ kết hợp đường và cột theo cụm

Đây là loại biểu đồ nâng cao từ biểu đồ kết hợp cột và đường tiêu chuẩn, nó được sử dụng khi cần thể hiện các dạng dữ liệu số và phần trăm, điều này giúp các nhà phân tích biểu thị chính xác giá trị trung bình cho mỗi cụm và cung cấp thông tin tổng quan về xu hướng cho từng danh mục.

Biểu đồ kết hợp thanh xếp chồng và cột theo cụm

Biểu đồ kết hợp thanh xếp chồng và cột theo cụm được đánh giá là biểu đồ phân bố mật độ một chuỗi dữ liệu phức tạp. Các thanh xếp chồng lên nhau giúp chia các thanh thành các phần nhỏ hơn để hiển thị thêm một lớp thông tin.

Ví dụ, các công ty có thể xem lại dữ liệu bán hàng hàng năm của các chi nhánh cửa hàng ở từng khu vực với biểu đồ kết hợp thanh xếp chồng và cột theo cụm. Mỗi cụm trên biểu đồ đại diện cho doanh số bán hàng mỗi năm và mỗi cột đại diện cho các các khu vực khác nhau. Các thanh xếp chồng lên nhau kết hợp biểu đồ cột theo cụm giúp các công ty hiểu được doanh số bán hàng trong mỗi năm và mỗi quý ở từng khu vực. Thêm vào đó, các thanh xếp chồng chia mỗi cột thành các phần nhỏ hơn cho các công ty thấy được vai trò của từng phần nhỏ đó so với tổng thể.

Xem thêm:

• Manufacturing Overhead là gì? Cách tính chi phí sản xuất chung cụ thể.
• Đo lường Cart Abandonment Rate như nào? 4 cách giảm tỷ lệ từ bỏ giỏ hàng.
• Data Warehouse là gì? Tất tần tật thông tin về kho dữ liệu.

Các ưu và nhược điểm của biểu đồ kết hợp

Ưu điểm

Đầu tiên, biểu đồ kết hợp giúp các nhà phân tích đơn giản hoá việc so sánh các dữ liệu và thông tin, từ đó có thể đánh giá được mối tương quan giữa từng tập dữ liệu và sự tác động của chúng đến kết quả đưa ra. Biểu đồ kết hợp có khả năng cung cấp cái nhìn đa dạng về dữ liệu, cho phép nhà phân tích tập trung vào các lĩnh vực đang nghiên cứu. Chính vì vậy, loại biểu đồ này đã trở thành công cụ tuyệt vời giúp nhiều cá nhân, doanh nghiệp chủ động phát hiện và quản lý rủi ro, duy trì tốc độ tăng trưởng ổn định trong kinh doanh.

Tiếp theo, bằng cách cô đọng các thông tin thành một hình ảnh trực quan, biểu đồ kết hợp giúp các nhà phân tích tiết kiệm thời gian nghiên cứu và đánh giá dữ liệu hiệu quả, từ đó có thể truyền tải kết quả đến người xem. Đồng thời, nó còn giúp giảm thiểu khối lượng công việc cho các chuyên viên nhờ vào việc chỉ phải trình bày dữ liệu trực quan thay vì phải làm việc trên nhiều đồ thị và biểu đồ khác nhau.

Cuối cùng, việc tích hợp nhiều loại biểu đồ giúp giải mã dữ liệu thô phức tạp thông qua trực quan hoá. Biểu đồ kết hợp là một công cụ lý tưởng để trình bày dữ liệu thô một cách dễ hiểu. Do đó, biểu đồ này có thể giúp nhà phân tích đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên những dữ liệu chính xác.

Nhược điểm

Bên cạnh những lợi ích nêu trên, biểu đồ kết hợp cũng tồn tại những điểm hạn chế nhất định. Một trong những nhược điểm lớn nhất của loại biểu đồ này là tính phức tạp. Bởi khi kết hợp nhiều dạng biểu đồ khác nhau cùng đa dạng các tập dữ liệu, điều này có thể làm cho người xem khó theo dõi và hiểu chính xác thông tin mà nhà phân tích thể hiện. Đồng thời, nếu như không được tạo đúng cách, biểu đồ này có thể truyền đạt thông tin sai lệch đến người xem.

Thêm vào đó, việc so sánh các yếu tố giữa các loại biểu đồ có thể trở nên đầy thách thức khi chúng được biểu diễn bằng các đơn vị đo khác nhau. Việc này có thể làm giảm khả năng so sánh các thông tin chính xác.