CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1. Tổng quan về trực quan hóa: Trực quan hóa thường được sử dụng sau khi có kết quả phân tích dữ liệu, tức có được thông tin trích xuất từ dữ liệu để trình bày cho người đọc, người xem. Ngoài ra, trực quan hóa có thể được sử dụng trước khi dữ liệu được đưa vào giai đoạn phân tích. Ví dụ: Các chuyên gia muốn tìm hiểu trước về các biến dữ liệu, mối quan hệ giữa chúng là gì để suy nghĩ về các mô hình dự báo, họ có thể vẽ trước các đồ thị để xem xét.
Đây gọi là giai đoạn khám phá dữ liệu hoặc phương pháp tóm tắt trình bày dữ liệu trong thống kê. Nói một cách đơn giản, đây là việc tạo ra các biểu đồ, đồ thị hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu. Lý thuyết về trực quan hóa: Ý nghĩa của trực quan hóa là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ từ dữ liệu đến người xem, người đọc. Trực quan hóa không chỉ giúp người đọc, người xem nắm bắt thông tin mà còn giúp nhà phân tích khai thác dữ liệu một cách tối ưu.
Phương pháp tóm tắt, trình bày dữ liệu trong thống kê là một phần nằm trong trực quan hóa vì nó liên quan đến việc thể hiện, mô tả dữ liệu (các biến) định tính, định lượng dưới dạng các đồ thị phù hợp, đây cũng là một dạng trực quan dữ liệu. Tóm tắt và trình bày, mô tả dữ liệu trong thống kê được chia làm 2 dạng phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu, đó chính là dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Các dạng biểu đồ, đồ thị thường dùng trong trực quan hóa: - Biểu đồ cột/ cột chồng. - Biểu đồ thác nước (Waterfall).
- Biểu đồ hộp và râu (Box-plot). Các nghiên cứu liên quan: Nghiên cứu 1: Tiếp cận nhận thức thị giác của con người để thiết kế hình ảnh, đồ thị trong trực quan hóa dữ liệu. Nghiên cứu này nghiên cứu các đặc điểm nhận thức bằng thị giác của con người, mối quan hệ giữa các dữ liệu với các biến của tập dữ liệu để tạo thành các mô hình khối đại diện cho tập dữ liệu dưới dạng một biểu đồ trên khối lập phương. Nghiên cứu đề xuất quy trình thiết kế đồ thị đa chiều giống như đồ thị có cấu trúc dựa trên mô hình khối lập phương để biểu diễn dữ liệu đa biến.
Biểu đồ cấu trúc được thiết kế dựa trên mối quan hệ giữa các biến dữ liệu và nhận thức thị giác của con người. Sau khi ánh xạ đồ thị kết cấu lên màn hình máy tính, đồ thị được tích hợp thêm các biến võng mạc để cải thiện các đặc điểm thị giác khách quan và phản hồi một cách chủ quan nhận thức của con người về thị giác. Nghiên cứu 2: Tích hợp các biến võng mạc vào Biểu đồ Hình ảnh hóa Dữ liệu Đa biến để tăng các tính năng trực quan. Hiệu quả của biểu đồ hiển thị dữ liệu đa biến không chỉ được đánh giá chủ quan bằng nhận thức thị giác của con người mà còn được ước tính một cách khách quan bằng các tính năng trực quan của đồ thị.
Với một đồ thị được thiết kế, cần cải thiện các tính năng trực quan để cho phép người đọc trích xuất thông tin tốt hơn từ dữ liệu. Tích hợp các biến võng mạc vào biểu đồ là một cách để tăng các tính năng trực quan của đồ thị. Trong nghiên cứu này, các thành phần của đồ thị được nhóm thành các lớp và đánh dấu bằng các đặc điểm định tính và định lượng. Các biến võng mạc được nghiên cứu để tích hợp vào các lớp.
Một quá trình gồm năm bước được đề xuất để tăng các tính năng thị giác bằng cách tích 6 hợp các biến võng mạc vào đồ thị. Quá trình này được minh họa bằng hai nghiên cứu điển hình: Tăng đặc tính trực quan của bản đồ không gian-thời gian xe buýt với các lớp định lượng; Tăng đặc tính trực quan của biểu đồ thể hiện dữ liệu dịch tay-chân-miệng ở Bình Dương với các lớp định tính và định lượng. Nghiên cứu 3: Hình ảnh hóa có quan trọng không? Vai trò của trực quan hóa dữ liệu để tạo cảm giác thông tin. Là một phần của công nghệ phân tích kinh doanh (BA), báo cáo và trực quan hóa đóng vai trò thiết yếu trong việc giảm thiểu các hạn chế của người đọc như: thiếu kinh nghiệm, kiến thức hạn chế và thông tin cần đơn giản hóa.
Trực quan hóa có giúp nâng cao khả năng tiếp nhận thông tin và cho phép người đọc tập trung nhiều hơn vào thông điệp của thông tin hơn là phân tích số. Để hiểu rõ hơn về vai trò của bài nghiên cứu và trực quan hóa trong môi trường được ngữ cảnh hóa, bài viết nghiên cứu việc sử dụng tương tác trực quan hóa dữ liệu (IDV) trong kế toán. Nghiên cứu tìm hiểu liệu IDV có thể giúp các nhà đầu tư không chuyên nghiệp nâng cao khả năng thực hiện các phân tích báo cáo tài chính cơ bản. Nghiên cứu này đã tiến hành một thử nghiệm sử dụng mẫu gồm 324 nhà đầu tư không chuyên nghiệp.
Phát hiện chỉ ra rằng các nhà đầu tư không chuyên sử dụng IDV có kinh nghiệm hơn những người không chuyên không sử dụng IDV. Những phát hiện này bổ sung thêm lý thuyết về sử dụng phân tích kinh doanh trong việc ra quyết định kế toán. Kết quả của nghiên cứu cũng đề xuất một số các khóa học, chẳng hạn như thúc đẩy việc sử dụng và tạo ra IDV hợp lý rộng rãi hơn, đặc biệt là cho các nhà đầu tư không chuyên nghiệp. Trực quan hóa bằng ngôn ngữ lập trình python: 1.
Thư viện Matplotlib: a. Giới thiệu: Matplotlib là một thư viện giống như GNUplot. Ưu điểm chính so với GNUplot đó là Matplotlib là một module của Python. Do mức độ phổ biến của python ngày càng tăng, nên matplotlib cũng nhận được sự quan tâm tương tự.
7 Matplotlib có thể được sử dụng để tạo ra những figures đủ chất lượng cho một loạt các định dạng và môi trường tương tác trên nền tảng. Người dùng thường rất nhanh làm quen với thư viện khi bắt đầu. Matplotlib có các interfaces để tương tác như: Object-Oriented API, The Scripting Interface (pyplot), The MATLAB Interface (pylab). Pyplot và pylab đều là lightweight interfaces, tuy nhiên Pyplot cung cấp một giao diện các thư viện để vẽ hướng đối tượng trong matplotlib.
Các lệnh vẽ được thiết kế tương tự với Matlab cả về cách đặt tên và ý nghĩa các đối số. Cách thiết kế này giúp cho việc sử dụng pyplot dễ dàng và dễ hiểu hơn. Khái niệm: Matplotlib cung cấp các hàm đơn giản để thêm các thành phần plot như lines, images, text. vào các axes trong figure.
Một Matplotlib figure có thể được phân loại thành nhiều phần như dưới đây: - Figure: Cửa sổ hiển thị biểu đồ. - Axes: Gồm các axes (những khung nhỏ hơn). Một figure có thể chứa một hoặc nhiều axes. Mặt khác, figure là khung chứa, axes là nơi hiển thị biểu đồ.
- Axis: Là dòng và có nhiệm vụ giới hạn biểu đồ. - Artist: Hiển thị trên Textobjects, Line2D objects, collection objects. Hầu hết các Artists được gắn với Axes. Các dạng biểu đồ trong thư viện Matplotlib: - Biểu đồ thanh.
- Sơ đồ phân tán và 3 chiều. Thư viện Basemap: Dữ liệu địa lý là một dạng thông tin phổ biến trong khoa học dữ liệu. Công cụ chính của Matplotlib cho kiểu hiển thị này là bộ công cụ Basemap, một bộ công cụ Matplotlib tồn tại dưới không gian tên mpl_toolkits. Tuy nhiên, basemap khá tốn dung lượng và thời gian, thậm chí cả hình ảnh đơn giản cũng mất nhiều thời gian để vẽ.
Các giải pháp hiện đại hơn như leaflet hoặc Google Maps API có thể là sự lựa chọn tốt hơn cho việc map visualization chuyên sâu. Tuy nhiên, Basemap là một công cụ ảo hữu ích cho người dùng Python. Map được trình bày ở đây không phải là một hình ảnh đơn thuần, nó là một trục Matplotlib đầy đủ chức năng mà hiểu được các tọa độ hình cầu và dễ dàng cho phép đưa dữ liệu trên bản đồ. Điều này cho phép có một cái nhìn ngắn gọn về các hình ảnh trực quan địa lý có thể với chỉ một vài dòng lệnh Python.
Các phép chiếu bản đồ đơn giản nhất là các hình trụ, trong đó các đường vĩ độ và kinh độ liên tục được ánh xạ tới các đường ngang và dọc. Loại bản đồ này đại diện cho vùng xích đạo khá tốt, nhưng lại làm biến dạng các vùng gần cực. Trên thực tế ta đã quen với việc không thể chiếu một bản đồ hình cầu, như Trái Đất, lên một bề mặt phẳng mà không làm phá vỡ sự liên tục của nó. Những bản đồ chiếu này đã được phát triển trong quá trình lịch sử nhân loại, và có rất nhiều lựa chọn.
Tùy thuộc vào mục đích sử dụng của bản đồ chiếu, có một số tính năng bản đồ nhất định (Ví dụ: chỉ đường, diện tích, khoảng cách, hình dạng hoặc các cân nhắc khác) chúng rất hữu ích để duy trì. 9 CHƯƠNG II: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 2. Khái niệm: Tất cả các doanh nghiệp, các đơn vị sản xuất kinh doanh hoạt động trong nền kinh tế thị trường dù là hình thức sở hữu nào thì đều có các mục tiêu hoạt động sản xuất khác nhau. Nhưng nhìn chung mọi doanh nghiệp trong cơ chế thị trường đều nhằm mục tiêu lâu dài đó là làm sao tối đa hoá lợi nhuận.
Để đạt được những mục tiêu trên, doanh nghiệp phải xây dựng được cho mình một chiến lược kinh doanh đúng đắn. Việc nắm rõ được tình hình kinh doanh của doanh nghiệp, hiểu rõ được cơ chế sản xuất, quy trình hoạt động và các nguồn tài chính là một yếu tố quyết định. Tuy vậy, báo cáo tài chính với những con số cũng chỉ nói lên được bản chất hiện tại của doanh nghiệp và không thể hiện được hết thực trạng toàn bộ và cốt lõi bên trong. Bên cạnh đó, chỉ những nhà phân tích tài chính và người thực hiện báo cáo đó mới có thể đọc và hiểu được hết toàn bộ số liệu bên trong.
Việc phân tích trực quan hóa ở đây có thể giúp giải quyết những vấn đề nan giải trên. Ý nghĩa: Phân tích tình hình kinh doanh nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý, đầu tư. Điều mà họ quan tâm là sự phát triển, mức an toàn của doanh nghiệp và mức độ tăng trưởng.
