Trực quan hoá 3 — Chọn biểu đồ đúng

Có một sai lầm gần như phổ quát: mở công cụ BI lên, thấy có sẵn 30 loại biểu đồ, rồi lần lượt kéo dữ liệu vào cho tới khi thấy cái nào "trông đẹp". Đó là làm ngược. Biểu đồ không phải để trang trí — nó là một câu trả lời được mã hoá bằng hình học. Nếu bạn không biết mình đang trả lời câu hỏi gì, thì không có biểu đồ nào đúng cả.

Bài này đưa ra một quy trình có kỷ luật để chọn biểu đồ: bắt đầu từ thông điệp (bạn muốn người xem thấy điều gì) và loại dữ liệu (bạn có gì trong tay), rồi mới suy ra hình thức. Chúng ta dựa trên khung phân loại theo mục đích — kiểu Visual Vocabulary mà Financial Times công bố — chia mọi biểu đồ thành một số nhóm ý nghĩa. Sau đó là bảng quyết định, cảnh báo về những "anti-chart" bị lạm dụng, và các ví dụ trong bối cảnh ngân hàng (tăng trưởng tín dụng, cơ cấu huy động, phân bố số dư, tương quan). Đây là bài nối tiếp Trực quan hoá 1 — Tổng quan và Trực quan hoá 2 — Tri giác thị giác: phần 2 giải thích vì sao mắt người đọc được biểu đồ này dễ hơn biểu đồ kia; bài này áp dụng điều đó để chọn.

Nguyên tắc gốc: câu hỏi trước, biểu đồ sau

Quy trình đúng chỉ có ba bước, theo đúng thứ tự:

1. Xác định thông điệp — bằng một câu khẳng định, không phải chủ đề. "Huy động quý 4" là chủ đề. "Tiền gửi không kỳ hạn (CASA) đang mất thị phần vào tay có kỳ hạn" mới là thông điệp.
2. Xác định loại dữ liệu — bạn có định danh (categorical), thứ tự (ordinal), số lượng (quantitative), thời gian (temporal), hay không gian (geospatial)? Bao nhiêu chiều?
3. Suy ra hình thức — thông điệp thuộc nhóm mục đích nào (so sánh? xu hướng? phân bố?), rồi chọn biểu đồ trong nhóm đó phù hợp với cấu trúc dữ liệu.

Ngược lại — chọn biểu đồ trước rồi ép dữ liệu vào — là nguồn gốc của gần như mọi biểu đồ tồi. Pie chart 12 lát ra đời vì ai đó thích hình tròn, không phải vì hình tròn trả lời được câu hỏi.

Một cách kiểm tra nhanh: nếu bạn không thể viết tiêu đề khẳng định cho biểu đồ ("Nợ xấu nhóm 5 tăng 3 quý liên tiếp"), thì bạn chưa có thông điệp, và bạn chưa nên chọn biểu đồ.

Khung phân loại theo mục đích

Thay vì nhớ "khi nào dùng biểu đồ X", hãy nhớ nhóm mục đích. Mỗi thông điệp về cơ bản thuộc một trong tám ý định sau.

1. So sánh (Comparison)

Câu hỏi: "Cái nào lớn hơn / khác nhau thế nào giữa các hạng mục?"

• Bar chart (thanh ngang): lựa chọn mặc định để so sánh giá trị giữa các danh mục. Ưu tiên bar ngang khi nhãn danh mục dài (tên chi nhánh, sản phẩm) — dễ đọc, không phải nghiêng đầu.
• Column chart (cột dọc): giống bar nhưng dọc; hợp khi trục danh mục ngắn hoặc có thứ tự thời gian rời rạc (theo tháng, theo quý).
• Grouped bar (nhóm cạnh nhau): so sánh 2–3 nhóm con trong mỗi danh mục (VD huy động vs cho vay theo chi nhánh). Quá 3–4 nhóm sẽ rối.
• Stacked bar: khi vừa muốn so sánh tổng, vừa thấy cấu tạo — nhưng chỉ đọc chính xác được lát dưới cùng và tổng (xem mục Cấu tạo).
• Bullet chart: so sánh một giá trị thực với mục tiêu (target) và các ngưỡng — cực gọn cho KPI (đạt bao nhiêu % kế hoạch huy động).

Quy tắc vàng của bar/column: trục giá trị phải bắt đầu từ 0. Cắt trục làm phóng đại chênh lệch giả tạo — một trong những cách nói dối phổ biến nhất.

2. Xu hướng theo thời gian (Trend / Time series)

Câu hỏi: "Nó thay đổi thế nào theo thời gian?"

• Line chart: mặc định cho chuỗi thời gian liên tục. Đường nối ngụ ý sự liên tục nên chỉ dùng cho dữ liệu có trật tự thời gian, không dùng cho danh mục rời rạc.
• Area chart: line có tô nền — dùng khi muốn nhấn "khối lượng tích luỹ". Cẩn thận stacked area khi nhiều series (khó đọc từng lớp).
• Candlestick / OHLC: dữ liệu tài chính có open-high-low-close (tỷ giá, giá cổ phiếu) — mã hoá 4 giá trị/điểm thời gian.
• Nhiều series thời gian: 3–4 đường là giới hạn thị giác. Nhiều hơn → small multiples (xem cuối bài).

3. Phân bố (Distribution)

Câu hỏi: "Các giá trị phân tán ra sao? Có bao nhiêu, tập trung ở đâu, có ngoại lai không?"

• Histogram: phân bố tần suất của một biến liên tục (phân bố số dư tài khoản). Độ rộng bin quyết định câu chuyện — thử vài giá trị.
• Box plot (hộp): tóm tắt trung vị, tứ phân vị, ngoại lai; tuyệt vời để so sánh phân bố giữa nhiều nhóm (số dư theo loại tiền tệ) trong không gian nhỏ.
• Violin plot: box plot + hình dạng mật độ — cho thấy phân bố hai đỉnh (bimodal) mà box che mất.
• Strip / jitter plot: chấm từng điểm; hợp khi n nhỏ và muốn thấy dữ liệu thô.

4. Quan hệ / tương quan (Relationship)

Câu hỏi: "Hai (hay nhiều) biến số có liên hệ với nhau không?"

• Scatter plot: hai biến định lượng — nền tảng để nhìn tương quan (thu nhập vs hạn mức tín dụng). Xem thêm Tương quan & hồi quy về diễn giải đúng.
• Bubble chart: scatter + kích thước bong bóng cho chiều thứ ba (VD chi nhánh: trục X = dư nợ, Y = nợ xấu %, kích thước = số khách). Đừng nhét quá 3–4 chiều.
• Heatmap: ma trận màu — tương quan giữa nhiều biến, hoặc mật độ theo hai chiều danh mục (giao dịch theo giờ × ngày trong tuần).

5. Thành phần / cấu tạo (Part-to-whole / Composition)

Câu hỏi: "Cái tổng được chia thành những phần nào?"

• Stacked bar (100%): cách tin cậy nhất để thể hiện cấu tạo, nhất là khi so cấu tạo qua nhiều thời điểm/nhóm.
• Treemap: nhiều hạng mục có phân cấp; hình chữ nhật lồng nhau, diện tích = giá trị. Đọc thứ hạng thô tốt, đọc giá trị chính xác kém.
• Waterfall: cấu tạo có hướng — từ giá trị đầu kỳ qua các khoản cộng/trừ tới giá trị cuối kỳ (biến động huy động: đầu kỳ + tiền vào − tiền ra = cuối kỳ).
• Pie chart — CẢNH BÁO: mắt người đọc góc kém xa đọc độ dài. Chỉ dùng pie khi có 2–3 lát và chênh lệch rõ. Tuyệt đối tránh pie 3D (phối cảnh làm méo diện tích), tránh pie nhiều lát (dùng bar ngang xếp hạng thay thế), tránh donut khi cần đọc số liệu chính xác.

6. Thứ hạng (Ranking)

Câu hỏi: "Cái nào đứng đầu / cuối? Thứ tự ra sao?"

• Ordered bar chart: bar đã sắp xếp theo giá trị — top 10 chi nhánh theo dư nợ, top sản phẩm theo phí. Việc sắp xếp chính là thông điệp; đừng để mặc định alphabet.
• Nếu chỉ quan tâm top/bottom, cắt bớt phần giữa (top 10 + "phần còn lại" gộp).

7. Dòng chảy (Flow)

Câu hỏi: "Cái gì chảy từ đâu tới đâu, khối lượng bao nhiêu?"

• Sankey diagram: độ dày dải = khối lượng dòng chảy — hành trình khách hàng, luồng chuyển tiền giữa các nhóm tài khoản, phễu chuyển đổi. Mạnh nhưng dễ rối nếu quá nhiều node.

8. Địa lý (Spatial)

Câu hỏi: "Mẫu hình phân bố theo không gian địa lý thế nào?"

• Choropleth: tô màu vùng địa lý theo giá trị (dư nợ theo tỉnh). Cẩn thận: vùng lớn về diện tích không đồng nghĩa giá trị lớn — nên chuẩn hoá theo dân số/số dân cư để tránh đánh lừa.

Cây quyết định chọn biểu đồ

Sơ đồ dưới đây gói toàn bộ khung trên thành một cây quyết định: bắt đầu từ mục đích, rồi rẽ theo cấu trúc dữ liệu.

Bảng quyết định: từ câu hỏi tới biểu đồ

Lưu ý dòng cuối: đôi khi câu trả lời đúng không phải biểu đồ. Khi người xem cần tra cứu con số chính xác (đối chiếu sổ sách, báo cáo tài chính), một bảng được định dạng tốt vượt trội mọi biểu đồ. Biểu đồ để thấy mẫu hình; bảng để đọc giá trị.

Anti-chart & những kiểu lạm dụng

Biết cái gì không nên dùng cũng quan trọng như biết nên dùng gì.

• Pie chart nhiều lát: quá 3 lát là mắt bắt đầu đoán. Với 7 sản phẩm, một ordered bar cho biết chính xác thứ hạng và tỷ lệ, pie thì không.
• Biểu đồ 3D: gần như luôn có hại. Phối cảnh làm cột sau trông thấp hơn, lát pie trước trông to hơn. 3D không thêm chiều thông tin nào — chỉ thêm méo mó.
• Dual-axis (hai trục Y) gây hiểu lầm: đặt hai chuỗi lên hai thang khác nhau cho phép "chỉnh" để chúng có vẻ tương quan/giao nhau tuỳ ý người vẽ. Nếu bắt buộc dùng, hãy nói rõ; tốt hơn là dùng small multiples hoặc chuẩn hoá về cùng đơn vị (index về 100).
• Donut chart: pie có lỗ giữa — mất luôn khả năng đọc góc, mà lỗ giữa thường chỉ để nhét một con số. Ưu tiên bar hoặc một big number + bar.
• Radar / spider chart: trục vòng khó so sánh, thứ tự trục ảnh hưởng hình dạng, diện tích bị hiểu sai. Gần như luôn có bar/heatmap thay thế tốt hơn.
• Cắt trục ở bar chart: phóng đại chênh lệch. Chỉ chấp nhận cắt trục ở line chart khi biến động nhỏ so với giá trị tuyệt đối, và phải ghi rõ.

Nhiều series → small multiples

Khi bạn có ý định nhồi 6–8 đường vào một line chart, dừng lại. Kết quả là "mì spaghetti" — không đọc được đường nào. Giải pháp là small multiples: một lưới các biểu đồ nhỏ giống hệt nhau, mỗi cái một series, dùng chung trục và thang. Mắt so sánh hình dạng giữa các ô rất nhanh. VD: xu hướng dư nợ của 12 chi nhánh — 12 line nhỏ trong lưới 3×4, thay vì 12 đường chồng lên nhau.

Bối cảnh ngân hàng: chọn chart cho từng bài toán

Áp dụng khung trên vào bốn bài toán quen thuộc tại NCB:

• Tăng trưởng tín dụng (mục đích: xu hướng): line chart dư nợ theo tháng, có thể thêm đường mục tiêu. Nếu so nhiều chi nhánh → small multiples, không phải 12 đường chồng nhau.
• Cơ cấu huy động (cấu tạo theo thời gian): stacked bar 100% chia CASA / có kỳ hạn / giấy tờ có giá theo quý — thấy ngay CASA co lại hay nở ra. Tránh xếp 4 pie cạnh nhau (mắt không so được các lát giữa các pie).
• Phân bố số dư (phân bố): histogram cho toàn danh mục; box plot khi so sánh phân bố giữa các loại tiền tệ. Đừng chỉ báo cáo "số dư trung bình" — trung bình che giấu đuôi lệch nặng của vài tài khoản lớn.
• Tương quan (quan hệ): scatter thu nhập vs hạn mức thẻ; bubble khi thêm chiều (dư nợ theo chi nhánh với kích thước = số khách hàng).

Dữ liệu ví dụ: phân bố số dư theo loại tiền tệ

Để dựng một box plot so sánh phân bố số dư giữa các loại tiền tệ, trước hết cần tóm tắt phân bố (trung vị, min/max, độ lệch) cho mỗi currency:

-- ▶ Chạy được
SELECT currency,
       COUNT(*)                              AS so_tai_khoan,
       ROUND(MIN(balance)::numeric, 2)       AS so_du_min,
       ROUND(AVG(balance)::numeric, 2)       AS so_du_tb,
       ROUND(MAX(balance)::numeric, 2)       AS so_du_max
FROM accounts
GROUP BY currency
ORDER BY so_tai_khoan DESC;

Kết quả này cho biết nên vẽ gì: nếu min/max cách nhau nhiều bậc so với trung bình, phân bố lệch phải nặng → histogram cần thang log, và box plot sẽ lộ nhiều điểm ngoại lai. Đó chính là lúc "loại dữ liệu quyết định biểu đồ".

Dữ liệu ví dụ: xu hướng giao dịch theo tháng

Cho một line chart xu hướng, cần tổng hợp giao dịch theo tháng:

-- ▶ Chạy được
SELECT date_trunc('month', created_at)   AS thang,
       COUNT(*)                          AS so_giao_dich,
       ROUND(SUM(amount)::numeric, 2)    AS tong_gia_tri
FROM transactions
GROUP BY date_trunc('month', created_at)
ORDER BY thang;

Vì thang là trục thời gian liên tục và có trật tự, line là lựa chọn tự nhiên (đường nối ngụ ý liên tục). Nếu chỉ có 3–4 tháng rời rạc, column cũng chấp nhận được. Đừng dùng pie cho dữ liệu này — thời gian không phải "phần của một tổng".

Use case thực tế

Bối cảnh: Phòng Kế hoạch NCB cần một trang báo cáo huy động quý cho Ban điều hành. Bản nháp đầu tiên của một chuyên viên gồm: 1 pie chart 3D chia 6 loại nguồn vốn, 1 chart dual-axis đặt lãi suất huy động và số dư CASA chung khung, và 1 bảng 40 dòng chi nhánh không sắp xếp. Ban điều hành xem 2 phút rồi hỏi "CASA đang tăng hay giảm?" — không ai trả lời ngay được.

Chẩn đoán theo khung bài này:

1. Câu hỏi thực sự của lãnh đạo là xu hướng cấu tạo ("CASA đang mất hay được thị phần?") — không phải "cơ cấu quý này" tĩnh.
2. Pie 3D 6 lát: sai cả nhóm mục đích (không thấy xu hướng) lẫn hình thức (3D méo, 6 lát không đọc được).
3. Dual-axis: tạo cảm giác lãi suất và CASA "giao nhau" ở một điểm vô nghĩa do hai thang khác nhau.

Thiết kế lại:

Kết quả: cùng dữ liệu, nhưng câu "CASA giảm từ 34% xuống 29% trong 4 quý" hiện ra ngay trong 5 giây nhìn stacked bar. Không tốn thêm dữ liệu — chỉ tốn việc chọn đúng biểu đồ cho đúng câu hỏi. Về cách trình bày con số này thành thông điệp cho lãnh đạo, xem Storytelling với dữ liệu; về việc chuẩn hoá chỉ số CASA làm KPI, xem Metrics & KPI.

Ghi nhớ

• Câu hỏi trước, biểu đồ sau: viết được tiêu đề khẳng định rồi mới chọn hình thức. Không có thông điệp thì không có biểu đồ đúng.
• Mọi biểu đồ thuộc một nhóm mục đích: so sánh, xu hướng, phân bố, quan hệ, cấu tạo, thứ hạng, dòng chảy, địa lý. Nhớ nhóm, không nhớ danh sách 30 loại chart.
• Bar/column so sánh; line/area xu hướng thời gian; histogram/box phân bố; scatter/bubble/heatmap quan hệ; stacked bar/waterfall/treemap cấu tạo; ordered bar thứ hạng; Sankey dòng chảy; choropleth địa lý.
• Bar chart phải có trục giá trị từ 0; sắp xếp ordered bar theo giá trị, không theo alphabet.
• Pie chỉ 2–3 lát, không bao giờ 3D; tránh donut, radar, dual-axis gây hiểu lầm. Nhiều lát → ordered bar.
• Nhiều series → small multiples, không nhồi vào một chart thành "mì spaghetti".
• Khi cần con số chính xác để đối chiếu, dùng bảng — không phải mọi thứ đều nên là biểu đồ.
• Loại dữ liệu (định danh / thời gian / liên tục / không gian) quyết định biểu đồ trong mỗi nhóm; luôn kiểm tra độ lệch phân bố trước khi chọn thang.