มาเรียนกันต่ออย่างเจาะลึกกับเรื่องของ Storytelling with data หลังจากก่อนหน้านี้เราได้พูดถึงเรื่องของกราฟหลักๆที่นิยมใช้เอามาเล่าแทน Data กัน แต่ในพาร์ทนี้เราจะมาแชร์เทคนิคการใช้กราฟ Data Visualization ทั้ง 6 แบบอย่างละเอียดขึ้น ว่าถ้าเราจะพรีเซนต์ข้อมูลยากๆ ให้เข้าใจง่ายขึ้น เราสามารถใช้กราฟอะไรได้บ้าง พร้อมวิธีนำไปใช้ที่ทุกคนสามารถเอาไปทำตามกันง่ายๆได้เลย
ขั้นตอนแรกให้เรามาดูที่ Keyword ของกราฟก่อน ว่าเราอยากรู้อะไร
จำไว้ว่าทุกครั้งเวลาที่เรานึกไม่ออกว่าจะใช้กราฟแบบไหนดี เอามาเล่าข้อมูล Data Analysis ให้เราคิด Keyword ที่ต้องการอยากรู้ก่อน ซึ่งเราจะมี Keyword อยู่ด้วยกัน 3 แบบ ดังนี้
1. Keyword: ใครชนะใคร?
ในเคสนี้สามารถอธิบาย Data Visualization ด้วยกราฟแท่งได้ดังนี้ ตัวอย่างเช่น สมมุติว่าเราอยากจะบอกคนฟังว่า ร้านค้าขายผลไม้ชนิดไหนดีสุด? โดยในบรรดาผลไม้ทั้ง 3 ชนิด ได้แก่ ส้ม แอปเปิ้ลและกล้วย ร้านค้าขายแอปเปิ้ลได้ดีที่สุด ในเคสนี้เหมาะกับกราฟแท่งแบบ Bar Chart ที่ใช้แสดงผลชนะ VS แพ้
นอกจากนี้ ยังมีกราฟแท่งแบบ Diverging Bar Chart เป็นกราฟแท่งที่แสดง Gap ของข้อมูล เพื่อเทียบระหว่างเป้าหมายที่ตั้งไว้ VS ผลลัพธ์ความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น ถ้าเราอยากจะสื่อว่า ผลไม้แอปเปิ้ลขาดได้เกินเป้าหมายที่ตั้งไว้ XX บาท ขณะที่ส้มและกล้วยขายได้น้อยกว่าเป้าหมาย XX บาท ตรงนี้เราสามารถแสดงกราฟแท่งแบบเป็น Gap ได้เลย (เอามาลบกับเป้าที่ตั้งไว้แล้วทำมาเป็นกราฟ)
2. Keyword: ใครส่วนแบ่งมากกว่าใคร หรือใครได้สัดส่วนมากกว่าใคร?
นี้จะใช้เล่าเกี่ยวกับส่วนแบ่งของข้อมูล Data Analysis อย่างเช่น ร้านค้าผลไม้ทั้ง 3 ชนิด ได้แก่ ส้ม แอปเปิ้ลและกล้วย แต่ขายแอปเปิ้ลเป็นส่วนแบ่งเยอะกว่าผลไม้อื่นๆ ในเคสนี้เราสามารถกราฟ Pie เอามาเล่าเรื่องได้
แต่ถ้าเราอยากรู้ต่อว่า ลูกค้าชื่นชอบแอปเปิ้ลที่ขายอยู่ในร้านมาก-น้อยแค่ไหน? แบบนี้เราสามารถเล่าโดยวัดจากสัดส่วนความพึงพอใจได้ โดยเล่าเพิ่มเป็น Stacked Chart เพื่อแสดงความพึงพอใจได้ จากภาพสามารถเล่าได้ว่า ในบรรดาลูกค้าที่ซื้อแอปเปิ้ลมาทาน เราจะเจอว่ามีลูกค้าที่ชอบทาน 50% และไม่ชอบทานอีก 50%
นอกจากนี้ เรายังสามารถเล่าได้เพิ่มด้วยกราฟ Tree Map ใช้เล่าส่วนแบ่งของกลุ่มข้อมูลแบบละเอียดขึ้น ยกตัวอย่างในเคส ร้านค้าขายผลไม้ที่มีรายได้ทั้งหมดจาการขาย 1,000 บาท มีรายจ่ายอีก 800 บาท โดยในค่าใช้จ่ายแยกย่อยเป็นค่าต่างๆ เช่น ค่าขับรถ 500 บาท ค่าซื้อของ 100 บาท ค่าใช้จ่ายพนักงาน 100 บาทและค่าจิปาถะ 100 บาท การแยกย่อยข้อมูลแต่ละส่วนลงลึกไปเช่นนี้ สามารถเอามาอธิบายได้แบบภายด้านล่าง
3. Keyword: ใครมีแนวโน้มเป็นอย่างไร?
ส่วนใหญ่แนวเราจะใช้กราฟเส้นเพื่ออธิบายแนวโน้มของข้อมูลตามช่วงเวลาต่างๆ ยกตัวอย่างเช่น ช่วง ม.ค – ธ.ค ผลไม้ทั้ง 3 ชนิด อย่าง ส้ม แอปเปิ้ลและกล้วย มีแนวโน้มการขายเป็นอย่างไรบ้าง ตรงนี้สามารถใช้กราฟเส้นเหมือนอย่างในภาพข้างล่างเล่าเรื่องได้เลย
แล้วถ้าเรามีผลไม้หลายอย่าง ควรทำกราฟ Data Visualization อย่างไร?
ในเคสที่มีผลไม้จำนวนมากขึ้น การใช้กราฟเส้นรวมกันจะไม่เหมาะ เพราะจะทำให้คนอ่านกราฟจับประเด็นเนื้อหาของเส้นกราฟที่หลักๆได้ยากและกราฟบางเส้นอาจทับกัน จนทำให้ไม่เห็นแนวโน้ม ในเคสแนวนี้จะให้เลือกใช้ Small Multiple Line Chart แทน โดยแบ่งกราฟแยกออกมาตามชนิดของผลไม้เลย วิธีนี้จะทำให้เราเห็น Trend ของเส้นกราฟชัดเจนมากขึ้น
อย่างในกราฟนี้จะทำให้เห็นว่า ส้ม แอปเปิ้ลและกล้วย ขายดีและขายไม่ดีอย่างไร? แบบนี้จะมองเห็นชัดเจนมากกว่า
นอกจากนี้ ยังมีกราฟเส้นแบบ Stacked Area Chart ที่เล่าสัดส่วนบนกราฟเส้นเพิ่มเติม ทำให้เห็นภาพว่ามีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างไร อย่างในเคสนี้ที่ใช้ Stacked Area Chart เล่าเกี่ยวกับแนวโน้มสัดส่วนยอดขายที่เพิ่มขึ้นของแอปเปิ้ล เมื่อดูที่กราฟเส้นนี้ จะเห็นว่ามีสัดส่วนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆในแต่ละเดือน
เวลาที่เราจะเล่าเรื่อง Storytelling with data ให้เราเริ่มจากโจทย์ของ Keyword ที่เราอยากรู้ก่อน แล้วเลือกกราฟให้เหมาะกับ Keyword ต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น กราฟเส้นธรรมดา , กราฟแสดงสัดส่วน , กราฟ Tree Map และกราฟ Stacked Chart ฯลฯ หวังว่าทุกคนจะได้บทเรียนดีๆจากเรื่องนี้ไปใช้ได้ในชีวิตประจำวันนะ
ดูคลิปเต็มๆได้ที่ : https://youtu.be/1K0xdZacO7o
#DataVisualization #DataAnalysis #StorytellingwithData
