Xây dựng biểu đồ tương tác để phân tích dữ liệu lớn

1. Cơ bản về biểu đồ tương tác

Bắt đầu với điều đơn giản nhất — tạo một biểu đồ tương tác cơ bản. Hãy tạo một biểu đồ phân tán mô tả sự phát triển của cà rốt trong khu vườn ảo của bạn. Đúng vậy, ngay cả lập trình viên cũng có giấc mơ làm vườn!

import plotly.express as px
import pandas as pd

# DataFrame đơn giản với dữ liệu của chúng ta
df = pd.DataFrame({
    'Ngày': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Tăng trưởng cà rốt': [2, 3, 5, 7, 11]
})

# Tạo biểu đồ đường tương tác
fig = px.line(df, x='Ngày', y='Tăng trưởng cà rốt', title='Tăng trưởng cà rốt trong một tuần')
fig.show()

Khi bạn chạy đoạn mã này, một trình duyệt mới sẽ mở ra, và bạn sẽ nhìn thấy một biểu đồ tương tác tuyệt đẹp mà bạn có thể phóng to, thu nhỏ và nhấp vào các điểm để xem giá trị của chúng.

Bây giờ hãy thêm một chút ma thuật tương tác nhé!

2. Tùy chỉnh tương tác

Plotly cho phép tùy chỉnh gợi ý (tooltips), màu sắc và thêm dữ liệu vào biểu đồ tương tác, làm cho các báo cáo trở nên thông tin hơn và bắt mắt hơn.

Tùy chỉnh gợi ý (Tooltips)

Trong Plotly, bạn có thể thêm dữ liệu chi tiết vào gợi ý hiển thị khi di chuột qua các phần tử của biểu đồ.

import plotly.express as px
import pandas as pd

# DataFrame đơn giản với dữ liệu của chúng ta
df = pd.DataFrame({
    'Ngày': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Tăng trưởng cà rốt': [2, 3, 5, 7, 11],
    "Kế hoạch nông dân": [3, 4, 5, 6, 13]
})

# Tạo biểu đồ đường tương tác
fig = px.line(df, x='Ngày', y='Tăng trưởng cà rốt', title='Tăng trưởng cà rốt trong một tuần', hover_data={"Kế hoạch nông dân": True})
fig.show()

Ở đây hover_data={"Kế hoạch nông dân": True} thêm dữ liệu về kế hoạch của nông dân vào gợi ý, giúp người dùng so sánh dữ liệu thực tế với kế hoạch khi di chuột.

Tùy chỉnh bảng màu

Plotly hỗ trợ nhiều bảng màu khác nhau để cải thiện trải nghiệm trực quan.

import plotly.express as px

# Dữ liệu cho biểu đồ
data = {
    "Danh mục": ["A", "B", "C", "D"],
    "Giá trị": [10, 20, 30, 40]
}

fig = px.bar(data, x="Danh mục", y="Giá trị", color="Danh mục", title="Dữ liệu theo danh mục")
fig.show()

Các bảng màu có thể được tùy chỉnh để tạo ra các báo cáo màu sắc rực rỡ và nhiều thông tin hơn.

Thu phóng

Plotly cung cấp nhiều yếu tố tương tác mà bạn có thể tích hợp vào biểu đồ của mình, chẳng hạn như thay đổi tỷ lệ, di chuyển, và chú thích. Ví dụ, bạn dễ dàng bật thu phóng và thay đổi tỷ lệ, như ví dụ dưới đây:

import plotly.graph_objects as go

# Sử dụng dữ liệu về cà rốt, thêm tính năng tương tác
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df['Ngày'], y=df['Tăng trưởng cà rốt'], mode='lines+markers'))

# Cài đặt yếu tố điều khiển
fig.update_layout(
    title='Tăng trưởng cà rốt trong một tuần',
    xaxis_title='Ngày',
    yaxis_title='Tăng trưởng cà rốt (cm)',
    hovermode='closest'
)

fig.show()

Biểu đồ này cho phép bạn nhấp vào các điểm và cung cấp thông tin thêm mà chúng ta tự định nghĩa.

3. Ví dụ ứng dụng biểu đồ tương tác

Biểu đồ tương tác cực kỳ phù hợp để trực quan hóa các tập dữ liệu lớn. Ví dụ, hãy tưởng tượng một tập dữ liệu chứa hàng ngàn dòng về doanh số bán hàng trong một cửa hàng trong suốt một năm. Các yếu tố tương tác sẽ không chỉ giúp bạn hiểu được bức tranh tổng thể mà còn cho phép bạn đi sâu vào chi tiết, khám phá các ngày cụ thể, xác định các đỉnh và đáy, cải thiện sự hiểu biết và ra quyết định.

Hãy tạo một ví dụ với dữ liệu lớn hơn — giả sử chúng ta có dữ liệu nhiệt độ trong suốt một năm và muốn trực quan hóa nó:

import numpy as np

# Tạo dữ liệu nhiệt độ
np.random.seed(0)
x = np.arange(365)
y = np.random.normal(30, 5, 365)  # Trung bình 30 độ

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', line=dict(color='firebrick')))

fig.update_layout(
    title='Nhiệt độ trong suốt năm',
    xaxis_title='Ngày',
    yaxis_title='Nhiệt độ (°C)'
)

fig.show()

Giờ bạn có một biểu đồ tương tác không chỉ hiển thị sự thay đổi nhiệt độ gần như từng ngày, mà còn cho phép bạn thu phóng vào các khoảng thời gian cụ thể để nghiên cứu chi tiết hơn.

Tùy biến biểu đồ

Plotly cung cấp các khả năng tùy biến giúp làm cho biểu đồ của bạn hấp dẫn về mặt thẩm mỹ và hữu ích hơn. Bạn có thể thay đổi màu sắc, thêm gợi ý, chú giải và thậm chí tạo hoạt ảnh! Đối với các kịch bản phức tạp hơn, bạn có thể tham khảo tài liệu của Plotly và tìm các ví dụ về cách sử dụng các tính năng này trong dự án của riêng bạn.

Có thể bạn nghĩ rằng việc tạo biểu đồ tương tác là một nhiệm vụ khó nhằn, nhưng những kỹ năng bạn học được với Plotly sẽ mở cánh cửa đến thế giới trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Sử dụng những kỹ năng này để cải thiện khả năng phân tích của bạn và trở thành ngôi sao của Excel (hoặc Python) trong công việc của bạn. Đừng quên thử nghiệm và thử các cách tiếp cận mới — chính điều này sẽ tạo ra những ý tưởng tuyệt vời!