Định nghĩa: Đồ thị là một biểu đồ trực quan hóa dữ liệu trong đó dữ liệu được biểu diễn dưới dạngcác điểm, đường, cột hoặc các hình khác.. - Thêm chú thích legend: Nhấp vào Chart
Định nghĩa
Mục đích
Giúp cho người xem có thể làm rõ trạng thái của dữ liệu một cách nhanh chóng
Vai trò
Trực quan hóa dữ liệu thông qua đồ thị cho phép người dùng dễ dàng và nhanh chóng nhận diện các xu hướng, sự thay đổi và mối tương quan trong dữ liệu.
Đồ thị cho phép người dùng phân tích xu hướng và tương quan của dữ liệu, từ đó giúp họ dự đoán và đưa ra quyết định trong các lĩnh vực như đầu tư, thương mại và quản lý rủi ro.
Đồ thị hỗ trợ người dùng trong việc đưa ra quyết định liên quan đến tài chính, kinh tế và thị trường, giúp họ có thể đưa ra những quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
Ứng dụng
- Dùng để phân tích, thuyết trình
PHẦN II: CÁC DẠNG ĐỒ THỊ
Đồ thị dạng đường thẳng (Line Chart)
Giới thiệu
Đồ thị đường là loại đồ thị cơ bản và phổ biến nhất, sử dụng các đường để kết nối các điểm dữ liệu Loại đồ thị này thường được áp dụng để biểu diễn xu hướng hoặc sự thay đổi của các chỉ số trong một khoảng thời gian nhất định.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Để vẽ đồ thị, cần chuẩn bị dữ liệu cần thiết, bao gồm các chỉ số theo thời gian hoặc các loại dữ liệu khác Chẳng hạn, doanh thu bán hàng trong năm 2024 có thể được trình bày trong bảng dưới đây.
+Bôi đen toàn bộ bảng dữ liệu (bao gồm cả tiêu đề cột và hàng).
+ Chọn Insert trên thanh công cụ Excel
+ Trong nhóm Charts, chọn Line Chart (Biểu đồ đường) Chọn Line with Markers để hiển thị các điểm trên đường, giúp dễ dàng nhìn thấy từng giá trị.
Nếu chỉ muốn một đường duy nhất: Chọn biểu đồ Line.
Nếu có nhiều bộ dữ liệu và muốn so sánh: Chọn Line with Markers, hoặc
Line with Markers and Secondary Axis nếu cần trục phụ.
- Bước 4: Tùy chỉnh đồ thị
+ Sau khi đồ thị được tạo, cần điều chỉnh và tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu
Để thêm tiêu đề cho đồ thị, bạn chỉ cần nhấp vào tiêu đề mặc định và chỉnh sửa thành tiêu đề mà bạn mong muốn, chẳng hạn như "Doanh thu bán hàng năm 2024".
- Thêm nhãn cho các trục:
Nhấp vào Chart Elements (Biểu tượng dấu cộng bên cạnh đồ thị) > Chọn Axis Titles (Tiêu đề trục).
Thêm nhãn cho trục X (Tháng) và trục Y (Doanh thu).
- Tùy chỉnh màu sắc và kiểu đường:
Nhấp chuột phải vào một trong các đường trong đồ thị, sau đó chọn
Format Data Series (Định dạng chuỗi dữ liệu).
Có thể thay đổi màu sắc, kiểu đường (đường chấm, đường liền, v.v.) và độ dày của đường để phân biệt các bộ dữ liệu.
Nhấp vào Chart Elements và chọn Legend (Chú thích) để thêm danh sách các bộ dữ liệu tương ứng với các đường trong đồ thị.
- Bước 5: Sử dụng trục phụ (Secondary Axis) nếu cần
Khi các bộ dữ liệu có phạm vi giá trị khác nhau, chẳng hạn như doanh thu và số lượng bán, việc sử dụng trục phụ sẽ giúp bạn dễ dàng nhận thấy sự khác biệt giữa chúng.
- Nhấp chuột phải vào một đường trong đồ thị và chọn Format Data Series.
- Chọn Secondary Axis để tạo trục phụ cho đường này.
- Bước 6: Kiểm tra và tinh chỉnh đồ thị
- Đảm bảo rằng các đường trong đồ thị được phân biệt rõ ràng bằng màu sắc và kiểu đường.
- Đảm bảo các trục X và Y có nhãn rõ ràng, để người xem hiểu được ý nghĩa của dữ liệu.
- Bước 7: Lưu và sử dụng đồ thị
- Sau khi đã hoàn tất việc chỉnh sửa, bạn có thể lưu bảng tính của mình và sử dụng đồ thị cho báo cáo hoặc phân tích.
- Bạn có thể sao chép đồ thị vào một tài liệu khác như Word hay PowerPoint nếu cần.
Ưu điểm
- Hiển thị xu hướng rõ ràng, trực quan và dễ hiểu
- Dễ dàng so sánh nhiều bộ dữ liệu
- Ứng dụng rộng rãi, dễ sử dụng
Nhược điểm
- Không thích hợp cho dữ liệu phân loại hoặc dữ liệu không có mối quan hệ thời gian hoặc tuần tự rõ ràng
- Khó đọc khi có quá nhiều đường
- Đồ thị đường thẳng rất tốt để thể hiện xu hướng nhưng lại không thể hiện rõ sự phân tán của các giá trị.
Đồ thị dạng cột (Column chart)
Giới thiệu
Đồ thị cột là một loại biểu đồ sử dụng các cột để thể hiện dữ liệu, thường được áp dụng để so sánh dữ liệu giữa các nhóm hoặc biểu thị các giá trị tuyệt đối của các chỉ số.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
+ Bôi đen toàn bộ dữ liệu, bao gồm các tiêu đề cột và các giá trị.
- Vào tab Insert trên thanh công cụ Excel.
- Trong nhóm Charts, chọn Column Chart và chọn loại đồ thị cột muốn sử dụng (Clustered Column, Stacked Column, 100% Stacked Column, v.v.).
- Bước 4: Tùy chỉnh đồ thị
- Thêm tiêu đề cho đồ thị và các trục.
- Chỉnh sửa màu sắc của các cột để dễ phân biệt các nhóm.
- Thêm nhãn cho trục Y (giá trị) và trục X (tháng, sản phẩm, v.v.).
- Bước 5: Xem và hoàn thiện đồ thị
- Sau khi chỉnh sửa, đồ thị cột sẽ dễ dàng cho phép so sánh trực quan giữa các nhóm dữ liệu.
Ưu điểm
- Dễ so sánh dữ liệu
- Trực quan và dễ hiểu
- Dễ dàng cập nhật và thêm dữ liệu mới vào mà không làm mất tính trực quan của đồ thị
Nhược điểm
- Không phù hợp với quá nhiều nhóm dữ liệu
- Không thể hiện sự phân tán hoặc sự biến động của dữ liệu trong mỗi nhóm
Đồ thị hình tròn (Pie chart)
Giới thiệu
Đồ thị phần trăm hoặc tỷ lệ là công cụ hữu ích để biểu diễn dữ liệu, thường được sử dụng để thể hiện cấu trúc phân bổ của các chỉ số hoặc dữ liệu.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Sản phẩm Doanh số Tỉ lệ %
+ Bôi đen toàn bộ dữ liệu muốn tạo biểu đồ
- Bước 3: Chèn biểu đồ hình tròn
- Vào Insert trên thanh công cụ Excel.
- Trong nhóm Charts, chọn Pie Chart và chọn loại biểu đồ hình tròn muốn sử dụng (Simple Pie, Exploded Pie, 3D Pie, v.v.).
- Bước 4: Tùy chỉnh biểu đồ
- Thêm tiêu đề cho biểu đồ và nhãn cho các phần của biểu đồ.
- Thay đổi màu sắc các phần trong biểu đồ để dễ phân biệt các phần.
- Thêm chú thích (legend) nếu cần thiết để giải thích các phần trong biểu đồ
- Bước 5: Hoàn thiện biểu đồ
- Sau khi chỉnh sửa, biểu đồ hình tròn sẽ thể hiện tỷ lệ phần trăm hoặc đóng góp của từng phần trong tổng thể một cách rõ ràng.
Ưu điểm
- Trực quan và dễ hiểu
- Dễ dàng nhận diện các phần quan trọng hoặc phần có tỷ lệ cao
- Sử dụng ít dữ liệu
Nhược điểm
- Không thích hợp cho quá nhiều nhóm dữ liệu
- Khó nhận diện sự khác biệt nhỏ
- Không thể hiện mức độ phân tán hoặc biến động của dữ liệu
Đồ thị hình thanh
Giới thiệu
Đồ thị hình thanh là một biểu diễn hình ảnh của dữ liệu dưới dạng các thanh hình chữ nhật nằm ngang, với độ dài của các thanh tỷ lệ thuận với giá trị dữ liệu Đây là một trong những phương pháp quản lý dữ liệu phổ biến trong thống kê.
Đồ thị hình thanh là công cụ hữu ích để so sánh các bộ dữ liệu giữa các nhóm khác nhau một cách trực quan Nó thể hiện mối quan hệ giữa các loại dữ liệu trên một trục và các giá trị riêng biệt trên trục còn lại Đồ thị này giúp người dùng nhận diện những thay đổi quan trọng trong dữ liệu theo thời gian và trình bày sự so sánh tỷ lệ giữa các hạng mục so với tổng thể.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu (bảng số liệu minh họa)
- Bôi đen toàn bộ bảng dữ liệu (bao gồm cả tiêu đề cột và hàng).
- Chọn Insert trên thanh công cụ Excel
- Trong nhóm Charts, chọn Bar Chart (Biểu đồ thanh) Trong Bar Chart có thể lựa chọn các loại biểu đồ thanh: Clustered Bar, Stacket Bar, 100% Stacket Bar,
- Bước 4: Tùy chỉnh đồ thị
- Sau khi đồ thị được tạo, cần điều chỉnh và tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu
Để thêm tiêu đề cho đồ thị, bạn cần chọn biểu đồ, sau đó vào Chart Elements và chọn Chart Title Bạn có thể thêm tiêu đề mới hoặc nhấp vào tiêu đề mặc định của đồ thị để chỉnh sửa thành tiêu đề mà bạn mong muốn.
- Định dạng màu sắc: Chọn biểu đồ → Vào Chart Styles để thay đổi màu sắc.
- Bước 5: Lưu và sử dụng đồ thị
- Sau khi đã hoàn tất việc chỉnh sửa, lưu bảng tính và sử dụng đồ thị cho báo cáo hoặc phân tích.
- Có thể sao chép đồ thị vào một tài liệu khác như Word hay PowerPoint nếu cần.
Ưu điểm
Đồ thị hình thanh cung cấp một cách trực quan đơn giản để tóm tắt bộ dữ liệu lớn, hiển thị rõ ràng từng loại dữ liệu trong phân phối tần số và làm nổi bật xu hướng dữ liệu hiệu quả hơn so với bảng.
Nhược điểm
- Đôi khi, đồ thị hình thanh không tiết lộ các mẫu, nguyên nhân, hiệu ứng, có thể dễ dàng thao tác để mang lại thông tin giả.
Lợi ích
Đồ thị hình thanh là công cụ quan trọng trong kinh doanh và tài chính, nhưng cũng có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác Chúng thường được sử dụng để hiển thị dữ liệu thực tế, chẳng hạn như phân phối các loại thực phẩm trong một nhà hàng, với chiều cao của mỗi hình chữ nhật biểu thị số lượng đơn đặt hàng cho từng loại thực phẩm.
Đồ thị rađa
Giới thiệu
Đồ thị ra đa, lần đầu tiên được giới thiệu bởi nhà thống kê Georg von Mayr vào năm 1877, là công cụ hữu ích để biểu diễn dữ liệu đa chiều trong không gian 2D với ba hoặc nhiều biến Mỗi biến trong đồ thị ra đa có một trục riêng, bắt đầu từ trung tâm và kết nối với các giá trị của biến thông qua các đường thẳng, tạo thành một đa giác Do hình dạng trực quan giống như mạng nhện, đồ thị ra đa còn được gọi là đồ thị hay biểu đồ nhện.
Có hai loại đồ thị ra đa: đồ thị được đánh dấu và đồ thị điền Đồ thị được đánh dấu sử dụng các điểm đánh dấu để đại diện cho từng điểm dữ liệu, trong khi đồ thị điền làm đầy toàn bộ khu vực của đồ thị bằng màu sắc, giúp phân biệt các điểm dữ liệu một cách rõ ràng.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
+ Bôi đen toàn bộ bảng dữ liệu (bao gồm cả tiêu đề cột và hàng).
+ Chọn Insert trên thanh công cụ Excel
+ Trong nhóm Charts, chọn Radar Chart Trong Radar Chart có thể lựa chọn các loại biểu đồ thanh: Radar Chart, Radar Chart with Markers, Filled Radar Chart.
- Bước 4: Tùy chỉnh đồ thị
+ Sau khi đồ thị được tạo, cần điều chỉnh và tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu
Để thêm tiêu đề cho đồ thị, bạn cần chọn biểu đồ, sau đó vào phần Chart Elements và chọn Chart Title Bạn cũng có thể nhấp vào tiêu đề mặc định của đồ thị để sửa đổi thành tiêu đề mà bạn mong muốn.
+ Định dạng màu sắc: Chọn biểu đồ → Vào Chart Styles để thay đổi màu sắc.
+ Hiệu chỉnh trục: Nhấp chuột phải vào trục → Format Axis để thay đổi giới hạn giá trị.
- Bước 5: Lưu và sử dụng đồ thị
+ Sau khi đã hoàn tất việc chỉnh sửa, lưu bảng tính và sử dụng đồ thị cho báo cáo hoặc phân tích.
+ Có thể sao chép đồ thị vào một tài liệu khác như Word hay PowerPoint nếu cần.
Ưu điểm và nhược điểm
Đồ thị ra đa cung cấp một hình ảnh duy nhất để so sánh tất cả các số liệu, nhưng nhược điểm là dữ liệu thực tế đôi khi khó đọc Do đó, đồ thị ra đa không phù hợp khi người dùng cần hiển thị số lượng giá trị chính xác cao Thay vào đó, đồ thị ra đa hữu ích nhất khi người dùng muốn làm nổi bật một biến cụ thể và chỉ ra cách các điểm dữ liệu khác nhau so sánh theo cùng một biến.
Các đồ thị ra đa có một số nhược điểm, đặc biệt là khi so sánh các giá trị khác nhau trên các trục khác nhau, điều này có thể gây khó khăn do thang đo không đồng nhất Vấn đề này càng trở nên rõ ràng hơn khi vẽ hơn 3 bộ dữ liệu, vì sự xuất hiện của quá nhiều đa giác có thể dẫn đến sự phức tạp trong việc phân tích dữ liệu.
Đồ thị radar là công cụ hiệu quả để thể hiện sự cân đối giữa các hạng mục và có khả năng trình bày nhiều dữ liệu Khi đánh giá nhà cung cấp, đồ thị radar là lựa chọn tối ưu cho bạn.
Lợi ích
Đồ thị ra đa là công cụ hiệu quả để phân tích hiệu suất, giúp hiển thị rõ ràng các biến số hoạt động tốt hơn trong bộ dữ liệu Việc trình bày nhiều biến trên đồ thị hỗ trợ người dùng trong việc sử dụng các số liệu khác nhau để đưa ra quyết định chính xác.
Đồ thị dạng kết hợp
Giới thiệu
Đồ thị kết hợp là công cụ trực quan hóa hiệu quả, cho phép kết hợp hai hoặc nhiều loại đồ thị vào một sơ đồ duy nhất Phương pháp này giúp trình bày các loại dữ liệu khác nhau, làm nổi bật các mối quan hệ, mô hình và sự khác biệt giữa chúng.
Các đồ thị này cho phép kết hợp nhiều loại hình như đồ thị đường, đồ thị thanh, đồ thị hình tròn và đồ thị phân tán, tạo ra một cái nhìn tổng quát và cung cấp thông tin chi tiết về các xu hướng dữ liệu khác nhau.
Các thành phần riêng biệt của đồ thị kết hợp đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người dùng so sánh và đối chiếu thông tin hiệu quả Chẳng hạn, một đường trong đồ thị có thể chỉ ra xu hướng theo thời gian, trong khi một thanh biểu thị khối lượng Việc kết hợp các đồ thị tạo ra một bức tranh trực quan và toàn diện về thông tin, hiển thị các điểm dữ liệu khác nhau trong một hình minh họa dòng chảy duy nhất.
Đồ thị kết hợp mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt là tính linh hoạt, cho phép kết hợp nhiều loại đồ thị khác nhau để trình bày các loại dữ liệu đa dạng cùng một lúc Tính linh hoạt này rất quan trọng trong việc giới thiệu thông tin phong phú nhưng vẫn liên quan.
Một cửa hàng bán lẻ có thể áp dụng đồ thị kết hợp để hiển thị đồng thời khối lượng bán hàng và tỷ suất lợi nhuận, giúp người quản lý dễ dàng theo dõi và phân tích hiệu quả kinh doanh.
Bạn có thể kết hợp nhiều loại đồ thị để làm rõ các vấn đề mà bạn muốn thể hiện Ví dụ, dưới đây là một loại đồ thị kết hợp giữa đồ thị đường thẳng và đồ thị cột.
Các bước xây dựng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
- Dữ liệu cần có ít nhất hai tập giá trị cần so sánh.
- Bôi đen toàn bộ bảng dữ liệu (bao gồm cả tiêu đề cột và hàng).
- Chọn Insert trên thanh công cụ Excel
- Trong nhóm Charts, chọn Insert Combo Chart để chèn biểu đồ kết hợp
- Chọn "Custom Combo Chart để tùy chỉnh biểu đồ kết hợp
- Trong hộp thoại Insert Chart, chọn kiểu biểu đồ cho từng tập dữ liệu
- Tích vào ô "Secondary Axis" (Trục phụ) nếu đơn vị của hai dữ liệu quá chênh lệch.
- Nhấn OK để tạo biểu đồ.
- Bước 4: Tùy chỉnh đồ thị
- Sau khi đồ thị được tạo, cần điều chỉnh và tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu
Để thêm tiêu đề cho đồ thị, bạn cần chọn biểu đồ, sau đó vào Chart Elements và chọn Chart Title Bạn có thể thêm tiêu đề mới hoặc nhấp vào tiêu đề mặc định của đồ thị để sửa lại thành tiêu đề mà bạn mong muốn.
- Định dạng màu sắc: Chọn biểu đồ → Vào Chart Styles để thay đổi màu sắc.
- Hiệu chỉnh trục: Nhấp chuột phải vào trục → Format Axis để thay đổi giới hạn giá trị.
- Bước 5: Lưu và sử dụng đồ thị
- Sau khi đã hoàn tất việc chỉnh sửa, lưu bảng tính và sử dụng đồ thị cho báo cáo hoặc phân tích.
- Có thể sao chép đồ thị vào một tài liệu khác như Word hay PowerPoint nếu cần.
PHẦN III: BIỂU ĐỒ MA TRẬN
Định nghĩa
Biểu đồ ma trận là một công cụ trực quan bao gồm ma trận hai chiều với hàng và cột, giúp xác định vị trí và bản chất của vấn đề thông qua việc xem xét các giao điểm Nó cũng cho phép người dùng nắm bắt các ý kiến quan trọng để tìm ra giải pháp hiệu quả.
Phân loại
Biều đồ ma trận chữ L
- Đây là loại ma trận đơn giản nhất và phổ biến nhất Nó so sánh hai bộ dữ liệu trong một bảng hai chiều.
- Sử dụng khi cần so sánh hai nhóm hoặc một nhóm với chính nó.
- Dữ liệu so sánh hàng với cột trong cùng một bảng Kết quả là mối quan hệ giao nhau giữa hàng và cột.
Bạn có thể đếm điểm số và ghi chú tổng số ở các hàng cuối cùng để hỗ trợ việc xếp hạng hoặc ưu tiên các mục trong biểu đồ.
- Các bước thực hiện ma trận chữ L:
- Bước 1: Xác định kích thước ma trận: xác định số hàng và số cột
Bước 2: Tạo khung ma trận với chiều rộng tương ứng với số cột và chiều cao tương ứng với số hàng, trong đó mỗi ô vuông đại diện cho một phần tử của ma trận.
Bước 3: Nhập các giá trị vào ma trận Bạn có thể điền giá trị vào các ô vuông của ma trận, bao gồm số, chữ cái hoặc ký tự đặc biệt.
- Bước 4: Tô màu nếu muốn làm nổi bật.
Biểu đồ ma trận chữ Y
- Mối quan hệ giữa ba nhóm dữ liệu được so sánh bằng biểu đồ ma trận kiểu Y.
- Dưới dạng hình tròn, biểu đồ ma trận kiểu Y so sánh ba nhóm mạnh mẽ.
- Biểu đồ ma trận kiểu Y là lưới 3 chiều với hai ma trận kiểu L được nối với nhau tại trục Y.
- Các bước vẽ ma trận chữ Y
Bước đầu tiên là xác định các yếu tố của ma trận, bao gồm ba nhóm đối tượng và các yếu tố liên quan đến những đối tượng này, chẳng hạn như vị trí kho, nhiệm vụ và sự thay đổi.
Bước 2: Vẽ cấu trúc ma trận theo hình dạng chữ Y, trong đó mỗi nhánh biểu thị cho một nhóm đối tượng Tiến hành chia nhỏ các nhánh thành những phần nhỏ hơn, với mỗi phần tương ứng với một thuộc tính của nhóm đối tượng đó.
- Bước 4: Phân tích và kết luận.
Biểu đồ ma trận chữ C
- Tương tự chữ Y nhưng có ba nhóm dữ liệu được liên kết trong sơ đồ ba chiều
- Sử dụng khi cần so sánh đồng thời ba nhóm dữ liệu
- Đây là biểu đồ khó vẽ và ít sử dụng
Biểu đồ ma trận chữ T
- Là sự kết hợp của biểu đồ chữ L nối với nhau qua một danh sách, dùng để so sánh một danh sách với hai nhóm khác.
- Sử dụng khi cần so sánh hai nhóm với một danh sách chính.
- Trên trục Y, có hai thành phần Trục Y được chia cho một hệ số trên trục X.
Liệt kê danh sách chính ở giữa trục X, với một tập dữ liệu nằm ở phía trên và một tập dữ liệu khác ở phía dưới danh sách chính trên trục Y So sánh mức độ mạnh của mối quan hệ với danh sách chính để phân tích sự tương quan giữa các tập dữ liệu.
- Các bước vẽ ma trận chữ Y
- Bước 1: Xác định các yếu tố của ma trận: gồm 2 nhóm đối tượng và các yếu tố liên quan đến các đối tượng
Bước 2: Vẽ cấu trúc ma trận theo dạng chữ T, trong đó mỗi nhánh biểu thị cho một nhóm đối tượng Tiến hành chia nhánh thành các phần nhỏ hơn, với mỗi phần tương ứng với một thuộc tính của nhóm đối tượng đó.
- Bước 4: Phân tích và kết luận.
Biểu đồ ma trận chữ X
Sơ đồ hình chữ T mở rộng cho phép so sánh bốn nhóm dữ liệu trong ma trận với các trục X và Y Mỗi trục liên quan đến các nhóm liền kề, trong khi không có mối liên hệ với nhóm đối diện.
- Rất hữu ích để so sánh hai cặp danh sách liền kề, sử dụng khi cần so sánh bốn nhóm
- Các bước vẽ ma trận chữ T:
- Bước 1: Xác định các yếu tố của ma trận: gồm 4 nhóm đối tượng và các yếu tố liên quan đến các đối tượng
Bước 2: Vẽ cấu trúc ma trận theo hình dạng chữ X, trong đó mỗi nhánh biểu thị cho một nhóm đối tượng Tiến hành chia nhỏ các nhánh thành những phần nhỏ hơn, với mỗi phần tương ứng với một thuộc tính của nhóm đối tượng đó.
- Bước 4: Phân tích và kết luận.
3.3 Các bước vẽ biểu đồ ma trận:
- Bước 1: Xác định mục tiêu
Trước khi tiến hành phân tích, việc xác định mục tiêu và thông tin cần thu thập là rất quan trọng Điều này giúp định hướng loại dữ liệu cần thiết và xác định loại ma trận phù hợp.
Chọn những thành viên có chuyên môn và thời gian phù hợp để tham gia vào quá trình phân tích, đảm bảo rằng họ hiểu rõ các tập dữ liệu và có khả năng liên kết các danh sách với nhau.
- Bước 3: Thu thập dữ liệu
+ Xác định và thu thập các bộ dữ liệu cần so sánh, đảm bảo độ chính xác và liên quan.
- Bước 4: Chọn loại ma trận phù hợp
+ Lựa chọn kiểu ma trận phù hợp với mục tiêu phân tích.
- Bước 5: Xác định phương pháp so sánh dữ liệu
+ Lựa chọn cách thức so sánh và các ký hiệu để biểu thị mối quan hệ trong ma trận.
- Bước 6: Ghi lại các mối quan hệ trong ma trận
Bước này là bước quan trọng nhất trong phân tích ma trận, yêu cầu sự cẩn thận và tuần tự khi làm việc qua từng ô Cần so sánh từng tập hợp mối quan hệ theo quy tắc đã xác định trước đó và đảm bảo nhóm đạt được sự đồng thuận về từng đánh giá Việc ghi chú chi tiết các cuộc thảo luận liên quan sẽ rất hữu ích cho việc xem lại hoặc hoàn thiện biểu đồ sau này.
- Bước 7: Xem xét và rút ra kết luận
+ Sau khi hoàn thành phân tích, xem lại toàn bộ ma trận để đánh giá và đưa ra kết luận dựa trên kết quả thu được.
Mặc dù quy trình này có thể tốn thời gian, sơ đồ ma trận mang lại cái nhìn sâu sắc về các yếu tố, biến số và mối quan hệ ảnh hưởng đến kết quả, từ đó giúp chúng ta đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
Dữ liệu ý kiến dựa trên kinh nghiệm thực tế cho phép thu thập thông tin nhanh chóng và hiệu quả Đôi khi, những dữ liệu này có thể mang lại giá trị cao hơn so với dữ liệu số.
- Chỉ rõ mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau của trạng thái và xây dựng cấu trúc chung của vấn đề rất rõ ràng.
- Thông qua việc phối hợp hai hay nhiều loại biểu đồ, chúng có thể xác định vị trí của vấn đề rõ ràng hơn.
- Khó khăn trong việc xử lý số liêu: khó biểu diễn mối quan hệ phi tuyến tính, khó biểu diễn dữ liệu đa chiều.
Yêu cầu kiến thức chuyên môn cao là điều cần thiết, bao gồm việc hiểu biết về ma trận Người sử dụng cần có khả năng phân tích để hiểu và giải thích ý nghĩa của biểu đồ ma trận.
PHẦN IV: CÁC CASE STUDY
- Tóm tắt: Case study về việc sử dụng biểu đồ cột để nghiên cứu khả năng của LLM
SỰ KHÁC BIỆT VỀ CÁCH NHÌN NHẬN THỰC CỦA CON NGƯỜI VÀ CÁCH
NHÌN NHẬN DỰ ĐOÁN CỦA LLM
CASE STUDY VỀ BIỂU ĐỒ CỘT VỚI NHIỀU CÁCH SẮP XẾP CỘT KHÁC NHAU
Hình 4.1 cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa cách nhìn nhận thực tế của con người và cách mà "con người" do LLM dự đoán Biểu đồ minh họa giá tiền của ba loại đồ uống tại hai quán bar A và B, cho thấy người tham gia thường so sánh giá của loại đồ uống thứ hai giữa hai quán bar.
AI lại dự đoán rằng “người tham gia” sẽ so sánh giá tiền cả ba loại đồ uống ở quán bar B
Theo R Fygenson et al (2023), trong biểu đồ cột, thứ tự sắp xếp, cách phân chia phần vùng và khoảng cách đều ảnh hưởng đến khả năng cung cấp ý nghĩa khác nhau Khi các thanh được chồng lên nhau, người đọc có xu hướng nhận định các giá trị tối đa và tối thiểu Ngược lại, khi các thanh được căn chỉnh liền kề, người đọc có khả năng chọn một thanh và so sánh nó với nhiều giá trị khác.
Hình 4 2: Dữ liệu từ Xiong et al (2021) cho thấy bốn cách sắp xếp dữ liệu khác nhau
Nghiên cứu của Xiong et al (2021) đã phân tích cách bố trí biểu đồ cột ảnh hưởng đến sự so sánh mà người đọc thực hiện Các nhà nghiên cứu đã tạo ra biểu đồ cột 2x3 với hai tập dữ liệu và trực quan hóa chúng theo bốn kiểu bố trí: xếp theo chiều dọc, xếp xen kẽ, xếp chồng lên nhau và xếp theo chiều ngang, như thể hiện trong Hình 4.2.
Bài nghiên cứu này sẽ phát triển dựa trên các kết quả từ nghiên cứu của Xiong et al (2021), bằng cách yêu cầu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến tạo ra thông tin ngôn ngữ cho cùng một tập hợp biểu đồ cột.
Bài nghiên cứu thực hiện ba kiểu thí nghiệm, nhưng nhóm sẽ chủ yếu trình bày kết quả của thí nghiệm số 2 và bỏ qua thí nghiệm số 1 và số 3.
- Thí nghiệm số 1 tập trung vào việc lựa chọn model AI để sử dụng
- Thí nghiệm số 3 tương tự thí nghiệm số 2
Bài thí nghiệm sẽ được tiến hành với hai kiểu thiết lập khác nhau nhằm so sánh kết quả của AI với kết quả thực tế Hai kiểu thiết lập này sẽ được phân tích để đánh giá hiệu quả và độ chính xác của AI.
Trong bối cảnh thiết lập không có ví dụ (zero-shot setting), AI sẽ được yêu cầu dự đoán câu trả lời của con người mà không cần bất kỳ đồ thị, ví dụ hay câu trả lời mẫu nào.
- One – shot setting: AI sẽ được yêu cầu dự đoán câu trả lời của con người sau khi được cung cấp đồ thị và câu trả lời mẫu.
- Sau đây là kết quả của bài thí nghiệm:
4.1.2.1 Tính chính xác:
Hình 4 3: Kết quả của thiết lập zero-shot và one-shot
Ưu điểm
Dữ liệu ý kiến dựa trên kinh nghiệm thực tế cho phép thu thập thông tin nhanh chóng và thường mang lại hiệu quả cao hơn so với dữ liệu số.
- Chỉ rõ mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau của trạng thái và xây dựng cấu trúc chung của vấn đề rất rõ ràng.
- Thông qua việc phối hợp hai hay nhiều loại biểu đồ, chúng có thể xác định vị trí của vấn đề rõ ràng hơn.
Nhược điểm
- Khó khăn trong việc xử lý số liêu: khó biểu diễn mối quan hệ phi tuyến tính, khó biểu diễn dữ liệu đa chiều.
Yêu cầu kiến thức chuyên môn cao là điều cần thiết, bao gồm việc hiểu biết về ma trận Người sử dụng cần có khả năng phân tích để hiểu và giải thích ý nghĩa của biểu đồ ma trận một cách chính xác.
Biểu đồ đồ thị
Giới thiệu
Theo R Fygenson et al (2023), trong biểu đồ cột, thứ tự sắp xếp, cách phân chia phần vùng và khoảng cách đều ảnh hưởng đến khả năng cung cấp ý nghĩa khác nhau Khi các thanh được chồng lên nhau, người đọc có xu hướng nhận định các giá trị tối đa và tối thiểu Ngược lại, khi các thanh được căn chỉnh liền kề, người đọc có khả năng chọn một thanh và so sánh nó với nhiều giá trị khác.
Hình 4 2: Dữ liệu từ Xiong et al (2021) cho thấy bốn cách sắp xếp dữ liệu khác nhau
Nghiên cứu của Xiong et al (2021) đã phân tích cách bố trí biểu đồ cột ảnh hưởng đến sự so sánh mà người đọc thực hiện Các nhà nghiên cứu đã tạo ra biểu đồ cột 2x3 với hai tập dữ liệu và trực quan hóa chúng theo bốn kiểu bố trí: xếp theo chiều dọc, xếp xen kẽ, xếp chồng lên nhau và xếp theo chiều ngang, như thể hiện trong Hình 4.2.
Bài nghiên cứu này sẽ phát triển dựa trên các kết quả từ nghiên cứu của Xiong et al (2021) bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến để tạo ra thông tin ngôn ngữ cho cùng một tập hợp biểu đồ cột.
Bài nghiên cứu này thực hiện ba kiểu thí nghiệm, nhưng nhóm sẽ chủ yếu tập trung vào kết quả của thí nghiệm số 2 và bỏ qua thí nghiệm số 1 và số 3.
- Thí nghiệm số 1 tập trung vào việc lựa chọn model AI để sử dụng
- Thí nghiệm số 3 tương tự thí nghiệm số 2
Bài thí nghiệm sẽ được tiến hành với hai kiểu thiết lập khác nhau để so sánh kết quả của AI với kết quả thực tế Hai kiểu thiết lập này sẽ được phân tích và đánh giá một cách chi tiết.
Trong bối cảnh thiết lập không có ví dụ (zero-shot setting), AI sẽ được yêu cầu dự đoán câu trả lời của con người mà không cần bất kỳ đồ thị, ví dụ hay câu trả lời mẫu nào.
- One – shot setting: AI sẽ được yêu cầu dự đoán câu trả lời của con người sau khi được cung cấp đồ thị và câu trả lời mẫu.
- Sau đây là kết quả của bài thí nghiệm:
4.1.2.1 Tính chính xác:
Hình 4 3: Kết quả của thiết lập zero-shot và one-shot
Trong chế độ zero-shot, độ chính xác của các biểu đồ cột thay đổi đáng kể, với mức tối thiểu là 21,67% cho bố cục xếp chồng và tối đa là 80,00% cho bố cục xen kẽ Nghiên cứu chỉ ra rằng LLM thường gặp phải hiện tượng "ảo giác", đặc biệt là khi AI đưa ra các nhận định mà không có dữ liệu hỗ trợ cho cách bố trí xếp chồng, dẫn đến 60% các giả thiết không chính xác về mặt thực tế.
Trong chế độ one-shot, độ chính xác đạt được là nhất quán hơn, dao động từ 51,67% đến 73,33% trên các cách bố trí biểu đồ cột khác nhau Bài báo cũng chỉ ra rằng độ chính xác của thiết lập one-shot vượt trội hơn so với thiết lập zero-shot ở ba trên tổng số bốn cách bố trí.
Hình 4 4: Kết quả so sánh giữa nhận định con người và nhận định từ hai chế độ thiết lập của LLM
Hình ảnh minh họa sự so sánh giữa các nhận định do con người viết và các nhận định của LLM trong hai chế độ zero-shot và one-shot cho bốn cách bố trí biểu đồ cột Sự phân bố của các nhận định zero-shot có xu hướng khác biệt so với nhận định thực của con người, trong khi đó, các nhận định one-shot lại gần gũi hơn với ý kiến của con người.
Bài báo đã thực hiện một nghiên cứu trường hợp về các cách bố trí biểu đồ cột, từ đó cung cấp những bước khởi đầu để hiểu khả năng nhận thức của LLM khi đưa ra nhận định trực quan Kết quả cho thấy LLM không nhạy cảm với sự khác biệt trong cách sắp xếp biểu đồ cột, nhưng khi được cung cấp dữ liệu mẫu và ví dụ từ con người, các dự đoán của LLM thường tương đồng với dữ liệu thực.
Biểu đồ ma trận
Giới thiệu
Quá trình sản xuất thực phẩm an toàn được xác định thông qua việc áp dụng các chương trình tiên quyết (PRP) và nguyên tắc HACCP do Ủy ban Codex Alimentarius FAO/WHO phát triển Việc áp dụng hệ thống quản lý an toàn thực phẩm (FSMS) là bắt buộc theo điều 5 của Quy định (EC) số 852/2004 của Nghị viện Châu Âu và Hội đồng về vệ sinh thực phẩm.
Các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm nhỏ (SFB) đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia, chiếm hơn 90% tổng số doanh nghiệp thực phẩm ở nhiều quốc gia (FAO/WHO, 2007).
Các doanh nghiệp SFB thường gặp phải những điều kiện sản xuất cụ thể, bao gồm các hạn chế về hệ thống thông tin, tài chính, cơ sở hạ tầng, nguồn nhân lực và chuyên môn kỹ thuật.
Các doanh nghiệp SFB đã phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc thực hiện và áp dụng hiệu quả các nguyên tắc HACCP của Codex, do những điều kiện khó khăn và tính chất phức tạp của hệ thống này trong suốt nhiều thập kỷ.
Bài báo này nhằm xác định các lĩnh vực trong Hệ thống Quản lý An toàn Thực phẩm (FSMS) tạo ra phần tài liệu hệ thống lớn nhất trong Kế hoạch HACCP, đồng thời đánh giá tính phù hợp và hữu ích của việc đơn giản hóa một số lĩnh vực nhất định trong kế hoạch HACCP, dựa trên tính linh hoạt trong cách tiếp cận các nguyên tắc HACCP của Codex.
4.2.2 Chuẩn bị thí nghiệm: bảng T-HAW
Biểu mẫu mới của bảng tính phân tích mối nguy được thiết kế dưới dạng sơ đồ ma trận hình chữ T mở rộng, bao gồm bốn yếu tố chính: sơ đồ dòng chảy đơn giản, mối nguy an toàn thực phẩm, các biện pháp kiểm soát và các bảng tính biện pháp kiểm soát.
Hình 4 5: Bảng T-HAW cho dịch vụ thực phẩm và phụ gia thực phẩm
- Tính đến tính đặc thù của các doanh nghiệp SFB tham gia nghiên cứu trong bài báo,
T - HAWs riêng đã được phát triển cho dịch vụ ăn uống, pho mát dê và phụ gia thực phẩm.
Trong lĩnh vực dịch vụ thực phẩm, đã xác định chín bước quy trình và 11 nhóm nguy cơ an toàn thực phẩm, bao gồm hai nhóm nguy cơ vật lý, bốn nhóm vi sinh và năm nhóm hóa chất.
13 biện pháp kiểm soát (Bảng 3).
Doanh nghiệp sản xuất phụ gia thực phẩm cần tuân thủ chín bước quy trình và nhận diện 11 nhóm nguy cơ an toàn thực phẩm, bao gồm ba nguy cơ vật lý, bốn nguy cơ vi sinh và bốn nguy cơ hóa học Đồng thời, 12 biện pháp kiểm soát cũng đã được xác định để đảm bảo an toàn cho sản phẩm (Bảng 5).
- Trước khi triển khai T-HAW, tất cả nhân viên có liên quan đều được đào tạo về ứng dụng thực tế T-HAW.
Kết quả tính toán DUI cho HAW, dựa trên tài liệu FSMS từ ba doanh nghiệp SFB, được xác định từ trung bình điểm số của bốn tiêu chí đánh giá (C1-C4) như trình bày trong Bảng 9 và 10 Kết quả cho thấy, đối với T-HAW, điểm số cho các tiêu chí cụ thể thường cao hơn so với C-HAW.
- Đối với HAW (C-HAW) truyền thống:
- Điểm số của tiêu chí C1 và C4 dao động từ 0.2 đến 1.4 và đối với tiêu chí C2 và C3 chúng dao động từ 0.3 đến 1.5
- Giá trị của DUI trong SFB-A dao động từ 0.55 - 1.1
- Phạm vi giá trị DUI đối với C-HAWs là từ 0.55 đến 1.1
- Điểm số cho 4 tiêu chí C1, C2, C3 và C4 lần lượt là 0.2-1.8, 2.1-2.7, 0.3-2.1 và 0.6-1.4 (bảng 10)
- Giá trị của DUI trong SFB-A dao động từ 1.3 đến 1.8
- Phạm vi giá trị DUI đối với T-HAWs là từ 1.3 đến 1.8
Kết quả của bài kiểm định T-Student cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa giữa các giá trị trung bình DUI của C-HAW và T-HAW, cũng như sự khác biệt giữa điểm số trung bình cho các tiêu chí cụ thể với mức ý nghĩa 0.05.
Hình 4 8: Kết quả của kiểm định T-student
- Kết quả đánh giá C-HAW và T-HAW (Bảng 9 và 10) và kiểm định t-student (Bảng
11) chỉ ra rõ ràng rằng các giá trị DUI trong tất cả các SFB đang nghiên cứu đều tốt hơn ở HAW biểu đồ ma trận T
Kết quả nghiên cứu cho thấy hình thức mới của HAWs, được trình bày dưới dạng sơ đồ ma trận hình chữ T, đã được người dùng tài liệu FSMS trong các doanh nghiệp thực phẩm chấp nhận hoàn toàn.
Nghiên cứu trước đây của Charalamous et al (2015) chỉ ra rằng thái độ của người điều hành doanh nghiệp thực phẩm đã chuyển từ tích cực sang tiêu cực khi độ phức tạp của Hệ thống Quản lý An toàn Thực phẩm (FSMS) gia tăng Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, thái độ của người sử dụng Hệ thống Hỗ trợ T-HAW sau nhiều tháng làm việc lại rất tích cực, với giá trị DUI cao, cho thấy rằng T-HAW được xem là ít phức tạp hơn so với C-HAW trước đây.
Biểu đồ ma trận hình chữ T là công cụ hiệu quả trong việc phân bổ các mối nguy cố định của các nhóm doanh nghiệp thực phẩm như dịch vụ ăn uống, làm phô mai và phụ gia thực phẩm qua các giai đoạn sản xuất Theo ý kiến của người sử dụng tài liệu HACCP, hình thức T-HAW được đề xuất trong nghiên cứu này đã chứng minh tính phù hợp như một tài liệu hoạt động cho SFB tham gia, góp phần đơn giản hóa quy trình HACCP một cách đáng kể.
- Biểu đồ ma trận T-HAW có tiềm năng phát triển lớn về mặt ứng dụng công nghệ thông tin.
