หลักการ Data Visualization
การเลือก chart ที่เหมาะสม, data storytelling, หลักการของ Tufte, data-ink ratio, สี, บริบท, ลำดับชั้นภาพ, chart ที่ทำให้เข้าใจผิด
1Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ?
Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ?
คำตอบ
Bar chart เป็น chart ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ดวงตาของมนุษย์มีประสิทธิภาพสูงในการเปรียบเทียบความยาวที่จัดเรียงบนแกนเดียวกัน ทำให้การอ่านเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติ Bar สามารถเป็นแนวตั้งหรือแนวนอนได้ขึ้นอยู่กับจำนวนหมวดหมู่และความยาวของ label
2Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการแสดงการเปลี่ยนแปลงของค่าตามเวลา?
Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการแสดงการเปลี่ยนแปลงของค่าตามเวลา?
คำตอบ
Line chart เป็นตัวเลือกมาตรฐานในการแสดงแนวโน้มตามเวลา เส้นเชื่อมจุดข้อมูลตามลำดับเวลา ทำให้แนวโน้ม วงจร และความผิดปกติมองเห็นได้ทันที ต่างจาก bar chart, line chart เน้นความต่อเนื่องและทิศทางของการเปลี่ยนแปลงมากกว่าค่าแต่ละค่า
3ข้อเสียหลักของ pie chart คืออะไร?
ข้อเสียหลักของ pie chart คืออะไร?
คำตอบ
ข้อบกพร่องหลักของ pie chart คือดวงตาของมนุษย์เปรียบเทียบมุมและพื้นที่ได้ยาก เกิน 3-4 หมวดหมู่ จะเกือบเป็นไปไม่ได้ที่จะแยกแยะความแตกต่างของสัดส่วน Edward Tufte แนะนำให้เลือกใช้ bar chart หรือตารางข้อมูลแทน pie chart เสมอ ยกเว้นในกรณีหายากที่ความสัมพันธ์ส่วน-ทั้งหมดเท่านั้นที่สำคัญ
Data-ink ratio ตามที่ Edward Tufte นิยามคืออะไร?
ควรใช้ chart ประเภทใดในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวเลขสองตัว?
+17 คำถามสัมภาษณ์
หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ
Google Sheets - พื้นฐาน
Google Sheets - สูตรขั้นสูง
SQL - พื้นฐาน
SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม
SQL - Joins
BigQuery - พื้นฐาน
Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล
KPI และเมตริกทางธุรกิจ
สถิติเชิงพรรณนา
Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code
Python & Pandas - พื้นฐาน
Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ
SQL - Subquery และ CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Data Modeling
การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion
การวิเคราะห์ Cohort และ Retention
Google Tag Manager และการติดตาม
API และ Webhook
dbt - พื้นฐาน
AB Testing และสถิติประยุกต์
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - พื้นฐาน
SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง
dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง
Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML
เชี่ยวชาญ Data Analytics สำหรับการสัมภาษณ์ครั้งถัดไป
เข้าถึงคำถามทั้งหมด flashcards แบบทดสอบเทคนิค แบบฝึกหัด code review และตัวจำลองสัมภาษณ์
เริ่มใช้ฟรี