# หลักการ Data Visualization (Data Analytics)

> การเลือก chart ที่เหมาะสม, data storytelling, หลักการของ Tufte, data-ink ratio, สี, บริบท, ลำดับชั้นภาพ, chart ที่ทำให้เข้าใจผิด

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Junior
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Analytics](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions.md)

## 1. Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ?

**คำตอบ**

Bar chart เป็น chart ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเปรียบเทียบค่าระหว่างหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ดวงตาของมนุษย์มีประสิทธิภาพสูงในการเปรียบเทียบความยาวที่จัดเรียงบนแกนเดียวกัน ทำให้การอ่านเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติ Bar สามารถเป็นแนวตั้งหรือแนวนอนได้ขึ้นอยู่กับจำนวนหมวดหมู่และความยาวของ label

## 2. Chart ประเภทใดเหมาะที่สุดสำหรับการแสดงการเปลี่ยนแปลงของค่าตามเวลา?

**คำตอบ**

Line chart เป็นตัวเลือกมาตรฐานในการแสดงแนวโน้มตามเวลา เส้นเชื่อมจุดข้อมูลตามลำดับเวลา ทำให้แนวโน้ม วงจร และความผิดปกติมองเห็นได้ทันที ต่างจาก bar chart, line chart เน้นความต่อเนื่องและทิศทางของการเปลี่ยนแปลงมากกว่าค่าแต่ละค่า

## 3. 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

## มีอีก 17 คำถาม

- Data-ink ratio ตามที่ Edward Tufte นิยามคืออะไร?
- ควรใช้ chart ประเภทใดในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวเลขสองตัว?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ

- [Google Sheets - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - สูตรขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25 คำถาม, Junior
- [SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20 คำถาม, Junior
- [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20 คำถาม, Junior
- [BigQuery - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20 คำถาม, Junior
- [KPI และเมตริกทางธุรกิจ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20 คำถาม, Junior
- [สถิติเชิงพรรณนา](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20 คำถาม, Junior
- [Python & Pandas - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Subquery และ CTE](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การวิเคราะห์ Cohort และ Retention](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Google Tag Manager และการติดตาม](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [API และ Webhook](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [AB Testing และสถิติประยุกต์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Power BI - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20 คำถาม, Senior
- [dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20 คำถาม, Senior
- [Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20 คำถาม, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/th/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles