ວິທີການແປງການຖອດຖອນບົດຄວາມເຂົ້າໄປໃນ Data Visualizations
ໃນເວລາທີ່ມັນມາບໍ່ພຽງແຕ່ການຕະຫຼາດ, ແຕ່ຍັງນັກຂ່າວແລະການຄົ້ນຄວ້າຕ່າງໆ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງແລະນໍາໄປສູ່ການໂຄສະນາທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ມີວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງເຄື່ອງມືການຕະຫຼາດທີ່ສໍາຄັນ. ຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນແມ່ນອັນທີ່ເອີ້ນວ່າການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງມືນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເອົາ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, transcripts ແລະເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງມືການຕະຫຼາດອອກຈາກພວກເຂົາ. ແຕ່ໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນທໍາອິດແລະເບິ່ງວ່າມັນເຮັດວຽກແນວໃດ.
ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນຮູບແບບກາຟິກ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ມັນໃຊ້ຕາຕະລາງ, ແຜນທີ່, infographics ແລະຮູບພາບແລະຮູບພາບອື່ນໆ. ຜົນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງວິທີການວາງຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບສາຍຕາແມ່ນວ່າມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດວິເຄາະແນວໂນ້ມແລະຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບການສະກັດເອົາບົດສະຫຼຸບແລະສົ່ງເສີມຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍສາມາດຖືກນໍາສະເຫນີຢ່າງສອດຄ່ອງແລະມີເຫດຜົນ. ມັນຍັງມີຜົນປະໂຫຍດພິເສດ, ມັນສາມາດເບິ່ງງາມຫຼາຍເມື່ອນໍາສະເຫນີໃຫ້ຜູ້ອື່ນມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂະບວນການ.
ເປັນຫຍັງການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນຈຶ່ງຖືກໃຊ້ໃນການຕະຫຼາດຫຼາຍ?
ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືການຕະຫຼາດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ທ່ານມີຢູ່ໃນການກໍາຈັດຂອງທ່ານ, ເພາະວ່າມັນເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເກັບກໍາຄວາມສົນໃຈຂອງຜູ້ຊົມທີ່ມີຈຸດປະສົງຂອງທ່ານຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ອີງຕາມບາງການສຶກສາ, ປະມານ 60% ຂອງປະຊາຊົນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນການຮຽນຮູ້ສາຍຕາ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າສໍາລັບພວກເຂົາວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະບໍລິໂພກເນື້ອຫາທີ່ເລືອກຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນຜ່ານການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືສາຍຕາ. ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນວິທີການເປີດໃຊ້ງານນັ້ນ.
ເມື່ອເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນໃນດ້ານການຕະຫຼາດ, ການສື່ສານທາງສາຍຕາມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້. ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາບໍ່ພຽງແຕ່ເວົ້າກ່ຽວກັບການສື່ສານກັບລູກຄ້າໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນແລະທ່ານຕ້ອງການນໍາສະເຫນີມູນຄ່າຂອງມັນ. ການສື່ສານທາງສາຍຕາຍັງຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທີມງານນັກຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ຈະແບ່ງປັນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະມັນສາມາດປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກໄດ້.
ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນແທ້ໆວ່າຂໍ້ມູນຫຼາຍປານໃດແມ່ນຜະລິດໂດຍທຸລະກິດປະຈໍາວັນ: ອີເມວ, ການສົນທະນາ, ບົດຄວາມ, ການສໍາຫຼວດແມ່ນພຽງແຕ່ປາຍຂອງກ້ອນຫີນ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະມີພາບລວມກ່ຽວກັບຮ່ອງຮອຍດິຈິຕອນອັນໃຫຍ່ຫຼວງນີ້. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານເອົາຂໍ້ມູນສຽງອັນໃຫຍ່ຫຼວງທັງຫມົດເຂົ້າໃນການພິຈາລະນາ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນການບັນທຶກການສໍາພາດຫຼືກຸ່ມຈຸດສຸມ. ຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຖືກບັນທຶກໃນຮູບແບບສຽງມັກຈະມີຄຸນຄ່າຫຼາຍເພື່ອຈຸດປະສົງການຄົ້ນຄວ້າ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຫນຶ່ງໃນບັນຫາຕົ້ນຕໍກັບຮູບແບບສຽງແມ່ນວ່າມັນມັກຈະກາຍເປັນວຽກງານອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຈະໄປຕະຫຼອດຊົ່ວໂມງແລະຊົ່ວໂມງຂອງໄຟລ໌ສຽງ. ຄໍາແນະນໍາຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອຖອດຂໍ້ຄວາມສຽງແລະສ້າງເອກະສານລາຍລັກອັກສອນທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາອອກຈາກມັນ. Gglot ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການການຖອດຂໍ້ຄວາມທີ່ສາມາດຊ່ວຍທ່ານໃນວຽກງານນີ້ໄດ້, ສະນັ້ນໃຫ້ພິຈາລະນາຂັ້ນຕອນນີ້. ພວກເຮົາສະເໜີການຖອດຂໍ້ຄວາມໄວ ແລະເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງເນື້ອຫາສຽງປະເພດໃດກໍໄດ້. ມັນຈະຖືກເຮັດໂດຍທີມງານຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຖອດຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງພວກເຮົາ, ມີປະສົບການຫຼາຍປີແລະຫຼາຍປີໃນທຸລະກິດການຖອດຂໍ້ຄວາມ, ແລະພວກເຮົາສາມາດຮັບປະກັນອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງສູງສຸດທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເມື່ອທ່ານຈ້າງບໍລິການຂອງພວກເຮົາ, ທ່ານສາມາດຫມັ້ນໃຈໄດ້ວ່າທ່ານຈະໄດ້ຮັບການຖອດຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ, ສໍາລັບລາຄາທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະທ່ານຈະປະຫລາດໃຈວ່າທ່ານຈະສາມາດອ່ານຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ຢູ່ໃນໄຟລ໌ສຽງໄດ້ໃນໄວໆນີ້.
ຕົກລົງ, ຕອນນີ້ສໍາລັບຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ. ເມື່ອທ່ານໄດ້ຮັບໃບບັນຍາຍແລະທ່ານມີຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບລາຍລັກອັກສອນ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າທ່ານຕ້ອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແນວໃດ. ໃນປັດຈຸບັນມັນແມ່ນເວລາທີ່ຈະໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ. ທ່ານສາມາດເລືອກສໍາລັບເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ສັບສົນ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງເຄື່ອງສ້າງຟັງ. ພວກເຂົາໃຊ້ປະໂຫຍກທີ່ມັກຈະມາຮ່ວມກັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄໍາທີ່ຟັງ.
ການແນະນໍາສັ້ນໆກ່ຽວກັບຟັງຄໍາ
ຟັງຄຳສັບແມ່ນມັກຈະເອີ້ນວ່າ tag cloud ຫຼື wordle ຫຼື weighted list. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວມັນແມ່ນວິທີການນະວະນິຍາຍທີ່ມີລັກສະນະເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ໃນຮູບແບບຕົ້ນສະບັບຂອງມັນ. Word clouds ປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການສະແດງພາບຂອງ metadata ທີ່ມາຈາກຄໍາສໍາຄັນ, ເຊັ່ນ: tags ຂອງເວັບໄຊທ໌ຕ່າງໆ. ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນຮູບແບບຂອງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ. Tags ສາມາດເປັນອັນໃດກໍໄດ້, ແຕ່ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວພວກມັນຢູ່ໃນຮູບແບບຂອງຄໍາດຽວ. Word clouds ເຮັດວຽກໂດຍການຍົກຄວາມສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງແຕ່ລະແທັກດັ່ງກ່າວໂດຍຂະຫນາດຕົວອັກສອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼືສີຂອງຕົວອັກສອນ. ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຮູບແບບເມຄຄໍາແມ່ນເປັນປະໂຫຍດຂອງມັນໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຮັບຮູ້ໄວຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນເມຄ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການກໍານົດໄວກ່ຽວກັບຄວາມໂດດເດັ່ນຂອງແຕ່ລະໄລຍະແຕ່ລະຄົນ. ຖ້າ ຄຳ ສັບໃຫຍ່ກວ່າ, ມັນ ໝາຍ ຄວາມວ່າມັນມີນ້ ຳ ໜັກ ຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບຄວາມ ສຳ ຄັນແລະຄວາມ ສຳ ຄັນຂອງມັນ. ຂໍ້ກໍານົດເຫຼົ່ານີ້ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນປະເພດຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອນໍາທາງສໍາລັບເວັບໄຊທ໌, ແລະໃນກໍລະນີນີ້ຂໍ້ກໍານົດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວ hyperlinked, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາຖືກນໍາໃຊ້ເປັນລາຍການທີ່ມີການເຊື່ອມໂຍງ, ກ່ຽວຂ້ອງກັບແທັກຕົວມັນເອງ.
ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຄວນສັງເກດໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຫົວຂໍ້ຂອງ word clouds, ແມ່ນວ່າມັນສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ word clouds ປົກກະຕິແລ້ວຖືກແບ່ງອອກເປັນສາມປະເພດຕົ້ນຕໍ, ກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງພວກເຂົາຂອງ tag cloud ໃນຊອບແວຂອງມັນເອງ. ໃນ subdivision ນີ້, ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກແບ່ງອອກໂດຍຄວາມຫມາຍຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແທນທີ່ຈະເປັນການແບ່ງປົກກະຕິຫຼາຍໂດຍຮູບລັກສະນະ. ປະເພດທໍາອິດຂອງຄໍາທີ່ໃຊ້ cloud ໃຊ້ tags ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຖີ່, ແຕ່ລະລາຍການຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍປານໃດ, ມັນໂດດເດັ່ນຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌. ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບປະເພດທີສອງຂອງ word cloud, ມັນແຕກຕ່າງຈາກອັນທໍາອິດເນື່ອງຈາກວ່າມັນໃຊ້ການຈັດລຽງຂອງ tag clouds ທົ່ວໂລກ, ແລະໃນປະເພດຂອງ tag cloud ນີ້ຄວາມຖີ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດໄດ້ຖືກລວບລວມ, ພວກມັນກວມເອົາລາຍການແລະຜູ້ໃຊ້ທັງຫມົດ. ມັນສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າປະເພດທີສອງຂອງຄໍາທີ່ໃຊ້ໃນລັກສະນະທີ່ສະແດງເຖິງຈໍານວນທັງຫມົດຂອງລາຍການຕ່າງໆທີ່ມີແທັກທີ່ໃຊ້ກັບພວກມັນ, ແລະດັ່ງນັ້ນມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງຄວາມນິຍົມຂອງແຕ່ລະແທັກ.
ຍັງມີປະເພດທີ່ສາມຂອງຟັງຄໍາ, ແລະໃນປະເພດຂອງຟັງປະເພດນີ້, ຂະຫນາດສ່ວນບຸກຄົນຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນຕົວຊີ້ວັດຂອງຈໍານວນທັງຫມົດຂອງປະເພດຍ່ອຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ພວກເຂົາປະກອບມີ. ປະເພດຂອງການຟັງຄໍານີ້ໃຊ້ tags ເປັນປະເພດຂອງວິທີການຈັດປະເພດທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງແຕ່ລະຊິ້ນສ່ວນເນື້ອຫາ.
ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຄໍາທີ່ໃຊ້ໃນຄໍາທີ່ໃຊ້ແມ່ນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ເປັນປະເພດຂອງການຕະຫຼາດເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ (SEM). ໃນການນໍາໃຊ້ນີ້ມັນຈະອ້າງເຖິງກຸ່ມຄໍາທີ່ໃຊ້ໂດຍສະເພາະ, ທັງຫມົດແມ່ນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງບາງຢ່າງໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການສົນທະນາຂອງເວັບໄຊທ໌ສະເພາະ.
Tag clouds ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍເມື່ອເວົ້າເຖິງການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ. ພວກເຂົາຍັງມີປະໂຫຍດຫຼາຍເປັນເຄື່ອງມືສໍາລັບການນໍາທາງທີ່ດີກວ່າຂອງເນື້ອຫາຂອງຫນ້າເວັບ. ເມື່ອຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນຫນ້າເວັບ, ພວກເຂົາສາມາດຊ່ວຍເຊື່ອມຕໍ່ຊັບພະຍາກອນຂອງເວັບໄຊທ໌ນັ້ນ, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນອອນໄລນ໌ທີ່ດີກວ່າແລະການປັບປຸງການຈັດອັນດັບຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ.
ເຄື່ອງມືສ້າງພາບແບບພິເສດ
ພວກເຮົາຫວັງວ່າເຈົ້າຈະມັກຄຳອະທິບາຍສັ້ນໆຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບ word clouds ເປັນໜຶ່ງໃນເຄື່ອງມືການເບິ່ງເຫັນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດທີ່ສາມາດນຳເອົາຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງມາສູ່ການຕະຫຼາດອອນລາຍ ແລະ ການເບິ່ງເຫັນເນື້ອຫາຂອງທ່ານໄດ້ດີຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນຕອນທ້າຍຂອງເລື່ອງ. ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບພາບຂອງຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ, ບາງຢ່າງແມ່ນສະລັບສັບຊ້ອນຫຼາຍກ່ວາອື່ນໆ, ມັນທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງທ່ານ. ບາງເຄື່ອງມືທີ່ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍໄດ້ກາຍເປັນຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍ, ແລະໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ algorithms ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ, ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດອ່ານ, ຕີຄວາມຫມາຍຄວາມຮູ້ສຶກອອກຈາກຂໍ້ຄວາມ. ຂະບວນການນີ້ເອີ້ນວ່າການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອີງໃສ່ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ປະກອບຂໍ້ມູນຈາກອີເມລ໌, tweets, transcripts ແລະແຫຼ່ງອື່ນໆ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກຈັດຮຽງຕາມຄວາມສອດຄ່ອງຂອງມັນ (ໃນທາງບວກ, ກາງ, ລົບ) ຫຼືຄວາມຮູ້ສຶກ (ຄວາມສຸກ, ອາການຄັນຄາຍ, ຄວາມບໍ່ພໍໃຈແລະອື່ນໆ). ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກການທົບທວນຜະລິດຕະພັນທີ່ແນ່ນອນ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຈັດປະເພດສິ່ງທີ່ຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນເປັນບວກ, ເປັນກາງຫຼືທາງລົບ. ດັ່ງນັ້ນ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງລູກຄ້າຕໍ່ຜະລິດຕະພັນ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຍັງຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຕິດຕາມຍີ່ຫໍ້ຫຼືສື່ມວນຊົນສັງຄົມແລະອື່ນໆ.
ຫຼັງຈາກໄລຍະການວິເຄາະ, ທ່ານອາດຈະຖືກປະໄວ້ກັບສະເປຣດຊີດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຫັນເປັນພາບ. ຖ້າທ່ານເລືອກທີ່ຈະເຮັດກາຟເປັນຕົວຢ່າງ, ທ່ານພຽງແຕ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເວທີຕາຕະລາງເຊັ່ນ Excel. ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະສ້າງຮູບພາບຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍ, ທ່ານສາມາດຫັນໄປ Flourish. ທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນເພື່ອຄົ້ນຫາເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະເບິ່ງວ່າອັນໃດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບກໍລະນີຂອງທ່ານ. ພວກເຮົາຫວັງວ່າທ່ານຈະມີຄວາມມ່ວນຫຼາຍໃນການສໍາຫຼວດວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນທັງຫມົດໂດຍຜ່ານທີ່ທ່ານສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ເປັນຮູບພາບທີ່ຫນ້າສົນໃຈ, ເຊິ່ງແນ່ນອນວ່າຈະຊ່ວຍໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນອອນໄລນ໌ຂອງທ່ານແລະຄວາມພໍໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍລວມ.