Дизайн визуализации данных представляет собой процесс создания графических элементов и композиций для представления информации и данных в более понятной и доступной форме. Цель дизайна визуализации данных — сделать сложные наборы данных более читаемыми, понятными и интуитивно понятными для аудитории.

Основные принципы дизайна визуализации данных включают:

  • Ясность и Простота. Визуализации должны быть простыми и легко воспринимаемыми. Избегайте избыточной информации и сложных элементов, которые могут затруднить понимание.
  • Выбор подходящих графиков и диаграмм. Разные типы данных лучше представлять с использованием различных графиков, таких как круговые диаграммы, столбчатые гистограммы, линейные графики и др.
  • Цветовая схема. Цвета могут улучшить восприятие и различение данных. Важно выбирать цвета, которые легко различимы и не вводят в заблуждение.
  • Иерархия и организация. Структурируйте данные с учетом их важности и отношений. Используйте элементы, такие как размер, цвет и форма, чтобы выделить ключевые аспекты.
  • Интерактивность. В зависимости от среды презентации данных, добавление интерактивных элементов может улучшить опыт взаимодействия с информацией.
  • Адаптивность. Обеспечьте возможность просмотра визуализации на различных устройствах и экранах.
  • Контекст и Заголовки. Включайте контекст и подписи к графикам, чтобы предоставить аудитории необходимую информацию для понимания.

Дизайн визуализации данных широко применяется в различных областях, таких как бизнес-анализ, журналистика, наука и образование. Качественная визуализация данных способствует лучшему пониманию сложных концепций и помогает принимать информированные решения на основе анализа данных.

Сила визуализации данных

Ваш мозг настроен обрабатывать визуальный контент намного быстрее, чем текст, поэтому дизайн данных настолько эффективен. «Видя» данные, ваш мозг легче получает, синтезирует и сохраняет представленную информацию.

К сожалению, многие люди думают, что объединение нескольких диаграмм означает, что вы хорошо делаете дизайн визуализации данных. Вы не только не делаете это хорошо; Вы действительно могли бы повредить своему бренду. Нестандартный дизайн данных представлен во многих формах: запутанная визуализация, неправильно маркированные данные, трехмерные диаграммы, которые искажают восприятие и т. Д. В этих случаях ваш авторитет может быть на линии, и никто не хочет этого.

Ключевые различия между импортом и экспортом

Даже если вы не искажаете данные, если вы не представляете их в наиболее оптимизированной форме, вы оказываете плохую услугу своему читателю. К счастью, есть много простых вещей, которые вы можете сделать, чтобы ваши истории данных оказали влияние, которое они должны.

Итак, если вы готовы поднять свою игру дизайна визуализации данных на ступеньку выше, мы собрали лучшие советы нашей команды, чтобы помочь вам исправить типичные ошибки проектирования данных и улучшить существующие визуализации данных, по одной диаграмме за раз. Мы даже упорядочили этот список по категориям на случай, если вам понадобится краткая справка. Мы надеемся, что они помогут.

25 совето. Дизайн визуализации данных.

Для начала давайте рассмотрим несколько общих вещей, о которых следует помнить. Помните, что каждый ваш выбор дизайна визуализации данных должен улучшать восприятие вашего читателя, а не ваше. (Извините, но речь не идет о том, чтобы похвастаться своими прекрасными навыками штрихового искусства.) Следуйте этим советам, чтобы оправдать ваши данные.

1) Выберите таблицу, которая рассказывает историю. Может быть несколько способов точной визуализации данных. В этом случае подумайте, чего вы пытаетесь достичь, сообщения, которое вы сообщаете, кого вы пытаетесь достичь и т. Д.

2) Удалите все, что не поддерживает историю. Нет, это не значит, что вы убиваете половину своих точек данных. Но помните о таких вещах, как ненужная графика, лишние копии, ненужные иллюстрации, тени, орнаменты и т. Д. Самое замечательное в визуализации данных заключается в том, что дизайн может помочь сделать тяжелую работу по улучшению и распространению истории. Пусть это сделает свою работу. (Но не используйте трехмерные диаграммы. Как упоминалось ранее, они могут искажать восприятие визуализации.) Дизайн визуализации данных

3) Дизайн для понимания. Создав визуализацию, сделайте шаг назад и подумайте, какие простые элементы можно добавить, настроить или удалить, чтобы читателю было легче понять данные. Вы можете добавить линию тренда к линейному графику или осознать, что на круговой диаграмме слишком много срезов (используйте максимум 6). Эти тонкие изменения имеют огромное значение.

Cравнение.

Визуализация данных значительно упрощает сравнение, позволяя вам «увидеть», как два разных набора данных складываются друг с другом. Но просто поставить две диаграммы рядом не обязательно это сделать. На самом деле, это может сделать это более запутанным. (Когда-нибудь пытался сравнить 32 разных круговых диаграмм? Да, не думаю.)

4) Включите нулевую базовую линию, если это возможно. Хотя линейный график не обязательно должен начинаться с нулевой базовой линии, его следует включить, если он дает больше контекста для сравнения. Если относительно небольшие колебания в данных имеют смысл (например, в данных фондового рынка), вы можете урезать шкалу, чтобы продемонстрировать эти отклонения. Дизайн визуализации данных

5) Всегда выбирайте наиболее эффективную визуализацию. Вы хотите визуальную последовательность, чтобы читатель мог сравнить с первого взгляда. Это может означать, что вы используете составные гистограммы, сгруппированную гистограмму или линейную диаграмму. Что бы вы ни выбрали, не ошеломляйте, заставляя читателя работать, сравнивая слишком много вещей.

6) Следите за своим размещением. У вас может быть две красивые гистограммы, которые позволяют читателю сравнивать точки, но если они расположены слишком далеко друг от друга, чтобы «получить» сравнение, вы уже проиграли.

7) Расскажите всю историю. Может быть, в четвертом квартале продажи выросли на 30%. Захватывающе! Но что более захватывающее? Показывая, что вы действительно увеличили продажи на 100% с первого квартала.

Копия. Дизайн визуализации данных.

Данные, конечно, о числах, но обычно они используются в сочетании с копированием, чтобы помочь обеспечить контекст для рассматриваемой точки. Тем не менее, во многих визуализациях данных, инфографиках и электронных книгах мы видим, что визуализация и копирование данных работают друг против друга, а не вместе.

8) Не переусердствуйте. Если в копии уже упоминается факт, подзаголовок, выноска и заголовок диаграммы не должны повторять это.

9) Сохраняйте заголовки диаграмм и графиков простыми и точными. Нет необходимости становиться умным, многословным или каламбурным. Держите любой описательный текст над диаграммой кратким и непосредственно связанным с диаграммой внизу. Помните: сосредоточьтесь на самом быстром пути к пониманию.

10) Используйте выноски с умом. Выноски не там, чтобы заполнить пространство. Их следует использовать намеренно, чтобы выделить соответствующую информацию или предоставить дополнительный контекст. Дизайн визуализации данных

11) Не используйте отвлекающие шрифты или элементы. Иногда вам нужно подчеркнуть точку зрения. Если это так, используйте только жирный или курсивный текст, чтобы подчеркнуть точку, и не используйте их одновременно.

Цвет . Дизайн визуализации данных.

Цвет – отличный инструмент, если его правильно использовать. При плохом использовании он может не только отвлекать, но и вводить читателя в заблуждение. Используйте это с умом в вашем дизайне визуализации данных.

12) Используйте один цвет для представления данных того же типа. Если вы изображаете продажи месяц за месяцем на гистограмме, используйте один цвет. Но если вы сравниваете продажи прошлого года с продажами этого года в сгруппированном графике, вы должны использовать разные цвета для каждого года. Вы также можете использовать акцентирующий цвет, чтобы выделить важную точку данных.

13) Следите за положительными и отрицательными числами. Не используйте красный для положительных чисел или зеленый для отрицательных чисел. Эти цветовые ассоциации настолько сильны, что автоматически изменят смысл в уме зрителя.

14) Убедитесь в наличии достаточного контраста между цветами. Если цвета слишком похожи (светло-серый против светло-серого), трудно определить разницу. И наоборот, не используйте высококонтрастные сочетания цветов, такие как красный / зеленый или синий / желтый. Дизайн визуализации данных

15) Избегайте узоров. Полосы и горошек звучат весело, но они могут быть невероятно отвлекающими. Если вы пытаетесь различить, скажем, на карте, используйте разные насыщенности одного и того же цвета. На этой ноте используйте только сплошные линии (не штрихи).

16) Выберите цвета соответствующим образом. Некоторые цвета выделяются больше, чем другие, придавая ненужный вес этим данным. Вместо этого используйте один цвет с изменяющимся оттенком или спектр между двумя аналогичными цветами, чтобы показать интенсивность. Не забывайте интуитивно кодировать интенсивность цвета в соответствии со значениями.

17) Не используйте более 6 цветов в одном макете. Достаточно сказано.

Этикетирование.

Маркировка может быть минным полем. Читатели полагаются на метки для интерпретации данных, но слишком много или слишком мало могут помешать. Дизайн визуализации данных

18) Дважды проверьте, что все помечено. Убедитесь, что у всего, что нуждается в ярлыке, есть один – и что нет никаких двойников или опечаток.

19) Убедитесь, что этикетки видны. Все метки должны быть беспрепятственными и легко идентифицироваться с соответствующей точкой данных.

20) Маркируйте линии напрямую. Если возможно, включите метки данных с вашими точками данных. Это позволяет читателям быстро идентифицировать линии и соответствующие надписи, чтобы им не приходилось искать легенду или подобную точку.

21) Не переусердствуйте. Если точное значение точки данных важно для рассказа вашей истории, тогда добавьте метки данных для улучшения понимания. Если точные значения не важны для рассказа вашей истории, не указывайте метки данных. Дизайн визуализации данных

22) Не устанавливайте свой тип под углом. Если ваши метки оси слишком переполнены, попробуйте удалить все остальные метки на оси, чтобы текст удобно помещался.

Заказ. Дизайн визуализации данных.

Визуализация данных призвана помочь разобраться. Случайные шаблоны, которые трудно интерпретировать, расстраивают и наносят ущерб тому, что вы пытаетесь передать.

23) Заказывайте данные интуитивно. Должна быть логическая иерархия. Упорядочить категории по алфавиту, последовательно или по значению. Дизайн визуализации данных

24) Заказывайте последовательно. Порядок элементов в вашей легенде должен имитировать порядок вашей диаграммы.

25) Заказывайте равномерно. Используйте естественные приращения на ваших осях (0, 5, 10, 15, 20) вместо неловких или неровных приращений (0, 3, 5, 16, 50).

 АЗБУКА 

Часто задаваемые вопросы. Дизайн визуализации данных.

1. Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это процесс представления данных в графической форме, такой как графики, диаграммы, карты и инфографики, чтобы упростить понимание сложной информации и выявление закономерностей.

2. Какие типы визуализаций данных существуют?

  • Графики. Линейные, столбчатые, круговые, точечные и др.
  • Диаграммы. Секторные, гистограммы, диаграммы рассеяния.
  • Карты. Географические карты, карты тепла.
  • Инфографики. Комбинированные визуализации с текстом и изображениями.
  • Таблицы. Простые таблицы с числовыми данными.

3. Как выбрать подходящий тип визуализации?

Линейные графики. Подходят для отображения изменений во времени.

Столбчатые диаграммы. Хороши для сравнения категорий.

Круговые диаграммы. Используются для представления частей целого.

Диаграммы рассеяния. Подходят для выявления связей между переменными.

Карты тепла. Используются для отображения плотности данных на географической карте.

4. Какие элементы должны быть включены в визуализацию данных?

  • Заголовок. Ясно и кратко описывает, что представляют данные.
  • Оси. Подписи осей и масштабирование для графиков и диаграмм.
  • Легенда. Объясняет используемые символы и цвета.
  • Источник данных. Указывает, откуда взяты данные.
  • Подписи данных. Числовые значения или пояснения к данным.

5. Какие цветовые схемы лучше использовать?

Контрастные цвета. Помогают выделить важные данные.

Гармоничные палитры. Сочетание цветов, которые приятны глазу.

Ограниченное количество цветов. Не более 5-7 цветов, чтобы избежать перегруженности.

Цветовые градиенты. Для представления изменений интенсивности или величины.

6. Как обеспечить читаемость и ясность визуализации?

  • Минимализм: Убирайте лишние элементы и сосредотачивайтесь на главном.
  • Четкие шрифты: Используйте простые и легко читаемые шрифты.
  • Достаточный контраст: Между текстом и фоном для лучшей читаемости.
  • Соответствие масштаба: Правильное масштабирование осей и элементов.

7. Как избежать искажений в визуализации данных?

  • Пропорциональные оси: Убедитесь, что оси масштабированы правильно.
  • Честное представление данных: Избегайте манипуляций с данными и их представлением.
  • Проверка источников: Используйте достоверные источники данных.

8. Какие инструменты используются для создания визуализаций данных?

9. Как интегрировать визуализацию данных в отчеты и презентации?

  • Встраивание графиков: Включайте визуализации в тексты отчетов для иллюстрации данных.
  • Описание и пояснения: Добавляйте пояснительный текст для лучшего понимания визуализаций.
  • Интерактивные элементы: Используйте интерактивные графики в цифровых отчетах и презентациях.

10. Как адаптировать визуализацию для мобильных устройств?

  • Респонсивный дизайн: Убедитесь, что визуализации корректно отображаются на различных устройствах.
  • Минимализм: Сократите количество деталей для лучшей читаемости на маленьких экранах.
  • Увеличиваемые элементы: Используйте элементы, которые можно увеличить для более детального просмотра.

11. Как визуализация данных помогает в принятии решений?

Визуализация данных упрощает понимание сложных данных, помогает выявить тренды, аномалии и взаимосвязи, что способствует более обоснованным и оперативным решениям.

12. Какие ошибки часто допускаются при создании визуализаций данных?

  • Слишком много данных: Перегруженность информации затрудняет понимание.
  • Неправильные типы визуализаций: Использование неподходящих типов графиков и диаграмм.
  • Искажение данных: Неправильное масштабирование или использование некорректных данных.
  • Плохой выбор цветов: Использование цветов, которые плохо различимы или вызывают путаницу.