Beim Datenvisualisierungsdesign werden grafische Elemente und Kompositionen erstellt, um Informationen und Daten in einer verständlicheren und zugänglicheren Form darzustellen. Das Ziel des Datenvisualisierungsdesigns besteht darin, komplexe Datensätze für das Publikum lesbarer, verständlicher und intuitiver zu machen.
Zu den Grundprinzipien des Datenvisualisierungsdesigns gehören:
- Klarheit und Einfachheit: Visualisierungen sollten einfach und leicht verständlich sein. Vermeiden Sie redundante Informationen und komplexe Elemente, die das Verständnis erschweren könnten.
- Auswahl geeigneter Grafiken und Diagramme: Unterschiedliche Datentypen lassen sich am besten mit unterschiedlichen Diagrammen wie Kreisdiagrammen, Balkendiagrammen, Liniendiagrammen usw. darstellen.
- Farbschema: Farben können die Wahrnehmung und Unterscheidung von Daten verbessern. Es ist wichtig, Farben zu wählen, die leicht erkennbar und nicht irreführend sind.
- Hierarchie und Organisation: Strukturieren Sie Ihre Daten nach Bedeutung und Beziehungen. Verwenden Sie Elemente wie Größe, Farbe und Form, um wichtige Aspekte hervorzuheben.
- Interaktivität: Abhängig von der Datenpräsentationsumgebung kann das Hinzufügen interaktiver Elemente das Erlebnis der Interaktion mit den Informationen verbessern.
- Anpassungsfähigkeit: Stellen Sie sicher, dass Ihre Visualisierung auf verschiedenen Geräten und Bildschirmen angezeigt werden kann.
- Kontext und Überschriften: Fügen Sie Kontext und Beschriftungen für Grafiken hinzu, um Ihrem Publikum die Informationen zu liefern, die es zum Verständnis benötigt.
Datenvisualisierungsdesign wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z Wirtschaftsanalyse, Journalismus, Wissenschaft und Bildung. Gute Qualität Datenvisualisierung Fördert ein besseres Verständnis komplexer Konzepte und hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen zu treffen.
Die Macht der Datenvisualisierung
Ihr Gehirn ist darauf ausgelegt, visuelle Inhalte viel schneller zu verarbeiten als Text, weshalb das Datendesign so leistungsstark ist. Durch das „Sehen“ von Daten kann Ihr Gehirn die präsentierten Informationen leichter empfangen, synthetisieren und speichern.
Leider denken viele Leute, dass die Kombination mehrerer Diagramme bedeutet, dass Sie ein gutes Datenvisualisierungsdesign erstellen. Nicht nur, dass Sie es nicht gut machen; Sie könnten Ihrer Marke wirklich schaden. Nicht standardmäßig Datendesign gibt es in vielen Formen: Verwirrte Visualisierungen, falsch beschriftete Daten, 3D-Diagramme, die die Wahrnehmung verzerren usw. In diesen Fällen steht möglicherweise Ihre Autorität auf dem Spiel, und das möchte niemand.
Hauptunterschiede zwischen Import und Export
Selbst wenn Sie die Daten nicht falsch darstellen, erweisen Sie Ihrem Leser keinen Gefallen, wenn Sie sie nicht in der optimiertesten Form präsentieren. Glücklicherweise gibt es viele einfache Dinge, die Sie tun können, um sicherzustellen, dass Ihre Datengeschichten die Wirkung haben, die sie sollen.
Wenn Sie also bereit sind, beim Design Ihrer Datenvisualisierung einen Schritt weiter zu gehen, haben wir die besten Tipps unseres Teams zusammengestellt, die Ihnen dabei helfen, häufige Fehler beim Datendesign zu korrigieren und vorhandene Datenvisualisierungen Diagramm für Diagramm zu verbessern. Wir haben diese Liste sogar in Kategorien unterteilt, falls Sie eine schnelle Referenz benötigen. Wir hoffen, dass sie helfen.
25 Rat. Design der Datenvisualisierung
Schauen wir uns zunächst einige allgemeine Dinge an, die Sie beachten sollten. Denken Sie daran, dass jede von Ihnen getroffene Entscheidung für das Design der Datenvisualisierung das Erlebnis Ihrer Leser verbessern sollte, nicht Ihres. (Tut mir leid, aber hier geht es nicht darum, Ihre großartigen Strichzeichnungen unter Beweis zu stellen.) Befolgen Sie diese Tipps, um Ihren Daten gerecht zu werden.
1) Wählen Sie einen Tisch aus, der eine Geschichte erzählt. Es gibt möglicherweise mehrere Möglichkeiten, Daten genau zu visualisieren. Denken Sie in diesem Fall darüber nach, was Sie erreichen möchten, welche Botschaft Sie vermitteln, wen Sie erreichen möchten usw.
2) Entfernen Sie alles, was die Geschichte nicht unterstützt. Nein, das bedeutet nicht, dass Sie die Hälfte Ihrer Datenpunkte zerstören. Aber achten Sie auf Dinge wie unnötige Grafiken, zusätzliche Kopien, unnötige Illustrationen, Schatten, Ornamente usw. Das Tolle an der Datenvisualisierung ist, dass Design dabei helfen kann, die harte Arbeit der Verbesserung und Kommunikation der Geschichte zu erledigen. Lass es seinen Job machen. (Verwenden Sie jedoch keine XNUMXD-Diagramme. Wie bereits erwähnt, können sie das Visualisierungserlebnis verzerren.) Datenvisualisierungsdesign
3) Design zum Verständnis. Sobald Sie Ihre Visualisierung erstellt haben, gehen Sie einen Schritt zurück und überlegen Sie, welche einfachen Elemente Sie hinzufügen, optimieren oder entfernen können, um die Daten für den Leser verständlicher zu machen. Möglicherweise möchten Sie einem Liniendiagramm eine Trendlinie hinzufügen oder stellen fest, dass ein Kreisdiagramm zu viele Abschnitte enthält (maximal 6 verwenden). Diese subtilen Änderungen machen einen großen Unterschied.
Vergleich
Die Datenvisualisierung erleichtert Vergleiche erheblich, da Sie „sehen“ können, wie zwei verschiedene Datensätze im Vergleich zueinander abschneiden. Aber das bloße Nebeneinanderstellen zweier Diagramme reicht nicht unbedingt aus. Tatsächlich kann es dadurch noch verwirrender werden. (Haben Sie schon einmal versucht, 32 verschiedene Kreisdiagramme zu vergleichen? Ja, das glaube ich nicht.)
4) Fügen Sie nach Möglichkeit eine Null-Basislinie ein. Obwohl ein Liniendiagramm nicht unbedingt bei einer Null-Basislinie beginnen muss, sollte es einbezogen werden, wenn es mehr Kontext für den Vergleich bietet. Wenn relativ kleine Schwankungen in den Daten sinnvoll sind (z. B. bei Börsendaten), können Sie die Skala kürzen, um diese Abweichungen darzustellen. Design der Datenvisualisierung
5) Wählen Sie immer die effektivste Visualisierung. Sie möchten visuelle Konsistenz, damit der Leser auf einen Blick vergleichen kann. Dies kann bedeuten, dass Sie gestapelte Balkendiagramme, ein gruppiertes Balkendiagramm oder ein Liniendiagramm verwenden. Wie auch immer Sie sich entscheiden, überfordern Sie den Leser nicht, indem Sie ihn zum Arbeiten zwingen, indem Sie zu viele Dinge vergleichen.
6) Achten Sie auf Ihre Platzierung. Sie können zwei schöne Histogramme haben, die es dem Leser ermöglichen, Punkte zu vergleichen, aber wenn sie zu weit voneinander entfernt sind, um einen Vergleich zu „bekommen“, haben Sie bereits verloren.
7) Erzählen Sie die ganze Geschichte. Vielleicht sind die Verkäufe im vierten Quartal um 30 % gestiegen. Spannend! Aber was ist spannender? Zeigen Sie, was Sie wirklich sind erhöhter Verkauf 100 % seit dem ersten Quartal.
Kopieren. Design der Datenvisualisierung
Bei Daten geht es natürlich um Zahlen, aber sie werden normalerweise in Verbindung mit dem Kopieren verwendet, um den Kontext für den betreffenden Punkt bereitzustellen. In vielen Datenvisualisierungen, Infografiken usw E-Books Wir sehen, dass Visualisierung und Datenkopieren gegeneinander und nicht zusammen wirken.
8) Übertreibe es nicht. Wenn in der Kopie bereits eine Tatsache erwähnt wird, sollte dies in der Zwischenüberschrift, der Legende und dem Diagrammtitel nicht wiederholt werden.
9) Halten Sie die Titel von Diagrammen und Grafiken einfach und prägnant. Es besteht keine Notwendigkeit, schlau, wortreich oder voller Wortspiele zu sein. Halten Sie den beschreibenden Text über dem Diagramm kurz und beziehen Sie sich direkt auf das Diagramm unten. Denken Sie daran: Konzentrieren Sie sich auf den schnellsten Weg zum Verständnis.
10) Setzen Sie Callouts mit Bedacht ein. Callouts sind nicht dazu da, den Raum zu füllen. Sie sollten bewusst verwendet werden, um relevante Informationen hervorzuheben oder zusätzlichen Kontext bereitzustellen. Design der Datenvisualisierung
11) Verwenden Sie keine ablenkenden Schriftarten oder Elemente. Manchmal muss man einen Punkt hervorheben. Verwenden Sie in diesem Fall nur fetten oder kursiven Text, um den Punkt hervorzuheben, und verwenden Sie nicht beides gleichzeitig.
Farbe . Design der Datenvisualisierung
Farbe ist ein großartiges Werkzeug, wenn sie richtig eingesetzt wird. Bei unsachgemäßer Verwendung kann es nicht nur ablenken, sondern den Leser auch irreführen. Nutzen Sie dies sinnvoll in Ihrem Datenvisualisierungsdesign.
12) Verwenden Sie eine Farbe, um denselben Datentyp darzustellen. Wenn Sie die Umsätze Monat für Monat in einem Balkendiagramm darstellen, verwenden Sie eine Farbe. Wenn Sie jedoch in einer gruppierten Grafik die Umsätze des letzten Jahres mit den Umsätzen dieses Jahres vergleichen, sollten Sie für jedes Jahr eine andere Farbe verwenden. Sie können auch eine Akzentfarbe verwenden, um einen wichtigen Datenpunkt hervorzuheben.
13) Behalten Sie positive und negative Zahlen im Auge. Verwenden Sie Rot nicht für positive Zahlen und Grün nicht für negative Zahlen. Diese Farbassoziationen sind so stark, dass sie automatisch die Bedeutung im Kopf des Betrachters verändern.
14) Stellen Sie sicher, dass zwischen den Farben ausreichend Kontrast besteht. Wenn die Farben zu ähnlich sind (Hellgrau vs. Hellgrau), ist der Unterschied kaum zu erkennen. Vermeiden Sie umgekehrt kontrastreiche Farbkombinationen wie Rot/Grün oder Blau/Gelb. Design der Datenvisualisierung
15) Vermeiden Sie Muster. Streifen und Tupfen klingen lustig, können aber unglaublich ablenken. Wenn Sie beispielsweise auf einer Karte differenzieren möchten, verwenden Sie unterschiedliche Sättigungen derselben Farbe. Verwenden Sie in diesem Zusammenhang nur durchgezogene Linien (keine Striche).
16) Wählen Sie die Farben entsprechend aus. Einige Farben fallen stärker auf als andere und verleihen den Daten unnötig Gewicht. Verwenden Sie stattdessen eine Farbe mit unterschiedlichem Farbton oder ein Spektrum zwischen zwei ähnlichen Farben, um die Intensität darzustellen. Denken Sie daran, die Farbintensität intuitiv entsprechend den Werten zu kodieren.
17) Verwenden Sie nicht mehr als 6 Farben in einem Layout. Genug gesagt.
Beschriftung
Markieren kann ein Minenfeld sein. Leser verlassen sich bei der Interpretation von Daten auf Etiketten, aber zu viele oder zu wenige können im Weg stehen. Design der Datenvisualisierung
18) Überprüfen Sie noch einmal, ob alles beschriftet ist. Stellen Sie sicher, dass alles, was ein Etikett benötigt, eines hat – und dass es keine Duplikate oder Tippfehler gibt.
19) Stellen Sie sicher, dass die Etiketten sichtbar sind. Alle Beschriftungen sollten frei und leicht mit dem entsprechenden Datenpunkt identifizierbar sein.
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20) Beschriften Sie die Zeilen direkt. Wenn möglich, fügen Sie Ihren Datenpunkten Datenbeschriftungen hinzu. Dadurch können Leser Linien und entsprechende Beschriftungen schnell identifizieren, ohne nach einer Legende oder einem ähnlichen Punkt suchen zu müssen.
21) Übertreibe es nicht. Wenn die genaue Bedeutung eines Datenpunkts wichtig ist, um Ihre Geschichte zu erzählen, fügen Sie Datenbeschriftungen hinzu, um das Verständnis zu verbessern. Wenn die genauen Werte für die Darstellung Ihrer Geschichte nicht wichtig sind, fügen Sie keine Datenbeschriftungen hinzu. Design der Datenvisualisierung
22) Installieren Sie Ihren Typ nicht schräg. Wenn Ihre Achsenbeschriftungen zu voll sind, versuchen Sie, alle anderen Beschriftungen auf der Achse zu entfernen, damit der Text bequem hineinpasst.
Befehl. Design der Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung soll zum Verständnis beitragen. Zufällige Muster, die schwer zu interpretieren sind, sind frustrierend und schädlich für die Botschaft, die Sie vermitteln möchten.
23) Bestellen Sie Daten intuitiv. Es muss eine logische Hierarchie geben. Ordnen Sie Kategorien alphabetisch, sequenziell oder nach Wert. Design der Datenvisualisierung
24) Bestellen Sie konsequent. Die Reihenfolge der Elemente in Ihrer Legende sollte der Reihenfolge Ihres Diagramms entsprechen.
25) Gleichmäßig bestellen. Verwenden Sie natürliche Inkremente auf Ihren Achsen (0, 5, 10, 15, 20) anstelle von unangenehmen oder ungleichmäßigen Inkrementen (0, 3, 5, 16, 50).
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