Andmete visualiseerimise disain on graafiliste elementide ja kompositsioonide loomise protsess, et esitada teavet ja andmeid arusaadavamal ja juurdepääsetavamal kujul. Andmete visualiseerimise eesmärk on muuta keerulised andmekogumid vaatajaskonna jaoks loetavamaks, arusaadavamaks ja intuitiivsemaks.
Andmete visualiseerimise kujundamise põhiprintsiibid on järgmised:
- Selgus ja lihtsus: Visualisatsioonid peaksid olema lihtsad ja kergesti mõistetavad. Vältige üleliigset teavet ja keerulisi elemente, mis võivad selle mõistmise raskendada.
- Sobivate graafikute ja diagrammide valimine: Erinevat tüüpi andmeid saab kõige paremini esitada erinevate graafikute, näiteks sektordiagrammide, tulpdiagrammide, joondiagrammide jne abil.
- Värviskeem: Värvid võivad parandada andmete tajumist ja eristamist. Oluline on valida värvid, mis on kergesti eristatavad ega eksitaks.
- Hierarhia ja korraldus: Struktureerige oma andmed nende tähtsuse ja suhete alusel. Kasutage põhiaspektide esiletõstmiseks selliseid elemente nagu suurus, värv ja kuju.
- Interaktiivsus: Sõltuvalt andmete esituskeskkonnast võib interaktiivsete elementide lisamine parandada teabega suhtlemise kogemust.
- Kohanemisvõime: Veenduge, et teie visualiseeringut saaks vaadata mitmesugustel seadmetel ja ekraanidel.
- Kontekst ja pealkirjad: Kaasake graafikute kontekst ja pealdised, et pakkuda oma vaatajaskonnale teavet, mida nad peavad mõistma.
Andmete visualiseerimise disaini kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades nagu ärianalüüs, ajakirjandus, teadus ja haridus. Kõrge kvaliteet andmete visualiseerimine Soodustab keerukate mõistete paremat mõistmist ja aitab teha andmeanalüüsil põhinevaid teadlikke otsuseid.
Andmete visualiseerimise jõud
Teie aju on ühendatud töötlema visuaalset sisu palju kiiremini kui teksti, mistõttu on andmekujundus nii võimas. Andmeid "nägedes" võtab teie aju esitatud teabe kergemini vastu, sünteesib ja säilitab.
Kahjuks arvavad paljud inimesed, et mitme diagrammi kombineerimine tähendab head andmete visualiseerimise kujundust. Sa mitte ainult ei tee seda hästi; Sa võid oma brändile tõsiselt haiget teha. Mittestandardsed andmekujundust on mitmel kujul: segased visualiseeringud, valesti märgistatud andmed, taju moonutavad 3D-diagrammid jne. Sellistel juhtudel võib teie volitus olla ja keegi ei taha seda.
Peamised erinevused impordi ja ekspordi vahel
Isegi kui te ei esita andmeid valesti, kui te ei esita neid kõige optimeeritud kujul, teete oma lugejale karuteene. Õnneks saate teha palju lihtsaid asju, et teie andmelugudel oleks soovitud mõju.
Seega, kui olete valmis oma andmete visualiseerimise kujundusmängu järsult tõstma, oleme koostanud oma meeskonna parimad näpunäited, mis aitavad teil parandada levinumaid andmete kujundamise vigu ja täiustada olemasolevaid andmete visualiseerimisi, üks diagramm korraga. Jagasime selle loendi isegi kategooriatesse juhuks, kui vajate kiiret teavet. Loodame, et nad aitavad.
25 volikogu. Andmete visualiseerimise disain
Kõigepealt vaatame mõnda üldist asja, mida meeles pidada. Pidage meeles, et iga teie tehtud andmete visualiseerimise kujundusvalik peaks parandama teie lugejakogemust, mitte teie oma. (Vabandust, kuid see ei tähenda oma suurepäraste joonistamisoskuste näitamist.) Järgige neid nõuandeid, et muuta oma andmed õiglaseks.
1) Valige tabel, mis jutustab lugu. Andmete täpseks visualiseerimiseks võib olla mitu võimalust. Sel juhul mõtle sellele, mida sa saavutada püüad, mis sõnumit edastad, kelle poole püüad jõuda jne.
2) Eemaldage kõik, mis lugu ei toeta. Ei, see ei tähenda, et tapate pooled oma andmepunktid. Kuid olge teadlik sellistest asjadest nagu tarbetu graafika, lisakoopia, mittevajalikud illustratsioonid, varjud, kaunistused jne. Andmete visualiseerimise juures on suurepärane asi see, et disain võib aidata teha rasket tööd loo täiustamisel ja edastamisel. Las teeb oma tööd. (Kuid ärge kasutage XNUMXD-diagramme. Nagu varem mainitud, võivad need visualiseerimiskogemust moonutada.) Andmete visualiseerimise kujundus
3) Disain mõistmiseks. Kui olete visualiseeringu loonud, astuge samm tagasi ja mõelge, milliseid lihtsaid elemente saate lisada, kohandada või eemaldada, et lugejal oleks andmetest lihtsam aru saada. Võib-olla soovite lisada joondiagrammile trendijoone või mõistate, et sektordiagrammil on liiga palju lõike (kasutage maksimaalselt 6). Need peened muudatused muudavad tohutult palju.
Võrdlus
Andmete visualiseerimine muudab võrdlemise palju lihtsamaks, võimaldades teil "näha", kuidas kaks erinevat andmekomplekti üksteisega kokku puutuvad. Kuid lihtsalt kahe diagrammi kõrvuti asetamine ei pruugi seda teha. Tegelikult võib see asja segasemaks muuta. (Kas olete kunagi proovinud võrrelda 32 erinevat sektordiagrammi? Jah, ma ei usu.)
4) Kui võimalik, lisage null-alustase. Kuigi joondiagramm ei pea tingimata algama nullist lähtejoonest, tuleks see kaasata, kui see pakub võrdluseks rohkem konteksti. Kui andmete suhteliselt väikesed variatsioonid on mõistlikud (näiteks aktsiaturu andmetes), saate nende variatsioonide kuvamiseks skaalat kärpida. Andmete visualiseerimise disain
5) Valige alati kõige tõhusam visualiseerimine. Soovite visuaalset järjepidevust, et lugeja saaks lühidalt võrrelda. See võib tähendada, et kasutate virnastatud tulpdiagramme, rühmitatud tulpdiagrammi või joondiagrammi. Ükskõik, mille valite, ärge pange lugejat liiga paljude asjade võrdlemisega tööle.
6) Jälgige oma paigutust. Teil võib olla kaks kena histogrammi, mis võimaldavad lugejal punkte võrrelda, kuid kui need on üksteisest liiga kaugel, et võrdlust "saada", olete juba kaotanud.
7) Rääkige kogu lugu. Võib-olla kasvas müük neljandas kvartalis 30%. Põnev! Aga mis on põnevam? Näidates, milline sa tegelikult oled suurenenud müük 100% alates esimesest kvartalist.
Kopeeri. Andmete visualiseerimise disain
Andmed puudutavad muidugi numbreid, kuid tavaliselt kasutatakse neid koos kopeerimisega, et aidata kõnealusele punktile konteksti luua. Kuid paljudes andmete visualiseerimises, infograafikas ja e-raamatud näeme, et visualiseerimine ja andmete kopeerimine töötavad üksteise vastu, mitte koos.
8) Ära pinguta üle. Kui koopias juba mainitakse fakti, ei tohiks alampealkiri, tähelepanulaiend ja diagrammi pealkiri seda korrata.
9) Hoidke diagrammi ja graafikute pealkirjad lihtsad ja täpsed. Pole vaja muutuda targaks, sõnasõnaliseks ega sõnamänguliseks. Hoidke diagrammi kohal olev kirjeldav tekst lühike ja alloleva diagrammiga otseselt seotud. Pidage meeles: keskenduge mõistmise kiireimale teele.
10) Kasutage viiktekste targalt. Tähelepanulaiendid ei ole selleks, et ruumi täita. Neid tuleks tahtlikult kasutada asjakohase teabe esiletõstmiseks või täiendava konteksti loomiseks. Andmete visualiseerimise disain
11) Ärge kasutage segavaid fonte ega elemente. Mõnikord peate mõnda punkti rõhutama. Kui see nii on, kasutage punkti rõhutamiseks ainult paksus või kaldkirjas teksti ja ärge kasutage mõlemat korraga.
Värv . Andmete visualiseerimise disain
Värv on õige kasutamise korral suurepärane tööriist. Kui seda kasutatakse halvasti, võib see mitte ainult häirida, vaid ka lugejat eksitada. Kasutage seda oma andmete visualiseerimise kujunduses targalt.
12) Kasutage sama tüüpi andmete esitamiseks ühte värvi. Kui kujutate müüki tulpdiagrammil iga kuu, kasutage ühte värvi. Kui aga võrdlete eelmise aasta müüki grupeeritud graafikus selle aasta müügiga, peaksite iga aasta jaoks kasutama erinevat värvi. Olulise andmepunkti esiletõstmiseks saate kasutada ka aktsentvärvi.
13) Jälgige positiivseid ja negatiivseid numbreid. Ärge kasutage punast positiivsete arvude jaoks ega rohelist negatiivsete arvude jaoks. Need värviassotsiatsioonid on nii tugevad, et muudavad vaataja meelest automaatselt tähendust.
14) Veenduge, et värvide vahel oleks piisavalt kontrasti. Kui värvid on liiga sarnased (helehall vs. helehall), on raske vahet teha. Vastupidi, vältige suure kontrastsusega värvikombinatsioonide, nagu punane/roheline või sinine/kollane, kasutamist. Andmete visualiseerimise disain
15) Väldi mustreid. Triibud ja täpid kõlavad lõbusalt, kuid võivad olla uskumatult häirivad. Kui proovite näiteks kaardil eristada, kasutage sama värvi erinevaid küllastusi. Selle märkuse puhul kasutage ainult pidevaid jooni (mitte kriipse).
16) Vali värvid vastavalt. Mõned värvid paistavad rohkem silma kui teised, lisades andmetele tarbetut kaalu. Selle asemel kasutage intensiivsuse näitamiseks ühte erineva tooniga värvi või kahe sarnase värvi spektrit. Ärge unustage värvide intensiivsust vastavalt väärtustele intuitiivselt kodeerida.
17) Ärge kasutage ühes paigutuses rohkem kui 6 värvi. Piisavalt öeldud.
Märgistus
Märgistus võib olla miiniväli. Lugejad toetuvad andmete tõlgendamisel siltidele, kuid liiga palju või liiga vähe võib neid takistada. Andmete visualiseerimise disain
18) Kontrollige veel kord, kas kõik on märgistatud. Veenduge, et kõigel, mis vajab silti, see oleks olemas ja et seal ei oleks duplikaate ega kirjavigu.
19) Veenduge, et sildid on nähtavad. Kõik sildid peaksid olema takistusteta ja vastava andmepunktiga hõlpsasti tuvastatavad.
LinkedIn vs Facebook: kumb on ettevõtte jaoks parem?
20) Märgistage read otse. Võimaluse korral lisage andmepunktidele andmesildid. See võimaldab lugejatel kiiresti tuvastada read ja vastavad sildid, ilma et peaksid otsima legendi või sarnast punkti.
21) Ära pinguta üle. Kui andmepunkti täpne tähendus on teie loo jutustamiseks oluline, lisage mõistmise parandamiseks andmesildid. Kui täpsed väärtused pole teie loo jutustamiseks olulised, ärge lisage andmesilte. Andmete visualiseerimise disain
22) Ärge paigaldage oma tüüpi nurga all. Kui teie teljesildid on liiga rahvarohked, proovige eemaldada teljel kõik muud sildid, et tekst mugavalt mahuks.
Telli. Andmete visualiseerimise disain
Andmete visualiseerimine on mõeldud mõistmiseks. Juhuslikud mustrid, mida on raske tõlgendada, on masendavad ja kahjustavad sõnumit, mida proovite edastada.
23) Tellige andmed intuitiivselt. Loogiline hierarhia peab olema. Kategooriate korraldamine tähestiku, järjestuse või väärtuste järgi. Andmete visualiseerimise disain
24) Korraldage järjepidevalt. Elementide järjekord legendis peaks jäljendama diagrammi järjekorda.
25) Järjesta ühtlaselt. Kasutage oma telgedel loomulikke juurdekasvu (0, 5, 10, 15, 20) ebamugavate või ebaühtlaste sammude (0, 3, 5, 16, 50) asemel.
Jäta kommentaar