O deseño de visualización de datos é o proceso de creación de elementos gráficos e composicións para presentar información e datos dunha forma máis comprensible e accesible. O obxectivo do deseño de visualización de datos é facer que os conxuntos de datos complexos sexan máis lexibles, comprensibles e intuitivos para o público.

Os principios básicos do deseño de visualización de datos inclúen:

  1. Claridade e Sinxeleza: As visualizacións deben ser sinxelas e fáciles de entender. Evita información redundante e elementos complexos que poidan dificultar a súa comprensión.
  2. Selección de gráficos e cadros adecuados: Os diferentes tipos de datos represéntanse mellor mediante diferentes gráficos, como gráficos circulares, gráficos de barras, gráficos de liñas, etc.
  3. Esquema de cores: As cores poden mellorar a percepción e a discriminación dos datos. É importante escoller cores que sexan facilmente distinguibles e non enganosas.
  4. Xerarquía e organización: Estrutura os teus datos en función da súa importancia e relacións. Use elementos como tamaño, cor e forma para destacar aspectos clave.
  5. Interactividade: Dependendo do ambiente de presentación de datos, engadir elementos interactivos pode mellorar a experiencia de interactuar coa información.
  6. Adaptabilidade: Asegúrate de que a túa visualización se pode ver en varios dispositivos e pantallas.
  7. Contexto e títulos: Inclúe contexto e subtítulos para os gráficos para proporcionar ao seu público a información que precisa comprender.

O deseño de visualización de datos é amplamente utilizado en varios campos como análise empresarial, xornalismo, ciencia e educación. Alta calidade visualización de datos Promove unha mellor comprensión de conceptos complexos e axúdache a tomar decisións fundamentadas baseadas na análise de datos.

O poder da visualización de datos

O teu cerebro está conectado para procesar o contido visual moito máis rápido que o texto, polo que o deseño de datos é tan poderoso. Ao "ver" os datos, o teu cerebro recibe, sintetiza e retén máis facilmente a información presentada.

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 marca. Нестандартный o deseño de datos ten moitas formas: visualizacións confusas, datos etiquetados incorrectamente, gráficos 3D que distorsionan a percepción, etc. Nestes casos, a túa autoridade pode estar en xogo e ninguén quere iso.

Diferenzas clave entre importación e exportación

Aínda que non terxiversas os datos, se non os presentas na forma máis optimizada, estás facendo un mal servizo ao teu lector. Afortunadamente, hai moitas cousas sinxelas que podes facer para garantir que as túas historias de datos teñan o impacto que deberían.

Entón, se estás preparado para mellorar o teu xogo de deseño de visualización de datos, recompilamos os mellores consellos do noso equipo para axudarche a corrixir erros comúns de deseño de datos e mellorar as visualizacións de datos existentes, un gráfico á vez. Incluso organizamos esta lista en categorías por se necesitas unha referencia rápida. Esperamos que axuden.

25 concello. Deseño de visualización de datos

En primeiro lugar, vexamos algunhas cousas xerais a ter en conta. Lembra que cada opción de deseño de visualización de datos que fagas debería mellorar a experiencia do teu lector, non a túa. (Sentímolo, pero non se trata de mostrar as túas excelentes habilidades artísticas en liña.) Sigue estas suxestións para que os teus datos sexan xustos.

1) Selecciona unha táboa que conte unha historia. Pode haber varias formas de visualizar os datos con precisión. Neste caso, pensa no que estás intentando conseguir, a mensaxe que estás a comunicar, a quen estás intentando chegar, etc.

2) Elimina calquera cousa que non apoie a historia. Non, isto non significa que esteas eliminando a metade dos teus datos. Pero teña en conta cousas como gráficos innecesarios, copia extra, ilustracións innecesarias, sombras, adornos, etc. O bo da visualización de datos é que o deseño pode axudar a facer o traballo duro de mellorar e comunicar a historia. Deixa que faga o seu traballo. (Pero non use gráficos XNUMXD. Como se mencionou anteriormente, poden distorsionar a experiencia de visualización.) Deseño de visualización de datos

3) Deseño para a comprensión. Unha vez que creas a túa visualización, dá un paso atrás e pensa nos elementos sinxelos que podes engadir, modificar ou eliminar para que os datos sexan máis fáciles de entender para o lector. Pode querer engadir unha liña de tendencia a un gráfico de liñas ou entender que hai demasiadas porcións nun gráfico circular (utiliza un máximo de 6). Estes cambios sutís marcan unha gran diferenza.

Comparación

A visualización de datos facilita moito as comparacións ao permitirche "ver" como se apilan dous conxuntos diferentes de datos. Pero simplemente poñer dous diagramas lado a lado non necesariamente o fai. De feito, pode facelo máis confuso. (Algunha vez intentou comparar 32 gráficos circulares diferentes? Si, ​​non o creo.)

4) Inclúa unha liña base cero se é posible. Aínda que un gráfico de liñas non ten que partir necesariamente dunha liña base cero, debería incluírse se ofrece máis contexto para a comparación. Se as flutuacións relativamente pequenas dos datos teñen sentido (por exemplo, nos datos do mercado de valores), podes recortar a escala para demostrar estas desviacións. Deseño de visualización de datos

5) Escolle sempre a visualización máis eficaz. Quere consistencia visual para que o lector poida comparar dunha ollada. Isto pode significar que utilizas gráficos de barras apilados, un gráfico de barras agrupados ou un gráfico de liñas. Elixas o que elixas, non desbordes ao lector facendo que o lector funcione comparando demasiadas cousas.

6) Observa a túa colocación. Podes ter dous histogramas agradables que lle permiten ao lector comparar puntos, pero se están demasiado afastados para "obter" unha comparación, xa perdeches.

7) Conta toda a historia. Quizais as vendas aumentaron un 30% no cuarto trimestre. Apaixonante! Pero que é máis emocionante? Mostrando o que realmente es aumento das vendas 100% desde o primeiro trimestre.

Copiar. Deseño de visualización de datos

Os datos son, por suposto, números, pero adoitan usarse xunto coa copia para axudar a proporcionar contexto para o punto en cuestión. Non obstante, en moitas visualizacións de datos, infografías e libros electrónicos vemos que a visualización e a copia de datos funcionan entre si, non xuntos.

8) Non esaxeres. Se a copia xa menciona un feito, o subtítulo, a chamada e o título do gráfico non deberían repetilo.

9) Manteña os títulos de gráficos e gráficos sinxelos e directos. Non hai necesidade de ser intelixente, detallado ou cheo de xogos de palabras. Mantén calquera texto descritivo enriba do gráfico curto e relacionado directamente co seguinte gráfico. Lembra: céntrate no camiño máis rápido para a comprensión.

10) Use as chamadas con prudencia. As chamadas non están aí para encher o espazo. Deben usarse intencionadamente para resaltar información relevante ou proporcionar contexto adicional. Deseño de visualización de datos

11) Non use fontes ou elementos que distraigan. Ás veces hai que enfatizar un punto. Se este é o caso, use só texto en negra ou cursiva para enfatizar o punto, e non use ambos ao mesmo tempo.

Cor . Deseño de visualización de datos

Цвет — отличный ferramenta, 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) Use unha cor para representar o mesmo tipo de datos. Se estás trazando as vendas mes a mes nun gráfico de barras, usa unha cor. Pero se comparas as vendas do ano pasado coas vendas deste ano nun gráfico agrupado, debes usar unha cor diferente para cada ano. Tamén pode usar unha cor de acento para resaltar un punto de datos importante.

13) Fai un seguimento dos números positivos e negativos. Non use vermello para números positivos ou verde para números negativos. Estas asociacións de cores son tan fortes que cambiarán automaticamente o significado na mente do espectador.

14) Asegúrate de que hai suficiente contraste entre as cores. Se as cores son demasiado semellantes (gris claro vs gris claro), é difícil distinguir. Pola contra, evite usar combinacións de cores de alto contraste como vermello/verde ou azul/amarelo. Deseño de visualización de datos

15) Evita patróns. As raias e os lunares parecen divertidos, pero poden distraer moito. Se estás tentando diferenciar, por exemplo, nun mapa, utiliza diferentes saturacións da mesma cor. Nesta nota, use só liñas continuas (non trazos).

16) Escolla as cores en consecuencia. Algunhas cores destacan máis que outras, engadindo un peso innecesario aos datos. En vez diso, usa unha cor con tons diferentes ou un espectro entre dúas cores similares para mostrar a intensidade. Lembre codificar intuitivamente a intensidade da cor segundo os valores.

17) Non use máis de 6 cores nun mesmo deseño. Dixo o suficiente.

Etiquetado

O marcado pode ser un campo minado. Os lectores confían nas etiquetas para interpretar os datos, pero demasiadas ou moi poucas poden estorbar. Deseño de visualización de datos

18) Comproba que todo está etiquetado. Asegúrate de que todo o que necesite unha etiqueta teña unha e de que non haxa duplicados nin erros tipográficos.

19) Asegúrese de que as etiquetas estean visibles. Todas as etiquetas deben estar sen obstáculos e facilmente identificables co punto de datos correspondente.

LinkedIn vs Facebook: que é mellor para os negocios?

20) Etiqueta directamente as liñas. Se é posible, inclúa etiquetas de datos cos seus puntos de datos. Isto permite aos lectores identificar rapidamente liñas e etiquetas correspondentes sen ter que buscar unha lenda ou un punto similar.

21) Non esaxeres. Se o significado exacto dun punto de datos é importante para contar a túa historia, engade etiquetas de datos para mellorar a comprensión. Se os valores exactos non son importantes para contar a túa historia, non inclúas etiquetas de datos. Deseño de visualización de datos

22) Non instales o teu tipo en ángulo. Se as etiquetas dos eixes están demasiado abarrotadas, tenta eliminar todas as demais etiquetas do eixe para que o texto encaixe comodamente.

Orde. Deseño de visualización de datos

A visualización de datos pretende axudar a comprender. Os patróns aleatorios que son difíciles de interpretar son frustrantes e prexudiciais para a mensaxe que estás a transmitir.

23) Ordena datos intuitivamente. Debe haber unha xerarquía lóxica. Organiza categorías alfabéticamente, secuencialmente ou por valor. Deseño de visualización de datos

24) Ordena de forma consistente. A orde dos elementos da túa lenda debería imitar a orde do teu gráfico.

25) Ordena uniformemente. Usa incrementos naturais nos teus eixes (0, 5, 10, 15, 20) en lugar de incrementos incómodos ou irregulares (0, 3, 5, 16, 50).

 АЗБУКА 

1. Что такое визуализация данных?

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

2. Какие типы визуализаций данных существуют?

  • Gráficos: Линейные, столбчатые, круговые, точечные и др.
  • Diagramas: Секторные, гистограммы, диаграммы рассеяния.
  • Mapas: Географические карты, карты тепла.
  • Infografías: Комбинированные визуализации с текстом и изображениями.
  • Táboas: 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?

  • Título: Ясно и кратко описывает, что представляют данные.
  • Eixos: Подписи осей и масштабирование для графиков и диаграмм.
  • Lenda: Объясняет используемые символы и цвета.
  • Fonte de datos: 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?

  • Minimalismo: 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 manipulacións с данными и их представлением.
  • Comprobación de fontes: 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.
  • Elementos interactivos: 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.
  • Minimalismo: 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.