Dizajn vizualizacije podataka je proces stvaranja grafičkih elemenata i kompozicija za prezentaciju informacija i podataka u razumljivijem i pristupačnijem obliku. Cilj dizajna vizualizacije podataka je učiniti složene skupove podataka čitljivijim, razumljivijim i intuitivnijim za publiku.

Osnovni principi dizajna vizualizacije podataka uključuju:

  1. Jasnoća i jednostavnost: Vizualizacije bi trebale biti jednostavne i lako razumljive. Izbjegavajte suvišne informacije i složene elemente koji bi mogli otežati razumijevanje.
  2. Odabir odgovarajućih grafikona i dijagrama: Različite vrste podataka najbolje se predstavljaju pomoću različitih grafikona kao što su tortni grafikoni, stupčasti grafikoni, linijski grafikoni itd.
  3. Shema boja: Boje mogu poboljšati percepciju i razlikovanje podataka. Važno je odabrati boje koje se lako razlikuju i ne zavaravaju.
  4. Hijerarhija i organizacija: Strukturirajte svoje podatke na temelju njihove važnosti i odnosa. Koristite elemente kao što su veličina, boja i oblik kako biste istaknuli ključne aspekte.
  5. Interaktivnost: Ovisno o okruženju prezentacije podataka, dodavanje interaktivnih elemenata može poboljšati iskustvo interakcije s informacijama.
  6. Prilagodljivost: Provjerite može li se vaša vizualizacija gledati na različitim uređajima i zaslonima.
  7. Kontekst i naslovi: Uključite kontekst i opise za grafikone kako biste svojoj publici pružili informacije koje trebaju razumjeti.

Dizajn vizualizacije podataka naširoko se koristi u raznim područjima kao što su analiza poslovanja, novinarstvo, znanost i obrazovanje. Visoka kvaliteta vizualizacija podataka Promiče bolje razumijevanje složenih koncepata i pomaže vam u donošenju informiranih odluka na temelju analize podataka.

Moć vizualizacije podataka

Vaš je mozak ožičen za obradu vizualnog sadržaja puno brže od teksta, zbog čega je dizajn podataka tako moćan. "Viđenjem" podataka vaš mozak lakše prima, sintetizira i zadržava prezentirane informacije.

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 robna marka. Нестандартный dizajn podataka dolazi u mnogim oblicima: Zbunjene vizualizacije, pogrešno označeni podaci, 3D grafikoni koji iskrivljuju percepciju, itd. U tim slučajevima, vaš autoritet može biti u pitanju, a to nitko ne želi.

Ključne razlike između uvoza i izvoza

Čak i ako ne lažno predstavljate podatke, ako ih ne prezentirate u najoptimalnijem obliku, svom čitatelju činite medvjeđu uslugu. Srećom, postoji mnogo jednostavnih stvari koje možete učiniti kako biste osigurali da vaše podatkovne priče imaju učinak kakav bi trebale.

Dakle, ako ste spremni podići svoju igru ​​dizajna vizualizacije podataka na viši nivo, sastavili smo najbolje savjete našeg tima koji će vam pomoći da ispravite uobičajene pogreške u dizajnu podataka i poboljšate postojeće vizualizacije podataka, grafikon po grafikon. Čak smo ovaj popis organizirali u kategorije u slučaju da trebate brzu referencu. Nadamo se da će pomoći.

25 vijeće. Dizajn vizualizacije podataka

Prvo, pogledajmo nekoliko općih stvari koje treba imati na umu. Imajte na umu da bi svaki vaš izbor dizajna vizualizacije podataka trebao poboljšati iskustvo vašeg čitatelja, a ne vaše. (Žao nam je, ali ovdje se ne radi o isticanju vaših izvrsnih crtačkih vještina.) Slijedite ove savjete kako biste svoje podatke učinili pravednima.

1) Odaberite tablicu koja priča priču. Može postojati nekoliko načina za točnu vizualizaciju podataka. U ovom slučaju razmislite o tome što pokušavate postići, poruku koju prenosite, do koga pokušavate doći itd.

2) Uklonite sve što ne podržava priču. Ne, to ne znači da uništavate pola svojih podataka. Ali budite svjesni stvari kao što su nepotrebne grafike, dodatna kopija, nepotrebne ilustracije, sjene, ukrasi itd. Sjajna stvar kod vizualizacije podataka je da dizajn može pomoći u napornom radu poboljšanja i komuniciranja priče. Neka radi svoj posao. (Ali nemojte koristiti XNUMXD grafikone. Kao što je ranije spomenuto, oni mogu iskriviti iskustvo vizualizacije.) Dizajn vizualizacije podataka

3) Dizajn za razumijevanje. Nakon što ste izradili svoju vizualizaciju, napravite korak unatrag i razmislite o tome koje jednostavne elemente možete dodati, prilagoditi ili ukloniti da čitatelju olakšate razumijevanje podataka. Možda ćete htjeti dodati liniju trenda na linijski grafikon ili shvatiti da ima previše isječaka na tortnom grafikonu (upotrijebite najviše 6). Ove suptilne promjene čine veliku razliku.

Usporedba

Vizualizacija podataka čini usporedbe puno lakšima dopuštajući vam da "vidite" kako se dva različita skupa podataka međusobno slažu. Ali jednostavno postavljanje dvaju dijagrama jedan pored drugog ne znači nužno. Zapravo, to ga može dodatno zbuniti. (Jeste li ikada pokušali usporediti 32 različita tortna grafikona? Da, mislim da niste.)

4) Uključite nultu osnovnu liniju ako je moguće. Iako linijski dijagram ne mora nužno započeti od nulte osnovne linije, treba ga uključiti ako pruža više konteksta za usporedbu. Ako relativno male varijacije u podacima imaju smisla (na primjer, u podacima o burzi), možete skratiti ljestvicu da biste prikazali te varijacije. Dizajn vizualizacije podataka

5) Uvijek odaberite najučinkovitiju vizualizaciju. Želite vizualnu dosljednost kako bi čitatelj mogao usporediti na prvi pogled. To može značiti da koristite naslagane stupčaste grafikone, grupirane stupčaste grafikone ili linijske grafikone. Što god odabrali, nemojte opteretiti čitatelja tjerajući ga da radi uspoređujući previše stvari.

6) Pazite na položaj. Možete imati dva lijepa histograma koji čitatelju omogućuju usporedbu točaka, ali ako su previše udaljeni da bi se "dobila" usporedba, već ste izgubili.

7) Ispričajte cijelu priču. Možda je prodaja porasla 30% u četvrtom kvartalu. Uzbudljiv! Ali što je uzbudljivije? Pokazujući ono što stvarno jesi povećana prodaja 100% od prvog kvartala.

Kopirati. Dizajn vizualizacije podataka

Podaci se, naravno, odnose na brojeve, ali obično se koriste zajedno s kopiranjem kako bi se pružio kontekst za dotičnu točku. Međutim, u mnogim vizualizacijama podataka, infografikama i e-knjige vidimo da vizualizacija i kopiranje podataka rade jedno protiv drugoga, a ne zajedno.

8) Nemojte pretjerivati. Ako se u primjerku već spominje neka činjenica, podnaslov, oblačić i naslov grafikona to ne bi smjeli ponavljati.

9) Naslovi dijagrama i grafikona neka budu jednostavni i jasni. Nema potrebe da postanete pametni, opširni ili puni riječi. Svaki opisni tekst iznad grafikona neka bude kratak i izravno povezan s grafikonom u nastavku. Zapamtite: usredotočite se na najbrži put do razumijevanja.

10) Koristite oblačiće mudro. Oblačići nisu tu da popune prostor. Treba ih koristiti namjerno za isticanje relevantnih informacija ili pružanje dodatnog konteksta. Dizajn vizualizacije podataka

11) Nemojte koristiti fontove ili elemente koji vam odvlače pozornost. Ponekad morate naglasiti poantu. Ako je to slučaj, upotrijebite samo podebljani ili kurzivni tekst kako biste naglasili poantu, a nemojte koristiti oboje u isto vrijeme.

Boja . Dizajn vizualizacije podataka

Цвет — отличный alat, 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) Koristite jednu boju za predstavljanje iste vrste podataka. Ako prikazujete prodaju mjesec po mjesec na trakastom grafikonu, koristite jednu boju. Ali ako uspoređujete prošlogodišnju prodaju s ovogodišnjom prodajom u grupiranom grafikonu, trebali biste koristiti drugu boju za svaku godinu. Također možete upotrijebiti boju za naglašavanje važne podatkovne točke.

13) Pratite pozitivne i negativne brojeve. Nemojte koristiti crvenu za pozitivne brojeve ili zelenu za negativne brojeve. Te su asocijacije boja toliko jake da će automatski promijeniti značenje u umu gledatelja.

14) Provjerite postoji li dovoljan kontrast između boja. Ako su boje previše slične (svijetlo siva naspram svijetlo sive), teško je uočiti razliku. Suprotno tome, izbjegavajte korištenje kombinacija boja visokog kontrasta kao što su crveno/zeleno ili plavo/žuto. Dizajn vizualizacije podataka

15) Izbjegavajte uzorke. Pruge i točkice zvuče zabavno, ali mogu biti nevjerojatno ometajuće. Ako pokušavate razlikovati, recimo, na karti, koristite različite zasićenosti iste boje. U ovoj bilješci koristite samo pune linije (ne poteze).

16) Odaberite boje u skladu s tim. Neke se boje ističu više od drugih, dodajući nepotrebnu težinu podacima. Umjesto toga, koristite jednu boju s različitim nijansama ili spektar između dvije slične boje kako biste pokazali intenzitet. Ne zaboravite intuitivno kodirati intenzitet boje prema vrijednostima.

17) Nemojte koristiti više od 6 boja u jednom rasporedu. Dovoljno je rekao.

Označavanje

Označavanje može biti minsko polje. Čitatelji se oslanjaju na oznake za tumačenje podataka, ali previše ili premalo može stati na put. Dizajn vizualizacije podataka

18) Još jednom provjerite je li sve označeno. Uvjerite se da sve što treba oznaku ima oznaku - i da nema duplikata ili tipfelera.

19) Provjerite jesu li naljepnice vidljive. Sve oznake trebaju biti nezaklonjene i lako prepoznatljive s odgovarajućom podatkovnom točkom.

LinkedIn vs Facebook: Što je bolje za posao?

20) Označite linije izravno. Ako je moguće, uključite oznake podataka sa svojim podatkovnim točkama. To omogućuje čitateljima da brzo identificiraju retke i odgovarajuće oznake bez traženja legende ili slične točke.

21) Nemojte pretjerivati. Ako je točno značenje podatkovne točke važno za pričanje vaše priče, dodajte oznake podataka kako biste poboljšali razumijevanje. Ako točne vrijednosti nisu važne za pričanje vaše priče, nemojte uključivati ​​oznake podataka. Dizajn vizualizacije podataka

22) Nemojte postavljati svoj tip pod kutom. Ako su oznake vaše osi prenatrpane, pokušajte ukloniti sve druge oznake na osi kako bi tekst udobno pristajao.

Narudžba. Dizajn vizualizacije podataka

Vizualizacija podataka namijenjena je pomoći u razumijevanju. Nasumični obrasci koje je teško protumačiti su frustrirajući i štetni za poruku koju pokušavate prenijeti.

23) Naručite podatke intuitivno. Mora postojati logična hijerarhija. Organizirajte kategorije abecednim redom, redom ili prema vrijednosti. Dizajn vizualizacije podataka

24) Naručite dosljedno. Redoslijed elemenata u vašoj legendi trebao bi oponašati redoslijed vašeg grafikona.

25) Poredaj ravnomjerno. Koristite prirodne korake na svojim osima (0, 5, 10, 15, 20) umjesto čudnih ili neravnomjernih koraka (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 infografike, чтобы упростить понимание сложной информации и выявление закономерностей.

2. Какие типы визуализаций данных существуют?

  • Karte: Линейные, столбчатые, круговые, точечные и др.
  • Dijagrami: Секторные, гистограммы, диаграммы рассеяния.
  • Kartice: Географические карты, карты тепла.
  • Infografika: Комбинированные визуализации с текстом и изображениями.
  • stolovi: 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?

  • Naslov: Ясно и кратко описывает, что представляют данные.
  • Osovine: Подписи осей и масштабирование для графиков и диаграмм.
  • legenda: Объясняет используемые символы и цвета.
  • Izvor podataka: 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?

  • minimalizam: 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 manipulacija с данными и их представлением.
  • Provjera izvora: 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.
  • Interaktivni elementi: 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.
  • minimalizam: 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.