Design av datavisualisering. 25 tips

Datavisualiseringsdesign er prosessen med å lage grafiske elementer og komposisjoner for å presentere informasjon og data i en mer forståelig og tilgjengelig form. Målet med datavisualiseringsdesign er å gjøre komplekse datasett mer lesbare, forståelige og intuitive for publikum.

Grunnleggende prinsipper for datavisualiseringsdesign inkluderer:

1. Klarhet og enkelhet: Visualiseringer skal være enkle og enkle å forstå. Unngå overflødig informasjon og komplekse elementer som kan gjøre det vanskelig å forstå.
2. Velge passende grafer og diagrammer: Ulike typer data er best representert ved å bruke forskjellige grafer som sektordiagram, søylediagrammer, linjediagrammer, etc.
3. Fargevalg: Farger kan forbedre oppfatningen og diskrimineringen av data. Det er viktig å velge farger som er lett å skille og ikke villedende.
4. Hierarki og organisasjon: Strukturer dataene dine basert på deres betydning og relasjoner. Bruk elementer som størrelse, farge og form for å fremheve viktige aspekter.
5. Interaktivitet: Avhengig av datapresentasjonsmiljøet kan det å legge til interaktive elementer forbedre opplevelsen av å samhandle med informasjonen.
6. Tilpasningsevne: Sørg for at visualiseringen din kan sees på en rekke enheter og skjermer.
7. Kontekst og overskrifter: Ta med kontekst og bildetekster for grafer for å gi publikum informasjonen de trenger å forstå.

Datavisualiseringsdesign er mye brukt i ulike felt som f.eks forretningsanalyse, journalistikk, vitenskap og utdanning. Høy kvalitet datavisualisering Fremmer en bedre forståelse av komplekse konsepter og hjelper deg med å ta informerte beslutninger basert på dataanalyse.

Kraften til datavisualisering

Hjernen din er kablet til å behandle visuelt innhold mye raskere enn tekst, og derfor er datadesign så kraftig. Ved å "se" data, mottar, syntetiserer og beholder hjernen informasjonen din lettere.

Dessverre tror mange at å kombinere flere diagrammer betyr at du gjør et godt datavisualiseringsdesign. Ikke bare gjør du det ikke bra; Du kan virkelig skade merkevaren din. Ikke-standard datadesign kommer i mange former: Forvirrede visualiseringer, feilmerkede data, 3D-diagrammer som forvrider oppfatningen osv. I disse tilfellene kan det hende at autoriteten din står på spill, og det er ingen som ønsker det.

Viktige forskjeller mellom import og eksport

Selv om du ikke gir en feilaktig fremstilling av dataene, hvis du ikke presenterer dem i den mest optimaliserte formen, gjør du leseren en bjørnetjeneste. Heldigvis er det mange enkle ting du kan gjøre for å sikre at datahistoriene dine har den innvirkningen de burde.

Så hvis du er klar til å ta designspillet for datavisualisering opp et hakk, har vi samlet teamets beste tips for å hjelpe deg med å korrigere vanlige datadesignfeil og forbedre eksisterende datavisualiseringer, ett diagram om gangen. Vi har til og med organisert denne listen i kategorier i tilfelle du trenger en rask referanse. Vi håper de hjelper.

25 råd. Design for datavisualisering

La oss først se på noen generelle ting du bør huske på. Husk at hvert designvalg for datavisualisering du gjør bør forbedre leseropplevelsen, ikke din. (Beklager, men dette handler ikke om å vise frem dine flotte linjekunstferdigheter.) Følg disse tipsene for å gjøre dataene dine rettferdige.

1) Velg en tabell som forteller en historie. Det kan være flere måter å visualisere data nøyaktig på. I dette tilfellet, tenk på hva du prøver å oppnå, budskapet du kommuniserer, hvem du prøver å nå osv.

2) Fjern alt som ikke støtter historien. Nei, dette betyr ikke at du dreper halvparten av datapunktene dine. Men vær oppmerksom på ting som unødvendig grafikk, ekstra kopi, unødvendige illustrasjoner, skygger, ornamenter osv. Det fine med datavisualisering er at design kan bidra til å gjøre det harde arbeidet med å forbedre og formidle historien. La det gjøre jobben sin. (Men ikke bruk XNUMXD-kart. Som nevnt tidligere kan de forvrenge visualiseringsopplevelsen.) Design for datavisualisering

3) Design for forståelse. Når du har laget visualiseringen, ta et skritt tilbake og tenk på hvilke enkle elementer du kan legge til, finjustere eller fjerne for å gjøre dataene lettere å forstå for leseren. Det kan være lurt å legge til en trendlinje i et linjediagram eller innse at det er for mange stykker på et sektordiagram (bruk maksimalt 6). Disse subtile endringene utgjør en enorm forskjell.

Sammenligning

Datavisualisering gjør sammenligninger mye enklere ved å la deg "se" hvordan to forskjellige sett med data stabler opp mot hverandre. Men bare å sette to diagrammer side ved side gjør det ikke nødvendigvis. Faktisk kan det gjøre det mer forvirrende. (Har du noen gang prøvd å sammenligne 32 forskjellige kakediagrammer? Ja, jeg tror ikke det.)

4) Ta med en null grunnlinje hvis mulig. Selv om et linjeplott ikke nødvendigvis trenger å starte fra en null grunnlinje, bør det inkluderes hvis det gir mer kontekst for sammenligning. Hvis relativt små fluktuasjoner i dataene gir mening (for eksempel i aksjemarkedsdata), kan du trimme skalaen for å demonstrere disse avvikene. Design av datavisualisering

5) Velg alltid den mest effektive visualiseringen. Du vil ha visuell konsistens slik at leseren kan sammenligne med et øyeblikk. Dette kan bety at du bruker stablede stolpediagram, et gruppert stolpediagram eller et linjediagram. Uansett hva du velger, ikke overveld leseren ved å få leseren til å fungere ved å sammenligne for mange ting.

6) Se på plasseringen din. Du kan ha to fine histogrammer som lar leseren sammenligne poeng, men hvis de er for langt fra hverandre til å «få» en sammenligning, har du allerede tapt.

7) Fortell hele historien. Kanskje var salget opp 30 % i fjerde kvartal. Spennende! Men hva er mer spennende? Viser hva du virkelig er økt salg 100 % siden første kvartal.

Kopiere. Design for datavisualisering

Data handler selvfølgelig om tall, men de brukes vanligvis i forbindelse med kopiering for å gi kontekst for det aktuelle punktet. Imidlertid, i mange datavisualiseringer, infografikk og e-bøker vi ser at visualisering og datakopiering virker mot hverandre, ikke sammen.

8) Ikke overdriv. Hvis kopien allerede nevner et faktum, bør ikke underoverskriften, bildeteksten og diagramtittelen gjenta dette.

9) Hold diagram- og graftitler enkle og konkrete. Det er ingen grunn til å bli smart, ordrik eller ordspill. Hold eventuell beskrivende tekst over diagrammet kort og direkte relatert til diagrammet nedenfor. Husk: fokuser på den raskeste veien til forståelse.

10) Bruk infomeldinger med omhu. Forklaringer er ikke der for å fylle plassen. De bør brukes med hensikt for å fremheve relevant informasjon eller gi ytterligere kontekst. Design for datavisualisering

11) Ikke bruk distraherende skrifter eller elementer. Noen ganger må du understreke et poeng. Hvis dette er tilfelle, bruk kun fet eller kursiv tekst for å understreke poenget, og ikke bruk begge samtidig.

Farge . Design for datavisualisering

Farge er et flott verktøy hvis den brukes riktig. Hvis den brukes dårlig, kan den ikke bare være distraherende, men også villedende for leseren. Bruk dette klokt i din datavisualiseringsdesign.

12) Bruk én farge for å representere samme type data. Hvis du plotter salg måned for måned på et stolpediagram, bruk én farge. Men hvis du sammenligner fjorårets salg med årets salg i en gruppert graf, bør du bruke en annen farge for hvert år. Du kan også bruke en aksentfarge for å fremheve et viktig datapunkt.

13) Hold styr på positive og negative tall. Ikke bruk rødt for positive tall eller grønt for negative tall. Disse fargeassosiasjonene er så sterke at de automatisk vil endre betydningen i betrakterens sinn.

14) Sørg for at det er nok kontrast mellom fargene. Hvis fargene er for like (lys grå vs. lys grå), er det vanskelig å se forskjell. Omvendt, unngå å bruke høykontrastfargekombinasjoner som rød/grønn eller blå/gul. Design av datavisualisering

15) Unngå mønstre. Striper og prikker høres morsomt ut, men de kan være utrolig distraherende. Hvis du prøver å skille, for eksempel på et kart, bruk forskjellige metninger av samme farge. På denne lappen, bruk kun heltrukne linjer (ikke streker).

16) Velg farger deretter. Noen farger skiller seg ut mer enn andre, og legger unødvendig vekt på dataene. Bruk i stedet én farge med varierende nyanse eller et spektrum mellom to like farger for å vise intensitet. Husk å intuitivt kode fargeintensitet i henhold til verdier.

17) Ikke bruk mer enn 6 farger i ett oppsett. Nok sagt.

Merking

Merking kan være et minefelt. Lesere er avhengige av etiketter for å tolke data, men for mange eller for få kan komme i veien. Design for datavisualisering

18) Dobbeltsjekk at alt er merket. Sørg for at alt som trenger en etikett har en - og at det ikke er duplikater eller skrivefeil.

19) Sørg for at etikettene er synlige. Alle etiketter skal være uhindret og lett identifiserbare med det tilsvarende datapunktet.

LinkedIn vs Facebook: Hva er bedre for bedriften?

20) Merk linjene direkte. Hvis mulig, inkluderer dataetiketter med datapunktene dine. Dette lar leserne raskt identifisere linjer og tilsvarende etiketter uten å måtte se etter en forklaring eller lignende punkt.

21) Ikke overdriv. Hvis den nøyaktige betydningen av et datapunkt er viktig for å fortelle historien din, så legg til dataetiketter for å forbedre forståelsen. Hvis de nøyaktige verdiene ikke er viktige for å fortelle historien din, bør du ikke inkludere dataetiketter. Design for datavisualisering

22) Ikke installer typen din på skrå. Hvis akseetikettene dine er for overfylte, kan du prøve å fjerne alle andre etiketter på aksen slik at teksten passer komfortabelt.

Rekkefølge. Design for datavisualisering

Datavisualisering er ment å hjelpe til med å forstå. Tilfeldige mønstre som er vanskelige å tolke er frustrerende og skadelige for budskapet du prøver å formidle.

23) Bestill data intuitivt. Det må være et logisk hierarki. Organiser kategorier alfabetisk, sekvensielt eller etter verdi. Design for datavisualisering

24) Bestill konsekvent. Rekkefølgen på elementene i forklaringen din skal etterligne rekkefølgen på diagrammet.

25) Bestill jevnt. Bruk naturlige trinn på aksene dine (0, 5, 10, 15, 20) i stedet for vanskelige eller ujevne trinn (0, 3, 5, 16, 50).

 АЗБУКА 

Boks design

Emballasjedesign kort