Projektowanie wizualizacji danych to proces tworzenia elementów graficznych i kompozycji w celu przedstawienia informacji i danych w bardziej zrozumiałej i przystępnej formie. Celem projektowania wizualizacji danych jest uczynienie złożonych zbiorów danych bardziej czytelnymi, zrozumiałymi i intuicyjnymi dla odbiorców.
Podstawowe zasady projektowania wizualizacji danych obejmują:
- Przejrzystość i prostota: Wizualizacje powinny być proste i łatwe do zrozumienia. Unikaj zbędnych informacji i skomplikowanych elementów, które mogą utrudniać zrozumienie.
- Wybór odpowiednich wykresów i wykresów: Różne typy danych najlepiej przedstawić za pomocą różnych wykresów, takich jak wykresy kołowe, wykresy słupkowe, wykresy liniowe itp.
- Schemat kolorów: Kolory mogą poprawić postrzeganie i rozróżnianie danych. Ważne jest, aby wybierać kolory, które są łatwo rozpoznawalne i nie wprowadzają w błąd.
- Hierarchia i organizacja: Strukturuj dane w oparciu o ich znaczenie i relacje. Użyj elementów takich jak rozmiar, kolor i kształt, aby podkreślić kluczowe aspekty.
- Interaktywność: W zależności od środowiska prezentacji danych dodanie elementów interaktywnych może poprawić komfort interakcji z informacjami.
- Zdolność adaptacji: Upewnij się, że Twoją wizualizację można oglądać na różnych urządzeniach i ekranach.
- Kontekst i nagłówki: Dołącz kontekst i podpisy do wykresów, aby zapewnić odbiorcom informacje, które muszą zrozumieć.
Projektowanie wizualizacji danych jest szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak analiza biznesowa, dziennikarstwo, nauka i edukacja. Wysoka jakość Wizualizacja danych Promuje lepsze zrozumienie złożonych koncepcji i pomaga podejmować świadome decyzje w oparciu o analizę danych.
Siła wizualizacji danych
Twój mózg jest przystosowany do przetwarzania treści wizualnych znacznie szybciej niż tekst, dlatego projektowanie danych ma tak wielką moc. „Widząc” dane, Twój mózg łatwiej odbiera, syntetyzuje i zatrzymuje prezentowane informacje.
Niestety wiele osób uważa, że połączenie wielu wykresów oznacza, że wykonujesz dobry projekt wizualizacji danych. Nie tylko nie robisz tego dobrze; Możesz naprawdę zaszkodzić swojej marce. Niestandardowe projektowanie danych ma wiele form: Zagmatwane wizualizacje, błędnie oznakowane dane, wykresy 3D zniekształcające percepcję itp. W takich przypadkach Twoja władza może być zagrożona, a nikt tego nie chce.
Kluczowe różnice między importem a eksportem
Nawet jeśli nie przedstawisz danych w fałszywy sposób, jeśli nie przedstawisz ich w najbardziej zoptymalizowanej formie, wyrządzasz krzywdę swojemu czytelnikowi. Na szczęście istnieje wiele prostych rzeczy, które możesz zrobić, aby mieć pewność, że Twoje historie dotyczące danych przyniosą oczekiwany efekt.
Jeśli więc chcesz podnieść poziom swojej gry w zakresie projektowania wizualizacji danych, zebraliśmy najlepsze wskazówki naszego zespołu, które pomogą Ci skorygować typowe błędy w projektowaniu danych i ulepszyć istniejące wizualizacje danych, wykres po wykresie. Podzieliliśmy tę listę nawet na kategorie, na wypadek gdybyś potrzebował szybkiego odniesienia. Mamy nadzieję, że pomogą.
25 rada. Projekt wizualizacji danych
Na początek spójrzmy na kilka ogólnych rzeczy, o których warto pamiętać. Pamiętaj, że każdy wybór projektu wizualizacji danych, którego dokonasz, powinien poprawić doświadczenie czytelnika, a nie Twoje. (Przykro nam, ale nie chodzi tu o popisywanie się swoimi wspaniałymi umiejętnościami w zakresie grafiki liniowej). Postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, aby Twoje dane były sprawiedliwe.
1) Wybierz tabelę, która opowiada historię. Może istnieć kilka sposobów dokładnej wizualizacji danych. W takim przypadku zastanów się, co chcesz osiągnąć, jakie przesłanie przekazujesz, do kogo chcesz dotrzeć itp.
2) Usuń wszystko, co nie wspiera tej historii. Nie, to nie znaczy, że zabijasz połowę swoich punktów danych. Należy jednak pamiętać o takich rzeczach, jak niepotrzebna grafika, dodatkowe kopie, niepotrzebne ilustracje, cienie, ozdoby itp. Wspaniałą rzeczą w wizualizacji danych jest to, że projekt może pomóc w wykonaniu ciężkiej pracy polegającej na ulepszeniu i przekazaniu historii. Niech zrobi swoje. (Ale nie używaj wykresów XNUMXD. Jak wspomniano wcześniej, mogą one zniekształcić wrażenia z wizualizacji.) Projekt wizualizacji danych
3) Projektowanie dla zrozumienia. Po utworzeniu wizualizacji cofnij się o krok i zastanów, jakie proste elementy możesz dodać, poprawić lub usunąć, aby dane były łatwiejsze do zrozumienia dla czytelnika. Możesz dodać linię trendu do wykresu liniowego lub zdać sobie sprawę, że na wykresie kołowym jest zbyt wiele wycinków (użyj maksymalnie 6). Te subtelne zmiany robią ogromną różnicę.
Porównanie
Wizualizacja danych znacznie ułatwia porównania, umożliwiając „zobaczenie”, jak dwa różne zestawy danych wypadają względem siebie. Jednak samo umieszczenie dwóch diagramów obok siebie niekoniecznie wystarczy. W rzeczywistości może to sprawić, że będzie bardziej zagmatwane. (Czy próbowałeś kiedyś porównać 32 różne wykresy kołowe? Tak, nie sądzę.)
4) Jeśli to możliwe, uwzględnij zerową linię bazową. Chociaż wykres liniowy nie musi koniecznie zaczynać się od zerowej linii bazowej, należy go uwzględnić, jeśli zapewnia większy kontekst do porównania. Jeśli stosunkowo niewielkie wahania danych mają sens (na przykład w przypadku danych giełdowych), można obciąć skalę, aby wykazać te odchylenia. Projekt wizualizacji danych
5) Zawsze wybieraj najskuteczniejszą wizualizację. Chcesz spójności wizualnej, aby czytelnik mógł porównać na pierwszy rzut oka. Może to oznaczać, że używasz skumulowanych wykresów słupkowych, zgrupowanego wykresu słupkowego lub wykresu liniowego. Cokolwiek wybierzesz, nie przytłaczaj czytelnika, zmuszając go do pracy poprzez porównywanie zbyt wielu rzeczy.
6) Uważaj na swoje miejsce. Możesz mieć dwa ładne histogramy, które pozwolą czytelnikowi porównać punkty, ale jeśli są one zbyt daleko od siebie, aby „uzyskać” porównanie, już przegrałeś.
7) Opowiedz całą historię. Być może w czwartym kwartale sprzedaż wzrosła o 30%. Ekscytujący! Ale co jest bardziej ekscytujące? Pokazując, kim naprawdę jesteś zwiększona sprzedaż Od pierwszego kwartału 100%.
Kopiuj. Projekt wizualizacji danych
Dane dotyczą oczywiście liczb, ale zwykle używa się ich w połączeniu z kopiowaniem, aby zapewnić kontekst dla danej kwestii. Jednak w wielu wizualizacjach danych, infografikach i e-booki widzimy, że wizualizacja i kopiowanie danych działają przeciwko sobie, a nie razem.
8) Nie przesadzaj. Jeśli kopia już wspomina o fakcie, podtytuł, objaśnienie i tytuł wykresu nie powinny tego powtarzać.
9) Staraj się, aby tytuły wykresów i wykresów były proste i na temat. Nie ma potrzeby być mądrym, gadatliwym lub pełnym kalamburów. Tekst opisu nad wykresem powinien być krótki i bezpośrednio powiązany z poniższym wykresem. Pamiętaj: skup się na najszybszej ścieżce do zrozumienia.
10) Mądrze używaj objaśnień. Objaśnienia nie są po to, aby wypełnić przestrzeń. Należy ich używać celowo, aby podkreślić istotne informacje lub zapewnić dodatkowy kontekst. Projekt wizualizacji danych
11) Nie używaj rozpraszających czcionek ani elementów. Czasami trzeba podkreślić jakąś kwestię. W takim przypadku należy używać wyłącznie pogrubienia lub kursywy, aby podkreślić dany punkt, a nie obu jednocześnie.
Kolor . Projekt wizualizacji danych
Kolor jest doskonałym narzędziem, jeśli zostanie właściwie użyty. Źle użyte może nie tylko rozpraszać, ale także wprowadzać czytelnika w błąd. Wykorzystaj to mądrze w swoim projekcie wizualizacji danych.
12) Użyj jednego koloru, aby przedstawić ten sam typ danych. Jeśli wykreślasz sprzedaż miesiąc po miesiącu na wykresie słupkowym, użyj jednego koloru. Jeśli jednak porównujesz sprzedaż w zeszłym roku z sprzedażą w tym roku na wykresie grupowym, powinieneś użyć innego koloru dla każdego roku. Możesz także użyć koloru akcentującego, aby podkreślić ważny punkt danych.
13) Śledź liczby dodatnie i ujemne. Nie używaj koloru czerwonego dla liczb dodatnich ani zielonego dla liczb ujemnych. Te skojarzenia kolorystyczne są tak silne, że automatycznie zmieniają znaczenie w umyśle widza.
14) Upewnij się, że kontrast między kolorami jest wystarczający. Jeśli kolory są zbyt podobne (jasnoszary vs jasnoszary), trudno jest dostrzec różnicę. I odwrotnie, unikaj stosowania kombinacji kolorów o wysokim kontraście, takich jak czerwony/zielony lub niebieski/żółty. Projekt wizualizacji danych
15) Unikaj wzorców. Paski i kropki brzmią zabawnie, ale mogą niesamowicie rozpraszać. Jeśli chcesz rozróżnić, powiedzmy, na mapie, użyj różnych nasyceń tego samego koloru. W tej notatce używaj tylko linii ciągłych (nie kresek).
16) Odpowiednio dobierz kolory. Niektóre kolory wyróżniają się bardziej niż inne, dodając niepotrzebnej wagi danym. Zamiast tego użyj jednego koloru o różnym odcieniu lub spektrum dwóch podobnych kolorów, aby pokazać intensywność. Pamiętaj, aby intuicyjnie kodować intensywność koloru według wartości.
17) Nie używaj więcej niż 6 kolorów w jednym układzie. Wystarczająco powiedziane.
Etykietowanie
Znakowanie może być polem minowym. Czytelnicy polegają na etykietach przy interpretacji danych, ale zbyt wiele lub zbyt mało może im przeszkodzić. Projekt wizualizacji danych
18) Dokładnie sprawdź, czy wszystko jest oznaczone. Upewnij się, że wszystko, co wymaga etykiety, ma ją i nie ma duplikatów ani literówek.
19) Upewnij się, że etykiety są widoczne. Wszystkie etykiety powinny być niezakłócone i łatwe do zidentyfikowania za pomocą odpowiedniego punktu danych.
LinkedIn vs Facebook: co jest lepsze dla biznesu?
20) Oznacz bezpośrednio linie. Jeśli to możliwe, dołącz etykiety danych do punktów danych. Pozwala to czytelnikom szybko zidentyfikować linie i odpowiadające im etykiety bez konieczności szukania legendy lub podobnego punktu.
21) Nie przesadzaj. Jeśli dokładne znaczenie punktu danych jest ważne dla opowiedzenia Twojej historii, dodaj etykiety danych, aby poprawić zrozumienie. Jeśli dokładne wartości nie są istotne dla opowiedzenia Twojej historii, nie dołączaj etykiet danych. Projekt wizualizacji danych
22) Nie instaluj swojego typu pod kątem. Jeśli etykiety osi są zbyt zatłoczone, spróbuj usunąć wszystkie pozostałe etykiety z osi, aby tekst pasował do siebie.
Zamówienie. Projekt wizualizacji danych
Wizualizacja danych ma pomóc zrozumieć. Losowe wzorce, które są trudne do zinterpretowania, są frustrujące i szkodliwe dla wiadomości, którą próbujesz przekazać.
23) Porządkuj dane intuicyjnie. Musi istnieć logiczna hierarchia. Organizuj kategorie alfabetycznie, sekwencyjnie lub według wartości. Projekt wizualizacji danych
24) Zamawiaj konsekwentnie. Kolejność elementów w legendzie powinna naśladować kolejność na wykresie.
25) Porządkuj równomiernie. Używaj naturalnych przyrostów na osiach (0, 5, 10, 15, 20) zamiast niewygodnych lub nierównych przyrostów (0, 3, 5, 16, 50).
Zostaw komentarz