Veri görselleştirme tasarımı, bilgi ve verileri daha anlaşılır ve erişilebilir bir biçimde sunmak için grafik öğeler ve kompozisyonlar oluşturma sürecidir. Veri görselleştirme tasarımının amacı, karmaşık veri kümelerini izleyiciler için daha okunabilir, anlaşılır ve sezgisel hale getirmektir.
Veri görselleştirme tasarımının temel ilkeleri şunları içerir:
- Açıklık ve Basitlik: Görselleştirmeler basit ve anlaşılması kolay olmalıdır. Anlaşılmasını zorlaştırabilecek gereksiz bilgilerden ve karmaşık unsurlardan kaçının.
- Uygun grafik ve tabloların seçilmesi: Farklı veri türleri en iyi şekilde pasta grafikler, çubuk grafikler, çizgi grafikler vb. gibi farklı grafikler kullanılarak temsil edilir.
- Renk uyumu: Renkler verilerin algılanmasını ve ayırt edilmesini iyileştirebilir. Kolayca ayırt edilebilecek ve yanıltıcı olmayacak renklerin seçilmesi önemlidir.
- Hiyerarşi ve organizasyon: Verilerinizi önemine ve ilişkilerine göre yapılandırın. Önemli yönleri vurgulamak için boyut, renk ve şekil gibi öğeleri kullanın.
- Etkileşim: Veri sunum ortamına bağlı olarak etkileşimli öğelerin eklenmesi, bilgilerle etkileşim kurma deneyimini geliştirebilir.
- Uyarlanabilirlik: Görselleştirmenizin çeşitli cihaz ve ekranlarda görüntülenebildiğinden emin olun.
- Bağlam ve Başlıklar: Hedef kitlenize anlamaları gereken bilgileri sağlamak için grafiklerin bağlamını ve başlıklarını ekleyin.
Veri görselleştirme tasarımı aşağıdaki gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır: iş analizi, gazetecilik, bilim ve eğitim. Yüksek kalite veri goruntuleme Karmaşık kavramların daha iyi anlaşılmasını sağlar ve veri analizine dayanarak bilinçli kararlar vermenize yardımcı olur.
Veri Görselleştirmenin Gücü
Beyniniz görsel içeriği metinden çok daha hızlı işleyecek şekilde programlanmıştır, bu nedenle veri tasarımı bu kadar güçlüdür. Verileri "görerek" beyniniz sunulan bilgiyi daha kolay alır, sentezler ve saklar.
Ne yazık ki birçok kişi birden fazla grafiği birleştirmenin iyi bir veri görselleştirme tasarımı yaptığınız anlamına geldiğini düşünüyor. Sadece bunu iyi yapmıyorsunuz; Markanıza gerçekten zarar verebilirsiniz. Standart dışı veri tasarımı birçok biçimde gelir: Karışık görselleştirmeler, yanlış etiketlenmiş veriler, algıyı bozan 3 boyutlu grafikler vb. Bu durumlarda otoriteniz tehlikede olabilir ve kimse bunu istemez.
İthalat ve İhracat Arasındaki Temel Farklılıklar
Veriyi yanlış sunmasanız bile, onu en optimize biçimde sunmazsanız okuyucunuza zarar vermiş olursunuz. Neyse ki veri hikayelerinizin olması gereken etkiyi yaratmasını sağlamak için yapabileceğiniz birçok basit şey var.
Bu nedenle, veri görselleştirme tasarım oyununuzu bir adım öteye taşımaya hazırsanız, yaygın veri tasarımı hatalarını düzeltmenize ve mevcut veri görselleştirmelerini her seferinde bir grafik halinde geliştirmenize yardımcı olacak ekibimizin en iyi ipuçlarını derledik. Hızlı bir referansa ihtiyaç duymanız durumunda bu listeyi kategoriler halinde bile düzenledik. Yardımcı olacaklarını umuyoruz.
25 konsey. Veri görselleştirme tasarımı
Öncelikle akılda tutulması gereken birkaç genel şeye bakalım. Yaptığınız her veri görselleştirme tasarımı seçiminin sizin deneyiminizi değil, okuyucunuzun deneyimini geliştirmesi gerektiğini unutmayın. (Üzgünüm ama bu harika çizim becerilerinizi sergilemekle ilgili değil.) Verilerinizi adaletli hale getirmek için bu ipuçlarını izleyin.
1) Bir hikaye anlatan bir tablo seçin. Verileri doğru şekilde görselleştirmenin birkaç yolu olabilir. Bu durumda neyi başarmaya çalıştığınızı, ilettiğiniz mesajı, kime ulaşmaya çalıştığınızı vb. düşünün.
2) Hikayeyi desteklemeyen her şeyi kaldırın. Hayır, bu veri noktalarınızın yarısını öldürdüğünüz anlamına gelmez. Ancak gereksiz grafikler, fazladan kopyalar, gereksiz resimler, gölgeler, süslemeler vb. gibi şeylerin farkında olun. Veri görselleştirmenin en güzel tarafı, tasarımın hikayeyi iyileştirme ve iletme zorlu çalışmasının yapılmasına yardımcı olabilmesidir. Bırakın işini yapsın. (Ancak XNUMX boyutlu grafikler kullanmayın. Daha önce de belirtildiği gibi görselleştirme deneyimini bozabilirler.) Veri görselleştirme tasarımı
3) Anlamak için tasarım. Görselleştirmenizi oluşturduktan sonra bir adım geriye gidin ve okuyucunun verileri anlamasını kolaylaştırmak için hangi basit öğeleri ekleyebileceğinizi, değiştirebileceğinizi veya kaldırabileceğinizi düşünün. Çizgi grafiğe bir trend çizgisi eklemek isteyebilirsiniz veya pasta grafiğinde çok fazla dilim olduğunu fark edebilirsiniz (en fazla 6 dilim kullanın). Bu ince değişiklikler büyük bir fark yaratıyor.
Karşılaştırmak
Veri görselleştirme, iki farklı veri kümesinin birbirine karşı nasıl yığıldığını "görmenize" olanak tanıyarak karşılaştırmaları çok daha kolay hale getirir. Ancak iki diyagramı yan yana koymak bunu mutlaka yapmaz. Aslında bu durumu daha da kafa karıştırıcı hale getirebilir. (Hiç 32 farklı pasta grafiğini karşılaştırmayı denediniz mi? Evet, sanmıyorum.)
4) Mümkünse sıfır taban çizgisi ekleyin. Bir çizgi grafiğinin mutlaka sıfır taban çizgisinden başlaması gerekmese de, karşılaştırma için daha fazla bağlam sağlıyorsa dahil edilmelidir. Verilerdeki nispeten küçük değişiklikler anlamlıysa (örneğin borsa verilerinde), bu değişiklikleri göstermek için ölçeği kırpabilirsiniz. Veri görselleştirme tasarımı
5) Her zaman en etkili görselleştirmeyi seçin. Okuyucunun bir bakışta karşılaştırma yapabilmesi için görsel tutarlılık istiyorsunuz. Bu, yığılmış çubuk grafikleri, gruplandırılmış çubuk grafiği veya çizgi grafiği kullandığınız anlamına gelebilir. Hangisini seçerseniz seçin, okuyucunun çok fazla şeyi karşılaştırarak çalışmasını sağlayarak okuyucuyu bunaltmayın.
6) Yerleşiminize dikkat edin. Okuyucunun noktaları karşılaştırmasına olanak tanıyan iki güzel histogramınız olabilir, ancak bunlar bir karşılaştırma "yapamayacak" kadar birbirinden uzaksa, zaten kaybetmişsinizdir.
7) Hikayenin tamamını anlatın. Belki dördüncü çeyrekte satışlar %30 arttı. Heyecan verici! Ama daha heyecan verici olan ne? Gerçekte ne olduğunu gösteriyorsun yükselmiş satışlar İlk çeyrekten bu yana %100.
Kopyala. Veri görselleştirme tasarımı
Veri elbette sayılarla ilgilidir, ancak genellikle söz konusu nokta için bağlam sağlamaya yardımcı olmak üzere kopyalamayla birlikte kullanılır. Ancak birçok veri görselleştirmesinde, infografikte ve e-kitaplar görselleştirme ve veri kopyalamanın birlikte değil, birbirine karşı çalıştığını görüyoruz.
8) Aşırıya kaçmayın. Metin zaten bir olgudan bahsediyorsa, alt başlık, belirtme çizgisi ve grafik başlığı bunu tekrarlamamalıdır.
9) Tablo ve grafik başlıklarını basit ve amacına uygun tutun. Zeki olmaya, gevezeliğe ya da kelime oyunlarıyla dolu olmaya gerek yok. Grafiğin üzerindeki açıklayıcı metni kısa ve doğrudan aşağıdaki grafikle ilgili tutun. Unutmayın: anlamaya giden en hızlı yola odaklanın.
10) Ek bilgileri akıllıca kullanın. Açıklamalar boşluğu doldurmak için orada değil. İlgili bilgileri vurgulamak veya ek bağlam sağlamak için kasıtlı olarak kullanılmalıdırlar. Veri görselleştirme tasarımı
11) Dikkat dağıtıcı yazı tipleri veya öğeler kullanmayın. Bazen bir noktayı vurgulamak gerekir. Durum böyleyse, konuyu vurgulamak için yalnızca kalın veya italik metin kullanın ve ikisini aynı anda kullanmayın.
Renk . Veri görselleştirme tasarımı
Doğru kullanıldığında renk harika bir araçtır. Kötü kullanıldığında okuyucunun dikkatini dağıtmanın yanı sıra yanıltıcı da olabilir. Veri görselleştirme tasarımınızda bunu akıllıca kullanın.
12) Aynı tür verileri temsil etmek için bir renk kullanın. Satışları ay ay çubuk grafik üzerinde gösteriyorsanız tek renk kullanın. Ancak geçen yılın satışlarını bu yılın satışlarıyla gruplandırılmış bir grafikte karşılaştırıyorsanız her yıl için farklı bir renk kullanmalısınız. Önemli bir veri noktasını vurgulamak için vurgu rengi de kullanabilirsiniz.
13) Pozitif ve negatif sayıları takip edin. Pozitif sayılar için kırmızıyı, negatif sayılar için yeşili kullanmayın. Bu renk çağrışımları o kadar güçlü ki izleyicinin zihnindeki anlamı otomatik olarak değiştirecek.
14) Renkler arasında yeterli kontrast olduğundan emin olun. Renkler çok benzerse (açık gri ve açık gri), farkı anlamak zordur. Bunun tersine, kırmızı/yeşil veya mavi/sarı gibi yüksek kontrastlı renk kombinasyonlarını kullanmaktan kaçının. Veri görselleştirme tasarımı
15) Kalıplardan kaçının. Çizgiler ve puantiyeler kulağa eğlenceli gelse de son derece dikkat dağıtıcı olabilir. Örneğin bir harita üzerinde farklılaştırmaya çalışıyorsanız, aynı rengin farklı doygunluklarını kullanın. Bu notta yalnızca düz çizgiler kullanın (konturları değil).
16) Renkleri buna göre seçin. Bazı renkler diğerlerinden daha fazla öne çıkıyor ve verilere gereksiz ağırlık katıyor. Bunun yerine, yoğunluğu göstermek için farklı renk tonlarına sahip bir renk veya iki benzer renk arasındaki spektrumu kullanın. Renk yoğunluğunu değerlere göre sezgisel olarak kodlamayı unutmayın.
17) Bir düzende 6'dan fazla renk kullanmayın. Yeterince söylendi.
Etiketleme
İşaretleme bir mayın tarlası olabilir. Okuyucular verileri yorumlamak için etiketlere güvenir, ancak çok fazla ya da çok azı buna engel olabilir. Veri görselleştirme tasarımı
18) Her şeyin etiketlendiğini bir kez daha kontrol edin. Etiket gerektiren her şeyin bir etiketi olduğundan ve kopya veya yazım hatası olmadığından emin olun.
19) Etiketlerin görünür olduğundan emin olun. Tüm etiketler engelsiz olmalı ve karşılık gelen veri noktasıyla kolayca tanımlanabilmelidir.
LinkedIn vs Facebook: İş için hangisi daha iyi?
20) Satırları doğrudan etiketleyin. Mümkünse veri noktalarınızla birlikte veri etiketlerini ekleyin. Bu, okuyucuların bir açıklama veya benzer bir nokta aramaya gerek kalmadan satırları ve karşılık gelen etiketleri hızlı bir şekilde tanımlamasına olanak tanır.
21) Aşırıya kaçmayın. Hikayenizi anlatmak için bir veri noktasının tam anlamı önemliyse, anlayışı geliştirmek için veri etiketleri ekleyin. Hikayenizi anlatmak için tam değerler önemli değilse veri etiketleri eklemeyin. Veri görselleştirme tasarımı
22) Tipinizi açılı olarak kurmayın. Eksen etiketleriniz çok kalabalıksa metnin rahatça sığması için eksendeki diğer tüm etiketleri kaldırmayı deneyin.
Emir. Veri görselleştirme tasarımı
Veri görselleştirmenin anlaşılmasına yardımcı olması amaçlanmaktadır. Yorumlanması zor olan rastgele modeller sinir bozucudur ve iletmeye çalıştığınız mesaja zarar verir.
23) Verileri sezgisel olarak sipariş edin. Mantıksal bir hiyerarşi olmalıdır. Kategorileri alfabetik, sıralı veya değere göre düzenleyin. Veri görselleştirme tasarımı
24) Tutarlı bir şekilde sipariş verin. Açıklamanızdaki öğelerin sırası, grafiğinizin sırasını taklit etmelidir.
25) Eşit olarak sipariş verin. Eksenlerinizde garip veya düzensiz artışlar (0, 5, 10, 15, 20) yerine doğal artışlar (0, 3, 5, 16, 50) kullanın.
Leave a comment