Sex bästa metoderna för datavisualisering

Din data är bara lika bra som din förmåga att förstå och kommunicera den. Det bästa sättet att berätta en historia med din data är att visualisera den genom ett diagram, en tabell eller en annan datavisualiseringsteknik. Datavisualisering hjälper dig att avslöja mönster, korrelationer och outliers.  

Det är dock viktigt att välja rätt metod för datavisualisering; om dina uppgifter är felaktiga eller presenteras ineffektivt, förlorar du och ditt team viktiga insikter och förståelser. Denna blogg kommer att beskriva de sex bästa datavisualiseringsmetoderna för att hjälpa dig att kommunicera din data mer effektivt.

Samla tillförlitlig data 

Innan du kan visualisera data måste du samla in den. Fråga dig själv var och hur du får din data. Om du samlar in din egen data måste du se till att den kommer från en pålitlig källa. En bra datakälla är:    

Original - Dina uppgifter ska komma från en primärkälla. Om data kommer från en andraparts källa, till exempel Wikipedia eller en nyhetsartikel, kan du spåra originaldata för att upptäcka eventuella olyckor.  

Omfattande - Dina uppgifter ska berätta hela historien och lämna inga frågor obesvarade.  

Aktuell - Se till att data inte är mer än två år gammal.  

Pålitlig – Verifiera att din källa var relevant, legitim och opartisk.   

Identifiera din publik och historien som din data berättar 

Efter att du har samlat in din data måste du titta på rådata och reda ut vad som är viktigt. Börja med dina mått: vad är den primära frågan du försöker svara på? Vad är det som din publik är mest nyfiken på?   

Det viktigaste att tänka på är vad exakt du försöker visa din publik? Ditt mål bör vara att skapa ett diagram som visar värde och uppnår sitt syfte på ett lättigenkännligt sätt. Fundera på hur bekanta publiken är med principer som presenteras i de uppgifter och designa det visuella på ett sätt som gör att din publik kan bearbeta data snabbt och enkelt. Stapeldiagram, cirkeldiagram, linjediagram, områdesdiagram, spridningsdiagram, bubbeldiagram och värmekartor berättar alla olika historier - du måste välja den bästa för att berätta din datahistoria korrekt.          

 

Bestäm vad du vill visa 

Förändras över tid 

En vanlig användning för datavisualisering är att se hur en variabel förändras i värde över tid. Dessa diagram har vanligtvis tid på den horisontella axeln, från vänster till höger, med variabelns värden på den vertikala axeln.           

Data visualisations that show change over time include bar charts, line charts, and box plots.

 

Sammansättning 

Ibland är det viktigt att inte bara veta en summa, utan också de olika komponenterna som utgör den summan. Medan andra diagram som ett standard stapeldiagram kan användas för att jämföra värdena hos komponenterna, visar diagram såsom cirkeldiagram tydligt en del-till-hel komposition.      

Data visualisations that show composition include pie charts, stacked bar charts, and stacked area charts.

 

Distribution 

Visar hur datapunkters fördelning är en annan viktig aspekt av visualisering. Detta är särskilt användbart när du försöker bygga en förståelse för egenskaperna hos datafunktioner.       



Data visualisations that show distribution include bar charts, histograms, violin plots, and box plots.

 

Jämförelse 

En annan applikation för datavisualisering är att jämföra värden mellan olika grupper. Detta är en mycket vanlig applikation och kombineras ofta med andra roller för datavisualisering, som att visa förändring över tid, och innehåller diagram som stapeldiagram, linjediagram och mer.

Data visualisations that show comparison include bar charts, dot plots, line charts, grouped bar charts, violin plots, box plots, funnel charts, and bullet plots.

 

Relation 

Att förstå förhållandet mellan datafunktioner är en annan uppgift som dyker upp i dataforskning. Diagram som spridningsdiagram, bubbeldiagram och värmekartor kan användas för att plotta två eller flera variabler mot varandra för att identifiera trender och observera förhållandet mellan dem.        

Data visualisations that demonstrate relationships include scatter plots, bubble charts, and heatmaps.

 

Ge sammanhang 

Se till att du ger sammanhang till datavisualisering för att hjälpa din publik att tolka siffrorna de ser. För att ge sammanhang: 

  • Märk dina diagram och grafer korrekt  

  • Beställ din datamängder logiskt - det är lättare för en publik att förstå en visualisering när data beställs intuitivt   

  • Ring upp eller markera viktig information - använd pilar, text eller visuella signaler som en cirkel eller rektangel      

 

Berätta historier med tydliga färgvinker

Färg har förmågan att leverera ett meddelande utan att använda ord. Vid användning av färg i datavisualisering, kom ihåg att hålla det enkelt. Använd endast färg för att markera och framhäva information, inte för att få siffror att se vackra ut. Användning av för många färger kan skapa motsättning, medan bara en färg eller för många nyanser av en enda färg kan få data att smälta ihop.                       

 

Graphic showcasing analogous, monochromatic, triadic, and complementary colour schemes

Fyra vanliga färgscheman är analoga, monokroma, triadiska och komplementära.  

Analoga färgpaletter består av en huvudfärg och två färger direkt bredvid den på färghjulet för att skapa en mjukare, mindre kontrasterande design. Detta är bättre för en bild än för datavisualisering.   

Ett monokromatiskt färgschema innehåller olika nyanser och skiftningar av en färgton. Detta är bra för när du inte behöver skapa hög kontrast eller verkligen fånga uppmärksamhet.    

Triadic är en ett färgschema med hög kontrast som behåller samma ton. Ett triadiskt färgschema är bra för att skapa kontrast, men kan ibland vara överväldigande. Det ser bäst ut i stapeldiagram eller cirkeldiagram eftersom det ger den kontrast du behöver för att skapa tydliga jämförelser.                  

En kompletterande palett är användningen av två färger mittemot varandra på färghjulet och relevanta nyanser av dessa färger. Den höga kontrasten hjälper dig att markera viktiga punkter och slutsatser från din data.     

 

Håll saker enkla och smältbara 

Samstämmighet är viktigt när man lägger stora mängder data i en visualisering. En sammanhängande design levererar sömlöst din data på ett sätt som gör att din publik enkelt kan bearbeta information utan att det är för överväldigande.

Kom ihåg att ordningen i vilken data visas, färgerna som används och storleken på olika element i ett diagram kan hjälpa användare att tolka data lättare.    

Se till att din datavisualisering berättar en historia tydligt; undvik att använda visuella representationer som inte exakt representerar datamängden, till exempel 3D-cirkeldiagram som kan snedvrida din data och förvirra din publik.                      

 

Kom ihåg:

Din data är bara lika värdefull som din förmåga att kommunicera den. Följ dessa sex bästa datavisualiseringsmetoder för att berätta din historia effektivt. Om du är redo att vara ett datadrivet företag, kontakta mig för ett möte.