10 najlepszych technik wizualizacji danych dla udanych prezentacji [w 2022 r.]

Co to jest wizualizacja danych?

Wizualizacja danych odnosi się do tworzenia graficznej reprezentacji informacji na wykresach, mapach, wykresach itp. Wizualizacja danych stanowi istotną część analizy danych i pomaga interpretować duże zbiory danych w bieżącym scenariuszu przy użyciu złożonych liczb i faktów.

Dlaczego wizualizacja danych jest ważna?

Przy nieskończonej ilości danych dostępnych dla firm na całym świecie wyzwaniem jest ich interpretacja. Prawidłowo zinterpretowane i przedstawione dane mogą zapewnić cenny wgląd w rozwój firmy. Techniki wizualizacji danych pozwalają firmom i osobom fizycznym zrozumieć nawet najbardziej złożone zestawy danych, przekształcając je w proste wykresy i wykresy.

Ostatnie badania wykazały, że odpowiednie wykorzystanie wizualizacji w analityce danych niesie ze sobą potencjał skrócenia spotkań biznesowych o 24%. Dobra strategia analizy biznesowej z funkcjami wizualizacji może znacznie zwiększyć zwrot z inwestycji (ROI) firmy. Dlatego wizualizacja danych ma kluczowe znaczenie dla trwałego sukcesu firmy. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, sprawdź nasze kursy nauki o danych prowadzone przez najlepsze uniwersytety.

Jakie są różne techniki wizualizacji danych?

Aby zapewnić rozwój firmy, można zastosować kilka technik wizualnej analizy danych .

Niektóre z nich są wymienione poniżej:

1. Poznaj swoją grupę docelową

Można to uznać za jeden z najczęściej pomijanych aspektów związanych z wizualizacją danych. Prezentując dane w postaci wykresów i wykresów, warto poznać grupę docelową oraz zrozumieć jej potrzeby i oczekiwania.

Niektórzy interesariusze i dyrektorzy mogą być zadowoleni widząc prosty wykres kołowy lub wykres słupkowy. Jednak mogą być inni, którzy chcieliby, abyś zagłębił się w temat i wyjaśnił spostrzeżenia. Dlatego zdecydowanie zaleca się, aby przed spotkaniem przeprowadzić dokładne badanie odbiorców prezentacji. Następnie stwórz wizualizacje, które spełnią ich oczekiwania.

Trzeba przeczytać: Wizualizacja danych Tableau

Jak w przypadku każdej innej działalności biznesowej, Twoje wysiłki są tak skuteczne, jak strategia, która za nimi stoi. Niezbędne jest ustalenie celów i zadań przed utworzeniem raportów danych z wykresami, wykresami i wizualizacjami. Musisz także zdecydować, jakie najistotniejsze statystyki danych chcesz udostępnić swoim odbiorcom.

Posiadanie jasnego wyobrażenia o tym, co chcesz wyjaśnić i jaki wynik potrzebujesz, ułatwia tworzenie dokładnych wizualizacji. Jednym z najskuteczniejszych sposobów kierowania swoimi wysiłkami jest użycie zestawu odpowiednich kluczowych wskaźników wydajności (KPI) dla trwających kampanii lub projektów.

Źródło

3. Wybierz poprawny typ wizualny

Nie chcesz dezorientować odbiorców zestawem wyrafinowanych grafik na ekranie. Twoim celem powinno być uproszczenie rzeczy, aby były bardziej dostępne i lepsze zrozumienie. Dlatego wybierz odpowiedni rodzaj wykresu, który odzwierciedla Twój cel.

Na przykład prosty wykres liniowy może pokazać wzrost określonego trendu w ciągu roku. Z drugiej strony wykres kołowy może przedstawiać procent zysku i straty w poprzednim roku. Inne formy wizualizacji obejmują wykresy zegarowe, wykresy słupkowe, wykresy punktowe i nie tylko.

Wybierz najbardziej odpowiednią i najprostszą formę wizualizacji, aby wyjaśnić odbiorcom spostrzeżenia. Doprowadzi to do jasności koncepcji i pomoże zrozumieć jej wpływ na obecny i przyszły rozwój firmy.

Przeczytaj: Szczegółowa wizualizacja danych

4. Mądrze używaj kolorów

Najprostsza z naszych technik wizualnej analizy danych obejmuje wybór odpowiedniego schematu kolorów do wyświetlania reprezentatywnych zasobów. Wybór odpowiedniej kolorystyki pomaga znacznie poprawić twoje wysiłki. Koncepcje teorii kolorów mają znaczący wpływ na ogólną wydajność modelu wizualizacji. Ponadto podczas analizy danych należy zawsze starać się zachować spójność schematu kolorów.

Możesz użyć ostrych kontrastów, aby odróżnić elementy (np. pozytywne trendy w kolorze zielonym i negatywne trendy w kolorze czerwonym). Ogólnie rzecz biorąc, ludzie używają koloru czerwonego, zielonego, niebieskiego i żółtego, ponieważ można je łatwo zidentyfikować i odszyfrować.

Źródło

5. Z łatwością obsługuj duże dane

Przy ogromnej ilości dostępnych danych obsługa ich stała się bardzo trudna.

Oto kilka podstawowych technik wizualnej analizy danych, które pomogą Ci zarządzać dużymi danymi.

Skorzystaj z tych wskazówek, aby podzielić je na najbardziej uproszczone, racjonalne i proste wizualizacje:

• Dowiedz się, do jakich danych Ty i Twoja firma macie dostęp i ustal, który z nich jest najważniejszy. Następnie zaznacz każdą gałąź informacji, aby ułatwić izolację, interpretację i dekodowanie.
• Upewnij się, że wszyscy menedżerowie, pracownicy i członkowie zespołu rozumieją, skąd pochodzą dane i jak uzyskać do nich dostęp, aby zapewnić efektywne zarządzanie tymi wglądami w różnych działach.
• Zapewnij dostępność i aktualność danych i systemów zarządzania danymi, aby proces wizualizacji był szybki.
• Upewnij się, że korzystasz z biznesowych pulpitów nawigacyjnych, które wyświetlają najważniejsze informacje w łatwo dostępnym, interaktywnym środowisku. Przyspieszają proces wizualizacji, jednocześnie wydobywając pełną wartość informacji.

6. Uporządkuj swoje dane

Po zgrupowaniu danych i podzieleniu ich na odpowiednie segmenty danych możesz zagłębić się i zbudować jasno zdefiniowaną hierarchię. Możesz to zorganizować za pomocą frameworka (kodowanego kolorami, binarnego itp.). Jednak struktura, organizacja i konfiguracja danych pozostaną w ciągłym rozwoju. Próby symulacji są szybsze, łatwiejsze i wydajniejsze dzięki zorganizowanemu systemowi.

7. Uporządkuj swoje nieustrukturyzowane dane

Aby poprawnie zarządzać nieustrukturyzowanymi zestawami danych, możesz przejrzeć diagram sieci lub usługi chmury słów.

Diagram sieci służy również do rysowania mapy graficznej sieci. Ten styl układu jest przydatny podczas przygotowywania szczegółowych dokumentów sieciowych dla projektantów, inżynierów sieci i analityków danych.

Chmury słów zapewniają łatwy do zrozumienia sposób prezentacji różnorodnych zestawów złożonych danych, zgodnie z diagramami sieci. Jednak w porównaniu do obiektów graficznych chmura słów to obraz stworzony przy użyciu słów dla określonego kontekstu lub tematu. Rozmiar każdego słowa reprezentuje jego częstotliwość lub wartość w kontekście danych.

8. Nie zapomnij porównać

To może być najprostsza z naszych technik wizualizacji danych , ale jest istotna. Dzieląc się swoją wiedzą i spostrzeżeniami, powinieneś mieć jak najwięcej szczegółowych porównań. Wyświetlaj jednocześnie dwie mapy, tabele i diagramy, z których każda zapewnia inną reprezentację tych samych statystyk na danej osi czasu.

Na przykład pokaż obok siebie miesięczne raporty sprzedaży za lata 2016 i 2017. W ten sposób możesz uzyskać zwięzły przewodnik po efektach wyników, określający mocne i słabe strony, wzorce, wzloty i dołki, o których każdy powinien mówić i działać.

9. Opowiedz swoją historię

Dzielenie się historią pomoże dotrzeć do widzów i ułatwi im zrozumienie koncepcji przy minimalnym wysiłku. Jest to podobne do marketingu treści, w którym graficznie przedstawiasz informacje, aby przedstawić sensowny pomysł lub cel. Kilka badań naukowych potwierdziło, że ludzie pozytywnie reagują na dobrze znaną historię. Przyjmując takie podejście do swoich działań wizualizacyjnych, nie tylko zaimponujesz publiczności prezentacjami i raportami, ale także zwiększysz swoje szanse na przekazanie najważniejszych wiadomości prowadzących do długoterminowej ewolucji i sukcesu.

Aby stworzyć idealną historię, powinieneś zebrać materiał i myśleć jak pisarz. Utwórz prosty początek, środek i koniec. Uwzględnij konflikt i rozwiązanie. Musisz także rozwinąć suspens w całej swojej fabule, aby wizualizacje miały duży wpływ na słuchaczy.

Przeczytaj także: Najlepsze projekty wizualizacji danych

10. Używaj nowoczesnych narzędzi

Żyjemy w szybkim tempie, nowoczesności, z dala od pióra i papieru. Aby odnieść sukces w zakresie dynamicznej wizualizacji, możesz skorzystać z aktualnych zasobów, które pomogą Ci dokonać najlepszych możliwych wyborów podczas najbezpieczniejszego i najskuteczniejszego gromadzenia danych.

Interfejs sieciowy lub platforma współpracująca z konkretnymi zadaniami zapewnia zrozumiały, zwięzły, szczegółowy i przystępny sposób szybkiego przechwytywania, organizowania i wyświetlania danych. Gwarantuje to, że techniki wizualizacji danych przyniosą jak największy efekt, jednocześnie zabierając jak najmniej czasu.

Jakie czynniki mogą wpłynąć na wybór wizualizacji danych?

Czynniki, które mogą wpływać na wybór wizualizacji danych, obejmują:

• Rodzaj odbiorców: rodzaj odbiorców wpływa na wybór wizualizacji danych. Mogą być ludzie zainteresowani po prostu poznaniem aktualnego stanu, podczas gdy inni mogą zagłębić się w każdy powiązany parametr i koncepcję.
• Kontekst: Należy stosować różne podejścia, aby wykresy wyglądały zgodnie z tłem. Aby podkreślić konkretną statystykę, np. ekstremalny wzrost dochodów w odniesieniu do określonych lat, możesz użyć żywego odcienia dla istotnej pozycji na stole. W przeciwnym razie powinieneś użyć kontrastujących kolorów, aby odróżnić przeciwstawne idee.
• Treść: Rodzaj treści i relacji, którymi chcesz się podzielić, to kolejny czynnik wpływający na wybór wizualizacji. Na przykład, jeśli metryki zmieniają się w czasie, możesz użyć wykresów liniowych, aby pokazać dynamikę, podczas gdy wykresy punktowe mogą pokazać korelację między czynnikami.

Sprawdź: Korzyści z wizualizacji danych

Wniosek

Dane, o których mowa powyżej, techniki wizualizacji, posłużą do napędzania Twoich wysiłków na nowe, udane wyżyny. Jeśli szukasz kursów, które pomogą Ci opanować techniki i koncepcje wizualizacji danych, upGrad jest najlepszym rozwiązaniem. Nasze wszechstronne i pouczające zajęcia, wykorzystujące ilustracje i łatwe do zrozumienia słownictwo, mogą pomóc w zrozumieniu pojęć. Dzięki kursom upGrad opanujesz wszystkie techniki związane z wizualizacją danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.