Визуализация данных — лучшие практики и основы

«Беспорядок и путаница — это не атрибуты данных, это недостатки дизайна». — Эдвард Тафте

Что такое визуализация данных?

Майкл Френдли определяет визуализацию данных «как информацию, которая была абстрагирована в некоторой схематической форме, включая атрибуты или переменные для единиц информации». Другими словами, это последовательный способ визуального представления количественного содержания. В зависимости от атрибутов данные могут быть представлены разными способами, например в виде линейного графика, гистограммы, круговой диаграммы, точечной диаграммы или карты.

Графическим дизайнерам важно придерживаться передовых методов визуализации данных и определять наилучший способ визуального представления набора данных. Визуализация данных должна быть полезной, визуально привлекательной и никогда не вводить в заблуждение. Особенно при работе с очень большими наборами данных разработка связного формата жизненно важна для создания визуализаций, которые одновременно полезны и визуально привлекательны.

Зачем использовать визуализацию данных

По данным IBM, каждый день создается 2,5 квинтиллиона байт данных. Ученый-исследователь Эндрю Макафи и профессор Эрик Бриньолфссон из Массачусетского технологического института отмечают, что «каждую секунду через Интернет проходит больше данных, чем всего 20 лет назад хранилось во всем Интернете».

Поскольку мир становится все более и более связанным с растущим числом электронных устройств, объем данных будет продолжать расти в геометрической прогрессии. IDC прогнозирует, что к 2025 году объем данных составит 163 зеттабайта (163 триллиона гигабайт).

Все эти данные трудно понять человеческому мозгу — на самом деле, человеческому мозгу трудно понять числа больше пяти без проведения какой-либо аналогии или абстракции. Дизайнеры визуализации данных могут сыграть жизненно важную роль в создании этих абстракций.

В конце концов, большие данные бесполезны, если их нельзя осмыслить и использовать с пользой. Вот почему визуализация данных играет важную роль во всем: от экономики до науки и техники, здравоохранения и социальных услуг. Превращая комплексные числа и другую информацию в графики, контент становится проще для понимания и использования.

Когда использовать

Поскольку большие числа так сложно осмыслить каким-либо осмысленным образом, а многие из наиболее полезных наборов данных содержат огромные объемы ценных данных, визуализация данных стала жизненно важным ресурсом для лиц, принимающих решения. Чтобы воспользоваться всеми этими данными, многие компании видят ценность визуализации данных в четком и эффективном понимании важной информации, что позволяет лицам, принимающим решения, понимать сложные концепции, выявлять новые закономерности и получать информацию на основе данных для повышения эффективности. решения.

Стоит потратить ресурсы на дизайнерские решения для визуализации данных . Понимание больших наборов данных необходимо для принятия обоснованного решения — будь то в бизнесе, технологиях, науке или другой области. Четкие визуализации облегчают понимание сложных данных, а значит, и принятие мер.

Принципы

Определите четкую цель

Визуализация данных должна отвечать на жизненно важные стратегические вопросы, приносить реальную пользу и помогать решать реальные проблемы. Его можно использовать, например, для отслеживания производительности, мониторинга поведения клиентов и измерения эффективности процессов. Потратив время в начале проекта визуализации данных на четкое определение цели и приоритетов, вы сделаете конечный результат более полезным и предотвратите трату времени на создание ненужных визуальных элементов.

Знай аудиторию

Визуализация данных бесполезна, если она не предназначена для четкого общения с целевой аудиторией. Он должен быть совместим с опытом аудитории и позволять зрителям легко и быстро просматривать и обрабатывать данные. Примите во внимание, насколько аудитория знакома с основными принципами, представленными в данных, а также вероятность того, что они имеют опыт работы в областях STEM, где диаграммы и графики, скорее всего, будут просматриваться на регулярной основе.

Используйте визуальные функции для правильного отображения данных

Существует очень много разных типов графиков. Решение о том, какой тип лучше всего подходит для визуализации представляемых данных, само по себе является искусством. Правильная диаграмма не только облегчит понимание данных, но и представит их в наиболее точном свете. Чтобы сделать правильный выбор, подумайте, какой тип данных вам нужно передавать и кому они передаются.

Вот самые популярные типы диаграмм для визуализации данных:

Линейные диаграммы. Линейные диаграммы следует использовать для сравнения значений во времени, и они отлично подходят для отображения как больших, так и малых изменений. Их также можно использовать для сравнения изменений более чем одной группы данных.

Гистограммы: Гистограммы следует использовать для сравнения количественных данных из нескольких категорий. Их также можно использовать для отслеживания изменений с течением времени, но лучше всего использовать их только тогда, когда эти изменения значительны.

Диаграммы рассеяния: Диаграммы рассеяния следует использовать для отображения значений двух переменных для набора данных. Они отлично подходят для изучения взаимосвязей между двумя наборами.

Круговые диаграммы: круговые диаграммы следует использовать для отображения частей целого. Они не могут отображать такие вещи, как изменения с течением времени.

Держите его организованным и последовательным

Согласованность особенно важна при компиляции большого набора данных в визуализацию. Согласованный дизайн эффектно отойдет на второй план, позволяя пользователям легко обрабатывать информацию. Лучшие визуализации помогают зрителям делать выводы о представленных данных, не бросаясь вам в глаза или иным образом не привлекая к себе внимания. Они просто отображают данные в лучшем виде.

Создание иерархии данных показывает различные точки данных в удобном для лиц, принимающих решения виде. Вы можете сортировать от большего к меньшему, чтобы выделить самые большие значения или отобразить категорию, которая более важна для пользователей, на видном месте.

Даже порядок отображения данных, используемые цвета (например, более яркие цвета для наиболее важных точек или серый цвет для базовых данных) и размер различных элементов диаграммы (например, расширение определенных сегментов круговой диаграммы за обычная граница диаграммы) может помочь пользователям легче интерпретировать данные. Остерегайтесь создания предвзятости там, где ее быть не должно, при использовании этих методов.

Сделайте визуализацию данных инклюзивной

Цвет широко используется как способ представления и дифференциации информации. Согласно недавнему исследованию, проведенному Salesforce, это также является ключевым фактором в принятии решений пользователями.

Они проанализировали, как люди реагировали на различные комбинации цветов, используемые в диаграммах, предполагая, что они будут иметь более сильные предпочтения к палитрам с тонкими цветовыми вариациями, поскольку это будет более эстетически привлекательным.

Однако они обнаружили, что, хотя и привлекательные, тонкие палитры затрудняют анализ диаграмм и получение информации. Это полностью противоречит цели создания визуализации для отображения данных.

Если диаграммы с похожими цветами — и менее контрастными — трудно читать обычному человеку, они еще труднее для людей с несовершенным зрением, а они представляют значительную часть населения. По данным ВОЗ, около 253 миллионов человек живут с нарушением зрения.

К счастью, существуют инструменты для проверки того, как изображение будет визуализироваться людьми с такими нарушениями, например проверка цветовой слепоты в Photoshop и Illustrator. Другие вещи, такие как использование достаточно больших размеров шрифта и адекватного контраста между шрифтом и фоном, также полезны.

Если инструменты моделирования выявляют проблемы с цветовой палитрой, есть приемы, которые могут улучшить читаемость графика:

• Используйте цвета с высокой контрастностью.
• Дополните использование цвета узором или текстурой, чтобы передать различные типы информации.
• Используйте текст или значки для маркировки элементов.

Выбор шрифта может повлиять на удобочитаемость текста, усиливая или уменьшая предполагаемое значение. Из-за этого лучше избегать экранных шрифтов и придерживаться более простых шрифтов с засечками или без засечек.

Убедитесь, что визуализация данных имеет разборчивый размер шрифта для своего носителя. Журнал Smashing Magazine предлагает «минимальный размер основного текста в современном веб-дизайне, как правило, 16 пикселей».

Не искажайте данные

Хорошая визуализация данных должна четко рассказывать историю, избегая искажений. Избегайте использования визуальных представлений, которые не точно представляют набор данных, таких как круговые диаграммы в 3D.

Визуализация данных может привести зрителей к определенным выводам, не искажая сами данные. Это может быть особенно полезно при разработке таких вещей, как инфографика для общественного потребления, обычно создаваемая для подтверждения конкретного вывода, а не просто для передачи данных. Для этого можно использовать такие вещи, как выбор цвета и вызов определенных точек данных, не создавая графику, которая вводит в заблуждение (что потенциально может поставить под сомнение доверие к дизайнеру).

Примеры неверных визуализаций данных

Примеры хорошей визуализации данных

Заключение

Хорошая визуализация данных должна четко и эффективно передавать набор данных с помощью графики. Лучшие визуализации позволяют легко понять данные с первого взгляда. Они берут сложную информацию и разбивают ее таким образом, чтобы целевая аудитория могла легко ее понять и на которой основывать свои решения.

Как заметил Эдвард Р. Тафти, «главным критерием дизайна является то, насколько хорошо он помогает понять содержание, а не то, насколько он стильный». Визуализация данных, в частности, должна соответствовать этой идее. Цель состоит в том, чтобы улучшить данные с помощью дизайна, а не привлечь внимание к самому дизайну.

Учет этих передовых методов визуализации данных упрощает процесс разработки инфографики, которая действительно полезна для их аудитории.

Дальнейшее чтение:

• Вдохновитесь этими визуализациями данных
• Обновите свою аналитику с помощью этих идей для дизайна информационных панелей
• Дизайн приборной панели — рекомендации и рекомендации
• Дизайн презентации и искусство визуального повествования
• Важность ориентированного на человека дизайна в дизайне продукта
• Лучшие портфолио дизайнеров UX — вдохновляющие тематические исследования и примеры