Veri Görselleştirme – En İyi Uygulamalar ve Temeller

"Dağınıklık ve karışıklık, verilerin nitelikleri değildir - bunlar tasarımın eksiklikleridir." – Edward Tufte

Veri Görselleştirme Nedir?

Michael Friendly, veri görselleştirmesini "bilgi birimleri için nitelikler veya değişkenler de dahil olmak üzere bazı şematik biçimde soyutlanmış bilgi" olarak tanımlar. Başka bir deyişle, nicel içeriği görsel olarak iletmenin tutarlı bir yoludur. Niteliklerine bağlı olarak veriler, çizgi grafiği, çubuk grafiği, pasta grafiği, dağılım grafiği veya harita gibi birçok farklı şekilde temsil edilebilir.

Grafik tasarımcıların en iyi veri görselleştirme uygulamalarına bağlı kalması ve bir veri setini görsel olarak sunmanın en iyi yolunu belirlemesi önemlidir. Veri görselleştirmeleri kullanışlı, görsel olarak çekici olmalı ve asla yanıltıcı olmamalıdır. Özellikle çok büyük veri kümeleriyle çalışırken, hem kullanışlı hem de görsel olarak çekici görselleştirmeler oluşturmak için uyumlu bir format geliştirmek hayati önem taşır.

Veri Görselleştirmeyi Neden Kullanmalı?

IBM'e göre, her gün 2,5 kentilyon bayt veri oluşturuluyor. Araştırma Bilimcisi Andrew McAfee ve MIT'den Profesör Erik Brynjolfsson, "sadece 20 yıl önce tüm internette depolanandan daha fazla verinin internette her saniye geçtiğini" belirtiyorlar.

Dünya giderek artan sayıda elektronik cihazla daha fazla bağlantılı hale geldikçe, veri hacmi katlanarak artmaya devam edecek. IDC, 2025 yılına kadar 163 zettabayt (163 trilyon gigabayt) veri olacağını tahmin ediyor.

Tüm bu verileri insan beyni anlamak zordur - aslında insan beyninin beşten büyük sayıları bir tür analoji veya soyutlama yapmadan kavraması zordur. Veri görselleştirme tasarımcıları bu soyutlamaları yaratmada hayati bir rol oynayabilir.

Neticede büyük veri, kavranmadığı ve faydalı bir şekilde tüketilmediği takdirde hiçbir işe yaramaz. Bu nedenle veri görselleştirme, ekonomiden bilim ve teknolojiye, sağlık ve insan hizmetlerine kadar her şeyde önemli bir rol oynamaktadır. Karmaşık sayıları ve diğer bilgi parçalarını grafiklere dönüştürerek içeriğin anlaşılması ve kullanılması daha kolay hale gelir.

Ne Zaman Kullanılır

Büyük sayıları anlamlı bir şekilde kavramak çok zor olduğundan ve en kullanışlı veri setlerinin çoğu çok büyük miktarda değerli veri içerdiğinden, veri görselleştirme karar vericiler için hayati bir kaynak haline geldi. Tüm bu verilerden yararlanmak için birçok işletme, önemli bilgilerin açık ve verimli bir şekilde anlaşılmasında veri görselleştirmelerinin değerini görür ve karar vericilerin zor kavramları anlamasını, yeni kalıpları belirlemesini ve daha iyi hale getirmek için veriye dayalı içgörüler elde etmesini sağlar. kararlar.

Kaynakları veri görselleştirme tasarım çözümlerine harcamaya değer. İster iş dünyasında, ister teknolojide, bilimde veya başka bir alanda olsun, bilinçli bir karar vermek için büyük veri kümelerini anlamak gereklidir. Net görselleştirmeler, karmaşık verilerin daha kolay kavranmasını ve dolayısıyla eyleme geçilmesini kolaylaştırır.

Prensipler

Net Bir Amaç Tanımlayın

Veri görselleştirme, hayati stratejik soruları yanıtlamalı, gerçek değer sağlamalı ve gerçek sorunların çözülmesine yardımcı olmalıdır. Örneğin, performansı izlemek, müşteri davranışını izlemek ve süreçlerin etkinliğini ölçmek için kullanılabilir. Bir veri görselleştirme projesinin başlangıcında, amacı ve öncelikleri net bir şekilde tanımlamak için zaman ayırmak, sonucu daha kullanışlı hale getirecek ve gereksiz görseller oluşturmak için zaman kaybetmeyi önleyecektir.

Kitleyi Tanıyın

Hedef kitleyle net bir şekilde iletişim kurmak için tasarlanmadıysa, bir veri görselleştirme işe yaramaz. İzleyicinin uzmanlığıyla uyumlu olmalı ve izleyicilerin verileri kolay ve hızlı bir şekilde görüntülemesine ve işlemesine izin vermelidir. İzleyicinin veriler tarafından sunulan temel ilkelere ne kadar aşina olduğunu ve ayrıca çizelgelerin ve grafiklerin düzenli olarak görüntülenme olasılığının daha yüksek olduğu STEM alanlarında bir geçmişe sahip olup olmadıklarını göz önünde bulundurun.

Verileri Düzgün Göstermek için Görsel Özellikleri Kullanın

Çok farklı türde çizelgeler var. Sunulan verileri görselleştirmek için hangi türün en iyi olduğuna karar vermek başlı başına bir sanattır. Doğru grafik, yalnızca verilerin anlaşılmasını kolaylaştırmakla kalmayacak, aynı zamanda en doğru ışıkta sunacaktır. Doğru seçimi yapmak için ne tür verileri iletmeniz gerektiğini ve kime iletildiğini düşünün.

Veri Görselleştirme için En Popüler Grafik Türleri:

Çizgi Grafikler: Zaman içindeki değerleri karşılaştırmak için çizgi grafikler kullanılmalıdır ve hem büyük hem de küçük değişiklikleri görüntülemek için mükemmeldir. Ayrıca, birden fazla veri grubundaki değişiklikleri karşılaştırmak için de kullanılabilirler.

Çubuk Grafikler: Çeşitli kategorilerdeki nicel verileri karşılaştırmak için çubuk grafikler kullanılmalıdır. Zaman içindeki değişiklikleri izlemek için de kullanılabilirler, ancak yalnızca bu değişiklikler önemli olduğunda en iyi şekilde kullanılırlar.

Dağılım Grafikleri: Bir veri kümesi için iki değişkenin değerlerini görüntülemek için dağılım grafikleri kullanılmalıdır. İki küme arasındaki ilişkileri keşfetmek için mükemmeller.

Pasta Grafikler: Bir bütünün parçalarını göstermek için pasta grafikler kullanılmalıdır. Zaman içindeki değişiklikler gibi şeyleri görüntüleyemezler.

Düzenli ve Tutarlı Tutun

Tutarlılık, büyük bir veri kümesini bir görselleştirmede derlerken özellikle önemlidir. Tutarlı bir tasarım etkin bir şekilde arka planda kaybolacak ve kullanıcıların bilgileri kolayca işlemesine olanak tanıyacaktır. En iyi görselleştirmeler, izleyicilerin "yüz yüze" olmadan veya başka bir şekilde kendilerine dikkat çekmeden sunulan veriler hakkında sonuca varmalarına yardımcı olur. Verileri mümkün olan en iyi şekilde gösterirler.

Bir veri hiyerarşisi oluşturmak, çeşitli veri noktalarını karar vericiler için uygun bir şekilde gösterir. En büyük değerleri vurgulamak için en yüksekten en düşüğe sıralayabilir veya kullanıcılar için daha önemli olan bir kategoriyi belirgin bir şekilde görüntüleyebilirsiniz.

Verilerin görüntülenme sırası, kullanılan renkler (en önemli noktalar için daha parlak renkler veya temel veriler için gri gibi) ve grafiğin çeşitli öğelerinin boyutu (bir pasta grafiğin belirli dilimlerini grafiğin normal sınırı), kullanıcıların verileri daha kolay yorumlamasına yardımcı olabilir. Bu teknikleri kullanırken hiçbirinin olmaması gereken durumlarda önyargı oluşturmaya dikkat edin.

Veri Görselleştirmeyi Kapsayıcı Hale Getirin

Renk , bilgiyi temsil etmenin ve ayırt etmenin bir yolu olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Salesforce tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, kullanıcı kararlarında da önemli bir faktör.

Estetik açıdan daha çekici olacağından, ince renk varyasyonları olan paletler için daha güçlü tercihlere sahip olacaklarını varsayarak, insanların grafiklerde kullanılan farklı renk kombinasyonlarına nasıl tepki verdiklerini analiz ettiler.

Ancak, çekici olmakla birlikte, ince paletlerin çizelgeleri analiz etmeyi ve içgörü kazanmayı daha zor hale getirdiğini buldular. Bu, verileri görüntülemek için bir görselleştirme oluşturma amacını tamamen ortadan kaldırır.

Benzer renklere ve daha az kontrasta sahip çizelgeleri ortalama bir kişi için okumak zorsa, mükemmel görüşe sahip olmayan insanlar için daha da zordur ve nüfusun önemli bir bölümünü temsil ederler. Dünya Sağlık Örgütü'ne göre, tahminen 253 milyon insan görme bozukluğu ile yaşıyor.

Neyse ki, Photoshop ve Illustrator'daki renk körlüğü provaları gibi, bir görüntünün bu bozukluklara sahip kişiler tarafından nasıl görselleştirileceğini kontrol etmek için kullanılabilecek araçlar var. Yeterince büyük yazı tipi boyutları ve yazı ile arka plan arasında yeterli karşıtlık kullanmak gibi diğer şeyler de yardımcı olur.

Simülasyon araçları renk paleti ile ilgili sorunları ortaya çıkarırsa, grafiğin okunabilirliğini iyileştirebilecek teknikler vardır:

• Yüksek kontrastlı renkler kullanın.
• Farklı bilgi türlerini iletmek için renk kullanımını desen veya doku ile tamamlayın.
• Öğeleri etiketlemek için metin veya simgeler kullanın.

Yazı tipi seçimi metnin okunabilirliğini etkileyerek amaçlanan anlamı artırabilir veya azaltabilir. Bu nedenle, yazı tiplerini görüntülemekten kaçınmak ve daha basit serif veya sans serif yazı tiplerine bağlı kalmak daha iyidir.

Veri görselleştirmesinin, ortamı için okunaklı bir yazı tipi boyutuna sahip olduğundan emin olun. Smashing Magazine , “Modern web tasarımında gövde kopyası için genellikle minimum boyut 16 piksel olmalıdır” önerisinde bulunuyor.

Verileri Bozmayın

Harika bir veri görselleştirme, çarpıtmalardan kaçınarak hikayeyi net bir şekilde anlatmalıdır. 3B pasta grafikler gibi veri kümesini doğru bir şekilde temsil etmeyen görsel temsillerin kullanılmasından kaçının.

Veri görselleştirmeleri, verilerin kendisini bozmadan izleyicileri belirli sonuçlara götürebilir. Bu, özellikle genel olarak veri iletmek yerine belirli bir sonucu desteklemek için oluşturulan, kamu tüketimi için infografikler gibi şeyler tasarlamada özellikle yararlı olabilir. Renk seçimleri ve belirli veri noktalarının çağrılması gibi şeyler, yanıltıcı grafikler oluşturmadan (bu potansiyel olarak bir tasarımcının güvenilirliğini sorgulayabilir) bu amaçla kullanılabilir.

Kötü Veri Görselleştirme Örnekleri

İyi Veri Görselleştirme Örnekleri

Çözüm

İyi veri görselleştirme, grafikleri kullanarak bir veri kümesini açık ve etkili bir şekilde iletmelidir. En iyi görselleştirmeler, verileri bir bakışta anlamayı kolaylaştırır. Karmaşık bilgileri alırlar ve hedef kitlenin anlamasını ve kararlarını temel almalarını kolaylaştıracak şekilde parçalara ayırırlar.

Edward R. Tufte'nin belirttiği gibi, "tasarımın temel testi, içeriğin ne kadar şık olduğu değil, içeriğin anlaşılmasına ne kadar iyi yardımcı olduğudur." Özellikle veri görselleştirmeleri bu fikre bağlı kalmalıdır. Amaç, tasarımın kendisine dikkat çekmek değil, tasarım yoluyla verileri geliştirmektir.

Bu veri görselleştirme en iyi uygulamalarını akılda tutmak, hedef kitleleri için gerçekten yararlı olan bilgi grafikleri tasarlama sürecini basitleştirir.

Daha fazla okuma:

• Bu Veri Görselleştirmelerinden İlham Alın
• Analitiklerinizi Bu Pano Tasarım İlhamlarıyla Yükseltin
• Pano Tasarımı - Hususlar ve En İyi Uygulamalar
• Sunum Tasarımı ve Görsel Hikaye Anlatma Sanatı
• Ürün Tasarımında İnsan Merkezli Tasarımın Önemi
• En İyi UX Tasarımcı Portföyleri – İlham Veren Vaka Çalışmaları ve Örnekler