Başarılı Sunumlar İçin En İyi 10 Veri Görselleştirme Tekniği [2022'de]

Veri Görselleştirme nedir?

Veri görselleştirme , tablolarda, haritalarda, grafiklerde vb. bilgilerin grafiksel bir temsilinin oluşturulması anlamına gelir. Veri görselleştirme , veri analitiğinin önemli bir parçası olarak hizmet eder ve karmaşık sayısal ve gerçek rakamlar kullanarak mevcut senaryoda büyük verilerin yorumlanmasına yardımcı olur.

Veri Görselleştirme Neden Önemlidir?

Dünya çapındaki işletmeler için sonsuz miktarda veri mevcutken, zorluk verilerin yorumlanmasında yatmaktadır. Veriler doğru yorumlanır ve temsil edilirse, bir işletmenin büyümesine ilişkin değerli bilgiler sunabilir. Veri görselleştirme teknikleri , şirketlerin ve bireylerin en karmaşık veri kümelerini bile basit çizelgelere ve grafiklere dönüştürerek anlamalarını sağlar.

Son araştırmalar, veri analitiğinde görselleştirmelerin uygun kullanımının iş toplantılarını %24 oranında kısaltma potansiyeli taşıdığını keşfetti. Görselleştirme yeteneklerine sahip iyi bir iş zekası stratejisi, bir işletmenin yatırım getirisini (ROI) önemli ölçüde artırabilir. Bu nedenle, veri görselleştirme, bir işletmenin sürdürülebilir başarısı için kritik öneme sahiptir. Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Farklı Veri Görselleştirme Teknikleri Nelerdir?

İşletmenin büyümesini sağlamak için çeşitli görsel veri analiz teknikleri uygulanabilir.

Bunlardan bazıları aşağıda belirtilmiştir:

1. Hedef Kitlenizi Tanıyın

Bu, veri görselleştirme ile ilgili en çok gözden kaçan yönlerden biri olarak kabul edilebilir. Verileri çizelge ve grafikler halinde sunarken hedef kitleyi tanımak, onların ihtiyaç ve beklentilerini anlamak akıllıca olacaktır.

Bazı paydaşlar ve yöneticiler basit bir pasta grafiği veya çubuk grafiği görmekten mutlu olabilir. Ancak, konuyu derinlemesine araştırmanızı ve içgörüleri açıklamanızı isteyen başkaları olabilir. Bu nedenle toplantıdan önce sunumunuzun hedef kitlesi hakkında kapsamlı bir araştırma yapmanız önemle tavsiye edilir. Ardından, beklentilerini karşılayacak görseller oluşturun.

Okumalısınız: Tablo Veri Görselleştirme

Tıpkı diğer iş arayışları gibi, çabalarınız da ancak arkalarındaki strateji kadar etkilidir. Grafikler, çizelgeler ve görsellerle veri raporları oluşturmadan önce amaç ve hedefleri belirlemek önemlidir. Hedef kitlenizle paylaşmak istediğiniz en önemli veri içgörülerine de karar vermelisiniz.

Neyi açıklamak istediğinize ve ihtiyacınız olan sonuca ilişkin net bir fikre sahip olmak, doğru görselleştirmeler oluşturmayı kolaylaştırır. Çabalarınızı yönlendirmenin en etkili yollarından biri, devam eden kampanyalarınız veya projeleriniz için bir dizi ilgili Temel Performans Göstergesi (KPI) kullanmaktır.

Kaynak

3. Doğru Görsel Türü Seçin

Ekrandaki bir dizi karmaşık grafikle izleyicilerinizin kafasını karıştırmak istemezsiniz. Amacınız daha erişilebilir ve daha iyi bir anlayış için işleri basitleştirmek olmalıdır. Bu nedenle, amacınızı yansıtan doğru grafik türünü seçin.

Örneğin, basit bir çizgi grafiği, yıl boyunca belirli bir trenddeki büyümeyi gösterebilir. Öte yandan, bir pasta grafiği, bir önceki yıldaki kar ve zararın yüzdesini temsil edebilir. Diğer görselleştirme biçimleri, gösterge çizelgeleri, çubuk grafikler, dağılım grafikleri ve daha fazlasını içerir.

İçgörüleri hedef kitlenize açıklamak için en uygun ve en basit görsel biçimi seçin. Bu, kavramın netliğine yol açacak ve mevcut ve gelecekteki ticari büyüme üzerindeki etkisini anlamalarına yardımcı olacaktır.

Okuyun: Ayrıntılı Veri Görselleştirme

4. Renkleri Akıllıca Kullanın

Görsel veri analizi tekniğimizin en basiti, temsili varlıkları görüntülemek için doğru renk şemasını seçmeyi içerir. Doğru renk şemasını seçmek, çabalarınızı önemli ölçüde artırmanıza yardımcı olur. Renk teorisinin kavramları, görselleştirme modelinizin genel performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Ayrıca, veri analizinizde her zaman renk şemanızı tutarlı tutmaya çalışmalısınız.

Öğeler arasında ayrım yapmak için keskin karşıtlıklar kullanabilirsiniz (örneğin, yeşildeki olumlu eğilimler ve kırmızıdaki olumsuz eğilimler). Genelde insanlar kırmızı, yeşil, mavi ve sarıyı kullanırlar çünkü bunlar kolayca tanımlanabilir ve şifresi çözülebilir.

Kaynak

5. Büyük Verileri Kolaylıkla İşleyin

Çok büyük miktarda veri mevcut olduğundan, onu işlemek çok zor hale geldi.

Büyük verilerinizi yönetmenize yardımcı olacak bazı temel görsel veri analizi teknikleri.

Mümkün olan en akıcı, rasyonel ve basit görselleştirmeler için onu parçalamak için bu ipuçlarını kullanın:

• Sizin ve şirketinizin erişimi olan verileri bulun ve hangisinin en önemli olduğunu belirleyin. Ardından, ayırmayı, yorumlamayı ve kodunu çözmeyi kolaylaştırmak için her bir bilgi dalını işaretleyin.
• Tüm yöneticilerinizin, personelinizin ve ekip üyelerinizin verilerin nereden geldiğini ve bu içgörülerin departmanlar arasında verimli bir şekilde yönetilmesini sağlamak için verilere nasıl erişileceğini anladığından emin olun.
• Görselleştirme sürecini hızlandırmak için veri ve veri yönetim sistemlerini erişilebilir ve güncel tutun.
• Erişimi kolay, etkileşimli bir ortamda temel bilgileri görüntüleyen iş panolarını kullandığınızdan emin olun. Bilginin tam değerini çıkarmaya devam ederken görselleştirme sürecini hızlandırırlar.

6. Verilerinizi Düzenleyin

Verilerinizi gruplandırdıktan ve ilgili veri segmentlerine ayırdıktan sonra, daha derine inebilir ve açıkça tanımlanmış bir hiyerarşi oluşturabilirsiniz. Bir çerçeve (renk kodlu, ikili, vb.) kullanarak düzenleyebilirsiniz. Ancak, verilerin yapısı, organizasyonu ve konfigürasyonu sürekli gelişme halinde kalacaktır. Simülasyon denemeleri organize bir sistemle daha hızlı, daha kolay ve daha verimlidir.

7. Yapılandırılmamış Verilerinizi Düzenleyin

Yapılandırılmamış veri kümelerini doğru bir şekilde yönetmek için ağ şemasını veya kelime bulut hizmetlerini inceleyebilirsiniz.

Bir ağ grafik haritası çizmek için bir ağ diyagramı da kullanılır. Bu düzen stili, tasarımcılar, ağ mühendisleri ve veri analistleri için ayrıntılı ağ belgeleri hazırlarken kullanışlıdır.

Kelime bulutları, ağ diyagramları doğrultusunda çeşitli karmaşık veri kümelerini sunmak için kolay anlaşılır bir araç sağlar. Bununla birlikte, grafik nesnelerle karşılaştırıldığında, bir kelime bulutu, belirli bir bağlam veya konu için kelimeler kullanılarak oluşturulan bir görüntüdür. Her kelimenin boyutu, veri bağlamındaki sıklığını veya değerini temsil eder.

8. Karşılaştırmayı Unutmayın

Veri görselleştirme tekniklerimizin en basiti olabilir , ancak konuyla ilgilidir. Bilgilerinizi ve gözlemlerinizi paylaşırken mümkün olduğunca detaylı karşılaştırmalar yapmalısınız. Her biri belirli bir zaman çizelgesinde aynı istatistiklerin farklı temsillerini sağlayan iki haritayı, tabloyu, diyagramı aynı anda görüntüleyin.

Örneğin, 2016 ve 2017 için aylık satış raporlarını yan yana gösterin. Bu şekilde, sonuçların etkisi hakkında herkesin konuşması ve harekete geçmesi gereken güçlü yönleri, sakıncaları, kalıpları, yüksek noktaları ve dip noktaları özetleyen kısa bir kılavuza sahip olabilirsiniz.

9. Hikayenizi Anlatın

Hikayeyi paylaşmak, izleyicilere ulaşmaya yardımcı olacak ve en az çabayla konsepti anlamalarını kolaylaştıracaktır. Bu, anlamlı bir fikir veya hedef sunmak için bilgileri grafiksel olarak gösterdiğiniz içerik pazarlamasına benzer. Birkaç bilimsel çalışma, insanların iyi bilinen bir hikayeye olumlu tepki verdiğini doğruladı. Görselleştirme çabalarınızda bu yaklaşımı benimseyerek, yalnızca sunumlarınız ve raporlarınızla hedef kitlenizi etkilemekle kalmayacak, aynı zamanda uzun vadeli evrim ve başarıya giden en kritik mesajlarınızı iletme şansınızı da artıracaksınız.

Mükemmel bir hikaye yaratmak için malzemenizi toplamalı ve bir yazar gibi düşünmelisiniz. Basit bir başlangıç, orta ve son oluşturun. Çatışma ve çözümü dahil edin. Görselleştirmelerinizin dinleyiciler üzerinde büyük bir etkisi olması için arsanız boyunca bir gerilim de geliştirmelisiniz.

Ayrıca Okuyun: En İyi Veri Görselleştirme Projeleri

10. Modern Araçları Kullanın

Kalem ve kağıttan uzak, hızlı ve modern bir çağda yaşıyoruz. Başarılı bir görselleştirme başarısı elde etmek için, verilerinizi en güvenli ve başarılı bir şekilde toplarken mümkün olan en iyi seçimleri yapmanıza yardımcı olacak mevcut kaynakları kullanabilirsiniz.

Göreve özel, işbirliğine dayalı bir web arabirimi veya platformu, verileri hızlı bir şekilde yakalama, düzenleme ve görüntüleme için anlaşılır, özlü, ayrıntılı ve erişilebilir bir yol sağlar. Bu, veri görselleştirme tekniklerinin mümkün olduğu kadar az zaman alırken mümkün olduğunca fazla etkiye sahip olmasını sağlar.

Hangi Faktörler Veri Görselleştirme Seçeneklerini Etkileyebilir?

Veri görselleştirme seçimlerini etkileyebilecek faktörler şunları içerir:

• Hedef Kitle Türü: Hedef kitlenin türü, veri görselleştirme seçimini etkiler. Sadece mevcut durumu bilmekle ilgilenen insanlar olabilir, diğerleri ise ilgili her parametre ve kavramı daha derinlemesine araştırabilir.
• Bağlam: Grafiklerin arka plana göre görünmesini sağlamak için çeşitli yaklaşımlar kullanmalısınız. Belirli bir istatistiği, örneğin belirli yıllara göre aşırı gelir gelişimini vurgulamak için, tablodaki temel öğe için canlı bir gölge kullanmayı seçebilirsiniz. Aksi takdirde, karşıt fikirleri ayırt etmek için zıt renkler kullanmalısınız.
• İçerik: Paylaşmak istediğiniz içerik türü ve ilişki, görselleştirme seçiminizi etkileyen diğer bir faktördür. Örneğin, metrikler zamanla değişirse, dinamikleri göstermek için çizgi grafikleri kullanabilirsiniz, dağılım grafikleri ise faktörler arasında bir korelasyon gösterebilir.

Kontrol edin: Veri Görselleştirmenin Faydaları

Çözüm

Yukarıda bahsedilen görselleştirme teknikleri, çabalarınızı yeni başarılı zirvelere taşımaya hizmet edecektir. Veri görselleştirme teknikleri ve kavramlarında uzmanlaşmanıza yardımcı olabilecek kurslar arıyorsanız , upGrad en iyi seçeneğinizdir. Resimler ve anlaşılması kolay kelimeler kullanan kapsamlı ve bilgilendirici sınıflarımız, kavramları anlamanıza yardımcı olabilir. upGrad'ın kursları ile veri görselleştirme ile ilgili tüm tekniklerde ustalaşabilirsiniz.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.