Care recunoaște cele trei trăsături ale unei vizuale efective

Când macheta dvs. alb-negru este completă, sunteți gata să adăugați vizuale oh-atât de puternice care va face pop. De asta ați început să începeți această călătorie, nu? Atunci când adăugați imagini vizuale la macheta dvs., este important să vă concentrați asupra adăugării de efecte vizuale eficiente. Din păcate, datorită lipsei de conducere a gândirii și a instruirii în industria de business intelligence (BI), o mulțime de vizualizări de date atractive, dar ineficiente, oferă valoare zero. Faceți doar o căutare pe Internet pentru vizualizări de date pentru a vedea câteva exemple.

Tabelul de mai jos prezintă trei trăsături principale ale unei vizuale eficiente.

Trei trăsături ale unei trasaturi eficiente

	Details
Datele sunt clare.	Asigurați-vă că datele sunt clare, atât în ​​scop, cât și în afișajul .
Visual se potrivește cu datele.	Indiferent dacă alegeți o diagramă sau un text, asigurați-vă că utilizați vizual vizual pentru lucrare.
Excepțiile sunt ușor de observat.	Indiferent dacă subliniați o comparație sau valori excepționale în datele , ar trebui să ușurați ca utilizatorii dvs. să identifice excepțiile în date.

Tabelul precedent a fost influențat de Edward Tufte, considerat a fi nașul vizualizării datelor. Cartea sa Afișarea vizuală a informațiilor cantitative , Ediția a II-a (Graphics Press), este una dintre cele mai bine apreciate cărți din domeniul vizualizării datelor. Deși este nevoie de o abordare științifică, este o necesitate de citire a datelor, atât pentru începători, cât și pentru experți.

Aceste trei trăsături nu sunt all-inclusive, deci nu trebuie să vă așteptați ca toți să decidă dacă o imagine vizuală ar trebui să o facă în macheta ta. În schimb, utilizați-le ca îndrumări pe măsură ce vă alegeți imaginile. Cele mai multe trăsături pe care le aveți în fiecare vizual, cu atât mai eficiente vor fi datele dvs. de ansamblu!

Datele sunt clare

Vizualizările eficiente afișează date clare atât în ​​prezentare, cât și în scopuri, nedeformate în nici un fel. O greșeală obișnuită este aceea de a împinge prea multe date într-o singură vizuală, determinând punctul important al datelor să fie ascunse, umbrite sau distorsionate de tot zgomotul. Figura următoare prezintă un bun exemplu de vizualizare a datelor care utilizează o diagramă a gogoșilor pentru a arăta tipurile de dispozitive mobile pe care le utilizează. Vedeți modul în care efectul 3-D face foarte dificilă înțelegerea datelor.

De asemenea, este important să se asigure că scopul vizuale este foarte clar, astfel încât utilizatorul să nu aibă loc pentru o interpretare greșită. O vizualizare bună a datelor spune o poveste dintr-o privire, lăsând cititorul mai mult dorit.Dacă vizualizarea datelor este confuză sau interpretată greșit, majoritatea utilizatorilor se dezactivează și o abandonează. Figura de mai jos arată un exemplu de vizualizare confuză care descrie utilizarea rețelei sociale. Din păcate, culorile și procentele par să nu aibă corelație și, prin urmare, sunt foarte confuze. Poți să spui ce reprezintă imaginea?

Se potrivește vizual datele

Visual trebuie să se potrivească datelor. Vizuale sunt mai mult decât grafice, cu toate acestea, și anumite vizuale doar nu se potrivesc anumite date. De obicei, puteți prezenta datele în mai multe moduri. Misiunea dvs. este de a găsi modul cel mai eficient de a face acest lucru.

Nu ar trebui să utilizați niciodată o diagramă de plăci, de exemplu, pentru a afișa date cu mai mult de cinci puncte de date sau pentru a afișa orice set de date cu puțin sau fără variante de amploare. În mod similar, nu ar trebui să utilizați niciodată o tabelă sau un tabel de scoruri pentru a arăta o tendință în timp.

Figura de mai jos prezintă două vizualizări care grafice aceleași date. Diagrama din partea de sus este cea mai bună opțiune pentru afișarea tendinței de marjă de vânzări în 2014, pentru că este clar că cheltuielile companiei depășesc profiturile companiei. Diagrama coloanelor din partea de jos nu transmite această tendință la fel de clar. Graficele de coloane sunt cele mai utilizate pentru a compara elementele.

Excepțiile sunt ușor de observat

Indiferent dacă sunt sub formă de alerte, comparații sau valori excepționale, excepțiile din date ar trebui să fie ușor de observat într-o viziune eficientă. Dacă o excepție necesită o analiză profundă suplimentară pentru a înțelege, există șanse ca vizualul să nu fie eficient.

Excepțiile în vizualizările de date sunt extrem de puternice și pot aduce o mare valoare. Atunci când utilizatorii pot detecta excepții și le pot descifra rapid, ei știu dacă este necesară o atenție imediată, moderată sau ușoară. Evidențierea excepțiilor oferă, de asemenea, o perspectivă asupra tendințelor potențiale care pot necesita atenție.

Figura următoare prezintă o diagramă care utilizează o alertă pentru a evidenția unele dintre excepțiile din tendința datelor de vânzări.