Innehållsförteckning:
Video: Thoth's Pill - an Animated History of Writing 2024
När din svartvita mock-up är klar är du redo att lägga till de oh-så kraftfulla bilderna det kommer att göra det pop. Därför började du resan till att börja med, eller hur? När du lägger till visuella bilder i din mock-up, är det viktigt att fokusera på att lägga till effektiva bilder. Tyvärr, på grund av brist på tankledarskap och träning i affärsinformationsindustrin (BI), ger massor av visuellt attraktiva men ineffektiva datavisualiseringer nollvärde. Gör bara en Internet-sökning efter datavisualiseringar för att se några exempel.
I tabellen nedan visas de tre huvuddragen i ett effektivt visuellt.
| Egenskaper | Detaljer |
|---|---|
| Data är klar. | Kontrollera att data är tydliga, både i syfte och
. |
| Visual passar data. | Oavsett om du väljer ett diagram eller en text, se till att du använder
rätt visuellt för jobbet. |
| Undantag är lätta att upptäcka. | Om du markerar en jämförelse eller avvikare i
-data, bör du göra det enkelt för användarna att identifiera undantag i data. |
Den föregående tabellen påverkades av Edward Tufte, som anses vara gudfadern för datavisualisering. Hans bok Den visuella visningen av kvantitativ information , 2: a upplagan (Graphics Press), är en av de bäst betraktade böckerna i datavisningsfältet. Även om det tar ett vetenskapligt tillvägagångssätt, är det en måste-läs för data, både nybörjare och experter.
Dessa tre egenskaper är inte allomfattande, så du borde inte förvänta dig att alla ska bestämma om en visuell ska göra det till din mock-up. Använd dem istället som riktlinjer när du väljer dina bilder. Ju fler egenskaper du har i varje visuell, desto effektivare blir din totala data viz!
Data är klart
Effektiva visuella visningsdata som är klara i både presentation och syfte, inte snedvrids på något sätt. Ett vanligt misstag är att skjuta för mycket data till en enda visuell, vilket gör att den viktiga punkten att data ska döljas, överskuggas eller förvrängas av allt ljud. Följande bild visar ett bra exempel på en datavisualisering som använder ett donutdiagram för att visa vilka typer av mobila enheter människor använder. Se hur 3-D-effekten gör det väldigt svårt att förstå data.
Det är också viktigt att se till att synlighetens syfte är superklar så att användaren inte har något utrymme för feltolkning. Goda datavisualiseringar berättar en historia i ett ögonblick, vilket gör att läsaren vill ha mer.Om datavisualiseringen är förvirrande eller feltolkad, blir de flesta användare avstängda och överger den. Figuren nedan visar ett exempel på en förvirrande visualisering som visar användningen av sociala nätverk. Tyvärr verkar färgerna och procentsatserna inte ha någon korrelation och är därför mycket förvirrande. Kan du berätta vad visualiseringen visar?
Visual passar data
Den visuella måste passa in data. Visuella bilder är mer än bara diagram, men vissa visuella passar inte bara vissa uppgifter. Vanligtvis kan du presentera data på flera sätt. Ditt jobb är att hitta det mest effektiva sättet att göra det.
Du bör aldrig använda ett cirkeldiagram, till exempel för att visa data med mer än fem datapunkter eller för att visa vilken dataset som helst med liten eller ingen variation i storlek. På samma sätt borde du aldrig använda ett bord eller ett styrkort för att visa en trend över tiden.
Figuren nedan visar två visualiseringar som kartlägger samma data. Linjediagrammet längst upp är det bästa alternativet för att visa försäljningsmarginutvecklingen 2014, eftersom det gör det tydligt att bolagets utgifter stiger högt över vinsten. Kolumnkartan längst ner förmedlar inte denna trend så tydligt. Kolumnscheman används bäst för att jämföra objekt.
Undantag är lätta att upptäcka
Oavsett om de är i form av varningar, jämförelser eller outliers, bör undantag i data vara lätta att upptäcka i ett effektivt visuellt. Om ett undantag kräver ytterligare djup analys för att förstå är chansen att din visuella inte är effektiv.
Undantag i datavisualiseringar är extremt kraftfulla och kan ge stort värde. När användare kan upptäcka undantag och dechiffrera dem snabbt, vet de om det behövs omedelbar, måttlig eller lätt uppmärksamhet. Utlysningsunderlag ger också inblick i potentiella trender som kan kräva uppmärksamhet.
Följande bild visar ett diagram som använder en varning för att markera några av undantagen i försäljningsdatatrenden.
