Лучшие практики визуализации данных — это оптимальные методы и рекомендации, которые обеспечивают эффективное и действенное представление данных с помощью визуальных средств. Эти лучшие практики необходимы для предоставления подробной информации и рассказа историй таким образом, чтобы поддержать процесс принятия решений.
В области визуализации данных исследования, проверенные методики и отраслевой опыт привели к созданию оптимальных практик. В результате появился набор рекомендаций, которые помогут специалистам, работающим на платформе Appmaster No-Code и в других отраслях, создавать визуально привлекательные, яркие и эффективные идеи. От. Из исходных данных. В целом их можно разделить на несколько ключевых областей
1. выбор правильного типа диаграммы
Выбор правильного типа диаграммы или визуализации важен для эффективной передачи информации, лежащей в основе данных. Существует несколько типов визуализации, включая столбики, круговые диаграммы, линейные диаграммы и диаграммы рассеивания. Выбор зависит от цели визуализации, исходных данных и общих потребностей. Например, столбчатые диаграммы часто подходят для сравнения значений между категориями, в то время как анализ напряжения лучше всего проводить с помощью линейных диаграмм.
Визуализация данных должна быть четкой, простой и не отвлекающей. Это подразумевает чистоту макета, отказ от ненужных оптических элементов, таких как фон, и обеспечение разборчивости шрифтов и цветов. Кроме того, визуализации не должны пытаться передать слишком много информации одновременно. Это может привести к когнитивной перегрузке. Специалисты должны сосредоточиться на передаче одного целостного сообщения, избегая путаницы в данных и визуального шума.
3. последовательность и сравнение
Важно поддерживать единообразие элементов дизайна, таких как цвета, символы и шрифты, во всех иллюстрациях на выставке и приборных панелях. Это помогает понять представленные данные и облегчает сравнение между соответствующими иллюстрациями. Appmaster рекомендует использовать палитру цветов и общие элементы дизайна, чтобы обеспечить согласованность иллюстраций, созданных на платформе.
Визуализация данных должна быть доступна для всех, независимо от способностей или инвалидности. Это означает, что необходимо учитывать нарушения цветовосприятия, зрения и способности к обучению. Приемлемые методы обеспечения доступности включают использование различных цветовых палитр для людей с дальтонизмом, предоставление текстовых описаний изображений и обеспечение разборчивости размеров и стилей шрифтов.
5. интерактивность и вовлеченность
Современные средства визуализации данных, такие как Appmaster, позволяют пользователям создавать интерактивные иллюстрации, которые позволяют им более эффективно изучать и анализировать данные. Позволяя пользователям обрабатывать данные, настраивать параметры и углубляться в детали, интерактивные иллюстрации повышают заинтересованность пользователей и улучшают общий пользовательский опыт.
6. оперативность и адаптивность
Проекты по визуализации данных часто должны отображаться на различных устройствах, поэтому важно создавать визуализации, которые реагируют и адаптируются к различным размерам экрана и анализу. Платформа Appmaster No-Code поддерживает разработку адаптивных визуализаций, которые сохраняют четкость и эффективность независимо от устройства, на котором они отображаются.
Придерживаясь этих лучших практик визуализации данных, специалисты могут эффективно преобразовывать необработанные данные в содержательную информацию, способствующую принятию документированных решений. Соблюдение этих рекомендаций гарантирует, что сложные данные будут преобразованы в простые и полезные визуальные представления, которые улучшают знания и позволяют организациям принимать более эффективные решения.
В заключение можно сказать, что лучшие практики визуализации данных — это набор рекомендаций и методов, используемых для создания привлекательных и доступных визуализаций, которые эффективно передают данные. Эти лучшие практики позволяют специалистам оптимизировать представление информации и обеспечить ее усвояемость, применимость и эффективность. Платформа Appmaster No-Code облегчает разработку и использование гибких и интерактивных адаптивных визуализаций данных, помогая пользователям поддерживать оптимальные практики и создавать визуально впечатляющую информацию, которая приводит к принятию более эффективных решений в различных областях и случаях использования.
Лучшие советы по представлению данных в соответствии с опросами
Что мы знаем о том, как представить сложные данные таким образом, чтобы они были понятны и имели значение для решения таких сложных вопросов, как изменение климата? Доктор Люси Ричардсон дает несколько полезных советов по визуализации данных в исследованиях и коммуникации, которые помогут вам эффективно донести сложную информацию.
Эта статья является частью серии ISC Transform21 и представляет ресурсы сети ученых и агентств, занимающихся вопросами изменения климата, чтобы помочь информировать о срочных преобразованиях, необходимых для достижения целей в области климата и биоразнообразия.
За последний год многие люди по всему миру привыкли видеть в новостях диаграммы и графики со статистикой Covid-19, но не все диаграммы одинаковы, когда речь идет об эффективной передаче основных сообщений.
Исследователи годами изучали, как различные аспекты представления данных влияют на публику. Они рассматривали вопросы с разных сторон, например, какие элементы отображаются, в каком порядке и почему, какой текст, диаграммы или карты более увлекательны и понятны. Для решения этих различных исследовательских вопросов использовались самые разные методы, начиная от мониторинга движения глаз общественности и заканчивая исследованиями и опросами в социальных сетях. В результате этой серии исследований ученые получили ценные знания, которые могут помочь сделать визуальные данные более эффективным инструментом коммуникации.
Структуры, о которых полезно подумать при разработке визуализаций данных, следуют широкому процессу взаимодействия публики с представленной информацией. К этим идеям относятся.
Осознание информации (распознавание)
Если предположить, что ваша визуализация данных будет представлена целевой аудитории там и тогда, где и когда ее, скорее всего, увидят, то аудитория должна быть способна распознать и отличить каждый ключевой компонент вашей визуализации, чтобы понять ее смысл.
Восприятие обычно происходит в соответствии с визуальной иерархией внимания, основанной на следующих характеристиках объектов (включая карты и диаграммы): размер, цвет, контраст, выравнивание, повторение, близость, пространство, текстура и стиль. Каждый из этих элементов имеет дополнительную индивидуальную иерархию. Например, люди склонны замечать крупные элементы перед мелкими, а яркие цвета — перед тусклыми. Аналогично, интенсивно контрастирующие элементы замечаются чаще, чем наиболее контрастные.
На результаты использования этих иерархических элементов могут повлиять проблемы восприятия, и их следует тщательно продумать, чтобы убедиться, что они способствуют продвижению вашего сообщения и не путают и не отвлекают аудиторию. Существует множество различных проблем с восприятием, которые могут повлиять на эффективность визуализации данных. Знаете ли вы, что существует семь различных форм окраски? Вы также можете прогнать визуализацию данных через раскраску симулятора, чтобы посмотреть, как люди с такими проблемами могут их воспринимать.
Мы рассмотрели информацию (восприятие).
Когда зритель обдумывает и извлекает смысл из воспринятой информации, это называется когнитивной обработкой. Она включает в себя мышление, знания, память, суждения и решение проблем, которые могут быть использованы при обработке информации, связанной с визуализированными данными.
Для того чтобы обеспечить желаемую интерпретацию смысла визуализации данных, можно использовать заголовки графиков, которые являются основной идеей, а не просто описанием содержания. Такие заголовки, как «Больше зеленой растительности в городах означает более низкие летние температуры», гораздо эффективнее для создания смысла, чем такой же заголовок графика, как «Зеленая растительность и температура в австралийских городах».
Некоторые предметные области, требующие визуализации данных, могут иметь в своей основе психосоциальные (психологические, социальные и/или политические) факторы, которые необходимо учитывать. Это особенно актуально для изменения климата. Изменение климата сильно политизировано, что вызывает противоречивые чувства в некоторых странах. При представлении данных, связанных с изменением климата, можно воспользоваться следующими ценными подсказками.
Важно также учитывать, что люди запоминают скорее смысл, чем детали. Это означает, что, хотя люди, скорее всего, запомнят такие тенденции, как «ухудшение» или «улучшение», «увеличение» или «уменьшение», они могут не вспомнить конкретную величину или процентное соотношение этого увеличения или уменьшения.
Произошедшие изменения (влияние).
Визуализация данных для публичного просмотра может оказать ряд потенциальных воздействий. Это могут быть изменения в сознании (например, восприятие, понимание, отношение, интересы) или поведении (например, поиск информации, общение с другими людьми и даже поведение, благоприятное для климата). Потенциал изменений с помощью визуализации данных увеличивается, если сделать сообщения понятными и актуальными. Ясность достигается за счет эффективного учета перцептивных и когнитивных параметров, а релевантность зависит от построения соответствующих сообщений и изучения психосоциальных факторов. Понимание того, каких изменений вы хотите добиться, важно для определения наилучшего способа включения этих различных элементов в ваш проект.
Представление информации: лучшие практики и советы по эффективному представлению данных
Новости, факты и цифры: сегодня люди перегружены информационными потоками. Хотя это понятие уже давно стало клише, оно не утратило своей значимости. По этой причине визуализация данных крайне важна. Она привлекает внимание, упрощает восприятие и доносит до аудитории то, что вы хотите сказать, в кратчайшие сроки. Поймите, что это такое, каковы основы и зачем они вам нужны.
Конечно, в одной статье невозможно разобраться во всех тонкостях этой темы. Однако, получив базовые знания и список основных инструментов, вы сможете применять их в разных сферах деятельности. Тогда, возможно, вам не придется так много говорить о том, что сегодня люди не могут сосредоточиться и явно страдают от информационной перегрузки.
Визуализация данных: что это такое
Это представление информации в графической форме, такой как диаграммы, фотографии и пиктограммы. Не нужно быть экспертом, чтобы представить многое в лаконичном и удобном для восприятия формате. Затем визуализируются ключевые результаты, которые важны для презентации.
Информация в графической форме окружает нас повсюду и в большинстве случаев значительно упрощает нашу жизнь. Как минимум, она снижает нагрузку на мозг.
Даже самый простой пример показывает, как это работает. Чтобы прочитать и понять эту фразу, требуется как минимум несколько секунд. «Движение по этой дороге может привести к выходу на трассу диких животных. Будьте осторожны и соблюдайте скоростной режим». А когда вы видите знак, говорящий то же самое, все становится понятно за доли секунды.
Подробный анализ 20 минут футбольного матча можно заменить визуальным представлением информации. Вся статистика становится сразу видна, и можно легко сделать выводы о том, как проходила игра.
Другой пример — инструкция для пользователя, отвечающая на вопрос «как чистить зубы». К ней можно добавить текст, подробно объясняющий каждое действие. Это делает инструкцию более полной, но и более сложной для понимания. Суть сообщения становится понятна сразу, потому что изображения более четкие.
Почему вам это нужно
В бизнесе это работает так же, как и в повседневной жизни. Изображения ускоряют и упрощают процесс восприятия и понимания. Они также помогают выявить главное и сделать основные выводы. Гораздо проще определить лидера продаж на диаграмме, чем анализировать многостраничную таблицу, содержащую сотни маркеров.
Ряд исследований подтверждает достоверность воздействия изображений на человеческий мозг. Ниже приведены некоторые элементы научных исследований, доказывающие, что оптические информационные системы действительно помогают людям лучше усваивать информацию.
Кроме того, рассматривать и анализировать графики и изображения гораздо интереснее и увлекательнее, чем длинные скучные тексты и сотни однообразных таблиц.
Техники визуализации — прекрасные инструменты для разных областей деятельности. Однако в области анализа они являются основой всей работы. Эти методы требуют.
Интерактивные отчеты, которые понравятся руководителям компаний.
Как визуализировать информацию
Американский экономист Джон Швабиш отмечал, что.Четыре основных принципаЧтобы изображение было четким и хорошо узнаваемым, необходимо соблюдать следующее
Рассматривая графики в отчете, статье или блоге, люди хотят видеть всю историю. Данные — самая важная часть общей картины, и их нужно отображать как можно более наглядно. Однако это не означает, что нужно отображать все метрики, но избегайте перегруженности.
Ненужные и раздражающие элементы могут снизить эффективность воздействия. К ним можно отнести линии сетки, ненужные или повторяющиеся надписи и текст, нежелательные иконки и изображения, декоративные тени, объемы форм и градиенты. Удалите все, без чего можно обойтись, чтобы упростить распознавание.
В отчетах часто создается так называемый эффект «слайд-шоу», когда редакторы представляют написанное в виде графики. Лучший вариант — когда визуальные данные дополняют текст и в то же время содержат достаточно информации, чтобы быть распознанными отдельно.
Примером может служить легенда, расположенная далеко от рисунка. Во-первых, она не всегда сразу бросается в глаза. Во-вторых, это неудобно, поскольку глазу приходится смотреть туда-сюда, чтобы сравнить область и надпись. Поэтому рекомендуется размещать легенду сразу после названия или, если возможно, подписывать сами метрики.
Поскольку человеческий глаз способен распознать ограниченное количество визуальных признаков (например, форму и контраст), он комбинирует различные параметры объекта и подсознательно воспринимает их как конечное изображение. Именно поэтому важно с самого начала выделить именно те точки, которые представляют интерес.
Типы визуализации данных: основы и принципы
Выбор правильного типа изображения имеет решающее значение для того, чтобы сделать графическое представление понятным и полезным. Важно также правильно применять их в каждой конкретной ситуации. В рабочем инструментарии аналитика есть все необходимые для этого элементы, техники и инструменты. Давайте остановимся на основных из них.
Представляют собой ряд точек, расположенных вдоль осей x и y и соединенных линиями. Они используются, когда необходимо наглядно представить динамику изменения показателей во времени. Это наиболее привычный и наглядный тип визуализации данных, хорошо известный в школах и потому неизменно популярный и широко используемый.
Существует несколько подтипов этого типа. На изображении выше показан график заполнения, к которому также относятся свечи, кана и т. д. Остановимся на самом популярном и распространенном.
Это наиболее очевидный тип визуализации динамики, представляющий собой одну или несколько линий. Каждая линия соответствует индикатору, который изменяется в зависимости от параметров оси X. При создании линейного графика следует помнить несколько важных правил
Не используйте более четырех или пяти линий на рисунке. В противном случае его будет трудно разглядеть. По возможности помечайте данные линиями, чтобы каждое значение можно было легко связать с параметром на оси X (например, названием месяца или конкретной датой). Тщательно выбирайте цвет линий. Цвета линий должны быть разными и контрастными, чтобы пользователи не путали параметры. Не следует использовать пунктирные линии. Если вы хотите выделить определенные места на линии, используйте пулевые метки.
7 советов по эффективной визуализации данных
Одним из ключевых аспектов в области науки о данных является умение эффективно представлять результаты анализа с помощью различных форм визуализации.
Данные — это история, выраженная в цифрах, а визуализация — это способ рассказать эту историю.
К сожалению, мы тратим так много времени на изучение новых аналитических методов и библиотек, знакомство с новыми наборами данных и тенденциями в машинном обучении и алгоритмах искусственного интеллекта, что забываем совершенствовать свои навыки визуализации.
Не заблуждайтесь. Знание новых технологий необходимо для успешной карьеры в области науки о данных. Но не менее важно научиться успешно визуализировать и рассказывать истории.
Представьте, что вы тратите часы на очистку, изучение и моделирование данных. Вы получаете точные и очень важные результаты. Но представляете их нудным и обыденным способом. В результате ваша кропотливая работа остается незамеченной.
Процесс обучения эффективной визуализации данных похож на обучение навыкам увлекательного повествования.
Выбор типа, цвета и стиля графиков может существенно повлиять на восприятие ваших данных другими людьми.
К счастью, существуют простые рекомендации, которые помогут сделать визуализацию убедительной, интересной и увлекательной.
В этой статье мы приводим семь простых советов по улучшению ваших визуализаций, основанных на научных экспериментах и исследованиях.
Совет № 1: Чем проще, тем лучше
Цель визуализации — сделать информацию более понятной для других. Поэтому избегайте сложных и перегруженных презентаций.
При создании иллюстраций обращайте внимание на соотношение данных и краски. Этот термин означает соотношение количества данных и ненужных элементов в графике (эффекты/цвет фона, 3D-представление данных).
Вместо многомерных графиков используются такие свойства визуализации, как форма, цвет и толщина, позволяющие различать разные наборы данных.
Для простой и эффективной визуализации следует использовать высокое соотношение данных и краски.
Совет № 2: Выбор правильного типа графика
При создании графика обратите внимание на тип данных. Это поможет вам выбрать правильный график и обеспечить точное представление информации.
Ниже приведены некоторые полезные рекомендации.
Совет № 3: Используйте разные графики для визуализации различных аспектов
Прежде чем создавать график, решите, что вы хотите показать — закономерности или детали. Чтобы презентация была дружелюбной, старайтесь показывать только одну сторону за раз.
Если вам нужно показать обе стороны данных, используйте два разных графика. Например, вы можете создать линейную диаграмму, чтобы показать детали, или тепловую карту, чтобы показать закономерности в данных.
Используйте разные цвета, чтобы выделить различия и провалы на линейном графике.
Совет № 4: Выберите правильный диапазон оси
Диапазон вертикальной и горизонтальной оси зависит от типа графика и истории, которую вы хотите с его помощью рассказать.
Например, если вы используете гистограмму и отображаете только максимальные значения различных наборов данных, оси должны начинаться с 0.
Однако если вы хотите показать точное количество вариаций в данных, оси следует расширить так, чтобы они были хорошо видны. Чем ближе края графика к диапазону вариаций, тем легче увидеть вариации в наборе данных.
Совет № 5: Преобразование осей или данных
Решение об использовании трансформации в визуализации зависит как от набора данных, так и от цели построения графика. Преобразованию могут подвергаться два аспекта графика (оси и данные)
Преобразования осей
При построении графика набора данных можно использовать линейную или логарифмическую шкалу. Логарифмическая шкала часто используется для отображения скорости изменения за определенный период времени, поэтому точки на шкале расположены не на одинаковом расстоянии друг от друга.
Линейные шкалы используются для отображения абсолютных различий между разными уникальными точками в наборе данных.
Преобразование данных
Логарифмическая шкала может быть сложной для понимания. Чтобы решить эту проблему, преобразуйте данные. Например, вместо отображения абсолютных значений можно нормализовать значения до среднего или определенного значения.
Совет № 6: Обращайте внимание на перехваты в диаграммах рассеяния
Два или более перекрывающихся круга на диаграмме рассеяния могут сделать данные трудночитаемыми. Вы также можете скрыть реальный размер некоторых кластеров на диаграмме.
Чтобы избежать этой проблемы и сделать диаграмму более четкой, используйте разные уровни непрозрачности для кругов. Это поможет обеспечить четкую видимость всех точек данных.
Также можно использовать бесцветные круги. Однако он может не подойти для больших наборов данных. Вы также можете изменить размер кругов для более четкого отображения.
Совет № 7: Тщательно выбирайте цветовую схему
Цвет может сделать или разрушить график. Поэтому к выбору цветовой гаммы следует подходить с особой тщательностью. В этом могут помочь следующие вопросы
Будут ли цвета отображаться на разных устройствах?
Создав график на собственном устройстве, вы можете забыть проверить, как он будет выглядеть на других устройствах перед презентацией или совещанием.
Будет ли график читаемым на моем компьютере или мобильном телефоне? А как насчет освещения? Нужно ли увеличить яркость экрана, чтобы график было легче читать, или это не повлияет?
Что вы используете для просмотра графиков?
Например, если вы создаете график для печати, важно учитывать тип используемой бумаги. Цвета, яркие на экране, могут быть не видны при печати на определенной бумаге.
Постарайтесь сократить количество используемых цветов или используйте соответствующие цвета. При создании тепловых карт следует использовать одноцветный градиент, а не разные цвета. В противном случае карту будет трудно понять.
Заключение.
В большинстве случаев визуализация — это лучший и самый простой способ представить данные широкой аудитории. При создании графиков и рисунков они должны быть простыми, понятными и легко читаемыми.
Помните, что у данных есть своя история, и визуализация может сделать данные более привлекательными или вообще менее интересными.
Следуя семи простым советам, вы сможете быстро повысить качество своих визуализаций.
Как эффективно представлять данные [пошаговое руководство].
Эффективная презентация подробных данных может оказать значительное влияние на аудиторию и привести к успеху в бизнесе. Многие крупные компании вкладывают миллионы долларов, время и силы в исследования и разработки, но очень важные презентации часто остаются без внимания. В этой статье вы узнаете, как использовать мощные аналитические навыки и увлечь аудиторию, используя выигрышный стиль презентации. Приготовьтесь к тому, что презентации данных станут еще лучше!
Представляем emaze: инновационный способ представления данных
Emaze предоставляет вам доступ ко всем инновационным инструментам для создания презентаций, которые вам необходимы (и не только!). . Ваши данные. В Emaze легко загрузить данные из Excel или Google Sheets прямо в процессор, а возможность настроить тип визуализации данных дает вам творческий контроль, необходимый для того, чтобы сделать вашу презентацию по-настоящему уникальной. Независимо от того, выступаете ли вы перед аудиторией руководителей или студентами, Emaze — идеальное решение, которое поможет вам произвести неизгладимое впечатление.
Полностью преобразите свои презентации с помощью Emaze — нажмите здесь, чтобы начать прямо сейчас!
detector