Andmete visualiseerimine: keeruka teabe tõhus esitamine – KDnuggets

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Andmete visualiseerimise eesmärk on esitada keerukaid andmeid viisil, mis on arusaadav ja kaasab vaatajaskonda. Visualisatsioonid muudavad üldise sõnumi edastamise lihtsaks, toovad esile peamised arusaamad ja võivad olla väga veenvad, suunates publikut järeldusele.

Selles artiklis vaatleme, kuidas lihtsas viieastmelises juhendis keerukat teavet andmete visualiseerimisega tõhusalt esitada, käsitleme ka selle eeliseid ja toome mõned kasutusjuhtumite näited.

Andmete visualiseerimine esindab andmeid ja teavet graafilisel viisil mida on lihtne mõista. Visualisatsioonid võivad sisaldada diagramme, kaarte, graafikuid, infograafikuid ja muid elemente, mis aitavad andmeid lihtsustada. See muudab mustrite ja suundumuste tuvastamise lihtsaks, ebakõlade ja kõrvalekallete tuvastamise ning aitab vaatajaskonnal esitletavaid andmeid järeldada.

Andmete visualiseerimine: keeruka teabe tõhus esitamine
Pilt Infogram

Andmete visualiseerimine on väga tõhus ka keerukate ja potentsiaalselt segadusttekitavate andmete esitamisel ettevõtte mittetehnilistele töötajatele. See võib aidata peamisi otsustajaid näiteks uute projektide allkirjastamisel või suurema osa eelarvest teatud osakonnale eraldamisel.

Inimestena tõmbavad meie silmad koheselt mustrite, värvide ja kujundite poole ning me suudame teatud elemente koheselt eristada. Suurettevõtete kaubamärgid ja logod on peamised näited peaaegu kõik üle maailma suudavad tuvastada suure kollase M-tähe või selle kuulsa õuna piirjooned.

Andmete visualiseerimised põhinevad neil inimlikel arusaamadel, äratades publiku huvi ja hoides inimesi sõnumile keskendunud. Tõhusalt kasutades võib andmete visualiseerimine olla suurepärane jutuvestmistööriist, mis viib vaatajaskonna kaasahaaraval ja veenval viisil teekonnale.

Nagu eelnevalt mainitud, on andmete visualiseerimine väga tõhus keerukate ja segadusttekitavate andmete muutmisel millekski paremini seeditavaks ja hõlpsasti mõistetavaks, eriti kui neid esitletakse mittetehnilistele inimestele või publikule, kes ei ole teemaga kursis.

Seda võimaldavad ka visualiseeringud suurte andmete analüüsimiseks, andmed, mis on nii suured, keerulised ja

kiire tempo, mida on võimatu traditsiooniliste vahenditega töödelda. See pakub ettevõtetele uusi võimalusi, võimaldades avastada uusi teadmisi ja suundumusi ning pakkudes konkurentsieelist.

Teised andmete visualiseerimise peamised kasutusviisid hõlmavad kahe elemendi vaheliste suhete ja mustrite visualiseerimist, põhiteabe kiiret jagamist ja uute ärivõimaluste uurimist interaktiivsel viisil.

Täielikult mõista andmete visualiseerimist me ei saa keskenduda ainult eelistele, peame vaatama ka selle piiranguid, et teha kindlaks, millal ja kus seda kasutada saab.

Üks puudus, mis on pigem kasutaja viga kui tehnoloogia viga, on võimalus teha ebatäpseid eeldusi, kui on palju erinevaid andmepunkte. Kogenematud kasutajad võivad valida ka kehva või ebaõige kujunduse, visualiseerides andmeid viisil, mis ajab vaatajaskonda segadusse või rakendab liiga palju eelarvamusi.

Teine probleem, mida tuleb vältida, on automaatselt uskuda, et mis tahes korrelatsiooni saab seostada põhjusega. Muidugi esindab korrelatsioon paljudel juhtudel väärtuslikku arusaama või suundumust, kuid mitte alati ei juhtu kokkusattumusi.

Lõpuks võib mõnikord olla lihtne sattuda uhkesse graafikasse ja interaktiivsetesse diagrammidesse, jättes silmist põhisõnumi ja visualiseerimise üldise eesmärgi. Nagu igat tüüpi aruandlus- ja esitlustehnika puhul, on ka keskendumine võtmesõnumite tõhusaks edastamiseks ülioluline.

Nüüd mõistame, mis on andmete visualiseerimine, selle eelised ja mida aruande koostamisel ja esitamisel vältida. Mõelgem, kuidas seda mõne levinuma kasutusjuhtumi puhul rakendada.

Andmete visualiseerimine võib pakkuda täiustatud turundusanalüüsi aidata kaasa otsuste langetamisele, avastage uusi trende ja nišše, parandades samal ajal ka praeguseid kampaaniaid. Andmed võivad hõlmata veebisaidi liiklust ja lehe toimivust, aidates veebisisu täpsustada, et luua rohkem konversioone.
Riskijuhtimine võib tugineda ka andmete visualiseerimisele, et tuua kiiresti esile näiteks äritegevuse või küberturvalisusega seotud probleemid. Ajaloolisi andmeid analüüsides ja neid kaasahaaraval viisil esitades saab riske hõlpsasti tuvastada ja maandada enne, kui need häireid põhjustavad.
Müügis võimaldavad CRM-i tööriistad ettevõtetel andmeid visuaalselt kaasahaaraval viisil esitada, lihtsustades arusaamist nii sisemiste meeskondade kui ka klientide jaoks. Lisaks on olemas spetsiaalsed CRM-i tööriistad, mis on kohandatud väga konkreetsetele tööstusharudele. Näiteks katusetöövõtjad saab kasutada katuse CRM-i tarkvara üldiste valikute asemel. See kohandatud lähenemisviis tagab, et andmete visualiseerimine muutub kättesaadavaks ja rakendatavaks paljudele ettevõtetele.

Andmete visualiseerimise tõhus kasutamine võib olla suhteliselt lihtne, kui järgitakse parimaid tavasid ning on selge andmeanalüüsi eesmärk ja kellele seda esitatakse.

Siin on viis sammu keeruliste andmete tõhusaks esitamiseks andmete visualiseerimisega.

1. Tehke kindlaks, kes on publik

Esimene samm andmete visualiseerimise loomisel on täielikult kindlaks teha, kes on sihtrühm, nende teadmiste tase ja tehniline teadmine. Kui tunnete inimesi hästi, võite mõista ka nende üldist tähelepanuvõimet ja huvi selle teema vastu.

Andmete visualiseerimise tõhususe tagamiseks peate täielikult mõistma vaatajaskonna ootusi ja eesmärke ning edastama andmed nende vajadustele vastavas vormingus ja kujunduses.

2. Eemaldage ebavajalik keerukus

Andmete visualiseerimise kavandamisel on lihtsus ülioluline, eemaldades kõik mittevajalikud elemendid, mis võivad vaatajaskonna tähelepanu kõrvale juhtida või segadusse ajada. Üldine sõnum peaks olema täiesti selge, ilma segaduseta. Selle saavutamiseks kasutage pilkupüüdvat ja ühtlast värviskeemi, selgeid ja sobiva suurusega fonte ning kasutage lehe paigutuse korraldamiseks tühikuid, ruudustikke ja veerisid. Suured pealkirjad, legendid ja sildid võivad samuti aidata sisu selgemalt selgitada.

3. Kasutage asjakohaseid diagramme

Andmete visualiseerimine: keeruka teabe tõhus esitamine
Pilt polümeeriotsing

Asjakohasus on tõhusa andmete visualiseerimise jaoks ülioluline, seetõttu on see soovitatav kasutage õigeid diagramme ja graafikud mis tahes andmete kuvamiseks. Näiteks joondiagramm on soovitatav viis trendide kuvamiseks ja hajuvusdiagrammid näitavad seoseid ja korrelatsioone, samas kui sektor- või sõõrikudiagramm võib näidata protsente.

4. Loo lugu

Andmete visualiseerimine peaks olema midagi enamat kui lihtsalt külmad ja kõvad numbrid, sellel peaks olema selge lugu, mis hoiab publikut kaasas ja jõuab järk-järgult järeldusele. Enne joonistesse süvenemist lisage kindlasti kogu asjakohane taustteave ja tõstke põhipunktid esile, et neist aru saada.

5. Testige oma andmete visualiseerimist

Viimane samm on andmete visualiseerimise testimine, et seda saaks enne vaatajaskonnale esitamist optimeerida. Veenduge, et põhipunktid oleksid selged, andmed täpsed ning diagramme ja graafikuid oleks lihtne jälgida. Visualiseerimise ristkontroll kolleegi poolt on üks parimaid viise vigade, kirjavigade või ebakõlade leidmiseks, lisaks saavad nad anda ausat tagasisidet selle kohta, kas kujundus ja sisu on kaasahaaravad.

Andmete visualiseerimine on muutunud oluliseks suurandmete esitamisel ning uute arusaamade ja trendide avastamisel, eriti müügi- ja turundussektoris. Sellisel viisil andmeid esitades kaasatakse vaatajaskonda ja keerulist teavet saab kuvada hõlpsasti seeditaval viisil.

See võib aidata paremini mõista suurandmeid ja analüütikat kogu organisatsioonis, mille tulemuseks on parem otsuste tegemine ja tegevuste tõhustamine.

Nahla Davies on tarkvaraarendaja ja tehnikakirjutaja. Enne kui ta pühendas oma töö täiskohaga tehnilisele kirjutamisele, suutis ta muuhulgas olla ka juhtprogrammeerija Inc. 5,000 kogemusliku brändingu organisatsioonis, mille klientide hulka kuuluvad Samsung, Time Warner, Netflix ja Sony.