Utforsk Kunsten å Formidle Budskap Gjennom Datavisualisering
Ønsker du å presentere en idé, et produkt eller en tjeneste på en engasjerende måte? Da er historiefortelling gjennom datavisualisering veien å gå! Denne metoden har blitt en essensiell ferdighet i mange karrierer og virksomheter. Enten du søker jobb hos en anerkjent bedrift og må demonstrere din verdi med fakta, eller du ønsker å vise hvordan ditt produkt eller din tjeneste kan utgjøre en forskjell, er datavisualisering nøkkelen.
Vil du også mestre datavisualisering og oppnå suksess som profesjonell eller bedrift? Les videre for å lære mer!
Hva er datavisualisering?
Datavisualisering handler om å presentere data i et visuelt format som er lett å forstå. Dataforskere og analytikere bruker forskjellige elementer som grafer, diagrammer, pivottabeller, varmekart og kart for å gjøre data mer tilgjengelig og forståelig. Dette gjør det enklere for ansatte, ledere og andre interessenter å identifisere mønstre, trender og avvik.
Datavisualisering er overalt – i treningsapper, finansverktøy, aksjemarkedsdata, smarthusløsninger, trafikknavigasjon og mer. Disse fargerike dashbordene er alle resultater av datavisualisering.
Hvordan fungerer datavisualisering?
Datavisualisering transformerer tall til lettfattelige bilder. For eksempel, å forklare en temperaturøkning med tall kan være vanskelig å forstå, men et linjediagram som viser temperaturstigningen gjennom dagen, til en topp og deretter nedgang, gjør det enkelt for folk å følge med på temperaturutviklingen.
Datavisualisering er effektiv fordi:
- Mennesker forstår bilder, former, farger og tegninger mye raskere enn tall og tekst.
- Grafer og diagrammer fungerer som visuelle metaforer, som gjør det enkelt å koble punktene sammen.
- Rådata har ingen verdi før de er organisert og visualisert. Visualiserte data blir praktisk informasjon som kan brukes til å løse problemer og ta beslutninger.
Hvorfor er datavisualisering viktig?
- Det hjelper med å raskt absorbere informasjon.
- Det forenkler informasjonsbehandling, innsiktsutvinning og beslutningstaking.
- Du kan dele visualiseringer med samarbeidspartnere enkelt.
- Det forenkler identifisering av korrelasjoner mellom variabler.
- Det lar deg bryte ned komplekse data i forståelige deler.
Ulike typer datavisualisering
#1. Linjediagrammer
Linjediagrammer er ideelle for å visualisere data over tid. De viser datapunkter adskilt av tidsintervaller og forbinder punktene med linjer.
#2. Områdediagrammer
Områdediagrammer ligner på linjediagrammer, men de fyller området mellom linjene. De er nyttige for å spore data over tid og måle totalvolumer, for eksempel salgsvolum for ulike produkter i ulike land.
#3. Nettverksgrafer
Nettverksgrafer består av noder, nettverk og interaksjoner mellom dem. De brukes for å oppdage mønstre i komplekse nettverk.
#4. Geografiske kart
Bildekreditt: UBS.com
Geografiske kart er perfekte for å presentere stedsspesifikke data, som befolkning, stemmeandel, kjønnsfordeling, internettdekning og lignende.
#5. Trekart
Trekart bruker nestede rektangler for å visualisere hierarkiske data og sammenligne mange grupper og deres ytelsestall på en enkelt skjerm. De bruker også farger for å representere ytelsestall.
#6. Søylediagrammer
Søylediagrammer brukes til å visualisere kategoriske data mot verdier. De har elementene på X-aksen og deres verdier på Y-aksen. Jo høyere verdi, jo høyere søyle.
#7. Gantt-diagrammer
Gantt-diagrammer er populære i prosjektledelse. De viser oppgaver og deres progresjon over tid, med horisontale søyler som representerer varigheten av hver oppgave.
#8. Kakediagrammer
Kakediagrammer presenterer data i en sirkel. De brukes for å sammenligne ulike deler av en helhet, som inntekter fra forskjellige produkter eller tjenester. Hele sirkelen representerer 100 %, og delene er fordelt i henhold til deres prosentandel.
Bruksområder for datavisualisering
Identifisere trender og topper
Datavisualisering er essensielt for å identifisere trender og mønstre i data. For eksempel, en økning i salg under Black Friday er lett å observere med datavisualisering.
Overvåking av mål
Interaktive dashbord som viser produktivitet, ressursutnyttelse og salg er vanlige bruksområder. Disse dashbordene kan også tilpasses for å vise relevante datapunkter.
Tilgang til data
Bedrifter bruker datavisualisering for å presentere informasjon til ansatte på en lettfattelig måte. I stedet for rådata, kan de bruke grafer og diagrammer for å presentere salg, budsjett og andre viktige data.
Beste praksis for datavisualisering
For å lage en vellykket datavisualisering må du ta hensyn til følgende:
Målgruppespesifikasjon
Analyser målgruppen din før du lager en datavisualisering. Hvis publikum er teknisk, kan du inkludere komplekse visualiseringer. For et ikke-teknisk publikum, hold deg til enkle diagrammer.
Teknisk publikum kan bestå av fagfolk, lærere, forskere og ledere som forstår komplekse verktøy. Et ikke-teknisk publikum, som brukere eller potensielle kunder, forstår best data med visuelle signaler.
Definer formålet
Definer formålet med hver grafikk tydelig. Ikke la publikum gjette. For eksempel, en datavisualisering for Google Analytics kan vise trender for nettstedsøkter med et linjediagram, geografiske trender med et kart og kanalbaserte trender med et søylediagram.
Bruk av de riktige visualiseringselementene
Velg riktig type diagram for dataene dine. Du kan ikke bruke et nettverksdiagram i stedet for et søylediagram. Mange verktøy tilbyr 3D-versjoner av diagrammer, men disse kan noen ganger forvrenge dataene. Hold deg til 2D-diagrammer for best forståelse.
Riktig merking
Merk alle grafer og diagrammer med tydelige titler, akseverdier, forklaringer og tidsrammer. Dette hjelper publikum å lese og forstå dataene. Start grafer fra nullpunktet for å unngå misvisende visualisering.
Fordøyelige og enklere datapunkter
Inkluder kun noen få visualiseringer per skjerm og bruk bilder og videoer for å fortelle historien. Bruk vanlige termer istedenfor bransjeterminologi. For eksempel kan du forklare klikkfrekvens og konverteringer i en Google Ads-rapport.
Riktig bruk av farger og skrifter
Bruk forskjellige farger for å skille datapunkter, men sørg for at det ser beroligende ut. Unngå sterke kontraster. Bruk lettleselige skrifttyper som Sans Serif, og sørg for at skriften er stor og tydelig.
Å lage en fortelling
Lag en fortelling rundt dataene dine. Start med en problemstilling, forklar tallene, og presenter deretter produktet eller tjenesten som en løsning. Bruk trender, sammenligninger, rangeringer og spredningsplot for å støtte historien.
Følg standard visuelle design
Plasser grafikken i et Z-mønster for å imøtekomme den vestlige lesemåten fra venstre til høyre, og deretter fra topp til bunn. Plasser det første diagrammet øverst til venstre, og deretter de relaterte diagrammene ved siden av, i nedre hjørne og nederst til høyre.
Synkroniser Data Storytelling
Sørg for at dataene støtter historien din. Feil i systemene kan begrense innholdet, så merking er viktig for å forstå historien direkte fra de visuelle elementene.
Du kan starte med regneark som Excel eller Google Sheets, men det finnes mer avanserte verktøy som Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI og Open Refine. Disse verktøyene lar deg importere rådata og få ferdige visualiseringer på kort tid.
Oppsummering
Du har nå lært det grunnleggende om datavisualisering, inkludert definisjon, typer, arbeidsmetoder, bruksområder og eksempler. Du har også blitt kjent med beste praksis for å skape engasjerende historier med forretningsdata.
Neste steg er å utforske de beste business intelligence-verktøyene og datavisualiseringsverktøy som FusionCharts.