Vill du sälja en idé, produkt eller tjänst utan ansträngning? Du måste anamma konceptet för datavisualisering av storytelling!
Att berätta en fängslande historia genom att skära och tärna data har blivit en viktig färdighet för alla karriärer och företag. Om du vill säkra ett jobb inom ett välrenommerat varumärke måste du bevisa vad du kan göra för företaget genom att visa databaserad fakta.
Eller, om ditt varumärke säljer något, måste du stoltsera, uppbackad av data, hur din produkt/tjänst kan göra skillnad.
Vill du också sätta fötterna i datavisualisering och bli framgångsrik som proffs eller företag? Läs denna artikel till slutet!
Innehållsförteckning
Vad är datavisualisering?
När du grafiskt representerar data i ett lättbegripligt visuellt format, är det datavisualisering. I denna process använder dataforskare och analytiker olika datavisualiseringselement som grafer, diagram, pivoter, värmekartor, kartor och mer.
Målet är att göra data mer tillgänglig och begriplig för publiken. Anställda, chefer och intressenter kan enkelt peka ut mönster, trender och extremvärden i korrekt visualiserade databilder.
Du hittar datavisualisering överallt i ditt personliga och professionella liv. De färgglada instrumentpanelerna som du ser i träningspasset, ekonomin, aktiemarknaden, smarta hemverktyg, trafiknavigering, etc., appar är resultatet av datavisualisering.
Hur fungerar datavisualisering?
Datavisualisering fungerar genom att omvandla siffror till lättbegripliga bilder. Om du förklarar den uppåtgående trenden för omgivningstemperaturen på en dag med enkla siffror, kommer folk knappast att förstå det.
Men när du ritar ett linjediagram från indata och visar att temperaturen fortsätter att öka från morgonen, når en topp och sedan sjunker när natten närmar sig, kommer grafen att skapa en inverterad V-form. Publiken kommer nu lätt att förstå hur temperaturen förändras under dagen.
Datavisualisering fungerar eftersom:
- Människor smälter lätt bilder som former, färger, foton, teckningar etc. jämfört med siffror och texter i ett kalkylblad.
- Grafer, kartor, diagram etc. är visuella metaforer. Eftersom människor bearbetar bilder snabbare än texter, kan de enkelt koppla ihop prickarna under datavisualisering.
- Själva rådata i en databas eller ett kalkylbladsverktyg har inget värde. När du organiserar rådata och visualiserar den, tillför du värde till datan. Visualiserad data är handlingsbar information och publiken kan använda den för att lösa problem eller fatta beslut.
Varför är datavisualisering viktigt?
- Det hjälper till att snabbt absorbera information.
- Eftersom du får visuella köer blir informationsbehandling, insiktsextraktion och beslutsfattande enkelt.
- Du kan dela visualiseringar med externa och interna medarbetare med några få klick.
- Identifiering av korrelationer mellan oberoende variabler blir en enkel uppgift.
- Du kan bryta ner komplicerade data i enkla bitar och sedan visualisera dem så att de är lätta att förstå.
Olika typer och exempel på datavisualisering
#1. Linjediagram
Du måste använda linjediagram eller grafer för att visualisera tidsseriedata. De påminner mycket om spridningsdiagram men visar upp datapunkter som är separerade via tidsintervall. Linjediagram sammanfogar segment med hjälp av linjer och därav namnet.
#2. Områdesdiagram
I likhet med linjediagram använder dataforskare områdesdiagram för att spåra data över tid. Verktyget färgar dock det plottade området mellan linjerna för flera objekt. För att mäta totala volymer, som volymer av olika produkter som säljs i olika länder, kan du använda denna datavisualiseringstyp.
#3. Nätverksgrafer
Nätverksgrafer består av nätverk, noder, interaktioner mellan nätverk och vägar för att bilda mycket komplex grafik. Om du behöver upptäcka mönster mellan nätverk av kluster kan du använda detta datavisualiseringsformat.
#4. Geografiska kartor
Bildkredit: UBS.com
Du kan presentera och förklara platsspecifika data enkelt och meningsfullt med hjälp av en datavisualisering av geografisk karttyp. Du kommer mestadels att se fördelningen av volymbaserad data om människor, som röstandel, könsandel, internettäckning, eltäckning av sanitet, etc., i geografiska kartor.
#5. Trädkartor
Trädkartor använder kapslade rektanglar för att visualisera hierarkisk data. Sådana diagram använder skärmutrymmet effektivt. Därför kan du jämföra hundratals grupper och deras prestationssiffror på en enda skärm. Visualiseringsmodellen använder också olika nyanser och temperaturer av färger för att representera de prestandasiffror som varje grupp har.
#6. Stapeldiagram
Stapeldiagram eller diagram hjälper dig att visualisera kategoriska data mot distinkta värden. På X-axeln måste du placera föremålen du observerar. Sedan, på Y-axeln, plottar du värdena för motsvarande poster. Således får du vertikala stänger. Ju högre värde en vara har, desto högre är stapeln.
#7. Gantt-diagram
Gantt-diagram är den vanligaste typen av datavisualisering du kan hitta inom projektledning.
Det är den horisontella varianten av stapeldiagrammet. Gantt-diagram visualiserar uppgifter och deras utveckling mot varaktigheten av varje uppgift. Den horisontella längden på staplarna beror på början, progressionen och slutet av en uppgift.
#8. Tårtdiagram
Denna datavisualiseringstyp presenterar data i en cirkelformad graf. När du behöver jämföra olika produkter eller tjänster enligt deras inkomster kan du använda det här diagrammet. Här betraktar du hela cellytan som 100 %. Sedan, enligt procentvärdet för varje objekt, fördelar du dem över hela cellområdet.
Användningsfall av datavisualisering
Identifiera trender och spikar
Det primära användningsfallet är att identifiera trender, mönster, relationer mellan produkter/tjänster etc. från en rådatauppsättning. Om du ser någon plötslig ökning av trender under en långsiktig datamängd kan du överväga att händelserna ökar under dessa intervall.
Till exempel, under Black Friday-evenemanget, kan du snabbt märka en ökning i försäljning av produkter/tjänster över e-handelsplattformar.
Övervakning av mål
Dataforskare skapar interaktiva instrumentpaneler med hjälp av datavisualisering. Dessa instrumentpaneler kan visa dig produktivitet, resursutnyttjande, prestandamått, försäljning, marknadsförings-ROI, etc. Du kan också göra mindre val och modifieringar i instrumentpanelen för anpassad visualisering av datapunkter.
Åtkomst till data
Företag måste mata information till sina anställda i ett lättsmält format. Här kan du också använda datavisualisering. I stället för rådata kan du skicka olika diagram och grafer för försäljning, marknadsföring, budget, intäktsintäkter, omkostnader, etc.
Nu hittar du nedan de bästa metoderna du bör följa för att göra ditt datavisualiseringsprojekt framgångsrikt:
Specifikation för målgrupp
Du måste skapa en datavisualiseringspresentation genom att analysera målgruppen. Om publiken kommer från en stark teknisk bakgrund kan du inkludera komplexa visualiseringsverktyg som nätverksgrafer, histogram, trädkartor, Gantt-diagram, etc.
Dessa grupper av deltagare kan vara proffs, lärare, vetenskapsmän, chefer, etc., och de är medvetna om komplexa datavisualiseringsverktyg.
Tvärtom, om du presenterar dina resultat för en icke-teknisk publik, håll dig till enkla diagram som Scatter Plots, Bar Charts, Line Charts, etc.
Den här målgruppsgruppen slutar mestadels användare, åskådare i ett marknadsföringsevenemang, prospekt, leads, etc., som förstår data med visuella köer. De kanske inte känner till de underliggande principerna för de diagram och diagram du använder.
Definiera syftet
Oavsett om du använder ett eller flera visuella diagram i din presentation, se till att du definierar syftet med varje grafik. Lämna det inte till publiken. Om du gör det kanske du inte får den uppmärksamhet du vill ha från dem.
Till exempel, i ovanstående Google Analytics marknadsföringswebbplatsdatavisualisering, finns det fyra grafik: linjediagram, geografiska kartor, horisontella stapeldiagram, etc. Om du nu tittar på bilden noggrant kommer du att se olika definitioner för varje visualisering.
- Ett linjediagram för webbplatssessionstrend
- En geografisk karta för landsvis trend
- Ett horisontellt stapeldiagram för kanalbaserad trend
Använda rätt visualiseringselement
Olika diagram har olika användningsfall. Du kan inte använda ett nätverksdiagram istället för ett stapeldiagram. Förstå därför data och välj sedan en visualiseringsmetod. Se avsnittet ”Datavisualiseringstyper och exempel” ovan för mer vägledning om hur du väljer rätt graf.
Nuförtiden tillhandahåller många datamanipuleringsverktyg som Google Sheets, Excel, etc. 3D-versioner av många vanliga diagram och grafer. Till exempel ett 3D-cirkeldiagram. Men att använda 3D-diagram har olika begränsningar.
Ibland visualiserar inte ett 3D-cirkeldiagram data som du borde göra det. I ett 3D-plan måste du också sätta flera märkningar. Slutligen kan du förvränga visualiseringen och berättelsen. Håll dig därför till 2D-diagram och grafer eftersom publiken lätt förstår dessa.
Korrekt märkning
Glöm inte att märka de grafer och diagram som du använder i ditt datavisualiseringsprojekt. Till exempel måste du nämna värden för X/Y-axeln, namn på objekten, förklaringar, tidsram för datainsamling, etc.
I bilden ovan hittar du etiketter för varje element i datavisualiseringsbilden. Det hjälper publiken att läsa diagram, grafer och tabeller.
När du använder 2D-staplar och diagram, se till att du startar grafen från X- och Y-korsningen där båda är noll. Om du inverterar detta och börjar från en punkt där Y-axeln inte är noll, kan visualiseringen vilseleda användaren.
Smältbara och enklare datapunkter
Inkludera endast ett fåtal visualiseringar med data per skärm. Lita mest på bilder, illustrationer och videor för att berätta historien. När du förklarar datapunkter, använd vanliga termer istället för branschterminologi.
I bilden ovan för Google Ads Översiktsrapport har vi till exempel bara använt fyra verktyg för att visualisera data: instrumentpaneler, linjediagram, cirkeldiagram och en tabell.
Du kan dock förbättra samma visualisering genom att förklara branschtermer som klickfrekvens, visningar, omvandlingar, etc.
Korrekt användning av färg och teckensnitt
Du måste använda olika färger för att separera datapunkter. När du använder färger, se till att den övergripande bilden ser lugnande ut för ögonen. Använd inte mycket kontrasterande färger. Publiken kommer att känna sig trött i ögonen när de tittar på listorna under en lång tid.
Använd också lättläsliga typsnitt för siffror och alfabet. Använd Sans Serif-teckensnitt eftersom de ser mycket bättre ut när du presenterar stora uppsättningar data. Försök dessutom att använda ett stort och fet stil så att publiken enkelt kan visualisera data.
Skapa en berättelse
Ditt databaserade berättande behöver en berättelse eller storyline. Börja med en övertygande fråga som publiken personligen kan relatera till. Börja sedan förklara siffrorna som din produkt/tjänst genererar. Slutligen, se din produkt/tjänst som en lösning.
Du kan skapa en bra berättelse genom att använda följande:
- En trendlinje för att visualisera förlusterna över tid
- En jämförelsetabell för att visa hur din produkt skiljer sig från de andra
- Skapa en rangordningstabell för att visa att din produkt ligger högst upp när du jämför olika funktioner med andra produkter
- En scatterplot för att visa att kundens affärstillväxt är proportionell mot användningen av dina produkter eller tjänster
Följ Standard Visual Designs
Din publik på det västra halvklotet läser från vänster till höger, sedan uppifrån och ned, igen från vänster till höger. Detta läsmönster är känt som Z-mönstret. Därför, om du riktar dig mot västländer, placera din grafik i ett Z-mönster.
Placera alltså det första diagrammet på den övre vänstra sidan av bilden. Lägg sedan en annan datavisualisering som är relaterad till diagrammet på vänster sida till höger omedelbart. Placera nu nästa relaterade graf i det nedre vänstra hörnet och det sista diagrammet på höger sida längst ner.
Synkronisera Data Storytelling
Datan du presenterar måste stödja din story. Ibland kan webbplatsfel eller e-postsäkerhetssystem begränsa innehåll eller bilder. Då kommer publiken inte att kunna förstå den grafiska representationen av data. Därför är märkning viktig så att publiken kan förstå berättelsen direkt från de visuella elementen.
Du kan utan tvekan visualisera från grunden med hjälp av kalkylbladsappar som Microsoft Excel eller Google Sheets. Det finns dock mer avancerade och intelligenta verktyg för datavisualisering på marknaden.
I sådana verktyg importerar du bara rådata, definierar ett användningsfall och får formaterade visualiseringar på några sekunder. Du kan kolla in verktyg som Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine, etc.
Avslutar
Hittills har du gått igenom grunderna för datavisualisering, som dess definition, typer, arbetssätt, betydelse, användningsfall och exempel. Vidare har du lärt dig de bästa metoderna för datavisualisering som du måste följa för att berätta en fängslande och engagerande historia med hjälp av affärsdata.
Nästa upp är de bästa affärsintelligensverktygen och FusionCharts datavisualiseringsverktyg som du kanske inte vill missa.