Video: Die Visual Tools von MAXQDA im Überblick 2024
Datenvisualisierungen können sehr farbenfroh und beeindruckend sein. Aber denken Sie daran, dass der Schlüssel zur Erstellung effektiver Datenvisualisierungen nicht davon abhängt, ob es spannend ist, sondern ob es die wirklichen Geschäftsprobleme aufdeckt, die angegangen werden müssen. Ein Arbeitsblatt hilft Ihnen, Ihre eigenen Datenvisualisierungen zu erstellen oder die Kreationen anderer auszuwerten.
Hier sind nur ein paar Kategorien zu beachten, wenn Sie ein Daten-Objekt auswerten:
-
Big-Picture-Überlegungen: Wenn Sie beginnen, eine Datenvisualisierung zu analysieren, müssen Sie mit den grundlegenden Elementen beginnen, die das Gesamtdesign formen. Dazu gehören Dinge wie die Anzahl der einzuschließenden Daten und wie man sie leicht verständlich macht.
-
Farbe: Menschen sind von der Farbe betroffen. Sie müssen auch sicherstellen, dass sie konsistent verwendet werden, damit Sie den Viewer nicht verwirren.
-
Design-Probleme: Design-Probleme sind der Schlüssel im Web. Die Leute haben ein gewisses Maß an Raffinesse erwartet, also bemühen Sie sich, Ihre Datenvisualisierung durchdacht aussehen zu lassen.
-
Textformatierung: Da Sie den von Ihnen verwendeten Text einschränken, müssen Sie jedes Wort nützlich und verständlich machen.
-
Menüs: Web-Benutzer erwarten Arbeitsmenüs, die einen Mehrwert bieten. Testen Sie, um sicherzustellen, dass alle wie erwartet funktionieren.
-
Interaktivität: Der Schlüssel zu guten Datenvisualisierungen liegt in der Fähigkeit, Benutzern dabei zu helfen, unterschiedliche Datensätze zu analysieren. Überlegen Sie genau, was Sie als Was-wäre-wenn-Szenarien verwenden.
-
Design für Mobilgeräte: Wenn Sie Daten erstellen, gehen Sie davon aus, dass einige Ihrer Nutzer mobil sind, und stellen Sie sicher, dass das Design für verschiedene Geräte geeignet ist.
Verwenden Sie dieses Arbeitsblatt zum Auswerten von Datenvisualisierungen (Microsoft Word erforderlich), um sich sorgfältig darüber zu informieren, was funktioniert und nicht funktioniert. Es hilft Ihnen, Ihre Chancen auf solide Datenvisualisierungen zu verbessern.
