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Wenn Ihr Schwarz-Weiß-Mock-up fertig ist, können Sie die oh-so-mächtigen Grafiken hinzufügen. das wird es pop machen. Das ist der Grund, warum du diese Reise angefangen hast, richtig? Wenn Sie Ihrem Mock-up Grafiken hinzufügen, sollten Sie sich auf das Hinzufügen effektiver Grafiken konzentrieren. Bedauerlicherweise bieten viele visuell ansprechende, aber ineffektive Datenvisualisierungen aufgrund fehlender Gedankenführung und Schulung in der Business Intelligence (BI) -Industrie keinen Mehrwert. Führen Sie einfach eine Internet-Suche nach Datenvisualisierungen durch, um einige Beispiele zu sehen.
Die folgende Tabelle listet die drei Hauptmerkmale eines effektiven visuellen Effekts auf.
| Merkmals | Details |
|---|---|
| Die Daten sind eindeutig. | Vergewissern Sie sich, dass die Daten klar und eindeutig sind und
angezeigt werden. |
| Visual passt die Daten an. | Unabhängig davon, ob Sie ein Diagramm oder einen Text auswählen, stellen Sie sicher, dass Sie
das richtige Bild für den Job verwenden. |
| Ausnahmen sind leicht zu erkennen. | Unabhängig davon, ob Sie einen Vergleich oder Ausreißer in den
-Daten hervorheben, sollten Sie es Ihren Benutzern erleichtern, Ausnahmen in den Daten zu identifizieren. |
Die vorhergehende Tabelle wurde von Edward Tufte beeinflusst, der als Pate der Datenvisualisierung gilt. Sein Buch Die visuelle Darstellung von quantitativen Informationen , 2. Ausgabe (Graphikdruck) ist eines der meist beachteten Bücher im Bereich der Datenvisualisierung. Obwohl es einen wissenschaftlichen Ansatz erfordert, ist es ein Muss für Anfänger und Experten.
Diese drei Merkmale sind nicht allumfassend, also sollten Sie nicht erwarten, dass alle von ihnen entscheiden müssen, ob ein visuelles Bild in Ihrem Mock-up erscheinen soll. Verwende sie stattdessen als Richtlinien, wenn du deine Bilder auswählst. Je mehr Merkmale Sie in jedem Bild haben, desto effektiver sind Ihre Gesamtdaten!
Daten sind klar
Effektive Grafiken zeigen Daten an, die sowohl in der Darstellung als auch im Zweck klar und nicht verzerrt sind. Ein häufiger Fehler besteht darin, zu viele Daten in ein einzelnes Bild zu verschieben, wodurch der wichtige Punkt der Daten durch all das Rauschen verborgen, überschattet oder verzerrt wird. Die folgende Abbildung zeigt ein gutes Beispiel für eine Datenvisualisierung, die mithilfe eines Doughnut-Diagramms zeigt, welche Arten von Mobilgeräten von Personen verwendet werden. Sehen Sie, wie der 3-D-Effekt das Verständnis der Daten erschwert.
Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass der Zweck des Visuellen superklar ist, so dass der Benutzer keinen Raum für Fehlinterpretationen hat. Gute Datenvisualisierungen erzählen auf einen Blick eine Geschichte und lassen den Leser mehr wollen.Wenn die Datenvisualisierung verwirrend oder falsch interpretiert wird, werden die meisten Benutzer ausgeschaltet und verlassen sie. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine verwirrende Visualisierung, die die Nutzung des sozialen Netzwerks darstellt. Leider scheinen die Farben und Prozentsätze keine Korrelation zu haben und sind daher sehr verwirrend. Kannst du sagen, was die Visualisierung darstellt?
Visual passt die Daten
Das visuelle muss den Daten entsprechen. Visuals sind jedoch mehr als nur Diagramme, und bestimmte Grafiken passen einfach nicht zu bestimmten Daten. Normalerweise können Sie Daten auf verschiedene Weise präsentieren. Ihre Aufgabe ist es, den effektivsten Weg dafür zu finden.
Sie sollten niemals ein Kreisdiagramm verwenden, um beispielsweise Daten mit mehr als fünf Datenpunkten anzuzeigen oder einen Datensatz mit geringer bis keiner Variation der Größe anzuzeigen. Ebenso sollten Sie niemals eine Tabelle oder Scorecard verwenden, um einen Trend über die Zeit anzuzeigen.
Die folgende Abbildung zeigt zwei Visualisierungen, die die gleichen Daten darstellen. Das Liniendiagramm an der Spitze ist die beste Option für die Darstellung des Trends der Umsatzmarge im Jahr 2014, weil es deutlich macht, dass die Ausgaben des Unternehmens weit über seinen Gewinn steigen. Das Säulendiagramm unten vermittelt diesen Trend nicht so deutlich. Spaltendiagramme werden am besten zum Vergleichen von Elementen verwendet.
Ausnahmen sind leicht zu erkennen
Unabhängig davon, ob es sich um Warnungen, Vergleiche oder Ausreißer handelt, sollten Ausnahmen in den Daten in einer effektiven visuellen Darstellung leicht zu erkennen sein. Wenn eine Ausnahme eine zusätzliche Tiefenanalyse erfordert, um sie zu verstehen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Ihr visuelles Bild nicht effektiv ist.
Ausnahmen bei Datenvisualisierungen sind extrem leistungsfähig und können einen großen Mehrwert bieten. Wenn Benutzer Ausnahmen erkennen und schnell entschlüsseln können, wissen sie, ob sofortige, moderate oder leichte Aufmerksamkeit erforderlich ist. Das Hervorheben von Ausnahmen bietet auch Einblick in potenzielle Trends, die Aufmerksamkeit erfordern.
Die folgende Abbildung zeigt ein Diagramm, das eine Warnung verwendet, um einige der Ausnahmen im Umsatzdatentrend hervorzuheben.
