Auf einen Blick: Datenvisualisierung ist entscheidend, um komplexe Informationen effektiv durch grafische Darstellungen zu vermitteln, was die Entscheidungsfindung in Unternehmen verbessert. Sie umfasst Formate wie Diagramme und Karten, die von Tools wie Tableau und Grafana unterstützt werden.
Das Verständnis der Bedürfnisse der Zielgruppe und die Vereinfachung der Datenrepräsentation sind Schlüsselpraktiken.
Feedback zu Visualisierungen verbessert Klarheit und Wirksamkeit.
"Das Medium ist die Botschaft."
Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Daten. Sie ist eine Möglichkeit, die Gesamtbedeutung von Datenpunkten auf einfache und sinnvolle Weise zu vermitteln. Während ein Bild mehr sagt als tausend Worte, ist eine Datenvisualisierung tausend Datenpunkte wert. In einer Welt der Big Data, in der Organisationen und Unternehmen wie Unternehmen, Wetter, Verkehr und Kundengewinnung Hunderte oder Tausende von Datenpunkten enthalten können, ist Ihre Botschaft wirkungsvoller, wenn Sie ein Diagramm verwenden, anstatt einfach eine Excel-Tabelle anzuzeigen. Die Datenpunkte können in mehreren Formen präsentiert werden, um eine andere Botschaft zu vermitteln. Es erfordert etwas Disziplin, die Botschaft zu verstehen, die Sie vermitteln möchten, um die Datenpunkte in der richtigen Visualisierung zu organisieren.
Datenvisualisierung ist eine alltägliche Fähigkeit
Die Erstellung einer Datenvisualisierung ist eine wichtige berufliche Fähigkeit, da immer mehr Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen. Jeder ist Data Scientist. Egal, ob Sie Data Scientist sind, der eine Menge Daten filtert, um herauszufinden, was sie einzigartig macht, oder ob Sie in einem Vertriebsteam sind, das versucht, Ihren Zielkunden zu verstehen – Sie werden wahrscheinlich irgendeine Form von Datenvisualisierung nutzen, um zu erklären, was passiert. Glücklicherweise ist das Erstellen einer Visualisierung sehr zugänglich. Da es eine alltägliche Fähigkeit ist, sind die Visualisierungstools und Artikel, die erklären, wie man sie verwendet, zahlreich – für alle Datenquellen und die gängigsten Datentypen. Die häufigsten Arten von Visualisierungen sind:
Jede dieser Möglichkeiten kann für spezifischere Darstellungen erkundet werden. Das Beste, was Sie tun können, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern, ist, die Infografiken zu erkunden, die auf Ihrem Weg zu stoßen, die Datendiagramme zu lesen und in Ihrem eigenen Job einige eigene zu erstellen. (Lassen Sie sich von dieser Galerie wunderschöner Datenvisualisierungen inspirieren. Schauen Sie sich Nadieh Bremers Portfolio bei Visual Cinnamon an.)
Die Bedeutung der Visualisierung
Datenvisualisierung ist so essenziell, um zu kommunizieren, was mit den eigenen Daten passiert. Tatsächlich erwartet der Verbraucher, dass ein Dienst irgendeine Form von Visualisierungstool anbietet, damit der Verbraucher:
- Interagiere mit ihrer Plattform
- Geben Sie Einblicke darin, was mit ihrer Aktivität passiert
Welche Plattform Sie auch immer nutzen, es gibt in der Regel ein Datenvisualisierungselement. Amazon, Azure und Google verfügen alle über integrierte Datenvisualisierungstools, um alle Arten von Nutzungsmetriken innerhalb ihrer Plattformen zu überwachen. Unternehmen wie Salesforce, Webhosting-Dienste und Social-Media-Unternehmen haben in den letzten Jahren Visualisierungstools für ihre Content-Ersteller entwickelt, damit diejenigen, die Inhalte auf ihrem Dienst erstellen, leicht verstehen können, was zwischen ihnen und ihrem Publikum passiert, um ihre Botschaft besser gestalten zu können.
Top-Datenvisualisierungstools
Ob einzeln oder als Teil eines Unternehmens – hier sind die besten Visualisierungstools, die heute verfügbar sind:
- Tableau
- Grafana
- Google Charts
- d3.js
Best Practices zur Datenvisualisierung
Wenn Sie sich Daten ansehen und entscheiden, wie Sie sie visualisieren können, finden Sie hier einige wichtige Fragen, die Sie sich stellen sollten.
Gute Fragen zum Stellen
- Wie kann ich die vor mir liegenden Informationen in einer grafischen Darstellung darstellen?
- Kann ich alles in einer Darstellung sagen oder brauche ich mehrere?
- Sind die Informationen zeitkritisch?
- Steht das für das Wachstum von etwas?
- Stellt er die Häufigkeit der Vorkommnisse dar?
Muss es repräsentieren?
- Abhängigkeit von der Zeit
- Wachstum
- Häufigkeit des Auftretens
- Abhängigkeit vom Standort
Bevorzugen Ihre Zielgruppe schöne oder funktionale Diagramme?
Das Design von Craigslist ist seit einigen Jahrzehnten weitgehend gleich geblieben, und sein Erfolg ist zum großen Teil seiner funktionalen Nutzung zu verdanken. Es ist ein langweiliges Design – natürlich –, aber eines, das durch sein eigenes Design dazu beiträgt, Informationen zu Menschen zu bringen, ohne dabei im Weg zu bleiben. Diagramme sind ähnlich. Einige der Visualisierungen, die die großen Plattformen nutzen, sind sehr einfach, weil sie einfach etwas Einfaches kommunizieren müssen, aber Visualisierungs-Dashboards, auf die Nutzer jeden Tag zurückkehren, erfordern oft etwas mehr Designüberlegungen, weil die Nutzer mit etwas arbeiten wollen, das angenehm für das Auge ist.
Welche Botschaft will das Publikum?
Die besten Visualisierungen sind oft die einfachsten, die einem Zweck dienen:
- Benutzeraktivitätsdiagramme zeigen die Nutzeraktivität über die Zeit, entweder über eine Heatmap oder ein Liniendiagramm.
- Verkaufsvolumina zeigen kumulative oder tägliche Liniendiagramme.
- Nutzeraktivität basierend auf Region illustriert eine geografische Karte, auf der farbbasierte Aktivitäten überlagert sind.
Aber einige Nutzer benötigen Visualisierungen, die Informationen auf einem übergeordneten Niveau darstellen. Sie müssen tiefer darin eintauchen können. Dashboards sind besonders praktisch für:
- Anzeige von vielen Daten
- So kann der Nutzer tief graben, wenn er etwas auf der Tabelle sieht, das ihm interessant erscheint
Engagiere dich in einer Gemeinschaft
"Nachahmung ist die aufrichtigste Form der Schmeichelei."
Nachrichten sind Kommunikationsfragmente von einer Person zur anderen. Die Information nimmt eine Form an und erhält einen bestimmten Stil. Wenn Sie ein effektiver Kommunikator bei der Erstellung Ihrer Visualisierung sein möchten, machen Sie sich vertraut damit, wie andere bereits ihre Botschaft gestalten. Treten Sie Gemeinschaften bei, die Visualisierungen miteinander teilen. Schauen Sie außerhalb dieser Community und beobachten, wie andere Menschen miteinander sprechen. Wie bei jeder Art von Kommunikation erfordert die bessere Darstellung Ihrer Daten:
- Praxis
- Mimikry
- Erkennung der verfügbaren Optionen
(Erhalte Bekanntheit mit Data Is Beautiful und diesen Blogs.)
Feedback einholen
Schließlich basieren Visualisierungen auf Kommunikation, daher ist es eine gute Idee, Feedback von deinem Publikum einzuholen. Achte darauf, ob dein Publikum viele Fragen stellt, wenn du deine Visualisierungen teilst. Einfache Dinge wie das Verringern der Linienbreiten und die Verwendung einer fetten Schriftart können die Effektivität deiner Visualisierung verbessern. Wenn es nicht funktioniert, ändere es. Viel Erfolg beim Starten!
Verwandte Literatur
Leitfaden zur Datenvisualisierung
- Der Datenvisualisierungs-Anfängerleitfaden
- Einführung in Graphdatenbanken
- Anwendungsfälle für Graphdatenbanken
- Einführung in die Neo4j-Graphdatenbank
- Neo4j-Graphdatenbank-Abfragen
- Matplotlib-Streu- und Liniendiagramme erklärt
- Wie man Nebenhandlungen in Matplotlib hinzufügt
- Matplotlib-Logarithmische Skala
- Verwendung von Matplotlib zum Zeichnen von Diagrammen und Graphen
- Wie man 3D-Diagramme mit Matplotlib zeichnet
- Plotly Python Tutorial
- Ermöglichung der Bürgerdatenwissenschaftler
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.