Top 10 blunders at undgå, når der oprettes datavisualiseringer - dummies

Oprettelse af datavisualiseringer kan være spændende - og en afspejling af dine forretningsfærdigheder. Undgå disse almindelige blunders, så vejen til gode datavisualiseringer er mindre glat for dig.

Overbelastning af din datavisualisering med for mange diagrammer

Du vil tilføje så meget data til din visualisering som muligt, så intet indsigt bliver savnet. Det kan være forfærdeligt at forestille sig, at du har udeladt en nøglekomponent i dine data. Det er en fælles følelse, men at udføre dine data, på den måde, kan være skadeligt for dine resultater.

Kaster i absolut alle datastykker, der kan skjule de data, du virkelig behøver at se. Ingen vil takke dig, hvis de skal vade gennem en masse oplysninger, der ikke tilføjer nogen værdi. Den bedste måde at nærme sig vælger data på er at vælge kun de datakilder, der er kritiske. Du kan derefter tilføje flere til dine data, når du har set, hvilken historie dataene fortæller dig. Det er også nyttigt at få feedback fra dine brugere om, hvad der virker, og hvad der ikke gør.

Valg ikke at bruge instrumentbrættet

I de seneste år er instrumentbrættet blevet en vigtig del af Business Intelligence (BI) -analysen. Dashboards er skærmbilleder, der viser vigtige oplysninger om, hvordan virksomheden lykkes eller fejler. Det kan vise vigtige præstationsindikatorer (KPI) eller lagerdata, der er kritiske for salgsydelsen.

To store fordele ved instrumentbrættet er, at de giver både specifik og generel information efter behov. For eksempel:

• De hjælper alle interessenter med at fokusere på de samme oplysninger, der vises på instrumentbrættet. På denne måde er alle på samme side og kan udvikle løsninger sammen.

• Brugere kan bruge interaktive dashboards til at bore ned for at få oplysninger, der er specifikke for deres hjørne af virksomheden.

Overvej om muligt at bruge dashboards til at hjælpe brugerne med at se et øjebliksbillede af virksomheden.

Mangler at genkende vigtigheden af ​​datavisualiseringer

Selvom de fleste erhvervsbrugere har set en række datavisualiseringer, er det muligt, at de stadig ikke genkender, hvor vigtig datavisualisering er for deres virksomheds sundhed. Personer, der ikke har forsøgt at analysere store mængder data for hånden, kan ikke indse, at det ikke længere er rimeligt at behandle store data effektivt uden datavisualisering. Datavisualiseringer kan bruges til at få nyt indblik i den virksomhed, der aldrig ville blive anerkendt.

Selv meget små virksomheder har set værdien af ​​at dele infographics med deres kunder.Større virksomheder er blevet presset ind i at bruge datavisualiseringer på grund af overfaldet af nye typer data som tweets, anmeldelser og Facebook-indlæg. De kan simpelthen ikke ignorere de værdifulde oplysninger, der kan scooped op og analyseres med de rigtige værktøjer. Sørg for, at du forsøger at bruge datavisualisering, når det er muligt.

Glemmer at liste dine datakilder og copyright

Der er masser af interessante infographics og datavisualiseringer online. Desværre lister ikke hver enkelt af sine datakilder og / eller ophavsret. At forlade disse oplysninger ud fra et data, er fint, hvis du opretter det til et lille internt publikum. Men hvis du opretter noget, der ses uden for en kontrolleret intern gruppe, skal du tilføje din ophavsret og liste dine kilder.

For et infografisk er ophavsret og datakilder et must, fordi du indsamler oplysninger fra en række forskellige kilder for at skabe en tiltalende grafik. Hvis brugerne ikke ved, hvor oplysningerne kommer fra, vil de være urolige over at citere statistikken til andre. Et mål med et infographic er at få det delt af andre. Hvis det mangler troværdighed og ikke nævner bestemte kilder, besejrer du et formål med at oprette det.

Husk også, at beskyttelsen af ​​din ophavsret er kun halvdelen af ​​kampen. Du vil sikre dig at du beskytter og respekterer andres ophavsret. Lad være med at åbne dig selv for en retssag ved at bruge materiale uden tilskrivning.

Plukker de samme farver til forskellige ting på et instrumentbræt.

Okay, du har valgt et farveskema for dine data, hvis du er tilfreds med. Det er fantastisk! Det er ikke altid en nem opgave at vælge tiltalende farver. Hvad du skal huske, kan du ikke bruge disse samme farver til at skildre forskellige ting på alle dine diagrammer.

Hvis du for eksempel opretter en legende for en finansiel grafik, der viser gul som dårlig lån, rødt som foreclosures og blå som gode lån, så kan du heller ikke bruge gule til at skildre gode lån i et andet diagram. Konsistens er navnet på spillet. Bliv ikke fanget op ved at skabe datavisualiseringer, der er smukke, men unøjagtige eller forvirrende.

Brug af en sort baggrund for alle dine datavisualiseringer

Hvis du overvejer alle de datavisualiseringer, du har set gennem årene, tror du, at det er et krav at bruge en sort baggrund. Men sort er ikke altid det bedste valg til baggrundsfarven. Der er mange datavisualiseringer, der er forfærdelige, fordi de har en sort baggrund, der dækker det, de forsøger at vise.

Nogle mennesker sidestiller en sort baggrund med drama og føler, at en mørk baggrund giver betydning for visualiseringen. Dette er ikke nødvendigvis tilfældet. Visualiseringer skal være forståelige med et overblik. Hvis en bruger har brug for at bruge for meget tid på at bestemme, hvad der er på dataene, fordi dataene blandes med en mørk baggrund, gør du dine brugere en disservice.

Tror ikke, at du bliver advaret til aldrig brug en sort baggrund. Du kan bruge sort, men sørg for at bruge passende hvidt mellemrum omkring elementerne i dine data, så de er let læsbare.

Undlad at designe til mobile skærme

Brug af mobilenheder er ikke længere en nyhed. Ifølge Google har mere end 138 millioner us. Brugere smartphones. Og tabletmarkedet får også damp; Gartner Inc, et teknologisk forskningsfirma, rapporterer, at mere end en halv milliard tabletter forventes afsendt i 2013 og 2014.

Du har ikke råd til at oprette datavisualiseringer, der ikke vises korrekt på mobile enheder. Hvis du kun opbygger til store skærme, forhindrer du dine brugere i at få adgang til deres data, når og hvor de har brug for det.

Den bedste måde at løse problemet med at designe for flere skærmstørrelser er at skabe dine datavisualiseringer ved hjælp af lydhørt design. I et nøddeskal giver responsivt design din grafik og indhold mulighed for at strømme ind i det rigtige sted på en række skærme - tabletter, smartphones, desktops og så videre. Sørg for at planlægge for denne type design på forhånd. Tilføjelse af det senere er tidskrævende og dyrt.

Gør det unattractive

Det faktum, at folk dømmer om en visuel tiltrækningskraft er en given. Menneskelige hjerner er hardwired til at behandle og forstå billeder.

Oprettelse af en grim data visualisering er et blunder, du ikke behøver at lave. Du har ressourcer lige ved hånden både online og analog, der kan hjælpe dig med at skabe en visuelt tiltalende datavisualisering eller infografisk. Dette betyder ikke, at du vil producere noget bedøvelse hver gang, men det betyder, at du kan skabe noget, der er tiltalende og ikke kører læsere væk.

Brug af forkerte eller ufuldstændige oplysninger

Dette er en hård. Nogle gange er det ikke umiddelbart tydeligt, at et bestemt stykke data ikke er et godt valg. Det kan endda ske, at du faktisk inkludere dårlige data i din datavisualisering ved starten. På overfladen er det svært at afgøre, om klumper af data er udeladt eller bare forkerte for de data, der er tilgængelige.

Her kan et forhold til it-afdelingen komme til nytte. Typisk ved de bare, hvor præcise dataene er, og hvor det er kort. Selvom de ikke ved om alle detaljer i dataene, vil de vide mere end du gør. Sørg for at dyrke et forhold med dem, så du ved det gode, dårlige og grimme om dine data.

Glemmer at gennemføre dokumenterede læsemønstre

På grund af udviklingen i neurovidenskab ved vi mere end nogensinde om, hvordan vores hjerner ser og behandler information. For eksempel ved vi, at der er måder at data kan arrangeres for at gøre det nemmere at fortolke. Du bør bruge disse oplysninger til at gøre din data visualisering så forståelig som muligt.

Specielt bør du overveje Z læsemønsteret for layoutet på dit dashboard. Typisk følger folks øjne et Z-mønster, når de scanner en side. Øjnene rejser venstre mod højre over toppen af ​​siden, ned i en vinkel til nederste venstre hjørne og derefter på tværs igen fra venstre mod højre - det er som om øjnene tegner en Z på siden. Det betyder, at hvis du lægger en menu over toppen, indhold i midten og ophavsret eller anden information nederst, har du oprettet dit dashboard med et layout, som de fleste mennesker vil kunne scanne og behandle hurtigt.