Datavisualisatie wordt gebruikt voor het aantonen van prestaties, het communiceren van trends, het begrijpen van de impact van nieuwe strategieën, het tonen van relaties en meer. Deze representaties kunnen krachtige hulpmiddelen zijn voor communicatie en samenwerking, waardoor meer waarde wordt toegevoegd aan rapporten, journalistiek, apps of elke context waarin het delen van informatie vereist is. In wezen zijn datavisualisatieconcepten de methode voor het vertalen van informatie naar een visuele context, zoals een kaart of grafiek, om het voor het menselijk brein gemakkelijker te maken gegevens te begrijpen en er inzichten uit te putten. Blijf rondhangen om meer te weten te komen over het voorbeeld van datavisualisatietools en de typen ervan.
Overzicht
Datavisualisatie is de methode voor het ontwerpen en creëren van een gemakkelijk te communiceren grafische of visuele presentatie van een grote hoeveelheid gecompliceerde gegevens en informatie vanuit een bepaalde specialisatie van expertise met behulp van vaste, actieve of interactieve visuele items voor de doelgroep om hen te helpen bij het visueel verkennen en ontdekken, begrijpen, analyseren en verkrijgen van inzichten in wereldwijde patronen, trends, variaties, constantheid en clusters.
Verder biedt datavisualisatie een snelle en effectieve manier om informatie te communiceren en te identificeren welke factoren het gedrag van klanten beïnvloeden, en gebieden aan te wijzen die verbetering of aandacht behoeven. Hierdoor worden gegevens beter te onthouden voor belanghebbenden om te begrijpen wanneer en waar specifieke producten moeten worden geplaatst en om verkoopvolumes te voorspellen. Laten we nu eens in detail kijken naar het concept van datavisualisatie,
Concepten voor gegevensvisualisatie
Nu er zoveel hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie beschikbaar zijn, is er ook een toename van onproductieve informatievisualisatie. Visuele communicatie moet eenvoudig en doelgericht zijn om ervoor te zorgen dat uw datavisualisatieconcepten de doelgroep helpen uw beoogde inzicht of conclusie te begrijpen. Het volgende is een van de meest over het hoofd geziene maar toch essentiële concepten voor datavisualisatie die er zijn,
#1. Stel de context in
Het is belangrijk om algemene achtergrondinformatie te geven om het publiek te laten weten waarom dit specifieke gegevenspunt belangrijk is. Daarom moet het publiek, om actie te stimuleren, begrijpen hoe de huidige prestaties zich verhouden tot iets tastbaars, zoals een doel, benchmark of andere key performance indicators (KPI's).
#2. Ken uw doelgroep(en)
Denk na over hoe de concepten van uw datavisualisatie zijn ontworpen om ervoor te zorgen dat uw datapresentatie aan hun behoeften voldoet door deze vragen te stellen. Wat probeert die persoon te bereiken? Wat voor soort vragen houden ze bezig? Komt uw visualisatie tegemoet aan hun zorgen? maar als u niet zeker weet of de visualisatie duidelijk is, presenteer deze dan aan een of twee mensen binnen uw doelgroep om feedback te krijgen, zodat u extra bewerkingen kunt uitvoeren voor een grote presentatie.
#3. Kies het juiste grafiektype
Een van de meest effectieve concepten voor gegevensvisualisatie op onze lijst is om erin te slagen uw gegevens effectief te presenteren, maar u moet de juiste grafieken selecteren voor uw specifieke project, publiek en doel.
#4. Kies een effectieve afbeelding
De principes van de kleurentheorie hebben een grote invloed op het algehele succes van uw visualisatiemodel. Dat gezegd hebbende, moet u altijd proberen uw kleurenschema consistent te houden in uw datavisualisaties, waarbij u duidelijke contrasten gebruikt om onderscheid te maken tussen elementen (bijv. positieve trends in groen en negatieve trends in rood). Zorg er ook voor dat de beelden het publiek helpen uw belangrijkste afhaalmaaltijd te begrijpen.
#5. Hou het simpel
Datavisualisatietools kunnen het gemakkelijk maken om allerlei soorten informatie in uw visual op te nemen. Ontwerp daarom uw gegevensvisualisatievoorbeeld voor maximale impact door informatie te elimineren die uw doelgroep kan afleiden.
Waarom is datavisualisatie belangrijk?
Het is belangrijk omdat het een snelle en effectieve manier biedt om informatie op een veelzijdige manier te communiceren met behulp van visuele informatie. Bovendien helpt de praktijk bedrijven ook om te identificeren welke factoren van invloed zijn op het gedrag van klanten en welke gebieden moeten worden verbeterd.
Datavisualisatie Voorbeeld
Door tools voor gegevensvisualisatie te gebruiken, kunnen verschillende voorbeelden van diagrammen en grafieken worden gemaakt om belangrijke gegevens te illustreren. Hieronder staan enkele voorbeelden van datavisualisatie:
#1. Gebiedskaart
Een voorbeeld van geospatiale gegevensvisualisatie zijn gebiedskaarten die worden gebruikt om specifieke waarden weer te geven die zijn ingesteld op een kaart van een land, staat, provincie of een andere geografische locatie. Twee veel voorkomende soorten gebiedskaarten zijn choropleths en isopleths.
#2. Staafdiagram
Staafdiagrammen vertegenwoordigen numerieke waarden in vergelijking met elkaar. De lengte van de balk vertegenwoordigt de waarde van elke variabele.
#3. Gantt-diagram
Gantt wordt meestal gebruikt in projectmanagement, Gantt-diagrammen zijn staafdiagramweergaven van tijdlijnen en taken.
#4. Warmtekaart
Een soort geospatiale visualisatie in kaartvorm die specifieke gegevenswaarden als verschillende kleuren weergeeft (dit hoeven geen temperaturen te zijn, maar dat is een algemeen gebruik). Deze grafische weergavedisplays helpen bij het visualiseren van gedragsgegevens per locatie. Dit kan een locatie op een kaart zijn of zelfs een webpagina.
#5. Markeer tabel
Een tabelvorm die kleur gebruikt om vergelijkbare gegevens te categoriseren, waardoor de kijker deze gemakkelijker en intuïtiever kan lezen.
#6. Histogram
Deze grafiek geeft een verdeling van getallen weer met behulp van een staafdiagram (zonder spaties tussen de staven), die de hoeveelheid gegevens weergeeft die binnen een bepaald bereik valt. Deze visual maakt het voor een eindgebruiker gemakkelijk om uitschieters binnen een bepaalde dataset te identificeren.
#7. Boomkaart
Dit is een type diagram dat verschillende, gerelateerde waarden weergeeft in de vorm van in elkaar geneste rechthoeken. die hiërarchische gegevens weergeven als een reeks geneste vormen, meestal rechthoeken. Treemaps zijn geweldig voor het vergelijken van de verhoudingen tussen categorieën via hun gebiedsgrootte.
Soorten gegevensvisualisatie
Een tool voor gegevensvisualisatie is een vorm van software die is ontworpen om gegevens te visualiseren. De mogelijkheden van elke tool variëren, maar in de meest elementaire vorm stellen ze u in staat een dataset in te voeren en deze visueel te manipuleren. De meeste, maar niet alle, worden geleverd met ingebouwde sjablonen die u kunt gebruiken om basisvisualisaties te genereren. Er zijn verschillende soorten tools voor gegevensvisualisatie beschikbaar om uit te kiezen,
#1. Tafel
Een tabel is een van de eenvoudigste voorbeelden van visualisatie. Het bestaat uit kolommen en rijen en rangschikt de gegevens in een nette structuur. Tabellen tonen veel informatie op een gestructureerde manier, maar ze kunnen ook gebruikers overweldigen die gewoon op zoek zijn naar trends op hoog niveau.
#2. Woord wolk
Een woordwolk is een cluster van termen die in verschillende formaten en formaten worden weergegeven, afhankelijk van hun frequentie of relevantie in een set. Bedrijven gebruiken vaak woordwolken om feedback van het publiek en de publieke opinie te visualiseren of om te brainstormen over nieuwe ideeën.
#3. Gantt-diagram
Een Gantt-diagram is een variatie op een staafdiagram dat de activiteiten en de benodigde tijd voor elk weergeeft. Projectmanagers gebruiken vaak Gantt-diagrammen om uitgebreide taakschema's te maken.
#4. Matrixdiagram
Een matrixdiagram vergelijkt meerdere elementen en stelt de kijker in staat de complexe relaties ertussen te begrijpen. Het is een veelzijdig type gegevensvisualisatie dat kan helpen bij het identificeren van oorzaken, het verbinden van vereisten en specificaties, het vergelijken van elementen en het bepalen van de benodigde middelen.
#5. Warmtekaart
Een heatmap visualiseert gedragsgerelateerde gegevens, meestal binnen een geografisch gebied of met betrekking tot webpagina-activiteit. Kleuren vertegenwoordigen de mate van activiteit of blootstelling, meestal met diepere kleuren die de hoogste concentratie of frequentie aangeven.
#6. Google Grafieken
Met Google Chart Tools kunt u live gegevens op uw website (en mobiel) visualiseren met behulp van verschillende interactieve, aanpasbare grafieken en datatools. De meest gebruikelijke manier om Google Charts te gebruiken, is met eenvoudig JavaScript dat u in uw webpagina insluit. En door de klasse DataTable te gebruiken, kunt u eenvoudig schakelen tussen grafiektypen
#7. Tableau
Tableau is om twee belangrijke redenen een van de meest populaire voorbeelden van datavisualisatietools op de markt: het is relatief eenvoudig te gebruiken en ongelooflijk krachtig. De software kan worden geïntegreerd met honderden bronnen om gegevens te importeren en tientallen visualisatietypen uit te voeren, van grafieken tot kaarten en meer. Tableau heeft miljoenen gebruikers en communityleden en wordt veel gebruikt op bedrijfsniveau.
#8. Chartio
De datavisualisatietools van Chartio bieden gebruikers 15 soorten grafieken om uit te kiezen met meerdere variaties, en nog meer opties als u weet hoe u programmeertalen voor gegevens moet gebruiken.
Dit houdt in dat u met Chartio al uw gegevens kunt samenbrengen van locaties zoals Amazon Redshift, door uw gegevens kunt bladeren met de Visual SQL-oplossing, aangepaste grafieken en visuals kunt maken en beheren en deze eenvoudig kunt delen (via een webpagina, Slack, PDF rapporten voor e-mail, enz.).
#4. Zoho-analyse
Zoho Analytics is een tool voor gegevensvisualisatie die speciaal is ontworpen voor professionals die bedrijfsinformatie willen visualiseren. Als zodanig wordt het meestal gebruikt om informatie met betrekking tot verkoop, marketing, winst, inkomsten, kosten en pijplijnen te visualiseren met gebruiksvriendelijke dashboards. Meer dan 500,000 bedrijven en twee miljoen gebruikers maken momenteel gebruik van de software.
#5. Gegevenswrapper
Datawrapper is een tool die, net als Google Charts, wordt gebruikt om grafieken, kaarten en andere afbeeldingen te genereren voor online gebruik. Het oorspronkelijke beoogde publiek van de tool waren verslaggevers die aan nieuwsverhalen werkten, maar elke professional die verantwoordelijk is voor het beheer van een website kan er waarde in vinden
#6. Infogram
Wat Infogram onderscheidt van de andere tools op deze lijst, is dat u het kunt gebruiken om infographics te maken (waar de naam vandaan komt), waardoor het vooral populair is bij creatieve professionals. Bovendien bevat de tool een editor voor slepen en neerzetten, wat handig kan zijn voor beginners.
#7. Dashboards
Dashboards kunnen meerdere soorten datavisualisaties samenbrengen in één interface. Ze stellen iedereen in staat om data-inzichten te volgen, te analyseren en weer te geven, en ze kunnen worden aangepast om te voldoen aan de behoeften en vereisten voor gegevensbeheer van individuele organisaties, afdelingen en gebruikers.
Hoe u de juiste datavisualisatietool kiest
Pas deze tips toe om u te helpen bij het selecteren van de beste visualisatietool voor uw dataset:
#1. Evalueer de grootte en variëteit van uw dataset
Als u een eenvoudige dataset heeft met weinig variabelen of items om te ordenen, kunt u eenvoudigere opties overwegen, zoals lijngrafieken, staafdiagrammen en cirkeldiagrammen.
#2. Kies de centrale concepten die u wilt benadrukken
Gebruik tools die de juiste elementen benadrukken, zoals groei in de tijd of klantvoorkeuren.
#3. Ontdek hoe uw publiek visuele informatie ziet
Door de kenmerken van uw publiek te beoordelen, kunt u bepalen welke soorten visualisaties geschikt zijn. Publieke doelgroepen zijn bijvoorbeeld meer gewend aan eenvoudigere visualisaties, terwijl collega's meer bekend zijn met een breder scala aan typen.
#4. Kies voor de eenvoudigste visual
Zodra u heeft bepaald wie uw publiek is en wat u met uw gegevens wilt zeggen, kunt u proberen uw dataset in kaart te brengen met elke keuze aan visualisaties die u haalbaar acht. Onderzoek vervolgens de visualisaties die u heeft gemaakt en selecteer degene die het gemakkelijkst te begrijpen is.
#5. Ken de emotionele impact die u wilt dat het publiek heeft
Sommige visualisaties delen dezelfde boodschap met dezelfde duidelijkheid, maar ze kunnen verschillende emotionele gevolgen hebben. Als u bijvoorbeeld de opwinding van financiële groei wilt overbrengen, kunt u een lijngrafiek gebruiken die naar boven blijft lopen in plaats van een staafdiagram.
#6. Krijg feedback over uw visualisaties
Vraag een collega om de visualisaties die u aan het testen bent te beoordelen. Beoordeel hoe duidelijk ze elke optie begrijpen en of ze de emotionele reactie hebben die je hoopt op te roepen.
Wat zijn de drie toepassingen van datavisualisatie?
Datavisualisatie helpt bij het verkennen van zakelijke inzichten om bedrijfsdoelstellingen op de juiste manier te bereiken. Het helpt bij de correlatie van gegevens uit visuele of grafische representaties. Het maakt snel onderzoek mogelijk en verwerkt snel cruciale statistieken.
Wat is een voorbeeld van een datavisualisatie?
Staafdiagrammen zijn handig voor het maken van groepsvergelijkingen, het volgen van de voortgang en het ontdekken van trends. Cirkeldiagrammen, lijngrafieken, vlakdiagrammen, histogrammen, draaitabellen, boxplots, spreidingsdiagrammen, radardiagrammen en choropleth-kaarten zijn enkele meer voorkomende vormen van datavisualisatie.
Wat zijn de twee basistypen van datavisualisatie?
Inzichten verkregen uit data, trends en patronen binnen de data, en een methode om gecompliceerde data op een vereenvoudigde manier te identificeren, zijn allemaal noodzakelijke componenten van elk datavisualisatieproject. Er zijn twee primaire soorten datavisualisatie: statisch en interactief.
Is Excel een hulpmiddel voor gegevensvisualisatie?
Als het gaat om zakelijk en professioneel gebruik, behoort Excel tot de beste beschikbare tools voor datavisualisatie. Pareto en gegroepeerde staafdiagrammen behoren tot de meer geavanceerde visualisatieopties die niet beschikbaar zijn in deze freemium spreadsheet-app.
Ten slotte:
Door visuele helderheid te brengen in het verhaal dat in uw gegevens wordt verteld, kunt u inzichten identificeren die leiden tot betere besluitvorming, planning, strategieën en acties. Hoe presteert uw bedrijf, wat moet er worden aangepast en waar moet u uw middelen op richten? Dit leidt tot de mogelijkheid om het belang van uw gegevens te begrijpen om effectievere operaties te stimuleren.
Referenties
- .ibm.
- natuurlijk.
- ..tableau.
- Datapine
Gerelateerde artikelen
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- TECHNISCHE ANALYST: Functieomschrijving, salarissen en vacatures
- Beschrijvende analyse: betekenis, voorbeelden en stappen, vereenvoudigd!!!
- Business Intelligence-analist: functieomschrijving, certificeringen en salaris in de V.SS
- Projectbeheertools Excel gratis: alles wat u moet weten, typen en gratis tools voor onse
