Бизнес лидерите зависят от данните, за да вземат решения. За да действат бързо, те нямат време да преглеждат електронни таблици или да изучават огромни бази данни. Вместо това те разчитат на визуализации на данни, диаграми и графики. Които предоставят картинно обобщение на набор от данни, за да покажат на бизнес лидерите каквото трябва да знаят.
Днешният бизнес все повече разчита на анализатори на данни. За да изследва наборите от данни и да създават визуализации на данни. Които помагат на вземащите решения в различни роли. Според Тези специалисти трябва да усъвършенстват две основни компетенции за визуализация на данни. Способността да работят с набори от данни. И разбирането на най-добрите начини за ясно изобразяване на изводите, направени от разглеждането на данни.
Продължете да четете, за да научите как да подобрите уменията си за визуализация на данни. И колко е важно ефективно да съобщите резултатите си на широк кръг аудитории.
Ключови стъпки и умения в процеса на визуализации на данни.
Стъпка 1: Работа с набори от данни.
Тъй като добрите данни са в основата на добрата визуализация. Важно е първо да разберете набора от данни, който се използва за създаване на визуализацията. Трябва да сте в състояние да извършите целия проучвателен анализ на данните. Който е необходим, за да видите какво се откроява. Трябва да можете да видите моделите в данните и да преминете през „Аха!“ моментите , за да сте способни да разкажете история.
Тези модели могат да включват: намаляване на продажбите в определен период от годината; увеличаване на производството в една конкретна фабрика; различни модели програми, използвани от служителите. Промяна в ефективността на хората, поради преминаване към дистанционна работа. Или почти всичко, което би могло да представлява интерес за бизнес лидера. Стойността на визуализацията на данните е, в представянето на тези данни. И то по начин, който помага на бизнес лидерите да извличат значима информация с бърз поглед. И без да е необходимо допълнително обяснение или анализ.
Опитът в компютърните науки или инженерството със сигурност е полезен. И все пак професионалистите от области като икономика. Финанси или маркетинг, които са преминали курсове по статистика, трябва да притежават основните умения за управление на данни. Необходими за създаването на визуализация на данни. Познаването на езика за програмиране R също е едно от основните умения на анализаторите на данни. Които често създават визуализации, тъй като това е езикът за програмиране. Който обикновено се използва за големи набори от данни и за провеждане на прогнозни анализи.
Има три критични умения за работа с набор от данни, преди той да може да бъде използван за създаване на визуализация: Разбиране на начина на управление на бази данни, научаване как да се използва софтуер за визуализация на данни и знание, как различните аудитории могат да използват данните. По-чистият набор от данни ще позволи по-точни визуализации и ще гарантира, че работата може да се извърши за по-кратко време.
Научете как да управлявате бази данни.
Управлението на бази данни и възможността за извличане на данни са едни от най-ценните умения за визуализация на данни. Това може да включва задачи като правилно именуване на колони в база данни, бързо търсене в база данни и присъединяване към таблици. Също така е полезно да знаете как да провеждате статистически тестове и да импортирате данни в таблата за управление.
Запознайте се със софтуера за визуализация на данни.
Професионалистите трябва да разбират добре софтуерните инструменти, които позволяват на потребителите да импортират набори от данни, за да създават визуализации. Tableau се използва широко от средни и големи компании, а други опции включват Domo и Microsoft Power BI. Тези продукти се фокусират върху създаването на визуализации на данни, а не върху управлението на набори от данни, поради което е важно да знаете как да работите с данни, преди да е време да ги поставите в диаграми и графики.
Разберете аудиторията и целта на данните.
Докато разглеждате набор от данни, който ще се използва за визуализация е, важно да разберете как планираната аудитория ще използва тази информация. Data Scientists например вероятно ще разгледат набора от данни по различен начин от мениджърите по продажбите или бизнес анализаторите. Нещо повече, data scientists може да се наложи да видят много повече от набора от данни, отколкото други крайни потребители, за да направят заключение.
Познаването или опознаването на вашата аудитория ще ви помогне да използвате правилните данни, за да създадете най-ефективната визуализация. Това изисква да опознаете аудиторията си чрез срещи на заинтересовани страни или фокус групи, за да разберете какви данни използват за вземане на решения и какви допълнителни данни са им необходими. Това ще гарантира, че правилните данни влизат във визуализация и че ще бъдат адресирани различни нужди за различна аудитория.
Стъпка 2: Създаване на визуализации.
След като разгледате набора от данни, определите кои променливи искате да сравните и подготвите данните за импортиране в инструмент за визуализация на данни е, време да създадете визуализацията.
Целта трябва да бъде да се разкаже история с данни. Помислете за структурата на разказ – има основна информация, има разкриване на вашите критични констатации и има дискусия за това какво означават тези констатации за бъдещето. Трябва да осмислите публиката, която ще го види. Как сглобявате историята? Има ли проблем и решение?. Опитайте се да ги преведете през тази история.
Основните тактически умения за този процес включват избор на правилния тип визуализация, поддържане на визуализацията проста и гарантиране, че е лесна за разбиране от аудиторията.
Изберете правилната визуализация.
Въпреки че има привидно безброй възможности за изобразяване на данни, все пак могат да се обособят основните типове визуализации в четири категории, в зависимост от начина, по който зрителите трябва да гледат на данните:
• Сравнение на променливи, обикновено чрез линейна диаграма или стълбовидна диаграма.
• Разпределение на променливи, като се използва хистограма за много променливи и диаграма за две или три променливи.
• Състав на променливи, с колонни или областни диаграми за показване на промените във времето и по-прости диаграми за статични променливи.
• Връзка между променливи, обикновено направена с графики с разсейване или балончета.
Други примери за визуализации включват цветно кодирани карти, топлинни карти и полета. Възможно е също да комбинирате няколко вида визуализации в една картина. Например, балонче в горната част на картата може да покаже данни като плътност на населението по градове или общини. Комбинация от стълбовидна диаграма и линейна графика може да показва статични променливи, например: Тримесечни данни за продажбите; и движещи се променливи например: Ръст на тримесечните продажби с течение на времето.
Улеснете четенето.
Елементи на дизайна, като шрифт, цвят, дебелина на линиите и подреждане на данни, могат да повлияят на четимостта на визуализацията на данни. Това има значение не само по практически причини, но и по отношение на достъпността, тъй като визуализациите трябва да бъдат четими за далтонистите и хората с увредено зрение.
Ето няколко предложения:
• Ако целта на визуализацията е, да се сравни набор от променливи, избройте променливите от най-голямото до най-малкото и направете всяка променлива със същия цвят. Това ще насочи вниманието към елементите, които трябва да бъдат сравнени.
• Уверете се, че има достатъчно контраст между цветовете на преден план и фона.
• Избягвайте комбинации от цветове, които трудно се различават, като оранжево и жълто или комбинации, които далтонистът не може да различи, като червен и зелен.
• Изберете цветови комбинации, които могат лесно да бъдат възпроизведени в черно-бяла визуализация.
• Използвайте различни стилове на линии, като пунктирани и двойни линии, за да разграничите шаблоните, ако е необходимо.
Като допълнитени препоръки може да имате в предвид и следното:
• Използвайте един шрифт с ясни вариации като удебелен текст и по-големи размери вместо множество шрифтове.
• Подравнете и сортирайте всички елементи на дизайна вляво, тъй като оттам зрителят започва да разглежда страница.
• Поставете етикетите за променливи възможно най-близо до лентите на диаграмата или линиите на графиката, за да улесните окото да свърже етикет със съответната променлива.
Поддържайте визуализацията чиста.
Мозъкът ни има ограничено познавателно натоварване. Ако има твърде много информация във визуализацията на данни, тогава мозъкът не може да осмисли данните. Всичко, което не поддържа посланието на визуализацията, просто ще разсее зрителите.
Трябва да имате чисто табло за управление, което не включва твърде много информация. Размерът на вашия набор от данни може да ви изкуши да създадете графика или диаграма с много променливи, но най-ефективните визуализации на данни се фокусират специално върху важната информация.
Зрителите обикновено имат само няколко секунди, за да разгледат диаграма, да я интерпретират и да предприемат действия. Например, линейна графика, която проследява твърде много променливи или показва диаграма на променлива за по-дълъг период от време, отколкото е необходимо, ще затрудни определянето къде зрителите трябва да насочат вниманието си. Помислете за конкретния момент, който се опитвате да разкажете с вашите данни, например: промяната в цените с течение на времето, и се отървете от всичко във визуализацията, което отвлича вниманието от тази точка.
Стъпка 3: Съобщаване на последиците от данните.
Въпреки че целта на добрата визуализация на данните е, че тя може да говори сама за себе си, в много случаи може да бъдете призовани да обсъдите визуализацията си пред аудитория от заинтересовани страни.
Докладите, изготвени за бизнес лидерите, често са фокусна точка на вътрешните срещи и може да имате задача да създадете слайд дек и кратко устно представяне за групата. Ако не ръководите презентацията, може да бъдете помолени да подкрепите мениджъра, като предоставите допълнителни подробности или отговорите на последващи въпроси.
В някои случаи визуализациите на данни се използват за външни цели, вариращи от представяне пред акционери до маркетингово обезпечение като инфографика и публикация в социалните медии. Тук може да бъдете помолени да опишете визуализацията на данни в нещо толкова кратко като туит от 280 знака или толкова дълго, колкото доклад от изследване или да предоставите съкратена версия на презентация, дадена на вътрешната аудитория.
Използвайте ясен и кратък изказ.
Независимо от сценария, писмената и устна комуникация за визуализации на данни работи най- добре, когато е използва ясен и кратък изказ. Да можеш да обясниш работата си с прости думи е едно от най-важните неща и критично умение за визуализация на данни, тъй като гарантира, че редица заинтересовани страни и аудитория могат да разберат данните и какво означават за тяхната работа и в живота им.
Изградете уменията си за визуализация на данни.
Използвайки уменията ви за извличане, превод и визуализиране на данни, за да помогнете на организациите да вземат както тактически, така и стратегически решения е, критично и високо ценено умение. Ще намерите правилните партньори за развититето на това умение в Skillception.