Chcesz w prosty sposób zaprezentować swój koncept, produkt lub usługę? Kluczem do sukcesu jest wykorzystanie storytellingu opartego na wizualizacji danych!
Umiejętność przekazywania angażujących historii poprzez analizę i prezentację danych stała się niezbędna w każdej profesji i firmie. Jeśli aspirujesz do pracy w renomowanej organizacji, musisz pokazać swoje możliwości, prezentując fakty oparte na solidnych danych.
Analogicznie, jeśli Twoja marka sprzedaje coś, musisz w oparciu o dane, podkreślić, jak Twój produkt lub usługa może wpłynąć na życie klientów.
Czy również pragniesz zgłębić tajniki wizualizacji danych i odnieść sukces jako specjalista lub przedsiębiorstwo? Zachęcamy do przeczytania tego artykułu do końca!
Czym jest wizualizacja danych?
Wizualizacja danych to przedstawienie informacji w formie graficznej, która jest łatwa do zrozumienia. W tym procesie analitycy danych wykorzystują różnorodne elementy, takie jak wykresy, diagramy, tabele przestawne, mapy cieplne i inne, aby zobrazować dane.
Głównym celem jest uczynienie danych bardziej przystępnymi i zrozumiałymi dla odbiorców. Dzięki prawidłowej wizualizacji, pracownicy, menedżerowie i inwestorzy mogą łatwo identyfikować wzorce, trendy oraz wartości odstające.
Wizualizacja danych towarzyszy nam zarówno w życiu prywatnym, jak i zawodowym. Kolorowe panele, które widzimy w aplikacjach sportowych, finansowych, giełdowych, do zarządzania domem, nawigacji drogowej, są wynikiem zastosowania tej techniki.
Jak działa wizualizacja danych?
Istotą wizualizacji danych jest przełożenie suchych liczb na atrakcyjne i łatwe do zrozumienia obrazy. Jeśli spróbujesz opisać wzrost temperatury w ciągu dnia za pomocą samych liczb, mało kto będzie w stanie to przyswoić.
Natomiast, gdy dane o temperaturze przedstawimy na wykresie liniowym, pokazującym wzrost od rana, szczyt w środku dnia i spadek wieczorem, utworzymy obraz przypominający odwróconą literę „V”. W tej formie, zmiany temperatury w ciągu dnia stają się zrozumiałe dla każdego.
Wizualizacja danych jest skuteczna, ponieważ:
- Ludzie znacznie łatwiej przyswajają obrazy, takie jak kształty, kolory, zdjęcia i rysunki, niż surowe liczby i teksty z arkusza kalkulacyjnego.
- Wykresy, mapy i diagramy pełnią rolę wizualnych metafor. Dzięki temu, że obrazy są przetwarzane szybciej niż tekst, odbiorcy mogą łatwiej wyciągać wnioski.
- Surowe dane, przechowywane w bazach danych czy arkuszach kalkulacyjnych, same w sobie nie mają wielkiej wartości. Dopiero ich organizacja i wizualizacja dodają im wartości. Przetworzone dane stają się użytecznymi informacjami, które mogą być wykorzystane do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji.
Dlaczego wizualizacja danych jest ważna?
- Ułatwia szybkie przyswajanie informacji.
- Dzięki elementom wizualnym, przetwarzanie informacji, identyfikowanie istotnych zależności i podejmowanie decyzji stają się znacznie prostsze.
- Wizualizacje danych można łatwo udostępniać współpracownikom wewnętrznym i zewnętrznym za pomocą kilku kliknięć.
- Identyfikacja korelacji między zmiennymi staje się znacznie łatwiejsza.
- Możesz podzielić złożone dane na mniejsze, zrozumiałe fragmenty, które następnie można zwizualizować dla lepszego zrozumienia.
Różne typy i przykłady wizualizacji danych
#1. Wykresy liniowe
Wykresy liniowe, zwane również diagramami, idealnie nadają się do wizualizacji danych w czasie. Są one podobne do wykresów punktowych, ale przedstawiają dane w określonych odstępach czasu. Wykres liniowy łączy punkty danych za pomocą linii, stąd jego nazwa.
#2. Wykresy powierzchniowe
Podobnie jak wykresy liniowe, wykresy powierzchniowe służą do śledzenia danych w czasie, jednak dodatkowo kolorują obszar między liniami, co jest przydatne przy analizie danych składających się z wielu elementów. Umożliwiają mierzenie ogólnych wielkości, np. wolumenu sprzedaży różnych produktów w różnych krajach.
#3. Wykresy sieciowe
Wykresy sieciowe składają się z węzłów, połączeń między nimi oraz ścieżek, tworząc skomplikowane grafiki. Są przydatne w wykrywaniu wzorców między klastrami danych.
#4. Mapy geograficzne
Źródło obrazu: UBS.com
Mapy geograficzne pozwalają w prosty sposób prezentować dane związane z lokalizacją. Najczęściej używa się ich do wizualizacji danych wolumetrycznych dotyczących ludzi, takich jak wyniki wyborów, podział na płeć, dostęp do internetu, zasięg urządzeń sanitarnych itp.
#5. Mapy drzew
Mapy drzew wykorzystują zagnieżdżone prostokąty do wizualizacji danych hierarchicznych. Są bardzo efektywne w wykorzystywaniu przestrzeni na ekranie, dzięki czemu na jednym widoku można porównać setki grup i ich wyniki. Różne odcienie kolorów pomagają w przedstawieniu danych dotyczących wydajności każdej grupy.
#6. Wykresy słupkowe
Wykresy słupkowe są doskonałe do wizualizacji danych kategorycznych w odniesieniu do różnych wartości. Na osi X umieszcza się obserwowane obiekty, a na osi Y odpowiadające im wartości. Wysokość słupka odzwierciedla wartość danego elementu.
#7. Wykres Gantta
Wykres Gantta jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do wizualizacji danych w zarządzaniu projektami.
Jest to pozioma odmiana wykresu słupkowego, która przedstawia zadania i ich postęp w czasie. Długość paska odpowiada czasowi trwania zadania.
#8. Wykres kołowy
Wykres kołowy przedstawia dane w formie okręgu. Jest przydatny do porównywania różnych produktów lub usług pod względem generowanych przychodów. Cały okrąg stanowi 100%, a poszczególne wycinki reprezentują procentowy udział poszczególnych elementów.
Przykłady zastosowań wizualizacji danych
Identyfikacja trendów i nagłych wzrostów
Podstawowym zastosowaniem wizualizacji danych jest identyfikowanie trendów, wzorców i zależności w surowych zbiorach danych. Nagły wzrost w danych długoterminowych może wskazywać na intensyfikację pewnych zdarzeń.
Przykładowo, podczas Czarnego Piątku można zaobserwować gwałtowny wzrost sprzedaży produktów w sklepach internetowych.
Monitorowanie celów
Analitycy danych tworzą interaktywne panele informacyjne (dashboardy) z wykorzystaniem wizualizacji danych. Te panele mogą prezentować produktywność, wykorzystanie zasobów, wskaźniki wydajności, sprzedaż, zwrot z inwestycji marketingowych itp. Użytkownicy mogą także modyfikować widok, dostosowując go do własnych potrzeb.
Dostęp do danych
Firmy muszą udostępniać swoim pracownikom informacje w przystępnej formie. W tym celu również można wykorzystać wizualizację danych. Zamiast surowych danych, można wysyłać wykresy i diagramy dotyczące sprzedaży, marketingu, budżetu, przychodów i kosztów.
Poniżej przedstawiamy najlepsze praktyki, które należy stosować, aby skutecznie opowiadać historie za pomocą wizualizacji danych:
Określenie grupy docelowej
Projektując wizualizację danych, należy wziąć pod uwagę charakterystykę odbiorców. Jeśli grupa docelowa ma solidne przygotowanie techniczne, można użyć złożonych narzędzi, takich jak wykresy sieciowe, histogramy, mapy drzew, wykresy Gantta itp.
Takimi odbiorcami mogą być profesjonaliści, nauczyciele, naukowcy, menedżerowie, którzy są zaznajomieni z zaawansowanymi metodami wizualizacji danych.
Z kolei, jeśli prezentacja skierowana jest do osób spoza branży technicznej, lepiej postawić na proste wykresy punktowe, słupkowe i liniowe.
Do tej grupy należą zwykli użytkownicy, uczestnicy wydarzeń marketingowych, potencjalni klienci, którzy rozumieją dane na podstawie prostych komunikatów wizualnych. Mogą nie znać podstawowych zasad dotyczących wykresów.
Zdefiniowanie celu
Niezależnie od tego, ile wykresów użyjesz w prezentacji, upewnij się, że dla każdego z nich zdefiniujesz cel. Nie pozostawiaj tego do interpretacji publiczności. W przeciwnym razie możesz nie uzyskać zamierzonego rezultatu.
Na przykład, w powyższej wizualizacji danych z Google Analytics znajdują się cztery grafiki: wykres liniowy, mapy geograficzne i poziome wykresy słupkowe. Dokładna analiza pokazuje, że każda z nich ma inny cel:
- Wykres liniowy prezentuje trend sesji w witrynie.
- Mapa geograficzna pokazuje trendy w poszczególnych krajach.
- Poziomy wykres słupkowy obrazuje trendy oparte na kanale.
Korzystanie z właściwych elementów wizualizacji
Różne rodzaje wykresów służą do różnych celów. Nie można zamienić wykresu sieciowego na słupkowy. Dlatego, przed wyborem metody wizualizacji, zrozum dane. Więcej wskazówek na temat wyboru odpowiedniego wykresu znajdziesz w sekcji „Typy wizualizacji danych i przykłady”.
Wiele narzędzi do analizy danych, takich jak Arkusze Google czy Excel, oferuje trójwymiarowe wersje popularnych wykresów. Na przykład, wykres kołowy 3D. Używanie wykresów 3D wiąże się z pewnymi ograniczeniami.
Czasami, trójwymiarowy wykres kołowy nie prezentuje danych w sposób, w jaki powinien. Dodatkowo, w przestrzeni 3D, często trzeba umieścić więcej etykiet. Może to prowadzić do zniekształcenia wizualizacji i historii. Dlatego, najlepiej pozostać przy wykresach 2D, które są łatwiejsze do zrozumienia.
Prawidłowe oznakowanie
Nie zapomnij dodać etykiet do wykresów. Podaj wartości dla osi X i Y, nazwy elementów, legendy i ramy czasowe, w jakich zbierano dane.
Na powyższym obrazie widoczne są etykiety dla każdego elementu na slajdzie z wizualizacją danych. Pomaga to odbiorcom w odczytywaniu wykresów i tabel.
Używając wykresów słupkowych i 2D, upewnij się, że zaczynasz od punktu przecięcia osi X i Y, gdzie obie wynoszą zero. Zaczynanie od punktu, gdzie oś Y jest różna od zera, może wprowadzić w błąd.
Przystępne i proste punkty danych
Umieszczaj tylko kilka wizualizacji danych na jednym ekranie. Uzupełnij swoją prezentację o zdjęcia, ilustracje i wideo. Wyjaśniając punkty danych, używaj powszechnego języka, a nie specjalistycznej terminologii.
Na przykład, w powyższym raporcie z Google Ads, wykorzystano tylko cztery narzędzia do wizualizacji danych: panele, wykresy liniowe, kołowe i tabelę.
Można dodatkowo ulepszyć tę wizualizację, wyjaśniając terminy branżowe, takie jak CTR, wyświetlenia, konwersje.
Prawidłowe użycie kolorów i czcionek
Używaj różnych kolorów do oddzielenia punktów danych. Cała prezentacja powinna być przyjemna dla oka. Unikaj używania mocno kontrastujących kolorów. Odbiorcy szybko się zmęczą patrząc na takie wykresy.
Do liczb i liter używaj czytelnych czcionek. Wybieraj czcionki bezszeryfowe, ponieważ lepiej wyglądają przy prezentacji dużych zbiorów danych. Używaj dużej i pogrubionej czcionki, aby ułatwić odbiór danych.
Tworzenie narracji
Twoje opowiadanie, oparte na danych, musi mieć narrację lub fabułę. Zacznij od ważnego problemu, który dotyczy odbiorców. Następnie zacznij wyjaśniać dane wygenerowane przez Twój produkt lub usługę. Na koniec przedstaw swój produkt lub usługę jako rozwiązanie.
Świetną narrację można stworzyć, wykorzystując następujące elementy:
- Linię trendu, aby wizualizować straty w czasie.
- Wykres porównawczy, który pokaże, czym Twój produkt różni się od konkurencji.
- Tabelę rankingową, aby pokazać, że Twój produkt jest najlepszy pod względem różnych funkcji.
- Wykres punktowy, który pokaże, że rozwój biznesu klienta jest proporcjonalny do korzystania z Twoich produktów lub usług.
Stosowanie standardowych wzorów wizualnych
Odbiorcy z zachodniej półkuli czytają od lewej do prawej, z góry na dół, a następnie ponownie od lewej do prawej. Ten wzorzec jest znany jako wzorzec Z. Dlatego, jeśli kierujesz przekaz do krajów zachodnich, umieszczaj grafikę zgodnie z tym wzorcem.
Pierwszy wykres umieść w lewym górnym rogu slajdu. Następnie, po jego prawej stronie umieść kolejną wizualizację danych, która nawiązuje do wykresu po lewej. W kolejnym kroku, umieść następny powiązany wykres w lewym dolnym rogu, a ostatni wykres po prawej stronie u dołu.
Synchronizacja historii z danymi
Dane, które prezentujesz, muszą pasować do Twojej historii. Czasami, awarie strony lub systemy bezpieczeństwa poczty elektronicznej mogą ograniczać zawartość lub obrazy. W takim przypadku, odbiorcy mogą mieć trudności w zrozumieniu prezentowanych danych. Dlatego ważne jest etykietowanie, tak aby widzowie mogli zrozumieć historię na podstawie samych elementów wizualnych.
Wizualizacje można tworzyć od podstaw w arkuszach kalkulacyjnych, takich jak Microsoft Excel lub Arkusze Google. Jednak na rynku dostępne są bardziej zaawansowane i inteligentne narzędzia do wizualizacji danych.
W takich narzędziach wystarczy zaimportować surowe dane, zdefiniować cel i otrzymać sformatowane wizualizacje w kilka sekund. Warto sprawdzić takie narzędzia jak Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine.
Podsumowanie
W tym artykule omówiliśmy podstawy wizualizacji danych, takie jak definicja, rodzaje, zasady działania, znaczenie, przykłady zastosowań. Dodatkowo, przedstawiliśmy najważniejsze zasady tworzenia skutecznych i angażujących wizualizacji danych.
Kolejnym krokiem będzie zapoznanie się z najlepszymi narzędziami Business Intelligence oraz narzędziem do wizualizacji danych FusionCharts, które mogą okazać się dla Ciebie bardzo przydatne.
newsblog.pl