Data visualization ist eine Methode zum Anzeigen von Daten in Grafiken, Diagrammen und Karten, um sie für Personen, die mit dem Datensatz nicht vertraut sind, leicht verständlich zu machen.
Bei der Datenvisualisierung müssen Erkenntnisse aus den Daten, Trends und Muster in den Daten sowie eine Möglichkeit zur vereinfachten Darstellung komplexer Daten berücksichtigt werden. data visualization gibt es in zwei Grundformen: statische Visualisierung und interaktive Visualisierung.
Warum ist data visualization wichtig?
Die data visualization ist wichtig, um komplexe Geschäftseinblicke und Analyseergebnisse allen Beteiligten auf vereinfachte Weise zu vermitteln.
Data visualization ist eine Methode zum Verstehen und Darstellen komplexer Daten und aussagekräftiger Erkenntnisse. Eine gute data visualization ermöglicht eine bessere Kommunikation mit Stakeholdern im gesamten Unternehmen, was für das Wachstum eines Unternehmens und die Nutzung neuer Chancen von entscheidender Bedeutung ist. Die Menge der Rohdaten eines Unternehmens vervielfacht sich jedes Jahr und liefert ständig neue Informationen, deren Analyse dazu beitragen kann, Trends in Bezug auf Kundenverhalten, Marktentwicklung, allgemeine Verbrauchergewohnheiten und mehr aufzudecken.
Mithilfe der data visualization , die durch den Einsatz von Data-Mining- und Datenmodellierungstechniken eingeleitet wird , können Analysten wichtige Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen. Mithilfe der data visualization können Analysten diese Erkenntnisse leicht kommunizieren, um sofortige Maßnahmen zu ermöglichen.
Welche zwei Arten der data visualization gibt es?
Die zwei grundlegenden Arten der data visualization sind die statische Visualisierung und die interaktive Visualisierung.
Statische Visualisierung
Statische Visualisierung bezeichnet eine Methode zur Anzeige von Daten , die eine bestimmte Geschichte erzählt und sich nur auf eine einzige Datenbeziehung konzentriert. Ein gängiges Beispiel für statische Visualisierung ist ein ansprechendes einseitiges Layout wie eine Infografik.
Interaktive Visualisierung
Interaktive Visualisierungen sind zumeist nur in Software- oder Webanwendungen verfügbar. Mit diesem Modell können Benutzer bestimmte Datenpunkte auswählen, um Ergebnisse zu präsentieren und benutzerdefinierte visuelle Geschichten zu erstellen, die miteinander verglichen werden können. Dadurch haben die Beteiligten die Möglichkeit, aus einer Reihe von Erkenntnissen auszuwählen, um den besten Weg nach vorne zu bestimmen, anstatt auf der Grundlage einer einzigen Erkenntnis zu entscheiden.
Sowohl statische als auch interaktive Visualisierungsmethoden bieten die Möglichkeit, Daten klar und präzise darzustellen. Datenanalysten sollten bei der Entscheidung, welche Visualisierungsmethode sie verwenden, ihr bestes Urteilsvermögen basierend auf dem Zielkunden, der Datengeschichte und dem ROI einsetzen dreamstudio.
Was sind Best Practices zur data visualization?
Zu den Best Practices für die data visualization gehören das Ansprechen eines bestimmten Publikums, die Auswahl einer geeigneten Visualisierung und die Bereitstellung eines Kontexts.
Bei der Präsentation von data visualization ist es wichtig, bewährte Vorgehensweisen zu befolgen:
- Kennen Sie Ihr Publikum: Daten sollten immer verwendet werden, um eine Geschichte zu erzählen und Trends aufzudecken. Es ist wichtig zu wissen, wer am meisten an den Informationen interessiert ist, und Ihre Visualisierungen so anzupassen, dass diese Personen die Daten verarbeiten können.
- Wählen Sie die richtige Visualisierung: data visualizations sollten die Daten immer auf eine Weise präsentieren, die sie leicht verständlich macht. Beispielsweise kann ein Diagramm die beste Methode sein, um Daten mit einem hohen Grad an Variabilität anzuzeigen, während Graphen besser geeignet sein können, um Änderungen in Daten im Laufe der Zeit anzuzeigen.
- Kontext bereitstellen: Daten ohne Kontext sind nicht sehr hilfreich. Daher ist es wichtig, welche data visualizations Sie wählen, um die Informationen ins rechte Licht zu rücken. Eine gute Visualisierung zeigt nicht nur, dass die Daten relevant und leicht beweisbar sind, sondern erzählt auch eine zusammenhängende Geschichte.
- Halten Sie es einfach: Einfache Visualisierungen und Dashboards sind bei der data visualizations sehr hilfreich, da sie es den Beteiligten ermöglichen, problemlos auf Daten zu verweisen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne durch den Zweck der Daten verwirrt zu werden.
- Den Benutzer einbeziehen: Schließlich ist Engagement wichtig, wenn den Stakeholdern komplizierte Daten präsentiert werden. Um zu verhindern, dass Benutzer überfordert oder eingeschüchtert werden, sollten das Gesamtdesign und die Benutzererfahrung verständlich sein, ohne einschüchternd zu wirken.