5 dicas para visualização de dados eficiente

Imagem do Editor | Midjourney
Você já se perguntou uma vez que transformar dados em insights claros e significativos? As visualizações de dados fazem exatamente isso. Elas transformam informações complexas em visualizações simples que todos podem entender rapidamente. Leste cláusula explorará cinco dicas para ajudar você a gerar visualizações de dados poderosas.

1. Conheça seu público

Entender seu público é importante para uma visualização de dados eficiente. Adapte seus visuais para atender às suas necessidades e expectativas. Identifique os espectadores por suas origens, funções e interesses. Por exemplo, os investidores se concentram em métricas financeiras, enquanto os gerentes priorizam eficiências operacionais. Ajuste o nível de detalhes com base em seu público. Especialistas podem precisar de análises profundas de dados, enquanto os tomadores de decisão preferem resumos claros para decisões estratégicas. Considere o formato preposto do seu público. Alguns preferem painéis interativos, outros infográficos estáticos ou relatórios detalhados. Por exemplo, uma equipe de marketing pode preferir painéis interativos para rastrear métricas de desempenho de campanha em tempo real. Enquanto isso, uma equipe de relações públicas pode encontrar infográficos estáticos úteis para apresentar visualmente a cobertura da mídia. Certifique-se de que todos possam acessar os dados. Considere fatores uma vez que habilidades linguísticas e deficiências visuais.

2. Escolha o visual manifesto

Diferentes tipos de visuais têm seus pontos fortes. É importante selecionar o gráfico manifesto para cada propósito.
Use um gráfico de linhas para mostrar tendências ao longo do tempo. No exemplo fornecido, o gráfico de linhas é usado para traçar as tendências de vendas ao longo dos anos.

Opte por um gráfico de barras ao confrontar categorias entre diferentes grupos. Por exemplo, um gráfico de barras pode confrontar o desempenho de vendas entre cinco categorias de produtos diferentes.

Evite gráficos de pizza para representação clara de dados. Eles são difíceis de ler e confrontar com precisão. Pequenas diferenças entre fatias são difíceis de enobrecer. Se houver muitas categorias, o gráfico de pizza fica desorganizado. O gráfico de pizza inferior visualiza as proporções de vendas em diferentes categorias. Há muitas categorias e pequenas diferenças entre as vendas de cada categoria. Portanto, é difícil interpretar o gráfico de pizza.

3. Evite visualizações enganosas

Visualizações enganosas podem distorcer a verdade e levar à tradução errônea dos dados. Use escalas precisas em gráficos para simbolizar os dados com verdade. Evite eixos truncados ou escalas inconsistentes que distorçam as diferenças entre os pontos de dados. Rotule todos os elementos em sua visualização: eixos, pontos de dados e categorias. Rótulos ambíguos ou ausentes podem confundir os visualizadores. Use unidades consistentes em todos os pontos de dados e eixos para evitar confusão. Efeitos tridimensionais podem distorcer a percepção dos dados. Use representações 2D, a menos que a terceira dimensão adicione informações significativas. Tenha desvelo com formas (uma vez que círculos ou quadrados) que representam quantidades. Certifique-se de que seu tamanho ou superfície Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! aos valores numéricos que eles representam. Verifique a precisão dos dados antes de gerar visuais. Erros na coleta ou processamento de dados podem levar a representações enganosas.

4. Mantenha a simplicidade

Ao gerar visualizações de dados, a simplicidade é importante para aumentar a perspicuidade e a eficiência. Visuais claros e diretos ajudam os espectadores a captar informações de forma rápida e precisa, sem distrações ou confusões desnecessárias. Use rótulos concisos que descrevam claramente cada elemento em sua visualização. Evite jargões técnicos que possam Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! não especialistas. Escolha fontes fáceis de ler. Certifique-se de que o texto seja grande o suficiente para uma leitura confortável em telas ou sentimento. Concentre-se em elementos essenciais para transmitir sua mensagem. Use espaços em branco estrategicamente para manter o estabilidade visual e evitar superlotação. Garanta o uso consistente de esquemas de cores que aprimorem, em vez de distrair, os dados.

5. Conte Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! história

A narrativa começa ao enquadrar a narrativa em torno dos dados em si. Identifique o problema específico que sua estudo de dados pretende abordar. Use gráficos ou tabelas para ilustrar padrões entre variáveis. Interprete as descobertas para desenredar insights significativos. Resuma as descobertas mais importantes de sua estudo.

Imagine uma rede de varejo analisando o comportamento de compra do cliente em suas lojas. Eles querem saber quais produtos são mais populares e por que os clientes preferem certos itens. Gráficos e tabelas mostram dados de vendas para várias categorias de produtos em vários locais. Eles revelam tendências nas preferências do cliente e padrões de compra ao longo do ano pretérito. As descobertas indicam os produtos mais vendidos e diferenças regionais nas preferências do cliente.

Encerrando

Concluindo, use essas dicas para gerar visualizações de dados claras e impactantes. Aplique-as agora para melhorar o entendimento e tomar melhores decisões com seus dados.

Jayita Gulati é uma entusiasta de machine learning e escritora técnica movida por sua paixão por edificar modelos de machine learning. Ela tem mestrado em Ciência da Computação pela University of Liverpool.