10 paraugprakses izmantošanai Excel datu vizualizācijas stāstu stāstā

Vai vēlaties bez pūlēm pārdot ideju, produktu vai pakalpojumu? Jums ir jāpieņem datu vizualizācijas stāstu koncepcija!

Pārliecinoša stāsta stāstīšana, sagriežot un sagriežot datus, ir kļuvusi par būtisku prasmi jebkurai karjerai un biznesam. Ja vēlaties iegūt darbu pazīstamā zīmolā, jums ir jāpierāda, ko varat darīt uzņēmuma labā, parādot uz datiem balstītus faktus.

Vai arī, ja jūsu zīmols kaut ko pārdod, jums, pamatojoties uz datiem, ir jāparāda, kā jūsu produkts/pakalpojums var radīt pārmaiņas.

Vai arī Tu vēlies saslapināt kājas datu vizualizācijā un kļūt veiksmīgs kā profesionālis vai bizness? Izlasi šo rakstu līdz beigām!

Kas ir datu vizualizācija?

Kad grafiski attēlojat datus viegli saprotamā vizuālā formātā, tā ir datu vizualizācija. Šajā procesā datu zinātnieki un analītiķi izmanto dažādus datu vizualizācijas elementus, piemēram, grafikus, diagrammas, rakursus, siltuma kartes, kartes un daudz ko citu.

Mērķis ir padarīt datus pieejamākus un saprotamākus auditorijai. Darbinieki, vadītāji un ieinteresētās personas var viegli norādīt modeļus, tendences un novirzes pareizi vizualizētos datu slaidos.

Datu vizualizāciju jūs atradīsit visur savā personīgajā un profesionālajā dzīvē. Krāsainie informācijas paneļi, ko redzat treniņu, finanšu, akciju tirgus, viedās mājas utilīta, satiksmes navigācijas u.c. programmās, ir datu vizualizācijas rezultāti.

Kā darbojas datu vizualizācija?

Datu vizualizācija darbojas, pārveidojot skaitļus viegli saprotamos vizuālos materiālos. Ja jūs izskaidrojat apkārtējās vides temperatūras pieauguma tendenci dienā, izmantojot vienkāršus skaitļus, cilvēki to diez vai sapratīs.

Tomēr, ja no ieejas datiem izveidojat līniju diagrammu un parādāt, ka temperatūra no rīta turpina pieaugt, sasniedz maksimumu un pēc tam pazeminās, tuvojoties naktij, grafiks izveidos apgrieztu V formu. Publika tagad viegli sapratīs temperatūras kustību visas dienas garumā.

Datu vizualizācija darbojas, jo:

  • Cilvēki viegli sagremo attēlus, piemēram, formas, krāsas, fotoattēlus, zīmējumus utt., salīdzinot ar skaitļiem un tekstiem izklājlapā.
  • Grafiki, kartes, diagrammas utt. ir vizuālas metaforas. Tā kā cilvēki vizuālos attēlus apstrādā ātrāk nekā tekstus, viņi var viegli savienot punktus datu vizualizācijas laikā.
  • Pašiem neapstrādātajiem datiem datu bāzē vai izklājlapu rīkā nav nekādas vērtības. Sakārtojot neapstrādātos datus un vizualizējot tos, jūs pievienojat datiem vērtību. Vizualizētie dati ir izmantojama informācija, un auditorija tos var izmantot problēmu risināšanai vai lēmumu pieņemšanai.

Kāpēc datu vizualizācija ir svarīga?

  • Tas palīdz ātri absorbēt informāciju.
  • Tā kā parādās vizuālas rindas, informācijas apstrāde, ieskatu iegūšana un lēmumu pieņemšana kļūst bez piepūles.
  • Ar dažiem klikšķiem varat kopīgot vizualizācijas ar ārējiem un iekšējiem līdzstrādniekiem.
  • Neatkarīgu mainīgo korelāciju noteikšana kļūst par vieglu uzdevumu.
  • Jūs varat sadalīt sarežģītus datus vienkāršās daļās un pēc tam vizualizēt tos, lai tie būtu viegli saprotami.
  Kā lietot funkciju YEAR programmā Microsoft Excel

Dažādi datu vizualizācijas veidi un piemēri

#1. Līniju diagrammas

Lai vizualizētu laikrindu datus, ir jāizmanto līniju diagrammas vai diagrammas. Tie ir ļoti līdzīgi izkliedes diagrammām, bet parāda datu punktus, kas ir atdalīti ar laika intervāliem. Līniju diagrammas savieno segmentus, izmantojot līnijas un līdz ar to nosaukumu.

#2. Apgabalu diagrammas

Līdzīgi kā līniju diagrammās, datu zinātnieki izmanto apgabalu diagrammas, lai izsekotu datiem laika gaitā. Tomēr rīks iekrāso uzzīmēto laukumu starp līnijām vairākiem vienumiem. Lai izmērītu kopējos apjomus, piemēram, dažādu dažādās valstīs pārdoto produktu apjomus, varat izmantot šo datu vizualizācijas veidu.

#3. Tīkla diagrammas

Tīkla diagrammas sastāv no tīkliem, mezgliem, mijiedarbības starp tīkliem un ceļiem, kas veido ļoti sarežģītu grafiku. Ja jums ir nepieciešams pamanīt modeļus starp klasteru tīkliem, varat izmantot šo datu vizualizācijas formātu.

#4. Ģeogrāfiskās kartes

Attēla kredīts: UBS.com

Izmantojot ģeogrāfiskās kartes tipa datu vizualizāciju, varat viegli un jēgpilni prezentēt un izskaidrot atrašanās vietai raksturīgus datus. Ģeogrāfiskajās kartēs galvenokārt redzēsit uz apjomu balstītu datu sadalījumu par cilvēkiem, piemēram, balsu daļu, dzimumu īpatsvaru, interneta pārklājumu, sanitārijas elektroenerģijas pārklājumu utt.

#5. Koku kartes

Koku kartēs tiek izmantoti ligzdoti taisnstūri, lai vizualizētu hierarhiskus datus. Šādas diagrammas efektīvi izmanto ekrāna vietu. Tādējādi vienā ekrānā varat salīdzināt simtiem grupu un to veiktspējas rādītājus. Vizualizācijas modelī tiek izmantoti arī dažādi krāsu toņi un temperatūras, lai attēlotu katras grupas veiktspējas rādītājus.

#6. Joslu diagramma

Joslu diagrammas vai diagrammas palīdz vizualizēt kategoriskos datus salīdzinājumā ar atšķirīgām vērtībām. Uz X ass ir jānovieto objekti, kurus novērojat. Pēc tam uz Y ass uzzīmējiet atbilstošo vienumu vērtības. Tādējādi jūs iegūstat vertikālas joslas. Jo lielāka ir preces vērtība, jo augstāka ir latiņa.

#7. Ganta diagramma

Ganta diagramma ir visizplatītākais datu vizualizācijas veids, ko varat atrast projektu vadībā.

Tas ir joslu diagrammas horizontālais variants. Ganta diagramma vizualizē uzdevumus un to progresu atkarībā no katra uzdevuma ilguma. Joslu horizontālais garums ir atkarīgs no uzdevuma sākuma, progresa un beigām.

#8. Sektoru diagramma

Šis datu vizualizācijas veids parāda datus apļa formas diagrammā. Ja jums ir jāsalīdzina dažādi produkti vai pakalpojumi atbilstoši to ieņēmumiem, varat izmantot šo diagrammu. Šeit jūs uzskatāt visu šūnas laukumu par 100%. Pēc tam saskaņā ar katra vienuma procentuālo vērtību jūs tos sadalāt visā šūnas apgabalā.

Datu vizualizācijas lietošanas gadījumi

Primārais lietošanas gadījums ir no neapstrādātas datu kopas identificēt tendences, modeļus, attiecības starp produktiem/pakalpojumiem utt. Ja novērojat pēkšņu tendenču pieaugumu ilgtermiņa datu kopā, varat uzskatīt, ka šajos intervālos notikumi palielinās.

Piemēram, Melnās piektdienas pasākuma laikā jūs varat ātri pamanīt produktu/pakalpojumu pārdošanas pieaugumu e-komercijas platformās.

Uzraudzības mērķi

Datu zinātnieki izveido interaktīvus informācijas paneļus, izmantojot datu vizualizāciju. Šie informācijas paneļi var parādīt jums produktivitāti, resursu izmantošanu, veiktspējas metriku, pārdošanu, mārketinga IA utt. Varat arī veikt nelielas atlases un izmaiņas informācijas panelī, lai pielāgotu datu punktu vizualizāciju.

  Izlabojiet Excel stdole32.tlb kļūdu operētājsistēmā Windows 10

Piekļuve datiem

Uzņēmumiem ir jāsniedz informācija saviem darbiniekiem saprotamā formātā. Šeit jūs varat arī izmantot datu vizualizāciju. Neapstrādātu datu vietā varat nosūtīt dažādas diagrammas un diagrammas par pārdošanu, mārketingu, budžetu, ieņēmumiem, pieskaitāmajiem izdevumiem utt.

Tālāk atrodiet labāko praksi, kas jums jāievēro, lai datu vizualizācijas stāstu projekts būtu veiksmīgs.

Mērķauditorijas specifikācija

Jums ir jāizveido datu vizualizācijas prezentācija, analizējot mērķauditoriju. Ja auditorija nāk no spēcīgas tehniskās pieredzes, varat iekļaut sarežģītus vizualizācijas rīkus, piemēram, tīkla grafikus, histogrammas, koku kartes, Ganta diagrammas utt.

Šīs dalībnieku grupas varētu būt profesionāļi, skolotāji, zinātnieki, vadītāji utt., un viņi pārzina sarežģītus datu vizualizācijas rīkus.

Gluži pretēji, ja savus atklājumus prezentējat netehniskai auditorijai, pieturieties pie vienkāršām diagrammām, piemēram, izkliedes diagrammām, joslu diagrammām, līniju diagrammām utt.

Šī auditorijas grupa lielākoties veido galalietotājus, mārketinga pasākuma blakussēdētājus, potenciālos klientus, potenciālos klientus utt., kuri saprot datus ar vizuālām rindām. Viņi var nezināt jūsu izmantoto diagrammu un grafiku pamatprincipus.

Definējiet Mērķi

Neatkarīgi no tā, vai prezentācijā izmantojat vienu vai vairākas vizuālās diagrammas, noteikti definējiet katras grafikas mērķi. Neatstājiet to skatītāju ziņā. Ja jūs to darāt, jūs, iespējams, nesaņemsit no viņiem vajadzīgo uzmanību.

Piemēram, iepriekš minētajā Google Analytics mārketinga vietnes datu vizualizācijā ir četras grafikas: līniju diagrammas, ģeogrāfiskās kartes, horizontālās joslu diagrammas utt. Tagad, uzmanīgi apskatot attēlu, katrai vizualizācijai redzēsit dažādas definīcijas.

  • Līniju diagramma vietnes sesijas tendencei
  • Ģeogrāfiskā karte valsts tendencēm
  • Horizontāla joslu diagramma uz kanālu balstītai tendencei

Pareizo vizualizācijas elementu izmantošana

Dažādām diagrammām ir dažādi lietošanas gadījumi. Tīkla grafiku nevar izmantot joslu diagrammas vietā. Tādējādi izprotiet datus un pēc tam atlasiet vizualizācijas metodi. Papildinformāciju par pareizās diagrammas izvēli skatiet iepriekš sadaļā “Datu vizualizācijas veidi un piemēri”.

Mūsdienās daudzi datu apstrādes rīki, piemēram, Google izklājlapas, Excel utt., nodrošina daudzu izplatītu diagrammu un grafiku 3D versijas. Piemēram, 3D sektoru diagramma. Tomēr 3D diagrammu izmantošanai ir dažādi ierobežojumi.

Dažreiz 3D sektoru diagramma nevizualizē datus tā, kā jums vajadzētu to darīt. 3D plaknē jums ir jāievieto arī vairākas etiķetes. Visbeidzot, jūs varētu izkropļot vizualizāciju un stāstu. Tāpēc pieturieties pie 2D diagrammām un grafikiem, jo ​​auditorija tos viegli saprot.

Pareiza marķēšana

Neaizmirstiet marķēt diagrammas un diagrammas, kuras izmantojat savā datu vizualizācijas projektā. Piemēram, jānorāda X/Y ass vērtības, vienumu nosaukumi, leģendas, datu vākšanas laika posms utt.

Iepriekš redzamajā attēlā ir redzamas etiķetes katram elementam datu vizualizācijas slaidā. Tas palīdz auditorijai lasīt diagrammas, diagrammas un tabulas.

Ikreiz, kad izmantojat 2D joslas un diagrammas, sāciet diagrammu no X un Y krustojuma, kur abi ir nulle. Ja jūs to apgriežat un sākat no punkta, kur Y ass nav nulle, vizualizācija var maldināt lietotāju.

Sagremojami un vienkāršāki datu punkti

Katrā ekrānā iekļaujiet tikai dažas vizualizācijas ar datiem. Lai pastāstītu stāstu, galvenokārt paļaujieties uz attēliem, ilustrācijām un videoklipiem. Skaidrojot datu punktus, nozares terminoloģijas vietā izmantojiet vispārīgus terminus.

  Iegūstiet bezmaksas SVID analīzes veidnes [Word, PPT, Excel, PDF, JPEG]

Piemēram, iepriekš redzamajā Google Ads kopsavilkuma pārskata attēlā datu vizualizēšanai esam izmantojuši tikai četrus rīkus: informācijas paneļus, līniju diagrammas, sektoru diagrammas un tabulu.

Tomēr jūs varat uzlabot to pašu vizualizāciju, izskaidrojot nozares terminus, piemēram, VKS, seansi, reklāmguvumi utt.

Pareiza krāsu un fontu izmantošana

Lai atdalītu datu punktus, ir jāizmanto dažādas krāsas. Izmantojot krāsas, pārliecinieties, ka kopējais slaids izskatās nomierinošs acīm. Neizmantojiet ļoti kontrastējošas krāsas. Skatītāji jutīsies noguruši acīs, ilgi skatoties topos.

Cipariem un alfabētam izmantojiet arī viegli salasāmus burtveidolus. Izmantojiet Sans Serif fontus, jo tie izskatās daudz labāk, ja prezentējat lielas datu kopas. Turklāt mēģiniet izmantot lielu un treknu fontu, lai auditorija varētu viegli vizualizēt datus.

Stāstījuma izveide

Jūsu uz datiem balstītajam stāstam ir nepieciešams stāstījums vai sižets. Sāciet ar pārliecinošu problēmu, ar kuru auditorija var personīgi attiekties. Pēc tam sāciet skaidrot skaitļus, ko ģenerē jūsu produkts/pakalpojums. Visbeidzot, piedāvājiet savu produktu/pakalpojumu kā risinājumu.

Varat izveidot lielisku stāstījumu, izmantojot tālāk norādītās darbības.

  • Tendenču līnija, lai vizualizētu zaudējumus laika gaitā
  • Salīdzinājuma diagramma, lai parādītu, kā jūsu produkts atšķiras no citiem
  • Izveidojiet rangu secības tabulu, lai parādītu, ka jūsu produkts atrodas augšpusē, salīdzinot dažādas funkcijas ar citiem produktiem
  • Izkliedes diagramma, lai parādītu, ka klienta biznesa izaugsme ir proporcionāla jūsu produktu vai pakalpojumu izmantošanai

Ievērojiet standarta vizuālo dizainu

Jūsu auditorija rietumu puslodē lasa no kreisās uz labo pusi, pēc tam no augšas uz leju un atkal no kreisās uz labo pusi. Šis lasīšanas modelis ir pazīstams kā Z raksts. Tāpēc, ja mērķējat uz rietumu valstīm, ievietojiet grafiku Z formā.

Tādējādi ievietojiet pirmo diagrammu slaida augšējā kreisajā pusē. Pēc tam tiešā labajā pusē ievietojiet citu datu vizualizāciju, kas attiecas uz diagrammu kreisajā pusē. Tagad ievietojiet nākamo saistīto grafiku apakšējā kreisajā stūrī un pēdējo diagrammu labajā pusē apakšā.

Sinhronizējiet datu stāstījumu

Jūsu iesniegtajiem datiem ir jāatbalsta jūsu sižets. Dažreiz vietnes kļūmes vai e-pasta drošības sistēmas var ierobežot saturu vai attēlus. Tad auditorija nespēs saprast datu grafisko attēlojumu. Tāpēc marķēšana ir svarīga, lai auditorija varētu saprast stāstu tieši no vizuālajiem elementiem.

Jūs, bez šaubām, varat vizualizēt no jauna, izmantojot izklājlapu lietotnes, piemēram, Microsoft Excel vai Google Sheets. Tomēr tirgū ir pieejami uzlaboti un viedāki datu vizualizācijas rīki.

Šādos rīkos jūs vienkārši importējat neapstrādātus datus, definējat lietošanas gadījumu un dažu sekunžu laikā iegūstat formatētas vizualizācijas. Varat apskatīt tādus rīkus kā Tableau Public, Looker Studio, Microsoft Power BI, Open Refine utt.

Iesaiņošana

Līdz šim esat izpētījis datu vizualizācijas pamatus, piemēram, to definīciju, veidus, darba metodi, nozīmi, lietošanas gadījumus un piemērus. Turklāt esat apguvis datu vizualizācijas labāko praksi, kas jums jāievēro, lai, izmantojot biznesa datus, pastāstītu aizraujošu un saistošu stāstu.

Nākamie ir labākie biznesa informācijas rīki un FusionCharts datu vizualizācijas rīks, ko, iespējams, nevēlaties palaist garām.