Mục lục:
Video: Đàn bà có đặc điểm này đàn ông ai cũng muốn sở hữu 2025
Khi mô hình của bạn đã hoàn tất, bạn đã sẵn sàng để bổ sung những hình ảnh siêu nhanh mà sẽ làm cho nó bật. Đó là lý do tại sao bạn bắt đầu cuộc hành trình này để bắt đầu, phải không? Khi thêm hình ảnh vào mô hình của bạn, điều quan trọng là tập trung vào việc thêm hình ảnh hiệu quả. Thật không may, do thiếu sự lãnh đạo tư duy và đào tạo trong ngành công nghiệp thông minh (BI), nên các hình ảnh dữ liệu hấp dẫn nhưng không hiệu quả sẽ không mang lại giá trị. Chỉ cần thực hiện tìm kiếm trên Internet cho dữ liệu trực quan để xem một vài ví dụ.
Bảng dưới đây liệt kê ba đặc điểm chính của một hình ảnh có hiệu quả.
| Đặc tính | Chi tiết |
|---|---|
| Dữ liệu rõ ràng. | Đảm bảo rằng dữ liệu rõ ràng, cả về mục đích và
hiển thị. |
| Hình ảnh phù hợp với dữ liệu. | Cho dù bạn chọn một biểu đồ hay văn bản, hãy chắc chắn rằng bạn đang sử dụng
hình ảnh phù hợp cho công việc. |
| Các ngoại lệ rất dễ nhận ra. | Cho dù bạn đang làm nổi bật sự so sánh hoặc những điểm khác biệt trong dữ liệu , bạn nên làm cho người dùng dễ dàng xác định các ngoại lệ
trong dữ liệu. |
Bảng trước bị ảnh hưởng bởi Edward Tufte, người được coi là cha đỡ đầu của sự hình dung dữ liệu. Cuốn sách của ông Bản đồ thị giác của thông tin định lượng , ấn bản lần 2 (Báo chí Hình ảnh), là một trong những cuốn sách hay nhất trong lĩnh vực hiển thị dữ liệu. Mặc dù phải có một cách tiếp cận khoa học, đó là một-phải đọc cho dữ liệu ngay cả những người mới bắt đầu và các chuyên gia.
Ba tính trạng này không bao gồm tất cả, vì vậy bạn không nên mong đợi có tất cả để quyết định xem hình ảnh nên làm cho nó vào mô hình của bạn. Thay vào đó, hãy sử dụng chúng làm nguyên tắc khi bạn chọn hình ảnh. Bạn càng có nhiều tính năng trong mỗi hình ảnh, dữ liệu tổng thể của bạn sẽ hiệu quả hơn!
Dữ liệu rõ ràng
Hình ảnh hiệu quả hiển thị dữ liệu rõ ràng trong cả trình bày và mục đích, không bị biến dạng dưới bất kỳ hình thức nào. Một sai lầm phổ biến là đẩy quá nhiều dữ liệu vào một hình ảnh duy nhất, làm cho điểm quan trọng của dữ liệu được ẩn, bị lu mờ, hoặc bị bóp méo bởi tất cả các tiếng ồn. Hình dưới đây cho thấy một ví dụ điển hình về cách hiển thị dữ liệu sử dụng biểu đồ bánh nộm để chỉ những loại thiết bị di động mà mọi người đang sử dụng. Xem cách hiệu ứng 3-D làm cho nó rất khó hiểu dữ liệu.
Điều quan trọng là đảm bảo rằng mục đích của hình ảnh là siêu rõ ràng để người dùng không có chỗ cho việc giải thích sai. Hình ảnh dữ liệu tốt minh họa một câu chuyện, để lại cho người đọc muốn nhiều hơn.Nếu sự hiển thị dữ liệu gây nhầm lẫn hoặc diễn giải sai, hầu hết người dùng sẽ bị tắt và bỏ nó. Hình dưới đây cho thấy một ví dụ về hình ảnh minh hoạ lúng túng mô tả việc sử dụng mạng xã hội. Thật không may là màu sắc và tỷ lệ dường như không có tương quan và do đó rất khó hiểu. Bạn có thể cho biết hình ảnh minh họa là gì?
Hình ảnh phù hợp với dữ liệu
Hình ảnh phải phù hợp với dữ liệu. Hình ảnh không chỉ là biểu đồ, tuy nhiên, và hình ảnh nhất định chỉ không phù hợp với dữ liệu nhất định. Thông thường, bạn có thể trình bày dữ liệu bằng nhiều cách. Công việc của bạn là tìm ra cách hiệu quả nhất để làm như vậy.
Bạn không bao giờ nên sử dụng biểu đồ hình tròn, ví dụ như để hiển thị dữ liệu với hơn năm điểm dữ liệu hoặc để hiển thị bất kỳ tập dữ liệu nào với sự thay đổi về cường độ không đáng kể. Tương tự như vậy, bạn không bao giờ nên sử dụng bảng hoặc thẻ điểm để hiển thị xu hướng theo thời gian.
Hình dưới đây cho thấy hai hình ảnh biểu đồ cùng một dữ liệu. Biểu đồ đường ở trên cùng là lựa chọn tốt nhất để hiển thị Xu hướng bán Margin trong năm 2014 vì nó làm cho nó rõ ràng là rõ ràng rằng chi phí của công ty đang tăng vọt lên trên lợi nhuận của nó. Biểu đồ cột ở phía dưới không cho thấy xu hướng đó rõ ràng. Biểu đồ cột được sử dụng tốt nhất để so sánh các mặt hàng.
Các ngoại lệ rất dễ nhận ra
Cho dù chúng có dưới hình thức cảnh báo, so sánh hay ngoại lệ, ngoại lệ trong dữ liệu phải dễ nhìn thấy trong một hình ảnh có hiệu quả. Nếu một ngoại lệ đòi hỏi phân tích sâu bổ sung để hiểu, rất có thể là hình ảnh của bạn không hiệu quả.
Các ngoại lệ trong hình ảnh hóa dữ liệu vô cùng mạnh mẽ và có thể làm tăng thêm giá trị. Khi người dùng có thể phát hiện các ngoại lệ và giải mã chúng một cách nhanh chóng, họ biết liệu cần phải chú ý ngay lập tức, trung bình hay nhẹ. Làm nổi bật các trường hợp ngoại lệ cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về xu hướng tiềm năng mà có thể cần chú ý.
Hình dưới đây cho thấy biểu đồ sử dụng cảnh báo để làm nổi bật một số ngoại lệ trong xu hướng dữ liệu bán hàng.
