Các kiểu dữ liệu Hình dung - núm vú

Hình dung dữ liệu là một biểu diễn trực quan được thiết kế nhằm mục đích chuyển tải ý nghĩa và tầm quan trọng của dữ liệu và thông tin chi tiết. Vì hình ảnh dữ liệu được thiết kế cho toàn bộ các đối tượng, mục đích khác nhau và các mức độ kỹ năng khác nhau, bước đầu tiên để thiết kế một hình ảnh hóa dữ liệu tuyệt vời là biết đối tượng của bạn .

Đối tượng có tất cả hình dạng, hình thức và kích thước. Bạn có thể thiết kế một cái gì đó cho những độc giả trẻ tuổi và háo hức của tạp chí Rolling Stone , hoặc có lẽ bạn cần phải thiết kế một hình ảnh để truyền đạt những phát hiện khoa học cho một nhóm nghiên cứu. Có thể khán giả của bạn bao gồm các thành viên hội đồng quản trị và các nhà ra quyết định tổ chức, hoặc có lẽ bạn đang thiết kế một mẩu quảng cáo nhằm gây ra sự rắc rối với các thành viên của một tổ chức cơ sở địa phương.

Vì mỗi đối tượng sẽ bao gồm một nhóm khách hàng độc nhất, mỗi nhóm có nhu cầu hiển thị dữ liệu riêng biệt, bạn cần phải làm rõ một cách chính xác cho người mà bạn đang thiết kế. Trong các đoạn văn, bạn sẽ biết được ba loại hình chiếu hình dữ liệu chính và làm thế nào để chọn một trong những loại phù hợp nhất với nhu cầu của khán giả.

Câu chuyện kể dữ liệu dành cho các nhà ra quyết định tổ chức

Đôi khi bạn phải thiết kế các hình ảnh hóa dữ liệu cho đối tượng ít kỹ thuật hơn, có lẽ để giúp các thành viên trong nhóm này đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Mục đích của hình thức trực quan này là để cho khán giả của bạn biết câu chuyện đằng sau dữ liệu. Trong kể chuyện dữ liệu, khán giả phụ thuộc vào bạn để hiểu được dữ liệu đằng sau việc hiển thị và sau đó chuyển thông tin chi tiết hữu ích thành những câu chuyện trực quan mà họ có thể hiểu được.

câu chuyện dữ liệu , mục tiêu của bạn phải là tạo ra một hình ảnh lộn xộn, tập trung cao để các thành viên của khán giả có thể nhanh chóng trích ra ý nghĩa mà không cần nỗ lực nhiều. Những hình ảnh hóa này được phân phối tốt nhất dưới dạng hình ảnh tĩnh, nhưng các nhà hoạch định chính xác hơn có thể muốn có một bảng điều khiển tương tác mà họ có thể sử dụng để làm một số việc khám phá và làm gì nếu làm mẫu. Nếu bạn đang thiết kế cho một đám đông các nhà phân tích tính toán hợp lý, bạn có thể tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu tương đối mở. Mục đích của hình thức trực quan này là giúp khán giả khám phá trực quan dữ liệu và rút ra kết luận của riêng mình.

Khi sử dụng

dữ liệu trình bày kỹ thuật, mục tiêu của bạn phải là hiển thị nhiều thông tin theo ngữ cảnh hỗ trợ các thành viên khán giả của bạn tự giải thích.Các hình ảnh hóa này nên bao gồm dữ liệu theo ngữ cảnh hơn và ít tập trung hơn, vì vậy mọi người có thể vào đó, phân tích dữ liệu cho chính họ và rút ra kết luận của họ. Những hình ảnh hóa này được phân phối tốt nhất dưới dạng hình ảnh tĩnh hoặc bảng điều khiển động, tương tác. Thiết kế dữ liệu nghệ thuật cho các nhà hoạt động Bạn có thể thiết kế cho một đối tượng của những người theo chủ nghĩa lý tưởng, những người mơ mộng, và những nhà sản xuất thay đổi. Khi thiết kế cho đối tượng này, bạn muốn hiển thị dữ liệu của mình để làm cho một điểm! Bạn có thể giả định rằng thành viên khán giả điển hình của bạn không phải là phân tích. Những gì những người này thiếu trong kỹ năng toán học, tuy nhiên, họ nhiều hơn bù cho trong convictions rắn.

Những người này nhìn vào hình ảnh hóa dữ liệu của bạn như một phương tiện để làm cho một tuyên bố. Khi thiết kế cho đối tượng này,

dữ liệu nghệ thuật

là con đường để đi. Mục đích chính trong nghệ thuật dữ liệu là để giải trí, kích động, gây phiền nhiễu, hoặc làm bất cứ điều gì cần thiết để tạo ra một tuyên bố lớn, rõ ràng, đòi hỏi sự chú ý. Nghệ thuật dữ liệu có ít hoặc không có tường thuật và không cung cấp chỗ cho người xem tạo thành sự diễn giải của riêng họ. Điều quan trọng cần nhấn mạnh ở đây là các nhà khoa học dữ liệu có trách nhiệm đạo đức luôn phải đại diện cho dữ liệu một cách chính xác. Một nhà khoa học dữ liệu không bao giờ xuyên tạc thông điệp của dữ liệu sao cho phù hợp với những gì mà khán giả muốn nghe - ngay cả đối với nghệ thuật dữ liệu! Đối tượng không phải là kỹ thuật thậm chí sẽ không biết những vấn đề có thể xảy ra, hãy để một mình có thể nhìn thấy chúng. Họ dựa vào các nhà khoa học dữ liệu để cung cấp cho đại diện trung thực và chính xác, do đó tăng cường mức độ trách nhiệm đạo đức mà các nhà khoa học dữ liệu phải giả định.