Визуализация данных — это графическое представление аналитической информации: карты, графики, диаграммы и т д. Она очень помогает тем, что приводит в порядок информацию, когда за большим количеством цифр теряется смысл и не видно цельную картину происходящего. А также визуализация увеличивает вовлечение читателей и привлекает новую аудиторию.
Существует много способов визуализировать данные. Но самые распространённые — это графики и диаграммы. Чтобы грамотно их построить стоит учесть некоторые правила ⬇️
▪️ Простой дизайн.
Он не должен искажать картинку и препятствовать пониманию. Желательно не использовать бесполезные элементы: тени, 3D-эффект. Минимализм и ясность справятся с задачей наилучшим образом.
▪️ Логика.
Логический порядок — это чаще всего последовательность от большего к меньшему, но всё подчиняется идее, которую нужно донести до пользователей.
▪️ Понятный тип и формат графика.
Круговая и линейная диаграмма должна применяться так, чтобы график был читабельным. Например, в круговой диаграмме лучше не указывать больше 3-5 значений.
▪️ Привычный цвет.
Есть общепринятые нормы и правила применения цветов, например:
✔ зелёный — положительные значения/да/согласен;
✔ красный — отрицательные значения/нет/не согласен;
✔ розовый — женская аудитория, голубой – мужская аудитория;
✔ серый — прочее/остальное/затрудняюсь ответить.
А также придерживайся одной цветовой гаммы на протяжении всего проекта.
▪️ Не перегружай информацией и элементами.
Даже если хочется, чтобы график выглядел солидно и значительно, не стоит пытаться уместить всё в одну диаграмму, делать её сложной и многоярусной.
Для того, чтобы быстро визуализировать данные, воспользуйся специальными инструментами. Есть бесплатные сервисы ⬇️
— Google Data Studio
Удобно работать в связке с сервисами Google. Постоянно улучшается и обновляется.
— Tableau
Работает со всеми видами визуализации больших данных, включая дашборды. Мощный и функциональный даже на бесплатной версии.
Было полезно? Не забудь поставить лайк и поделиться с друзьми 👍
#methed_про_ит
