성공적이고 가치 있는 데이터 시각화를 디자인하는 방법

[무엇]데이터 시각화란 무엇인가요?

Taft는 "데이터의 그래픽 표현은 실제로 전통적인 통계 분석 방법보다 더 정확하고 계몽적입니다."라고 말했습니다. 대다수의 편집자, 디자이너, 운영 분석가, 빅데이터 연구자 등 모두가 데이터를 처리해야 합니다. 다양한 차원, 다양한 수준, 다양한 세분성에서 차트와 인포그래픽을 통해 사용자(정보 획득), 독자(정보 소비) 및 관리자(정보 관리 및 의사 결정에 사용)에게 제공되는 분석 결과를 제시합니다. 표 형식과 다릅니다. 데이터 시각화 기술은 컴퓨터 그래픽, 이미지, 인간과 컴퓨터의 상호 작용 등을 종합적으로 활용하여 표준 및 사양에 부합하는 수집, 정제, 변환, 처리된 데이터를 식별 가능한 그래픽, 이미지, 애니메이션, 심지어 비디오까지 매핑하고 사용자가 데이터와 상호작용합니다. 상호작용 및 분석을 위해 시각화합니다. 모든 형태의 데이터 시각화는 풍부한 콘텐츠, 시선을 사로잡는 시각적 효과, 정교한 제작이라는 세 가지 요소로 구성됩니다. 요약하면 참신하고 흥미롭고, 실질적이고 효율적이며, 아름답고 보기에 즐겁다는 세 가지 특성을 갖습니다.

[왜] 데이터 시각화를 수행해야 하는 이유는 무엇입니까?

어떤 종류의 직업과 응용 시나리오에 관계없이 데이터 시각화의 목적은 동일합니다. 즉 정확하고 효율적이며 간결하고 포괄적으로 정보와 지식을 전달하는 것입니다. 시각화는 눈에 보이지 않는 데이터 현상을 눈에 보이는 그래픽 기호로 변환하고, 복잡하고 겉으로는 설명할 수 없고 상관관계가 없어 보이는 데이터와의 연결 및 상관 관계를 설정하고, 패턴과 특성을 발견하고, 보다 상업적인 가치가 있는 통찰력과 가치를 얻을 수 있습니다. 그리고 적절한 차트를 사용하여 간단하고 명확하며 직관적으로 표현하여 데이터 자체 설명의 목적을 달성하고 데이터가 스스로 말하도록 합니다. 인간의 우뇌는 좌뇌가 추상적인 단어를 기억하는 것보다 이미지를 100만 배 더 빨리 기억할 수 있습니다. 따라서 데이터 시각화는 청중의 데이터에 대한 이해와 기억을 심화시키고 강화할 수 있습니다.

[방법] 안정적인 데이터 시각화를 달성하는 방법

데이터 시각화에는 데이터 수집, 분석, 거버넌스, 관리, 마이닝 등 일련의 복잡한 데이터 처리가 포함되며 디자이너 디자인이 포함됩니다. 어떤 종류의 정보 그래픽이든 2차원 차트, 3차원 뷰 등 표현 형식을 제공하며, 최종적으로 프론트엔드 엔지니어가 해당 시각화 알고리즘과 프론트엔드 렌더링 및 디스플레이 구현을 생성합니다. . 데이터를 고정된 크기와 다양한 스타일을 갖춘 아름다운 차트와 디자인 차트로 변환하여 요점을 설명할 수 있다고 해서 결과가 충분하다는 의미는 아닙니다. 이것은 단지 단순한 시작일 뿐이며, 좋은 소망의 싹일 뿐입니다. 결과를 성공적으로 보고하고 분석한 지표와 데이터를 사실 기반 의사결정을 지원할 수 있는 비즈니스 가치 있는 통찰력으로 효과적으로 변환하려면 더 많은 작업이 필요합니다.

색상은 정보 시각화의 시각적 효과를 향상시킵니다. 모델링 요소를 통해 정보와 내러티브를 명확하게 전달하는 정보 시각화를 바탕으로 그래픽을 더욱 생생하고 흥미롭게 만들기 위해 시각적 요소에서의 색상 활용을 파악하고, 정보를 보다 정확하고 직관적으로 표현해야 합니다. 색상은 사람들이 정보를 깊이 있게 분류하고, 강조하고 경시하며, 생생하고 흥미로운 시각적 작품을 만드는 데 도움이 되며 종종 청중에게 시각적 즐거움을 선사합니다. 물론 시각효과는 기업 브랜드의 톤과 조화를 이루고 기업 브랜드 문화와 높은 일관성을 유지해야 한다는 것이 가장 기본적인 상식입니다. 예를 들어 회사의 브랜드 색상이 빨간색에 더 가깝다면 디자인하는 시각화는 의식적으로 이 색상에 더 가까워져야 합니다. 그러나 빨간색의 시각적 효과에는 일반적으로 경고의 매력이 포함되어 있기 때문에 일치할 필요가 없습니다. 따라서 빨간색은 조기 경고, 알림 및 정보 강조 기능에 적합합니다.

타이포그래피와 레이아웃은 정보 시각화의 내러티브를 향상시킵니다. 와인이 있는데 사연이 있나요? 조판 및 레이아웃의 네 가지 기본 원칙:

(1) 대비: 두 항목이 정확히 동일하지 않은 경우 다르게 작성되어야 하며 완전히 달라야 합니다.

(2) 반복: 디자인의 특정 측면이 작업 전반에 걸쳐 반복됩니다.

(3) 정렬: 페이지에 요소를 무작위로 배치할 수 없습니다. 각 항목은 페이지의 내용과 시각적으로 연결되어 있어야 합니다.

(4) 근접성: 관련 항목의 물리적 위치가 서로 가깝도록 함께 구성합니다. 관련 항목은 응집력 있게 통합된 그룹으로 표시됩니다.

정보 시각화의 시각적 경험을 동적으로 향상시킵니다. 정보시각화의 시각적 표현에서는 서로 분리되어 있던 다양한 형태의 정보전달이 유기적으로 동적으로 통합되어 연관되고 율동적인 정보의 처리, 전달, 구현이 이루어진다. 궁극적인 목표는 데이터 간의 연계를 구현하고, 데이터 성과 간의 구동 및 연결 관계를 설명하는 것입니다. 차트 스타일과 색상의 이동을 통해 청중의 시각적 경험을 만족시키는 동시에 정보 내용을 독자에게 더욱 심오하고 간결하게 전달하여 전체 정보 전달 과정을 보다 쉽고 편리하게 만듭니다. ECharts, iCharts, D3js, Flot, Rapha?l 등과 같은 데이터 시각화를 위한 많은 도구가 있으며 모두 매우 강력합니다. 그러나 시각화 전문가가 아니고 차트를 자주 다루는 전문가에게는 배우기 쉬운 도구와 실용적인 시각화 소프트웨어가 매우 중요합니다. 코뇨스, 테블루 등

표시해야 하는 데이터 구조가 특별히 복잡하지는 않지만 데이터를 다채롭고 대화형으로 표시해야 하는 경우 Crystal Easy Table이 최선의 선택입니다.

1. 당신의 독자는 누구입니까?

전통적인 보고서를 작성하든 새로운 스타일의 인포그래픽을 작성하든 먼저 이 보고서를 누가 볼 것인지 자문해 보세요. 그들은 논의할 문제에 대해 얼마나 알고 있습니까? 그들에게 필요한 것은 무엇입니까? , 그리고 당신이 제시하고 싶은 정보와 데이터를 어떻게 사용할 것인가? 그리고 "신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서를 위한 비결은 무엇입니까?"라고 썼습니다. “명확한 분석 목표와 방법이 얼마나 중요한지, 명확한 분석 목표가 있어야만 좋은 운전 과정이 있을 수 있기 때문에”에서 언급한 바 있습니다. 목표 중심이든, 분석 프로세스 중심이든, 이후의 데이터 분석 작업과 분석 보고서에서 제시되는 모든 내용과 사항은 이 목표 주제를 중심으로 이루어집니다.

2. 데이터 시각화 솔루션 계획

데이터 시각화 솔루션은 사용자별 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 사용자 고유의 문제를 해결할 수 있기 때문에 이러한 높은 수준은 이러한 데이터의 현상과 본질에 대한 심층적인 이해를 기반으로 합니다. 간단히 말해서, 데이터 분석의 결론, 정보, 지식을 이해하고 잘 설명할 수 있는 시각화 솔루션입니다. 그리고 관리자는 계획한 시각적 경로를 따라 의사결정 방법을 빠르게 찾고 발견할 수 있습니다.

예를 들어 회사의 성과가 기준에 미치지 못하는 경우(회사의 성과가 기준에 부합하는지 여부는 회사의 가장 중요한 이익과 생존과 관련이 있습니다.) 시각화 솔루션의 설계 경로는 다음과 같아야 합니다. :

1단계에서는 전반적인 운영부터 시작하여 거래 및 성과에 영향을 미치는 핵심 요소를 명확히 합니다.

예를 들어 유효 목록, 데모 품질, 고객 서비스, 제품 속성 등입니다. 이에 따라 이러한 핵심 요소에 해당하는 KPI 성과를 살펴보면 전반적인 성과 측면에서 이러한 요소가 추진 요소가 됩니다. . 요인에 해당하는 KPI는 STV를 직접적으로 추진하고 영향을 미칩니다. 이러한 주행 데이터의 시각화는 솔루션을 찾기 위한 기초이자 최종 출발점이자 최종 목적지입니다. 왜냐하면 이러한 데이터의 성능은 운영의 성공과 관련된 가장 직접적인 관점이기 때문입니다.

Step 2. 핵심요인을 심층적으로 분석하여 어떤 요인이 성과 달성 실패의 원인이 되었는지 파악하고, 성과기준 미달의 원인이 된 근본 원인과 문제점을 발굴 발굴합니다.

예:

1. 비교 분석, 2016년 1월부터 2016년 12월까지 모든 핵심 요소에 해당하는 KPI 성과를 하나씩 관찰하고 거래가 가장 많은 달을 비교합니다. 성과 및 거래 성과가 최악인 달 주요 요인에 해당하는 KPI의 차이가 있는 곳에서 성과가 표준에 미치지 못하는 측면과 요인을 빠르게 식별할 수 있습니다. 그러면 우리는 비즈니스 부서가 목표한 방식으로 개선되도록 추진하고 도울 수 있습니다.

2. 거래와 성과를 촉진하고 개선하는 실행 계획의 구현 및 구현 진행 상황, 어떤 종류의 문제가 존재하는지, 성과 기준에 영향을 미치는 실행 계획의 구현이 부족한지 여부를 추적합니다.

3단계. 이러한 문제 요인을 고려하여 목표한 개선을 실시하고 성능 향상 방법을 모색합니다.

그렇지 않고 정보와 비즈니스 의사결정 제안 및 계획을 신속하게 얻을 수 없다면 뛰어난 비즈니스 시각화 차트를 디자인하는 것은 의미가 없습니다. 시각화는 실용주의가 없는 화려함의 결과인 허위와 기만에 지나지 않습니다. 이러한 모든 질문에 대해 준비한 답변을 바탕으로 각 의사 결정자의 특정 요구 사항을 충족하도록 데이터 시각화 솔루션을 사용자 정의하기 시작하세요. 데이터 시각화는 항상 청중에 맞게 조정되어야 합니다. 이러한 보고서에는 청중이 알아야 할 정보만 포함되어야 하며, 이 정보는 청중에게 관련되고 의미 있는 맥락에 배치되어야 합니다.

3. 데이터 시각화에 명확한 제목을 지정하세요.

보고서가 신문이나 잡지의 뉴스와 같을 때. 이 제목은 독자들에게 강한 임팩트를 줄 수 있습니다. 명확한 제목은 보고서와 스토리의 주제를 잘 설명하고 보고서와 스토리 전체를 요약하는 메시지입니다. 물론 이것이 운영 분석가가 클릭베이트 열광자가 되도록 권장된다는 의미는 아닙니다. 좋은 제목은 모호하거나 불필요하지 않아야 하며, 차트를 명확하게 설명하면 됩니다. 이는 청중이 주제에 직접 접근하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 독자는 문서를 한눈에 살펴보고 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다. 제목을 눈에 띄게 만드세요.

4. 데이터 시각화를 전략 및 계획에 연결하세요

데이터 시각화의 목적이 구체적이고 측정 가능하며 실행 가능하고 관련성이 높으며 시의적절한 문제를 해결할 수 있는 데이터를 도입하는 것이라면 다음 질문을 서두에 추가하세요. 나중에 이 데이터를 전략에 연결하여 포지셔닝을 명확히 하면 독자가 시각화의 관련성과 가치를 즉시 이해할 수 있습니다. 궁극적으로 그들은 더 잘 참여하고 정보를 더 현명하게 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화는 궁극적으로 기업의 좋은 운영에 도움이 되며, 이는 비즈니스 가치입니다. 회사의 전략과 실행 계획에 주의를 기울이지 않으면 연계 가치가 있는 정보 지도를 구축하기 어려울 것입니다. 예를 들어, 기업이 구현하는 실행 계획은 일반적으로 기업의 전략적 목표를 달성하고 실현하는 것이며 이를 통해 린 관리 및 린 운영을 달성하는 것입니다.

따라서 시각적 솔루션은 전략적 목표에 대한 실행 계획의 추진 효과와 전체 부서 지표 및 KPI에 대한 개인 및 팀의 추진 및 영향 효과를 달성할 수 있어야 합니다. 연결된 정보 보기를 구축해야만 귀중한 데이터 시각화를 얻을 수 있습니다.

5． 디스플레이 차트를 현명하게 선택하십시오.

막대 차트, 선 차트, 방사형 차트 등 어떤 유형의 차트를 사용하든 각 차트에는 고유한 장점과 한계가 있습니다. 완벽한 시각화를 찾을 수 없습니다. 그러나 하이브리드 프레젠테이션을 실험하면 시각화를 좀 더 인간적으로 만들 수 있습니다. 모든 시각화는 정보를 최대한 간단하고 정확하게 전달해야 합니다. 즉, 그것이 아무리 유행하고, 아름답고, 화려하더라도 이는 데이터 시각화를 디자인하는 원래 의도가 아닙니다. 우리는 데이터의 아름다움을 추구하는 데 끊임없이 만족하지 않는 것이 사실입니다. 그러나 가장 좋은 균형은 적절한 데이터 시각화를 사용하여 올바른 정보와 지식의 가치의 아름다움을 설명하는 것입니다.

• 중요한 정보를 전달하고 청중과 관련된 그래픽만 사용하십시오.

페이지의 공백을 모두 채울 필요는 없습니다. 너무 복잡하면 중요한 정보를 수신하는 데 방해가 되어 기억하기가 너무 어렵고 무시하기가 너무 쉬워집니다.

? 정보의 깊이를 높이기 위해 색상을 적절하게 사용하십시오. 또한 일부 색상에는 숨겨진 의미가 있다는 점에 유의하세요. 예를 들어 빨간색은 경고나 위험을 나타내는 색상으로 간주됩니다. 조기 경보에 적합합니다.

? 너무 많은 유형의 차트, 표, 그래프를 사용하지 마세요. 그래프를 비교해야 하는 경우 데이터를 표시할 때 동일한 종류의 그래프를 사용하여 서로 쉽게 비교할 수 있도록 하세요.

6. 적절한 경우 텍스트 설명을 참고하세요.

텍스트 설명은 데이터를 단어로 설명하고 차트의 맥락을 파악하면서 콘텐츠에 깊이를 더하는 데 도움이 됩니다. 그림과 표는 대략적인 내용만 제공할 수 있지만 텍스트 설명을 통해 핵심 사항에 대해 자세히 알아보고 이에 대한 설명을 제공하며 그 의미를 강조할 수 있습니다. 방법론, 그래픽 디자인, 그래픽 생성 등이 아닌 그래픽의 주제에 대해 시청자가 생각하도록 유도합니다.

? 데이터의 원래 의도를 허위로 표현하지 마세요.

? 대규모 데이터 세트를 일관되게 만드세요.

? 핵심 사항과 장점 및 단점을 강조하여 독자들이 다양한 데이터 조각을 비교하고 비교하도록 유도합니다.

? 설명, 발굴, 표현, 시각적 자기 해석 등 목적이 매우 명확해야 합니다.