De 9 bedste datavisualiseringsmetoder, der tilføjer værdi til alle rapporter

Professionelle dataanalytikere bruger datavisualiseringsteknikker som grafer, diagrammer og kort til at oprette rapporter ud fra numeriske data. Disse visuelle elementer hjælper andre med at forstå mønstrene, tendenserne og outliers i ethvert datasæt.

Ved at kende og anvende de bedste datavisualiseringsteknikker kan du også forbedre dine projektrapporter. Læs videre for at blive din egen dataanalytiker eller lær mere om matematisk visualisering af data.

1. Choropleth kort

Du kan bruge et choropleth-kort til at visualisere geografiske placeringsrelaterede data. Du skal bruge en farvegradient for at vise de faldende eller stigende dataværdier, efterhånden som farven falmer eller dybere.

Denne datavisualiseringsteknik gør det muligt for dig at se ændringen af ​​datavariabler fra en region til en anden. Du kan bruge denne teknik til at visualisere befolkningstæthed, beskæftigelsesgrad osv. Hvis du ønsker at finde ud af det landemæssige forbrug af dine tjenester eller indhold, er denne teknik også nyttig.

Du finder Google Data Studio Geo Chart-element praktisk til at oprette choropleth-kort. Du kan tilføje dine data til Google Sheets og derefter importere dem til Google Data Studio for at oprette forskellige visninger af dit choropleth-kort. Ydermere får du også en interaktiv grafik, der viser de underliggende data, når du holder musemarkøren over et hvilket som helst område på kortet.

2. Søjlediagram

Søjlediagrammer er afgørende for at visualisere datasammenligninger mellem flere datakomponenter. For eksempel er sammenligning af indtægter fra finansielle kvartaler eller år den mest almindelige anvendelse.

Du skal placere de kategorier, du vil sammenligne, på én akse. På den anden akse skal du beholde de målte værdier. Afhængigt af værdierne af denne anden akse vil længden af ​​stængerne variere.

Du kan gøre dine søjlediagrammer mere informative ved at tilføje forskellige farver, 3D-effekter, legender, interaktive datavisninger osv. Google Data Studio tilbyder dig flere former for søjlediagrammer. Du kan vælge mellem søjle/stablet søjle, søjle/stablet søjle osv.

3. 3D kort

3D-kort er i det væsentlige diagrammer lavet af søjler eller søjler på et geografisk kort. Du kan bruge denne type diagram til at vise din evne til teknologi, når du præsenterer rapporter for publikum. 3D-kort er ideelle til datasæt relateret til produkter, tjenester eller befolkningsdata, der forbinder en bestemt region på kloden.

Microsoft Excel har en omfattende funktion til at skabe sådanne seje billeddatavisualiseringer. Det hedder Microsoft 3D-kort. Du finder det på Indsæt fanen på Excel-båndet.

4. Sankey-diagram

Denne datavisualiseringsteknik er passende til at vise, hvordan data flyder. Et almindeligt tekst- eller rektangelfelt repræsenterer entiteterne eller noderne i dit datasæt. Buer eller pile af forskellig bredde repræsenterer forbindelsen mellem ovenstående knudepunkter.

Bredden af ​​pilene eller buerne er direkte proportional med vigtigheden af ​​datastrømmen. Derfor er dette diagram nyttigt til at visualisere store datasæt relateret til strømmen af ​​ressourcer som energi, penge, tid osv. i et projekt.

5. Netværksgrafer

Du kan vise forholdet mellem flere enheder ved at oprette en netværksgraf. På en netværksgraf repræsenterer noder eller toppunkter hver enhed. Kanter eller links repræsenterer forbindelsen mellem disse noder.

Du kan bruge netværksgrafer til at finde mønstre, anomalier og indsigt fra store datasæt, der forbinder flere enheder. Alternativt kan du bruge en netværksgraf til at løse enhver flaskehals omkring projektopgaver og underopgaver ved at sammenkæde alle ressourcer og statusser.

6. Tidslinjediagrammer

Tidslinjediagrammer hjælper dig med at visualisere begivenheder eller opgaver i kronologisk rækkefølge. Det har brede applikationer til styring af flere opgaver og projekter. De involverede personer kan ubesværet identificere projektfremskridt eller flaskehalse, når du visualiserer opgaverelaterede data i tidslinjediagrammer.

Typisk er tidslinjediagrammer lineære. De vigtigste begivenheder, opgaver og underopgaver vises på aksen. Du kan også gøre dine tidslinjer mere attraktive ved at indsætte grafik, thumbnail-visning af dokumenter, linkede ressourcer, milepæle, deadlines osv.

Gantt-diagrammer er strømlinede tidslinjediagrammer. Du finder mange gratis Gantt-diagramskabeloner i Microsft Excel skabelonbibliotek. Du kan vælge enhver skabelon, der matcher dit projekt, og justere den lidt for at lave omfattende projekttidslinjer.

Relaterede: Sådan laver du et scatterplot i Excel og præsenterer dine data

7. Trækort diagram

Treemap-diagram kommer fra den kendte informationsvisualisering og beregningsmetode treemapping. Visualisering af store hierarkiske datasæt foregår på indlejrede rektangler. Dine data ser meget organiserede ud i grene og undergrene.

Du skal bruge et datasæt med to kvantitative værdier for hvert produkt eller hver tjeneste, fordi rektanglerne visualiserer to dataværdier. Et trækortdiagram er ideelt til at visualisere et massivt datasæt med mange attributter på én skærm.

Farven og dimensionen af ​​hvert rektangel er direkte relateret til de underliggende værdier. Derfor bliver det virkelig nemt at spotte anomalier eller mønstre, hvis du opretter trækort til store datasæt.

8. Spiraldiagram

Spiraldiagrammer visualiserer effektivt store datasæt på en enkelt skærm. Du kan vise de underliggende data som punkter, kolonner eller linjer. Du kan også farvekode dataene for nem visualisering.

Typisk skal du sætte startpunktet for dine data i centrum af spiralen og bevæge dig udad, efterhånden som dine data vokser. Spiralplot er ideelle til at visualisere følgende data: årligt deltagelse af studerende, medarbejderdeltagelse, solgte produkter, websitetrafik osv.

9. Pyramidediagram

Pyramidediagrammer er ideelle, hvis du skal visualisere datasæt i et hierarki. Du vil se forskellige pyramidediagrammer med en masse visuelle effekter. Men det er simpelthen en trekant med forskellige sektioner adskilt af linjer.

Disse adskilte sektioner af trekanten har normalt forskellige højder og bredder. Værdien af ​​de underliggende data definerer volumen af ​​de adskilte sektioner. Normalt skal de store eller bredere afsnit indeholde et generelt emne.

Afsnittet med mindst volumen bør indeholde et nicheemne fra det generelle emne, der sidder nederst. Du kan oprette pyramidediagrammer for bedre at forstå din forretningsmodel, solgte produkter, kundesegment osv.

Få værdifuld indsigt fra dine data

Disse er de almindeligt anvendte datavisualiseringsteknikker, der dækker en bred vifte af datasæt. Du kan nemt oprette et hvilket som helst af ovenstående diagrammer eller grafer ved at øve dig et par gange. Hvis du er en lærende, er disse de passende matematiske datafortolkningsteknikker til at komme i gang.

Mens du anvender ovenstående teknikker på dit arbejde eller din skole, skal du også vide, at Google Data Studio hjælper dig med at lave fantastiske datavisualiseringer med få klik.

De 8 bedste funktioner i Google Data Studio til dataanalyse og visualisering

Vil du imponere dit publikum med handlingsorienteret dataindsigt og overbevisende visualiseringer? Tjek disse Google Data Studio-funktioner.

Læs Næste

Om forfatteren