Visualización efectiva de datos para no diseñadores y otros meros mortales.

1. Introducción: Hola, Gracias por su interés en esta clase. Mi nombre es Josh Cowboys, y te mostraré cómo Office usa otro. Los no diseñadores pueden hacer gráficos más efectivos y comunicarse mejor con los datos. Vivo aquí en caso de que te estés preguntando de dónde viene mi acento. Gran parte de lo que discutiremos en esta clase proviene de mi libro sobre visualización de datos titulado That at Work Resistant to Like It From Time to Time. También publiqué ocho libros en mi cuadra. Estos son los más recientes donde uso iconos para mostrar cómo hacer gráficos en excel y tableau. Las personas pueden usar esas instrucciones visuales, aunque no hablen inglés. Entonces, ¿de qué se trata esta clase? En primer lugar, no se trata de crear visualizaciones estéticamente agradables. Siento decir pensar o visualizaciones como esta como artesanales, siendo estéticamente agradables. Estos un requisito en este tipo de visualización porque ayuda a llamar la atención, y son geniales para compartir en redes sociales. Pero no es el tipo de visualización de datos que tendemos a esperar de un usuario de oficina. Lo que no hacemos se espera que hagan los diseñadores es lo aburrido de la producción en masa. A diario y utilizando herramientas de oficina como Microsoft Excel. No me malinterpreten, sí nos encanta hacer lindas cartas. El problema es que a menudo no tenemos las habilidades, herramientas o tiempo adecuados , y nuestros esfuerzos tienden a reflejar eso. ¿ Cómo podemos mejorar estas y sexys mundanos correr fuera de las visualizaciones del molino, haciéndolas más efectivas y, si es posible, no feas? Esa es la pregunta que responderé en esta clase mientras intentaba convencerte de que la visualización es esencialmente una cocina. Robert No te preocupes. No se lo estoy diciendo. Se aprende sobre los conceptos básicos de la individualización para la oficina, incluyendo el tipo de preguntas que un gráfico debería poder responder de manera efectiva o cómo enfocarse en un mensaje. Si bien no puedes ignorar la estética, verás que esforzarte demasiado en hacer gráficos bonitos tienden a tener el efecto contrario. Personalmente no me gusta cuando la gente me dice que mis gráficos son bonitos. Suenan así porque no sé hacer un gráfico bonito, y tú tampoco. Yo hablo en serio. Si los gráficos son bonitos, eso es sólo ah subproducto. Un beneficio de franja. Cuando la gente no sabe cómo funciona la visualización de datos, tienden a perder la verdadera razón por la que este gráfico es mejor que ese gráfico y evalúan, um, um, usando las categorías con las que están familiarizadas, como bonita o fea. Por lo que esta es una clase de nivel de entrada. No se requiere experiencia previa con la herramienta. Pero trabajar con datos y hacer gráficos de manera regular ayuda a entender por qué estos conceptos importan. De acuerdo, hablemos del proyecto de vidrio de mi experiencia antes, después de la comparación ayuda a la gente a tomar más conciencia de los insights que hay que obtener al usar cada versión. Entonces lo haremos como un proyecto de clase en. Esperemos que esta clase te ayude a mejorar el gráfico original, evitando los resultados de la restauración de fresco más famosa. Entonces, ¿qué te estoy pidiendo al antes de ir más allá, hacer un gráfico o seleccionar uno que sea representativo de lo que normalmente haces. Asegúrate de poder compartirlo después de que el vaso evaluado e intenta rediseñarlo en base a lo que has aprendido. Entonces crea una imagen con las dos versiones lado a lado y posteó comentario sobre los cambios en el resultado, y prometí comentar sobre cada nueva entrada. El proyecto de clase realmente importa. Te ayuda a cambiar a una nueva perspectiva de la individualización y me ayuda a mejorar la clase Este es mi primer curso, así que estoy seguro de que hay mucho margen de mejora. Sus comentarios y sugerencias son muy bienvenidos. Por lo que espero que disfrutes del curso de Let's Start respondiendo a una sencilla pregunta. ¿ Cuál es la visualización de todos modos? 2. ¿Qué es la visualización de datos, de todas ninguna manera?: empecemos esta lección aprendiendo lo que hicieron. La visualización está en por qué lo necesitamos. Todo comienza a la tabla de datos que transcribimos a una forma visual. Hacemos eso porque el sistema híbrido es capaz de procesar grandes cantidades de estímulos visuales muy rápidamente para que podamos aprovechar eso. Al usar la transcripción oficial, al instante generamos relaciones entre los puntos de datos, y de eso se trata básicamente dar sentido a los datos. Encontrarás otras definiciones que incluyen metas específicas o tecnología. Prefiero dejar eso abierto, y eso nos parece un poco de nivel. Estas son algunas cosas básicas sobre las que debes tener cuidado al visualizar más adelante. En primer lugar, debe haber una comparación. Un solo punto de datos es malo y debe evitarse. Pero si no lo haces al menos en la línea de referencia, no hay visualización. Segundo, debe haber algún potencial que variación significativa. Si no hay variación o variación, es aleatorio, no tiene sentido visualizarla. En tercer lugar, el tiburón mis transcribió fielmente los datos. Estas barras están ahí porque se ven geniales por alguna razón, pero sus proporciones no tienen nada que ver con la tabla de datos así que está bien usar una tabla para obtener puntos de datos específicos. Pero si tu objetivo es entender mejor las relaciones, tienes que hacer visibles esas relaciones. También, ya que la mayoría de la individualización es practicantes tienen un carácter romántico. Preferimos relaciones significativas, aunque sí nos equivocamos de vez en cuando. Por lo que perdonado , enviado más tarde se puede leer la tabla, calcular algunas métricas como las sumas son promedios o visualizar. Probablemente solía hacer todo lo anterior. Pero si la tarea requiere evaluar relaciones y patrones, hay que visualizarlos. A menos que, por supuesto, te guste el trabajo menial. Estás desperdiciando tus valiosos recursos cognitivos en tareas de bajo nivel. Para aclarar muchos toda la visualización de datos, trabajo incluye tareas como comparar alturas de barra en el gráfico de tres barras D se preguntan es un valor fuera de la barra amarilla en este gráfico es de cinco o menor o igualando categorías codificadas de color con la leyenda en el gráfico de líneas. Revisaremos este gráfico y veremos qué podemos hacer para mejorarlo. Entonces lo que realmente deberías estar haciendo es alimentar a tu cerebro con cosas que lo agrade o te permita enfocarte en tareas cognitivas de gama alta. Por eso La visualización es esencialmente tu cocina, Robert, Robert, igual que un chef que utiliza una cocina Robert para preparar fuentes y deshacerse de otras tareas básicas pero que consumen mucho tiempo. visualización de datos preprocesará las revisiones de datos posteriores sobrecargan y para tu cerebro para pruebas más interesantes, como interpretación o evaluación. Pero aún necesitas saber cocinar. En otras palabras, debes tener algún nivel de la principal pericia específica y decidir nuevamente qué es significativo y qué es irrelevante. Es importante entender los datos. La visualización puede acelerar, pero una detección, pero se necesita contexto o conocimiento para darles sentido o incluso verlos. Permítanme darles dos ejemplos a la izquierda. Los signos de enfermedad pulmonar son claramente visibles. Es así como se describe esta imagen. De todos modos, sí reconozco las pláticas, pero eso no es relevante. En otras palabras, para la tarea que nos ocupa, lo que tomo para señal es en realidad ruido, y lo que supongo que es bonito es en realidad señalar el gráfico de la derecha, por otro lado, es más simple en desplazamiento, presidentes fácilmente reconocibles, y sin embargo no tengo ni idea de lo que significan. Entonces la individualización no es magia. Uno que transforma los datos en conocimiento. Puedes hacer un gráfico razonablemente bueno usando pautas genéricas, pero nunca subestimes la materia Experiencia Toby a ella. Útiles en un negocio son ambiente altamente técnico. El gráfico debe perfeccionar la forma en que los usos leen y usarla más tarde al comunicarse con deleite. Con el público laico, hay que tender puentes hacia el conocimiento existente, anotando los rasgos relevantes y explicando por qué importan. Unas palabras sobre los datos subyacentes la expresión que, si eres una visualización, fue hábilmente diseñada para engañarte a pensar que pasarás la mayor parte de tu tiempo haciendo gráficos geniales. De hecho, estas proporciones en el número de letras son acerca de lo correcto, pero trabajan al revés. Pasarás la mayor parte de tu tiempo preparando y manipulando los datos en solo una pequeña fracción . En realidad, visualizarla en la individualización sumaria se trata de encontrar relaciones significativas y utilizarlas para liberar al cerebro para realizar tareas cognitivas más de gama alta. Pero para aprovechar estos, tendrás que asegurarte de que ese potencial dentro de Sonko desperdició. Ya sea que seas tú. Tus compañeros son público general. El gráfico debe tender puentes al conocimiento existente 3. El albergue de español: en esta lección, discutiremos el paisaje de individualización de la diversidad, Un libro de poesía y un informe corporativo pueden compartir el mismo idioma pero tienden a ser muy diferentes. Esta visualización puede ser una expresión común para hablar de un lenguaje visual, pero hay innumerables formas de usarlo. Ni siquiera tienes que mirar de cerca para ver. El individualización está lejos de ser un margen ISS. En realidad parece un español. Todavía me dejas mostrarte lo que quiero decir. Con un poco de historia durante la Edad Media, los peregrinos acudieron a Santiago de Compostela en España de todas partes de Iberia y Europa. Tenían que quedarse en algún lugar. Sólo te puedes imaginar lo eróticos que eran esos albergues a lo largo del Camino, donde personas de diferente urgencia social y geográfica tuvieron que compartir el mismo espacio, no hablar de los caballos y las mulas. Y los perros en poesía es Aarón. French Spanish Hostel se convirtió en una expresión para significar metafórico permitido reunir espacios donde la gente comparte propósito pero tienen muy poco más en común. Qué clases de las personas pueden refinar la visualización de datos. También, hace un tiempo, bueno, me mezcla, escribí un post medio. Acerca de los siete tipos son las personas de visualización Es un texto de corazón ligero, pero es perfectamente entender que la visualización de datos no es un campo unificado. Sujeto a una simple lista de reglas y lineamientos. Es crítico entender la visualización de datos. Es un lenguaje visual. Una vez que vas más allá del equivalente a la ajetreada gramática y revisión ortográfica, no hay forma correcta o incorrecta de hacerlo sin antes aclarar las habilidades, metas,perfil de audiencia o herramientas requeridas metas, . Por ejemplo, soy un usuario de Excel que ni siquiera puede dibujar una línea recta. A menudo me quedo en esta costa, pero en una habitación oscura en el sótano reservada para lo que Ally llama la fuerza bruta de Excel es esencialmente, tratamos de evitar ejemplos como este y hacer de Excel un dato soportable o incluso legítimo visualización a ir más allá de los gráficos típicos de Excel a menudo se cumple con algún nivel de descuento incl habilidad, y tiendo a recibir mucho de comentarios como este. Si quieres contrastar las perspectivas de qué se trata la visualización de datos, debes conocer a David McCandless en Stephan Few. David McCandless es el autor. Off información es hermosa. Considera que la estética juega un papel relevante y cuando se comunica visualmente porque ayuda a aumentar el interés por el compromiso. Este es uno de sus diseños más conservadores. Stephan Pocos prefiere una actitud más racional y efectiva hacia la individualización. Es así como él cree lo mismo que deben visualizarse el día a su manera especial es correcto. Un gráfico de barras hace que las comparaciones sean mucho más simples, aunque estos tipos de gráficos no son equivalentes porque no cuentan la misma historia. El problema es lo que ganas en efectividad. Pierdes en interés. Después de todo, es sólo otro gráfico de barras y eso es relevante en nuestra economía de atención. Un consejo, sin embargo, Si no eres diseñador, realmente tiene más sentido tener a Stephan View como referencia, aunque no estés de acuerdo con lo que dice. Hace mucho tiempo hice esta pirámide poblacional. Me gusta la idea, y creo que se ve bien para un gráfico de Excel. Pero el punto es, yo estaba tratando de resolver un problema. ¿ Es posible mostrar una tendencia a largo plazo en una pirámide poblacional? No intentaba hacer un gráfico bonito para nosotros. Para los no diseñadores, la estética debe ser un por producto de la búsqueda de una comunicación efectiva. En otras palabras, no trates de hacer tu shock Bonito. Si quieres comunicarte de manera efectiva, terminarás haciendo gráficos elegantes. Si tu gráfico es feo, estás cometiendo un error. En otra parte. S anticuerpos lo ponen de la mejor manera. Toby, diseñador cuando no eres diseñador, no es ser diseñador, lo que significa que si haces algo como esto, estás tratando de ser diseñador y estás fallando miserablemente. A pesar de que hacer cosas visualmente creativas te llama más atención, esa no siempre es la métrica correcta. Aquí hay algunos pros y contras para off usando visuales estándar versus únicos. En el lado positivo, destacan los visuales como los gráficos de barras son muy familiares. El costo de hacerlas al agotarlas es muy bajo en Las visualizaciones, otro lado, pueden ser necesarias para datos más complejos. Obviamente existe una nueva dimensión artística sobre el estilo personal, que requiere herramientas, técnicas y habilidades específicas . Están diseñados para llamar la atención bajo el genocidio. Las visualizaciones estándar corren el riesgo de que se pasen por alto porque son sólo un ejemplo más de un tipo de tiburón común. Para hacerlos más atractivos puede ser tentador usar no puede efectos como decorativos tres efectos D. Uso excesivo off color. Las visualizaciones únicas requieren un reaprendizaje personalizado por parte del público, a menudo sin beneficios tangibles. El autor también puede sentirse tentado a hacerlos más atractivos. El resultado puede ser estéticamente agradable, pero el mensaje se puede perder en. Obviamente, los costos serán mucho mayores. Entonces, para resumir, no hay un enfoque de talla única que se ajuste a todos a la individualización. Existen pautas y sugerencias útiles, pero todo depende de la situación definida por los objetivos de datos, las herramientas de audiencia o las habilidades que utiliza la oficina. No debemos definir como nuestros modelos a seguir en para gráficos son otras visualizaciones en las que no estoy alineado con nuestros procesos y habilidades en. Debemos aceptar que si nos enfocamos en la estética, los resultados serán feos. Pero si nos enfocamos en el mensaje, la estética seguirá. 4. Búsqueda activa para el significado: Es fácil enamorarse de los visuales, del proceso creativo y de las herramientas. Pero la individualización es mucho más que estos es mucho más que hacer gráficos. Implica una actitud más activa hacia los datos. Permítanme darles algunos ejemplos. Este es un gráfico que encontré en la página web de la oficina de los griegos 36. Tengo algo extraño, obvio. A mí me gusta usarlo como ejemplo de una actitud pasiva hacia los datos porque es un gráfico absolutamente inútil. Pero si usas un tiempo más largo, de Siri, se pone mucho más interesante. ¿ Sabías que los griegos creen o solían creer que casarse en un año bisiesto droga mala suerte? Eso es queer cristal en un gráfico, pero probablemente sea algo religioso. Si te enfocas en los matrimonios civiles, el ciclo se vuelve casi invisible en. El autor también se perdió toda la tendencia. Esto me recordó sobre la foto de Jill Papa, quien la escenificó Toe ilustra un concepto similar. Tanto el gráfico en la foto compartiendo el lector más social como e piezas seleccionadas, el generan una versión de la realidad. El cambia drásticamente en cuanto agregamos más datos. Esto demuestra que un gráfico es siempre una interpretación. carga debe ser honesta pero nunca es objetiva en el sentido común del mundo. Permítanme darles un ejemplo diferente. Esta es la disminución de la tasa de mortalidad infantil en Portugal, alas de izquierda atribuidas a la revolución en los años setenta que le ponen fin a una dictadura. Si bien los aleros de derecha dicen que comenzó mucho antes de eso, este declive se podía ver en toda Europa. Entonces tal vez una pregunta mejor sería. ¿ Cómo es correcta la poesía? En comparación con los 28 países de la Unión Europea? Como se puede ver, se duplicó con creces el futuro año europeo y tasa en los años sesenta y se mantuvo en ese nivel durante muchos años. Entonces, alrededor de 1972 dos años antes de la revolución, hubo otra reforma del cuidado que impactó casi de inmediato la tasa de mortalidad infantil. Conclusión la Revolución no merece crédito por empezar a soplar. El decano. El índice de mortalidad infantil y la dictadura la mantuvieron demasiado alto por demasiado tiempo, así que nadie realmente la posee. Liz Actor. Interpretaciones legítimas fuera del conjunto de datos inicial. Obviamente interpretación, y la manipulación legítima no son lo mismo en este Big era cita no es útil . Si tocas los datos el tiempo suficiente, confesará, a menos que estés totalmente mintiendo, distorsionando o recogiendo cerezas. De hecho, debes torturar los datos y escuchar lo que tiene que decir y luego usar tu mejor juicio para filtrar los resultados. Jack es mucho más al grano. Ya no se dibuja un gráfico de una vez por todas. Se construye sobre reconstruido hasta que se hayan percibido todas las relaciones que se encuentran en su interior. Es así como debemos acercarnos a los datos sólo porque hay un patrón obvio. No quiere decir que no haya nada más que aprender de los datos, y a menudo usted patrón obvio puede ser engañoso. Entonces las principales formas tecnológicas aquí es que la visualización de datos siempre es una interacción entre esos términos, los datos sobre los individuos. Eso significa también ver el posterior desde múltiples perspectivas múltiples sobre No te preocupes, hay nada malo en tocar los datos. Sólo recuerda que, como cualquier otra forma de comunicación, un gráfico es una interpretación 5. Un proceso no lineal: individualización. No haces gráficos, buscas respuestas. La visualización puede mostrar patrones sin sentido pero estéticamente agradables. Creo que aún cuenta como la individualización, o podemos aplicar un formato condicional a toda la tabla y ver qué pasa mientras leo aquí. Pero en la mayoría de los casos, sí queremos darle sentido a los datos, y a eso, hacemos preguntas en los gráficos para poder responderlas. Encontrar esas respuestas es un proceso. Así es como sucede. Las flechas significan que el proceso no es lineal. Todo comienza con una pregunta sobre lo que es interesante de las preguntas es que hasta cierto punto revelan lo que sabes mejor, y las preguntas más precisas tienden a ser una señal sobre una mejor comprensión para cada pregunta que. En breve hay una fuente de datos que puedes usar para obtener las respuestas para obtener los datos. Como dicen, ningún plan de batalla sobrevive al contacto con el enemigo, y eso se puede decir mucho de nuestras preguntas. Los nuevos datos probablemente desencadenarán nuevas preguntas sobre la disponibilidad de datos pueden obligarte a cambiar tus objetivos generales. Echa un vistazo a este gráfico. Muestra disponibilidad de datos por país y aquí. Entonces es un poco importante porque se trata de datos sobre datos. Como se puede ver, faltan muchos puntos en el dedo del pie izquierdo correspondiente. Los países occidentales de la derecha. Es en su mayoría países africanos e islas del Pacífico. Sabía que habría algunas lagunas, pero fui demasiado optimista con respecto a los datos. Por lo que necesitaba cambiar mis metas de un dedo del pie del análisis global. Uno más modesto centrado únicamente en los países europeos. Andi, tenga en cuenta que estoy hablando de disponibilidad de datos, no de calidad. Esa es una discusión completamente nueva. De acuerdo, Ahora que tienes los datos correctos, debes hacer tu mejor dedo del pie. Asegúrese de que Discovery es en realidad descubrimiento no sólo en confirmación. Trata de analizar los datos desde otros puntos de vista, no patrones antiguos. No todos los insights son relevantes, por lo que deben ser evaluados sobre priorizados. Y entonces esos insights deben comunicarse en un mensaje elaborado considerando al público . Entonces, ¿cómo se elabora ese mensaje? Y específicamente, ¿cómo eliges el gráfico correcto? Me alegro de que preguntes. Permítanme darles un ejemplo. Aquí te presentamos los precios mensuales de los alimentos, el acceso a los precios en Hungría Desde 2000 y cinco, este es un ejemplo de lo que llamamos una chispa que lo haría. Es tan confuso que los jóvenes Lee insights podemos obtener de ella un genérico y vago. Yo tomo demasiado tiempo para ser leído, entonces, ¿cómo podemos mejorarlo? A modo de pauta general, podríamos decir que el mejor gráfico es el que responde a una pregunta precisa, minimizando la carga cognitiva del cerebro en una situación específica. Sí, sé que esto suena como un glorificado bajo confuso donde estás diciendo que depende, Pero centrémonos en la primera sección respondiendo a una pregunta precisa. Por ejemplo, este gráfico podría responder a una pregunta como Hacer precios de pie y en exhibición enojada, algunos ordenar estacionalidad son Podríamos agregar contexto toe evaluar, variación. Como puedes ver ahora, los datos son exactamente los mismos, y sigue siendo un gráfico de líneas. Pero ahora tenemos una pregunta clara. En otras palabras, si la pregunta es clara en tu mente, ese es el primer paso del dedo del pie. Contéstalo. Hacer buenas preguntas no es tan sencillo como suena. Si tienes amigos en investigación de mercado, pregúntalos sobre las preguntas sugeridas por sus clientes. Seguro que lo harán. Habrá gusto de compartir. Tratamos muchos ejemplos cringeworthy de todos modos te sugiero que te tomes unos minutos leyendo sobre diseño de preguntas en una encuesta y libro. No todos los consejos se aplican a nuestro proceso de visualización de datos, pero esto le ayudará a ser más consciente de la importancia fuera de la claridad y evitar ambigüedad al cuestionar los datos. Buenas preguntas para empezar con nuestro sobre volumen total. Jugadores mayores, nuevos jugadores, cómo cambian las cosas en el espacio con el tiempo. Entonces intenta respuestas como lo que es normal y lo que no está sobre cómo este problema se relaciona con ese problema. Por lo que eso equivale para esta lección son los datos de visualización es un proceso no lineal, tanto para el descubrimiento como para la comunicación. Si la deuda es nueva para ti, comenzaron preguntas sencillas de ingeniería sobre variaciones de prueba y detalle. No olvides que cuando has sido preguntas, seleccionar un tipo de gráfico para responderlas se vuelve mucho más fácil. 6. Tipos de gráficos: Ahora que tienes una pregunta clara, es fácil encontrar el gráfico correcto para contestar. Puedes elegir un gráfico de líneas, un gráfico circular, un gráfico de barras, ¿ verdad? No, realidad no. Definir un gráfico por geometría como X Elders es el enfoque equivocado. Aquí hay una gran referencia a cientos de tipos fuera de gráfico, y verás a gente sugiriendo nuevos tipos casi a diario. ¿ Cómo puedes conocer posiblemente todos esos tipos de gráficos No puedes. A lo que quiero decir es que las clasificaciones tradicionales tipos fuera de gráfico basados en su geometría ya no son válidas. El articulador de langostas una herramienta de Microsoft Research. Puedes usar cualquier forma e ir saliendo con algunos fuera de sus propiedades. Si Allah es un nuevo tipo de gráfico, puedes llamarlo gráfico, pero no tiene sentido llamarlo el tipo de gráfico. Tradicionalmente, tenemos un puñado de tipos de gráficos asocian ID con tareas como el uso de líneas para el tiempo, de Siri o gráficos de barras para comparar puntos de datos. Pero, ¿qué es carta de caracol o carta de piruletas? Significa muy poco. Es fácil manejar esto si reconoces que todos los gráficos son tramas de dispersión en el fondo. Déjame mostrarte cuando insertas una gráfica de dispersión en PowerPoint, obtienes una plantilla como esta. Se puede convertir fácilmente en un gráfico de barras. Ah, no hay gráfico de líneas. Los puntos de datos originales siguen ahí, pero elegimos diferentes formas porque algunas formas básicas árbitro alineado con algunas tareas. Permítanme mostrarles algunos ejemplos más complejos para reforzar esta idea de que todos los gráficos son partes dispersas del corazón y eso tiene consecuencias prácticas. Estos ejemplos se hicieron todos con un excel escaneable, de gráficos. Tengan eso en mente. El gráfico de barras es el candidato natural a probar dentro del año. The Step chart utiliza color twinkle change azul para aumentar en rojo para el pliegues. El cuadrado cuatro parcela completa es una matriz visual de dos filas y dos columnas. En este ejemplo, creemos que el ejercicio de datos y la dieta A serían la combinación adecuada para bajar de peso. Este ciclo de tiempo se muestra alrededor para cada asiento. No es solo la textura para cada rebanada. Esta es la carta de bala en alternativa tan preciosa propuesta por Stephan Few. Existen varias formas de hacerlo en excel, pero ésta es más flexible, y es más fáciltener puntos de datos intermedios y alerta's este es un simple pictogramas. Gráfico de este es el que más prefiero. El borracho va. Se codifica la serie de tiempo en un puntero para que no desperdicies bienes inmuebles preciosos con un solo punto de datos, y se puede usar más de un punto er, aunque te aconsejo que no uses más de tres. Admito que era perezoso y utilicé el gráfico de rosquillas para la escala, pero se podría hacer agregando una nueva serie a la trama de dispersión. Entonces mi punto aquí es que puedes codificar datos en las propiedades visuales de muchos objetos. El tradicional tiempo de masticación fuera de gráfico ya no es útil y en realidad puede armar su análisis. Si el análisis requiere un enfoque visual más complejo, tendrás que encontrar el equilibrio adecuado entre complejidad y familiaridad. Algunos enemigos fiscales reconocieron que la tarea debería ser la primera variable para clasificar gráficos. Este ejemplo de la Galería de Autógrafos muestra precisamente eso, por lo que debemos dejar de definir tipos de gráficos en función de su geometría y enfocarnos en el tipo de tareas que quieres que realicen. Por ejemplo, un gráfico de líneas regular tendrá un desempeño deficiente al mostrar datos con estacionalidad fuerte. También no, no 1 a 1 relaciones tipo de gráfico se puede utilizar para diferentes tareas y cuando las tareas se pueden realizar utilizando varias tareas alternativas. Por lo que las principales tomas aquí es que cuando has sido preguntas, encontrar gráficos que las respondan se vuelve más fácil. Si no tienes una pregunta clara, te sentirás tentado a convertir el gráfico en un dato ellos donde el público necesita pescar por lo que está buscando. Entonces es la pregunta la que impulsa la selección de gráficos. Esa selección no se basa en la geometría, sino en la especificación fuera de las tareas. La geometría se puede utilizar para identificar un gráfico, pero no como clave de clasificaciones primarias. 7. Ordenar, clasificación y proporciones: De acuerdo, Ahora sabemos que clasificar cartas por los árboles alemanes de El Idea y que el tipo de preguntas es una perspectiva mucho más interesante. Empecemos por preguntas relacionadas con la clasificación, el ranking sobre la distribución. El foco para estas preguntas es principalmente el punto de datos individual. En primer lugar, ¿quieres realizar comparaciones simples como ¿cuáles son los países más poblados? ¿ Cómo se clasifican? ¿ Cuál es la distancia entre el segundo y el tercero? ¿ Cómo se compara mi país? Por lo que el ranking y la clasificación en las comparaciones sabias de pares directos son las tareas más básicas. El gráfico de barras es el gráfico tradicional para este tipo de tareas, pero hay otras que puedes usar, como las gráficas son lentas. Además, permítanme ejemplificar con algunos ejemplos históricos. Este es el primer gráfico de barras realizado por William Play, tengo que decir que es mejor que muchos gráficos de barras que veo hoy, por ejemplo, muchos gráficos actuales muestran las barras ordenadas alfabéticamente, un error tonto. El Playfair evitó comparaciones son muy precisas al usar gráficos de barras, pero existe una fuerte posibilidad de que tu audiencia las encuentre aburridas. Son algunas cosas que puedes hacer para minimizar que tratan de jugar con diseños alternativos sin perder su mayor ventaja. Además, los gráficos de barras suelen ser muy ineficientes cuando se trata de cribir la gestión del estado real. Como se puede ver en estos ejemplos, mucho fuera del área de la placa está vacía. Se puede utilizar para los comentarios del título o incluso un pequeño gráfico. De lo contrario, podría considerar otros tipos de gráficos. El parte de un todo anuncia su sencillo on off, útil para usar como punto de referencia antes de sumergirse en detalles más complejos. Tenga en cuenta que la parte de todo un análisis debe ser exactamente eso. Al comparar una rebanada con la totalidad, es fácil empezar a comparar categorías sin siquiera darse cuenta. Trata de asegurarte de que necesitas este tipo de análisis sobre no clasificar en beber bien en juego Fair también se acredita por crear el gráfico circular, y ahora se supone que debo tomar un momento para el golpe obligatorio de gráfico circular. Esta es una copia de un famoso gráfico de tartas mal encontrado en la Wikipedia. La mayoría de la gente te dirá que hay demasiadas rebanadas en este gráfico circular. No podría estar más en desacuerdo, ya que esta es una pregunta que a nivel estatal en EU, está bien dedo del pie tienen tantas rebanadas como estados. Sí, esta es una tabla terrible, pero no porque tenga demasiadas rebanadas. En realidad, demasiados puntos de datos rara vez es la verdadera razón por la que falla la visualización. Este gráfico falla porque el autor cometió uno de los peores errores en la visualización de datos . Trató el gráfico como un volcado de datos. Aquí hay una mejor alternativa. Muestra las cuatro regiones y agrega otro anillo con los detalles a nivel estatal. Muy bien. Etiquete algunas rebanadas relevantes y gire un gráfico para referirse algo a la geografía. No faltan opciones interesantes si sabes lo que quieres decir. Visualizar la distribución fuera de los puntos de datos a lo largo de un eje te ayuda a localizar el área general donde caerán la mayoría de los puntos de datos. Qué tan compacta o blanca es esa área, o si hay puntos de datos que se apartan de las áreas centrales de manera significativa. Aquí está nuevamente la densidad poblacional por estado. Como se puede ver, mayoría de los estados tienen una densidad poblacional claramente por debajo de 50 habitantes por kilómetro cuadrado. Después tienes un segundo grupo de estados entre 50 y 100. El segundo gráfico muestra que los más densos no son los más poblados, no tan a menudo. No tenemos que identificar todos los puntos, y en esos casos, una parcela callejera es una buena alternativa a un gráfico de barras. El problema con mostrar la distribución de los puntos de datos a lo largo de un eje es que genera mucha buena distribución sensibilizante sin perder características clave siempre es un reto. Por lo general, implica segmentar el eje y contar el número de datos. Los puntos en cada segmento están siendo, o puedes leerlo al revés. Defina cuántos puntos posteriores no estuviste en cada viga y vea dónde están los puntos de corte . Es así como se calcula la parte de caja a frijoles con igual número de puntos de datos para frijoles con igual número fuera de puntos de datos. Entonces hay que definir el lugar más allá del cual se consideran los puntos de datos. Mentirosos. No sé ustedes, pero recuerdo tener dificultades para entender el concepto fuera de una trama de caja antes de darse cuenta que es sólo conseguir puntos a lo largo del eje igual que estos dos gramo. La diferencia es que es un gramo. Estás bastante bien consiguiendo puntos para obtener frecuencias. Andi, la olla de la caja. Predefiniste frecuencias para obtener los puntos de caricia. Ahora puedes quitar los puntos de datos del centro de la distribución y dejar los valores atípicos. De repente, esta sala es probablemente más intuitiva de leer, pero el encontrar el número correcto fuera de los frijoles y el rango suele ser la interpretación del dedo del pie abierto . El spot de caja es más claro en cómo se definen los segmentos. También es más compacto. Puedes alimentar varias parcelas de caja en el espacio de un solo instagram. 8. Serie de tiempo y relaciones: un segundo grupo de preguntas ¿Cambiarás con el tiempo sobre las relaciones. Estas preguntas se centran principalmente en grupos fuera de los puntos de datos para identificar patrones y tendencias, mientras que un bar atacado te dirá lo que está pasando sobre cómo se comparan las entidades Ahora cambia tiempo, te diremos cómo las cosas implicadas. Hacer gráficos de líneas ayuda a descubrir amigos y patrones de ciclismo, y deben usarse sólo cuando haya cierta consistencia en ese cambio. Si no se trata de gráfico, probablemente seas una mejor opción. Otro gráfico de William Playfair y de nuevo mejor que la mayoría de los gráficos de línea de hoy. Observe cómo agrega contextos relevantes como referencias, dos guerras y ninguna leyenda. Él etiqueta directamente a los Siri e incluso agrega una explicación. Aquí hay un ejemplo reciente que he hecho aplicando las mismas ideas básicas, sin contexto de leyenda, el periodo de rescate en anotaciones. Hay algunos temas con el tiburón de línea regular, pero me gustaría hablar de Onley uno de ellos que muestran el tiempo de apagado. Siri's con una fuerte estacionalidad. Imagina que tienes un Siri mensual largo. Este gráfico que muestra los datos de la extensión del Mar Ártico es un buen ejemplo. Aparte del cambio en la parte inferior, será punto difícil cualquier cambio, por lo que puedes crear un Siris para cada año. Usando esta pantalla, somos capaces de detectar el patrón general en sorpresa. Sorpresa. Hay un invierno, y hay un verano encendido. Es obvio que hay algún nivel de variación, pero es difícil decir si existe la dirección o simplemente un cambio aleatorio de año en año. Tener los de Siri desde hace mucho tiempo rotos por año no responde a una simple pregunta. ¿ Está disminuyendo la extensión helada? ciclopuertos son geniales para responder a su pregunta. En una gráfica de ciclo, reorganizas los periodos de tiempo y en su lugar fuera del flujo regular, comparas todas las apelaciones todas las etcétera de septiembre. De esta forma se pueden detectar cambios en el patrón general. Usando partes de ciclo, la dirección se hace evidente, y ahora podemos responder a nuestra pregunta. Sí, la extensión del hielo marino está disminuyendo, sobre todo en los meses de verano. Si bien es útil describir una variable, necesitamos dar el siguiente paso y ver cómo se relacionan entre sí. Si, por ejemplo, podemos decir que el consumo de helados es mayor, temperaturas más calientes, entonces podemos planear en consecuencia. Visualizar las relaciones es una de las tareas más relevantes en la visualización de datos, y la gráfica de dispersión es el tipo de gráfico más utilizado para dejar. Aquí hay una trama de dispersión de Got Minor, mostrando que existe una fuerte relación lineal entre ingreso y salud a nivel nacional. A mayor gente de la televisión el dedo del pie feliz mayor esperanza de vida al crear una trama de dispersión. La relación fundamental debe estar definida por las variables en el acceso X y A Y, pero se puede llamar a más variables a otras propiedades. En este caso, tamaño de la población se codificó en remolque, el tamaño de punto creando un gráfico de burbujas, y también se puede usar bebida de color de la categórica, variable como continente. Estos venerables muestra que la mayoría de los países africanos están en la parte inferior izquierda del gráfico, mientras que la mayoría de los países europeos están en la parte superior derecha. Entonces progresión y continente actor agradable tener variables que mejoren el análisis. Pero no deben distraernos de los principales insights. Encontrar correlaciones fuertes entre variables siempre es interesante. También puede ser peligroso porque siempre estamos tentados a asumir la causa. Esta trama de dispersión se hizo explícitamente por diversión en diferentes Soto. Mucha gente se lo tomó en serio. Dice que existe una fuerte correlación entre el consumo de chocolate y el número off novela Laureados en relación con la población. Es fácil ver que aquí hay otras variables en juego, pero eso no siempre es tan obvio. Por lo que aquí están los recuerdos para estas dos lecciones. Podemos agrupar preguntas ardiendo en su enfoque. Algunas preguntas se centran en los datos individuales, puntos como ordenar y clasificar proporciones y distribuciones. Otras preguntas se centran en grupos de puntos de datos. Hay otras preguntas no discutidas aquí en esta clase, incluyendo preguntas sobre conexiones, que pertenecían al análisis de redes sobre patrones especiales, que pertenecen a mapas y cartografía. 9. Más allá de la tabla individual: nos enfocamos demasiado en el gráfico único. Tenemos que ir más allá y crear narrativas visuales que peguen todo juntos. Puedes llamarlo paisajes gráficos, narración de cuentos o palabras de guión. Depende del contexto de las metas. Puede comenzar con el simple perfilado y terminar con un tablero de instrumentos de forma libre. Hay tipos de preguntas que me gusta llamar preguntas de perfilado. Eso significa que se toma un gráfico y se replica para múltiples entidades, por ejemplo, creando múltiples pirámides de población una para su región. Se pueden ver decenas de versiones pequeñas y simplificadas del mismo gráfico simultáneamente, lo que permite detectar diferentes perfiles. Esta técnica tiene muchos nombres y conceptos claramente diferentes, pero los más comúnmente utilizados son pequeños múltiplos. Trail es este lugar o dispersión matrices de parcela. Creo que el perfilado debe entenderse como un solo gráfico, no como sólo el post múltiples gráficos por su sí estancado. El interior que obtienes son más o diferentes que cuando analizas los gráficos individuales en los hitos del sitio, industria off fotografía automática, gráficos estadísticos y visualización de datos. Podrás encontrar estos gráficos de 1911 uno de los primeros ejemplos de esta estructura. Podemos usar múltiplos pequeños para comparar entidades o para mostrar cómo una entidad cambió a lo largo del tiempo. En este caso, vemos cómo el minorista Wal Mart creció de una sola tienda a una red que cubre toda la U. S.continental S. Pero como se trata de una línea de tiempo, tal vez podríamos usar la animación y ver cómo la cadena se extendió como un virus. La animación es algo que debes usar con cuidado. En este ejemplo. La animación funciona porque hay un patrón sencillo y claro. Si ese no es el caso o hay detalles que debes tener en cuenta, múltiplos pequeños probablemente serán una opción más segura. Esta es una de las formas más compactas de presentación de datos que está en el gráfico. Combina la técnica de múltiplos pequeños con el plegado de acceso. Aquí, se puede ver cómo la tasa mensual de desempleo en cada estado de la U. S. Las partes de la media nacional en los últimos 40 años. Es fácil ver que algunos estados lograron mantenerse consistentemente por debajo de la media en picos momentáneos de DSO como este en solo por la estadounidense Katrina. Al ser el tipo final de pregunta, tenemos la composición cada forma que se muestra. Utiliza múltiples tipos de objetos para comunicarse. Escuchar lo que importa es cómo se construye la comunicación sobre cómo la visualización ayuda a fluir un buen punto de partida del dedo del pie. Tener un flujo consistente. Es bancada ni Mons. Información visual buscando visión general del mantra. Primero zoom y filtra, luego detalles bajo demanda. Aquí hay un ejemplo demasiado simplificado un abstracto comenzó el gráfico simple y quizás lúdico , y una vez que el lector está familiarizado con el núcleo, mensaje comenzó a contarlo usando visuales más complejos. Por cierto, esa es una de las razones por las que prohibir gráficos de parte y otros realmente gráficos no es en sí mismo tan bueno ese año. ¿ Recuerdas cómo debes escribir títulos para tus listas? Primero, hazlo por su gráfico en tu pantalla, luego léalos en voz alta en la secuencia esperada y mira si el mensaje tiene sentido para mi conocimiento. El mejor libro sobre esta visualización de forma libre Steph Infuse libro sobre diseño de Bash Board. Es útil pero naturalmente un diseño de tablero de puntera muy específico, por lo que sí necesitamos más libros sobre diseño de visualización de forma libre. En este ejemplo, utilicé el Walmart más tarde que vimos antes en datos de población adulta para estimar el volumen de población en perfil en el área de captación. Este otro ejemplo, es una población. Los paneles se diseñan hace años, por lo que los recuerdos para esta lección, lo que a menudo es una secuencia fuera de los gráficos se pueden convertir en un mensaje consistente. Hecho de múltiples párrafos visuales entre el gráfico y esta pantalla de forma libre, hay una estructura para la visualización que llamamos perfilado. En la mayoría de los casos, utilizamos perfiles para comparar entidades, pero también podemos usarlo para mostrar el cambio en el tiempo con la animación. La animación es útil, pero sólo si el cambio es simple y claro sin sobrecargar nuestra memoria de trabajo. Al crear visualizaciones de forma libre, tenemos que prestar atención, cómo fluye el mensaje, igual que el texto escrito. 10. Diseño para la eficacia: mucho fuera de la parte de visualización fuera de la visualización está diseñado demasiada molestia fuera los diseñadores gráficos. Nosotros los forasteros a menudo vemos a diseñadores prettify ing cosas. No está del todo mal, pero es mucho más que eso. Volvamos al gráfico aleatorio de PowerPoint ejemplificó estos. Tenemos estos para puntos de datos sobre. Dependiendo de lo que quieras decir, elegirás un gráfico de líneas o un gráfico de barras. Estas son opciones estrictamente funcionales, pero luego decides condimentar un poco las cosas porque el gráfico parece aburrido en que tenías a través de la decoración. Hay muchos estados intermedios entre estos dos extremos, pero el punto es, puedes hacer tus gráficos más elegantes sin sacrificar la funcionalidad. En general, deberías poder justificar cada una de tus elecciones de diseño, haciéndolas deliberadas. Tienes que preguntarte, Bueno, Bueno, estos cambios hacen que el gráfico sea más fácil de leer y entender. Agarrarán la atención sin reducir la función? Veamos cómo funciona. Este es un gráfico por defecto. En una versión anterior de Excel. Yo sólo agregué una llamada sonriente. El dato muestra disponibilidad de carne en la U. S. Durante los últimos 100 años, mantendré el gráfico original a la izquierda y haré algunos cambios a la derecha. Dado que este es un entorno profesional, agregar nosotros parte a tu gráfico probablemente no sea una buena idea. Entonces, empecemos por deshacernos del sonriente CO. Hay demasiadas líneas de cuadrícula, y el eje Y no necesita un lugar decimal. Podrás reconocer esta versión de Excel por el inútil gran fondo, así que vamos a eliminarla. Las leyendas deben considerarse un mal necesario en eliminado siempre que sea posible. Sin leyenda, podemos utilizar el espacio extra para ampliar el área de parcela. Además, debemos evitar el texto vertical moviendo el título del Eje Y hacia arriba. A menos que estés enviando por faxing el charter por alguna razón, necesitas una versión en blanco y negro. Ya no se necesitan mercados. El color es un tema complejo y nunca debe dejarse a la aplicación. Las fallas, si no tienes habilidades de diseño gráfico, lo abordan desde una perspectiva funcional. Vamos a quitarlo Por ahora, sin marcadores, las líneas son casi invisibles, así que cambiemos que este es un paso importante. Estamos pasando de un volcado de datos visuales a acordar un mensaje visual. Queremos enfocarnos en el cambio en el consumo de carne, sobre todo cómo, después de muchos años la gente ahora come más pollo que carne de res. Además, el gráfico no es la tabla. Andi, si etiquetas cada punto de datos, todo lo que obtenemos es sobre el gráfico debajo de esa tabla. Solo etiquetémoslo punto de datos relevante. Piensa en estos como lo que el escritorio gráfico del New York Times llama el cable de anotación, donde puedes agregar notas de orbitador de texto útiles para aclarar o en contexto, agregaremos más notas en el paso de la letra. Una forma de hacer un gráfico o interesante es utilizar su título toe verbalize, grandes insights y conclusiones. Aquí hay un truco para hacer eso. Completa la frase Como podemos ver en el gráfico. El texto que sigue probablemente será un buen título. Entonces en este caso, como podemos ver en el gráfico después de declinar desde finales de los años setenta, el consumo de carne de res fue superado recientemente por la carne de pollo. A continuación, puede utilizar el subtítulo para describir la fecha en el gráfico. Cumplir disponibilidad per cápita en libras en la U. S. Sobre el nuevo detalle de formato. Aquí no sirve la frontera y se puede quitar. Encuentra significado Nuestro mensaje. Las fuentes de carne restantes no son relevantes por lo que se pueden emitir un poco más parque permanece constantemente alto durante todo el periodo, por lo que decidimos identificarlo. Quitemos y minimicemos algunas cosas más. Las líneas de rejilla son útiles porque consiguieron el hielo, pero deben estar apagadas. Sabemos dónde está el eje Y para que podamos quitar la línea. Ahora podemos etiquetar directamente a cada Siri. Hay demasiadas marcas de graduación y etiquetas en el eje X on. No necesitamos una fecha de cuatro dígitos que convertir el consumo de carne de vacuno es intrigante. Al parecer se explica por un aumento de precio. Por lo que agregué que no hay dedo del pie la anotación mentirosa. Y aquí está la versión final en su pleno esplendor, un gráfico mucho más sencillo y de bolsillos que es también decir más bonito que el original. Como se puede ver para cada objeto y opción de formato, existe una razón racional y funcional. Impactan la estética pero haciendo que el gráfico sea más bonito. Facilidad como vimos un por producto, no un objetivo. Es interesante comparar el gráfico original del trozo que le quitamos. Es casi idéntico cuando se usan herramientas como Excel, sobre todo en versiones anteriores. Gran parte de una obra consiste en eliminar chatarra. El ligero título es obviamente una referencia a uno de mis datos favoritos. Visualización ofrece a Kaiser Fung en su chatarra blawg. Corto en resumen. Asegurarse de que sus opciones de diseño sean funcionales y deliberadas y se centren en un mensaje. Después encuentra detalles que están abarrotando tu gráfico. Después usa el espacio extra para agregar más datos, añadir anotaciones o simplemente tener un aspecto más limpio. Por último, se utilizaron títulos de gráficos como periódicos, titulares y no una descripción aburrida que sea más adecuada para un ataque Met. 11. Color funcional: Golar necesita ser discutido por separado porque es realmente complejo. En este punto. Estoy totalmente de acuerdo con Edward Lefty, quien dijo que el objetivo no es dominar el color sino evitar la catástrofe. El color es una parte fundamental fuera de la estética, pero es más fácil tratarlo si lo abordamos desde una perspectiva funcional. A ver a qué me refiero. Si miras este gráfico, verás que esta serie tiene un orden natural 1er 2do 3er Ahora, si miras a Gore, incluyendo notaste que no hay orden es puramente ejecutarlos. Entonces debido a que el autor no logró traducir o la serie en hacia ese color, incluir el gráfico es innecesariamente más difícil de leer. En realidad, podríamos evitar el núcleo, incluso en conjunto, con un gráfico diferente y más efectivo. Entonces lo que digo es que el gráfico falla no porque los colores sean desagradables, sino porque fallaron a nivel funcional. Aquí hay otro ejemplo. ¿ Se puede adivinar qué significan estos colores? Espero que hayas venido porque no puedo Para mí, eso son sólo colores aleatorios, pero nos quedamos preguntándonos si hay algún significado oculto que podamos ver. ¿ Qué cambiaste aquí? Necesitas preguntarte si hay algo que ganar al usar la variación de color. Si la respuesta es no, entonces no la uses. Si el autor quisiera tener un gráfico colorido, sería mucho más informativo. Por ejemplo, el color codificó una geografía como continente. Entonces en un momento me voy a comprometer un apagado rosado diciéndote que el color real no importa tanto. Pero hay una excepción. Es cuando hay que lidiar con su dimensión simbólica y cultural, incluyendo los colores de la marca. En esos casos, debe respetar el significado simbólico porque evita la confusión y facilita la lectura del gráfico . Por ejemplo, si estás comparando el consumo de carne vegetal, debes usar el rojo para la carne y el verde para las verduras no son al revés. Por otro lado, si estás comparando masculino y femenino, las asociaciones azul y rosa son más fáciles de leer. Pero si quieres evitar estereotipos, elige un par de colores más neutros. Pero por favor no les enseñes a menos que quieras hacer un punto. Y la efectividad no es tu principal preocupación. Entonces hablemos de las tareas funcionales fuera de color. La primera tarea es categorizar para colorear Inco categorías distintas e independientes. Podemos usar auto para agrupar datos señalando alguna manera significativa usando un solo auto para cada grupo o usar variaciones fuera de base te, Por cierto, si no estás usando colores para agrupar rebanadas, no hay razón funcional para usar múltiples colores en un gráfico circular. Como puedes ver, en lugar de elegir colores, deberíamos hablar de intensidad de estímulos cromáticos. Podemos utilizar el curso para alimentar las áreas de arco porque requieren una menor intensidad cromática, mientras que las áreas más pequeñas necesitan giros más saturados para hacerlas fácilmente identificables. Jugar con intensidad de estímulos también ayuda a crear mentirosos de relevancia en un gráfico en este por te llevo a enfatizar rebanada a en el enfoque más análisis de contexto, a menudo se anota para enfoque en gris para contexto, como se simplifica por barras empaquetadas, un tipo de gráfico creado bisonte Craig. Vimos que si hay algún tipo de orden en los datos, el orden debe conservarse al usar colores. Por lo general, hacemos eso seleccionando una llamada alrededor. Esta es una versión de la pirámide poblacional hacerlo antes, donde cada línea es un año desde 1985 hasta 2050. Perdón, por el enchufe Samos. Utilicé la llamada divergente una rampa en mi oferta de libros. Tengo un jingle. rampas son útiles para mostrar diferencias a un punto de referencia central en cada buena escala. Por ejemplo, cuando es muy de no aceptar estar de acuerdo, puedes usar auto para un efecto pop up cuando quieras alertar a los usuarios sobre algo así como un valor por debajo de los límites de una banda de variación, sin política u objeto entre tonos de gris es mucho más notable. Eso, entre otros objetos de tarjeta, esto es útil no sólo para crear alertas sino también para crear contexto y definir niveles fuera relevancia. Carta similar. Tú Incontrera persona daltónica que es incapaz de leer tus gráficos por los colores que eligieron en estas imágenes. Se pueden ver algunas paletas de colores regulares a la izquierda y asimilación de cómo son percibidas por una persona daltónica. Usé una pequeña aplicación llamada Color Oracle para ejemplificar esta nota, por ejemplo, que la persona de color negro no puede distinguir entre la posición típica fuera de la derecha en verde. Entonces esa fue la dimensión funcional, y lo más relevante fue para nosotros. Yo diría que sin duda evitará catástrofe. Si sigues estas ideas, el siguiente paso es buscar algo de armonía y la encontrarás en el testamento del auto. Lo que me parece interesante es que las reglas de tu armonía jugaron muy bien con nuestras tareas funcionales fuera de color. Por ejemplo, los registros cumplimentados están en los lados opuestos de la rueda de color. Puedes usar colores complementarios para codificar dos Siri distintos como hembra masculina. Nuestras exportaciones de importaciones son que podrías utilizar para grupos fuera de colores similares para comparar países europeos y no europeos. Siento decirlo, pero yo lo en diseñador funcional, incluyendo, incluyendo, ¿Mi preocupación principal no es la armonía de color? Es así como soy capaz de justificar mis elecciones y sentir que tienen mucho más control sobre los resultados. Pero eso no significa que debamos empezar a escoger colores mayormente aleatorios de la rueda de color . Un piloto de color asegurará la consistencia del color, y muchas veces será seguro para persianas de color, por lo que no tienes que preocuparte por eso. Tú también probablemente te dejarás seleccionar una paleta de colores. Trata de evitar uno por defecto. Si no te gustan los bonitos hallan, hay lugares donde puedes conseguir palets creados por expertos. Llamar a un cervecero es un lado muy popular. Si quieres una paleta diseñada profesionalmente, no lo olvides. Asegúrate de que el paladar que elijas apoye las tareas funcionales que necesitas. Entonces estos son los para llevar. Para esta lección. Asegúrate de que necesitas color. Si no lo usas. Dedo del pie identificar categorías. Podrás usarlo para agregar detalles relevantes. Los datos y las tareas suelen sugerir el tipo de núcleo, incluido el uso de intensidad cromática a la nota bien de nosotros. Pero evitar grandes salpicaduras de los autos saturados. Cambiar entre palets de núcleo múltiple. Prueba cuál se siente adecuado para tu gráfico. 12. RECURSOS: Centré el discurso en la visualización de datos para la oficina, pero este es un campo diverso y en expansión que fomenta la polinización cruzada. Entonces tomemos una vista de hermano. Empecemos a las herramientas. El Excel es obviamente el sexista. Entonces tenemos lo que podríamos llamar las herramientas de estadística visual como salto o fuego spot que el autoservicio por herramientas como Tableau Barbie. Yo soy vista rápida que las herramientas en línea, luego los lenguajes de programación en Finalmente, Adobe Illustrator en sus Adams como el reciente Data Island Andi. Si todo lo demás falla, no olvides que puedes usar papel para padres. En realidad, olvidé mencionar que la pluma y el papel siempre deben ser tu punto de partida, y también puedes usar masa de juego. Esta es una lista de personas que hace que el síndrome de mis fuerzas se dispare. Yo quería que fuera representativo de múltiples datos, visualización, comunidades y perfiles. Entonces encontrarás a muchas fuera de estas personas en conferencias como estas. Te aconsejo en contra de seguir estos enlaces a menos que seas capaz de tomarte unos días libres. Y por último, aquí hay algunos libros publicados recientemente. Consulta la Sección Proyecto sobre Recursos, donde agregué enlaces a estos y otros recursos 13. Conclusiones: los usuarios de oficina se encuentran atrapados entre prácticas de individualización malas sobresalientes en prácticas de diseño gráfico mejores pero no aplicables. Yo realmente de esto se puede cambiar fácilmente con el entrenamiento adecuado y la perspectiva cambiante. Ese fue el propósito fuera de este rumbo. Por lo que deseo algunos de sus principales tomas siempre tener en cuenta que visualizamos para llegar a comunicar citas en la carta para no crear imágenes estéticamente agradables, luego exportaron datos desde múltiples perspectivas utilizando ratios de valores absolutos y relativos y así sucesivamente. Siempre que sea posible, combinó las estadísticas visuales con las más tradicionales. Por ejemplo, un gráfico podría ayudarte a elegir entre media y mediana, o bien a crear una gráfica de dispersión y agregar la D R cuadrada. Asegúrate de saber exactamente lo que quieres de los datos y convertirlo en preguntas precisas . Ahora respecto a la parte visual se acercó a la individualización como un robot de cocina o algo que pre procesa eso para que tus recursos cognitivos puedan ser asignados a tareas más complejas. Debido a que tienes preguntas claras que responder, puedes enfocarte en un diseño que sea mayormente funcional. El diseño del gráfico en su conjunto sobre las propiedades de cada componente debe ser cepto a propósito y justificado. Y por último, no se olvida una parte de texto anotar Los puntos de datos relevantes tienen títulos significativos en los comentarios que establecieron puentes hacia el conocimiento existente. Entonces, ¿a dónde puedes ir desde aquí? Si quieres conocer más sobre esta idea fuera de visualización de datos Red de seguridad para usuarios de Excel Mi libro va más profundo que esta clase. Lo que has aprendido aquí, esencial para mi acercamiento a la visualización de datos. Mi plan es publicar otras clases de forma regular. Serán más prácticos y se centrarán en la tarea o en una herramienta, pero compartirán. Disc duramos los mismos principios y pautas sugeridas. Entonces gracias de nuevo por tomar esta clase. Por favor revisen el. No olvides subir tu proyecto. Nos vemos.