Transcrições
1. Introdução: Olá, Obrigado pelo seu interesse nesta aula. Meu nome é Josh Cowboys, e vou te mostrar como o Office usa outro. Não designers podem fazer gráficos mais eficazes e se comunicar melhor com os dados. Eu moro aqui no caso de você estar se perguntando de onde vem meu sotaque. Muito do que discutiremos nesta aula vem do meu livro sobre visualização de dados intitulado That at at Work Resistant to Like It From Time to Time. Também publiquei oito livros no meu quarteirão. Estes são os mais recentes em que eu uso ícones para mostrar como fazer gráficos no Excel e Tableau. As pessoas podem usar essas instruções visuais, mesmo que não falem inglês. Então, sobre o que é essa aula? Em primeiro lugar, não se
trata de criar visualizações esteticamente agradáveis. Lamento dizer que pense ou visualizações como esta como artesanal, sendo esteticamente agradável. Estes um requisito neste tipo de visualização porque ajuda a atrair a atenção, e eles são ótimos para compartilhar nas mídias sociais. Mas não é o tipo de visualização de dados que tendemos a esperar de um usuário de escritório. O que não se espera que os designers façam é a produção em massa chata. Diariamente e usando ferramentas de escritório como o Microsoft Excel. Não me entenda mal, nós adoramos fazer gráficos bonitos. O problema é que muitas vezes não temos as habilidades,
ferramentas ou tempo certos , e nossos esforços tendem a refletir isso. Como podemos melhorar estes e sexy mundano correr fora das visualizações moinho, tornando-os mais eficazes e, se possível, não feios? Essa é a pergunta que vou responder nesta aula enquanto tento convencê-los de que a visualização é essencialmente uma cozinha. Robert, não se preocupe. Não vou contar a eles. Você aprende sobre os conceitos básicos da individualização para o escritório, incluindo o tipo de perguntas que um gráfico deve ser capaz de responder de forma eficaz ou como se concentrar em uma mensagem. Embora você não possa ignorar a estética, você verá que tentar muito fazer gráficos bonitos tendem a ter o efeito oposto. Pessoalmente, eu não gosto quando as pessoas me dizem que meus gráficos são bonitos. Eles soam assim porque eu não sei como fazer um gráfico bonito, e você também não deveria. Eu estou falando sério. Se os gráficos são bonitos, isso é apenas um subproduto. Um benefício de franja. Quando as pessoas não sabem como funciona a visualização de dados, elas tendem a perder a verdadeira razão pela qual este gráfico é melhor do que aquele gráfico e avaliam, hum, usando as categorias com as quais estão familiarizadas, como bonita ou feia. Então esta é uma classe de nível de entrada. Nenhuma experiência prévia com a ferramenta é necessária. Mas trabalhar com dados e fazer gráficos regularmente ajuda a entender por que esses
conceitos são importantes. Ok, vamos falar sobre o projeto de vidro da minha experiência antes, depois da comparação ajuda as pessoas a se tornarem mais conscientes das percepções a serem obtidas ao usar cada versão. Então vamos fazer isso como um projeto de classe em. Felizmente, esta classe irá ajudá-lo a melhorar o gráfico original, evitando os resultados de mais famosa restauração de afrescos. Então, o que eu estou pedindo para você para o antes de ir mais longe, fazer um gráfico ou selecionar um que é representativo fora do que você normalmente faz. Certifique-se de que você pode compartilhá-lo após a avaliação do vidro e tentar redesenhá-lo com base no que você aprendeu. Em seguida, criar uma imagem com as duas versões lado a lado e postou comentários sobre as mudanças no resultado, e eu prometi comentar sobre cada nova entrada. O projeto da classe realmente importa. Ele ajuda você a mudar para uma nova perspectiva da individualização e me ajuda a melhorar a classe Este é o meu primeiro curso, então eu tenho certeza que há muito espaço para melhorias. Seus comentários e sugestões são muito bem-vindos. Então espero que você aproveite o curso de Let's Start respondendo a uma pergunta simples. O que é a visualização afinal?
2. O que é visualização de dados, de qualquer forma?: vamos começar esta lição aprendendo o que eles fizeram. Visualização está sobre por que precisamos dela. Tudo começa na tabela de dados que transcrevemos para uma forma visual. Fazemos isso porque o sistema híbrido é capaz de processar grandes quantidades de estímulos visuais muito rapidamente para que possamos tirar proveito disso. Ao usar a transcrição oficial, geramos instantaneamente relações entre pontos de dados, e isso é o que fazer sentido dos dados é basicamente tudo sobre. Você encontrará outras definições que incluem metas ou tecnologia específicas. Prefiro deixar isso aberto, e achamos isso um pouco nivelado. Aqui estão algumas coisas básicas que você deve ter cuidado ao visualizar mais tarde. Primeiro, deve
haver uma comparação. Um único ponto de dados é ruim e deve ser evitado. Mas se você não fizer pelo menos na linha de referência, não
há visualização. Segundo, deve
haver alguma variação significativa potencial. Se não houver variação ou variação, é aleatória, não
há nenhum ponto em visualizá-la. Terceiro, o tubarão não transcreveu os dados fielmente. Essas barras estão lá porque elas parecem legais por algum motivo, mas suas proporções não têm nada a ver com a tabela de dados, então não há problema em usar uma tabela para obter pontos de dados específicos. Mas se o seu objetivo é entender melhor as relações, você tem que tornar essas relações visíveis. Além disso, uma vez que a maioria da individualização é que os praticantes têm uma natureza romântica. Preferimos relacionamentos significativos, embora tenhamos errado de vez em quando. Então perdoado, mais tarde enviado, você pode ler a tabela, calcular algumas métricas como somas são médias ou visualizar. Provavelmente costumava fazer tudo o que precede. Mas se a tarefa requer avaliar relacionamentos e padrões, você tem que visualizá-los. A não ser, é
claro, que goste de trabalho serviçal. Você está desperdiçando seus preciosos recursos cognitivos em tarefas de baixo nível. Para esclarecer muitos todos os dados de visualização, trabalho inclui tarefas como comparar alturas de barras no gráfico de três barras D estão se perguntando se um valor fora da barra amarela neste gráfico é cinco ou menor ou correspondendo
categorias codificadas de cor para a legenda no gráfico de linhas. Vamos rever este gráfico e ver o que podemos fazer para melhorá-lo. Então, o que você realmente deveria estar fazendo é alimentar seu cérebro com coisas que lhe agradem ou que permitem que você se concentre em tarefas cognitivas de ponta. É por isso que a visualização é essencialmente sua cozinha, Robert, assim como um chef que usa uma cozinha Robert para preparar fontes e se livrar de outras tarefas básicas ,
mas demoradas. Visualização de dados pré processar as revisões de dados mais tarde sobrecarga e para o seu cérebro para testes
mais interessantes, como interpretação ou avaliação. Mas você ainda precisa saber cozinhar. Em outras palavras, você deve ter algum nível dos principais conhecimentos específicos e decidir novamente o que é significativo e o que é irrelevante. É importante entender os dados. A visualização pode acelerar, mas uma detecção, mas você precisa de contexto ou conhecimento para dar sentido a eles ou até mesmo vê-los. Permitam-me que vos dê dois exemplos à esquerda. Sinais de doença pulmonar são claramente visíveis. É assim que esta imagem é descrita. De qualquer forma, eu reconheço as conversas, mas isso não é relevante. Em outras palavras, para a tarefa em mãos, o que eu tomo para sinal é realmente ruído, e o que eu suponho que é bom é realmente sinalizar o gráfico à direita, por outro lado, é mais simples em deslocar, presidentes facilmente reconhecíveis, e ainda assim eu não tenho idéia do que eles significam. Então a individualização não é mágica. Um que transforma dados em conhecimento. Você pode fazer um gráfico razoavelmente bom usando diretrizes genéricas, mas nunca subestimar o assunto Expertise Toby para ele. Útil em um negócio são ambiente altamente técnico. O gráfico deve aperfeiçoar a forma como os usos lêem e o usam mais tarde ao se comunicar com prazer. Com o público leigo, você tem que construir pontes para o conhecimento existente, anotando as características relevantes e explicando por que elas importam. Algumas palavras sobre os dados subjacentes a expressão que, se você é uma visualização, foi habilmente projetada para enganá-lo a pensar que você passará a maior parte do seu tempo fazendo gráficos
legais. Na verdade, essas proporções no número de letras são sobre a direita, mas eles funcionam o contrário. Você passará a maior parte do seu tempo preparando e manipulando os dados em apenas uma pequena fração . Na verdade, visualizá-lo em individualização sumária é encontrar relacionamentos significativos e usá-los para libertar o cérebro para tarefas cognitivas mais avançadas. Mas para tirar proveito disso, você terá que garantir que o potencial dentro de Sonko seja desperdiçado. Se é você. Seus colegas são público em geral. O gráfico deve construir pontes para o conhecimento existente
3. O albergue espanhol: Nesta lição, discutiremos a paisagem da individualização da diversidade, um livro de poesia e um relatório corporativo podem compartilhar a mesma linguagem, mas tendem a ser muito diferentes. Essa visualização pode ser uma expressão comum para falar sobre uma linguagem visual, mas há inúmeras maneiras de usá-la. Você nem precisa olhar de perto para ver. A individualização está longe de ser uma margem ISS. Na verdade, parece um espanhol. Ainda me deixas mostrar-te o que quero dizer. Com um pouco de história durante a Idade Média, peregrinos foram para Santiago de Compostela, em Espanha, vindos de todas as partes da Ibéria e da Europa. Tiveram que ficar em algum lugar. Você só pode imaginar como erótico foram aqueles albergues ao longo do Caminho, onde pessoas de diferentes sociais e geográficas urgentes tiveram que compartilhar o mesmo espaço, para
não mencionar os cavalos e as mulas. E os cães na poesia são Aaron. French Spanish Hostel tornou-se uma expressão para significar metafórico permitido reunir espaços onde as pessoas compartilham propósito, mas têm muito pouco mais em comum. Que tipos de pessoas podem refinar a visualização de dados. Além disso, há
um tempo, bem, Eu misturo, escreveu um post médio. Sobre os sete tipos são pessoas de visualização É um texto de coração leve, mas é perfeitamente entender que a visualização de dados não é um campo unificado. Sujeito a uma lista simples de regras e diretrizes. É fundamental entender a visualização de dados. Ele é uma linguagem visual. Uma vez que você vai além do equivalente à gramática ocupada e verificação ortográfica, não
há uma maneira certa ou errada de fazê-lo sem primeiro esclarecer as habilidades,
metas,perfil de
público ou ferramentas necessárias metas, . Por exemplo, sou um usuário do Excel que nem consegue desenhar uma linha reta. Muitas vezes fico neste litoral, mas em um quarto escuro no porão reservado para o que Ally chama de força bruta Excel é essencialmente, tentamos evitar exemplos como este e fazer do Excel um dado suportável ou mesmo legítimo visualização para ir além dos gráficos típicos do Excel é muitas vezes recebido com algum nível fora da capacidade
incl, e eu tendem a receber um monte fora de feedback como este. Se você quiser contrastar as perspectivas do que é a visualização de dados, você deve conhecer David McCandless em Stephan Few. David McCandless é o autor. informação não é linda. Ele acredita que a estética desempenha um papel relevante e quando se comunica visualmente
porque ajuda a aumentar o interesse no engajamento. Este é um dos seus desenhos mais conservadores. Stephan Few prefere uma atitude mais racional e eficaz em relação à individualização. É assim que ele acredita que o mesmo que eles devem ser visualizados no dia em sua maneira especial é certo. Um gráfico de barras torna as comparações muito mais simples, embora esses tipos de gráfico não sejam equivalentes porque eles não contam a mesma história. problema é o que você ganha em eficácia. Você perde o interesse. Afinal, é apenas mais um gráfico de barras e isso é relevante em nossa economia de atenção. Um conselho,
porém, porém, Se você não é um designer, realmente
faz mais sentido ter Stephan View como referência, mesmo quando você não concorda com o que ele diz. Fiz esta pirâmide populacional há muito tempo. Eu gosto da idéia, e eu acho que parece bom para um gráfico do Excel. Mas a questão é que eu estava tentando resolver um problema. É possível exibir uma tendência de longo prazo em uma pirâmide populacional? Eu não estava tentando fazer um gráfico bonito para nós. Para os não designers, estética deve ser um produto por da busca de uma comunicação eficaz. Em outras palavras, não tente fazer o seu choque bonito. Se você quiser se comunicar de forma eficaz, você vai acabar fazendo gráficos elegantes. Se sua ficha é feia, você está cometendo um erro. Em outro lugar. Os anticorpos S colocam isso da melhor maneira. Toby, um designer quando você não é um designer, não
é ser um designer, que significa que se você fizer algo assim, você está tentando ser um designer e você está falhando miseravelmente. Embora fazer coisas visualmente criativas lhe traga mais atenção, isso nem sempre é a métrica certa. Aqui estão alguns prós e contras para o uso de visuais padrão versus os únicos. No lado positivo, destacam-se visuais como gráficos de barras são muito familiares. Os custos de torná-los em esgotá-los é muito baixo em As visualizações, outro lado, podem ser necessários para dados mais complexos. Existe, obviamente, uma nova dimensão artística no estilo pessoal, exigindo ferramentas,
técnicas e competências específicas . Eles são projetados para atrair a atenção sob genocídio. As visualizações padrão correm o risco de serem negligenciadas porque elas são apenas mais um exemplo de um tipo
comum de tubarão. Para torná-los mais atraentes pode ser tentador de usar não pode efeitos como decorativos três
efeitos D. Uso excessivo fora da cor. Visualizações exclusivas exigem reaprendizagem personalizada do público, muitas vezes sem benefícios tangíveis. O autor também pode ser tentado a torná-los mais atraentes. O resultado pode ser esteticamente agradável, mas a mensagem pode ser perdida. Obviamente, os custos serão muito maiores. Então, para resumir, não
há um tamanho que se adapte a todas as abordagens de individualização. Existem diretrizes e sugestões úteis, mas tudo depende da situação definida pelos objetivos de dados, ferramentas de
audiência ou habilidades que o escritório usa. Não devemos definir como nossos modelos para gráficos são outras visualizações que eu
não estou alinhado com nossos processos e habilidades. Devemos aceitar o fato de que se nos concentrarmos na estética, os resultados serão feios. Mas se nos concentrarmos na mensagem, estética seguirá.
4. Apela pesquisa ativa para significa significado: É fácil se apaixonar pelos visuais, pelo processo criativo e pelas ferramentas. Mas a individualização é muito mais do que isso é muito mais do que fazer gráficos. Isso implica uma atitude mais ativa em relação aos dados. Permitam-me que vos dê alguns exemplos. Este é um gráfico que encontrei no site do escritório dos gregos 36. Eu tenho bizarro, óbvio. Eu gosto de usá-lo como um exemplo de uma atitude passiva em relação aos dados porque é um gráfico
absolutamente inútil. Mas se você usar mais tempo, Siri, fica
muito mais interessante. Você sabia que os gregos acreditam ou costumavam acreditar que se casar em um ano bissexto droga má sorte? Isso é um cristal estranho em um gráfico, mas provavelmente é uma coisa religiosa. Se você se concentrar em casamentos civis, o ciclo se torna quase invisível. O autor também perdeu toda a tendência. Isso me lembrou sobre foto de Jill Papa, que encenou Toe ilustrar um conceito semelhante. Tanto o gráfico no compartilhamento de fotos o leitor mais social como e peças selecionadas, o gerar uma versão da realidade. As mudanças dramaticamente assim que adicionamos mais dados. Isso mostra que um gráfico é sempre uma interpretação. acusação deve ser honesta, mas nunca é objetiva no senso comum do mundo. Deixe-me dar-lhe um exemplo diferente. Este é o declínio da taxa de mortalidade infantil em Portugal, ala
esquerda atribuída à revolução nos anos setenta que acabam com ela uma ditadura. Embora a ala direita diga que começou muito antes disso, este declínio poderia ser visto em toda a Europa. Então talvez uma pergunta melhor seria. Como é que a poesia está certa? Em comparação com os 28 países da União Europeia? Como podem ver, mais do que duplicou o futuro ano europeu e a taxa nos anos sessenta e manteve-se nesse
nível durante muitos anos. Então, por volta de 1972, dois anos antes da revolução, houve outra reforma assistencial que impactou quase imediatamente a taxa de mortalidade infantil. Conclusão que a Revolução não merece crédito por começar a explodir. O reitor. A taxa de mortalidade infantil e a ditadura o mantiveram alto demais por muito tempo, então ninguém é o dono. Liz Ator. Interpretações legítimas fora do conjunto de dados inicial. Obviamente interpretação, e manipulação legítima não são a mesma coisa neste Big foi citação não é útil . Se você tocar nos dados por tempo suficiente, ele vai confessar, menos que você está completamente mentindo, distorcendo ou picando cereja. Você deve realmente torturar os dados e ouvir o que eles têm a dizer e, em seguida, usar o seu melhor julgamento para filtrar os resultados. Jack é muito mais direto ao ponto. Um gráfico não é mais desenhado de uma vez por todas. Ela é construída sobre reconstruída até que todas as relações que se encontram dentro dela tenham sido percebidas. É assim que devemos abordar os dados apenas porque existe um padrão óbvio. Isso não significa que não há nada mais a aprender com os dados, e muitas vezes você padrão óbvio pode ser enganoso. Então, as principais maneiras tecnológicas aqui é que a visualização de dados é sempre uma interação entre esses termos, os dados sobre indivíduos. Isso significa também ver o mais tarde de várias perspectivas sobre Não se preocupe, há nada de errado em tocar os dados. Basta lembrar que, como qualquer outra forma de comunicação, um gráfico é uma interpretação
5. Um processo não linear: individualização. Você não faz gráficos, você procura respostas. A visualização pode exibir padrões sem sentido, mas esteticamente agradáveis. Eu acredito que ainda conta como a individualização, ou podemos aplicar uma formatação condicional para toda a tabela e ver o que acontece como eu li aqui. Mas na maioria dos casos, queremos dar sentido aos dados, e para isso, fazemos perguntas nos gráficos para poder respondê-las. Encontrar essas respostas é um processo. É assim que acontece. As setas significam que o processo não é linear. Tudo começa com uma pergunta sobre o que é interessante sobre as perguntas é que, em certa medida eles revelam o que você sabe melhor, e perguntas mais precisas tendem a ser um sinal sobre uma melhor compreensão para cada pergunta que você. Em breve, há uma fonte de dados que você pode usar para obter as respostas para que você obtenha os dados. Como dizem, nenhum plano de batalha sobrevive ao contato com o inimigo, e isso pode ser dito sobre nossas perguntas. Novos dados provavelmente desencadearão novas perguntas sobre disponibilidade de dados podem forçá-lo a alterar seus objetivos gerais. Dê uma olhada neste gráfico. Exibe a disponibilidade de dados por país e aqui. Então é um pouco importante porque são dados sobre dados. Como você pode ver, há muitos pontos faltando no dedo do pé correspondente esquerdo. Os países ocidentais à direita. São principalmente países africanos e ilhas do Pacífico. Eu sabia que haveria algumas lacunas, mas eu estava excessivamente otimista sobre os dados. Então eu precisava mudar meus objetivos de uma análise global. Uma mais modesta centrada apenas nos países europeus. Andi, por favor note que estou a falar de disponibilidade de dados, não de qualidade. Essa é uma discussão totalmente nova. Ok, agora que você tem os dados certos, você deve fazer o seu melhor dedo do pé. Verifique se a descoberta é realmente descoberta em não apenas confirmação. Tente analisar os dados de outros pontos de vista, não padrões antigos. Nem todos os insights são relevantes, portanto eles devem ser avaliados em priorizados. E então esses insights devem ser comunicados em uma mensagem criada considerando o público . Então, como você cria essa mensagem? E especificamente, como você escolhe o gráfico certo? Fico feliz que pergunte. Deixe-me dar-lhe um exemplo. Aqui estão os preços mensais dos alimentos,
preços de acesso na Hungria Desde 2000 e cinco, este é um exemplo do que chamamos de uma faísca que seria gráfico. É tão confuso que o jovem Lee insights que podemos obter a partir dele um genérico e vago. Eu levo muito tempo para ser lido, então como podemos melhorá-lo? Como orientação geral, podemos dizer que o melhor gráfico é aquele que responde a uma pergunta precisa, minimizando a carga cognitiva do cérebro em uma situação específica. Sim, eu sei que isso soa como uma confusão glorificada onde você está dizendo que depende, mas vamos nos concentrar na primeira seção respondendo a uma pergunta precisa. Por exemplo, este gráfico poderia responder a uma pergunta como Fazer preços dos pés e em exibição irritada, algum tipo fora da sazonalidade são Nós poderíamos adicionar contexto toe avaliar, variação. Como você pode ver agora, os dados são exatamente os mesmos, e ainda é um gráfico de linhas. Mas agora temos uma pergunta clara. Em outras palavras, se a pergunta é clara em sua mente, esse é o primeiro passo do pé. Responda isso. Fazer boas perguntas não é tão simples quanto parece. Se você tem amigos em pesquisa de mercado, pergunte-lhes sobre perguntas sugeridas por seus clientes. Tenho certeza que vão. Haverá prazer em compartilhar. Nós lidamos muitos exemplos penosos de qualquer maneira eu sugiro que você tome alguns minutos lendo sobre design de
perguntas em uma pesquisa e livro. Nem todos os conselhos se aplicam ao nosso processo de visualização de dados, mas isso ajudará você a se tornar mais consciente da importância da clareza e evitar ambiguidades ao questionar os dados. Boas perguntas para começar com o nosso volume total. Principais jogadores, novos jogadores, como as coisas mudam no espaço ao longo do tempo. Em seguida, tente respostas como o que é normal e o que não está em como este problema se relaciona com esse problema. Então isso equivale para esta lição são a visualização de dados é um processo não linear, tanto para descoberta quanto para comunicação. Se a dívida é nova para você, começou perguntas de engenharia simples sobre variações de teste e detalhes. Não esqueça que quando você tem foram perguntas, selecionar um tipo de gráfico para respondê-las torna-se muito mais fácil.
6. Tipos de gráfico: Agora que você tem uma pergunta clara, é fácil encontrar o gráfico certo para respondê-la. Você pode escolher um gráfico de linhas, um gráfico de pizza, um gráfico de barras, certo? Não, não realmente. Definir um gráfico por geometria como X Elders é a abordagem errada. Aqui está uma ótima referência a centenas de tipos fora do gráfico, e você verá pessoas sugerindo novos tipos quase diariamente. Como você pode conhecer todos esses tipos de gráficos que você não pode. O que quero dizer é que as classificações tradicionais fora dos tipos de gráficos com base em sua geometria não
são mais válidas. O articulador Gafanhotos uma ferramenta da Microsoft Research. Você pode usar qualquer forma e ir namoro para alguns fora de suas propriedades. Se Allah é um novo tipo de gráfico, você pode chamá-lo de gráfico, mas não faz sentido chamá-lo de tipo de gráfico. Tradicionalmente, temos um punhado de tipos de gráficos que associam ID a tarefas como usar linhas para tempo, gráficos de
Siri ou barras para comparar pontos de dados. Mas o que é gráfico de caracol ou gráfico de pirulito? Significa muito pouco. É fácil gerenciar isso se você reconhecer que todos os gráficos são gráficos de dispersão no coração. Deixe-me mostrar-lhe quando você insere um gráfico de dispersão no PowerPoint, você obtém um modelo como este. Ele pode ser facilmente transformado em um gráfico de barras. Oh, nenhum gráfico de linhas. Os pontos de dados originais ainda estão lá, mas escolhemos formas diferentes porque algumas formas básicas árbitro alinhado com algumas tarefas. Deixe-me mostrar-lhe alguns exemplos mais complexos para reforçar esta ideia de que todos os gráficos são partes
dispersas do coração e que tem consequências práticas. Estes exemplos foram todos feitos com um Excel digitalizável e
gráfico. Mantenha isso em mente. O gráfico de barras é o candidato natural para testar dentro do ano. O gráfico Step usa cor cintilar mudança azul para aumentar em vermelho para o vinco. O quadrado quatro gráfico completo é uma matriz visual de duas linhas e duas colunas. Neste exemplo, pensamos exercício de dados e dieta A seria a combinação certa para perda de peso. Este ciclo de tempo é exibido aproximadamente para cada assento. Não é apenas a textura para cada fatia. Este é o gráfico de balas em alternativa tão lindo proposto por Stephan Few. Existem várias maneiras de torná-lo no Excel, mas este é mais flexível, e é mais fácil ter pontos de dados intermediários e alerta é este é um pictogramas simples. Gráfico sobre este é o que eu mais prefiro. O bêbado vai. Ele codifica a série temporal em um ponteiro para que você não desperdice bens preciosos com um único ponto de dados, e você pode usar mais de um ponto er, embora eu aconselho você a não usar mais de três. Eu admito que eu era preguiçoso e usei o gráfico de rosquinhas para a escala, mas isso poderia ser feito adicionando uma nova série ao gráfico de dispersão. Então meu ponto aqui é que você pode codificar dados nas propriedades visuais de muitos objetos. Os tempos tradicionais de mastigação fora do gráfico não são mais úteis e podem realmente armar sua análise. Se a análise requer uma abordagem visual mais complexa, você terá que encontrar o equilíbrio certo entre complexidade e familiaridade. Alguns inimigos fiscais reconheceram que a tarefa deve ser a primeira variável a classificar gráficos. Este exemplo da Galeria de Autografos mostra precisamente isso, então devemos parar de definir tipos de gráficos com base em sua geometria e focar no tipo de tarefas que você deseja que eles executem. Por exemplo, um gráfico de linhas regular funcionará mal ao exibir dados com sazonalidade forte. Também não, nenhum tipo de gráfico de relacionamentos 1 para 1 pode ser usado para diferentes tarefas e quando as tarefas podem ser executadas usando várias tarefas alternativas. Então, os principais aspectos aqui é que quando você tem perguntas, encontrar gráficos que respondem torna-se mais fácil. Se você não tiver uma pergunta clara, você ficará tentado a transformar o gráfico em um dado onde o público precisa pescar o que está procurando. Então é a questão que impulsiona a seleção de gráficos. Essa seleção não é baseada na geometria, mas na especificação fora de tarefas. A geometria pode ser usada para identificar um gráfico, mas não como uma chave de classificação primária.
7. Classificar, classic e proporções: Ok, Agora sabemos que classificar gráficos pelas árvores alemãs de El Idea e que o tipo de perguntas é uma perspectiva muito mais interessante. Vamos começar por perguntas relacionadas à classificação, classificação na distribuição. O foco para essas questões é principalmente o ponto de dados individual. Primeiro, você quer realizar comparações simples como quais são os países mais populosos? Como eles se classificam? Qual é a distância entre o segundo e o terceiro? Como é que o meu país se compara? Assim, classificar e classificar em comparações sábias de par direto são as tarefas mais básicas. O gráfico de barras é o gráfico tradicional para tais tarefas, mas há outros que você pode usar, como os gráficos são lentos. Além disso, deixe-me exemplificar com alguns exemplos históricos. Este é o primeiro gráfico de barras feito por William Play, eu tenho que dizer que é melhor do que muitos gráficos de barras que vejo hoje, por exemplo, muitos gráficos atuais exibem as barras ordenadas em ordem alfabética, um erro tolo. As comparações evitadas pela Playfair são muito precisas ao usar gráficos de barras, mas há uma forte possibilidade de que seu público os ache chatos. Há algumas coisas que você pode fazer para minimizar que tentar jogar com
projetos alternativos sem perder sua grande vantagem. Além disso, gráficos de
barras são muitas vezes muito ineficientes quando se trata de tela de gerenciamento de estado real. Como você pode ver nesses exemplos, muito fora da área da placa está vazia. Você pode usá-lo para os comentários do título ou até mesmo para um pequeno gráfico. Caso contrário, você poderia considerar outros tipos de gráficos. A parte de um todo anuncia seu simples on off, útil para usar como um ponto de referência antes de mergulhar em detalhes mais complexos. Por favor, note que a parte de uma análise inteira deve ser exatamente isso. Comparando uma fatia com o todo, é fácil começar a comparar categorias sem sequer perceber isso. Tente ter certeza de que você precisa deste tipo de análise sobre não classificar em beber bem no jogo Fair também é creditado para criar o gráfico de pizza, e agora eu devo tomar um momento para o gráfico de pizza obrigatório bashing. Esta é uma cópia de um famoso gráfico de pizza ruim encontrado na Wikipédia. A maioria das pessoas dirá que há muitas fatias neste gráfico de pizza. Eu não poderia discordar mais, uma
vez que esta é uma questão que nível estadual nos EUA, é ok toe ter tantas fatias como estados. Sim, este é um gráfico terrível, mas não porque ele tem muitas fatias. Na verdade, muitos pontos de dados raramente são a verdadeira razão pela qual a visualização falha. Este gráfico falha porque o autor cometeu um dos piores erros na
visualização de dados . Tratou o gráfico como um despejo de dados. Aqui está uma alternativa melhor. Exiba as quatro regiões e adicione outro anel com os detalhes no nível do estado. Muito bom. Rotule algumas fatias relevantes e gire um gráfico para se referir um pouco à geografia. Não há falta de opções interessantes se você sabe o que quer dizer. Exibir a distribuição fora dos pontos de dados ao longo de um eixo ajuda você a localizar a
área geral onde a maioria dos pontos de dados cairá. Quão compacta ou branca essa área é, ou se há pontos de dados que se afastam significativamente das áreas centrais. Aqui está a densidade populacional por estado novamente. Como você pode ver, maioria dos estados tem uma densidade populacional claramente abaixo de 50 habitantes por quilômetro quadrado. Então você tem um segundo grupo de estados entre 50 e 100. O segundo gráfico mostra que os mais densos não são os mais populosos, não com tanta frequência. Não precisamos identificar todos os pontos,
e nesses casos, e nesses casos, um terreno de rua é uma boa alternativa para um gráfico de barras. O problema com a exibição da distribuição de pontos de dados ao longo de um eixo é que ele gera muita distribuição sensibilizante agradável sem perder os principais recursos é sempre um desafio. Geralmente envolve segmentar o eixo e contar o número de dados. Pontos em cada segmento estão sendo, ou você pode lê-lo ao contrário. Defina quantos pontos posteriores você não estava em cada feixe e veja onde estão os pontos de corte . É assim que a parte da caixa é calculada para beans com igual número de pontos de dados para beans com igual número fora dos pontos de dados. Então você tem que definir o lugar além do qual os pontos de dados são considerados fora. Mentirosos. Eu não sei quanto a você, mas eu me lembro de ter dificuldade em entender o conceito fora de um gráfico de caixa antes de perceber que ele está apenas recebendo pontos ao longo do eixo como esses dois gramas. A diferença é que é um grama. Você é muito bom conseguir pontos para obter freqüências. Andi, o pote da caixa. Você pré-definiu frequências para obter os pontos de carinho. Agora você pode remover os pontos de dados do centro da distribuição e deixar os outliers. De repente, esta sala é provavelmente mais intuitiva de ler, mas a encontrar o número certo fora feijão eo intervalo é muitas vezes dedo aberto
interpretação dedo do pé . O local da caixa é mais claro em como os segmentos são definidos. Também é mais compacto. Você pode alimentar vários gráficos de caixa no espaço de um único instagram.
8. Série de tempo e relacionamentos: um segundo grupo de perguntas Você vai mudar ao longo do tempo em relacionamentos. Essas perguntas se concentram principalmente em grupos fora de pontos de dados para identificar padrões e tendências, enquanto uma barra atacada irá dizer-lhe o que está acontecendo sobre como as entidades se comparam Agora mudam ao longo do tempo, vamos dizer-lhe como as coisas envolvidas. Fazer gráficos de linhas ajuda a descobrir amigos e padrões de ciclismo, e eles devem ser usados somente quando houver alguma consistência nessa mudança. Se não for sobre gráfico, você provavelmente será uma escolha melhor. Outro gráfico de William Playfair e novamente melhor do que a maioria dos gráficos de linha hoje. Observe como ele adiciona contextos relevantes como referências, duas guerras e nenhuma lenda. Ele rotula diretamente a Siri e até adiciona uma explicação. Aqui está um exemplo recente que eu fiz aplicando as mesmas idéias básicas, nenhum contexto de
legenda, o período de resgate em anotações. Há alguns problemas com o tubarão normal, mas eu gostaria de discutir Onley um deles que mostram fora do tempo. A Siri está com uma forte sazonalidade. Imagine que você tem uma Siri mensal longa. Este gráfico que exibe os dados para a extensão do Mar Ártico é um bom exemplo. Além da mudança na parte inferior, será
difícil qualquer mudança, então você pode criar um Siris para cada ano. Usando esta tela, somos capazes de detectar o padrão geral em surpresa. Surpresa. Há um inverno, e há um verão. É óbvio que há algum nível de variação, mas é difícil dizer se há a direção ou apenas uma mudança aleatória de ano para ano. Ter a Siri de longa data quebrada por ano não responde a uma pergunta simples. A extensão gelada está diminuindo? Portas de ciclo são ótimos para responder a sua pergunta. Em um gráfico de ciclo, você reorganiza os períodos de tempo e, em vez disso, fora do fluxo regular, você compara todos os recursos todos os de setembro etc. Desta forma, você pode detectar alterações no padrão geral. Usando partes de ciclo, a direção torna-se aparente, e agora podemos responder a nossa pergunta. Sim, a extensão do gelo do mar está diminuindo, especialmente nos meses de verão. Enquanto descrever uma variável é útil, precisamos dar o próximo passo e ver como eles se relacionam uns com os outros. Se, por exemplo, podemos dizer que o consumo de sorvete é maior, temperaturas mais quentes, então podemos planejar de acordo. Visualizando relacionamentos é uma das tarefas mais relevantes na visualização de dados, e o gráfico de dispersão é o tipo de gráfico mais usado para permitir. Aqui está um gráfico de dispersão de Got Minor, mostrando que há uma forte relação linear entre renda e saúde a nível nacional. As pessoas de TV maior feliz dedo do pé a maior expectativa de vida ao criar um gráfico de dispersão. A relação fundamental deve ser definida pelas variáveis no acesso X e A Y, mas você pode chamar mais variáveis em outras propriedades. Neste caso, tamanho
da população foi codificado em reboque, o tamanho do ponto criando um gráfico de bolhas, e você também pode usar bebida de cor da
variável categórica, como continente. Estes veneráveis mostram que a maioria dos países africanos está no canto inferior esquerdo do gráfico, enquanto a maioria dos países europeus está no canto superior direito. Então progressão e ator continente bom ter variáveis que melhoram a análise. Mas eles não devem nos distrair das principais percepções. Encontrar fortes correlações entre variáveis é sempre interessante. Também pode ser perigoso porque somos sempre tentados a assumir a causa. Este gráfico de dispersão foi feito explicitamente para se divertir em diferentes Soto. Muitas pessoas levaram isso a sério. Diz que há uma forte correlação entre o consumo de chocolate e o número novos laureados em relação à população. É fácil ver que existem outras variáveis em jogo aqui, mas isso nem sempre é tão óbvio. Então aqui estão as conclusões para essas duas lições. Podemos agrupar perguntas queimando em seu foco. Algumas perguntas se concentram nos dados individuais, pontos como proporções e distribuições de classificação e classificação. Outras questões se concentram em grupos de pontos de dados. Há outras questões não discutidas aqui nesta aula, incluindo questões sobre conexões, que pertenciam à análise de redes sobre padrões especiais, que pertencem a mapas e cartografia.
9. Além do gráfico único: focamos demais no gráfico único. Precisamos ir além e criar narrativas visuais que colam tudo. Você pode chamá-lo de paisagens gráficas, narração de histórias ou palavras traço. Depende do contexto dos objetivos. Ele pode começar com a criação de perfil simples e terminar com um painel de forma livre. Há tipos de perguntas que eu gosto de chamar de perguntas de criação de perfil. Isso significa que você pega um gráfico e replicado para várias entidades, por exemplo, criando várias pirâmides populacionais uma para sua região. Você pode ver dezenas de versões pequenas e simplificadas do mesmo gráfico simultaneamente, o que permite detectar diferentes perfis. Esta técnica tem muitos nomes e conceitos diferentes, mas os mais utilizados são pequenos múltiplos. Trail é este lugar ou matrizes de dispersão gráfico. Eu acredito que o perfil deve ser entendido como um único gráfico, não como apenas o post múltiplos gráficos por causa de seu sim parado. As entranhas que você obtém são mais ou diferentes do que quando você analisa os gráficos individuais nos marcos
do site, indústria fora da fotografia automática, gráficos
estatísticos e visualização de dados. Você pode encontrar estes 1911 gráfico um dos primeiros exemplos desta estrutura. Podemos usar pequenos múltiplos para comparar entidades ou para mostrar como uma entidade mudou ao longo do tempo. Neste caso, vemos como o varejista Wal Mart cresceu de uma única loja para uma rede que cobre
todo o continente
americano. americano Mas como esta é uma linha do tempo, talvez pudéssemos usar animação e ver como A cadeia se espalhou como um vírus. Animação é algo que você deve usar com cuidado. Neste exemplo. Animação funciona porque há um padrão simples e claro. Se esse não for o caso ou houver detalhes que você precisa estar ciente, pequenos múltiplos provavelmente serão uma escolha mais segura. Esta é uma das formas mais compactas de apresentar dados que o seu está no gráfico. Combina a técnica de pequenos múltiplos com dobramento de acesso. Aqui, você pode ver como a taxa de desemprego mensal em cada estado dos EUA As partes da média nacional nos últimos 40 anos. É fácil ver que alguns estados conseguiram ficar consistentemente abaixo da média em picos
momentâneos do DSO como este em apenas pelo americano Katrina. Como o tipo final de pergunta, temos a composição de cada formulário exibido. Ele usa vários tipos de objeto para se comunicar. Ouça o que importa é como a comunicação é construída sobre como a visualização ajuda a
fluir um bom ponto de partida. Tenha um fluxo consistente. Não é banco nem Mons. Informações visuais buscando visão geral do mantra. Primeiro zoom e filtro, depois detalhes sob demanda. Aqui está um exemplo abstrato supersimplificado começou o gráfico simples e talvez brincalhão , e uma vez que o leitor está familiarizado com o núcleo, mensagem começou a dizê-lo usando visuais mais complexos. A propósito, essa é uma das razões pelas quais banir gráficos de peças e outros gráficos realmente não é tão bom naquele ano. Lembra como você deve escrever títulos para seus gráficos? Primeiro, faça-o para o gráfico na sua tela, em
seguida, lê-os em voz alta na sequência esperada e veja se a mensagem faz sentido para o meu conhecimento. O melhor livro sobre este livro de visualização de forma livre Steph Infuse no design Bash Board. É útil, mas naturalmente muito específico design do painel do dedo do pé, por isso precisamos de mais livros sobre design de visualização de forma livre. Neste exemplo, usei o Walmart mais tarde que vimos anteriormente em dados da população adulta para estimar o
volume da população no perfil na área de captação. Este outro exemplo, é uma população. Painéis são projetados anos atrás, modo que as conclusões para esta lição, o que muitas vezes é uma sequência fora dos gráficos, pode ser transformado em uma mensagem consistente. Realizado vários parágrafos visuais entre o gráfico e este display de forma livre, há uma estrutura para a visualização que chamamos de criação de perfil. Na maioria dos casos, usamos a criação de perfil para comparar entidades, mas também podemos usá-lo para exibir alterações ao longo do tempo com animação. Animação é útil, mas somente se a mudança for simples e clara sem sobrecarregar nossa memória de trabalho. Ao criar visualizações de forma livre, precisamos prestar atenção, como
a mensagem flui, assim como o texto escrito.
10. Design para Effectiveness: muito fora da parte de visualização fora da visualização é projetado muito aborrecimento fora designers
gráficos. Nós, forasteiros, muitas vezes, vemos designers a preparar coisas. Não é totalmente errado, mas é muito mais do que isso. Vamos voltar para o gráfico aleatório do PowerPoint exemplificado estes. Temos estes para pontos de dados em. Dependendo do que você quer dizer, você escolherá um gráfico de linhas ou um gráfico de barras. Estas são escolhas estritamente funcionais, mas então você decide apimentar as coisas um pouco porque o gráfico parece chato em você tinha através da decoração. Existem muitos estados intermediários entre esses dois extremos, mas o ponto é, você pode tornar seus gráficos mais elegantes sem sacrificar a funcionalidade. Em geral, você deve ser capaz de justificar cada uma de suas escolhas de design, tornando-as deliberadas. Você tem que se perguntar, Bem, essas mudanças tornam o gráfico mais fácil de ler e entender. Eles vão chamar a atenção sem reduzir a função? Vamos ver como funciona. Este é um gráfico padrão. Em uma versão mais antiga do Excel. Só adicionei uma chamada sorridente. Os dados mostram a disponibilidade de carne nos EUA nos
últimos 100 anos, eu vou manter o gráfico original à esquerda e fazer algumas mudanças à direita. Como esta é uma configuração profissional, adicionar parte ao seu gráfico provavelmente não é uma boa ideia. Então vamos começar por nos livrar do CO sorridente. Há muitas linhas de grade, e o eixo Y não precisa de uma casa decimal. Você pode reconhecer esta versão do Excel pelo grande fundo inútil, então vamos removê-lo. Lendas devem ser consideradas um mal necessário em removido sempre que possível. Sem legenda, podemos usar o espaço extra para ampliar a área da trama. Além disso, devemos evitar o texto vertical movendo o título do Eixo Y para o topo. A menos que você esteja enviando o fax por algum motivo, precisa de uma versão em preto e branco. Os mercados já não são necessários. A cor é uma questão complexa e nunca deve ser deixada para o aplicativo. As falhas, se você não tem habilidades de design gráfico, abordá-lo de uma perspectiva funcional. Vamos removê-lo Por enquanto, sem marcadores, as linhas são quase invisíveis, então vamos mudar que este é um passo importante. Estamos movendo de um despejo de dados visual para concordar com uma mensagem visual. Queremos concentrar-nos na mudança no consumo de carne,
especialmente na forma como, depois de muitos anos, as pessoas comem mais frango do que carne de bovino. Além disso, o gráfico não é a tabela. Andi, se você rotular cada ponto de dados, tudo o que temos é sobre o gráfico debaixo da tabela. Vamos rotular o ponto de dados relevante. Pense nisso como o que a mesa gráfica do New York Times chama de fio de anotação, onde você pode adicionar notas de orbitador de texto úteis para esclarecer ou, no contexto, adicionaremos mais notas na etapa de letra. Uma maneira de fazer um gráfico ou interessante é usar seu título verbalizar, principais insights e conclusões. Aqui está um truque para fazer isso. Complete a frase como podemos ver no gráfico. O texto a seguir será provavelmente um bom título. Assim, neste caso, como podemos ver no gráfico após o declínio desde o final dos anos setenta, o consumo de carne de
bovino foi recentemente superado pela carne de frango. Em seguida, você pode usar o subtítulo para descrever a data no gráfico. Conheça a disponibilidade per capita em libras nos
EUA EUA sobre o novo detalhe de formatação. A fronteira é inútil aqui e pode ser removida. Encontrar significado Nossa mensagem. As fontes de carne restantes não são relevantes para que possam ser emitidas um pouco mais parque permanece consistentemente alto durante todo o período, então decidimos identificá-lo. Vamos remover e minimizar mais algumas coisas. Linhas de grade são úteis porque eles têm o gelo, mas eles devem ser silenciados. Sabemos onde está o eixo Y para que possamos remover a linha. Agora podemos rotular cada Siri diretamente. Há muitas marcas de verificação e rótulos no eixo X em. Não precisamos de uma data de quatro dígitos que transformar o consumo de carne é intrigante. Aparentemente, isso é explicado por um aumento de preços. Então eu acrescentei que nenhum dedo o mentiroso anotação. E aqui está a versão final em sua glória completa, um gráfico muito mais simples mais limpo e bolsos que também é para dizer mais bonito do que o original. Como você pode ver para cada objeto e opção de formatação, há uma razão racional e funcional. Eles impactam a estética, mas tornam o gráfico mais bonito. Facilidade como vimos um por produto, não um objetivo. É interessante comparar o gráfico original do pedaço que removemos dele. É quase idêntico ao usar ferramentas como o Excel, especialmente em versões anteriores. Grande parte de um trabalho consiste em remover lixo. O título ligeiro é obviamente uma referência a um dos meus dados favoritos. Visualização oferece Kaiser Fung em seu lixo blawg. Breve em resumo. Certifique-se de que suas escolhas de design sejam funcionais e deliberadas e focadas em uma mensagem. Em seguida, encontre detalhes que estão desordenando seu gráfico. Em seguida, use o espaço extra para adicionar mais dados, anotações
adicionadas ou simplesmente ter um visual mais limpo. Finalmente, títulos de gráficos
usados como jornais, manchetes e não uma descrição chata que é mais adequado para um ataque Met.
11. Cor funcional: Golar precisa ser discutido separadamente porque é realmente complexo. Neste ponto. Concordo plenamente com Edward Lefty, que disse que o objetivo não é dominar a cor, mas evitar catástrofes. A cor é uma parte fundamental da estética, mas é mais fácil lidar com ela se a abordarmos de uma perspectiva funcional. Vamos ver o que quero dizer. Se você olhar para este gráfico, você verá que esta série tem uma ordem natural 1º 2º 3º Agora, se você olhar para Gore, incluindo você notou que não há ordem é puramente executá-los. Então, porque o autor não conseguiu traduzir ou a série em direção a essa cor, incluindo o gráfico é desnecessariamente mais difícil de ler. Na verdade, poderíamos evitar o núcleo, incluindo completamente, com um gráfico diferente e mais eficaz. Então o que estou dizendo é que o gráfico falha não porque as cores são desagradáveis, mas porque elas falharam no nível funcional. Aqui está outro exemplo. Consegues adivinhar o que estas cores significam? Espero que você tenha vindo porque eu não posso Para mim, isso é apenas cores aleatórias, mas nós ficamos imaginando se há algum significado escondido que possamos ver. O que você mudou aqui? Você precisa se perguntar se há algo a ganhar usando a variação de cor. Se a resposta for não, então não use. Se o autor quisesse ter um gráfico colorido, seria muito mais informativo. Por exemplo, cor codificou uma geografia como continente. Então, em um momento eu vou cometer um rosado fora dizendo a você que a cor real não importa muito. Mas há uma exceção. É quando você tem que lidar com sua dimensão simbólica e cultural, incluindo as cores da marca. Nesses casos, deve respeitar o significado simbólico porque evita confusão e facilita
a leitura do gráfico . Por exemplo, se você estiver comparando o consumo de carne vegetal, você deve usar vermelho para carne e verde para vegetais não são o contrário. Por outro lado, se você estiver comparando masculino e feminino, as associações azul e rosa são mais fáceis de ler. Mas se você quiser evitar estereótipos, escolha um par de cores mais neutro. Mas, por favor, não os ensine a não ser que queiras fazer um ponto de vista. E a eficácia não é a sua principal preocupação. Então vamos falar sobre as tarefas funcionais fora da cor. A primeira tarefa é categorizar para colorir Inco categorias distintas e independentes. Podemos usar carro para agrupar dados apontando alguma maneira significativa usando um único carro para cada grupo ou usar variações fora de base você, By the way, se você não estiver usando cores para agrupar fatias, não
há nenhuma razão funcional para usar várias cores em um gráfico de pizza. Como você pode ver, em vez de escolher cores, devemos falar sobre a intensidade dos estímulos cromáticos. Podemos usar o curso para alimentar áreas de arco porque elas exigem uma menor intensidade cromática, enquanto áreas menores precisam de curvas mais saturadas para torná-las facilmente identificáveis. Jogar com intensidade de estímulos também ajuda a criar mentirosos de relevância em um gráfico neste por Eu levo a você para enfatizar fatia a no foco mais análise de contexto, muitas vezes você marcar para foco em cinza para contexto, como é simplificado por barras empacotadas, um tipo de gráfico criado bisão Craig. Vimos que, se houver algum tipo de ordem nos dados, a ordem deve ser preservada ao usar cores. Normalmente fazemos isso selecionando uma chamada ao redor. Esta é uma versão da pirâmide populacional fazê-lo mais cedo, onde cada linha é de um ano de 1985 a 2050. Desculpe, pelo plugue Samos. Eu usei a chamada divergente uma rampa na minha oferta de livro. Tenho um jingle. rampas são úteis para mostrar diferenças para um ponto de referência central em cada escala boa. Por exemplo, quando é muito de não concordar em concordar, você pode usar o carro para um efeito pop-up quando você quiser alertar os usuários sobre algo como um valor abaixo dos limites de uma banda de variação, sem política ou objeto entre tons de cinza é muito mais perceptível. Que, entre outros objetos de cartão, isso é útil não só para criar alertas, mas também para criar contexto e definir níveis fora relevância. Carta semelhante. Você Incontrera pessoa daltônico que é incapaz de ler seus gráficos por causa das cores que escolheram nesta imagem. Você pode ver algumas paletas de cores regulares à esquerda e assimilação de como elas são percebidas por uma pessoa daltônica. Eu usei um pequeno aplicativo chamado Color Oracle para exemplificar esta nota, por exemplo, que a cor preta pessoa não consegue distinguir entre a posição típica fora verde. Então essa era a dimensão funcional, e a mais relevante foi para nós. Diria que certamente evitará catástrofes. Se você seguir essas idéias, o próximo passo é procurar alguma harmonia e você vai encontrá-lo no carro vontade. O que eu acho interessante é que as regras da sua harmonia jogaram bem com nossas tarefas
funcionais fora da cor. Por exemplo, registros
elogiados estão nos lados opostos da roda de cores. Você pode usar cores complementares para codificar duas Siri distintas como fêmeas masculinas. Nossas exportações de importações são que você pode usar para agrupar cores semelhantes para comparar países europeus e não europeus. Lamento dizer, mas me isso no designer funcional,
incluindo, incluindo, É minha principal preocupação não harmonia de cores? É assim que eu sou capaz de justificar minhas escolhas e sentir que têm muito mais controle sobre os resultados. Mas isso não significa que devemos começar a escolher cores aleatórias na
roda de cores . Um piloto de cores irá garantir a consistência da cor, e muitas vezes será seguro para daltagem, então você não precisa se preocupar com isso. Você também provavelmente permitirá que você selecione uma paleta de cores. Tente evitar um padrão. Se você não gosta dos belos achados, há lugares onde você pode obter paletes criados por especialistas. Chame um cervejeiro é um lado muito popular. Se você quer uma paleta projetada profissionalmente, não se esqueça. Certifique-se de que o paladar escolhido suporta as tarefas funcionais que você precisa. Então, estes são os “takeaways”. Para esta lição. Certifique-se de que precisa de cor. Se você não usá-lo. Dedo identificam categorias. Você poderá usá-lo para adicionar detalhes relevantes. Os dados e as tarefas muitas vezes sugerem o tipo de núcleo, incluindo usar intensidade cromática para a nota bem de nós. Mas evite grandes salpicos de carros saturados. Alterne entre vários paletes de núcleo. Teste qual deles se sente certo para o seu gráfico.
12. Recursos: Eu concentrei o discurso na visualização de dados para o escritório, mas este é um campo diversificado e em expansão que incentiva a polinização cruzada. Então vamos ter uma visão de irmão. Vamos começar com as ferramentas. O Excel é obviamente o sexista. Então temos o que poderíamos chamar de ferramentas de estatísticas visuais como salto ou fogo spot do que o self-service por ferramentas como Tableau Barbie. Eu sou vista rápida do que as ferramentas on-line, em
seguida, as linguagens de programação em Finalmente, Adobe Illustrator em seu Adams como o recente Data Island Andi. Se tudo mais falhar, não se esqueça que você pode usar papel pai. Na verdade, esqueci de mencionar que caneta e papel devem ser sempre o seu ponto de partida, e você também pode usar massa de jogo. Esta é uma lista de pessoas que faz a síndrome das minhas forças disparar. Eu queria que ele fosse representativo de vários dados, visualização, comunidades e perfis. Então você vai encontrar muitas dessas pessoas em conferências como essas. Eu aconselho você a não seguir esses links, a menos que você seja capaz de tirar alguns dias de folga. E, finalmente, aqui estão alguns livros publicados recentemente. Confira a seção Projeto sobre Recursos, onde adicionei links para esses e outros recursos
13. Conclusões: usuários de escritório são apanhados entre más práticas de individualização destacadas em melhores práticas de design gráfico, mas não aplicáveis. Eu realmente deste pode ser facilmente alterado com o treinamento certo e mudança de perspectiva. Esse era o propósito deste curso. Então, desejo que algumas de suas principais tomadas sempre tenha em mente que visualizamos para começar a comunicar citações na carta para não criar imagens esteticamente agradáveis, em
seguida, exportou dados de múltiplas perspectivas usando proporções de valores absolutos e relativos e assim por diante. Sempre que possível, combinou estatísticas visuais com as mais tradicionais. Por exemplo, um gráfico pode ajudá-lo a escolher entre média e mediana, ou criar um gráfico de dispersão e adicionar o D R ao quadrado. Certifique-se de saber exatamente o que você quer dos dados e transformou isso em
perguntas precisas . Agora, em relação à parte visual abordou a individualização como um robô de cozinha ou algo que pré processa que para que seus recursos cognitivos possam ser alocados para tarefas
mais complexas. Como você tem perguntas claras a serem respondidas, você pode se concentrar em um design que é principalmente funcional. O design do gráfico como um todo sobre as propriedades de cada componente deve ser excluída de
propósito e ser justificada. E, finalmente, você não se esquece de uma anotação de parte de texto Os pontos de dados relevantes têm títulos significativos em comentários que estabeleceram pontes para o conhecimento existente. Então, para onde você pode ir daqui? Se você quiser saber mais sobre essa ideia fora da visualização de dados Rede de segurança para usuários do Excel Meu livro vai mais fundo do que esta classe. O que você aprendeu aqui é essencial para minha abordagem de visualização de dados. Meu plano é postar outras aulas regularmente. Eles serão mais práticos e se concentrarão na tarefa ou em uma ferramenta, mas eles compartilharão. Nós disco durar os mesmos princípios e diretrizes sugeridas. Então, obrigado novamente por fazer essa aula. Por favor, revise em. Não se esqueça de fazer upload do seu projeto. Vejo você.
Jorge Camoes, Effective data visualization
