Lorsque vous travaillez avec des données, il est important de comprendre comment les présenter mieux et plus efficacement à votre public cible. Il n'est pas facile de faire des graphiques pour le plaisir de s'assurer que, en quelques secondes, une personne peut comprendre ce qui est affiché sur le graphique, ce que vous voulez en dire et quelle conclusion peut en être tirée.
Il existe de nombreuses astuces différentes qui rendent la visualisation compréhensible, concise et informative. Mais souvent, le problème consiste à ignorer même les règles de mise en forme les plus évidentes.Nous souhaitons donc consacrer cet article à 8 méthodes de base pour améliorer la visualisation des données, ce qui augmentera la lisibilité et la compréhension générales de vos graphiques et graphiques.
1. Formater les données numériques
Le formatage des données numériques est un moyen rapide et facile de rendre les données visuellement attrayantes et plus faciles à lire pour l'utilisateur final. Pour formater des données numériques, vous devez répondre aux questions suivantes:
- Combien de décimales vous importez vraiment et avez-vous du sens?
- Les unités de mesure vous conviennent-elles?
- Quelle signification qualitative ce nombre porte-t-il, et peut-on en outre le désigner par des symboles? (Par exemple, dans le cas de la monnaie, du volume de trafic, etc.)
2. Trier
Lorsque votre graphique n'est pas associé à une modification de l'indicateur au fil du temps, vous devez trier les données dans l'ordre décroissant ou croissant. Le tri vous aidera à tirer rapidement une conclusion sur les dirigeants et les étrangers pour un indicateur spécifique.
3. Utilisez une mise en forme conditionnelle
Le formatage conditionnel vous donne un signal visuel rapide pour l'appartenance à un groupe particulier. Pour la mise en forme conditionnelle, vous pouvez définir certaines limites (liste de valeurs) en spécifiant une couleur (ou un indicateur) pour chaque intervalle de valeurs pour chaque valeur individuelle.
De plus, en utilisant une mise en forme conditionnelle, vous pouvez mettre en évidence la nature des changements dans les indicateurs (diminuer ou augmenter).
Utilisez uniquement le vert pour les dynamiques positives et les résultats "positifs", et uniquement le rouge pour les dynamiques négatives et les résultats "négatifs". Ne changez pas de lieu, cela peut conduire à une mauvaise compréhension de votre visualisation par d'autres personnes.
4. Trouvez de bons noms de graphiques
Le nom du diagramme doit être clair pour l'utilisateur, concis, mais en même temps décrire clairement ce qui est montré sur le diagramme et ce que les utilisateurs doivent voir. Les noms des diagrammes doivent être indiqués, même s'il vous semble que l'image parle d'elle-même. Pas nécessairement ce qui est clair pour vous sera également compris par les autres.
5. Vérifiez le nom des champs
Faites attention à tous les champs qui sont présents dans vos diagrammes (à la fois dans des endroits bien en vue et dans les info-bulles possibles qui apparaissent lorsque vous survolez / cliquez). Les diagrammes ne doivent pas contenir de brouillons ou de noms de champs techniques, ce qui réduit considérablement leur lisibilité et la possibilité d'une compréhension rapide.
6. Ajoutez des lignes de tendance
Trendlines est un outil très simple mais puissant qui peut vous aider à identifier les tendances dans les ensembles de données et à déterminer les seuils de prise de décision en cas de déviation.
7. Ajouter des filtres
Le filtrage vous permet d'ajouter ou de supprimer rapidement des événements spécifiques du graphique. Le filtrage peut être différent: par champs clés, par heure, etc.
8. Ajouter une hiérarchie et des détails
L'ajout d'une hiérarchie à la visualisation vous permettra de visualiser les deux indicateurs dans leur ensemble et de descendre dans les détails si vous avez des questions sur la formation de valeurs ou d'autres caractéristiques de l'élément sélectionné.
Tous les exemples ont été illustrés à l'aide de la
plate -forme d'analyse des données de la machine
Splunk .
Conclusion
La liste ci-dessus n'est qu'une petite partie des techniques auxquelles vous devez faire attention lors de la visualisation des données. Mais même si vous ne les oubliez pas au moins, vos diagrammes prendront un nouveau look.
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