कोल नूसबूमर कानाफिक द्वारा "डेटा के साथ कहानी,": एक अनौपचारिक पुस्तक संकलन

“हमारे वैज्ञानिकों ने रेखांकन का एक समूह उत्पन्न किया, और हम बिल्कुल नहीं जानते कि उन्हें कहां रखा जाए। चलो उन्हें किसी तरह संलग्न करने का प्रयास करें। ” (c) ज्यादा सुन लेना

"हर जगह खराब ग्राफिक्स। अपने काम में, मैं लगातार बेहद संदिग्ध डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का सामना करता हूं। कोई भी जानबूझकर खराब ग्राफिक्स नहीं बनाता है। लेकिन ऐसा हो रहा है। बार-बार। अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों में प्रत्येक कंपनी में, सभी स्तरों के कर्मचारी। यह मीडिया में हो रहा है। ऐसा होता है जहां आप लोगों से डेटा की कल्पना करने में सक्षम होने की उम्मीद करते हैं। " (c) पुस्तक के लेखक

यह यहाँ होता है, होबे पर: "डेटा विज़ुअलाइज़ेशन" धारा में लेखों को देखते हुए, मैं अक्सर खुद को यह सोचता हुआ पाता हूँ कि मुझे समझ नहीं आ रहा है और जो प्रदर्शित होता है उसके सार को समझ नहीं सकता। लेख कुछ उदाहरणों पर विचार करेगा। और मेरे लिए सबसे अप्रिय क्या है, यह मेरे काम में भी होता है। लगातार नहीं, लेकिन अधिक बार हम जितना चाहेंगे।



पुस्तक का शीर्षक, डेटा के साथ स्टोरीटेलिंग, कायल हुआ। मैंने इसे शाम को पढ़ने के लिए चुना और इसे पछतावा नहीं था। पुस्तक में सूत्र, चालाक और असामान्य ग्राफिक्स, जटिल मामले नहीं हैं। साफ अंग्रेजी। गुणवत्ता मुद्रण। इसे कथा के रूप में पढ़ा जाता है। पुस्तक उन सभी के लिए उपयोगी होगी, जिन्हें डेटा के आधार पर प्रस्तुतियाँ करनी होंगी। मुझे लगता है कि यह डेटा एनालिटिक्स में शामिल लोगों के लिए विशेष लाभ लाएगा।

यह समीक्षा बहुत ही अनौपचारिक है: पुस्तक के लेखक, मेरे विचार, मेरे काम से परिस्थितियां, साथ ही लिंक के लिए मेटप्लोटिब चीट शीट मिश्रित हैं। कई चित्र होंगे। पायथन में एक पुस्तक से लगभग सभी दृष्टांतों को फिर से तैयार किया गया है।

मुझे विश्वविद्यालय में सांख्यिकी सिखाई गई, अब छात्रों को मशीन लर्निंग सिखाया जाता है, बड़ी कंपनियों के डेटा स्कूल दिखाई दिए हैं। लेकिन अभी तक मैंने यह नहीं सुना है कि डेटा विश्लेषकों को डेटा के आधार पर "कहानियों को बताने" के लिए गंभीरता से सिखाया जाता है। लेकिन यह डेटा को सूचना और ज्ञान में बदलने के लिए एक आवश्यक कदम है। गुणवत्ता के तरीके के बारे में ग्राहक को बताना महत्वपूर्ण है। और इस तरह से बताने के लिए कि यह स्पष्ट और उसके लिए मनोरंजक था, कि वह तुरंत व्यापार में कुछ सुधार करना चाहता था (शायद हमारी मदद से), और न सिर्फ कहा: "ठीक है, ठीक है, यह दिलचस्प लगता है" और अपने दैनिक व्यापार मामलों को करने के लिए चला गया। ।

हबर के उद्धरणों की एक जोड़ी:

जोनाथन नोलिस के साथ एक साक्षात्कार में, सिएटल के प्रमुख डेटा विश्लेषकों में से एक, जो फॉर्च्यून 500 कंपनियों के साथ काम करता है, हमने निम्नलिखित प्रश्न पर चर्चा की: “डेटा पेशेवर के लिए दो कौशलों में से कौन सा कौशल अधिक महत्वपूर्ण है जो गहरे के जटिल मॉडल का उपयोग करने की क्षमता है प्रशिक्षण या PowerPoint में अच्छी स्लाइड खींचने की क्षमता? " Nolis ने उत्तरार्द्ध के पक्ष में तर्क दिया, यह मानते हुए कि विश्लेषण के परिणामों की एक सुलभ व्याख्या जानकारी के साथ काम करने का एक प्रमुख तत्व बनी हुई है।
डेटा विश्लेषक वास्तव में क्या करते हैं? 35 साक्षात्कार से निष्कर्ष

और यहाँ सॉफ्ट स्किल्स के बारे में दूसरा उद्धरण है:

- चलो नरम कौशल के साथ शुरू करते हैं - क्योंकि वे पर्याप्त नहीं हैं। इस तथ्य के बावजूद कि एक डेटा वैज्ञानिक एक तकनीकी पेशा है, यह आपके काम के परिणाम को सही ढंग से / खूबसूरती से प्रस्तुत करने में सक्षम होने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। मोटे तौर पर, एक आईफोन की तरह - उसके पास न केवल भरने, बल्कि उपस्थिति, पैकेजिंग, इतिहास भी अच्छा है। लोगों को यह जानने की जरूरत है कि उनके परिणाम कैसे प्रस्तुत करें: ब्लॉग पोस्ट लिखें, बोलें, कोड साझा करें। सर्वश्रेष्ठ डेटा वैज्ञानिक इसे बहुत अच्छी तरह से समझते हैं, और वे ऐसा करते हैं। अन्यथा, आप अपने छेद में फंस सकते हैं, और यहां तक ​​कि एक शांत परिणाम के साथ, किसी का ध्यान नहीं जा सकता है।
"मेरे लिए एक डेटा वैज्ञानिक की प्रेरणा को समझना मुश्किल है जो गणित में सौंदर्य नहीं देखता है" - किरील डानिलियुक, डेटा विशेषज्ञ

परिचय

पुस्तक असफल विज़ुअलाइज़ेशन को समझने योग्य लोगों में बदलने के उदाहरणों से शुरू होती है। यहाँ उनमें से एक है।

यह था:

यह बन गया:

जिटहब पर जपयटर नोटबुक

अगर पहले मामले में चार्ट के लिए मेरी प्रतिक्रिया थी: "यह क्या है?", तो दूसरे मामले में, जानकारी के सार को समझने में कुछ सेकंड लगते हैं, और फिर विवरण में जाते हैं।

एक प्रस्तुति के लिए लगभग हर दृश्य काम का एक टुकड़ा है। मैं matplotlib का उपयोग करके ग्राफ़ बना रहा हूं, और पुस्तक के लेखक एक्सेल का उपयोग कर रहे हैं। भविष्य में काम की सुविधा के लिए, मैंने पायथन में एक पुस्तक से कुछ रेखांकन की पीढ़ी को अपने लिए महसूस किया। कोड में "फ़ाइल ट्यूनिंग" (ठीक ट्यूनिंग) का एक गुच्छा होता है। इसने टिप्पणियों के साथ एक तरह की चीटिंग शीट निकाली। यहाँ उपलब्ध है ।

आइए पुस्तक के कुछ हिस्सों की सामग्री पर एक नज़र डालें।

भाग 1: प्रसंग का महत्व

व्याख्यात्मक बनाम व्याख्यात्मक। डेटा विश्लेषण मोती की तलाश की तरह है: कभी-कभी आपको मोती की एक जोड़ी खोजने के लिए 100 सीप (परीक्षण 100 परिकल्पना) खोलने की आवश्यकता होती है। इस तरह के काम की प्रक्रिया में, हम अपने लिए डेटा की कल्पना करते हैं। जब परिणामों के बारे में बात करने का समय आता है, तो अक्सर एक ही रेखांकन का उपयोग करने की इच्छा होती है और किए गए सभी कार्यों के बारे में बात करते हैं: “पहले सीप खोलें। यह खाली है। लेकिन यह ठीक है, हमारे पास अभी भी 99 सीप बाकी हैं। हम दूसरा खोलते हैं। ” ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है। व्याख्यात्मक से अन्वेषणात्मक विश्लेषण को अलग करना आवश्यक है। व्याख्यात्मक विश्लेषण के चरण में, समय को रखना आवश्यक है, इसके लिए यह आवश्यक है कि संदर्भ के आधार पर अन्य विज़ुअलाइज़ेशन करें: किससे, क्या और कैसे।

दिलचस्प उदाहरणों में से एक जहां मैं एक शोध के बजाय एक व्याख्यात्मक विश्लेषण देखना चाहूंगा, एक लेख " हैब्रह्म और गीकटाइम्स द्वारा लेख का विश्लेषण " है। लेखक ने रेखांकन और तालिकाओं का एक गुच्छा दिया, लेकिन मैंने उनसे कोई निष्कर्ष नहीं देखा। यह जानना बहुत दिलचस्प होगा कि अधिकतम विचार प्राप्त करने के लिए लेखों को कब प्रकाशित किया जाए। एक अनुसूची के अनुसार, यह रविवार है, एक अन्य अनुसूची के अनुसार - सुबह 6 बजे। लेकिन क्या रविवार ६ को प्रकाशित करने का अच्छा समय होगा? यकीन नहीं होता। टिप्पणियों में से एक:



कोमा। यह स्पष्ट है कि सामग्री और विवरण दर्शकों पर निर्भर करता है। लेकिन यहां आप चूक सकते हैं। नाराज श्रोताओं में से एक ने मुझे एक बार कहा था: "10 इंजीनियर आपके सामने बैठे हैं, जो अपने जीवन के अधिकांश समय के लिए तेल उत्पादन पर काम कर रहे हैं, और आप हमें बता रहे हैं कि 20 मिनट के लिए उत्पादन में गिरावट का विश्लेषण कैसे किया जाए?" और यह अच्छा है कि उन्होंने यह कहा, क्योंकि मेरे पास एक और 20 मिनट के लिए समान सामग्री थी।

यही कारण है कि। ऐसा विचार जो मेरे लिए स्पष्ट नहीं है। यह स्पष्ट रूप से बताना महत्वपूर्ण है कि आप अपने दर्शकों से क्या कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, एक और 10 एम रूबल आवंटित करने के लिए, 5 डेवलपर्स को किराए पर लें, विभाग को कम करें, बॉयलर में तापमान बढ़ाकर 700C करें, परिचालन ऋण की भविष्यवाणी पर परियोजना शुरू करें। यह असहज है। हमेशा यह महसूस होता है कि "व्यवसाय" बेहतर जानता है, और यह एक पागल प्रस्ताव बनाने के लिए डरावना है। लेकिन अगर दर्शकों को यह समझ में नहीं आया कि वास्तव में वे उससे क्या चाहते हैं, तो सब कुछ सुनी-सुनाई रिपोर्ट तक ही सीमित रह सकता है। वे सुनते हैं, धन्यवाद कहते हैं और आगे जाकर अपना व्यवसाय करते हैं।

"व्यवसाय" शायद बेहतर जानता है, लेकिन इस समय "व्यवसाय" को पूरी तरह से अलग चीजों के साथ कब्जा किया जा सकता है: संयंत्र आग पर है या सेंसर से ऐतिहासिक डेटा के अप्रासंगिक रूप से मिटाए गए हिस्से पर हैकर्स। (ये सभी वास्तविक स्थितियाँ हैं)। विषय क्षेत्र में एक विशेषज्ञ के रूप में व्यवहार करें: आपने डेटा का विश्लेषण किया, अंदर से प्रक्रिया को देखा। किसी भी मामले में, एक गलत प्रस्ताव भी रचनात्मक चर्चा को जन्म दे सकता है।

हाल ही में, मैंने ग्राहकों में से एक के लिए बहुत अच्छा काम किया: मैंने कई स्रोतों से 3 साल के लिए डेटा का विश्लेषण किया। उन्होंने कई एक्सेलसियस एक्सेल टेबल्स और वर्ड डॉक्यूमेंट्स को ढूंढा, उन्हें ई-मेल द्वारा भेजा, उम्मीद है कि कई प्रोजेक्ट लॉन्च किए जाएंगे। जवाब में, उन्होंने कहा: "हाँ, यह बहुत दिलचस्प है!"। और वह यह है। अब मुझे समझ में आया कि कोई और जवाब नहीं हो सकता है।

कैसे। प्रस्तुति चार्ट पत्र चार्ट से अलग हैं। पहले मामले में, हम दर्शकों की प्रतिक्रिया देखते हैं, किसी भी समय हम सवालों के जवाब दे सकते हैं, स्पष्टीकरण दे सकते हैं। इसलिए, अक्षरों के लिए चार्ट में विस्तार का स्तर अधिक होना चाहिए।

भाग 2: प्रभावी दृश्य चुनना

लेखक डेटा की कल्पना करने के लिए अच्छे तरीकों की एक सूची प्रदान करता है। मेरे लिए असामान्य से: साधारण पाठ और ढलान का उपयोग करके दृश्य।

सरल पाठ। यदि एक अंक में कुछ व्यक्त किया जा सकता है, तो अनुसूची की आवश्यकता नहीं हो सकती है।


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हाल ही में मैंने एजेंटों के साथ बस्तियों की निगरानी और पूर्वानुमान के लिए एक परियोजना पेश करने के लिए इस विचार का उपयोग किया: "एक एजेंट के दिवालियापन के समय संचित ऋण के 7,000,000 रूबल ।" प्रभाव अद्भुत था, दर्शकों ने तुरंत सही तरीके से ट्यून किया।

ढलान चार्ट। एक बार, मैंने एसएएस जेएमपी से समानांतर भूखंडों का उपयोग किया। कुछ इसी तरह। दुर्भाग्य से, कई वातावरणों में ऐसी कोई दृश्य विधि नहीं है, लेकिन यह बहु-कारक तुलना के लिए आदर्श है:


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हाल ही में हर्बे पर एक लेख था " आईटी में सबसे अच्छा नियोक्ता:" माय सर्कल "पर अनुमानों की सेवा का पहला परिणाम "। एक समयरेखा थी जिसके कारण टिप्पणियों में चर्चा हुई:



लगभग सभी मामलों में औसतन छोटी कंपनियों को बड़ी कंपनियों की तुलना में अधिक दर्जा दिया जाता है। मैं सोच रहा था, लेकिन क्या यह औसत छोटी कंपनी से एक अच्छे बड़े में स्विच करने का मतलब है? ढलान ग्राफ का उपयोग करते हुए तुलना का परिणाम:



बुरे दृश्य के तरीके। पुस्तक के लेखक ने पाई, डोनट आरेखों के उपयोग के खिलाफ चेतावनी दी है, और 3 डी का उपयोग न करने की सलाह भी दी है।

पाई चार्ट। मैं अपने लिए जानता हूं: जब मैं एक पाई चार्ट देखता हूं, तो मैं तुरंत उस पर संख्या (प्रतिशत) की तलाश शुरू कर देता हूं। और अगर कोई संख्या नहीं है, तो बस इसे छोड़ दें। लोगों के लिए कोणों की तुलना एक प्रोट्रैक्टर के बिना करना मुश्किल है। पाई चार्ट से आगे बढ़ने पर केवल एक चीज खो जाती है, यह इस तथ्य का एक दृश्य है कि सभी भाग एक साथ पूरे एक (100%) बनाते हैं। लेकिन अगर एक पूरे के रूप में पाई चार्ट काम नहीं करता है, तो यह अब महत्वपूर्ण नहीं है।

डोनट चार्ट। परिपत्र से भी बदतर, क्योंकि कोणों की तुलना करने के बजाय, आपको आर्क्स की लंबाई की तुलना करनी होगी।

3 डी। एक्सेल का उपयोग करके बने कुछ उदाहरण।

आपको क्या लगता है कि डी के बराबर है?



इतना ही नहीं, आपको अपनी उंगली को 35 के मान पर ट्रेस करने की आवश्यकता है (यह आपकी आंखों के साथ एक मोड़ बनाने के लिए मुश्किल है), इसलिए 35 सही नहीं है। सही मान 40 है!

पाई चार्ट के साथ संयुक्त 3 डी सामान्य रूप से अद्भुत काम करता है। B की तुलना में C कितना बड़ा है? कम से कम के बारे में?



वास्तव में, C, B से 5% कम है और वे क्रमशः 30% और 35% हैं! सिर्फ डेटा की कल्पना करने के लिए 3 डी का उपयोग न करें।

भाग 3: कचरा आपका दुश्मन है!

ग्राफ पर प्रत्येक तत्व एक संज्ञानात्मक भार वहन करता है। विज़ुअलाइज़ेशन के सिग्नल-टू-शोर अनुपात जितना अधिक होगा, उतना बेहतर होगा। समझ में नहीं आने की अड़चन, निश्चित रूप से। अतिरिक्त तत्व पहली नज़र में ग्राफ को दृष्टिगोचर बनाते हैं, जो वास्तव में बहुत अधिक जटिल है। परिणामस्वरूप, दर्शकों का एक हिस्सा प्रयास नहीं करता है और दृश्य को समझने के लिए समय व्यतीत करता है। यह अक्सर मेरे लिए होबे पर होता है: "ओह! यह ग्राफ दिलचस्प लगता है, लेकिन किसी तरह यह बहुत जटिल है। शायद मैं एक बुकमार्क छोड़ दूंगा, और मैं अगली बार समझूंगा। " हैबे के लेखों के लेखक इस तरह के फैसले से कुछ भी नहीं खोते हैं। लेकिन एक संभावित ग्राहक, निवेशक, कर्मचारी या नियोक्ता मेरी जगह दिखाई दे सकते थे।

पुस्तक के लेखक बताते हैं कि रेखांकन पर क्या बकवास है, और इससे कैसे निपटना है। बस एक उदाहरण दीजिए।

यह था:

इस तथ्य के बावजूद कि ग्राफ़ एक बहुत ही सरल "खोजने" की कल्पना करता है, मेरा पहला विचार है: "उह?"। मस्तिष्क जानकारी में देरी करने के लिए ताकत बर्बाद करने से इनकार करता है।

यह बन गया:

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दिमाग अब घबराता नहीं है। समझने की इच्छा थी।

भाग 4: अपना ध्यान केंद्रित करें

थोड़ा व्यायाम। निम्नलिखित तस्वीर में अंकों की संख्या "3" की गणना करें।



मैं निश्चित रूप से यह कार्य नहीं करूंगा, सबसे अधिक संभावना है कि आपने इसे भी नहीं किया है। एक साधारण व्यक्ति (एक प्रतिभाशाली नहीं) के लिए प्रदर्शन करने का एकमात्र तरीका बाईं ओर से दाईं ओर ऊपर से नीचे तक एक पंक्ति में सभी नंबरों को देखना है। सही उत्तर 6 है।

अब निम्न चित्र को देखें। कार्य को पूरा करना अब कितना आसान है:



अध्ययनों के अनुसार, चार्ट देखने के 8-10 सेकंड में एक व्यक्ति यह तय करता है कि उसे अधिक समय बिताना चाहिए या क्या उसका ध्यान किसी और चीज की ओर मोड़ना बेहतर है। विशेषताओं के बिना चार्ट जो ध्यान आकर्षित करते हैं वे पहले चित्र के समान हैं। सबसे अधिक संभावना है, दर्शकों को समझने के लिए बहुत आलसी होगा, और 8 सेकंड के बाद, वे कोई जानकारी प्राप्त किए बिना, ब्याज खो देंगे। यदि ग्राफ़ दूसरी तस्वीर जैसा दिखता है, तो दर्शक एक नज़र में चयनित जानकारी को पकड़ लेते हैं। तेजी से यह एहसास होता है। और यहां तक ​​कि अगर 8 सेकंड के बाद भी पाठक अपना ध्यान किसी और चीज की ओर लगाते हैं, तो सूचना का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा प्राप्त होगा।

इस चार्ट से जानकारी प्राप्त करने का एकमात्र तरीका इसे पूरा पढ़ना है:



संशोधित कार्यक्रम तुरंत दर्शकों का ध्यान एक विशिष्ट "खोज" पर खींचता है: ध्वनि इन्सुलेशन के साथ कुछ किया जाना चाहिए।


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भाग 5: एक डिजाइनर की तरह सोचें

मेरे लिए, डिजाइनर ऐसे लोग हैं जो सुंदर चित्रों को चित्रित करते हैं। मैं डिजाइनर नहीं हूं, मुझे कभी सुंदर तस्वीरें नहीं मिलीं। सौभाग्य से, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आसान है। यह निम्नलिखित बिंदुओं को ध्यान में रखते हुए ग्राफिक्स विकसित करने के लिए आवश्यक है: सामर्थ्य, पहुंच और सौंदर्यशास्त्र।

अवसर। जब हम दर्जी की कैंची लेते हैं, तो यह तुरंत स्पष्ट हो जाता है कि अंगूठे को कहां रखा जाए, और कहां - कुछ और उंगलियों को। शेड्यूल के साथ भी: दर्शकों को तुरंत समझना चाहिए कि इस शेड्यूल को कहां देखना है और क्या करना है। ऐसा करने के लिए:

1. महत्वपूर्ण बिंदुओं को हाइलाइट करें। विज़ुअलाइज़ेशन तत्वों के 10% से अधिक का चयन करने की सिफारिश की जाती है, अन्यथा प्रभाव खो जाता है। "कबूतरों के बीच बाज ढूंढना आसान है, लेकिन पक्षी की प्रजातियां होने पर यह और कठिन हो जाता है।"
2. विकर्षणों को दूर करें। "पूर्णता तब प्राप्त होती है जब जोड़ने के लिए कुछ नहीं होता है, लेकिन जब हटाने के लिए कुछ नहीं होता है" - एंटोनी डी सेंट-एक्सुपरी।
   एक। सभी डेटा समान रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं। गैर-महत्वपूर्ण घटकों से छुटकारा पाएं।
   ख। जब भागों की आवश्यकता नहीं होती है, तो कुल मिलाकर।
   सी। अपने आप से समय-समय पर पूछें: अगर इसे फेंक दिया जाता है, तो क्या कुछ बदल जाएगा? परिवर्तन नहीं - इसे फेंक दो
   घ। पृष्ठभूमि के लिए पृष्ठभूमि आइटम भेजें। इसके लिए ग्रे कलर का इस्तेमाल करें।
3. सूचना का एक स्पष्ट पदानुक्रम बनाएँ। ध्यान आकर्षित करने वाली विभिन्न विशेषताओं का उपयोग करते हुए, अपने दर्शकों को वह क्रम दिखाएं जिसमें उन्हें जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, जैसा कि निम्नलिखित ग्राफ में है:

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उपलब्धता। अभिगम्यता की अवधारणा बताती है कि विभिन्न क्षमताओं वाले लोगों के लिए डिज़ाइन उपयुक्त होना चाहिए। इसमें विभिन्न अनुभव, ज्ञान, तकनीकी कौशल और विषय क्षेत्र में शामिल होने की डिग्री वाले लोग शामिल हैं। आप एक इंजीनियर हो सकते हैं, लेकिन अपने शेड्यूल को समझने के लिए उच्च तकनीकी शिक्षा के दर्शकों की आवश्यकता नहीं है:

1. ओवरकम्प्लीट न करें। यदि संभव हो, तो नेत्रहीन स्वच्छ फोंट (एरियल), स्पष्ट शब्दों, छोटे वाक्यों का उपयोग करें।
2. पाठ आपका मित्र है कम से कम, ग्राफ में एक शीर्षक और अक्ष नाम होना चाहिए। आइए देखें कि सरल पाठ ग्राफिक की धारणा को कैसे बदल सकता है:

कोई पाठ नहीं

यह चार्ट किस बारे में है?

न्यूनतम आवश्यक पाठ

कुछ तैयार किया जा रहा है: कुछ अनुप्रयोग हैं जिन्हें मई से प्राप्त की गई प्रक्रिया से कम संसाधित किया गया है।

बहुत सारा पाठ

अब सब कुछ स्पष्ट है: लोग चले गए हैं, टीम मुकाबला नहीं कर रही है, दो और विशेषज्ञों को नियुक्त करना आवश्यक है।



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सौंदर्य। हाल ही में हर्बे पर एक लेख " अंतर्राष्ट्रीय और स्थानीय टौह-समुदायों के YouTube चैनलों की टिप्पणियों का दृश्य " था। ईमानदारी से, मुझे अभी भी यह समझ में नहीं आया कि मुझे इसकी आवश्यकता क्यों है, और मुझे ग्राफ़ से कौन सी जानकारी मिल सकती है ... लेकिन वे कितनी सुंदर हैं! मैंने इसे खुशी के साथ देखा (बिना कुछ समझे)। अपने शेड्यूल के सौंदर्यशास्त्र पर अतिरिक्त समय और प्रयास खर्च करते हुए, आप इस संभावना को बढ़ाते हैं कि दर्शक उनके लिए अधिक रोगी और चौकस होंगे। तदनुसार, संभावना यह है कि दर्शक समझ जाएंगे कि आप क्या संदेश देना चाहते हैं।

ऐसा करने के लिए:

1. रंग का प्रयोग समझदारी से करें।
2. संरेखण पर ध्यान दें।
3. अधिक रिक्त स्थान (खाली स्थान) बनाएं।

एक ग्राफ को सौंदर्यवादी रूप में लाने का एक उदाहरण:

यह था

बन गया है

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भाग 6: विज़ुअलाइज़ेशन का महत्वपूर्ण विश्लेषण

लेखक अच्छी विज़ुअलाइज़ेशन के 5 उदाहरण देता है और विस्तार से जांच करता है कि उन्हें इस तरह क्यों बनाया गया है।

मुझे यह उदाहरण पसंद आया:


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1. एक विशिष्ट दृश्य पदानुक्रम: हम शीर्षक पढ़ते हैं, बोल्ड नंबरों पर जाते हैं, उनमें से हम दाईं से बाईं ओर "Unmet need (गैप)" पाठ पर जाते हैं। कुछ सेकंड में हम समझ लेते हैं: यदि कुछ भी नहीं किया जाता है, तो असमत की आवश्यकता बढ़ जाएगी।
2. "Unmet need (गैप)" से हम सभी लेबल पढ़ते हैं। हम समझते हैं कि नए निर्देशकों के मुख्य स्रोत कहाँ खो जाते हैं और इस तथ्य के कारण कि कॉलम सीधे हस्ताक्षरित हैं।
3. नकारात्मक स्तंभों का बहुत दिलचस्प विचार।

भाग 7: कथा पाठ

एक अच्छी कहानी रोमांचक है। साहित्य और सिनेमा के अनुभव के आधार पर, लेखक दिखाता है कि डेटा का उपयोग करके दिलचस्प कहानियों को कैसे बताया जाए। सुझावों में से एक: प्रस्तुति तैयार करने से पहले, एक "बड़ा विचार" (एक वाक्य में मुख्य विचार व्यक्त करें) और "तीन मिनट की कहानी" लिखें (पाठ के आधे पृष्ठ में मुख्य निष्कर्षों का वर्णन करें)।

प्रत्येक कहानी के 3 मुख्य भाग होते हैं: शुरुआत, मध्य और अंत।

1. प्रारंभ। एक समस्या का संकेत देता है। यदि कोई स्पष्ट समस्या नहीं है, तो शायद एक प्रस्तुति की भी आवश्यकता नहीं है। "मुझे इसमें क्यों दिलचस्पी लेनी चाहिए?"
2. बीच का । दिखाता है कि समस्या को कैसे हल किया जा सकता है। "मैं प्रस्तावित निर्णय क्यों ले सकता हूं?"
3. अंत। कार्रवाई के लिए एक कॉल। "समस्या को हल करने के लिए मुझे अभी क्या करना शुरू करना होगा?"

दो मुख्य कथाएँ हैं:

1. कालानुक्रमिक क्रम में:

एक। समस्या की पहचान की
ख। स्थिति को बेहतर समझने के लिए एकत्रित डेटा।
सी। हमने डेटा का विश्लेषण किया (विभिन्न कोणों से स्थिति की जांच की, अन्य कारकों को ध्यान में रखा)
घ। एक समाधान मिला
ई। इस सब के आधार पर, हम अनुशंसा करते हैं कि आप निम्नलिखित कार्य करें

2. अंत से शुरू करें:

एक। ऐसा करने की सिफारिश की
ख। हम डेटा के साथ इस सिफारिश का समर्थन करते हैं।

भाग 8: यह सब एक साथ रखना

लेखक पुस्तक के सभी चरणों और पाठों के माध्यम से पाठक को एक उदाहरण के माध्यम से ले जाता है:

• एक बुरा शेड्यूल दिखाता है,
• बताता है कि प्रस्तुति प्रसंग क्या हो सकता है,
• एक अच्छा दृश्य तरीका चुनता है,
• सभी कचरा हटाता है
• यह निर्धारित करता है कि दर्शकों का ध्यान कहाँ केंद्रित किया जाए, और इसके लिए आकर्षित करने वाली विशेषताओं का उपयोग किया जाए।
• सौंदर्य की दृष्टि से कार्यक्रम की ओर जाता है,
• एक पूरी प्रस्तुति तैयार करता है।

और आप पुस्तक में उदाहरण देख सकते हैं। मैं इसे पढ़ने की सलाह देता हूं।