返回数据提示页面

3种方式心理模式可以提高数据可视化

策略

无论您是否了解它,您都在不断认识到日常生活中的模式。想想你在坐下的餐厅去晚餐时’从来没有去过以前。即使你’首次尝试餐厅,您将对事件的顺序进行一些预期,通常如此如此:

–你走进去,被展示你的桌子的主人或女主人问候
–服务员来介绍自己并拿走你的饮料
–返回饮料后,服务员拨打您的晚餐订单
–在整个饭中,服务员可能会在一段时间内停止,以确保你做得好并重新填充饮料
–餐后,服务员将为“拯救甜点”的拯救空间做出一个糟糕的笑话
–拒绝后,他们将从口袋里产生你的账单,或者跑到登记册以获得它
–你付出并继续前进

这是众多例子之一 心理 架构(不要混淆 数据库 架构)在日常生活中。这些模式有助于社会对齐多样化的观众,并帮助我们非常有效地处理不同的情况。这些模式如此强大,并根深蒂固的模式对模式的破坏可能会令人困惑和挑战克服。作为一个极端的例子,想象一下,从上面出现在餐厅,让服务员在你坐下来之前给你一个检查。

餐厅模式以直观的顺序进行,因此不太可能变化很大,但您也创建了根据自己的生活经历和世界观的个人服务模式。这些期望有助于您避免“重新监视车轮”,因为您之前经历过相同或类似的情况并知道如何处理它。

模式在数据可视化中发挥着重要作用,因为他们有能力制作或打破可视化数据的两个最大好处:减少时间洞察力并提高见解的准确性。挖掘观众的模式,您可以提高他们的经验;扰乱他们的模式,你冒着错误方向引领观众的风险。

此帖子共享三种方法来利用模式来提高数据可视化。


相关视频教程:

Premier Tableau Elearning. 来自PlayFair数据电视


 

架构1:空间背景

地图帮助我们处理数据,因为除了数据点,它们还提供帮助我们分析的空间上下文。考虑以下条形图,显示每个部分的最低成本参加超级碗50:

数据可视化 - 空间 - 上下文 - 模式 - 栏图

这在最佳实践中具有良好的数据可视化,并且在此图表中肯定会发现有见解。但是,即使您不熟悉播放此游戏的体育场,也会立即添加空间上下文,帮助分析有意义。

数据可视化 - 空间 - 上下文 - 体型 -  Stadium-Map

我可以使用我的想法在我的体验中购买了我在我的经历中购买门票,在我的一生中购买了许多体育赛事,知道你是越来越近的中场,门票越昂贵。这将有助于减少我的洞察时间,因为我要更快地确定条形图上的数字是否对我有意义,或者如果我的架构存在中断,那么在这种情况下也会导致洞察力(即,如果低碗门票比上层甲板更少的钱。根据您尝试说明的故事,除了条形图或甚至代替条形图,可以有意义地显示这样的地图。为我的 参加超级碗50可视化的成本,我选择展示体育场地图和一条线图。

 

架构2:图标/形状/符号

一张图片讲述了千言万语。可以改善数据可视化的第二个模式是使用图标,形状和/或符号。图形之间有一种细线,可以增强数据可视化和ChartJunk,但是在高品质的情况下,图形有能力提供比单独的单词更多的信息。

在最基本的级别,思考在仪表板上的数字之前添加了多少值“+”或“ - ”标志。当习惯于显示KPI中存在正或负变化时,只有一个角色会减少洞察力的时间,并提高见解的准确性。以同样的方式向上或向下工作的箭头或三角形。

这是一个基本的例子,但是许多图形以这种方式工作,因为我们有关于他们的意思的先入为主的概念。看看我在可视化上使用的导航,运动的几率:

[单击图像查看完整交互式版本]

流行赔率

我使用图标而不是单词来显示不同的运动选项。在我看来,这使得观点更加引人入胜,但图标还提供了减少的优势,并经常消除语言障碍。

在另一个示例中,我使用了足球运动员的多边形地图来帮助说明身体部位导致NFL中最多的碰撞:

[单击图像查看完整交互式版本]

什么碰撞 - 原因 - 最令人震惊的脑震荡

我本可以通过碰撞源简单地制作了条形图,这将是一种精细的方法,而是通过将热门图叠加到玩家的形状上,观看者可以利用它们现有的模式来处理视图并发现见解。

 

架构3:颜色

无论好坏,我都打赌你将绿色与良好和红色联系起来。我不确定那个先进的诞生,但它似乎与我们留下来。这是一个模式。你不必教你的观众红色和绿色意味着什么;他们知道(或者认为他们知道,所以要小心!)。

我不建议科学(色盲)和个人原因(我相信这是丑陋的)这一型架构的一个例子,但这是你可以利用的模式,以帮助您的受众感知您的数据可视化。

了解您的受众现有的协会可以帮助您帮助他们减少他们的洞察力,提高他们见解的准确性。它既有方式一样,所以要小心不要完全扰乱他们的模式。如果您正在进行有关水果的可视化,请不要彩色橙色紫色和葡萄橙色。

如果您在普通的绿色/红色或蓝色/橙色调色板外使用颜色,请保持一致,因此您的受众将变为了解您对颜色的使用。

以深思熟虑的方式利用这三个模式可以走很长的路要能够最大化数据可视化的两个最大好处:减少洞察力和提高见解的准确性。至少,请注意,您的受众有自己的先进性,并破坏它们可以使您的受众在数据可视化中找到价值更具挑战性。

谢谢阅读,
– Ryan

 

此内容从我的书中摘录 实用的Tableau:来自Tableau Zen Master的100个提示,教程和策略 由O'Reilly Media Inc.出版,2018年ISBN:978-1491977316。 在亚马逊那里找到这本书.