最佳数据可视化课程七年级特征这是我在高中之前学到的一系列数据可视化提示中的第二个。如果您想收到未来的更新, 免费订阅.

即使作为一个孩子,我也可以键入快速。我的意思是真的很快。在四年级,我记得整个班级在我的电脑周围蜷缩在一起,看着我玩一个打字的游戏。在游戏中,如果你可以在一分钟内键入足够的单词,大象会爬上梯子,然后潜入游泳池。这显然是我们当时许多人看到的最酷的事情,并成为唯一能够创造这种魔法的阶级的人,我的名声已经达到尖锐。

在四年级,我每分钟推70个单词。由于婴儿现在带着iPhone,我不确定这是令人印象深刻的。但这是大约1992年,当时在我的学区,每个教室都有两台电脑。虽然它很容易休息,但我的宏伟成就让数字大象潜入一个游泳池,我一直在练习和更快地变得更快。

在第七年级强制性介绍的第一天,老师给了我们所有的练习来衡量我们的技能水平。在练习期间,我们观看了一个显示器,可以尝试在三行之一上键入单词,所有这些都具有不同的速度。伴随着谦卑,我选择了三行的第二次最快,但没有犯一个错误。老师要求在第一堂课后跟我谈谈,而我以为我遇到麻烦,她就是告诉我,我将在剩下的学年中做自己的运动。我已经在每分钟输入100多个单词。

由于我的打字能力而与全年不同,因为我的班级中的任何人都没有疑问,他们将在年底赢得打字比赛。

那是我学习了我最好的数据可视化提示之一。

在比赛期间,老师让我们五分钟从一本书键入尽可能多的单词。我们会校对结果并计算我们输入的单词数量。这对我来说是一个垒球,我已经准备好去了甾醇的巴里债券,并设定了一个历史的印度森林中学记录。

我记得下一个非常生动的事情。五分钟后,我已经填满了几乎 全部的 页面与单个间隔的副本。我没有提到这是在打字机上。这是一个真正的灵感努力 140 单词每分钟。自从我定时已经有一段时间了,但我甚至不确定我可以再做一次。

下一步是校对结果以键入错误以获得精度。虽然我比其他课程更多的线条校对,但这件事几乎是无可挑剔的;毫无疑问,我做过的最好的工作。但有些事情是困扰着我的 最后 线。它只是没有与文本块的其余部分排队。我盯着它盯着它,盯着它,只是找不到为什么它没有排队。作为页面的其余部分是完美的,我将未对准的错位本身是完美的。毕竟,这个打字机从未在五分钟内处理过这种类型的工作量。我转过了我的论文。

在剩下的时间内,老师渐变了论文,所以她可以在一小时结束时报道胜利者。然后她已经准备好了大公告......

“你认为谁赢得了比赛?”,她问众多沾沾自喜欢。每个人都转过身来回头看看我。

“如果你认为你赢了比赛, 养你的手“,她甚至问世更沾沾自喜。没有人养了他们的手–谢天谢地,包括我。我的蜘蛛感觉刺痛了一些东西,加上我没有理由夸耀。

事实证明我没有赢得比赛,因为它是一个 校对 比赛。我错过了 单身的 我键入的700 ish单词中的错误。老师稍后会确认它是每分钟单词的历史记录,并且99.9%的准确性也很难打败。唉,我抓到的错误的百分比为0%。一个角色缺失。我的直觉告诉我一些事情,但我根本不能把我的手指放在上面。

同样的故事可以应用于 我在六年级学习的最佳数据可视化技巧,但我学到的课程是:

如果有些东西似乎,它可能是。

当我是质量检查数据源,仪表板或用户体验时,这种经历常常在我的脑海中表现出色。并且有充分的理由。我发现几乎每次刚刚似乎都休息,进一步的探索通常会在数据可视化显示数据的情况下揭示错误。

我的个人创作方法 决策仪表板 包括两个不同的质量保证步骤;在数据可视化在共享数据可视化之前,数据准备好一次性之后。除了三角测量数据以确保仪表板的数据与数据源相匹配,如果在任何点似乎似乎似乎关闭,直到我找到原因。

在数据可视化中,如在我的第七年级打字课程中,比赛不是创造最好的识别工作;这是为了创造可能导致积极影响的最准确的工作。

谢谢阅读,
– Ryan