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数据可视化三冠框架:心理学

策略 尖端

这是一系列关于我最新的数据可视化战略框架的四个帖子。 订阅这里 for future updates.

如上所述 三重皇冠框架简介,心理学是第三个和最终指导支柱,我认为导致创造最好的数据可视化。然而,尽管被认为是最后一个,但数据可视化的心理方面发生在其他任何事情之前。即使是首先考虑战略框架,也是进入数据或设计之前发生的心理运动。

因此,我将心理学转移到主要支柱,并提供三个心理学如何提高数据可视化的例子。这篇文章将提供一些关于了解观众的重要性的背景,介绍了心理模式的概念,并分享了我的个人方法,以明确介绍数据可视化的价值。


相关视频教程:

Premier Tableau Elearning. 来自PlayFair数据电视


 

知道你的观众

每次我开始新的数据可视化项目时,我都会以我称之为我的“~two重要的问题”。我问的一个问题是 成功的测量是什么? 毕竟,如果你甚至没有,你怎么知道要想象什么 知道你是如何测量的 ?甚至在此之前,我询问我认为是要提出任何项目的最重要的问题: 谁是观众?

这个问题的答案对于您的成功至关重要,因为不同的受众将以不同的方式消耗/察觉/察觉您的工作。了解这些差异并定制您的输出使您在基于您提供的洞察力采取的行动中获得最佳机会。

例如,我为CEO创建的仪表板看起来与我为同学创建的仪表板相比不同。在第一个例子中,我可能会煮沸到顶部的见解,如果我感到勇敢,甚至就接下来的行动提供了一些建议。对于后一个受众,我可以在额外的灵活性(如过滤器或仪表板操作)中构建,因为我很自信他们将探索在数据中发现自己的见解。

作为沉重的用户和Tableau Public的倡导者,我可能为一个主流受众设计设计。因为大多数我的 最好的Tableau公共仪表板 关于体育,我的观众aren aren'10€™必须数据人员,我需要以易于理解的非分析师易于理解的方式传达洞察力。如果您曾在类似的情况下,我建议与不熟悉您正在可视化主题的人分享您的工作。本练习将提供有关洞察力是否与您认为的是直观的有价值的反馈。我最喜欢测试我的体育相关的可视化的受众:我的妈妈。 ðÿ™,

谁是您的观众三重皇冠框架,用于数据可视化

 


使用心理模式

心理学模式是我们已经建立在我们一生中以造成世界的无数模式。例如,一个年轻的孩子可能会学会马是什么,并且假设一匹马是马的第一次遇到一个人(所以这些模式可以随着时间的推移学到更多时间)。这些模式可用于以两种大的方式改进数据可视化:(1)以帮助您的最终用户更有效地处理您的可视化,并且(2)以导致期望的中断,为分析提供起点。

为了帮助将这个想法带到生活中,看看以下可视化。此条形图显示超级碗50期间每节的最低票价。

数据可视化 - 空间 - 上下文 - 模式 - 栏图

此图表是完全可以接受的,并且许多人将被认为是在“最重要的实践中”。我们有能力以极大的准确性比较棒的长度,并将它们排序使其变得更加容易。但是,我想让我的主流受众更轻松地处理可视化,因此我将相同的数据映射到Leviâ€的体育场地图(超级碗50的主机)。

数据可视化 - 空间 - 上下文 - 体型 -  Stadium-Map

现在,甚至不知道这些部分的名称,观众可以利用他们现有的模式来了解数据。这是我的大多数观众从未去过这个场地,但他们希望门票价格更昂贵,他们对该领域的更近。在这种情况下,我帮助他们更有效地处理仪表板。如果其中一个顶部角落有一个红色部分,这会对期望产生中断,并提供分析的起点。

有关此主题的更多信息,请参阅 3种方法可以利用心理模式,以改善数据可视化.

 

显式介绍数据可视化的值

第三,我将分享我最喜欢的练习,以获得某些受众从他们的电子表格方法转移到数据分析。这是一个挑战,许多数据可视化从业者面临和我地址的挑战 电子表格不是数据可视化。我找到了以下练习,为参与者提供了什么样的东西,并为所有人销售了它们的承诺。

首先,我向他们向他们展示了Suppersore DataSet的子类别和月份的销售交易会。我问他们最基本的业务问题:什么是最高的数字?如果它没有足够长的时间来证明这一点,你也可以要求观众呼出最低号码,这极大地让他们开始从一开始就开始处理视觉。

按子类别文本表销售月份

在听到不正确答案的30-60秒后,我添加了颜色的预先分级属性,并显示与突出显示表相同的数字。

按子类别突出表的销量

妙语立即显而易见,并且很明显数据可视化有助于减少洞察力的时间并提高洞察力的准确性。在使用这项练习之前,我是斯蒂芬的粉丝很少有九欧元的例子,但我发现更多成功显示交叉表和突出显示表之间的这种演变。

我的理论为什么这个锻炼工作很好,是双重的。第一的, 交叉表现是大多数公司报告今天的样子。我喜欢认为观众有一个〜oh的Crap™时刻,并意识到他们一直在做错事。如果您可以回答最高/最低数字的基本业务问题,您如何期望找到更有价值的见解?

其次,这项运动有一种转移令人信服的责任的方式。它不再是我试图谈论我的观众进化他们的分析方法,而是他们看到它自己,他们认为数据可视化的实践不同。

谢谢阅读,
– Ryan