Reconociendo los tres rasgos de un eficaz visual

Cuando su blanco y negro de la maqueta es completa, ya está listo para añadir los oh-tan-poderosos efectos visuales que harán estallar. Es por eso que usted comenzó este viaje, para empezar, ¿no? Al agregar imágenes a tu maqueta, es importante centrarse en la adición de efectos visuales eficaces. Lamentablemente, debido a la falta de liderazgo y la formación en la industria de inteligencia de negocios (BI), toneladas de visualmente atractivos, pero ineficaces visualizaciones de datos proporcionan un valor cero. Sólo hacer una búsqueda en Internet para visualizaciones de datos

para ver algunos ejemplos.

La siguiente tabla muestra los tres rasgos principales de una efectiva visual.

Tres rasgos de un Visual Efectiva

Característica	Detalles
Los datos son claros.	Asegúrese de que los datos son claros, tanto en anddisplay propósito.
Visual ajuste a los datos.	Ya sea que elija un gráfico o texto, asegúrese de que usted está usingthe derecho visual para el trabajo.
Las excepciones son fáciles de detectar.	Ya sea que esté destacando una comparación o valores atípicos en thedata, debería hacer más fácil para sus usuarios a identificar exceptionsin los datos.

La tabla anterior fue influenciado por Edward Tufte, quien es considerado como el padrino de la visualización de datos. Su libro La representación visual de la información cuantitativa, Segunda edición (Gráficos de Prensa), es uno de los libros más considerados, en el campo de visualización de datos. A pesar de que tiene un enfoque científico, es una lectura obligada para los datos a saber principiantes como para expertos.

Estos tres rasgos no son todo incluido, por lo que no deben esperar a tener todos ellos para decidir si un visual debe hacerlo en su maqueta. En cambio, los utilizan como directrices como usted elige sus efectos visuales. Los más rasgos que tiene en cada uno visual, más eficaz su saber en general datos serán!

Los datos son claros

Visuales eficaces muestran datos que está claro, tanto en presentación y aplicación, no distorsionadas de ninguna manera. Un error común es empujar demasiados datos en un solo visual, haciendo que el punto importante de los datos que se oculta, eclipsado, o distorsionada por todo el ruido. La siguiente figura muestra un buen ejemplo de una visualización de datos que utiliza un gráfico de anillos para mostrar qué tipos de dispositivos móviles la gente está utilizando. Ver cómo el efecto 3-D hace que sea muy difícil de entender los datos.

También es importante asegurarse de que el propósito de la visual es súper clara de modo que el usuario no tiene lugar a interpretaciones erróneas. Buenas visualizaciones de datos cuentan una historia de un vistazo, dejando al lector con ganas de más. Si la visualización de datos es confusa o mal interpretada, la mayoría de los usuarios se desconectan y lo abandonan. La siguiente figura muestra un ejemplo de una visualización confuso que representa el uso de la red social. Desafortunadamente los colores y porcentajes parecen tener ninguna relación y por lo tanto son muy confusas. ¿Se puede decir lo que la visualización está retratando?

Visual ajuste a los datos

Tiene la visual para ajustar los datos. Visuales son más que simples cartas, sin embargo, y algunos efectos visuales simplemente no encajan ciertos datos. Por lo general, usted puede presentar los datos en múltiples formas. Tu trabajo es encontrar la forma más eficaz de hacerlo.

Nunca se debe utilizar un gráfico circular, por ejemplo, para mostrar los datos con más de cinco puntos de datos o para mostrar todos los datos establecidos con poca o ninguna variación en magnitud. Del mismo modo, nunca se debe utilizar una tabla o cuadro de mando para mostrar una tendencia en el tiempo.

La siguiente figura muestra dos visualizaciones que trazan los mismos datos. El gráfico de líneas en la parte superior es la mejor opción para mostrar la tendencia margen sobre ventas en el 2014, ya que hace que sea descaradamente claro que los gastos de la compañía se han disparado muy por encima de sus ganancias. El gráfico de columnas en la parte inferior no transmite esa tendencia tan claramente. Los gráficos de columnas son los más utilizados para comparar los productos.

Las excepciones son fáciles de detectar

Ya sean en forma de alertas, comparaciones, o valores atípicos, las excepciones en los datos deben ser fáciles de detectar en una efectiva visual. Si una excepción requiere profundo análisis adicional para entender, lo más probable es que su visual no es eficaz.

Excepciones en visualizaciones de datos son muy poderosos y pueden agregar un gran valor. Cuando los usuarios pueden detectar excepciones y descifrar rápidamente, saben si se necesita atención inmediata, moderada o ligera. Destacando excepciones también ofrece información sobre posibles tendencias que pueden requerir atención.

La siguiente figura muestra un gráfico que utiliza una alerta para poner de relieve algunas de las excepciones en la tendencia de los datos de ventas.