De 9 bästa datavisualiseringsmetoderna som ger mervärde till alla rapporter

Professionella dataanalytiker använder datavisualiseringstekniker som grafer, diagram och kartor för att skapa rapporter från numeriska data. Dessa visuella element hjälper andra att förstå mönster, trender och extremvärden i alla datauppsättningar.

Genom att känna till och använda de bästa datavisualiseringsteknikerna kan du också förbättra dina projektrapporter. Läs vidare för att bli din egen dataanalytiker eller lär dig mer om matematisk visualisering av data.

1. Choropleth karta

Du kan använda en choropleth-karta för att visualisera geografisk platsrelaterad data. Du måste använda en färggradient för att visa de minskande eller ökande datavärdena när färgen bleknar eller fördjupas.

Denna datavisualiseringsteknik gör att du kan se förändringar av datavariabler från en region till en annan. Du kan använda den här tekniken för att visualisera befolkningstäthet, sysselsättningsgrad, etc. Om du vill ta reda på den landmässiga konsumtionen av dina tjänster eller innehåll är denna teknik också användbar.

Du hittar Google Data Studio Geodiagramelement praktiskt för att skapa choropleth-kartor. Du kan lägga till din data i Google Sheets och sedan importera den till Google Data Studio för att skapa olika vyer av din choropleth-karta. Dessutom får du också en interaktiv grafik som visar underliggande data när du för muspekaren över någon del av kartan.

2. Stapeldiagram

Stapeldiagram är avgörande för att visualisera datajämförelser mellan flera komponenter i datan. Till exempel är att jämföra intäkter från räkenskapskvartal eller år den vanligaste tillämpningen.

Du måste placera kategorierna som du vill jämföra på en axel. På den andra axeln måste du behålla de uppmätta värdena. Beroende på värdena för denna andra axel kommer längden på staplarna att variera.

Du kan göra dina stapeldiagram mer informativa genom att lägga till olika färger, 3D-effekter, legender, interaktiva datavyer, etc. Google Data Studio erbjuder dig flera former av stapeldiagram. Du kan välja mellan kolumn/staplad kolumn, stapel/staplad stapel, etc.

3. 3D-kartor

3D-kartor är i huvudsak diagram gjorda av staplar eller kolumner på en geografisk karta. Du kan använda den här typen av diagram för att visa upp din förmåga till teknik när du presenterar rapporter för publiken. 3D-kartor är idealiska för datamängder relaterade till produkter, tjänster eller befolkningsdata som länkar en specifik region på jorden.

Microsoft Excel har en utarbetad funktion för att skapa sådana coola bilddatavisualiseringar. Det heter Microsoft 3D-kartor. Du hittar den på Föra in fliken i Excel-bandet.

4. Sankey-diagram

Denna datavisualiseringsteknik är lämplig för att visa hur data flödar. En ruta med vanlig text eller rektangel representerar enheterna eller noderna i din datamängd. Bågar eller pilar med olika bredd representerar länken mellan ovanstående noder.

Bredden på pilarna eller bågarna är direkt proportionell mot vikten av dataflödet. Därför är det här diagrammet användbart för att visualisera stora datamängder relaterade till flödet av resurser som energi, pengar, tid, etc., i ett projekt.

5. Nätverksgrafer

Du kan visa förhållandet mellan flera enheter genom att skapa ett nätverksdiagram. På en nätverksgraf representerar noder eller hörn varje enhet. Kanter eller länkar representerar kopplingen mellan dessa noder.

Du kan använda nätverksdiagram för att hitta mönster, anomalier och insikter från stora datamängder som kopplar samman flera enheter. Alternativt kan du använda ett nätverksdiagram för att lösa eventuella flaskhalsar kring projektuppgifter och deluppgifter genom att länka alla resurser och statusar.

6. Tidslinjediagram

Tidslinjediagram hjälper dig att visualisera händelser eller uppgifter i kronologisk ordning. Den har breda tillämpningar för att hantera flera uppgifter och projekt. De inblandade personerna kan enkelt identifiera projektframsteg eller flaskhalsar när du visualiserar uppgiftsrelaterad data i tidslinjediagram.

Vanligtvis är tidslinjediagram linjära. Nyckelhändelserna, uppgifterna och deluppgifterna visas på axeln. Du kan också göra dina tidslinjer mer attraktiva genom att infoga grafik, miniatyrbild av dokument, länkade resurser, milstolpar, deadlines, etc.

Gantt-diagram är strömlinjeformade tidslinjediagram. Du hittar många gratis att använda Gantt-diagrammallar i Microsoft Excel mallbibliotek. Du kan välja vilken mall som helst som matchar ditt projekt och justera den lite för att göra omfattande projekttidslinjer.

Relaterad: Hur man gör en scatterplot i Excel och presenterar dina data

7. Trädkarta diagram

Treemap-diagram kommer från den berömda informationsvisualiseringen och beräkningsmetoden treemapping. Visualisering av stora hierarkiska datamängder sker på kapslade rektanglar. Dina data ser mycket organiserade ut i grenar och undergrenar.

Du behöver en datamängd med två kvantitativa värden för varje produkt eller tjänst eftersom rektanglarna visualiserar två datavärden. Ett trädkarta är idealiskt för att visualisera en enorm datamängd med många attribut på en skärm.

Färgen och dimensionen för varje rektangel är direkt relaterade till de underliggande värdena. Därför blir det verkligen lätt att upptäcka anomalier eller mönster om du skapar trädkartor för stora datamängder.

8. Spiraldiagram

Spiraldiagram visualiserar effektivt stora datamängder på en enda skärm. Du kan visa underliggande data som punkter, kolumner eller linjer. Du kan också färgkoda data för enkel visualisering.

Vanligtvis måste du sätta startpunkten för dina data i mitten av spiralen och flytta utåt när din data växer. Spiralplots är idealiska för att visualisera följande data: årlig studentnärvaro, anställdas närvaro, sålda produkter, webbplatstrafik, etc.

9. Pyramiddiagram

Pyramiddiagram är idealiska om du behöver visualisera datamängder i en hierarki. Du kommer att se olika pyramiddiagram med många visuella effekter. Men det är helt enkelt en triangel med olika sektioner åtskilda av linjer.

Dessa åtskilda sektioner av triangeln har vanligtvis olika höjder och bredder. Värdet på de underliggande data definierar volymen av de separerade sektionerna. Vanligtvis bör avsnitten med hög volym eller bredare innehåll innehålla ett allmänt ämne.

Sektionen med minst volym bör innehålla ett nischämne från det allmänna ämnet som sitter längst ner. Du kan skapa pyramiddiagram för att bättre förstå din affärsmodell, sålda produkter, kundsegment, etc.

Få värdefulla insikter från dina data

Dessa är de vanligaste datavisualiseringsteknikerna som täcker en mängd olika datamängder. Du kan enkelt skapa någon av ovanstående diagram eller grafer genom att öva några gånger. Om du är en elev är det här de lämpliga metoderna för tolkning av matematiska data för att komma igång.

Medan du använder ovanstående tekniker i ditt arbete eller i din skola, vet också att Google Data Studio hjälper dig att göra fantastiska datavisualiseringar med några få klick.

De 8 bästa funktionerna i Google Data Studio för dataanalys och visualisering

Vill du imponera på din publik med handlingsbara datainsikter och övertygande visualiseringar? Kolla in dessa funktioner i Google Data Studio.

Läs Nästa

Om författaren