De 9 beste methoden voor gegevensvisualisatie die waarde toevoegen aan alle rapporten

Professionele data-analisten gebruiken datavisualisatietechnieken zoals grafieken, grafieken en kaarten om rapporten te maken van numerieke gegevens. Deze visuele elementen helpen anderen de patronen, trends en uitbijters in een dataset te begrijpen.

Door de beste technieken voor datavisualisatie te kennen en toe te passen, kunt u ook uw projectrapporten verbeteren. Lees verder om uw eigen data-analist te worden of leer meer over de wiskundige visualisatie van data.

1. Choropletenkaart

U kunt een choropletenkaart gebruiken om geografische locatiegerelateerde gegevens te visualiseren. U moet een kleurverloop gebruiken om de afnemende of toenemende gegevenswaarden weer te geven naarmate de kleur vervaagt of verdiept.

Met deze techniek voor gegevensvisualisatie kunt u de verandering van gegevensvariabelen van de ene regio naar de andere zien. Je kunt deze techniek gebruiken om de bevolkingsdichtheid, werkgelegenheidsgraad, etc. in beeld te brengen. Als u het landelijke verbruik van uw diensten of inhoud wilt weten, is deze techniek ook handig.

Je vindt de Google Data Studio Geo-kaartelement handig voor het maken van choropletenkaarten. U kunt uw gegevens toevoegen aan Google Spreadsheets en die vervolgens importeren in Google Data Studio om verschillende weergaven van uw choropletenkaart te maken. Bovendien krijgt u ook een interactieve afbeelding die de onderliggende gegevens laat zien wanneer u uw muiscursor over een gebied van de kaart beweegt.

2. Staafdiagram

Staafdiagrammen zijn cruciaal om gegevensvergelijkingen tussen meerdere componenten van de gegevens te visualiseren. Het vergelijken van inkomsten uit financiële kwartalen of jaren is bijvoorbeeld de meest voorkomende toepassing.

U moet de categorieën die u wilt vergelijken op één as plaatsen. Op de andere as moet je de gemeten waarden behouden. Afhankelijk van de waarden van deze tweede as, zal de lengte van de staven variëren.

U kunt uw staafdiagrammen informatiever maken door verschillende kleuren, 3D-effecten, legenda's, interactieve gegevensweergaven, enz. toe te voegen. Google Data Studio biedt u meerdere vormen van staafdiagrammen. U kunt kiezen uit kolom/gestapelde kolom, staaf/gestapelde staaf, etc.

3. 3D-kaarten

3D-kaarten zijn in wezen grafieken gemaakt van staven of kolommen op een geografische kaart. Je zou dit type diagram kunnen gebruiken om te pronken met je talent voor technologie bij het presenteren van rapporten aan het publiek. 3D-kaarten zijn ideaal voor datasets met betrekking tot producten, diensten of bevolkingsgegevens die een specifieke regio op de wereld met elkaar verbinden.

Microsoft Excel heeft een uitgebreide functie voor het maken van zulke coole picturale gegevensvisualisaties. Het heet Microsoft 3D-kaarten. Je vindt het op de Invoegen tabblad van het Excel-lint.

4. Sankey-diagram

Deze datavisualisatietechniek is geschikt om te laten zien hoe gegevensstromen. Een platte tekst of rechthoek vertegenwoordigt de entiteiten of knooppunten van uw dataset. Bogen of pijlen van verschillende breedtes vertegenwoordigen de link tussen de bovenstaande knooppunten.

De breedte van de pijlen of bogen is recht evenredig met het belang van de gegevensstroom. Daarom is deze grafiek handig om grote gegevenssets te visualiseren die verband houden met de stroom van bronnen zoals energie, geld, tijd, enz. In een project.

5. Netwerkgrafieken

U kunt de relatie tussen meerdere entiteiten weergeven door een netwerkgrafiek te maken. In een netwerkgrafiek vertegenwoordigen knooppunten of hoekpunten elke entiteit. Randen of links vertegenwoordigen de verbinding tussen deze knooppunten.

U kunt netwerkgrafieken gebruiken om patronen, afwijkingen en inzichten te vinden uit grote gegevenssets die meerdere entiteiten met elkaar verbinden. Als alternatief kunt u een netwerkgrafiek gebruiken om knelpunten rond projecttaken en subtaken op te lossen door alle resources en statussen te koppelen.

6. Tijdlijndiagrammen

Met tijdlijndiagrammen kunt u gebeurtenissen of taken in chronologische volgorde visualiseren. Het heeft brede toepassingen in het beheren van meerdere taken en projecten. De betrokken personen kunnen moeiteloos projectvoortgang of knelpunten identificeren wanneer u taakgerelateerde gegevens visualiseert in tijdlijndiagrammen.

Tijdlijndiagrammen zijn doorgaans lineair. De belangrijkste gebeurtenissen, taken en subtaken verschijnen op de as. U kunt uw tijdlijnen ook aantrekkelijker maken door afbeeldingen, miniatuurweergave van documenten, gekoppelde bronnen, mijlpalen, deadlines, enz. in te voegen.

Gantt-diagrammen zijn gestroomlijnde tijdlijndiagrammen. U vindt veel gratis te gebruiken Gantt-diagramsjablonen in de: Microsft Excel-sjablonenbibliotheek. U kunt elke sjabloon selecteren die bij uw project past en die een beetje aanpassen om uitgebreide projecttijdlijnen te maken.

Verwant: Een spreidingsplot maken in Excel en uw gegevens presenteren

7. Treemap-diagram

Treemap-diagram is afkomstig van de bekende boomdiagrammen voor informatievisualisatie en computermethoden. Visualisatie van grote hiërarchische datasets vindt plaats op geneste rechthoeken. Uw gegevens zien er goed georganiseerd uit in branches en subbranches.

Je hebt een dataset nodig met twee kwantitatieve waarden voor elk product of dienst omdat de rechthoeken twee datawaarden visualiseren. Een treemap-diagram is ideaal voor het visualiseren van een enorme dataset met veel attributen op één scherm.

De kleur en afmeting van elke rechthoek zijn direct gerelateerd aan de onderliggende waarden. Daarom wordt het ontdekken van anomalieën of patronen heel eenvoudig als u treemaps maakt voor grote datasets.

8. Spiraaldiagram

Spiraaldiagrammen visualiseren efficiënt grote datasets op een enkel scherm. U kunt de onderliggende gegevens weergeven als punten, kolommen of lijnen. U kunt de gegevens ook een kleurcode geven voor eenvoudige visualisatie.

Doorgaans moet u het beginpunt van uw gegevens in het midden van de spiraal plaatsen en naar buiten gaan naarmate uw gegevens groeien. Spiraalplots zijn ideaal voor het visualiseren van de volgende gegevens: jaarlijkse aanwezigheid van studenten, aanwezigheid van werknemers, verkochte producten, websiteverkeer, enz.

9. Piramidediagram

Piramidediagrammen zijn ideaal als u gegevenssets in een hiërarchie wilt visualiseren. Je ziet verschillende piramidediagrammen met veel visuele effecten. Het is echter gewoon een driehoek met verschillende secties gescheiden door lijnen.

Deze gescheiden delen van de driehoek hebben meestal verschillende hoogtes en breedtes. De waarde van de onderliggende gegevens bepaalt het volume van de gescheiden secties. Gewoonlijk moeten de secties met een hoog volume of bredere secties een algemeen onderwerp bevatten.

Het gedeelte met het minste volume moet een niche-onderwerp bevatten van het algemene onderwerp dat onderaan staat. U kunt piramidediagrammen maken om uw bedrijfsmodel, verkochte producten, klantsegment, enz. beter te begrijpen.

Haal waardevolle inzichten uit uw gegevens

Dit zijn de meest gebruikte datavisualisatietechnieken die een breed scala aan datasets dekken. U kunt eenvoudig een van de bovenstaande grafieken of grafieken maken door een paar keer te oefenen. Als u een leerling bent, zijn dit de juiste technieken voor het interpreteren van wiskundige gegevens om aan de slag te gaan.

Terwijl je bovenstaande technieken toepast in je werk of school, weet dan ook dat Google Data Studio je helpt om met een paar klikken geweldige datavisualisaties te maken.

De 8 beste functies van Google Data Studio voor gegevensanalyse en -visualisatie

Wil je indruk maken op je publiek met bruikbare data-inzichten en boeiende visualisaties? Bekijk deze Google Data Studio-functies.

Lees volgende

Over de auteur