Wizualizacja danych: 3 sposoby opowiadania historii za pomocą danych

Współpracując bezpośrednio z jedną z największych marek telekomunikacyjnych na świecie, na własne oczy przekonałem się, jak prezentowanie surowych danych liczbowych kadrze kierowniczej prowadziło do utraconych szans, nieporozumień i braku poparcia dla ważnych projektów. 

Wyciągnijcie wnioski z moich błędów.

W tym artykule przedstawiam trzy rodzaje wizualizacji danych—wykresy, diagramy i mapy— oraz wyjaśniam, jak przekształcać złożone dane w proste ilustracje bez bycia analitykiem danych.

Dlaczego wizualizacja danych jest ważna?

Od najmniejszych niezależnych startupów finansowanych z własnych środków po ogromne firmy SaaS, istnieje potrzeba zrozumienia i interpretowania danych otrzymywanych przez firmę w celu analizowania wyników i podejmowania decyzji. 

Oprogramowanie do wizualizacji danych może przenosić dane do pulpitów nawigacyjnych wykorzystywanych zarówno do regularnego raportowania, jak i prezentacji oraz spotkań na wysokim szczeblu. Oto główne korzyści, jakie dobrze zaprezentowane wizualizacje danych mogą przynieść Twojej firmie: 

1. Upraszczanie złożonych danych: Duże ilości danych mogą przytłaczać i być trudne do zrozumienia, gdy są przedstawione w surowym, liczbowym formacie. Wizualizacja danych upraszcza tę złożoność, przedstawiając dane w formie wizualnej, dzięki czemu łatwiej je zrozumieć i interpretować.
2. Identyfikowanie wzorców i trendów: Wizualne przedstawienie danych może pomóc użytkownikom szybko zidentyfikować wzorce, trendy i korelacje, które mogłyby pozostać niezauważone w danych tekstowych. Na przykład wykres liniowy przedstawiający sprzedaż w czasie może jasno pokazać, czy sprzedaż rośnie, maleje, czy pozostaje na stałym poziomie.
3. Przyspieszanie podejmowania decyzji: Przedstawiając dane w formie wizualnej, wizualizacja danych pomaga osobom decyzyjnym szybciej je zrozumieć, a tym samym przyspiesza proces podejmowania decyzji. Zamiast przeglądać arkusze kalkulacyjne lub raporty, mogą rzucić okiem na wizualne przedstawienie danych, aby uzyskać potrzebne informacje.
4. Poprawianie zapamiętywania: Ludzie zazwyczaj lepiej zapamiętują informacje wizualne niż informacje przedstawione w formie tekstu. Dlatego wizualizacje danych mogą poprawiać zapamiętywanie i przypominanie sobie ważnych danych oraz trendów.
5. Ułatwianie komunikacji: Wizualizacje danych mogą przedstawiać złożone dane w zrozumiały sposób różnym interesariuszom, w tym osobom, które nie są ekspertami w dziedzinie danych. Może to ułatwiać dyskusje i procesy podejmowania decyzji.
6. Stymulowanie działań: Dzięki zwiększeniu zrozumiałości i dostępności danych wizualizacja danych może pomóc firmom zidentyfikować obszary wymagające uwagi lub poprawy, a tym samym skłonić do działania. Na przykład mapa cieplna pokazująca aktywność klientów na stronie internetowej może pomóc zidentyfikować obszary, w których użytkownicy są najbardziej zaangażowani, dostarczając informacji pomocnych przy podejmowaniu decyzji o tym, na czym skoncentrować działania marketingowe.

3 kategorie wizualizacji danych

Trzy najczęściej spotykane kategorie wizualizacji danych to wykresy, diagramy i mapy.

Wybierając odpowiedni rodzaj wizualizacji dla swoich danych, możesz odkrywać spostrzeżenia, opowiadać historię i wspierać podejmowanie decyzji. Przyjrzyjmy się więc, które wizualizacje są odpowiednie dla Twoich danych.

Wykresy

Wykresy zajmują szczególne miejsce w świecie wizualizacji danych. Stanowią pomost łączący surowe dane ze spostrzeżeniami, których poszukujemy.

Istnieje kilka rodzajów wykresów, z których każdy ma swoje wyjątkowe zalety:

Wykresy liniowe: Wykresy liniowe doskonale nadają się do przedstawiania trendów w czasie. Umożliwiają śledzenie wzrostów i spadków wartości danych, ujawniając wzorce, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone.

Wykresy słupkowe: Wykresy słupkowe doskonale nadają się do porównywania różnych zbiorów danych. Zapewniają wyraźne, wizualne porównanie, dzięki któremu łatwo zobaczyć, który zbiór danych jest większy, mniejszy lub czy zbiory są w przybliżeniu równe. Istnieją również skumulowane wykresy słupkowe, które rozszerzają standardowy wykres słupkowy z przedstawiania wartości liczbowych dla jednej zmiennej kategorycznej do przedstawiania ich dla dwóch takich zmiennych.

Wykresy punktowe: Wykres punktowy to słupek uzupełniony o dodatkowe oznaczenia, które pokazują postęp w realizacji celu lub wyniki w odniesieniu do linii referencyjnej. Wydaje się inspirowany tradycyjnymi wykresami termometrowymi i paskami postępu spotykanymi na pulpitach nawigacyjnych.

Wykresy radialne: Wykresy radialne to wykresy wieloosiowe, które przedstawiają kilka podobnych koncepcji na jednym obrazie graficznym. Nazywa się je tak, ponieważ osie, których zwykle jest pięć lub sześć, rozchodzą się promieniście z centralnego punktu.

Wykresy rozrzutu: Wykresy rozrzutu to kolejny rodzaj wykresu, który idealnie nadaje się do przedstawiania zależności między dwiema zmiennymi. Pomagają dostrzec korelacje, skupiska i wartości odstające.

Wykresy pudełkowe: Wykresy pudełkowe przedstawiają rozkład danych na podstawie podsumowania pięciu liczb. Mogą dostarczyć informacji o wartościach odstających i ich wartościach, o tym, czy dane są symetryczne, jak ściśle są zgrupowane oraz czy i w jaki sposób są skośne.

Wybór wykresu zamiast innych form wizualizacji danych często zależy od charakteru danych i historii, którą chcesz opowiedzieć. Jeśli analizujesz trendy w czasie, zależności między zmiennymi lub porównania, wykres często jest najlepszym wyborem.

Wykresy oferują wiele korzyści. Upraszczają złożone dane, dzięki czemu są łatwiejsze do zrozumienia i interpretacji. Ujawniają wzorce, trendy i korelacje, które mogą być trudne do zauważenia w surowych danych. Przekazują też te informacje w sposób atrakcyjny wizualnie i łatwy do zrozumienia.

Wykresy to potężne narzędzie (jeśli nie najpotężniejsze) w zestawie narzędzi do wizualizacji danych.

Wykresy

Wykresy są kolejnym podstawowym narzędziem wizualizacji danych. Oferują wyjątkowy sposób przedstawiania danych, ułatwiając ich porównywanie, kategoryzowanie i zrozumienie na pierwszy rzut oka.

Istnieje kilka rodzajów wykresów, z których każdy ma swoje unikalne zalety i zastosowania:

Wykresy kołowe: Doskonale nadają się do przedstawiania proporcji lub wartości procentowych. Zapewniają wyraźne, wizualne zobrazowanie tego, jak każda część przyczynia się do całości. To jeden z najpopularniejszych i najprostszych do zrozumienia rodzajów wykresów.

Wykresy pierścieniowe: Wykresy pierścieniowe są zasadniczo takie same jak wykresy kołowe, ale z wyciętym środkowym obszarem. To jeden z najprostszych sposobów przedstawiania danych oraz kołowy wykres statystyczny podzielony na wycinki w celu zobrazowania proporcji liczbowych lub wartości procentowych.

Wykresy słupkowe: Idealnie nadają się do porównywania różnych zestawów danych lub kategorii. Oferują wizualne porównanie, ułatwiając dostrzeżenie, która kategoria jest większa, mniejsza lub czy są mniej więcej równe. Istnieje także wykres słupkowy skumulowany, który pokazuje strukturę i porównanie kilku zmiennych, względne lub bezwzględne, w czasie.

Wykresy kolumnowe: Różnią się od wykresów słupkowych wyłącznie orientacją. Wykres słupkowy jest zorientowany poziomo, podczas gdy wykres kolumnowy jest zorientowany pionowo. Choć są podobne, nie zawsze można stosować je zamiennie ze względu na różnicę w ich orientacji.

Histogramy: Są przydatne do przedstawiania rozkładu danych. Pomagają identyfikować wzorce, na przykład określić, czy dane mają rozkład normalny, czy są skośne.

Wykresy obszarowe: Są szczególnie przydatne, gdy chcesz zobrazować wielkość lub ilość w czasie. Można ich również używać do przedstawiania skumulowanej wartości wielu serii danych, dzięki czemu doskonale nadają się do zrozumienia udziału poszczególnych składników w całości lub do porównywania wielu powiązanych serii danych.

Wykresy bąbelkowe: Wykresy bąbelkowe doskonale nadają się do wizualizacji danych obejmujących trzy wymiary zmiennych. Każdy bąbel reprezentuje punkt danych, przy czym jego położenie odzwierciedla dwie wartości danych (zwykle na osiach x i y), a jego rozmiar odzwierciedla trzecią wartość. Dzięki temu wykresy bąbelkowe są przydatne do porównywania i wizualizowania złożonych zależności między zbiorami danych.

Wykresy liniowe: Wykresy liniowe idealnie nadają się do przedstawiania trendów w czasie. Łączą punkty danych linią, dzięki czemu łatwo zobaczyć, czy wartości liczbowe rosną, maleją czy pozostają takie same w czasie. To sprawia, że wykresy liniowe są doskonałym wyborem do śledzenia zmian w danych w przedziałach takich jak miesiące, kwartały lub lata.

Wykresy lejkowe: Wykresy lejkowe mogą być szczególnie istotne dla dyrektorów finansowych i dyrektorów ds. przychodów, ponieważ służą do przedstawiania etapów procesu sprzedaży i pokazywania wysokości potencjalnych przychodów na każdym etapie.

Wykresy kaskadowe: Wykres kaskadowy pomaga zrozumieć skumulowany wpływ kolejno wprowadzanych wartości dodatnich lub ujemnych. Może pomóc zrozumieć, w jaki sposób wartość początkowa staje się wartością końcową w określonym czasie za sprawą serii pośrednich dodawań i odejmowań.

Schematy blokowe: Schemat blokowy to rodzaj diagramu przedstawiającego przepływ pracy lub proces. Zwykle pokazuje kolejne kroki w postaci różnego rodzaju pól oraz ich kolejność, łącząc je strzałkami

Wykresy radarowe: Wykresy radarowe (znane również jako wykresy pajęczynowe, wykresy biegunowe, wykresy sieciowe lub wykresy gwiazdowe) umożliwiają wizualizację danych wielowymiarowych na dwuwymiarowym diagramie.

Wykres Gantta: Wykres Gantta to kolejna wersja wykresu słupkowego, która przedstawia harmonogram projektu. Ten rodzaj wykresu jest często używany przez kierowników projektów i osoby na podobnych stanowiskach.

Decyzja o wyborze wykresu zamiast innych form wizualizacji danych często zależy od charakteru danych i historii, którą chcesz opowiedzieć. Jeśli zajmujesz się proporcjami, porównaniami między kategoriami lub rozkładami, wykres często jest najlepszym wyborem.

Warto zauważyć, że chociaż wszystkie grafy są wykresami, nie wszystkie wykresy są grafami. Grafy to podzbiór wykresów przedstawiających punkty danych połączone liniami w przestrzeni dwuwymiarowej. Wykresy natomiast stanowią szerszą kategorię, która obejmuje grafy, ale także inne rodzaje reprezentacji danych, takie jak wykresy kołowe i histogramy. Mimo że oba terminy — wykresy i grafy — są często używane zamiennie, istnieją między nimi pewne subtelne różnice i dlatego są klasyfikowane w ten sposób.

Mapy

Mapy są geograficznymi bohaterami wizualizacji danych. Przekształcają dane przestrzenne w wizualne historie, ujawniając wzorce i rozkłady, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać ukryte.

Istnieje kilka rodzajów map, z których każdy ma swoje unikalne zalety:

Kartogramy: Doskonale nadają się do przedstawiania danych podzielonych według regionów geograficznych, takich jak kraje, stany lub hrabstwa. Wykorzystują różne kolory lub wzory do reprezentowania danych, dzięki czemu łatwo dostrzec różnice między regionami.

Mapy cieplne: Idealnie nadają się do przedstawiania gęstości lub intensywności na danym obszarze geograficznym. Wykorzystują gradienty kolorów do reprezentowania danych, przy czym różne kolory lub odcienie wskazują różne poziomy intensywności.

Mapy rozkładu punktów: Są przydatne do przedstawiania lokalizacji i rozmieszczenia poszczególnych zdarzeń lub obiektów. Każda kropka reprezentuje punkt danych, dzięki czemu łatwo dostrzec, gdzie koncentrują się zdarzenia lub obiekty.

Mapy drzewiaste: Mapy drzewiaste są szczególnie skuteczne, gdy trzeba wyświetlić dane hierarchiczne w dwóch wymiarach. Umożliwiają wizualizację dużych ilości zagnieżdżonych danych, dzięki czemu idealnie nadają się do przedstawiania proporcji między zmiennymi lub kategoriami w zbiorze danych. 

Decyzja o wyborze mapy zamiast innych form wizualizacji danych często zależy od charakteru danych. Gdy masz dane dotyczące lokalizacji geograficznej, mapowanie jest oczywistym wyborem. Pamiętaj jednak, że mapowanie obejmuje również wzorce przestrzenne — jest to obszar, który może naprawdę odblokować wgląd w różne kategorie, zapewniając sposób analizowania danych, jakiego wcześniej nie było. 

Rozwijając tę myśl, mapowanie danych oferuje kilka kluczowych zalet:

• Zapewnia kontekst geograficzny, ułatwiając zrozumienie i interpretację danych przestrzennych.
• Ujawnia wzorce i rozkłady związane z lokalizacją, które mogą być trudne do zauważenia w surowych danych.
• Przekazuje te informacje w atrakcyjnie wizualnie i łatwy do przyswojenia sposób.

Ten sposób tworzenia wizualizacji danych ma swoje odpowiednie miejsce i czas, ale prawidłowo zastosowany może dostarczyć różnorodnych cennych wniosków.

Decyzje oparte na danych prowadzą do lepszych wyników

Chociaż istnieje znacznie więcej rodzajów wizualizacji danych, te trzy kategorie są najczęściej stosowane i należą do najbardziej skutecznych.

• Grafy, dzięki możliwości przedstawiania trendów i zależności, doskonale nadają się do śledzenia zmian w czasie lub porównywania różnych zmiennych.
• Wykresy z kolei doskonale sprawdzają się przy porównywaniu punktów danych, przedstawianiu proporcji i kategoryzowaniu danych.
• Mapy, geograficzni bohaterowie, są nieocenione w ujawnianiu wzorców i rozkładów związanych z lokalizacją.

Wybór odpowiedniego narzędzia do przedstawienia najlepszych danych jest kluczowym etapem procesu wizualizacji danych. Chodzi o zrozumienie danych, historii, którą chcesz opowiedzieć, oraz najlepszego sposobu przekazania tej historii.

Chcesz więcej wskazówek i spostrzeżeń takich jak te? Koniecznie zasubskrybuj biuletyn The CRO Club!