Datenvisualisierung ist der Schlüssel

Datenvisualisierung ist die Praxis, Informationen in einen visuellen Kontext wie eine Karte oder ein Diagramm zu übersetzen. Dadurch werden Daten für das menschliche Gehirn leichter verständlich, um so Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum ist das hilfreich?

Die Datenvisualisierung erleichtert das Erkennen von Mustern, Trends und Ausreißern in großen Datensätzen.

Haben Sie gewusst?

Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Schritt des Data-Science-Prozesses. Dieser besagt, dass Daten nach dem sie sammeln, verarbeiten und modellieren visualisiert werden müssen. Nur so können Schlussfolgerungen gezogen können. Es ist auch ein Element der breiteren Disziplin der Datenpräsentation, die darauf abzielt, Daten so effizient wie möglich zu identifizieren, zu lokalisieren, zu manipulieren, zu formatieren und bereitzustellen.

Es ist nicht nur für Wissenschaftler hilfreich, sondern für jede Karriere. Lehrer verwenden Datenvisualisierung, um Schülern Testergebnisse anzuzeigen; Informatiker verwenden es, um Fortschritte in der künstlichen Intelligenz zu erforschen; und Führungskräfte verwenden es, um Informationen auf prägnante und leicht verständliche Weise anzuzeigen und mit Stakeholdern zu teilen. Da Unternehmen in den Anfangsjahren des Big-Data-Trends riesige Datensammlungen anhäuften, brauchten sie eine Möglichkeit, sich schnell und einfach einen Überblick über ihre Daten zu verschaffen. Visualisierungstools waren eine natürliche Ergänzung, und Sie sollten sie auch nutzen!

Warum ist Datenvisualisierung wichtig?

Die Datenvisualisierung bietet eine schnelle und effektive Möglichkeit, Informationen mithilfe visueller Informationen auf universelle Weise zu kommunizieren. Diese Vorgehensweise kann Unternehmen auch dabei helfen, relevante Faktoren das Kundenverhaltens zu beeinflussen. Identifizieren Sie Bereiche, die verbessert werden müssen oder mehr Aufmerksamkeit erfordern; Daten für Stakeholder einprägsamer machen; verstehen, wann und wo bestimmte Produkte zu platzieren sind und mögliche Verkäufe vorhersagen.

Kurz gesagt, die Datenvisualisierung ist wichtig, weil sie:

• Schnell und effektiv – es erleichtert die Fähigkeit, Informationen schnell aufzunehmen, Erkenntnisse zu verbessern und schnellere Entscheidungen zu treffen
• Leicht verständlich – ein besseres Verständnis der nächsten Schritte, die unternommen werden müssen, um die Organisation zu verbessern
• Ansprechend – verbessert Ihre Fähigkeit, das Interesse des Publikums mit verständlichen Informationen aufrechtzuerhalten
• Mitwirkung– die einfachere Verteilung von Informationen durch diese Visualisierungsmethoden erhöht die Möglichkeit, Erkenntnisse einfach mit allen Beteiligten zu teilen
• Benutzerfreundlich – macht Data Scientists überflüssig, da die Daten zugänglicher und verständlicher sind.
• Effizient – ​​mit einer gesteigerten Fähigkeit, schnell auf Erkenntnisse zu reagieren, ermöglicht einen schnelleren und weniger fehlerträchtigen Erfolg.

Die Psychologie der Datenvisualisierung

Daten helfen uns, unsere Welt zu verstehen. Wir zeichnen Bedeutung, finden Muster, stellen Assoziationen her. Wir erstellen Karten und Modelle, die uns helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wir suchen und erinnern uns an die Geschichten, die Daten erzählen. Eine gut gemachte und gestaltete Datenvisualisierung stellt eine große Menge komplexer Informationen auf relativ wenig Platz dar. Sie nutzt unser visuelles System. Aus diesem Grund ist die Datenvisualisierung eine der überzeugendsten Methoden, um die verschiedenen Arten von Daten, die aus allen uns heute verfügbaren Systemen extrahiert werden, gemeinsam zu nutzen. Die Relevanz der Datenvisualisierung wird angesichts immer kürzerer Aufmerksamkeitsspannen noch deutlicher. Lassen Sie uns genau verstehen, wie die Psychologie der Datenvisualisierung funktioniert! Die Effektivität der Datenvisualisierung liegt in ihrer Fähigkeit, Informationen auf eine Weise darzustellen, die unsere Augen erkennen und unser Gehirn schnell verstehen kann. Das Ziel besteht darin, abstrakte Informationen in visuelle Darstellungen umzuwandeln, die einfach, effizient, genau und sinnvoll verstanden werden können.

Diese Visualisierungen werden verstanden und erinnert, weil:

• Sie zeigen deutlich, wie Werte zueinander in Beziehung stehen. Zuordenbare Inhalte helfen immer beim Erinnern.
• Sie stellen die Werte genau dar, indem sie Diagramme oder Diagramme verwenden, um die Werte anzuzeigen.
• Sie erleichtern den Vergleich von Werten. Ein offensichtlicher Vergleich erleichtert das Erinnern.
• Sie erleichtern das Einordnen und Ordnen der Werte. Dies hilft, verschiedene Werte in unserem Kopf zu organisieren, um sie so besser zu verstehen.

Die Datenvisualisierung kann deutlich machen, wie Menschen diese Informationen verwenden sollten, was sie damit erreichen sollten, und sie ermutigen, dies zu tun.

Wie das Sprichwort sagt: „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“; das trifft zu, wenn eine Geschichte grafisch, mit einem starken Design, statt verbal erzählt wird. Zum Beispiel könnten Sie den ganzen Tag auf eine Zahlentabelle starren und nie sehen, was sonst sehr offensichtlich wäre, wenn Sie dieselben Zahlen grafisch gut dargestellt betrachten.

Während Wörter und Zahlen Werte präzise ausdrücken können, haben Bilder oder grafische Darstellungen die Kraft, Muster, Trends oder Ausnahmen unter diesen Werten zu erkennen und hervorzuheben. Dies ist wichtig, wenn wir ganze Sätze und große Mengen von Werten vergleichen möchten, anstatt nur zwei gleichzeitig. Alphanumerische Daten, wie z. B. Text in einer Tabelle, werden von unserem Gehirn durch die Verwendung von verbaler Verarbeitung interpretiert. Dies kommuniziert nicht immer so effektiv mit unserem Gehirn wie visuell übermittelte Daten, die wir leicht verstehen und interpretieren können.

Das ist die Kraft der Datenvisualisierung.

Obwohl die Datenvisualisierung normalerweise Beziehungen zwischen quantitativen Werten aufweist, kann sie auch Beziehungen anzeigen, die nicht quantitativer Natur sind. Beispielsweise können die Verbindungen zwischen Personen auf einer Social-Networking-Site mithilfe einer Knoten-und-Verbindung Visualisierung angezeigt werden. Visualisierungen, die Beziehungen zwischen Entitäten darstellen, wie z. B. die Personen in diesem Beispiel, können jedoch auch mit quantitativen Informationen angereichert werden. Beispielsweise könnte die Häufigkeit, mit der zwei beliebige Personen interagiert haben, durch die Dicke der Linie dargestellt werden, die sie verbindet.

Wie das Gehirn Datenvisualisierungen verarbeitet – lassen Sie uns in die Wissenschaft einsteigen

Datenvisualisierungen sind so effektiv, weil sie das Gleichgewicht zwischen Wahrnehmung und Kognition verschieben, um die Fähigkeiten des Gehirns besser zu nutzen. Das Sehen (visuelle Wahrnehmung), das vom visuellen Kortex im hinteren Teil des Gehirns verwaltet wird, ist extrem schnell und effizient. Das Denken (Kognition) hingegen, dass hauptsächlich von der Großhirnrinde im vorderen Teil des Gehirns erledigt wird, ist viel langsamer und weniger effizient. Dies deutet darauf hin, dass das traditionelle Verständnis von Daten und ihrer Präsentationsmethoden bei fast der gesamten Arbeit ein bewusstes Denken erfordert. Die Datenvisualisierung verschiebt jedoch das Gleichgewicht in Richtung einer signifikanten Nutzung der visuellen Wahrnehmung, wobei unsere Augen und die Sehgeschwindigkeit genutzt werden.

Warum uns Datenvisualisierungen helfen, schneller zu verstehen

Unser Gehirn hat die Fähigkeit, Form, Farbe und Bewegung separat zu erkennen, was es unseren Zuhörern ermöglicht, Datenvisualisierungen fast augenblicklich zu verstehen. Ebenso Assoziationen herzustellen und Dimensionen zu identifizieren. Die Verwendung von Datenvisualisierungen, die voraufmerksame Merkmale enthalten (die unglaublich schnell innerhalb von etwa 10 Millisekunden verarbeitet werden), macht sie viel effektiver. Dies geschieht dank der voraufmerksamen Verarbeitung, bei der es sich um die unbewusste Anhäufung von Informationen aus der Umgebung handelt, bei der alle verfügbaren Informationen vor- aufmerksam bearbeitet. Dann filtert und verarbeitet das Gehirn, was wichtig ist. Informationen, die am meisten auffallen oder für das, worüber eine Person nachdenkt, am relevantesten sind, werden für eine weitere und vollständigere Analyse durch aufmerksame Verarbeitung ausgewählt.

Dies zeigt also, dass ein gut gestaltetes Dashboard mit hilfreichen Visualisierungen von Daten die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der wir Daten interpretieren und nützliche Informationen sammeln können, wirklich verbessern kann. Diagramme und Grafiken mit verschiedenen Formen und Farben können bei schnellen Assimilationsinformationen und lohnenden Vergleichen helfen.

Datenvisualisierungstools und Anbieter

Tools zur Datenvisualisierung können auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Unternehmen können Visualisierungstools einrichten, um automatische Dashboards zu erstellen, die die Unternehmensleistung über Key Performance Indicators (KPIs) verfolgen und die Ergebnisse visuell interpretieren.

Eine großartige Software kann Funktionen bieten wie:

• Wirkungsvolle Visualisierungen – Verwendung verschiedener Diagramme (zB: Balken, Linien, Kreise, Flächen, Karten) oder kontextspezifische Hervorhebungen (zB: Pfeile, Farben, Markierungen).
• Filter – verteilt Dashboards und Reports nach individuellen Anforderungen wie Kunden, Zeiträume, Produkte, Regionen oder Verkaufszuordnungen.
• Interaktivität – Möglichkeit für einfache Drilldowns zu Detaildaten oder Erweiterungen von Strukturinformationen. Flexibilität – ermöglicht die weitere Bearbeitung von Dashboards und Berichten in Excel, PDF, als Grafik oder als Ausdruck.
• Verschiedene Detaillierungsebenen – Erstellung von Dashboards und Berichten von der obersten Managementebene bis hinunter zur operativen Detailebene gemäß den individuellen Anforderungen.

Da sich die Datenvisualisierung weiterentwickelt und die Funktionalität dieser Tools erweitert, werden sie zunehmend als Frontend für anspruchsvollere Big-Data-Umgebungen verwendet. In diesem Umfeld hilft Datenvisualisierungssoftware Dateningenieuren und Wissenschaftlern dabei, Datenquellen im Auge zu behalten und vor oder nach detaillierteren erweiterten Analysen grundlegende explorative Analysen von Datensätzen durchzuführen. Außerdem nutzen Manager es, um ihre Vertriebskanäle und Einnahmequellen zu transformieren.

Jetzt, da Sie verstehen, was Datenvisualisierung ist, sowie die Psychologie dahinter, sollten Sie solche Visualisierungen nicht auch für die Informationsanalyse verwenden? Ein richtiges Dashboard hilft dabei, Informationen auf so hilfreiche Weise anzuzeigen.

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