ÉValuation des visualisations de données - les nuls

Les visualisations de données peuvent être très colorées et impressionnantes. Mais rappelez-vous que la clé pour créer des visualisations de données efficaces ne dépend pas de savoir si elle est passionnante, mais plutôt de savoir si elle révèle les véritables problèmes commerciaux qui doivent être résolus. Une feuille de calcul vous aide à créer vos propres visualisations de données ou à évaluer les créations des autres.

Voici quelques catégories à prendre en compte lorsque vous évaluez un data viz:

• Considérations sur les grandes images: Lorsque vous commencez à analyser une visualisation de données, vous devez commencer par les éléments fondamentaux qui façonnent la conception globale. Ceux-ci incluent des choses telles que la quantité de données à inclure et comment le rendre facile à comprendre.

• Couleur: Les gens sont affectés par la couleur, il est donc important de choisir des couleurs complémentaires. Vous devez également vous assurer de les utiliser de manière cohérente afin de ne pas perturber le spectateur.

• Problèmes de conception: Les problèmes de conception sont essentiels sur le Web. Les gens s'attendent à un certain niveau de sophistication, alors faites en sorte que votre visualisation de données soit bien pensée.

• Formatage du texte: Comme vous limitez le texte que vous utilisez, vous devez rendre chaque mot utile et compréhensible.

• Menus: Les utilisateurs Web s'attendent à des menus de travail à valeur ajoutée. Testez pour vous assurer qu'ils fonctionnent tous comme prévu.

• Interactivité: La clé de bonnes visualisations de données est leur capacité à aider les utilisateurs à analyser différents ensembles de données. Réfléchissez bien à ce que vous choisissez d'utiliser comme scénarios hypothétiques.

• Design pour mobile: Lorsque vous créez des données, supposons que certains de vos utilisateurs soient mobiles et assurez-vous que la conception convient à différents périphériques.

Utilisez cette feuille de travail pour l'évaluation des visualisations de données (Microsoft Word requis) pour prendre des notes précises sur ce qui fonctionne et ne fonctionne pas. Cela vous aidera à améliorer vos chances de créer des visualisations de données solides.