10 metoder til datapræsentation med 5 gode tips til praksis, bedst i 2024

Der er forskellige måder at præsentere data på, så hvilken passer bedst til dig? Du kan slutte dødkedeligt, ineffektiv datapræsentation lige nu med vores 10 metoder til præsentation af data. Se eksemplerne fra hver teknik!

Har du nogensinde præsenteret en datarapport for din chef/kollegaer/lærere, der synes, at det var super rart, som om du er en cyberhacker, der bor i Matrix, men alt de så var en bunke statiske tal det virkede meningsløst og ikke gav mening for dem?

Forståelse af cifre er stiv. At lave folk fra ikke-analytiske baggrundeat forstå disse cifre er endnu mere udfordrende.

Hvordan kan du rydde op i de forvirrende tal i former for præsentationder har den fejlfrie klarhed som en diamant? Så lad os tjekke den bedste måde at præsentere data på. 💎

Oversigt

Indholdsfortegnelse

• Oversigt
• Hvad er metoder til datapræsentationer?
• #1 – Tabel
• #2 – Tekst
• #3 – Cirkeldiagram
• #4 – Søjlediagram
• #5 – Histogram
• #6 – Linjegraf
• #7 – Piktogramgraf
• #8 – Radardiagram
• #9 – Varmekort
• #10 – Spredningsplot
• 5 fejl, der skal undgås
• Bedste metode til datapræsentation
• Ofte stillede spørgsmål

Flere tips med AhaSlides

• Marketing præsentation
• Præsentation af undersøgelsesresultater
• Typer af præsentation

Hvad er metoder til datapræsentation?

Begrebet 'datapræsentation' relaterer sig til den måde, du præsenterer data på på en måde, der får selv den mest uvidende person i rummet til at forstå. 

Nogle siger, at det er hekseri (du manipulerer tallene på nogle måder), men vi vil bare sige, at det er kraften i gør tørre, hårde tal eller cifre til et visuelt udstillingsvinduedet er let for folk at fordøje.

Korrekt præsentation af data kan hjælpe dit publikum med at forstå komplicerede processer, identificere trends og øjeblikkeligt finde ud af, hvad der foregår, uden at udmatte deres hjerner.

God datapræsentation hjælper...

• Træffe informerede beslutninger, nå frem til positive resultater. Hvis du ser salget af dit produkt støt stige gennem årene, er det bedst at blive ved med at malke det eller begynde at gøre det til en flok spin-offs (shoutout til Star Wars👀).
• Reducer den tid, der bruges på at behandle data. Mennesker kan fordøje information grafisk 60,000 gange hurtigereend i form af tekst. Giv dem kraften til at skimme gennem et årti af data på få minutter med nogle ekstra krydrede grafer og diagrammer.
• Kommuniker resultaterne tydeligt. Data lyver ikke. De er baseret på faktuelle beviser, og hvis nogen bliver ved med at klynke over, at du måske tager fejl, så smæk dem med nogle hårde data for at holde deres mund.
• Tilføj til eller udvid den aktuelle forskning. Du kan se, hvilke områder der skal forbedres, samt hvilke detaljer der ofte forbliver ubemærket, mens du surfer gennem de små linjer, prikker eller ikoner, der vises på datatavlen.

Metoder til datapræsentation og eksempler

Forestil dig, at du har en lækker pepperoni, ekstra ost pizza. Du kan beslutte at skære den i de klassiske 8 trekantsskiver, feststilen 12 firkantede skiver, eller være kreativ og abstrakt på disse skiver. 

Der er forskellige måder at skære en pizza på, og du får samme variation med, hvordan du præsenterer dine data. I dette afsnit vil vi bringe dig de 10 måder at skære en pizza i skiver– det mener vi præsentere dine data– det vil gøre din virksomheds vigtigste aktiv så klar som dagen. Lad os dykke ned i 10 måder at præsentere data på effektivt.

#1 – Tabel 

Blandt forskellige typer datapræsentation er tabelform den mest grundlæggende metode, med data præsenteret i rækker og kolonner. Excel eller Google Sheets ville kvalificere sig til jobbet. Ikke noget fancy.

Dette er et eksempel på en tabelpræsentation af data på Google Sheets. Hver række og kolonne har en egenskab (år, region, omsætning osv.), og du kan lave et brugerdefineret format for at se ændringen i omsætning i løbet af året.

#2 – Tekst

Når du præsenterer data som tekst, er det eneste, du gør, at skrive dine resultater ned i afsnit og punktopstillinger, og det er det. Et stykke kage til dig, en svær nød at knække for den, der skal igennem hele læsningen for at komme til sagen.

• 65 % af e-mailbrugere verden over får adgang til deres e-mail via en mobilenhed.
• E-mails, der er optimeret til mobil, genererer 15 % højere klikrater.
• 56 % af de brands, der brugte emojis i deres e-mail-emnelinjer, havde en højere åbningsrate.

(Kilde: Kundetermometer)

Alle ovenstående citater præsenterer statistisk information i tekstform. Da ikke mange mennesker kan lide at gå gennem en mur af tekster, bliver du nødt til at finde ud af en anden vej, når du beslutter dig for at bruge denne metode, såsom at opdele dataene i korte, klare udsagn eller endda som iørefaldende ordspil, hvis du har tid til at tænke på dem.

#3 – Cirkeldiagram

Et cirkeldiagram (eller et 'donut-diagram', hvis du stikker et hul i midten af ​​det) er en cirkel opdelt i skiver, der viser de relative størrelser af data i en helhed. Hvis du bruger det til at vise procenter, skal du sørge for, at alle skiverne er 100 %.

Cirkeldiagrammet er et kendt ansigt til enhver fest og er normalt genkendt af de fleste mennesker. Men et tilbageslag ved at bruge denne metode er, at vores øjne nogle gange ikke kan identificere forskellene i skiver af en cirkel, og det er næsten umuligt at sammenligne lignende skiver fra to forskellige cirkeldiagrammer, hvilket gør dem skurkei dataanalytikeres øjne.

Bonuseksempel: Et bogstaveligt 'kagediagram'! 🥧

#4 – Søjlediagram

Søjlediagrammet er et diagram, der præsenterer en masse varer fra samme kategori, normalt i form af rektangulære søjler, der er placeret i lige stor afstand fra hinanden. Deres højder eller længder viser de værdier, de repræsenterer.

De kan være så simple som dette:

â € <

Eller mere kompleks og detaljeret som dette eksempel på præsentation af data. Dette bidrager til en effektiv statistisk præsentation og er et grupperet søjlediagram, der ikke kun giver dig mulighed for at sammenligne kategorier, men også grupperne i dem.

#5 – Histogram

Ligner i udseende til søjlediagrammet, men de rektangulære søjler i histogrammer har ikke ofte hullet som deres modstykker.

I stedet for at måle kategorier som vejrpræferencer eller yndlingsfilm, som et søjlediagram gør, måler et histogram kun ting, der kan sættes i tal.

Lærere kan bruge præsentationsgrafer som et histogram til at se, hvilken scoregruppe de fleste af eleverne falder ind under, som i dette eksempel ovenfor.

#6 – Linjegraf

Optagelser til måder at vise data på, vi bør ikke overse effektiviteten af ​​linjegrafer. Linjegrafer er repræsenteret af en gruppe af datapunkter forbundet med en lige linje. Der kan være en eller flere linjer til at sammenligne, hvordan flere relaterede ting ændrer sig over tid. 

På et linjediagrams vandrette akse har du normalt tekstetiketter, datoer eller år, mens den lodrette akse normalt repræsenterer mængden (f.eks. budget, temperatur eller procent).

#7 – Piktogramgraf

En piktogramgraf bruger billeder eller ikoner relateret til hovedemnet til at visualisere et lille datasæt. Den sjove kombination af farver og illustrationer gør det til en hyppig brug på skoler.

Piktogrammer er et frisk pust, hvis du vil holde dig væk fra det monotone linjediagram eller søjlediagram i et stykke tid. De kan dog præsentere en meget begrænset mængde data, og nogle gange er de kun der til visninger og repræsenterer ikke ægte statistik.

#8 – Radardiagram

Hvis det er for indelukket at præsentere fem eller flere variabler i form af et søjlediagram, bør du prøve at bruge et radardiagram, som er en af ​​de mest kreative måder at præsentere data på.

Radardiagrammer viser data i forhold til, hvordan de sammenlignes med hinanden, startende fra samme punkt. Nogle kalder dem også 'edderkoppediagrammer', fordi hvert aspekt kombineret ligner et edderkoppespind.

Radardiagrammer kan være en stor brug for forældre, der gerne vil sammenligne deres barns karakterer med deres jævnaldrende for at sænke deres selvværd. Du kan se, at hver vinkel repræsenterer et emne med en scoreværdi fra 0 til 100. Hver elevs score på tværs af 5 emner er fremhævet i en anden farve.

Hvis du tror, ​​at denne metode til datapræsentation på en eller anden måde føles bekendt, så har du sandsynligvis stødt på en, mens du spiller Pokémon.

#9 – Varmekort

Et varmekort repræsenterer datatæthed i farver. Jo større tal, jo mere farveintense vil dataene blive repræsenteret.

De fleste amerikanske borgere ville være bekendt med denne datapræsentationsmetode i geografi. Til valg tildeler mange nyhedsmedier en bestemt farvekode til en stat, hvor blå repræsenterer den ene kandidat og rød repræsenterer den anden. Skyggen af ​​enten blå eller rød i hver stat viser styrken af ​​den samlede stemme i den pågældende stat.

En anden god ting, du kan bruge et varmekort til, er at kortlægge, hvad besøgende på dit websted klikker på. Jo mere der klikkes på en bestemt sektion, jo 'varmere' bliver farven, fra blå til lys gul til rød.

#10 – Spredningsplot

Hvis du præsenterer dine data i prikker i stedet for tykke søjler, får du et spredningsplot. 

Et scatterplot er et gitter med flere input, der viser forholdet mellem to variable. Den er god til at indsamle tilsyneladende tilfældige data og afsløre nogle sigende tendenser.

For eksempel viser hver prik i denne graf den gennemsnitlige daglige temperatur i forhold til antallet af strandbesøgende over flere dage. Du kan se, at prikkerne bliver højere, når temperaturen stiger, så det er sandsynligt, at varmere vejr fører til flere besøgende.

5 Datapræsentationsfejl, der skal undgås

#1 – Antag, at dit publikum forstår, hvad tallene repræsenterer

Du kender måske alle bag-kulisserne af dine data, da du har arbejdet med dem i ugevis, men dit publikum gør ikke.

Visning uden at fortælle inviterer kun til flere og flere spørgsmål fra dit publikum, da de konstant skal give mening i dine data, hvilket spilder begge siders tid som et resultat.

Mens du viser dine datapræsentationer, bør du fortælle dem, hvad dataene handler om, før du rammer dem med bølger af tal først. Du kan bruge interaktive aktivitetersåsom afstemninger, ord skyer, online quiz, Spørgsmål og svar sektioner, kombineret med isbryder spil, for at vurdere deres forståelse af dataene og løse enhver forvirring på forhånd.

#2 – Brug den forkerte type diagram

Diagrammer såsom cirkeldiagrammer skal have i alt 100 %, så hvis dine tal akkumuleres til 193 % som dette eksempel nedenfor, gør du det helt sikkert forkert.

Inden du laver et diagram, spørg dig selv: hvad vil jeg opnå med mine data? Vil du se sammenhængen mellem datasættene, vise op- og nedadgående tendenser i dine data eller se, hvordan segmenter af én ting udgør en helhed?

Husk, klarhed kommer altid først. Nogle datavisualiseringer kan se seje ud, men hvis de ikke passer til dine data, så undgå dem. 

#3 – Gør det 3D

3D er et fascinerende grafisk præsentationseksempel. Den tredje dimension er cool, men fuld af risici.

Kan du se, hvad der er bag de røde søjler? For det kan vi heller ikke. Du tror måske, at 3D-diagrammer tilføjer mere dybde til designet, men de kan skabe falske opfattelser, da vores øjne ser 3D-objekter tættere på og større, end de ser ud, for ikke at nævne, at de ikke kan ses fra flere vinkler.

#4 - Brug forskellige typer diagrammer til at sammenligne indhold i samme kategori

Det er som at sammenligne en fisk med en abe. Dit publikum vil ikke være i stand til at identificere forskellene og lave en passende sammenhæng mellem de to datasæt. 

Næste gang skal du kun holde dig til én type datapræsentation. Undgå fristelsen til at prøve forskellige datavisualiseringsmetoder på én gang og gør dine data så tilgængelige som muligt.

#5 – Bombardér publikum med for meget information

Målet med datapræsentation er at gøre komplekse emner meget nemmere at forstå, og hvis du bringer for meget information til bordet, går du glip af pointen.

Jo mere information du giver, jo mere tid vil det tage for dit publikum at behandle det hele. Hvis du vil gøre dine data forståelige , giv dit publikum en chance for at huske det, hold oplysningerne i det på et absolut minimum. Du bør indstille din session med åbne spørgsmål, for at undgå død-kommunikation!

Hvad er de bedste metoder til datapræsentation?

Til sidst, hvad er den bedste måde at præsentere data på?

Svaret er ...

.

.

.

Der er ingen 😄 Hver type præsentation har sine egne styrker og svagheder, og den du vælger afhænger i høj grad af, hvad du forsøger at gøre. 

For eksempel:

• Gå efter en scatter plot hvis du udforsker forholdet mellem forskellige dataværdier, som at se om salget af is stiger på grund af temperaturen, eller fordi folk bare bliver mere sultne og grådige hver dag?
• Gå efter en linje grafhvis du vil markere en trend over tid.  
• Gå efter en varmekorthvis du kan lide en fancy visualisering af ændringerne i en geografisk placering, eller at se dine besøgendes adfærd på din hjemmeside.
• Gå efter en cirkeldiagram (især i 3D) hvis du vil undgås af andre, fordi det aldrig var en god idé👇

Ofte stillede spørgsmål