10 metoder for datapresentasjon som virkelig fungerer i 2024

Har du noen gang presentert en datarapport for sjefen/kollegene/lærerne dine som synes det var supertrue som om du er en netthacker som bor i Matrix, men alt de så var en haug med statiske tall som virket meningsløst og ikke ga mening for dem?

Å forstå sifre er rigid. Å lage folk fra ikke-analytisk bakgrunn forstå disse sifrene er enda mer utfordrende.

Hvordan kan du rydde opp i disse forvirrende tallene og gjøre presentasjonen så tydelig som dagen? La oss sjekke ut disse beste måtene å presentere data på. 💎

Oversikt

Flere tips med AhaSlides

• Markedsføringspresentasjon
• Presentasjon av undersøkelsesresultat
• Typer presentasjon

Datapresentasjon – hva er det?

Begrepet 'datapresentasjon' relaterer seg til måten du presenterer data på på en måte som gjør at selv den mest uvitende personen i rommet forstår. 

Noen sier det er hekseri (du manipulerer tallene på noen måter), men vi vil bare si at det er kraften til gjør tørre, harde tall eller sifre til et visuelt utstillingsvindu som er lett for folk å fordøye.

Å presentere data på riktig måte kan hjelpe publikum med å forstå kompliserte prosesser, identifisere trender og umiddelbart finne ut hva som skjer uten å slite ut hjernen.

God datapresentasjon hjelper...

• Ta informerte beslutninger og komme til positive resultater. Hvis du ser at salget av produktet ditt øker jevnt gjennom årene, er det best å fortsette å melke det eller begynne å gjøre det om til en haug med spin-offs (shoutout til Star Wars👀).
• Reduser tiden brukt på å behandle data. Mennesker kan fordøye informasjon grafisk 60,000 ganger raskere enn i form av tekst. Gi dem kraften til å skumme gjennom et tiår med data på minutter med noen ekstra krydrete grafer og diagrammer.
• Kommuniser resultatene tydelig. Data lyver ikke. De er basert på faktiske bevis, og derfor hvis noen fortsetter å sutre om at du kan ta feil, sleng dem med noen harde data for å holde munnen lukket.
• Legg til eller utvide den nåværende forskningen. Du kan se hvilke områder som trenger forbedring, samt hvilke detaljer som ofte blir ubemerket mens du surfer gjennom de små linjene, prikkene eller ikonene som vises på datatavlen.

Metoder for datapresentasjon og eksempler

Tenk deg at du har en deilig pepperoni, ekstra ostepizza. Du kan bestemme deg for å skjære den i de klassiske 8 trekantskivene, feststilen 12 firkantede skiver, eller bli kreativ og abstrakt på disse skivene. 

Det er ulike måter å kutte en pizza på og du får samme variasjon med hvordan du presenterer dataene dine. I denne delen vil vi gi deg de 10 måtene å skjære en pizza - det mener vi presentere dataene dine - som vil gjøre din bedrifts viktigste eiendel så tydelig som dagen. La oss dykke ned i 10 måter å presentere data på effektivt.

#1 - Tabell 

Blant ulike typer datapresentasjon er tabellform den mest grunnleggende metoden, med data presentert i rader og kolonner. Excel eller Google Sheets vil kvalifisere for jobben. Ikke noe spesielt.

Dette er et eksempel på en tabellpresentasjon av data på Google Sheets. Hver rad og kolonne har et attributt (år, region, inntekt osv.), og du kan lage et tilpasset format for å se endringen i inntekten gjennom året.

#2 - Tekst

Når du presenterer data som tekst, er alt du gjør å skrive ned funnene dine i avsnitt og punkttegn, og det er det. Et stykke kake til deg, en tøff nøtt å knekke for den som må gjennom hele lesingen for å komme til poenget.

• 65 % av e-postbrukere over hele verden får tilgang til e-posten sin via en mobilenhet.
• E-poster som er optimalisert for mobil genererer 15 % høyere klikkfrekvens.
• 56 % av merkene som brukte emojier i emnelinjene for e-post hadde en høyere åpningsrate.

(Kilde: Kundetermometer)

Alle sitatene ovenfor presenterer statistisk informasjon i tekstform. Siden det ikke er mange som liker å gå gjennom en vegg av tekster, må du finne ut en annen rute når du bestemmer deg for å bruke denne metoden, for eksempel å dele dataene ned i korte, klare utsagn, eller til og med som fengende ordspill hvis du har tid til å tenke på dem.

#3 - Sektordiagram

Et kakediagram (eller et smultringdiagram hvis du stikker et hull i midten av det) er en sirkel delt inn i skiver som viser de relative størrelsene på data i en helhet. Hvis du bruker den til å vise prosenter, sørg for at alle skivene er 100 %.

Kakediagrammet er et kjent ansikt på hver fest og er vanligvis gjenkjent av de fleste. Et tilbakeslag ved å bruke denne metoden er imidlertid at øynene våre noen ganger ikke kan identifisere forskjellene i skiver av en sirkel, og det er nesten umulig å sammenligne lignende stykker fra to forskjellige kakediagrammer, noe som gjør dem skurkene i øynene til dataanalytikere.

#4 - Stolpediagram

Stolpediagrammet er et diagram som presenterer en haug med varer fra samme kategori, vanligvis i form av rektangulære stolper som er plassert i lik avstand fra hverandre. Høydene eller lengdene deres viser verdiene de representerer.

De kan være så enkle som dette:

â € <

Eller mer kompleks og detaljert som dette eksempelet på datapresentasjon. Dette bidrar til en effektiv statistisk presentasjon, og er et gruppert stolpediagram som ikke bare lar deg sammenligne kategorier, men også gruppene i dem.

#5 - Histogram

Ligner i utseende som søylediagrammet, men de rektangulære søylene i histogrammer har ikke ofte gapet som deres motparter.

I stedet for å måle kategorier som værpreferanser eller favorittfilmer som et stolpediagram gjør, måler et histogram bare ting som kan settes inn i tall.

Lærere kan bruke presentasjonsgrafer som et histogram for å se hvilken poenggruppe de fleste av elevene faller inn i, som i dette eksemplet ovenfor.

#6 - Linjegraf

Opptak til måter å vise data på, vi bør ikke overse effektiviteten til linjegrafer. Linjegrafer er representert av en gruppe datapunkter forbundet med en rett linje. Det kan være en eller flere linjer for å sammenligne hvordan flere relaterte ting endres over tid. 

På et linjediagrams horisontale akse har du vanligvis tekstetiketter, datoer eller år, mens den vertikale aksen vanligvis representerer mengden (f.eks: budsjett, temperatur eller prosent).

#7 - Piktogramgraf

En piktogramgraf bruker bilder eller ikoner relatert til hovedemnet for å visualisere et lite datasett. Den morsomme kombinasjonen av farger og illustrasjoner gjør det til en hyppig bruk på skoler.

Piktogrammer er et friskt pust hvis du ønsker å holde deg unna det monotone linjediagrammet eller søylediagrammet en stund. Imidlertid kan de presentere en svært begrenset mengde data, og noen ganger er de bare der for visninger og representerer ikke ekte statistikk.

#8 - Radarkart

Hvis det er for tett å presentere fem eller flere variabler i form av et stolpediagram, bør du prøve å bruke et radardiagram, som er en av de mest kreative måtene å presentere data på.

Radardiagrammer viser data i forhold til hvordan de sammenlignes med hverandre fra samme punkt. Noen kaller dem også 'edderkoppdiagrammer' fordi hvert aspekt kombinert ser ut som et edderkoppnett.

Radardiagrammer kan være en god bruk for foreldre som ønsker å sammenligne barnets karakterer med jevnaldrende for å senke selvtilliten. Du kan se at hver vinkel representerer et emne med en poengverdi fra 0 til 100. Hver elevs poengsum på 5 emner er uthevet i en annen farge.

Hvis du tror at denne metoden for datapresentasjon på en eller annen måte føles kjent, har du sannsynligvis møtt en mens du spiller Pokémon.

#9 - Varmekart

Et varmekart representerer datatetthet i farger. Jo større tall, jo mer fargeintensitet vil dataene representeres.

De fleste amerikanske borgere vil være kjent med denne datapresentasjonsmetoden i geografi. For valg tildeler mange nyhetskanaler en bestemt fargekode til en stat, med blått som representerer den ene kandidaten og rødt som representerer den andre. Nyansen av enten blått eller rødt i hver stat viser styrken til den samlede stemmen i den staten.

En annen fin ting du kan bruke et varmekart til er å kartlegge hva besøkende på nettstedet ditt klikker på. Jo mer du klikker på en bestemt del, jo varmere blir fargen, fra blå til knallgul til rød.

#10 - Spredningsplott

Hvis du presenterer dataene dine i prikker i stedet for tykke søyler, får du et spredningsplott. 

Et spredningsplott er et rutenett med flere innganger som viser forholdet mellom to variabler. Den er god til å samle tilsynelatende tilfeldige data og avsløre noen talende trender.

For eksempel, i denne grafen, viser hver prikk gjennomsnittlig dagstemperatur kontra antall strandbesøkende over flere dager. Du kan se at prikkene blir høyere når temperaturen øker, så det er sannsynlig at varmere vær fører til flere besøkende.

5 Datapresentasjonsfeil som må unngås

#1 - Anta at publikum forstår hva tallene representerer

Du kjenner kanskje bak kulissene til dataene dine siden du har jobbet med dem i flere uker, men publikummet ditt gjør det ikke.

Å vise uten å fortelle inviterer bare til flere og flere spørsmål fra publikum, ettersom de hele tiden må forstå dataene dine, og dermed kaste bort tiden fra begge sider.

Mens du viser datapresentasjonene dine, bør du fortelle dem hva dataene handler om før du slår dem med tallbølger først. Du kan bruke interaktive aktiviteter slik som avstemninger, ordskyer, online spørrekonkurranser og Spørsmål og svar-seksjoner, kombinert med isbryter-spill, for å vurdere deres forståelse av dataene og adressere eventuell forvirring på forhånd.

#2 - Bruk feil type diagram

Diagrammer som kakediagrammer må ha totalt 100 %, så hvis tallene dine akkumuleres til 193 % som dette eksemplet nedenfor, gjør du det definitivt feil.

Før du lager et diagram, spør deg selv: hva vil jeg oppnå med dataene mine? Vil du se forholdet mellom datasettene, vise opp- og nedtrendene til dataene dine, eller se hvordan segmenter av én ting utgjør en helhet?

Husk at klarhet alltid kommer først. Noen datavisualiseringer kan se kule ut, men hvis de ikke passer til dataene dine, hold unna dem. 

#3 - Gjør det 3D

3D er et fascinerende grafisk presentasjonseksempel. Den tredje dimensjonen er kul, men full av risiko.

Kan du se hva som er bak de røde stolpene? For det kan vi heller ikke. Du tror kanskje at 3D-diagrammer gir mer dybde til designet, men de kan skape falske oppfatninger ettersom øynene våre ser 3D-objekter nærmere og større enn de ser ut, for ikke å nevne at de ikke kan sees fra flere vinkler.

#4 - Bruk forskjellige typer diagrammer for å sammenligne innhold i samme kategori

Dette er som å sammenligne en fisk med en ape. Publikum vil ikke kunne identifisere forskjellene og lage en passende korrelasjon mellom de to datasettene. 

Neste gang, hold deg til kun én type datapresentasjon. Unngå fristelsen til å prøve ulike datavisualiseringsmetoder på én gang og gjør dataene dine så tilgjengelige som mulig.

#5 - Bombarder publikum med for mye informasjon

Målet med datapresentasjon er å gjøre komplekse emner mye lettere å forstå, og hvis du bringer for mye informasjon til bordet, går du glipp av poenget.

Jo mer informasjon du gir, jo mer tid vil det ta for publikum å behandle alt. Hvis du ønsker å gjøre dataene dine forståelige og gi publikum en sjanse til å huske den, hold informasjonen i den til et absolutt minimum. Du bør avslutte økten med åpne spørsmål for å se hva deltakerne dine egentlig tenker.

Hva er de beste metodene for datapresentasjon?

Til slutt, hvilken er den beste måten å presentere data på?

Svaret er…

.

.

.

Det er ingen! Hver type presentasjon har sine egne styrker og svakheter, og den du velger avhenger i stor grad av hva du prøver å gjøre. 

For eksempel:

• Gå for en spredt tomt hvis du utforsker forholdet mellom ulike dataverdier, som å se om salget av iskrem går opp på grunn av temperaturen eller fordi folk bare blir mer sultne og grådige for hver dag?
• Gå for en linjediagram hvis du vil markere en trend over tid. 
• Gå for en varmekart hvis du liker en fancy visualisering av endringene i en geografisk plassering, eller for å se de besøkendes oppførsel på nettstedet ditt.
• Gå for en kakediagram (spesielt i 3D) hvis du ønsker å bli unngått av andre fordi det aldri var en god idé👇

Ofte Stilte Spørsmål