10 Paraan ng Pagtatanghal ng Data na Talagang Gumagana sa 2024

Nakapagpakita ka na ba ng ulat ng data sa iyong boss/katrabaho/guro sa pag-aakalang ito ay sobrang dope na parang isa kang cyber hacker na naninirahan sa Matrix, ngunit ang nakita lang nila ay isang tumpok ng mga static na numero na tila walang kabuluhan at walang kahulugan sa kanila?

Ang pag-unawa sa mga digit ay matibay. Paggawa ng mga tao mula sa non-analytical background maunawaan na ang mga digit na iyon ay mas mahirap.

Paano mo maaayos ang mga nakalilitong numerong iyon at gagawing kasinglinaw ng araw ang iyong presentasyon? Tingnan natin ang mga pinakamahusay na paraan upang ipakita ang data. 💎

Pangkalahatang-ideya

Higit pang Mga Tip sa AhaSlides

• Pagtatanghal sa Marketing
• Presentasyon ng Resulta ng Survey
• Mga Uri ng Presentasyon

Paglalahad ng Data - Ano Ito?

Nauugnay ang terminong 'pagtatanghal ng data' sa paraan ng pagpapakita mo ng data sa paraang nauunawaan kahit ang pinakawalang alam na tao sa kwarto. 

May nagsasabi na ito ay pangkukulam (ginamamanipula mo ang mga numero sa ilang mga paraan), ngunit sasabihin lang natin na ito ay ang kapangyarihan ng ginagawang visual showcase ang mga tuyo, matitigas na numero o digit na madaling matunaw ng mga tao.

Ang pagpapakita ng data nang tama ay makakatulong sa iyong audience na maunawaan ang mga kumplikadong proseso, tukuyin ang mga uso, at agad na matukoy ang anumang nangyayari nang hindi nauubos ang kanilang utak.

Nakakatulong ang magandang presentasyon ng data...

• Gumawa ng matalinong mga desisyon at makarating sa mga positibong resulta. Kung nakikita mong patuloy na tumataas ang mga benta ng iyong produkto sa buong taon, pinakamainam na ipagpatuloy ang paggatas nito o simulan itong gawing isang grupo ng mga spin-off (shoutout sa Star Wars👀).
• Bawasan ang oras na ginugol sa pagproseso ng data. Maaaring digest ng mga tao ang impormasyon nang grapiko 60,000 beses mas mabilis kaysa sa anyo ng teksto. Bigyan sila ng kapangyarihan ng pag-skimming sa isang dekada ng data sa loob ng ilang minuto na may ilang mga dagdag na maanghang na mga graph at chart.
• Ipahayag nang malinaw ang mga resulta. Hindi nagsisinungaling ang data. Nakabatay ang mga ito sa makatotohanang ebidensiya at samakatuwid kung ang sinuman ay patuloy na bumubuntong-hininga na maaaring mali ka, sampalin sila ng ilang mahirap na data upang manatiling tikom ang kanilang mga bibig.
• Idagdag o palawakin ang kasalukuyang pananaliksik. Makikita mo kung anong mga bahagi ang nangangailangan ng pagpapabuti, pati na rin kung anong mga detalye ang madalas na hindi napapansin habang nagsu-surf sa mga maliliit na linya, tuldok o icon na iyon na lumalabas sa data board.

Paraan ng Paglalahad ng Datos at Mga Halimbawa

Isipin na mayroon kang masarap na pepperoni, extra-cheese pizza. Maaari kang magpasya na i-cut ito sa classic na 8 triangle na hiwa, ang party style na 12 square slice, o maging malikhain at abstract sa mga slice na iyon. 

Mayroong iba't ibang mga paraan upang maghiwa ng pizza at makakakuha ka ng parehong uri sa kung paano mo ipapakita ang iyong data. Sa seksyong ito, dadalhin namin sa iyo ang 10 paraan upang maghiwa ng pizza - ibig naming sabihin ipakita ang iyong data - na gagawing kasinglinaw ng araw ang pinakamahalagang asset ng iyong kumpanya. Sumisid tayo sa 10 paraan upang maipakita ang data nang mahusay.

#1 - Tabular 

Sa iba't ibang uri ng presentasyon ng data, ang tabular ay ang pinakapangunahing paraan, na may data na ipinakita sa mga hilera at column. Magiging kwalipikado ang Excel o Google Sheets para sa trabaho. Walang magarbong.

Ito ay isang halimbawa ng isang tabular na presentasyon ng data sa Google Sheets. Ang bawat row at column ay may katangian (taon, rehiyon, kita, atbp.), at maaari kang gumawa ng custom na format upang makita ang pagbabago sa kita sa buong taon.

#2 - Teksto

Kapag nagpapakita ng data bilang teksto, ang gagawin mo lang ay isulat ang iyong mga natuklasan sa mga talata at bullet point, at iyon na. Isang piraso ng cake para sa iyo, isang matigas na mani para sa sinumang kailangang dumaan sa lahat ng pagbabasa upang makarating sa punto.

• 65% ng mga user ng email sa buong mundo ang nag-a-access sa kanilang email sa pamamagitan ng isang mobile device.
• Ang mga email na na-optimize para sa mobile ay bumubuo ng 15% mas mataas na mga click-through rate.
• 56% ng mga brand na gumagamit ng mga emoji sa kanilang mga linya ng paksa ng email ay may mas mataas na open rate.

(Pinagmulan: CustomerThermometer)

Ang lahat ng mga quote sa itaas ay nagpapakita ng istatistikal na impormasyon sa anyong teksto. Dahil hindi maraming tao ang gustong dumaan sa isang pader ng mga text, kailangan mong mag-isip ng isa pang ruta kapag nagpasya na gamitin ang paraang ito, gaya ng paghahati-hati ng data sa maikli, malinaw na mga pahayag, o kahit na mga nakakaakit na puns kung mayroon kang oras na para isipin sila.

#3 - Pie chart

Ang pie chart (o isang 'donut chart' kung maglalagay ka ng butas sa gitna nito) ay isang bilog na nahahati sa mga hiwa na nagpapakita ng mga relatibong laki ng data sa loob ng kabuuan. Kung ginagamit mo ito upang magpakita ng mga porsyento, tiyaking ang lahat ng mga hiwa ay nagdaragdag ng hanggang 100%.

Ang pie chart ay isang pamilyar na mukha sa bawat party at kadalasang kinikilala ng karamihan ng mga tao. Gayunpaman, ang isang pag-urong sa paggamit ng paraang ito ay kung minsan ay hindi matukoy ng ating mga mata ang mga pagkakaiba sa mga hiwa ng isang bilog, at halos imposibleng ihambing ang magkatulad na mga hiwa mula sa dalawang magkaibang pie chart, na ginagawa itong ang mga kontrabida sa mata ng mga data analyst.

#4 - Bar chart

Ang bar chart ay isang tsart na nagpapakita ng isang bungkos ng mga item mula sa parehong kategorya, kadalasan sa anyo ng mga parihabang bar na inilalagay sa pantay na distansya sa isa't isa. Ang kanilang mga taas o haba ay nagpapakita ng mga halaga na kanilang kinakatawan.

Maaari silang maging kasing simple nito:

​

O mas kumplikado at detalyado tulad ng halimbawang ito ng presentasyon ng data. Nag-aambag sa isang epektibong pagtatanghal ng istatistika, ang isang ito ay isang nakapangkat na bar chart na hindi lamang nagbibigay-daan sa iyong paghambingin ang mga kategorya kundi pati na rin ang mga pangkat sa loob ng mga ito.

#5 - Histogram

Katulad sa hitsura sa bar chart ngunit ang mga parihabang bar sa histogram ay hindi madalas na may puwang tulad ng kanilang mga katapat.

Sa halip na sukatin ang mga kategorya tulad ng mga kagustuhan sa panahon o mga paboritong pelikula gaya ng ginagawa ng bar chart, sinusukat lang ng histogram ang mga bagay na maaaring ilagay sa mga numero.

Maaaring gumamit ang mga guro ng mga presentasyong graph tulad ng isang histogram upang makita kung sa aling pangkat ng marka nahuhulog ang karamihan sa mga mag-aaral, tulad ng halimbawang ito sa itaas.

#6 - Line graph

Ang mga pag-record sa mga paraan ng pagpapakita ng data, hindi natin dapat palampasin ang pagiging epektibo ng mga line graph. Ang mga line graph ay kinakatawan ng isang pangkat ng mga punto ng data na pinagsama ng isang tuwid na linya. Maaaring mayroong isa o higit pang mga linya upang ihambing kung paano nagbabago ang ilang magkakaugnay na bagay sa paglipas ng panahon. 

Sa pahalang na axis ng isang line chart, karaniwan kang may mga text label, petsa o taon, habang ang vertical axis ay karaniwang kumakatawan sa dami (hal: badyet, temperatura o porsyento).

#7 - Pictogram graph

Gumagamit ang pictogram graph ng mga larawan o icon na nauugnay sa pangunahing paksa upang mailarawan ang isang maliit na dataset. Ang nakakatuwang kumbinasyon ng mga kulay at mga guhit ay ginagawa itong madalas na paggamit sa mga paaralan.

Ang mga pictogram ay isang hininga ng sariwang hangin kung gusto mong lumayo sa monotonous na line chart o bar chart nang ilang sandali. Gayunpaman, maaari silang magpakita ng napakalimitadong dami ng data at kung minsan ay naroroon lang sila para sa mga pagpapakita at hindi kumakatawan sa mga tunay na istatistika.

#8 - Radar chart

Kung ang pagpapakita ng lima o higit pang mga variable sa anyo ng isang bar chart ay masyadong masikip, dapat mong subukang gumamit ng isang radar chart, na isa sa mga pinaka-creative na paraan upang ipakita ang data.

Ang mga radar chart ay nagpapakita ng data sa mga tuntunin ng kung paano ihambing ang mga ito sa isa't isa simula sa parehong punto. Tinatawag din ng ilan ang mga ito na 'spider chart' dahil ang bawat aspeto na pinagsama ay mukhang isang spider web.

Ang mga radar chart ay maaaring maging isang mahusay na paggamit para sa mga magulang na gustong ikumpara ang mga marka ng kanilang anak sa kanilang mga kapantay upang mapababa ang kanilang pagpapahalaga sa sarili. Makikita mo na ang bawat angular ay kumakatawan sa isang paksa na may halaga ng marka mula 0 hanggang 100. Ang bawat marka ng mag-aaral sa 5 paksa ay naka-highlight sa ibang kulay.

Kung sa tingin mo ay pamilyar ang paraan ng paglalahad ng data na ito, malamang na nakatagpo ka ng isa habang naglalaro Pokémon.

#9 - Mapa ng init

Kinakatawan ng heat map ang density ng data sa mga kulay. Kung mas malaki ang bilang, mas maraming kulay ang kakatawan sa data.

Karamihan sa mga mamamayan ng US ay pamilyar sa pamamaraang ito ng paglalahad ng data sa heograpiya. Para sa mga halalan, maraming mga news outlet ang nagtatalaga ng isang partikular na code ng kulay sa isang estado, na ang asul ay kumakatawan sa isang kandidato at pula ang kumakatawan sa isa pa. Ang lilim ng alinman sa asul o pula sa bawat estado ay nagpapakita ng lakas ng kabuuang boto sa estadong iyon.

Ang isa pang magandang bagay na magagamit mo ng heat map ay ang pagmapa kung ano ang na-click ng mga bisita sa iyong site. Kapag mas na-click ang isang partikular na seksyon, magiging mas mainit ang kulay, mula sa asul hanggang sa maliwanag na dilaw hanggang sa pula.

#10 - Scatter plot

Kung ipapakita mo ang iyong data sa mga tuldok sa halip na mga chunky bar, magkakaroon ka ng scatter plot. 

Ang scatter plot ay isang grid na may ilang mga input na nagpapakita ng relasyon sa pagitan ng dalawang variable. Ito ay mahusay sa pagkolekta ng tila random na data at pagbubunyag ng ilang nagsasabi ng mga uso.

Halimbawa, sa graph na ito, ipinapakita ng bawat tuldok ang average na pang-araw-araw na temperatura kumpara sa bilang ng mga bisita sa beach sa ilang araw. Makikita mo na ang mga tuldok ay tumataas habang tumataas ang temperatura, kaya malamang na ang mainit na panahon ay humahantong sa mas maraming bisita.

5 Mga Pagkakamali sa Presentasyon ng Data na Dapat Iwasan

#1 - Ipagpalagay na naiintindihan ng iyong audience kung ano ang kinakatawan ng mga numero

Maaaring alam mo ang lahat ng behind-the-scene ng iyong data dahil nagtrabaho ka sa kanila nang ilang linggo, ngunit hindi alam ng iyong audience.

Ang pagpapakita nang hindi nagsasabi ay nag-iimbita lamang ng higit pang mga tanong mula sa iyong madla, dahil kailangan nilang patuloy na maunawaan ang iyong data, na nag-aaksaya ng oras ng magkabilang panig bilang resulta.

Habang ipinapakita ang iyong mga presentasyon ng data, dapat mong sabihin sa kanila kung tungkol saan ang data bago pindutin ang mga ito ng mga wave ng numero muna. Pwede mong gamitin mga interaktibong aktibidad tulad ng pook na botohan, salitang ulap, online na mga pagsusulit at Mga seksyon ng Q&A, kasama ang larong icebreaker, upang masuri ang kanilang pag-unawa sa data at matugunan ang anumang pagkalito bago pa man.

#2 - Gamitin ang maling uri ng tsart

Ang mga chart tulad ng mga pie chart ay dapat may kabuuang 100% kaya kung ang iyong mga numero ay naipon sa 193% tulad ng halimbawang ito sa ibaba, tiyak na mali ang iyong ginagawa.

Bago gumawa ng tsart, tanungin ang iyong sarili: ano ang gusto kong magawa sa aking data? Gusto mo bang makita ang ugnayan sa pagitan ng mga set ng data, ipakita ang pataas at pababang mga trend ng iyong data, o makita kung paano bumubuo sa kabuuan ang mga segment ng isang bagay?

Tandaan, laging nauuna ang kalinawan. Maaaring magmukhang cool ang ilang visualization ng data, ngunit kung hindi akma ang mga ito sa iyong data, umiwas sa mga ito. 

#3 - Gawin itong 3D

Ang 3D ay isang kamangha-manghang halimbawa ng graphical na presentasyon. Ang ikatlong dimensyon ay cool, ngunit puno ng mga panganib.

Nakikita mo ba kung ano ang nasa likod ng mga pulang bar na iyon? Kasi hindi rin tayo pwede. Maaari mong isipin na ang mga 3D na chart ay nagdaragdag ng higit na lalim sa disenyo, ngunit maaari silang lumikha ng mga maling pang-unawa habang nakikita ng ating mga mata ang mga 3D na bagay nang mas malapit at mas malaki kaysa sa hitsura nito, hindi banggitin ang mga ito ay hindi makikita mula sa maraming anggulo.

#4 - Gumamit ng iba't ibang uri ng mga chart upang ihambing ang mga nilalaman sa parehong kategorya

Ito ay tulad ng paghahambing ng isda sa isang unggoy. Hindi matutukoy ng iyong audience ang mga pagkakaiba at makagawa ng naaangkop na ugnayan sa pagitan ng dalawang set ng data. 

Sa susunod, manatili sa isang uri ng presentasyon ng data lamang. Iwasan ang tukso na subukan ang iba't ibang paraan ng visualization ng data nang sabay-sabay at gawin ang iyong data bilang naa-access hangga't maaari.

#5 - Bombard ang madla ng napakaraming impormasyon

Ang layunin ng presentasyon ng data ay gawing mas madaling maunawaan ang mga kumplikadong paksa, at kung nagdadala ka ng masyadong maraming impormasyon sa talahanayan, nawawala ang punto mo.

Kung mas maraming impormasyon ang ibibigay mo, mas maraming oras ang aabutin para maproseso ng iyong audience ang lahat ng ito. Kung gusto mong gawing naiintindihan ang iyong data at bigyan ang iyong madla ng pagkakataong matandaan ito, panatilihin ang impormasyon sa loob nito sa isang ganap na minimum. Dapat mong tapusin ang iyong sesyon sa bukas-natapos na mga tanong upang makita kung ano talaga ang iniisip ng iyong mga kalahok.

Ano ang Pinakamahusay na Paraan ng Pagtatanghal ng Data?

Panghuli, alin ang pinakamahusay na paraan upang ipakita ang data?

Ang sagot ay…

.

.

.

wala naman! Ang bawat uri ng pagtatanghal ay may sariling mga kalakasan at kahinaan at ang pipiliin mo ay lubos na nakadepende sa kung ano ang sinusubukan mong gawin. 

Halimbawa:

• Pumunta para sa isang scatter plot kung tinutuklasan mo ang kaugnayan sa pagitan ng iba't ibang mga halaga ng data, tulad ng pagtingin kung ang mga benta ng ice cream ay tumaas dahil sa temperatura o dahil ang mga tao ay lalo lamang nagugutom at sakim sa bawat araw?
• Pumunta para sa isang line graph kung gusto mong markahan ang isang trend sa paglipas ng panahon. 
• Pumunta para sa isang mapa ng init kung gusto mo ang ilang magarbong visualization ng mga pagbabago sa isang heograpikal na lokasyon, o upang makita ang gawi ng iyong mga bisita sa iyong website.
• Pumunta para sa isang pie chart (lalo na sa 3D) kung gusto mong layuan ka ng iba dahil hindi ito magandang ideya👇

Mga Madalas Itanong