Veri Görselleştirme Zorlukları ve Kaçınılması Gereken Hatalar

Veriler dağınık olabilir ve onu anlamlı (ve güzel görünen) bir şeye dönüştürmek bir sanattır. Veri görselleştirme zorlukları labirentine girin.

Neden umursamalısın? Öncelikle web tasarımı ve veri görselleştirmeyi yaşıyor ve nefes alıyorum. Ve inanın bana, konu karmaşık verileri etkili bir şekilde temsil etmeye geldiğinde profesyoneller bile bazen kafalarını kaşıyabilirler. Eğer onlar ayağa kalkabiliyorsa sen de yapabilirsin.

Bu makalede:

• Veri görselliği dünyasındaki büyük hayırları öğreneceksiniz.
• Sık karşılaşılan tuzaklara ilişkin bilgi edinin,
• Ve tabii ki verilerinizin şarkı söylemesini sağlayacak püf noktaları (tam anlamıyla değil ama anlıyorsunuz).

İyi Veri Görselleştirmenin Temel İlkeleri

Estetik ve İşlevsellik

Renk Seçenekleri

wpDataTables ile oluşturulan grafik

Bu renklerin bir amaca hizmet etmesi gerekiyor. Mesela, mavinin bu kadar benzer tonlarına sahip, ne olduğunu bile anlayamadığınız bir pasta grafiği gördünüz mü?

Bu sizin için bir veri görselleştirme mücadelesidir!

Çok fazla renk veya yanlış olanlar izleyicinizin kafasını karıştırabilir. Ancak aynı zamanda tamamen gri tonlamalı da yapamayız; renk, hedef kitlenizin bunu daha hızlı "anlamasına" yardımcı olur. Denge önemlidir.

Yazı Tipi ve Ölçek

Tamam, hadi yazı tiplerine dalalım. İhtiyacınız olan tek şeyin Arial veya Times New Roman olduğunu düşünebilirsiniz, ancak yazı tipleri havayı belirliyor.

İlginç bir yazı tipi, bir doğum günü daveti için harika olabilir ancak bir iş raporunda göze batan bir yazı da olabilir. Ayrıca insanların gözlerini kısmasına veya büyüteç çıkarmasına izin vermeyin. Metnin tüm cihazlarda okunabilir olduğundan emin olun.

Veri bütünlüğü

Kaynak Güvenilirliği

Güvenilir kaynaklar! Temel budur. Arkadaşınızın size gönderdiği rastgele bir web sitesinden veri alıyorsanız, veri görselleştirme zorluklarıyla dolu bir dünyayla karşı karşıyasınız demektir.

Güvenilir kaynaklar görselleştirmenizi artırabilir veya bozabilir. Çünkü en güzel grafiği oluşturabilirsiniz, ancak eğer bu zayıf veriler üzerine kuruluysa, o zaman aslında işe yaramaz, değil mi?

Veri doğruluğu

Gerçek konuşma; veriler değişir. Güncelliğini yitirmiş şeyler kullanıyorsanız, ilgili herkese zarar vermiş olursunuz. Görsellerinizi oluşturmadan önce daima istatistiklerinizi ve gerçeklerinizi güncelleyin.

Bu, her zaman alakalı ve doğru olmanızı sağlar.

Ulaşılabilirlik

Dahil etme

Sorun şu ki, herkes interneti aynı şekilde deneyimlemiyor. Bazı kişiler ekran okuyucu kullanır, bazıları ise renk körü olabilir.

Görsellerinizin sadece güzel olduğundan değil aynı zamanda mümkün olduğunca çok kişi tarafından erişilip anlaşılabileceğinden de emin olmalısınız. Bu, sıklıkla gözden kaçırılan veri görselleştirme zorluklarından biridir.

Uyarlanabilirlik

Yani grafiğiniz 27 inçlik bir monitörde muhteşem görünüyor. Peki ya akıllı telefonda? Eğer uyarlanabilir değilse, kitlenizin büyük bir kısmını kesiyorsunuz.

Ve güvenin bana, sadece pasta grafiğini okumak için kıstırma ve yakınlaştırma kimsenin iyi vakit geçirme fikri değildir.

Güzel verileriniz çevrimiçi olmayı hak ediyor

wpDataTables bunu bu şekilde yapabilir. Duyarlı tablolar ve grafikler oluşturmak için 1 numaralı WordPress eklentisi olmasının iyi bir nedeni var.

Ve böyle bir şeyi yapmak gerçekten çok kolay:

1. Tablo verilerini siz sağlarsınız
2. Yapılandırın ve özelleştirin
3. Bir gönderide veya sayfada yayınlayın

Ve bu sadece güzel değil aynı zamanda pratiktir. Milyonlarca satıra kadar büyük tablolar oluşturabilir, gelişmiş filtreler ve arama kullanabilir veya çılgına dönüp düzenlenebilir hale getirebilirsiniz.

"Evet ama Excel'i çok seviyorum ve web sitelerinde buna benzer bir şey yok". Evet var. Excel veya Google E-Tablolar'daki gibi koşullu biçimlendirmeyi kullanabilirsiniz.

Verilerinizle grafikler de oluşturabileceğinizi söylemiş miydim? Ve bu sadece küçük bir kısım. Sizin için daha birçok özellik var.

Veri Görselleştirmede Yaygın Zorluklar

Yanıltıcı Beyanlar

Ölçek Manipülasyonu

Ölçek manipülasyonu, verilerin optik yanılsaması gibidir. Ama ölçeği değiştirmek mi? Hayır, bu çözülmesi gereken büyük bir veri görselleştirme sorunudur.

Çevre dostu projenizi sunduğunuzu ve grafiklerinizin CO2 seviyelerinin EDM bas çizgisi gibi düştüğünü hayal edin.

Herkes heyecanlı, değil mi?

Ama sonra, teraziyi karıştırdığın ortaya çıktı. Ortam hala ağlıyor dostum.

Çıkarılan Veriler

Bir başka zor olan ne biliyor musun? Eşyaları dışarıda bırakmak. Cidden bu yalan söylemenin diyet versiyonu gibi. Önemsiz bilgiler insanların düşüncelerini tamamen etkileyebilir ve bu kesinlikle mümkün değildir.

Hepimizin önyargıları var elbette. Ancak hangi verileri göstereceğiniz konusunda seçici olmak hileli bir oyun oynamaya benzer.

Aşırı komplikasyon

Çok fazla bilgi

TMI, millet. Bu sadece garip randevular için değil; bu aynı zamanda devasa bir veri görselleştirme zorluğudur. Tüm verileri gösterebiliyor olmanız, bunu yapmanız gerektiği anlamına gelmez.

Yani boya setinizdeki her rengi karıştırıp bir şaheser mi beklersiniz? Hayır. Hikayeyi anlatan önemli kısımları seçin ve geri kalanını ekte falan saklayın.

Gereksiz Karmaşıklık

Roket bilimi veya felsefeyle ilgileniyorsanız karmaşıklık harikadır. Ancak veri görselleştirme dünyasında sakin kalalım.

Sekiz farklı desene ve disko ışığı özelliğine sahip 3 boyutlu patlayan bir pasta grafiğine kimin ihtiyacı var? Hiç kimse, o kim. Yani kulağa eğlenceli geliyor ama aslında kimsenin herhangi bir şeyi daha iyi anlamasına yardımcı olmuyor, değil mi?

Etkileşim Zorlukları

Kullanıcı etkileşimi

İşte çay: Tablonuz veya grafiğiniz boyanın kurumasını izlemekten daha sıkıcıysa, hiçbir etkileşimli düğme onu kurtaramaz.

Cidden bu, üzerinde pek düşünmediğimiz veri görselleştirme zorluklarından biri. Amaç etkileşime geçmek, değil mi? Ama sanki çeşnilermiş gibi rastgele etkileşimli öğeler mi atıyorsunuz? Hayır, bu bir burger değil; verilerin görsel bir temsilidir.

Kullanılabilirlik

Her etkileşimli parçanın orada olmak için bir nedeni olmalıdır. Bir düğme, kaydırıcı veya buna benzer bir şey ekleyecekseniz, bu aslında izleyicinin verilerden daha fazla yararlanmasına yardımcı olacaktır.

Aksi halde sadece dekorasyon olur.

Kaçınılması Gereken Hatalar

Seyirciyi görmezden gelmek

Bağlam Eksikliği

Peki, hiç bir filmin yarısında yürüdünüz mü? Kafa karıştırıcı, değil mi? Veriler de aynı şekilde.

Teknoloji jargonu veya tıbbi terimlerle dolu bir çubuk grafiğe baktığınızı ve "Neler oluyor?" diye sorduğunuzu hayal edin. Bağlam önemlidir, arkadaşlar.

Hedef kitleniz ortamı, arka planı veya neden umurumda olmalı faktörünü anlayamıyorsa, o klasik veri görselleştirme zorluklarından birine düşmüşsünüz demektir.

Jargonun Aşırı Kullanımı

Hepimiz akıllı görünmeyi severiz. Kim yapmaz? Ancak görsellerinize çok fazla endüstri dili katarsanız, bu bir heceleme yarışmasında yabancı dil konuşmak gibidir.

Cidden, sırf pasta grafiğinizi anlamak için insanları her dönem Google'a sokmayın. Verilerinizi kimin görüntülediğine dikkat etmezseniz, aslında onu boşluğa atmış olursunuz.

Veri Aşırı Çizimi

Kalabalık Görseller

Görseller dünyasında kaos, hepimizin onsuz yaşayabileceği veri görselleştirme zorluklarından biridir.

Verilerinize nefes alacak bir alan bırakın, tamam mı?

Çakışan Veriler

Bir kafa karıştırıcı daha. Çakışan birden fazla veri noktanız olduğunu varsayalım. Soyut bir tabloya benziyor değil mi?

Sorun şu ki, bir sanat galerisinde değiliz; karmaşık bir şeyi basit bir şekilde anlamaya çalışıyoruz.

Dolayısıyla, izleyicilerinizin veri noktalarınızla "Waldo Nerede" oynamasını istemiyorsanız, çakışma karmaşasından kaçının.

Hatalı Veri Eşleme

Coğrafi Hatalar

Veri eşlemenin gerçek dünya düzenlerine sadık kalması gerekir. Aksi takdirde, hedef kitlenizi yanıltıyor ve veri görselleştirme zorluklarının şöhretler listesine yeni bir giriş daha eklemiş oluyorsunuz.

Geçici Hatalar

Zaman çizelgelerini karıştıran, geçmişin, şimdinin veya geleceğin ne olduğunu bilemeyene kadar oraya buraya atlayan filmleri bilirsiniz.

Evet, bir bilim kurgu filminde harika olabilir ama grafikte? Hayır.

Veri Görselleştirme Zorlukları Hakkında SSS

Veri Görselleştirmede En Yaygın Hatalar Nelerdir?

Aslında bir çamaşır listesi var ama en iyi yarışmacılardan bazıları şunlar: çok fazla renk kullanmak, hedef kitlenizi dikkate almamak ve ölçeklendirme sorunları.

Bunlar önemsiz görünebilir, ancak mesajınızı büyük ölçüde çarpıtabilirler.

Doğru Ölçeklendirme Neden Önemlidir?

Bir düşünün: Ceviz kırmak için balyoz kullanmazsınız, değil mi? Ölçek önemlidir çünkü yanlış ölçeklendirme yanıltıcı görsellere yol açabilir.

Eğer bunu doğru yapmazsanız izleyicileriniz tamamen çarpık bir bakış açısıyla çekip gidebilirler.

Renk Seçimleri Yorumlamayı Nasıl Etkileyebilir?

Renk sadece göze hoş gelen bir şey değildir arkadaşlar. Örneğin kırmızı ve yeşili bir arada kullanmak renk körü insanlar için kafa karıştırıcı olabilir.

Ayrıca renkler duygusal ağırlık taşır. İstenmeyen tepkileri tetiklemek istemezsiniz.

3D Görselleştirme 2D'den Daha mı İyi?

3D elbette süslü ve fütüristik görünebilir, ancak çoğu zaman işleri karmaşık ve anlaşılması zor hale getirir.

Üçüncü boyuta geçmek için gerçekten iyi bir nedeniniz olmadığı sürece 2D'ye bağlı kalın.

Veri Kaynağı Ne Kadar Önemli?

Çok önemli! Görselleriniz yalnızca verileriniz kadar iyidir. Bozuk veya taraflı bir veri kaynağı, bozuk ve taraflı görsellere yol açacaktır.

Bu nedenle kaynaklarınızı her zaman iki kez kontrol edin.

Özel Yazılıma İhtiyacım Var mı?

Şart değil. Excel veya Google E-Tablolar bile sizi oldukça ileri götürebilir.

Ancak derinlemesine araştırma yapıyorsanız wpDataTables, Tableau veya Power BI gibi özel yazılımlar daha fazla esneklik ve yetenek sunabilir.

Seçiminiz projenizin karmaşıklığına bağlı olmalıdır.

Data Viz Nasıl Erişilebilir Hale Getirilir?

Kapsayıcılık oyunun adı olmalıdır. Görseller için alternatif metin kullanın ve renk şemalarınızın görme engelli kişilerin erişimine açık olduğundan emin olun. ADA uyumlu olmaya dikkat edin.

Etkileşimin Rolü Nedir?

Etkileşim yalnızca eğlence amaçlı değildir; kullanıcıların verilerle daha derinlemesine etkileşim kurmasına yardımcı olabilir. Ama aşırıya kaçmayın.

Önemli olan verinizi bir video oyununa dönüştürmek değil, anlayışı geliştirmektir.

Kötü Veri Görselleştirmenin Gerçek Dünya Sonuçları Olabilir mi?

Emin ol. Sağlık, finans veya kamu politikası gibi sektörlerde kötü veri görselleştirmesi, ciddi sonuçları olan yanlış anlamalara yol açabilir. Hayatlar ve büyük paralar tehlikede olabilir.

Veri Görselleştirme Zorluklarına İlişkin Sonuç

Tuzakları gördün, değil mi? Rengi yanlış kullanmak ve ölçeği bozmak gibi. Önemsiz görünüyor ama güven bana, seni yanıltıcı bir yola sürükleyebilirler.

Daha sonra araçlara daldık. Bankayı kırmanıza gerek yok; bazen daha basit daha iyidir.

Veri görselleştirme yalnızca bazı renk ve şekillerin kullanılması değildir. Hikaye anlatımı, hassasiyet ve bir miktar yaratıcılık bir arada.

Veri görselleştirme zorlukları hakkındaki bu makaleyi okumaktan keyif aldıysanız, etkileşimli veri görselleştirmeyle ilgili bu makaleye de göz atmalısınız.

Yanıltıcı veri görselleştirme örnekleri, veri görselleştirme araçları, veri görselleştirme renk paleti örnekleri, WordPress veri görselleştirme, veri görselleştirme örnekleri gibi ilgili birkaç konuyu da yazdık.