25 Tipps zur sofortigen Verbesserung Ihres Datenvisualisierungsdesigns

Datenvisualisierungsdesign ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft, weshalb es für Anfänger schwierig sein kann, es zu meistern. Aber wenn Sie Data Storytelling beherrschen und durch Inhalte eine starke Wirkung erzielen möchten, ist dies eine entscheidende Fähigkeit.

Die Kraft der Datenvisualisierung

Ihr Gehirn ist darauf vorverdrahtet, visuelle Inhalte viel schneller zu verarbeiten als Text, weshalb Datendesign so effektiv ist. Indem Sie die Daten „sehen“, ist es für Ihr Gehirn einfacher, die präsentierten Informationen aufzunehmen, zu synthetisieren und zu behalten.

Sehen Sie sich dieses kurze Video an, um die Leistungsfähigkeit der Datenvisualisierung bei der Arbeit zu sehen.

Leider denken viele Leute, dass das Zusammenfügen einiger Diagramme bedeutet, dass Sie das Design der Datenvisualisierung gut machen. Du machst es nicht nur nicht gut; Sie könnten Ihrer Marke tatsächlich schaden. Unterdurchschnittliches Datendesign gibt es in vielen Formen – eine verwirrende Visualisierung, falsch bezeichnete Daten, 3D-Diagramme, die die Wahrnehmung verzerren usw. In diesen Fällen kann Ihre Glaubwürdigkeit auf dem Spiel stehen, und das will niemand.

Selbst wenn Sie Daten nicht falsch darstellen, tun Sie Ihrem Leser einen Bärendienst, wenn Sie sie nicht in ihrer optimalsten Form präsentieren. Glücklicherweise gibt es viele einfache Dinge, die Sie tun können, um sicherzustellen, dass Ihre Datengeschichten die gewünschte Wirkung erzielen.

Wenn Sie also bereit sind, Ihr Datenvisualisierungsdesign auf eine neue Stufe zu heben, haben wir die besten Tipps unseres Teams zusammengestellt, die Ihnen dabei helfen, häufige Datendesignfehler zu beheben und Ihre vorhandenen Datenvisualisierungen Diagramm für Diagramm zu verbessern. Wir haben diese Liste sogar nach Kategorien geordnet, falls Sie eine schnelle Referenz benötigen. Wir hoffen, dass sie helfen.

25 Tipps für das Datenvisualisierungsdesign

Lassen Sie uns zunächst ein paar allgemeine Dinge behandeln, die Sie beachten sollten. Denken Sie daran, dass jede Entscheidung, die Sie für das Design der Datenvisualisierung treffen, die Erfahrung Ihrer Leser verbessern sollte – nicht Ihre. (Entschuldigung, aber es geht nicht darum, Ihre süßen Strichzeichnungsfähigkeiten zu zeigen.) Befolgen Sie diese Tipps, um Ihren Daten gerecht zu werden.

1) Wählen Sie das Diagramm, das die Geschichte erzählt. Es kann mehr als eine Möglichkeit geben, die Daten genau zu visualisieren. Überlegen Sie in diesem Fall, was Sie erreichen möchten, welche Botschaft Sie kommunizieren möchten, wen Sie erreichen möchten usw.

2) Entfernen Sie alles, was die Geschichte nicht unterstützt. Nein, das bedeutet nicht, dass Sie die Hälfte Ihrer Datenpunkte töten. Aber achten Sie auf Dinge wie Diagrammmüll, zusätzliche Kopien, unnötige Illustrationen, Schlagschatten, Verzierungen usw. Das Tolle an der Datenvisualisierung ist, dass Design dazu beitragen kann, die schwere Arbeit zu leisten, um die Geschichte zu verbessern und zu kommunizieren. Lassen Sie es seine Arbeit tun. (Verwenden Sie jedoch keine 3D-Diagramme. Wie bereits erwähnt, können sie die Wahrnehmung der Visualisierung verzerren.)

3) Design zum Verständnis. Wenn Sie Ihre Visualisierung erstellt haben, treten Sie einen Schritt zurück und überlegen Sie, welche einfachen Elemente hinzugefügt, optimiert oder entfernt werden könnten, um die Daten für den Leser leichter verständlich zu machen. Sie können einem Liniendiagramm eine Trendlinie hinzufügen oder feststellen, dass Ihr Tortendiagramm zu viele Segmente enthält (verwenden Sie maximal 6). Diese subtilen Anpassungen machen einen großen Unterschied.

DatengeschichtenVergleich

Die Datenvisualisierung erleichtert den Vergleich erheblich, da Sie tatsächlich „sehen“ können, wie zwei verschiedene Datensätze im Vergleich zueinander stehen. Aber nur zwei Diagramme nebeneinander zu stellen, reicht nicht unbedingt aus. In der Tat kann es es verwirrender machen. (Haben Sie schon einmal versucht, 32 verschiedene Tortendiagramme zu vergleichen? Ja, dachte ich nicht.)

4) Schließen Sie nach Möglichkeit eine Null-Basislinie ein. Obwohl ein Liniendiagramm nicht bei einer Nulllinie beginnen muss, sollte es aufgenommen werden, wenn es mehr Vergleichskontext bietet. Wenn relativ kleine Datenschwankungen aussagekräftig sind (z. B. bei Aktienmarktdaten), können Sie die Skala kürzen, um diese Abweichungen darzustellen.

5) Wählen Sie immer die effizienteste Visualisierung. Sie möchten visuelle Konsistenz, damit der Leser auf einen Blick vergleichen kann. Dies kann bedeuten, dass Sie gestapelte Balkendiagramme, ein gruppiertes Balkendiagramm oder ein Liniendiagramm verwenden. Wofür Sie sich auch entscheiden, überfordern Sie den Leser nicht damit, zu viele Dinge zu vergleichen.

6) Achten Sie auf Ihre Platzierung. Sie haben vielleicht zwei schöne gestapelte Balkendiagramme, die Ihren Lesern den Vergleich von Punkten ermöglichen sollen, aber wenn sie zu weit voneinander entfernt platziert sind, um den Vergleich zu „verstehen“, haben Sie bereits verloren.

7) Erzählen Sie die ganze Geschichte. Vielleicht hatten Sie im 4. Quartal eine Umsatzsteigerung von 30 %. Aufregend! Aber was ist spannender? Zeigt, dass Sie seit Q1 tatsächlich eine Umsatzsteigerung von 100 % hatten.

Datenvisualisierungsdesign 1

Kopieren

Bei Daten geht es sicherlich um Zahlen, aber sie werden im Allgemeinen in Verbindung mit Texten verwendet, um den Kontext für den jeweiligen Punkt bereitzustellen. Allerdings sehen wir in vielen Datenvisualisierungen, Infografiken und E-Books, dass Datenvisualisierung und Text nicht zusammen, sondern gegeneinander arbeiten.

8) Erkläre nicht zu viel. Wenn der Text bereits einen Fakt erwähnt, müssen der Untertitel, die Legende und der Diagrammkopf ihn nicht wiederholen.

9) Halten Sie Diagramm- und Diagrammüberschriften einfach und auf den Punkt. Es besteht keine Notwendigkeit, schlau, wortreich oder wortwitzig zu werden. Halten Sie beschreibenden Text über dem Diagramm kurz und beziehen Sie sich direkt auf das darunter liegende Diagramm. Denken Sie daran: Konzentrieren Sie sich auf den schnellsten Weg zum Verständnis.

10) Verwenden Sie Callouts mit Bedacht. Legenden sind nicht dazu da, um Platz zu füllen. Sie sollten absichtlich verwendet werden, um relevante Informationen hervorzuheben oder zusätzlichen Kontext bereitzustellen.

11) Verwenden Sie keine ablenkenden Schriften oder Elemente. Manchmal muss man einen Punkt betonen. Verwenden Sie in diesem Fall nur fetten oder kursiven Text, um einen Punkt hervorzuheben – und nicht beide gleichzeitig.

Datengeschichten

Farbe

Farbe ist ein großartiges Werkzeug, wenn sie gut eingesetzt wird. Wenn es schlecht verwendet wird, kann es den Leser nicht nur ablenken, sondern in die Irre führen. Verwenden Sie es in Ihrem Datenvisualisierungsdesign mit Bedacht.

12) Verwenden Sie eine einzige Farbe, um denselben Datentyp darzustellen. Wenn Sie die Verkäufe Monat für Monat in einem Balkendiagramm darstellen, verwenden Sie eine einzelne Farbe. Wenn Sie jedoch die Verkäufe des letzten Jahres mit den diesjährigen Verkäufen in einem gruppierten Diagramm vergleichen, sollten Sie für jedes Jahr eine andere Farbe verwenden. Sie können auch eine Akzentfarbe verwenden, um einen wichtigen Datenpunkt hervorzuheben.

13) Achten Sie auf positive und negative Zahlen. Verwenden Sie nicht Rot für positive Zahlen oder Grün für negative Zahlen. Diese Farbassoziationen sind so stark, dass die Bedeutung im Kopf des Betrachters automatisch umgedreht wird.

14) Achten Sie auf ausreichenden Kontrast zwischen den Farben. Wenn Farben zu ähnlich sind (hellgrau vs. hell, hellgrau), kann es schwierig sein, den Unterschied zu erkennen. Verwenden Sie dagegen keine kontrastreichen Farbkombinationen wie Rot/Grün oder Blau/Gelb.

15) Vermeiden Sie Muster. Streifen und Tupfen klingen lustig, aber sie können unglaublich ablenken. Wenn Sie versuchen, beispielsweise auf einer Karte zu differenzieren, verwenden Sie unterschiedliche Sättigungen derselben Farbe. Verwenden Sie in diesem Sinne nur einfarbige Linien (keine Bindestriche).

16) Wählen Sie die Farben entsprechend aus. Einige Farben stechen mehr hervor als andere und verleihen diesen Daten unnötiges Gewicht. Verwenden Sie stattdessen eine einzelne Farbe mit unterschiedlichem Farbton oder ein Spektrum zwischen zwei analogen Farben, um die Intensität zu zeigen. Denken Sie daran, die Farbintensität auch intuitiv nach Werten zu codieren.

17) Verwenden Sie nicht mehr als 6 Farben in einem einzigen Layout. Genug gesagt.

Datenvisualisierungsdesign 4

Beschriftung

Kennzeichnung kann ein Minenfeld sein. Leser verlassen sich auf Labels, um Daten zu interpretieren, aber zu viele oder zu wenige können stören.

18) Überprüfen Sie, ob alles beschriftet ist. Stellen Sie sicher, dass alles, was ein Etikett benötigt, eines hat – und dass es keine Doppel- oder Tippfehler gibt.

19) Stellen Sie sicher, dass die Etiketten sichtbar sind. Alle Etiketten sollten frei und leicht mit dem entsprechenden Datenpunkt identifizierbar sein.

20) Beschriften Sie die Linien direkt. Fügen Sie nach Möglichkeit Datenbeschriftungen zu Ihren Datenpunkten hinzu. Auf diese Weise können Leser Linien und entsprechende Beschriftungen schnell identifizieren, sodass sie nicht nach einer Legende oder einem ähnlichen Punkt suchen müssen.

21) Überschreiben Sie nicht. Wenn der genaue Wert eines Datenpunkts wichtig ist, um Ihre Geschichte zu erzählen, fügen Sie Datenbeschriftungen hinzu, um das Verständnis zu verbessern. Wenn die genauen Werte nicht wichtig sind, um Ihre Geschichte zu erzählen, lassen Sie die Datenbeschriftungen weg.

22) Setzen Sie Ihren Typ nicht schräg. Wenn Ihre Achsenbeschriftungen zu voll sind, ziehen Sie in Betracht, jede zweite Beschriftung auf einer Achse zu entfernen, damit der Text bequem hineinpasst.

Datenvisualisierungsdesign 5

Bestellung

Datenvisualisierung soll helfen, Sinn zu machen. Zufällige Muster, die schwer zu interpretieren sind, sind frustrierend und schädlich für das, was Sie zu kommunizieren versuchen.

23) Daten intuitiv bestellen. Es sollte eine logische Hierarchie geben. Ordnen Sie Kategorien alphabetisch, sequentiell oder nach Wert.

24) Bestellen Sie konsequent. Die Reihenfolge der Elemente in Ihrer Legende sollte die Reihenfolge Ihres Diagramms nachahmen.

25) Bestellen Sie gleichmäßig. Verwenden Sie natürliche Inkremente auf Ihren Achsen (0, 5, 10, 15, 20) anstelle von umständlichen oder ungleichmäßigen Inkrementen (0, 3, 5, 16, 50).

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Wie man Datenvisualisierung und Storytelling beherrscht

Wenn Sie wirklich auf dem Laufenden bleiben wollen, stellen Sie natürlich sicher, dass Sie in jeder Phase des Prozesses über Best Practices für Data Storytelling auf dem Laufenden sind.

  • Verwenden Sie die richtigen Quellen. Großartige Geschichten entstehen aus großartigen Daten. Während Sie eine größere Vielfalt externer Daten finden können, sind interne Daten eine besonders effektive Quelle für einzigartige und interessante Geschichten. Um externe Daten zu finden, sehen Sie sich diese über 100 Quellen kostenloser und glaubwürdiger Daten an. Für interne Daten finden Sie hier 9 Orte, an denen Sie suchen können. Sie können auch unseren Tipps folgen, um diese Daten korrekt in Ihren Inhalten zu verwenden.
  • Erfinde eine starke Geschichte. Die wahre Kraft des Data Storytelling hängt von Ihrer Fähigkeit ab, eine zusammenhängende Erzählung zu extrahieren und zu formen. Beginnen Sie mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Geschichten in Ihren Daten zu finden und eine effektive Datenerzählung zu erstellen. Sie können auch unser kostenloses E-Book herunterladen, Der Leitfaden für Content-Vermarkter zum Data Storytellingfür weitere Tipps, wie Sie Ihre Daten zum Leben erwecken können.
  • Wählen Sie das richtige Format. Um sicherzustellen, dass Ihre Daten die stärkste Wirkung erzielen, müssen Sie sie in der richtigen Verpackung präsentieren. Ob Sie ein E-Book, eine Infografik oder eine Bewegungsgrafik erstellen, wählen Sie das richtige Format für Ihre Datenvisualisierungsgeschichte.
  • Designgrundlagen anwenden. Gutes Design zählt. Denken Sie auch daran, dass es entscheidend ist, sich durch Design abzuheben, um sich abzuheben. Beginnen Sie mit unserem Leitfaden zum Entwerfen der gebräuchlichsten Diagramme und Grafiken, finden Sie heraus, wie Sie Ihre Inhalte auf Marke halten, experimentieren Sie mit verschiedenen visuellen Stilen und lassen Sie sich von weiteren Beispielen für Technologie-Infografiken, B2B-Infografiken und interaktive Infografiken inspirieren.
  • Machen Sie das Beste aus Ihren Inhalten. Holen Sie mehr Nutzen, indem Sie Ihre Datenvisualisierungen wiederverwenden oder Ihre alten Inhalte in Infografiken, E-Books, animierte Infografiken, Berichte, Mikroinhalte usw. umwandeln.
  • Fördern Sie richtig. Lassen Sie nicht zu, dass gute Datengeschichten begraben werden. Finden Sie heraus, wie Sie Ihre Inhalte wie eine Content-Agentur bewerben und Ihren Blog für SEO optimieren können.

Wenn Sie noch ein wenig Hilfe beim Storytelling Ihrer Daten benötigen, scheuen Sie sich nicht, Hilfe von außen zu suchen. Hier sind ein paar Tipps, um die richtige Agentur für Datenvisualisierung zu finden, sowie Tipps für die Zusammenarbeit, sobald Sie dies getan haben. Wir sprechen auch gerne über Ihre Datendesign-Herausforderungen – im Ernst, wir sind Datenfreaks.

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