6 Möglichkeiten, den Bullshit aus Ihrer Datenvisualisierung herauszuholen

Gutes Data Storytelling kann Wunder bewirken. Es hilft Ihnen, interessante Einblicke zu finden. Es hilft Ihnen, einzigartige Geschichten zu erzählen, die die Leute hören wollen. Und mit einer schönen Datenvisualisierung können Sie diese Geschichte, egal wie komplex, in einem leicht verständlichen Paket liefern. Aus diesem Grund ist die Datenvisualisierung ein so nützliches Tool – und deshalb so beliebt geworden. Aber wie bei vielen Dingen, je mehr Leute es tun, desto mehr Fehler werden gemacht. Dies ist nicht nur ein Bärendienst für die Praxis, sondern auch für die Menschen, für die diese Datenvisualisierungen bestimmt sind.

Zumindest ist eine schlechte Datenvisualisierung ein Ärgernis. Im schlimmsten Fall kann es das Vertrauen Ihrer Leser in Sie und letztendlich Ihre Beziehung ernsthaft verletzen. Wir haben die Mission, die Welt von BS-Visualisierung zu befreien, also brechen wir 6 Wege auf, um die Epidemie der schlechten Datenvisualisierung zu vermeiden. Behalten Sie diese für Ihr nächstes Projekt im Hinterkopf.

1) Verwenden Sie wirklich gute Daten

Gutes Data Storytelling beginnt mit guten Daten. Aber in einer Welt der „alternativen Fakten“ sind nicht alle Daten gute Daten – und weil die Leute auf den Datenzug aufspringen wollen, produzieren sie rechts und links Infografiken mit unterdurchschnittlichen Quellen. Das ist ein großer BS. Woher wissen Sie also, was als „gute“ Daten gilt?

  • Es kommt aus einer soliden Quelle: Daten können schwierig sein, weil sie von Organisationen mit einer Agenda leicht falsch dargestellt oder ungenau erfasst werden können. Beziehen Sie Ihre Daten aus vertrauenswürdigen, glaubwürdigen Quellen. Noch besser, verwenden Sie Ihre eigenen internen Daten. Hier sind ein paar weitere Tipps zur richtigen Datenbeschaffung sowie einige großartige Orte, an denen Sie Daten finden können, wenn Sie nicht weiterkommen.
  • Es ist sauber und vollständig: Fehlende oder unvollständige Daten können Ihre Interpretation beeinträchtigen und Dinge durcheinander bringen. Bevor Sie loslegen, bereinigen und sortieren Sie die Daten, damit Sie wissen, dass Sie mit den richtigen Daten arbeiten.
  • Es hat eine Geschichte: Nur weil Sie ein paar Statistiken in einen Blogbeitrag einfügen, heißt das nicht, dass Sie wirklich Daten erzählen. Eine großartige Geschichte liegt in den interessanten Erkenntnissen, die Sie aus einem Datensatz extrahieren. Folgen Sie unserer Einführung, um herauszufinden, wie Sie eine Geschichte in Ihren Daten finden. (Es enthält auch Tipps zum Bereinigen Ihrer Daten.)

2) Erzählen Sie die ganze Geschichte

Es ist verlockend, sich auf einen einzelnen Datenpunkt zu konzentrieren, der eine vorgefasste Erzählung unterstützt, aber wenn er nicht wirklich mit dem übereinstimmt, was die Daten Ihnen sagen, präsentieren Sie ihn nicht als solchen. Nehmen wir beispielsweise an, Ihr Team verzeichnete im ersten Quartal eine Umsatzsteigerung von 50 %. Wenn Sie nur diesen Anstieg zeigen, sieht es so aus, als würden Sie ihn töten. Aber wenn Sie den gesamten Satz einbeziehen, einschließlich der Zahlen aus dem Vorquartal, die einen Umsatzrückgang von 75 % zeigen, ist das eine ganz andere Geschichte. Daten helfen Ihnen, Vertrauen aufzubauen und eine Beziehung aufzubauen, indem Sie den Lesern Informationen zeigen. Das Zurückhalten oder falsche Darstellen untergräbt das Vertrauen in eine Sekunde.

Beispiel: Wir haben Daten aus dem Global Entrepreneurship Monitor Report von Clarity verwendet, um eine interessante Infografik über das Alter zu erstellen, in dem Unternehmer am ehesten ihrem Geschäft nachgehen. Mit diesen Daten konnte der Leser das Gesamtbild sehen und erkennen, wo er im Altersspektrum landet.

Tipps zur Datenvisualisierung

3) Wählen Sie das richtige Diagramm

Wir bewundern jeden Designer, der Datenvisualisierung versucht – solange er sich die Zeit nimmt, zu lernen, wie man es richtig macht. (Sehen Sie sich zunächst unseren Leitfaden zum Entwerfen der gängigsten Diagramme und Grafiken an.) Die Wahl der richtigen Visualisierung ist nicht nur für die Ästhetik Ihres Beitrags von entscheidender Bedeutung, sondern auch für das Verständnis Ihrer Leser. Wussten Sie, dass 3D-Diagramme Daten visuell verzerren können? Dass Muster von den Daten ablenken? Dass negative Zahlen niemals mit der Farbe Grün dargestellt werden sollten? Diese mögen wie lästige Regeln erscheinen, aber sie wirken sich auf die Art und Weise aus, wie ein Diagramm interpretiert wird.

4) Lassen Sie Ihren Reader nicht mehr arbeiten

Bei der Datenvisualisierung geht es darum, Dinge leichter verständlich und interpretierbar zu machen. Aber oft können kleine Dinge die Erfahrung unterbrechen, wie wenn…

  • Ein Leser muss nach einer Chart-Legende suchen
  • Die Legende ist so weit von der Karte entfernt, dass sie immer wieder hin und her schauen müssen, um zu versuchen, das, was sie sehen, zu verstehen
  • Daten, die verglichen werden sollen, werden in zwei getrennten, schwer zu vergleichenden Diagrammen dargestellt (z. B. fünf Tortendiagramme nebeneinander vs. zwei gestapelte Balkendiagramme zusammen).

Das Schöne an der Datenvisualisierung ist, dass Sie das Beste aus beiden Welten – Design und Text – zur Verbesserung nutzen. Lassen Sie also das Design die schwere Arbeit erledigen, wo es nötig ist. Nachdem Sie etwas entworfen haben, geben Sie ihm einen Pass, um zu sehen, ob etwas hinzugefügt, entfernt oder komprimiert werden kann, um das Verständnis zu verbessern. Mehr dazu finden Sie in den 8 Designfehlern, die Sie in Ihrer visuellen Kommunikation vermeiden sollten.

Beispiel: Wir haben uns mit der NFL zusammengetan, um gedruckte Berichte mit Daten und Analysen für die Webleistung jedes Teams zu erstellen. Jeder Bericht enthielt detaillierte Informationen, die in einer geeigneten Visualisierung dargestellt wurden.

Datenvisualisierung

5) Lassen Sie BS Chart Junk hinter sich

Design kann viel zur Verbesserung Ihrer Datenvisualisierung beitragen. Aber zu viele Designer kümmern sich mehr um das Design als um die Daten. Dies führt zu viel unnötigem Diagrammmüll. Diese überladenen Diagramme, gefüllt mit Symbolen, illustrierten Charakteren oder unverschämten kreativen „Behandlungen“, lassen uns zusammenzucken – definitiv nicht die Reaktion, die Sie wollen.

6) Überprüfen Sie ALLES

Offensichtlich versuchen Sie nicht, Ihre Datenvisualisierung absichtlich zu sabotieren. Aber regelmäßige alte Nachlässigkeit ist normalerweise die Ursache für die größten Fehler, die wir sehen. (Denken Sie an die Fox News-Kreisdiagramm mit insgesamt 193 %?) Etwas passiert immer, wenn Daten von der Tabellenkalkulation zum vollständig gestalteten Layout gelangen. Diese verirrte Beschriftung, vertauschte Zahl oder ein fehlender Datenpunkt kann alles aus dem Gleichgewicht bringen. Dinge, die Sie im Auge behalten sollten:

  • Labels: Sind alle vorhanden und passen sie zu den Daten?
  • Zahlen: Stimmen sie mit dem Originaltext überein?
  • Visualisierungen: Stimmen die Balkendiagramme mit den Daten überein? Sind die Blasen proportional groß? Ist jedes Segment in Ihrem Tortendiagramm genau?
  • Text: Sind Diagrammbeschriftungen, Legenden usw. fehlerfrei? Ist etwas abgeschnitten oder verlegt?

Geben Sie ihm immer einen letzten Pass, bevor Sie ihn in die Welt schicken.

Vor allem, wenn Sie wirklich den BS aus Ihrer Datenvisualisierung heraushalten wollen, fordern Sie sich immer selbst heraus, Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Um loszulegen, hier sind ein paar weitere Ressourcen, die Sie auf Trab halten:

Wenn Sie noch ein wenig Hilfe beim Storytelling Ihrer Daten benötigen, würden wir gerne zusammenarbeiten.

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