Skip to content

Vad är viktigt att komma ihåg när du visualiserar data?

Hade det inte varit bra om verksamheten kunde fatta datadrivna beslut så snart behovet uppstår? Genom att visualisera data hjälper vi hjärnan att uppfatta vad siffrorna faktiskt säger utan att du behöver tillbringa mycket tid på att gräva i datauppsättningen.
Feb 22, 2023 11:08:44 AM Susan Dymling

Stora mängder data, rapporter som inte kommunicerar tydligt och ett tråkigt utseende, toppade med dåliga tider. Känner du igen dig? Det är inte så ovanligt. Många människor upplever dessa problem. Men det är här datavisualisering kommer in. Låt oss först titta på vad det är.

Vad är datavisualisering?

Data går snabbt från att bara vara en uppsättning siffror till att bli information som kan ge kritiskt beslutsstöd till verksamheten med bra visualiseringar. Genom att visualisera data hjälper vi hjärnan att uppfatta vad siffrorna faktiskt säger. Här är en definition av datavisualisering:

Datavisualisering är en representation och presentation av data för att skapa förståelse.

Representation handlar om att välja den visualisering som bäst representerar din databas. Alla typer av visualiseringar har var och en sina styrkor, och rätt val av visualisering är helt avgörande för att skapa insikt och förståelse för data. Du skulle inte visualisera månatliga försäljningstrender med hjälp av ett cirkeldiagram?

Presentation handlar om vilka steg du tar för att se till att siffrorna presenteras på ett bra sätt. Det kan vara att använda färger och ikoner för att särskilja kategorier, indikera en ökning eller minskning av nyckeltal, markera viktiga aspekter av visualiseringen, öka läsbarheten och förbättra användarens förståelse för figurerna.

Varför visualisera data?

Du kan strukturera dina data mycket bra och göra en bra och fördjupad analys, men om data inte presenteras på ett bra sätt kan all tid som du har lagt på på detta arbete vara bortkastat.

Varför vi ska visualisera data handlar om att skapa förståelse och att denna förståelse ges snabbt. Visuella representationer av data använder vår intuitiva förmåga att upptäcka struktur och mönster i det vi ser. Målet med en datavisualisering är att trigga den del av hjärnan som ser mönster i visuella representationer. Vi vill att användaren snabbt ska kunna säga ”Japp, jag förstår vad som står här”, utan att behöva använda mycket tid och ansträngning på att tolka det de ser.

Datavisualisering kan också hjälpa dig att identifiera sammanhang i de data som du tidigare inte visste existerade. Vad påverkar mina kunders beteende? Vilka produkter säljer bäst i de olika regionerna? Baserat på tidigare data, vilken typ av försäljningsvolym kan jag förvänta mig vid denna tid på året? Kanske ser du avdelningar i företaget som går mycket bra eller avdelningar med utrymme för förbättringar som behöver lite extra uppmärksamhet.

 

Visualiseringar som är attraktiva skapar engagemang

Visualiseringar och insiktslösningar har bara värde om de faktiskt används. Därför är det viktigt att lösningen ser inbjudande ut, bjuder in till användning och skapar nyfikenhet bland användarna. En icke-engagerande visualiseringslösning kommer att glömmas bort, och sedan har du investerat både tid och pengar i en produkt som ingen vill använda. Därför är det viktigt att komma ihåg att form och färg – det kommer till nytta. När det ser bra ut, känns inbjudande och är användarvänligt kommer det att användas i större utsträckning.

Exempel på visualisering över karta från Power BI.

Detta är ett exempel på en karta från visualiseringsverktyget Power BI. Här kan du se hur en bra visuell presentation med färger som ökar chansen att visualiseringen kommer att användas.

Hur visualiserar jag data?

Vi kommer att gå igenom några bra visualiseringsmetoder för data:

Stapeldiagram

Det kanske mest använda diagrammet för datavisualisering är ett stapeldiagram. Detta beror på att det är helt utmärkt att använda när man jämför kategoriska värden. Detta är en mycket enkel visualisering, men det ger mycket information på ett enkelt sätt. Stapeldiagramets egenskaper:

  • Jämförelse av kategoriska värden
  • Färger används med försiktighet, till exempel för att visa en extra KPI
  • Du kan enkelt ställa in flera kategorier mot varandra
  • Kan visa flera undergrupper inom samma kategori

Linjediagram

Detta är ett annat välkänt och välanvänt diagram i visualiseringsvärlden. Linjediagrammet används vanligtvis för att visa utveckling och sammanhang i data. I många fall ser du variabeln ”tid” på x-axeln.

En viktig tumregel när det gäller linjediagram är att mer än fyra rader blir det vi kallar en spagetti. Därför; undvik mer än fyra rader i diagrammet. Mer än det verkar bara förvirrande.

Cirkeldiagram

Cirkeldiagrammet är en mycket bra visualisering om du använder den för att jämföra två, kanske tre, kategorier. Om du har två kategorier att jämföra, kan cirkeldiagrammet vara lite mer effektivt än det populära stapeldiagrammet. Cirkeldiagrammet är som mest effektivt om du vill se andelar av totalen.

Vill du veta mer om hur ditt företag kan visualisera data ?
Boka gärna ett möte med oss på twoday!

Kontakta oss redan idag!

Relaterade artiklar