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데이터 시각화 복잡한 정보를 매력적인 방식으로 전달하는 강력한 도구입니다. 우리의 뇌는 정보를 보다 효율적으로 처리하고 저장하여 시각화를 통해 정보의 영향력을 강화합니다. 그러나 잘못된 데이터 시각화는 득보다 실이 더 많을 수 있습니다. 잘못된 표시는 데이터의 내용을 줄이거나 더 심하게는 완전히 왜곡할 수 있습니다.
이것이 좋은 시각화가 좋은 디자인에 의존하는 이유입니다. 올바른 차트 유형을 선택하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이해하기 쉽고 보기 쉬운 방식으로 정보를 제공하여 시청자가 최소한의 추가 노력을 들일 수 있도록 해야 합니다. 물론 모든 디자이너가 데이터 시각화의 전문가는 아니며 이러한 이유로 우리가 보는 대부분의 시각적 콘텐츠는 직시하자면 빛나지 않습니다. 여기 당신이 겪을 수 있는 10가지 실수와 그것을 고칠 수 있는 쉬운 방법이 있습니다.
1. 원형 차트 세그먼트의 무질서
파이 차트는 가장 단순한 시각화 중 하나이지만 정보가 과부하되는 경우가 많습니다. 섹터의 위치는 직관적이어야 합니다(XNUMX개를 초과하지 않아야 함). 다음 두 가지 원형 차트 패턴 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다. 각 패턴은 독자의 주의를 가장 중요한 정보로 이끌 것입니다.
옵션 가장 큰 섹터를 12시 방향에서 시계 방향으로 더 배치합니다. 두 번째로 큰 것은 시계 반대 방향으로 12시 방향입니다. 나머지 섹터는 시계 반대 방향으로 아래에 위치할 수 있습니다.
옵션 가장 큰 섹터를 12시 방향에서 시계 방향으로 더 배치합니다. 나머지 섹터는 시계 방향으로 내림차순으로 따릅니다.
2. 꺾은선형 차트에서 실선이 아닌 선 사용하기
점과 대시는 혼란스럽습니다. 대신, 서로 구별하기 쉬운 색상의 실선을 사용하십시오.
3. 자연스러운 데이터 레이아웃이 아님
정보는 직관적인 순서로 논리적으로 제시되어야 합니다. 범주를 알파벳순, 크기(오름차순 또는 내림차순) 또는 이해할 수 있는 다른 순서로 정렬합니다.
4. 쌓이는 데이터
디자인 효과 뒤에 데이터가 손실되거나 숨겨져 있지 않은지 확인하십시오. 예를 들어 영역 플롯에서 투명도를 사용하여 뷰어가 모든 데이터 시리즈를 볼 수 있도록 할 수 있습니다.
5. 독자를 위한 추가 작업
그래픽 요소로 독자를 도와 데이터를 최대한 단순하게 유지하십시오. 예를 들어 분산형 차트에 추세선을 추가하여 추세를 표시합니다.
6. 데이터 손상
모든 데이터 표현이 정확한지 확인하십시오. 예를 들어 거품형 차트의 요소는 지름이 아니라 면적으로 연결되어야 합니다.
7. 온도 지도에서 다양한 색상 사용하기
일부 색상은 다른 색상보다 더 두드러져 데이터에 가중치를 더합니다. 대신 같은 색상의 다른 톤을 사용하여 강도를 표시하거나 두 개의 유사한 색상 사이의 스펙트럼 범위를 사용합니다.
8. 너무 얇거나 너무 두꺼운 기둥
프레젠테이션을 만들 때 창의력을 마음껏 발휘하고 싶지만 보는 사람이 조화로운 다이어그램을 더 쉽게 인지할 수 있다는 점을 기억하세요. 히스토그램의 열 사이의 간격은 열 너비의 절반과 같아야 합니다.
9. 비교하기 어려운 데이터
비교는 차이점을 보여주는 편리한 방법이지만 시청자가 쉽게 할 수 없으면 작동하지 않습니다. 독자가 쉽게 비교할 수 있도록 데이터를 제시해야 합니다.
10. 3D 차트 사용
보기에는 좋아 보이지만 3D 모양은 인식을 왜곡하여 데이터를 왜곡할 수 있습니다. 2D 모양으로 작업하여 정보를 올바르게 표시합니다.
