Top 10 technieken voor gegevensvisualisatie die u moet kennen

De grafische weergave van informatie en gegevens met behulp van visuele elementen zoals grafieken, kaarten, diagrammen, enz. wordt datavisualisatie genoemd. Bedrijven hebben tegenwoordig toegang tot veel gegevens. Ze kunnen ze gebruiken om trends te begrijpen, patronen te voorspellen en te zien of er uitschieters zijn die hun onmiddellijke aandacht vereisen.

We leven in het tijdperk van big data en datavisualisatie is een hulpmiddel dat veel bedrijven niet kunnen negeren. Datavisualisatietechnieken helpen je verhalen te vertellen die je uiteindelijk je klanten op een dieper niveau laten begrijpen.

Laten we eens kijken naar de Top 10 datavisualisatietechnieken die je moet kennen:

Technieken voor gegevensvisualisatie 1 – Histogram:

Het is een grafische weergave van informatie die gebruik maakt van balken van verschillende hoogten, en elk van deze balken groepeert getallen in bereiken, en wordt ook wel een staafdiagram genoemd. Een langere balk betekent dat er veel meer gegevens in dat bereik vallen.

• Het histogram toont de vorm en spreiding van continue gegevens
• Het toont de exacte weergave van wiskundige gegevens en heeft betrekking op slechts één variabele
• Deze techniek maakt het eenvoudiger om verschillende soorten gegevens te identificeren
• Je kunt statistische informatie bepalen met behulp van de gegevens in het histogram

Technieken voor gegevensvisualisatie 2 –

Heatmaps:

Het is een vrij unieke manier om gegevens weer te geven, omdat het kleuren gebruikt om verschillende waarden te markeren. Dankzij het kleurverschil kunnen de kijkers de trends nauwkeuriger begrijpen. Heatmaps zijn geweldig voor het visualiseren van correlatietabellen en voor het visualiseren van de ontbrekende waarden in de gegevens.

• Helpt het volume van locaties/gebeurtenissen met een dataset te visualiseren
• Ze bieden een geweldige manier om te begrijpen hoe uw gebruikers zich gedragen op uw website of mobiele app
• Het stelt analisten zelfs in staat om de gegevens te segmenteren en te filteren, zodat je kunt zien hoe verschillende soorten gebruikers zich op een bepaalde landingspagina gedragen.

Technieken voor gegevensvisualisatie 3 –

Grafieken:

Een van de populairste soorten datavisualisatietechnieken, er zijn verschillende soorten grafieken. We hebben het al gehad over staafdiagrammen en histogrammen. De andere soorten zijn lijndiagrammen, taartdiagrammen, spreidingsdiagrammen en bubbeldiagrammen.

Lijndiagrammen worden gebruikt om de relatie tussen de afhankelijkheid van een variabele en een andere variabele uit te zetten. Als je continu veranderende gegevens over een lange periode wilt weergeven, zijn lijndiagrammen geweldig.

Taartdiagrammen zijn cirkelvormige statistische grafieken waarbij de stukken worden gebruikt om een numerieke verhouding aan te geven. De booggrootte van elk stuk is gelijk aan de hoeveelheid die het aangeeft.

Scatter charts zijn tweedimensionale plots die de gezamenlijke variatie van twee verschillende gegevenselementen weergeven.

Bubble grafieken zijn verspreide grafieken, behalve dat de gegevenspunten vervangen zijn door bubbels.

Techniek voor gegevensvisualisatie 4-

Woordwolk:

Een woordwolk wordt gebruikt om de frequentie aan te geven van de woorden die worden gebruikt in een verzameling tekst met de algemene grootte in de vorm van een wolk. Deze techniek wordt meestal toegepast op ongestructureerde gegevens om te laten zien hoe vaak een bepaald woord voorkomt.

• Hoe groter en vetter het woord in de woordwolk, hoe vaker het voorkomt in een bepaalde tekst.
• Het is een goedkopere optie om tekst uit online enquêtes te analyseren
• Woordwolken zijn geweldig om antwoorden op open vragen te analyseren

Lees ook: 15 beste tools voor Business Intelligence in 2024

Technieken voor gegevensvisualisatie 5 –

Metergrafieken:

Ze worden ook wel snelheidsmeterkaarten of wijzerplaatkaarten genoemd en gebruiken naalden om informatie weer te geven alsof je die op een wijzerplaat afleest. Wanneer je een ijkgrafiek gebruikt, wordt de waarde voor elke naald afgelezen tegen het gekleurde gegevensbereik of de as van de grafiek.

• Uitsluitend gebruikt in dashboardrapporten voor leidinggevenden om KPI’s weer te geven
• Ze zijn nuttig voor de vergelijking van een klein aantal variabelen
• Soorten peilglazen – snelheidsmeter, kilowattuurmeter, kwartslagmeter, lineaire schaal, cilindervulling, LED-meter, bolmeter en thermometer
• Gemakkelijk voor niet-technische kijkers om inzichten uit te halen

Technieken voor gegevensvisualisatie 6 –

Gestapelde wiggrafieken:

Ze zijn een soort visualisatietechniek die hiërarchische gegevens weergeeft in een radiaal systeem. Gestapelde wiggrafieken zijn geweldig voor het illustreren van frequentiegegevens op meerdere niveaus.

• Dit grafiektype kan negatieve waarden weergeven
• Het type wiggrafiek wordt niet beïnvloed door de objectgrootte en het aantal zijindicatoren.
• Als je wiggen kiest in de gestapelde grafiek, dan verschuift het grafiektype naar gestapelde wanden.

Technieken voor gegevensvisualisatie 7 –

Stroomdiagrammen:

Het is een soort gestapelde vlakgrafiek die verplaatst is rond een centrale as die het een vloeiende en organische vorm geeft of op stromen lijkt. Je moet op zoek gaan naar de pieken en de ondiepe periodes over een bepaalde periode om de patronen te begrijpen. Bekijk de verschillende kleuren die kunnen worden gebruikt om patronen of uitschieters te identificeren.

• Ze zijn ideaal voor het weergeven van grote datasets
• Het kan ook worden gebruikt om de volatiliteit van een grote verzameling gegevens visueel weer te geven en hoe deze verandert gedurende een bepaalde periode.
• Het moet worden gebruikt voor kijkers die niet veel tijd willen besteden aan het ontcijferen van de grafiek.
  

Technieken voor gegevensvisualisatie 8 –

Dendrogrammen:

Het is een vertakkingsdiagram dat de gelijksoortigheidsrelatie tussen een groep entiteiten weergeeft. Het toernooidiagram, dat vaak gebruikt wordt bij clustering en clusteranalyse, is het meest voorkomende voorbeeld van een dendrogram.

• Ze worden gebruikt om de hiërarchische relatie tussen objecten weer te geven.
• Het biedt een van de beste manieren om objecten toe te wijzen aan clusters
• Dendrogrammen zijn het meest geschikt als je slechts een klein aantal bevindingen hebt

Technieken voor gegevensvisualisatie 9 –

Boxplots:

Ze geven een visueel overzicht van informatie door middel van kwartielen. Ze worden ook wel een box- en whiskerplot genoemd en tonen de samenvatting met vijf getallen van een reeks gegevens.

• Vaak gebruikt in verklarende gegevensanalyse
• Het wordt gebruikt om de vorm van de verdeling, de centrale waarde en de variabiliteit weer te geven.
• Boxplots werken het best als de steekproefomvang minstens 20 is.

Technieken voor gegevensvisualisatie 10 –

Treemaps:

Het geeft hiërarchische gegevens weer als een reeks geneste rechthoeken. Treemaps zijn een alternatieve manier om de hiërarchische structuur van een boomdiagram te visualiseren, terwijl hoeveelheden voor elke categorie worden weergegeven door middel van de grootte van het gebied.

• Treemaps werden ontwikkeld als een manier om een uitgebreide bestandsmap op een computer te visualiseren
• Ze zijn een compacte optie voor het weergeven van hiërarchieën
• Om de verhoudingen tussen categorieën te vergelijken aan de hand van hun oppervlakte, zijn boomkaarten het beste

Belang en voordelen van gegevensvisualisatie

Ondernemingen produceren enorme hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen, wat leidt tot uitdagingen bij het afleiden van zinvolle inzichten. Datavisualisatietechnieken helpen deze uitdagingen op te lossen. Hieronder staan enkele van de voordelen van datavisualisatie:

• Besluitvorming: Datavisualisatie biedt een duidelijke, intuïtieve manier om complexe datasets te interpreteren, zodat belanghebbenden met vertrouwen datagestuurde beslissingen kunnen nemen.
• Kansen en risico’s identificeren: Visualisatietechnieken en -tools helpen bij het identificeren van trends, patronen en uitschieters in gegevens, waardoor proactief risicobeheer mogelijk wordt en nieuwe kansen kunnen worden benut.
• Operationele efficiëntie: Inefficiënte operaties kunnen de prestaties van de onderneming belemmeren. Visualisatie van operationele gegevens stelt bedrijven in staat om knelpunten te identificeren, processen te stroomlijnen en de toewijzing van middelen te optimaliseren, wat leidt tot verbeterde efficiëntie en kostenbesparingen.
• Inzicht in klanten: Inzicht in het gedrag en de voorkeuren van klanten is cruciaal voor bedrijven om concurrerend te blijven. Datavisualisatie stelt bedrijven in staat om klantgegevens uitgebreid te analyseren, inzichten in kooppatronen, voorkeuren en sentiment te ontdekken en zo de klantervaring en -loyaliteit te verbeteren.
• Strategische planning: Ondernemingen hebben een duidelijke strategische richting nodig om hun langetermijndoelen te bereiken. Visualisatie van strategische gegevens, zoals markttrends, concurrentieanalyse en prestatiecijfers, vergemakkelijkt strategische planning en maakt flexibele besluitvorming mogelijk om in te spelen op de veranderende dynamiek van de markt.

Best practices voor gegevensvisualisatie

Ondernemingen worstelen vaak met het maken van visualisaties die inzichten effectief overbrengen zonder het publiek te overweldigen of tot verkeerde interpretaties te leiden. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, is het essentieel om best practices op het gebied van datavisualisatie toe te passen. Door te focussen op eenvoud, consistentie en gebruikersgerichte ontwerpprincipes kunnen bedrijven visualisaties maken die aanslaan bij hun publiek en zinvolle resultaten opleveren. Hieronder staan enkele best practices voor datavisualisatie voor ondernemingen.

• Aanpassing voor belanghebbenden: Ondernemingen bestaan uit veel besluitvormers met verschillende niveaus van expertise en belangen. Daarom is het ideaal om visualisaties aan te passen aan de specifieke behoeften en voorkeuren van verschillende belanghebbenden, zodat ze duidelijk en relevant zijn.
• Gestroomlijnd ontwerp: Ondernemingen hebben te maken met enorme hoeveelheden gegevens en onoverzichtelijke visualisaties kunnen kijkers overweldigen. Door visualisaties schoon en gestroomlijnd te houden, voorkom je een overdaad aan informatie.
• Contextueel begrip: Ondernemingen moeten gegevens contextualiseren binnen het bredere bedrijfslandschap. Door naast visualisaties voldoende context en uitleg te bieden, kunnen belanghebbenden het belang van de gegevens en de implicaties voor de onderneming begrijpen.
• Consistente merkidentiteit: Bedrijven behouden hun merkidentiteit in alle communicatie. Daarom zal het toepassen van consistente merkelementen zoals kleurenschema’s, lettertypes en logo’s de merkidentiteit versterken en de herkenning bevorderen.

Door deze best practices voor datavisualisatie te implementeren, kunnen bedrijven visualisaties maken die inzichten effectief communiceren, samenwerking bevorderen en geïnformeerde besluitvorming binnen de organisatie stimuleren.

Tips voor het maken van effectieve visualisaties

Ondernemingen vertrouwen op datagestuurde inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen die groei en innovatie stimuleren. Het is echter essentieel om visualisaties te maken die deze inzichten effectief overbrengen om het besluitvormingsproces te vergemakkelijken. Hier volgen enkele tips voor organisaties om overtuigende visualisaties te maken die belanghebbenden in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen:

• Identificeer de belangrijkste inzichten die cruciaal zijn voor het onderbouwen van besluitvormingsprocessen. Richt je visualisatie inspanningen op het prominent naar voren brengen van deze beslissingsrelevante inzichten.
• Zorg ervoor dat je visualisaties bruikbare inzichten bieden die strategische beslissingen binnen de organisatie direct kunnen beïnvloeden. Focus op het visualiseren van gegevenspunten die een significante impact hebben op toekomstige acties.
• Zorg voor context rond de gevisualiseerde gegevens zodat belanghebbenden het belang van de gepresenteerde inzichten begrijpen. Voeg relevante achtergrondinformatie, benchmarks voor de sector of historische trends toe om de interpretatie van de gegevens te verrijken.
• Stel belanghebbenden in staat om moeiteloos vergelijkende analyses uit te voeren door visualisaties te ontwerpen waarmee verschillende gegevenssets, tijdsperioden of segmenten eenvoudig kunnen worden vergeleken. Gebruik zij-aan-zij visualisaties of interactieve functies om dit proces te vergemakkelijken.
• Moedig belanghebbenden aan om de gegevens verder te verkennen door interactieve elementen op te nemen in je visualisaties. Laat gebruikers inzoomen op specifieke gegevenspunten, informatie filteren op basis van hun criteria of parameters aanpassen om diepere inzichten te krijgen.
• Geef prioriteit aan duidelijkheid en nauwkeurigheid in uw visualisaties om verkeerde interpretaties of verwarring onder belanghebbenden te voorkomen. Label gegevenspunten duidelijk, zorg voor nauwkeurige annotaties en vermijd onnodige elementen in de visualisatie.
• Samenwerken met belangrijke belanghebbenden tijdens het visualisatieproces om feedback en inzichten te verzamelen. Verwerk hun input om visualisaties te verfijnen en ervoor te zorgen dat ze effectief voldoen aan de besluitvormingsbehoeften van de organisatie.

Hoe kies je de juiste datavisualisatietechniek?

Geïnformeerde besluitvorming ligt aan de basis van organisatorisch succes en het kiezen van de juiste datavisualisatietechniek is cruciaal in dit proces. Organisaties moeten hun gegevens en analytische behoeften zorgvuldig beoordelen om visualisatietechnieken en tools te kiezen die duidelijke en bruikbare inzichten bieden. Dit is hoe organisaties de juiste datavisualisatietechniek kunnen kiezen om geïnformeerde besluitvorming te ondersteunen:

• Organisaties moeten beginnen met het verduidelijken van de doelstellingen van het besluitvormingsproces. Bepaal de specifieke inzichten die nodig zijn om deze beslissingen te onderbouwen en identificeer de gegevenspunten die het meest effectief bijdragen aan het bereiken van deze doelstellingen.
• Houd rekening met de context waarin beslissingen worden genomen. Houd rekening met factoren zoals de urgentie van de besluitvorming, de mate van complexiteit en de voorkeuren van besluitvormers met betrekking tot visualisatiestijlen en -formaten.
• Beoordeel de complexiteit en dimensionaliteit van de gegevens die gevisualiseerd moeten worden. Bepaal of de gegevens categorisch, numeriek of tijdelijk van aard zijn en kies visualisatietechnieken die geschikt zijn om deze verschillende soorten gegevens effectief weer te geven.
• Geef prioriteit aan duidelijkheid en interpreteerbaarheid in je visualisatiekeuzes. Kies technieken die het besluitvormers gemakkelijk maken om snel en accuraat inzichten te verkrijgen en vermijd te complexe of onoverzichtelijke visualisaties die belangrijke informatie kunnen verdoezelen.
• Kies visualisatietechnieken die vergelijkende analyses mogelijk maken, zodat besluitvormers verschillende datasets en trends kunnen vergelijken.
• Voortdurend je visualisatiekeuzes herhalen en verfijnen op basis van feedback van besluitvormers en belanghebbenden.

Conclusie:

Het creëren van effectieve datavisualisatie is meer dan alleen het kiezen van de juiste visualisatietechniek. Er zijn veel dingen die je op orde moet hebben voordat je je gegevens presenteert. De eerste stap is om je publiek te begrijpen en er ook voor te zorgen dat er geen onnodige afleidingen zijn tijdens het bekijken van de gegevens. Gegevens spelen tegenwoordig een cruciale rol in organisaties en je kunt het je niet veroorloven om ze niet te gebruiken.

Als je hulp zoekt bij oplossingen voor datavisualisatie, neem dan contact op met de experts van Zuci die voor jou aan de slag kunnen.