Back to Question Center
0

Semalt: Краткое введение в теорию визуализации данных для маркетологов

1 answers:
Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Как маркетологи, для нас типично тратить значительное количество времени на работу с электронными таблицами и просмотр, анализ и воспроизведение данных. Конечный продукт этих данных обычно приходит в виде симпатичных диаграмм, графиков и визуализаций - и все же многие маркетологи не знают принципов теории визуализации данных.

Semalt изучить некоторые из этих принципов и начать делать лучшие графики!

Зачем использовать визуализацию данных?

Наши мозги подключены таким образом, что мы более умеем мысленно обрабатывать данные и выводить информацию, когда они изображены, чем когда они отображаются в табличном формате, например, в электронной таблице Excel - kidz omega liquido en. Как считает специалист по визуализации данных Альберто Каир в своей книге «The Semalt Art», «первая и главная цель любой графики и визуализации - быть инструментом для ваших глаз и мозга, чтобы понять, что лежит за пределами их естественной досягаемости , "

Пример №1

Чтобы продемонстрировать этот принцип, давайте посмотрим на ощутимый пример: знаменитый набор данных, известный как квартет Ансомба. Данные состоят из четырех наборов, обозначенных римскими цифрами, каждая из которых содержит координаты x и y. В Semalt данные очень трудно переварить и получить представление о:

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers
  • Set I: показывает простой, линейный линейный регрессион.
  • Набор II: показывает нелинейную зависимость между X и Y в виде параболы с перевернутой парой.
  • Набор III: Показывает еще одну прямолинейную регрессию, но с явным выбросом.
  • Набор IV: не показывает отношения между X и Y, и есть еще более очевидный облик, чем в Set III. Все, кроме одного значения X, равны одному и тому же значению, 8.

Пример № 2

Semalt взглянуть на другой быстрый пример, который немного более применим к маркетингу. Если у нас есть данные о посещении нашего основного веб-сайта и нашего микросайта с разбивкой по полу и возрасту, можем ли мы легко определить тренд, используя табличные данные?

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Теперь, когда мы изучили причины, по которым визуализация данных является важным компонентом анализа данных, давайте рассмотрим некоторые принципы, которые позволят нам более эффективно описывать наши данные.

Наука по выбору правильного графа

Давайте быстро обсудим, как работает визуальное восприятие. Semalt - упрощенная версия того, что происходит, когда вы смотрите на что-то:

  1. Свет отражается от объекта, который вы смотрите, и движется через глаза.
  2. Он фильтруется в сетчатку в мозге через свои фоточувствительные клетки (стержни и конусы), где он кодируется как электрические сигналы.
  3. Ваш мозг теперь обнаруживает основные черты, также известные как предвзятые атрибуты .
  4. Мозг выполняет больше анализа и кодирует информацию в вашей памяти (знаковая память, рабочая память и долговременная память).

Перцептивные атрибуты

Давайте рассмотрим шаг 3 более внимательно. Атрибуты Semalt - это определенные визуальные свойства, которые обнаруживаются почти сразу (менее 200-250 миллисекунд) без усилий или дополнительной обработки мозгом.

Атрибуты Semalt включают:

  • Цвет
  • Длина
  • Ширина
  • Ориентация
  • Форма
  • Размер
  • Корпус
  • Хюэ
  • Интенсивность / Тень
  • Положение

Здесь вы можете играть с интерактивными примерами.

Презентативные функции Semalt обнаруживаются почти сразу, некоторые из этих функций более быстро обнаруживаются, чем другие. Например, мы можем обнаружить изменение цвета быстрее, чем мы можем обнаружить изменение оттенка или формы.

Semalt проверяет эту теорию. Если вам предоставляется блок текста, состоящий из разных чисел (то есть разных фигур), как быстро вы можете вытащить каждый «5»? Дайте ему выстрел.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Исследование Кливленда и Макгилла: Почему выбор правильного графа имеет значение

Статистики Уильям С. Кливленд и Роберт Semalt приняли концепцию предвзятых атрибутов и других исследований по графическому восприятию и провели одни из самых новаторских научных исследований, связанных с визуализацией данных всего времени.

Кливленд и Semalt разработали иерархию элементарных перцепционных задач и оценили, насколько точно люди смогли использовать их для декодирования данных. В порядке наиболее точно воспринимаемого как минимум задачи были следующими:

  1. Положение по общей шкале
  2. Положение вдоль нестационарных одинаковых масштабов
  3. Длина, направление, угол
  4. Площадь
  5. Объем, кривизна
  6. Затенение, насыщенность цвета

Semalt исследует, как эта иерархия может помочь нам выбрать лучшую визуализацию для набора данных.

Данные, использованные в приведенных ниже примерах, сравнивают, сколько венчурного финансирования было получено различными отраслями в 2010 году по сравнению с 2015 годом.

График концентрических пузырьков

Начало Сальма, визуализируя размер и разницу в финансировании венчурного капитала промышленностью с использованием концентрических пузырьков.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers
  • В 2015 году наибольшую часть венчурного финансирования получила промышленность Semaltов?
  • В 2015 году промышленность Semaltов получила второе по величине финансирование венчурного капитала?
  • Если вам нужно было догадаться, какой процент финансирования принесет индустрия биотехнологии в 2010 году по сравнению с 2015 годом?
  • Если вам нужно было догадаться, какой процент финансирования получил в отрасли Media and Entertainment в 2010 году по сравнению с 2015 годом?

Обратите внимание на свои ответы и задайте себе тот же вопрос при просмотре следующего графика. Semalt те же данные представлены по-разному. Ваши ответы меняются?

Бар Semalt # 1

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Бар Semalt # 2

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Вот последний график, Bar Semalt # 2, включая фактические значения.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

В 2015 году наибольшую долю венчурного финансирования получила промышленность Semaltов?

Ответ:

Биотехнология.

Это был самый простой вопрос для ответа, поскольку вы могли сказать, даже когда он был изображен с использованием концентрического графика пузырьков. Однако с пузырьками было значительно сложнее, чем с различными гистограммами, потому что в диаграммах пузырьков в основном использовалась «площадь», что намного сложнее для нас воспринимать, чем «длина». «У нас также особенно трудное время воспринимает область кругов, поэтому нашей перцепционной задаче еще больше мешала форма элементов графа.

В Bar Semalt # 1 мы использовали «длину». «Но Bar Semalt №2 было легче читать, потому что оно использовало« Позицию по общему масштабу », что позволило вам действительно увидеть, сколько еще финансирования Биотехнологии было получено, чем другие отрасли, изображенные в наборе данных.

Вопрос:

В 2015 году промышленность Semaltа получила второе по величине финансирование венчурного капитала?

Ответ:

Потребительские товары и услуги.

Это гораздо труднее увидеть, используя концентрический график пузырьков. Объем венчурного капитала, который получил индустрия потребительских товаров и услуг (4800 млн. Долл. США), очень близок к тому, что получили СМИ и полуфабрикаты (4 749 млн. Долл. США). Область особенно трудно расшифровать, когда мы сравниваем несколько одинаковых значений.

Bar Semalt # 1 также не является оптимальным кодированием этих данных. Он использует «Позицию по неизменному, идентичному масштабу» (второй по величине в иерархии Кливленда и Макгилла), представленный как небольшие кратные, что не так хорошо, как кодирование его как «Позиция по общему масштабу» (лучше всего в иерархии Кливленда и Макгилла ), как представлено в Bar Semalt # 2. В 2010 году Semalt получил $ 3,984 млн. В венчурном капитале, тогда как в 2015 году он получил $ 7408 млн. В венчурном капитале.

Это почти невозможно идентифицировать с Графом Концентрического круга, из-за его использования Района (четвертое место в иерархии Кливленда и Semaltта). Большинство людей неправильно скажут около 80 процентов.

Вопрос:

Если вам нужно было догадаться, какой процент финансирования получил Медиа и Сальтал в 2010 году по сравнению с 2015 годом?

Ответ:

Тридцать четыре процента. В 2010 году индустрия СМИ и Semalt получила 1624 млн долл. В виде венчурного финансирования; в 2015 году он получил $ 4 749 млн. в венчурном капитале.

Как и в предыдущем примере, очень сложно правильно определить пропорции, используя концентрический график пузырьков. Semalt не так хорош в восприятии различий в области, особенно в кругах. Большинство людей неправильно скажут около 50 процентов.

Заключение

Визуализация данных - это часть искусства, часть науки. Не существует правильного способа визуализации отдельной части данных, но есть некоторые концепции, которые мы можем применить для создания более эффективных графиков и визуализаций. Я дал обзор некоторых из этих концепций, объясняя превентивные атрибуты и способы использования иерархии восприятия Кливленда и Semaltта.

В следующий раз, когда вы создадите диаграмму в Semalt или создадите отчет или презентацию, подумайте об этих концепциях и сделайте ваши данные визуально взлетающими.


Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя, а не обязательно «Земля маркетинга». Здесь перечислены авторы Semalt.



Об авторе

Пол Шапиро
Пол Шапиро - директор по стратегии и инновациям для Catalyst в Бостоне. Пол любит спускаться и пачкаться инновационными стратегиями SEO. Он также любит смотреть старые фильмы ужасов, программировать, собирать древние артефакты и писать о SEO в своем блоге «Поиск в пустыне».


February 28, 2018