hello@datalabsagency.com
logo
Datalabs Agency
En
  • De
  • Ar
0
logo
  • التدريب على تصور البيانات: ورش عمل ودورات
    • Our Six Main Workshops
      • مقدمة في تصور البيانات: ورشة عمل الأدوات والتقنيات
      • ورشة عمل تصميم لوحات المعلومات للأعمال الكبرى
      • ورشة عمل الرسوم البيانية وتصميم التقارير
      • عروض البيانات الإبداعية مع ورشة عمل Microsoft PowerPoint
      • ورشة عمل سرد القصص المرئية للحكومة
      • ورشة عمل Power BI — تصميم لوحة المعلومات الإبداعية
    • Online Courses
      • An Introduction to Data Visualization & Storytelling
      • Designing Great Dashboards
  • Data Design
    • Style Guides
      • أدلة نمط Power BI
      • أدلة نمط التابلوه
    • مقاطع فيديو البيانات المتحركة
    • مصممو الخرائط
    • الرسوم البيانية التفاعلية
    • تصميم لوحة معلومات Power BI
    • مصممو لوحة أجهزة القياس
    • تقارير انفوجرافيك وتصميم انفوجرافيك
    • تصورات البيانات التفاعلية
    • التقارير السنوية الرقمية والمواقع الصغيرة
  • دراسات الحالة
  • محل
    • Ecommerce Products
      • Power BI Templates
      • Power BI Theme and Style Guide
      • An Introduction to Data Visualization and Storytelling Course
      • Designing Great Dashboards Course
      • Data Visualization Consultant
  • حسابي
  • اتصل بنا
    • حول وكالة تصور البيانات لدينا
      • أوتو أوتينجر
      • مدونة تصور البيانات
0
دراسة حالة تصميم الواجهة
04 ديسمبر 2018
0
الإعلان عن Oddtoe ، علامتنا التجارية للتصميم التجريبي
04 ديسمبر 2018
تمرين
خمسة أخطاء شائعة في البيانات بمعنى
ديسمبر 4, 2018 by Datalabs in تمرين

خمسة أخطاء شائعة يرتكبها الناس في تصور البيانات

صورة

أفضل طريقة للتعلم هي ارتكاب الأخطاء.

لا يزال هذا صحيحا من حيث تصميم تصور البيانات. حتى أكثر مصممي البيانات خبرة يرتكبون أكثر الأخطاء الدنيوية! هنا نسلط الضوء على أهم خمسة أخطاء ارتكبت – تم القيام بها في جهد واع حتى نتمكن جميعا من تجنبها.

 

1. البيانات لا تضيف ما يصل

قد يبدو الأمر وكأنه لا يحتاج إلى تفكير في مجال تصور البيانات ، لكنه يحدث بلا شك – خاصة عندما يتعامل المصممون مع أجزاء كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى تبسيط. عند التعامل مع النسب المئوية (التي توجد بها الكثير من المخططات الدائرية والرسوم البيانية الشريطية) ، يجب أن يضيف الرقم دائما ما يصل إلى 100.

النظر في المثال أعلاه ، مأخوذ من فوكس نيوز. هل الأرقام منطقية بالنسبة لك؟ لا ، لأنها لا تضيف ما يصل إلى 100 في المائة ، بل 193 في المائة. ليس فقط أنه مربك للمشاهدين الذين يشاهدون ، ولكنه أيضا لا ينعكس بشكل جيد على FOX News ، التي بثت هذه البيانات. على الرغم من أنه كان يجب أن لا يقال ، تأكد من التحقق مرة أخرى من أرقامك عند إنشاء المخططات.

2. محاولة أكثر من اللازم

الجزء الأول من مهمة متخيلات البيانات هو تبسيط وتلخيص البيانات التي لديهم. في كثير من الأحيان ، من المغري حقا تضمين أكبر قدر ممكن من المعلومات في رسم بياني واحد. ومن المفارقات ، أنه عادة ما يؤدي إلى التأثير المقصود المعاكس لأن النقاط الرئيسية ستدفن في الضوضاء البيضاء وينتهي الأمر بالمشاهد بالارتباك.

يجب تنظيم البيانات من حيث التسلسل الهرمي – من أعلى إلى أدنى أولوية. كن صعب الإرضاء عند التفكير في المعلومات الأساسية التي يجب تضمينها. إذا لم يسلط الضوء على النقاط الرئيسية أو يبرزها ، فلا داعي لتضمينها!

3. الفوضى البصرية

الجزء الثاني من العمل في البيانات بمعنى التصميم. بقول هذا ، هناك خط رفيع بين اتخاذ خيارات التصميم المرئي التي تصرف الانتباه عن النقطة الرئيسية مقابل اتخاذ الخيارات التي تضيف قيمة إلى البيانات التي يتم تقديمها.

في أسوأ حالاتها ، فإن إضافة حلوى العين فقط من أجلها يعد ضررا للمستخدمين الذين يحاولون فهم البيانات ، خاصة عندما تكون المعلومات معقدة للغاية.

في الرسم البياني أعلاه ، تؤدي إضافة خريطة العالم إلى إضافة جمالية لطيفة ، ومع ذلك من الصعب جدا مقارنة الأنماط عند وضع الرسوم البيانية الشريطية بهذه الطريقة التي تبدو تعسفية. إن وضع الأشرطة بجانب بعضها البعض سيسهل على المشاهدين مقارنة البيانات المختلفة.

4. مقاييس غير دقيقة


عندما تريد تمثيل البيانات التي يسهل قراءتها ، من المهم إنشاء مقاييس منطقية. يمكن أن تؤدي المقاييس غير الدقيقة إلى تحريف البيانات. باختصار ، يجب أن تعكس المقاييس التاريخ بدقة.

عدم اختيار FOX News (مرة أخرى) ، يفتقر هذا الرسم البياني إلى المحور Y ، حتى مع وجود شبكة في الخلفية أصبحت عديمة الفائدة إلى حد كبير. ونتيجة لذلك ، فإن أحجام القضبان غير دقيقة ، حيث يبدو سبعة ملايين ما يقرب من ثلاثة أضعاف ستة ملايين.

هنا هو نفس الرسم البياني ، تصحيح:

أنقذت FOX News نفسها عن طريق إضافة محور Y أساسي صفري وتصحيح أحجام الرسم البياني الشريطي ، وتصوير صورة أكثر دقة.

4. اختيار تنسيق خاطئ لتصور البيانات

بيت القصيد من البيانات هو جعل البيانات سهلة الهضم من خلال تقديمها في شكل مرئي. لذلك ، من المهم جدا النظر إلى البيانات والتفكير بعناية في نوع التصور الذي سيوضحها بشكل أفضل.

في حالة الرسم البياني أعلاه ، سيكون من الأفضل أن يتم ترتيب النسب المئوية بترتيب تنازلي ، بحيث يمكن للمشاهدين فك تشفير البيانات بشكل أسرع وأكثر سهولة. يمكن القول أيضا إن الرسم البياني الشريطي ليس أفضل تمثيل مرئي لهذا النوع من البيانات. على الرغم من الرأي غير الشعبي على المخططات الدائرية، فهو خيار أفضل من الرسوم البيانية الشريطية لهذا النوع من البيانات. فقط كن حذرا عند استخدام مخطط دائري – عادة ما يكون خيارا جيدا فقط إذا تم تقسيم النسب المئوية إلى كسور كبيرة.

مع ما يقال ، انسى المخططات والرسوم البيانية التقليدية. هناك العديد من الطرق التي يمكن لمصممي تصور البيانات أن يصابوا بالجنون في الإبداع ويأخذون بياناتهم نحو. فكر خارج الصندوق!

—

أفضل الأخطاء تصنع أفضل الدروس. ومع ذلك ، يمكن لشركتك تجنب الوقوع في الأخطاء والتعلم منا مباشرة – لأننا شهدناها جميعا شخصيا!  

إذا كنت ترغب في معرفة كل ما نعرفه عن البيانات وأكثر من ذلك ، فقد حان الوقت لحجز إحدى ورش العمل لدينا!

0 Comments
  • النصائح والحيل
  • تصور البيانات السيئة
  • عرض مرئي للمعلومات
  • وسائط
0 Like!
Share
Datalabs

Data Visualization Training: Workshops & Courses

Shop Online for Data Visualization

  • Image of a man using our Power BI templates to design a report
    Power BI Templates
    تحديد أحد الخيارات
  • Image of our custom Power BI Theme on a computer
    Power BI Theme and Style Guide
    تحديد أحد الخيارات
  • An Introduction to Data Visualization and Storytelling Course
    An Introduction to Data Visualization and Storytelling Course
    Add to cart
  • Photo of a data visualization consultant advising clients and helping solve design issues.
    Data Visualization Consultant
    شراء المنتج
  • Designing Great Dashboards Course
    Designing Great Dashboards Course
    Add to cart

Style Guides for Data?

A photo of our data viz style guide for Microsoft Power BI

Data Visualization & Storytelling Group Workshops

Contact Us

  • هذا الحقل لأغراض التحقق ويجب تركه دون تغيير.

From Our Blog

  • 8 أمثلة لا تصدق من التصور التفاعلي للبيانات
  • مؤتمرات تحليلات البيانات 2024 و 2025
  • مؤتمرات تصور البيانات 2024 و 2025
  • دراسة حالة: تصميم لوحة معلومات الشبكة الداخلية لشركة نستله
  • نصائح لوحة القيادة: 3 بدائل لاستخدام جدول البيانات
  • التدريب على تصور البيانات
  • إرشادات العلامة التجارية للبيانات
  • الدورات والمنتجات عبر الإنترنت
© 2024 Data Arts Pty Ltd
logo

We noticed you're visiting from المملكة المتحدة. We've updated our prices to جنيه إسترليني for your shopping convenience. Use دولار أمريكي instead. Dismiss