Los tipos de visualizaciones de datos
Video: Datos, arte y nuevas formas de comprender el mundo | Pau Garcia | TEDxBarcelona
UN Visualización de datos es una representación visual que se ha diseñado con el propósito de transmitir el significado y la importancia de los datos y los puntos de vista. Desde visualizaciones de datos están diseñados para un amplio espectro de diferentes públicos, con fines diferentes, y diferentes niveles de habilidad, el primer paso para diseñar una gran visualización de datos es conocer a su público.
Video: Base de Datos #7| Tipos de dato en SQL
El público de todas las formas, formas y tamaños. Usted podría estar diseñando algo para los lectores jóvenes y vanguardistas de Rolling Stone revista, o tal vez lo que necesita para diseñar una visualización para transmitir los resultados científicos a un grupo de investigación. Es posible que su público está compuesto por miembros de la junta y tomadores de decisiones de la organización, o tal vez usted está diseñando una pieza que ha significado para provocar un alboroto con los miembros de una organización de base local.
Dado que cada audiencia se compone de una clase única de los consumidores, cada uno con sus necesidades de visualización de datos únicos, que es esencial para aclarar exactamente para quién va a diseñar. En los párrafos, se llega a conocer los tres tipos principales de visualizaciones de datos y cómo escoger el que mejor se adapte a las necesidades de su audiencia.
Video: Lección 1: Variables y tipos de datos | PROGRAMACIÓN 101
la narración de datos para los tomadores de decisiones de la organización
A veces hay que diseñar visualizaciones de datos para un público menos técnico, tal vez con el fin de ayudar a los miembros de esta audiencia tomar decisiones de negocio más informadas. El propósito de este tipo de visualización es decirle a su público la historia detrás de los datos. En la narración de datos, el público depende de usted para dar sentido a los datos detrás de la visualización y luego girar información útil sobre historias visuales que puedan entender.
Con la narración de datos, su objetivo debe ser la creación de una visualización libre de cables, altamente enfocado para que los miembros de la audiencia pueden extraer rápidamente significado sin mucho esfuerzo. Estas visualizaciones son los más entregados en forma de imágenes estáticas, sino que toman las decisiones más expertos pueden preferir tener un cuadro de mandos interactivo que se puede utilizar para hacer un poco de exploración y qué pasaría si el modelado.
lucimiento de datos para los analistas
Si usted está diseñando para una multitud de cálculo, analistas lógicos, puede crear visualizaciones de datos que son más bien de composición abierta. El propósito de este tipo de visualización es ayudar a los miembros de la audiencia explorar visualmente los datos y sacar sus propias conclusiones.
Cuando usas lucimiento de datos técnicas, su objetivo debe ser para mostrar una gran cantidad de información contextual que apoya a sus miembros de la audiencia en la toma de sus propias interpretaciones. Estas visualizaciones de datos deben incluir morecontextual y enfoque menos concluyentes, por lo que la gente puede entrar allí, analizar los datos por sí mismos, y sacar sus propias conclusiones. Estas visualizaciones son mejor entregadas como imágenes estáticas o dinámicas, cuadros de mando interactivos.
El diseño de arte de datos para activistas
Usted podría ser el diseño para una audiencia de idealistas, soñadores, y agentes de cambio. En el diseño de esta audiencia, usted quiere que su visualización de datos para hacer un punto! Se puede asumir que el miembro típico audiencia no es que analítico. Lo que estas personas carecen de las habilidades matemáticas, sin embargo, que más que compensan en convicciones sólidas.
Estas personas buscan a su visualización de datos como un vehículo por el cual hacer una declaración. En el diseño de esta audiencia, el arte de datos es el camino a seguir. El objetivo principal de datos en el arte es para entretener, para provocar, molestar, o hacer lo que sea necesario para hacer una declaración en voz alta y clara, la atención exigente. el arte de datos tiene poca o ninguna narrativa y no ofrece espacio para los espectadores para formar sus propias interpretaciones.
Es importante destacar aquí que los científicos de datos tienen la responsabilidad ética de representar siempre los datos con precisión. Un científico de datos no debe distorsionar el mensaje de los datos para adaptarse a lo que el público quiere oír - ni siquiera para el arte de datos! audiencias no técnicas ni siquiera sabrán cuáles son los problemas posibles son, ni mucho menos ser capaz de verlos. Se basan en el científico de datos para proporcionar representaciones honestos y precisos, amplificando así el nivel de responsabilidad ética que el científico de datos debe asumir.