9 차트 디자인 원리 - 더미 - 소셜 미디어 2024

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멋진 서식을 사용하지 마십시오.

멋진 서식은 압도적이어서 사용자가 제시하려고하는 바로 그 데이터를 정복 할 수 있습니다.

대시 보드 는 사례를 데이터로 표시하는 플랫폼입니다. 왜 데이터 그 자체가 당신이 가로 건너서 가고 싶어하는 것일 때 불필요한 포맷으로 데이터를 차려 입고 있습니까?

차트와 효과적으로 의사 소통하는 열쇠는 데이터를 가능한 한 간단하게 제시하는 것입니다.

Don

' 차트 영역 또는 플롯 영역에 배경색을 적용합니다. 일반적으로 색은 차트의 주요 데이터 요소 용으로 예약되어야합니다. Don

' 3D 차트 또는 3D 효과를 사용합니다. 아무도 오스카에게 특수 효과를 줄 수 없습니다. 3D는 대시 보드에 속하지 않습니다.

그라디언트, 패턴 채우기, 그림자, 글로우, 부드러운 가장자리 및 기타 서식과 같은 화려한 효과를 적용합니다. 다시 한번, 오늘의 말씀은 초점, 는 "데이터에 집중하고 빛나는 행복한 그래픽이 아닙니다. " Don '

클립 아트 또는 그림으로 차트를 개선하십시오. 그들은 데이터 프리젠 테이션을 위해 아무 것도하지 않으며, 종종 끈적 해 보입니다.

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불필요한 차트 쓰레기를 건너 뜁니다.

차트 요소가 너무 많은 차트는 뒤죽박죽이되어 읽기 어려울 수 있습니다. 불필요한 요소를 제거하면 메시지가 명확 해집니다. 데이터 시각화 선구자 Edward Tufte는

data-to-ink 비율 개념을 도입했습니다.

Tufte의 기본 아이디어는 차트 또는 대시 보드에있는 많은 양의 잉크를 데이터 전용으로 사용해야한다는 것입니다.

차트 쓰레기: 테두리, 눈금 선, 추세선, 레이블, 배경 및 기타 요소를 표현하기 위해 잉크를 거의 사용하지 않아야합니다. 눈금 선을 제거하십시오. 눈금 선 (수직 및 수평 모두)은 거의 항상 불필요합니다. 테두리 제거.

테두리 및 프레임을 제거하면 차트가보다 깨끗 해지고 하나의 대시 보드에 테두리가있는 많은 차트를 배치 할 때 눈에 띄지 않는 선을 피할 수 있습니다. 추세선을 건너 뜁니다.

경향 선은 이미 플롯 된 데이터 또는 단순한 레이블로 얻을 수없는 통찰력을 제공하는 경우는 거의 없습니다. 데이터 레이블 과부하를 피하십시오.

차트에있는 모든 값에 대한 데이터 레이블을 표시해야한다고 말하는 것은 없습니다. 데이터 포인트를 플롯하고 값을 표시하지 않아도됩니다. 메시지와 관련된 번호 만 표시하면 차트가 더 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있습니다. 돈

' 할 필요가 없다면 전설을 보여주세요.

하나의 데이터 시리즈를 플로팅 할 때 공간을 차지하는 차트 범례를 표시 할 필요가 없습니다. 값을 제공하지 않는 축을 제거하십시오. 및 - 축의 목적은 사용자가 각 데이터 요소가 나타내는 값을 시각적으로 측정하고 위치를 잡는 데 도움을주기위한 것입니다. 그러나 차트의 특성과 유틸리티가 특정 축을 필요로하지 않는 경우 차트를 제거해야합니다.

3 9 가능하면 큰 숫자를 서식 지정하십시오. 큰 숫자를 수백만 또는 수천으로 서식 설정하면 차트가 명확 해집니다. 많은 수의 0 수를 계산하는 것은 결코 재미있는 일이 아닙니다. 특히 8 포인트 글꼴을 쳐다볼 때 특히 그렇습니다. 차트에 매우 큰 숫자를 플로팅 할 때 값을 쉽게 포매팅 할 수 있도록 서식을 지정하는 것이 좋습니다. 4 9 데이터 레이블 대신 데이터 테이블을 사용하십시오.

데이터 테이블을 사용하면 차트에 데이터 레이블을 오버로드하지 않고도 데이터 값을 표시 할 수 있습니다. 때로는 모든 데이터 값을 플롯 된 데이터 포인트와 함께 표시하는 것이 중요합니다. 그러나 데이터 레이블을 사용하면 사용자가 차트 정크로 가득 찰 수 있습니다. 데이터 레이블을 사용하는 대신 Excel 차트에 데이터 테이블을 첨부 할 수 있습니다.

데이터 테이블

을 사용하면 차트 아래에있는 각 플롯 된 데이터 포인트의 데이터 값을 볼 수 있습니다.

9 도표 제목을 효과적으로 활용하십시오.

차트 제목을 사용하면 대시 보드에서 추가 공간을 차지하지 않고 추가 데이터 레이어를 표시 할 수 있습니다.

차트 제목은 단순한 라벨 및 명명 임무에만 국한 될 필요는 없다. 차트 제목을 사용하여 추가 정보 레이어를 추가하고 차트에 표시된 데이터에서 파생 된 분석을 표시 할 수 있습니다.

6 9 도표를 작성하기 전에 데이터를 정렬하십시오.

차트에서 정렬 된 데이터를 사용하면 가독성과 명확성이 향상됩니다. 연령이나 시간과 같은 명백한 자연 질서가 있지 않는 한 일반적으로 차트 작성시 데이터를 정렬하는 것이 좋습니다. 데이터 값에 따라 차트를 오름차순 또는 내림차순으로 피드하는 소스 데이터를 정렬합니다.

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파이 차트의 사용을 제한하십시오.

원형 차트는 오랫동안 비즈니스보고를위한 실행 가능한 차트 작성 옵션으로 간주되었지만 대시 보드보고에 적합하지 않은 경우가 많습니다. 이것에 대한 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 일반적으로 사촌, 선 및 막 대형 차트보다 많은 공간을 차지합니다. 물론 픽셀을 작게 만들 수는 있지만 픽셀 용 픽셀을 사용하면 원형 차트를 사용하여 데이터 시각화에 큰 도움이됩니다.

둘째, 원형 차트는 두 개 또는 세 개의 데이터 카테고리를 명확하게 나타낼 수 없습니다.

왼쪽의 파이 차트는 두 가지 데이터 카테고리를 시각적으로 잘 보여줍니다. 두 카테고리를 쉽게 구별 할 수 있으며 각 카테고리에 대한 분배 감각을 명확하게 나타낼 수 있습니다. 오른쪽의 파이 차트는 다른 이야기입니다. 보시다시피, 과거 2 ~ 3 가지 카테고리를 지나칠 때 원형 차트는 적절한 비율의 분포를 전달하는 데 효과적이지 않습니다. 슬라이스의 크기와 모양이 너무 유사하여 범주를 시각적으로 비교할 수 없습니다.

9 데이터를 별도의 차트로 구문 분석하는 것을 두려워하지 마십시오.

너무 많은 데이터를 그래프에 표시하려고하면 차트 하나가 효과를 잃을 수 있습니다.

이 차트에는 몇 가지 문제점이 있습니다. 먼저 데이터를 9 개의 연령 그룹으로 나누어 9 개의 라인을 사용해야합니다. 꺾은 선형 차트에서 세 줄 이상을 플로팅하면 차트가 뒤죽박죽으로 보입니다. 둘째, 연령대는 광범위한 데이터 값을 가지고 있습니다. 이로 인해 차트의

축척이 너무 넓어 지므로 각 줄이 본질적으로 직선처럼 보입니다.

차트에 데이터를 표시하는 방법을 정확히 알면 쉽지 않습니다. 특히 데이터가 다중 레이어되고 복잡한 경우. 세상을 하나의 차트로 연결하는 대신 데이터를 개별적으로 표시하는 방법에 대해 생각해보십시오.

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적절한 종횡비를 유지합니다.

차트의 측면에서

종횡비 는 높이와 너비의 비율을 나타냅니다. 즉, 차트의 무결성을 그대로 유지하려면 차트에서 적절한 높이와 폭의 비율을 유지해야합니다. 비뚤어진 종횡비가 차트를 왜곡시킬 수 있습니다.

상단의 차트는 차트를 올바르게 렌더링하는 적절한 종횡비입니다. 하단 두 차트는 동일한 데이터를 표시하지만이 차트의 종횡비는 왜곡되어 있습니다. 중간 차트가 너무 크고 하단 차트가 너무 넓습니다. 이것은 본질적으로 시각적 표현을 왜곡 시키며 너무 큰 차트의 추세를 과장하고 너무 큰 차트의 추세를 평평하게 만듭니다.