データ視覚化の課題と避けるべき間違い

公開: 2023-09-25

データは乱雑な場合がありますが、それを意味のある (そして見栄えの良い) ものに変えることは芸術形式です。 データ視覚化の課題の迷路に入りましょう。

なぜ気にする必要があるのでしょうか？ まず最初に、私は Web デザインとデータ視覚化に生かされています。信じてください。複雑なデータを効果的に表現することに関しては、プロでも頭を悩ませることがあります。彼らがつまずく可能性があるなら、あなたもつまずく可能性があります。

記事上で：

データビジュアライゼーションの世界で絶対にやってはいけないことについて学びます。
よくある落とし穴をスクープして、
そしてもちろん、データを歌うためのトリックも必要です (文字通りではありませんが、それはわかります)。

優れたデータ視覚化の基本原則

美しさと機能性

色の選択

wpDataTables で作成されたグラフ

それらの色には何らかの目的があるはずです。たとえば、同じような青の色合いで何が起こっているのかさえ分からない円グラフを見たことがあるでしょうか?

それはあなたにとってのデータ視覚化の課題です。

色が多すぎたり、間違った色を使用したりすると、視聴者が混乱してしまう可能性があります。ただし、すべてをグレースケールにすることもできません。カラーを使用すると、視聴者がより早く理解できるようになります。バランスが鍵です。

フォントとスケール

さて、フォントについて見ていきましょう。 Arial や Times New Roman さえあれば十分だと思うかもしれませんが、雰囲気を決めるのはフォントです。

ファンキーなフォントは誕生日の招待状にはクールかもしれませんが、ビジネスレポートでは目障りになる可能性があります。また、目を細めたり、虫眼鏡を取り出したりしないでください。テキストがすべてのデバイスで読めることを確認してください。

データの整合性

ソースの信頼性

信頼できる情報源！それが基礎です。友人から送られてきたランダムな Web サイトからデータを取得している場合は、データ視覚化の世界に直面することになります。

信頼できる情報源によって、ビジュアライゼーションが成功するか失敗するかが決まります。最も美しいグラフを作成できても、それが不安定なデータに基づいて構築されている場合、それは本質的に役に立たないからです。

データの精度

本当の話 - データの変更。古いものを使用していると、関係者全員に不利益をもたらすことになります。ビジュアルを作成する前に、常に統計と事実を更新してください。

これにより、常に関連性があり、正確であることが保証されます。

アクセシビリティ

インクルージョン

ここで問題となるのは、誰もが同じように Web を体験しているわけではないということです。スクリーンリーダーを使用している人もいれば、色盲の人もいるかもしれません。

ビジュアルが美しいだけでなく、できるだけ多くの人がアクセスして理解できるようにする必要があります。これは、見落とされがちなデータ視覚化の課題の 1 つです。

適応性

したがって、チャートは 27 インチのモニターで美しく見えます。しかし、スマートフォンではどうでしょうか？適応性がなければ、視聴者の大部分を切り捨てることになります。

信じてください、円グラフを読むためだけにピンチやズームをするのが楽しいとは誰も考えません。

あなたの美しいデータはオンラインに置く価値があります

wpDataTables はそれを実現できます。これがレスポンシブな表やグラフを作成するための WordPress プラグインのナンバーワンであるのには十分な理由があります。

そして、次のようなことを行うのは非常に簡単です。

テーブルデータを提供します
設定してカスタマイズする
投稿またはページで公開する

そして、美しいだけでなく実用的でもあります。最大数百万行の大きなテーブルを作成したり、高度なフィルターや検索を使用したり、思い切って編集可能にしたりすることもできます。

「そうですね、でも私は Excel が好きすぎるだけで、Web サイトにはそのようなものはありません。」はい、あります。 Excel や Google スプレッドシートと同様に条件付き書式を使用できます。

データを使用してグラフも作成できると言いましたか? そしてそれはほんの一部です。他にもたくさんの機能があります。

データ視覚化における一般的な課題

誤解を招く表現

スケールの操作

スケール操作はデータの目の錯覚に似ています。しかし、スケールを微調整しますか？いや、それは解決が必要なデータ視覚化の大きな課題です。

あなたが環境に優しいプロジェクトを宣伝していて、そのグラフが CO2 レベルが EDM ベースラインのように下がっているように見えると想像してください。

みんな盛り上がってますよね？

しかし、その後、あなたは単に体重計をいじっただけであることがわかりました。環境はまだ泣いています、おい。

省略されたデータ

もう一つ難しいことは何か知っていますか？物を放置する。真剣に言うと、これは嘘のダイエットバージョンのようなものです。都合の良い情報は人々の考えを完全に揺るがす可能性があり、それは絶対に避けてください。

確かに、私たちは皆偏見を持っています。しかし、表示するデータを選択することは、不正ゲームをプレイするようなものです。

過度の複雑さ

多すぎる情報

TMI、皆さん。気まずいデートだけではありません。これは大規模なデータ視覚化の課題でもあります。すべてのデータを表示できるからといって、そうすべきというわけではありません。

つまり、絵の具セットのすべての色を混ぜ合わせて、傑作が生まれると期待しますか? いや。重要な部分、ストーリーを伝える部分を選び、残りは付録か何かに保管してください。

不必要な複雑さ

ロケット科学や哲学に興味がある人にとって、複雑さは魅力的です。しかし、データビジュアライゼーションの世界では冷静に考えておきましょう。

8 つの異なるパターンとディスコライト機能を備えた 3D 展開円グラフを必要とする人がいるでしょうか? 誰も、それは誰です。つまり、楽しそうに聞こえますが、実際には誰かが何かを理解するのに役立つわけではありません。

インタラクティブ性の課題

ユーザーエンゲージメント

ここで注意が必要です。チャートやグラフが、絵の具が乾いていくのを見るよりも退屈な場合は、いくらインタラクティブなボタンを使用しても、それを救うことはできません。

真剣な話、これは私たちがあまり考えないデータ視覚化の課題の 1 つです。目標はエンゲージメントですよね？しかし、調味料のようにランダムなインタラクティブ要素を投入するのはどうでしょうか？いや、それはハンバーガーではありません。データを視覚的に表現したものです。

使いやすさ

すべてのインタラクティブな部分には、そこに存在する理由があるはずです。ボタンやスライダーなどを含める場合は、閲覧者がデータをさらに活用できるようにする必要があります。

そうでなければ、それはただの飾りです。

避けるべき間違い

聴衆を無視する

コンテキストの欠如

映画の途中から入ってしまったことはありますか? 混乱しますよね？データも同様です。

技術用語や医療用語が満載の棒グラフを見つめていると、「何が起こっているの?」という感じになると想像してください。コンテキストが王様です。

視聴者が設定、背景、またはなぜ気にする必要があるのかを理解していない場合は、典型的なデータ視覚化の課題の 1 つに陥っていることになります。

専門用語の多用

私たちは皆、賢く聞こえるのが大好きです。そうしない人はいないでしょうか？しかし、ビジュアルに業界用語を多用しすぎると、スペリング蜂に向かって外国語を話すようなものになります。

真剣に、円グラフを理解するためだけに人々に用語ごとに Google 検索させないでください。データを誰が閲覧しているのかを気にしないと、基本的にデータを無駄に捨てることになります。

データのオーバープロット

混雑したビジュアル

ビジュアルの世界では、カオスはデータ視覚化の課題の 1 つであり、誰もがそれなしで生きていくことができます。

では、データに一息つける余地を与えてください。

重複するデータ

またまた頭をひっかきます。重複する複数のデータポイントがあるとします。なんだか抽象画のように見えませんか？

問題は、ここがアートギャラリーではないということです。私たちは複雑なことを簡単な方法で理解しようとしています。

したがって、視聴者にデータポイントで「ウォーリーを探せ」をプレイしてもらいたくない場合は、重複による混乱を避けてください。

不正確なデータマッピング

地理的な間違い

データマッピングは現実世界のレイアウトに忠実である必要があります。そうしないと、視聴者を誤解させてしまい、データ視覚化チャレンジの殿堂に別のエントリーが追加されてしまうことになります。

一時的なエラー

過去、現在、未来がわからなくなるまで、時間軸を混乱させ、あちこちに飛び移る映画をご存知ですか?

そうですね、SF 映画ではクールかもしれませんが、グラフではどうでしょうか？いいえ。

データ視覚化の課題に関するよくある質問

データ視覚化で最もよくある間違いは何ですか?

そうですね、ランドリーリストはありますが、最有力候補としては、多すぎる色を使用すること、視聴者を考慮していないこと、スケールの問題などがあります。

これらは些細なことのように聞こえるかもしれませんが、メッセージを大きく歪める可能性があります。

適切なスケーリングが重要なのはなぜですか?

考えてみてください。ナッツを割るのに大ハンマーは使いませんよね？不適切なスケーリングは誤解を招くビジュアルにつながる可能性があるため、スケールは重要です。

これを正しく理解していないと、聴衆は完全に偏った視点を持って立ち去ってしまう可能性があります。

色の選択は解釈にどのような影響を与えるのでしょうか?

色は目の保養だけではありません。たとえば、赤と緑を一緒に使用すると、色盲の人にとって混乱を招く可能性があります。

さらに、色には感情的な重みがあります。意図しない反応を引き起こすことは望ましくありません。

3D ビジュアライゼーションは 2D よりも優れていますか?

確かに 3D は派手で未来的に見えるかもしれませんが、物事が複雑で理解しにくくなることがよくあります。

3 次元に足を踏み入れる特別な理由がない限り、2D に固執してください。

データソースはどのくらい重要ですか?

非常に重要です! ビジュアルの良さはデータの良さによって決まります。データソースが破損していたり偏っていたりすると、ビジュアルが破損して偏ってしまいます。

したがって、常にソースを再確認してください。

特別なソフトウェアが必要ですか?

必ずしも。 Excel や Google スプレッドシートでも、かなり遠くまで到達できます。

ただし、さらに詳しく調べる場合は、wpDataTables、Tableau、Power BI などの特殊なソフトウェアを使用すると、より高い柔軟性と機能を提供できます。

プロジェクトの複雑さに応じて選択する必要があります。

データ Viz にアクセスできるようにするにはどうすればよいですか?

包括性こそがゲームの名前であるべきです。画像に代替テキストを使用し、視覚障害を持つ人が配色を利用できるようにしてください。 ADAに準拠するよう努めてください。

インタラクティブ性の役割は何ですか?

インタラクティブ性は単なる魅力ではありません。ユーザーがデータをより深く扱うのに役立ちます。しかし、行き過ぎないでください。

重要なのは、データ Viz をビデオゲームに変えることではなく、理解を深めることです。

不適切なデータ視覚化は現実世界に影響を与える可能性がありますか?

きっと。医療、金融、公共政策などの分野では、データの視覚化が不十分だと誤解が生じ、重大な影響を与える可能性があります。命と大金が危険にさらされる可能性があります。

データ視覚化の課題に関する結論

落とし穴を見てきましたね? 色を誤用したりスケールをめちゃくちゃにしたり。些細なことのように思えますが、信じてください、それらはあなたを誤解を招く道に導く可能性があります。

次に、ツールについて詳しく説明します。大金をはたく必要はありません。シンプルなほうが良い場合もあります。

データの視覚化は、単に色や形を適用するだけではありません。ストーリーテリング、正確さ、創造性が 1 つにまとめられています。

データ視覚化の課題に関するこの記事を読んで気に入った場合は、インタラクティブなデータ視覚化に関するこの記事もチェックしてください。

また、誤解を招くデータ視覚化の例、データ視覚化ツール、データ視覚化のカラーパレットの例、WordPress データ視覚化、データ視覚化の例など、いくつかの関連主題についても書きました。