Waarom visuele analyse?
Deze inhoud is onderdeel van Tableau Blueprint, een volwassenheidsframework waarmee u kunt inzoomen op en verbeteren hoe uw organisatie data gebruikt om impact te bevorderen. Om het traject te beginnen, voert u onze beoordeling(Link wordt in een nieuw venster geopend) uit.
Visuele analyse is een manier om data te verkennen en te begrijpen. Het ondersteunt en versnelt het analyseproces zelf. U kunt een vraag stellen, het antwoord krijgen en vervolgvragen stellen, allemaal binnen een visuele interface. Met visuele analyse ontwikkelt zich een verhaal van de ene visuele samenvatting naar een andere. U kunt het verhaal dan later opnieuw volgen om het opnieuw te bekijken, verder te verkennen en te delen. Kortom, met visuele analyse kunt u met uw gedachten alle kanten op, terwijl u de data bekijkt en ze direct interactief gebruikt.
Pre-attentieve kenmerken
Visuele analyse maakt gebruik van pre-attentieve kenmerken om het wezenlijke snel naar voren te brengen. Pre-attentieve kenmerken is informatie die we vrijwel onmiddellijk visueel kunnen verwerken, voordat we de informatie naar de delen van onze hersenen sturen die het bewustzijn regelen. De pre-attentieve kenmerken worden hieronder weergegeven.
Pre-attentieve kenmerken
Dit zijn over het algemeen de beste manieren om data te presenteren, omdat deze patronen zonder nadenken of verwerken worden waargenomen. In feite stellen deze kenmerken mensen in staat om een situatie snel te beoordelen, een patroon te herkennen en te bepalen of moet worden gereageerd. Bij het maken van visualisaties in Tableau coderen makers van inhoud data visueel om nieuwe inzichten te genereren.
Een uitleg van visuele codering
Naarmate u Tableau in de hele organisatie implementeert, zullen sommige mensen de waarde van visuele analyses direct inzien, terwijl anderen vasthouden aan traditionele spreadsheets of rapporten in tabelvorm. U zult waarschijnlijk de waarde van visuele analyses eerst moeten uitleggen en die mensen moeten helpen data anders te zien. Laat zien wat mogelijk is wanneer data visueel worden gecodeerd, in eerste instantie door het gebruik van kleur, vorm en grootte.
De onderstaande stappen zijn nuttig om datavisualisaties vertrouwder te maken als u ze voor iemand anders maakt. Begin eerst met een vertrouwde tabelvorm. Hieronder staat een voorbeeld van hoe verkoop en winst in een teksttabel kunnen worden weergegeven. Om de hoogste en laagste waarden te vinden, moeten alle rijen en kolommen doorzocht worden.
Data in tabelvorm, zonder opmaak
Door negatieve getallen een kleur te geven en ze op te maken met haakjes, vallen ze op – maar alleen als u op zoek bent naar negatieve getallen. Voor alle andere getallen moet de tabel worden doorzocht voor een vergelijking van de waarden.
Data in tabelvorm, waarbij negatieve waarden een kleur hebben
Vervolgens kunt u, als een soort tussenvorm tussen een teksttabel en een volledige visualisatie, de waarden voor verkoop en winst afzonderlijk een kleur geven om hoge en lage waarden naar voren te brengen. De kijker moet dan echter nog steeds de kleurbereiken tussen de beide groepen met waarden met elkaar vergelijken.
Data in tabelvorm, met kleurverloop om de verkoop en winstgevendheid aan te geven
Laat ten slotte de volledige visualisatie zien, waarbij de verkoop wordt aangegeven met de lengte van de staven en de winst met de kleur. De kijker kan één oogopslag de hoogste verkoop en de laagste winst vaststellen.
Visuele data waarbij de lengte van de staven de verkoop aangeeft en de kleur de winstgevendheid
Met deze benadering kunt u de voordelen van visuele analyse introduceren en uitleggen aan de Tableau-gebruikers in uw organisatie. U kunt ook uw eigen introductievideo opnemen en deze beschikbaar maken op het implementatie-intranet.