नए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्रिएटर की आम आशंकाएं

नए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्रिएटर्स के सामान्य आशंका - डमीज

शुरुआत के रूप में, जब आप अपना पहला डेटा विज़ुअलाइजेशन (डेटा संक्षिप्त रूप से) बनाते हैं, तो यह थोड़ा भारी पड़ सकता है। कुछ नया सामना करना हमेशा परेशान होता है अक्सर, बहुत सारे आंकड़ों का निर्माण करने पर सवार हो रहे हैं, जहां लोग उपयोगी पाते हैं।

तो आप इन आक्रमणों को कैसे जीत सकते हैं? सबसे अच्छा तरीका उन आशंकाओं को पहचानना है ताकि आप उन्हें वापस पकड़ने से बच सकें। यहां चार आशंकाएं हैं, जो आपके पहले डेटा को शुरू करने के लिए हो सकती हैं।

गलत कहानी कहने से

आपने सुना है कि डेटा अर्थात कहानी कहने के बारे में है। अच्छा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन महत्वपूर्ण कहानियां बताते हैं जो शानदार अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं, है ना? लेकिन जैसा कि आप अपने डेटा को विकसित करना शुरू करते हैं, आपको नहीं पता है कि आप क्या कहेंगे आपको नहीं पता कि कहानी कहां है जब तक आप इकट्ठे नहीं होते और जगह लेते हैं तो डर अपने बदसूरत सिर rears आपको आश्चर्य है, "अगर मुझे बताई जाने वाली कहानी नहीं है तो क्या होगा? क्या होगा अगर यह प्रेरणादायक और सम्मोहक नहीं है? "

पहली चीजें पहले आप अपनी कहानी को तब तक नहीं बता सकते जब तक कि आपको पता न हो कि डेटा क्या कहता है, और आप यह नहीं जान सकते कि डेटा तब तक कहता है जब तक कि आप यह पता नहीं करें कि आप किस डेटा का उपयोग करेंगे। आपको शुरुआत में शुरू करना होगा और सभी तत्वों को एक साथ रखना होगा। आपका पहला चरण यह पता लगाना है कि आप किन सवालों के उत्तर देना चाहते हैं। जब आप यह तैयार कर लेते हैं, तो आप कम अभिभूत महसूस करेंगे और कहानी विकल्पों को तैयार करेंगे।

मापने के लिए गलत चीजों को चुनना

आप सोच सकते हैं कि यदि आप डेटा में कंपनी के मौजूदा प्रमुख निष्पादन संकेतक (केपीआई) को शामिल करना चुनते हैं, तो आप बहुत ज्यादा गलत नहीं जा सकते। यह आंशिक रूप से सच है, लेकिन उसके मुकाबले इसमें बहुत अधिक है, और यही आपकी चिंता है। आप जानते हैं कि केपीआई में कुछ सही आंकड़े शामिल होंगे, लेकिन आपके विभाग के सभी अन्य उपायों के बारे में क्या होगा? और अगर आपके विभाग (या ग्राहक) में केपीआई नहीं है, तो आपको कैसे आगे बढ़ना चाहिए?

एक तरह से यह समझने से शुरू होता है कि डेटा क्या पूरा करेगा। क्या बिक्री बल के प्रदर्शन के बारे में सवाल जवाब देंगे? क्या यह दिखाने का प्रयास किया जाएगा कि कौन से क्षेत्र सबसे अधिक राजस्व पैदा कर रहे हैं? अपने डेटा का उद्देश्य क्या होगा यह तय करने के बाद, उसके लिए एक शीर्षक पर सहमत होने का प्रयास करें। यह शीर्षक संभवतः अंतिम एक नहीं होगा परियोजना की अवधि को बदलने के लिए बहुत सी चीज़ें हो सकती हैं लेकिन कम से कम आप यह देख सकते हैं कि आप सभी की अध्यक्षता में हैं या नहीं। आपके द्वारा शीर्षक का चयन करने के बाद, शीर्षक से वादा पूरा करने के लिए सभी उपायों पर सहमत होने के लिए सभी से पूछें। यदि आप एक वार्ता शुरू की है, तो आप एक बुद्धिमान तरीके से आगे बढ़ रहे हैं।

अन्य हितधारकों से जुड़ी

आप अपने दिमाग को बोल कर अन्य आंकड़ों, जैसे हितधारकों को दूर कर सकते हैं यह कैसे हो सकता है? आप अपने सहयोगियों और आपकी कंपनी के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ करना चाहते हैं, लेकिन आप पाते हैं कि आप डेटा के बारे में अपने विचारों से सहमत नहीं हैं आपको आश्चर्य है कि आपको बोलना चाहिए और उनकी अस्वीकृति का जोखिम होना चाहिए। जवाब शायद हां है

आगे बढ़ने के तरीके के बारे में अपने विचारों की आवाज उठाएं, आपके डेटा को मजबूत बना सकते हैं यह सुनना भी महत्वपूर्ण है कि आपके सहकर्मियों को क्या कहना है। आप जानना चाहते हैं कि किसी विशेष परिणाम में कोई निहित स्वार्थ है। अगर आप यह निर्धारित करते हैं कि किसी के पास पूर्वाग्रह है, तो आपको उनसे बात करनी चाहिए कि यह परिणाम को कैसे प्रभावित कर सकता है। दूसरी ओर, किसी के पास एक अलग दृष्टिकोण हो सकता है जो कि विचार करने के लायक है। किसी भी तरह से, अपने मन को बोलने से डरो मत, और दूसरों को भी ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करें। आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि जब आपका डेटा उन्हें प्रस्तुत किया जाए, तो आपके प्रबंधक अपनी राय की आवाज उठाएंगे। फिर आप चाहते हैं कि आप सभी कोणों पर विचार करेंगे; अन्यथा, आप सवालों के जवाब देने के लिए तैयार नहीं हो सकते हैं और यह प्रदर्शित करने में विफल हो सकते हैं कि आप डेटा को समझते हैं।

अपने डेटा के लिए दर्शकों को गलत समझाइये, अर्थात्

आप सोच सकते हैं कि आप अपने डेटा के लिए दर्शकों को जानते हैं अर्थात अगर आपके पास एक आंतरिक दर्शक है, तो आप मानते हैं कि आप जानते हैं कि उपयोगकर्ता क्या चाहते हैं आप अपना होमवर्क करते हैं और सभी प्रमुख हितधारकों से बात करते हैं आप उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं का एक स्पष्ट दृष्टिकोण चाहते हैं और यह समझने के लिए काम करते हैं कि वे डेटा का उपयोग कैसे करना चाहते हैं

यदि आपके पास एक बाहरी दर्शक हैं, तो आप अपने शोधकर्ताओं की खोज के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ कर रहे हैं कि आपके उपयोगकर्ता कौन हैं और उनकी क्या आवश्यकता है। लेकिन आप अभी भी एक सच्चाई महसूस कर रहे हैं कि आप सभी समूहों के साथ नहीं जुड़े हैं जो आपके डेटा का उपयोग करेंगे यह भय निराधार नहीं है। यह संभव है कि आप किसी ऐसे व्यक्ति से बात कर सकते हैं जो आपके डेटा का उपयोग करेगा आप अपने सभी प्रमुख हितधारकों को डेटा विज़ुअलाइजेशन का उपयोग कई दिनों के लिए एक pretest के रूप में पूछकर इस समस्या को सुधार सकते हैं। एक आंकड़ा पत्थर में सेट नहीं है; आप इसे संशोधित कर सकते हैं Pretesting द्वारा, आप विश्वास कर सकते हैं कि आप अपने लक्ष्य को मारा है