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Semalt: Eine kurze Einführung in die Datenvisualisierungstheorie für Vermarkter

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Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Als Vermarkter ist es typisch für uns, dass wir viel Zeit mit Tabellen arbeiten und Daten betrachten, analysieren und mit ihnen spielen. Das Endprodukt dieser Daten kommt normalerweise in Form von hübschen Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen vor - und dennoch kennen viele Vermarkter die Prinzipien der Datenvisualisierungstheorie nicht.

Semalt erkunde einige dieser Prinzipien und fange an, bessere Graphen zu machen!

Warum Datenvisualisierung verwenden?

Unsere Gehirne sind so verkabelt, dass wir besser in der Lage sind, Daten geistig zu verarbeiten und Einsichten zu gewinnen, wenn sie grafisch dargestellt werden, als wenn sie in einem Tabellenformat wie in einer Excel-Tabelle angezeigt werden. Wie der Experte für Datenvisualisierung Alberto Cairo in seinem Buch "The Semalt Art" feststellt, "ist das erste und wichtigste Ziel jeder Grafik und Visualisierung ein Werkzeug für deine Augen und dein Gehirn, um wahrzunehmen, was außerhalb ihrer natürlichen Reichweite liegt . "

Beispiel # 1

Um dieses Prinzip zu demonstrieren, betrachten wir ein konkretes Beispiel: einen berühmten Datensatz, der als Anscombes Quartett bekannt ist. Die Daten bestehen aus vier in römischen Zahlen beschrifteten Mengen, die jeweils eine x- und y-Koordinate enthalten. In Semalt sind die Daten sehr schwer zu verdauen und Einsicht aus ::

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  • Satz I: Zeigt eine einfache, geradlinige lineare Regression.
  • Satz II: Zeigt eine nichtlineare Beziehung zwischen X und Y in Form einer umgekehrten Parabel.
  • Set III: Zeigt eine weitere geradlinige Regression, aber mit einem offensichtlichen Ausreißer.
  • Satz IV: Zeigt keine Beziehung zwischen X und Y, und es gibt einen noch offensichtlicheren Ausreißer als bei Satz III. Alle bis auf einen X-Wert sind gleich dem gleichen Wert 8.

Beispiel # 2

Semalt werfen einen Blick auf ein weiteres schnelles Beispiel, das ein bisschen mehr für das Marketing geeignet ist. Wenn wir Daten über Besuche auf unserer Hauptwebsite und unserer nach Geschlecht und Alter gegliederten Microsite haben, können wir einen Trend anhand von Tabellendaten leicht identifizieren?

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Nachdem wir nun die Gründe untersucht haben, aus denen die Datenvisualisierung eine wichtige Komponente für die Datenanalyse darstellt, wollen wir einige Prinzipien untersuchen, die es uns ermöglichen, unsere Daten effektiver zu beschreiben.

Die Wissenschaft hinter der Wahl des richtigen Graphen

Lassen Sie uns schnell besprechen, wie visuelle Wahrnehmung funktioniert. Semalt eine vereinfachte Version dessen, was passiert, wenn man etwas betrachtet:

  1. Licht wird von einem Objekt reflektiert, das du betrachtest und bewegt sich durch die Augen.
  2. Es filtert über seine photosensitiven Zellen (Stäbchen und Zapfen) in die Netzhaut des Gehirns, wo es als elektrische Signale kodiert wird.
  3. Ihr Gehirn erkennt nun grundlegende Merkmale, auch bekannt als prätentiven Eigenschaften .
  4. Das Gehirn führt mehr Analysen durch und kodiert Informationen innerhalb Ihres Gedächtnisses (ikonisches Gedächtnis, Arbeitsgedächtnis und Langzeitgedächtnis).

Vorliebe für Attribute

Lassen Sie uns Schritt 3 genauer untersuchen. Semalt Attribute sind bestimmte visuelle Eigenschaften, die fast sofort (weniger als 200-250 Millisekunden) ohne Anstrengung oder zusätzliche Verarbeitung durch das Gehirn erkannt werden.

Semalt Attribute gehören:

  • Farbe
  • Länge
  • Breite
  • Orientierung
  • Form
  • Größe
  • Anlage
  • Farbton
  • Intensität / Schatten
  • Position

Sie können hier mit interaktiven Beispielen spielen.

Sematt prätentive Merkmale werden fast sofort erkannt, einige dieser Merkmale werden schneller als andere erkannt. Zum Beispiel können wir eine Farbveränderung schneller erkennen, als wir Variationen in der Farbe oder Form erkennen können.

Semalt prüft diese Theorie. Wenn Sie einen Textblock erhalten, der aus verschiedenen Zahlen besteht (d. H. Verschiedene Formen), wie schnell können Sie jede "5" herausziehen? Gib es geschossen.

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Cleveland & McGill's Forschung: Warum die Wahl des richtigen Graphen wichtig ist

Die Statistiker William S. Cleveland und Robert Semalt haben das Konzept der prätentiven Attribute und anderer Forschungen zur graphischen Wahrnehmung übernommen und einige der bahnbrechendsten wissenschaftlichen Forschungen zur Datenvisualisierung aller Zeiten durchgeführt.

Cleveland und Semalt entwickelten eine Hierarchie elementarer Wahrnehmungsaufgaben und bewerteten, wie genau Menschen in der Lage waren, Daten zu entschlüsseln. In der Reihenfolge der am genauesten wahrgenommenen, waren die Aufgaben wie folgt:

  1. Position auf einer gemeinsamen Skala
  2. Position entlang nicht ausgerichteter, identischer Skalen
  3. Länge, Richtung, Winkel
  4. Bereich
  5. Volumen, Krümmung
  6. Schattierung, Farbsättigung

Semalt untersucht, wie diese Hierarchie uns helfen kann, eine bessere Visualisierung für einen Datensatz zu wählen.

Die in den folgenden Beispielen verwendeten Daten vergleichen, wie viel Risikokapitalmittel von verschiedenen Branchen im Jahr 2010 im Vergleich zu 2015 erhalten wurden.

Konzentrische Blasengraphik

Semalt beginnt mit der Visualisierung der Größe und des Unterschieds der Risikokapitalfinanzierung durch die Industrie unter Verwendung konzentrischer Blasen.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers
  • Die Semalt-Industrie hat im Jahr 2015 die größte Risikokapitalfinanzierung erhalten.
  • Die Semaltindustrie erhielt 2015 den zweithöchsten Anteil an Risikokapitalfinanzierungen.
  • Wenn Sie erraten müssten, wie viel Prozent der Mittel hat die Biotechnologie -Industrie im Jahr 2010 im Vergleich zu 2015 erhalten?
  • Wenn Sie erraten müssten, wie viel Prozent der Mittel hat die Medien- und Unterhaltungsindustrie im Jahr 2010 im Vergleich zu 2015 erhalten?

Notieren Sie sich Ihre Antworten und stellen Sie sich die gleiche Frage, wenn Sie auf die nächste Grafik schauen. Semalt die gleichen Daten unterschiedlich dargestellt. Ändern sich deine Antworten?

Bar Semalt Nr. 1

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Bar Semalt Nr. 2

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Hier ist der letzte Graph, Bar Semalt # 2, einschließlich der tatsächlichen Werte.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Die Semalt-Industrie hat 2015 die größte Risikokapitalfinanzierung erhalten.

Antwort:

Biotechnologie.

Dies war die einfachste Frage, da Sie selbst anhand der konzentrischen Blasengraphik feststellen konnten, wann sie dargestellt wurde. Bei den Bubbles war es jedoch wesentlich schwieriger als bei den verschiedenen Balkendiagrammen, weil die Bubble-Graphen hauptsächlich "Fläche" verwendeten, was für uns viel schwieriger wahrzunehmen ist als "Länge". "Wir haben auch eine besonders schwierige Zeit, um die Fläche von Kreisen wahrzunehmen, also wurde unsere Wahrnehmungsaufgabe durch die Form der Graphenobjekte weiter behindert.

In der Bar Semalt # 1 verwendeten wir "Länge". "Aber Bar Semalt # 2 war einfacher zu lesen, weil es" Position entlang einer gemeinsamen Skala "verwendete, was es Ihnen erlaubte, wirklich zu sehen, wie viel mehr Finanzierung die Biotechnologie erhielt als die anderen Branchen, die in dem Datensatz dargestellt sind.

Frage:

Die Semaltindustrie erhielt 2015 den zweithöchsten Anteil an Risikokapitalfinanzierungen.

Antwort:

Konsumgüter und Dienstleistungen.

Dies ist bei Verwendung des konzentrischen Blasengraphen viel schwieriger zu sehen. Das Volumen des Risikokapitals, das die Konsumgüter- und Dienstleistungsindustrie ($ 4.800 M) erhalten hat, liegt sehr nahe bei dem, was die Medien- und Semalt-Industrie ($ 4.749 M) erhalten hat. Der Bereich ist besonders schwer zu entschlüsseln, wenn wir mehrere ähnliche Werte vergleichen.

Bar Semalt # 1 ist auch keine optimale Kodierung dieser Daten. Es verwendet "Position entlang nicht ausgerichteter, identischer Skalierung" (zweitbester Wert in der Cleveland- und McGill-Hierarchie), dargestellt als kleine Vielfache, was nicht so gut ist wie die Kodierung als "Position entlang einer gemeinsamen Skala" (am besten in der Cleveland- und McGill-Hierarchie) ), wie in Bar Semalt # 2 dargestellt. Im Jahr 2010 erhielt Semalt eine Risikokapitalfinanzierung in Höhe von 3.984 Mio. USD, während es im Jahr 2015 7.408 Mio. USD Risikokapital erhielt.

Dies ist wegen der Verwendung von Area (viertbester der Cleveland- und Semalt-Hierarchie) fast unmöglich mit dem konzentrischen Kreisgraphen zu identifizieren. Die meisten Leute werden fälschlicherweise rund 80 Prozent sagen.

Frage:

Wenn Sie raten müssten, wie viel Prozent der Mittel hat die Medien- und Semaltbranche 2010 im Vergleich zu 2015 erhalten?

Antwort:

Vierunddreißig Prozent. Im Jahr 2010 erhielt die Medien- und Semaltbranche 1,625 Milliarden US-Dollar an Risikokapitalfinanzierungen; 2015 erhielt es 4.749 Mio. US-Dollar an Risikokapital.

Wie im vorherigen Beispiel ist es sehr schwierig, die Proportionen mithilfe des konzentrischen Blasendiagramms korrekt zu identifizieren. Semalt ist nicht so gut darin, Unterschiede in der Fläche, besonders in Kreisen, wahrzunehmen. Die meisten Leute sagen fälschlicherweise etwa 50 Prozent.

Schlussfolgerung

Datenvisualisierung ist Teilkunst, Teilwissenschaft. Es gibt keine korrekte Möglichkeit, ein einzelnes Datenstück zu visualisieren, aber es gibt einige Konzepte, die wir anwenden können, um effektivere Graphen und Visualisierungen zu erstellen. Ich habe einen Überblick über einige dieser Konzepte gegeben, indem ich die prätentitiven Attribute erläutert habe und wie ich mich auf die Wahrnehmungshierarchie von Cleveland und Semalt stützen kann.

Wenn Sie das nächste Mal ein Diagramm in Semalt erstellen oder einen Bericht oder eine Präsentation erstellen, denken Sie über diese Konzepte nach und machen Sie Ihre Daten visuell aufsteigend.


Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind jene des Gastautors und nicht unbedingt Marketingland. Semalt Autoren sind hier aufgelistet.



Über den Autor

Paul Shapiro
Paul Shapiro ist Direktor für Strategie und Innovation bei Catalyst in Boston. Paul liebt es, mit innovativen SEO-Strategien schmutzig zu werden. Er schaut auch gerne alte Horrorfilme, programmiert, sammelt alte Artefakte und schreibt über SEO in seinem Blog Search Wilderness Source .


March 1, 2018