Data visualisatie is eigenlijk niets anders dan het grafisch weergeven van data. Denk daarbij aan grafieken, diagrammen of infographics. Wanneer je werkt met grote hoeveelheden data, is het vaak aantrekkelijker én een stuk eenvoudiger te begrijpen als je dat op een wat andere manier presenteert dan een reeks getallen achter elkaar. Wat overigens niet wil zeggen dat data presenteren in een lijngrafiek het begrijpen van de data altijd makkelijker maakt. Daarom helpen we je in deze blog op weg in de wereld van grafieken, diagrammen en andere data visualisatie methoden en behoeden we je voor een aantal veelgemaakte fouten.
Wat kun je met data visualisatie?
Voordat we dieper ingaan op de aandachtspunten bij het visualiseren van data, staan we eerst even stil bij het belang van data visualisatie. Goede data visualisatie is onmisbaar bij data analyse. Het is het tenslotte wel handig als je de conclusies van jouw analyse kunt presenteren én onderbouwen op zo’n manier dat ook iemand die ‘niks met cijfertjes heeft’ snapt waar het over gaat. Dan kan het helpen om die informatie grafisch weer te geven. Je hebt vast weleens gehoord van de uitdrukking ‘een beeld zegt vaak meer dan 1000 woorden’? Dat is voor data, en zeker big data, niet anders.
Simpel voorbeeld: wil je laten zien dat de omzet de laatste maanden schrikbarend gedaald is? Dan kun je dit laten zien in een presentatie vol tekst en getallen. Of je zet de laatste paar maanden in een staafdiagram, waarmee in één oogopslag duidelijk is dat er een dalende trend zichtbaar is. Voelt toch net anders. Wil je daar ook nog aan toevoegen dat je denkt dat de weersomstandigheden daar iets mee te maken hebben, dan laat je achter die staafjes bijvoorbeeld ook de gemiddelde temperatuur van die maanden zien als lijngrafiek. Voor je toehoorder is dan direct duidelijk: zodra de temperatuur stijgt, daalt de omzet. Kijk, daar kun je wat mee.
Aan de slag met data visualisatie
Het grafisch weergeven van informatie kan voor veel verduidelijking zorgen, als je het op de juiste manier inzet. Doe je dat niet, dan is de kans groot dat je vooral voor veel meer verwarring zorgt. Maar hoe pak je data visualisatie dan slim aan?
Zorg allereerst voor slimme programma’s die je helpen bij het presenteren van data in een grafiek of diagram. Power BI is zo’n programma. Met dit Microsoft-programma zet je in een handomdraai een dashboard in elkaar, waarin je verschillende grafieken, diagrammen of tellertjes naar voren laat komen om meer inzicht te krijgen op een specifiek onderwerp.
Is Power BI nog iets te hoog gegrepen of wil je gewoon snel een grafiekje maken? Dan is Excel je vriend. Je kunt dit spreadsheet-programma als bron gebruiken om jouw data in te zetten en vervolgens met slimme functies die data presenteren in een tabel, grafiek of diagram. Denk bijvoorbeeld aan een draaitabel in Excel om je data overzichtelijk te presenteren.
Data visualiseren? Trap niet in deze valkuilen
De juiste programma’s gebruiken, is een eerste goede stap om jouw data te visualiseren, maar daarmee ben je er natuurlijk nog niet. Maak deze fouten daarom niet, wanneer je wilt dat jouw datavisualisatie echt iets toevoegt aan je betoog.
- Te veel willen vertellen
We hebben vaak de neiging om te veel te willen vertellen. En dat maakt het er voor de luisteraar (en kijker in dit geval) vaak niet duidelijker op. Denk daarom op voorhand heel goed na over wat je precies duidelijk wilt maken. Wat is dat ene punt waarvan je wilt dat jouw publiek het onthoudt? En maak daar een mooie ondersteunende visualisatie van. Niet meer en niet minder.
- Verkeerde verhoudingen
Het oog van iemand valt vaak eerst op de plaatjes, daarna pas op de tekst. Zorg daarom voor een goede balans tussen vorm en tekst. En ook bij de vorm zelf zijn de juiste verhoudingen en volgordes van belang. Geef je een top 5 weer, dan is het logisch om dat van laag naar hoog of andersom te doen en niet bijvoorbeeld op alfabet. Klinkt als een open deur, maar gaat echt nog vaak genoeg fout.
- Verkeerd kleurgebruik
Kleur gebruiken maakt je data visualisatie aantrekkelijk en vaak makkelijker te lezen. Zeker als je contrasterende kleuren gebruikt bij tegengestelde resultaten. Maar maak er geen complete regenboog van. Dat is voor veel mensen te overweldigend.
Meer weten over data visualisatie?
We kunnen nog uren doorpraten over data visualisatie, maar soms is het beter om het zelf te ervaren. Daarom zijn data visualisaties een belangrijk onderdeel van onze data science opleiding. Ben je gerichter op zoek naar een training die wegwijs maakt binnen een programma? Neem dan eens een kijkje bij onze Power BI cursus of Excel training.
