5 Data Præsentation Hacks / nuværende data som en Pro!

hvordan og hvorfor præsentere Data?

datapræsentation udgør en integreret del af alle akademiske studier, Kommercielle, Industrielle og marketingaktiviteter samt professionel praksis. Præsentation kræver færdigheder og forståelse af data. Det er nødvendigt at gøre brug af indsamlede data, der anses for at være rådata. Det skal behandles for at blive brugt til enhver applikation. Dataanalyse hjælper med fortolkningen af data og hjælper med at tage en beslutning eller besvare forskningsspørgsmålet. Dette kan gøres ved hjælp af forskellige databehandlingsværktøjer og programmel. Analysen starter med indsamlingen efterfulgt af behandling. Denne behandling kan udføres ved forskellige databehandlingsmetoder. Behandlede data hjælper med at indhente oplysninger fra det, da den rå form er ikke-omfattende. Præsentation af data omfatter den billedlige repræsentation ved hjælp af grafer, diagrammer, kort og andre metoder. Disse metoder hjælper med at tilføje det visuelle aspekt, hvilket gør det meget mere behageligt og let at forstå. Denne visuelle repræsentation kaldes også som datavisualisering. Repræsentation afhænger af det tilgængelige datapunkt, datasæt, format, filformat, tilgængelige værktøjer osv.

typer af data, der kræver præsentation – tekst, taltabel & grafer

de data, du ønsker at præsentere, er tilgængelige i forskellige filer og formater. Det kan være i en menneskelig læsbar form eller skal behandles. Med fremskridt og forbedring af teknologi er der opstået forskellige nye typer format. Disse nye format hjælper med at fange, lagre og forstå flere aspekter af enhver undersøgelse. Udbredte form for data er nævnt nedenfor:

1. tekst – rådata med korrekt formatering, kategorisering, indrykning er mest udbredt og er en meget effektiv måde at præsentere data. Tekstformat findes bredt i bøger, rapporter, forskningsartikler og i selve denne artikel.
2. numerisk – Data i form af cifre eller numerisk form har en betydelig værdi. Det kombineres ofte med tekstformular, der skal bruges, men det har også betydning og værdi af det. Tal danner også det grundlæggende i computere og det binære sprog og kan således bruges på forskellige måder.
3. billede eller billedbillede kan betragtes som en anden form for data, da det også kan behandles. Afhængigt af billedet kan det bruges enten som rådata eller behandlede data.
4. lokaliserings – eller rumlig-geodata er baseret på placering. Det bruges til at gemme den geografiske placering af et sted, begivenhed, monument eller enhver anden ting, som placering kan tilskrives.
5. Maps-forskellige typer kort er tilgængelige og bruges over hele verden. Kort er nu ikke begrænset til at vise geografiske grænser og har meget mere værdi nu. De hjælper med præsentationsdata som topografi, forureningsniveauer, varme, demografiske data, tematiske såvel som tidsmæssige ændringer.
6. andre typer-bortset fra de ovennævnte typer er der også flere andre former, som er uafhængige typer eller en kombination af sådanne typer data. Disse kan være i for signaler, specielle koder, krypterede data, symboler, markeringer osv.

betydningen og betydningen

en fremragende præsentation kan være en deal maker eller deal breaker. Nogle mennesker gør en utrolig nyttig præsentation med det samme sæt af fakta og tal, som er tilgængelige med andre. Til tider arbejder folk virkelig hårdt, men undlader at præsentere det ordentligt og har mistet vigtige tilbud. Det arbejde, de gjorde, var ikke i stand til at imponere beslutningstagerne. Så for at få arbejdet gjort, især når man beskæftiger sig med klienter eller højere myndigheder, er ingen villige til at bruge timer på at forstå, hvad du skal vise, og det er netop derfor, det betyder noget!

relateret: Datavisualisering, databehandlingscyklus, kvalitative Data

faktorer, der direkte påvirker datapræsentationen

nogle af de faktorer, der direkte påvirker datapræsentationen, inkluderer datakvalitet, korrelationskoefficient, vektorbilleder, farveskema osv. Når man beskæftiger sig med store mængder data, skal de analyseres og filtreres omhyggeligt. En forståelse af prøveudtagning og stikprøvestørrelse er afgørende.

dataanalyse hjælper folk med indholdsanalyse og forståelse af resultaterne af undersøgelser udført, gør brug af allerede eksisterende undersøgelser for at opnå nye resultater. Hjælper med at validere den eksisterende forskning eller tilføje/udvide den aktuelle forskning. Grafisk form er den mest anvendte metode. Input til sådanne grafiske data kan være en anden type data i sig selv eller nogle rådata. For eksempel tager et søjlediagram & cirkeldiagram tabeldata som input. Tabeldata i sådanne tilfælde behandles data selv, men giver begrænset brug. Konvertering af sådanne data eller rådata til grafisk form direkte gør det hurtigere og lettere at fortolke.

en anden metode er tabelform. Det bruges generelt til at differentiere, kategorisere, relatere forskellige datasæt. Det kan være en simpel pros & cons-tabel eller tilsvarende værdi såsom årligt BNP, en kontoudtog, månedlige udgifter osv. Kvantitative data kræver normalt en sådan tabelform.

datapræsentation og analyse eller dataanalyse og præsentation?

disse to går hånd i hånd, og det vil være vanskeligt at tilvejebringe en fuldstændig differentiering mellem de to. Tilføjelse af visuelt aspekt eller sortering af det ved hjælp af gruppering og præsentation af det i form af tabel er en del af præsentationen. Gør dette yderligere hjælper med at analysere data. Under en undersøgelse med et mål og flere mål kræves analyse for at gennemføre de krævede mål. Kompilering eller præsentation af de analyserede data vil hjælpe med samlet analyse og afslutning af undersøgelsen.

du kan have en række data, der kan bruges i præsentationer. Nogle af disse diagramtyper inkluderer :

• tidsserier
• søjlediagrammer
• Kombinationsdiagrammer
• cirkeldiagrammer
• tabeller
• Geo Map
• Scorecard
• Scatter Charts
• Bullet Charts
• områdediagram
• tekst & billeder

valg af den rigtige metode, såsom brug af cirkeldiagram, tabelform, linjegraf, histogrammer, regressionslinje osv. Når man beskæftiger sig med diagrammer og grafer, er det vigtigt at have tilstrækkelig viden om frekvensfordeling, regelmæssigt interval, akseetiket, frekvens og andre sådanne udtryk. Nogle af disse er blevet beskrevet kort med et eksempel i slutningen af denne artikel.

trin til præsentation og analyse af Data:

1. ramme målene for undersøgelsen og lav en liste over data, der skal indsamles og dets format.
2. indsamle / hente data fra primære eller sekundære kilder.
3. ændre formatet af data, dvs., bord, kort, grafer osv. i det ønskede format.
4. Sorter data gennem gruppering, kassere de ekstra data og beslutte den krævede formular for at gøre data forståelige.
5. lav diagrammer og grafer for at hjælpe med at tilføje visuel del og analysere tendenser.
6. analysere tendenser og relatere oplysningerne for at opfylde målene.

andre punkter at huske

1. en præsentation skal have en foruddefineret sekvens af argumenter, der fremsættes for at understøtte undersøgelsen. Start med at angive formålet med undersøgelsen og de mål, der kræves for at nå målet.
2. Bryd målene i flere dele og lav en liste over data, der skal indsamles. Noterer sig datakilderne, den form, hvori data findes og skal indhentes. Også gennemføre en primær undersøgelse for information, der ikke findes.
3. Form og forklar den metode, der er tilpasset til at gennemføre en undersøgelse.
4. dataindsamling gennem primær undersøgelse skal have gennemtænkt prøveudtagningsmetoder. Dette vil bidrage til at reducere indsatsen og øge effektiviteten. Prøvestørrelsen bør tillægges betydning, og korrekt prøveudtagningsteknik bør anvendes.
5. Præsenter kun de krævede oplysninger, og spring baggrundsforskningen over for at gøre dit punkt mere klart.
6. glem ikke at give kreditter og referencer til sidst og hvor det nogensinde er nødvendigt.

præsentationen kan udføres ved hjælp af programmer som f.eks. Det kan også gøres ved at lave modeller, præsentere på papir eller ark, på kort eller ved brug af brædder. De valgte metoder afhænger af kravet og de tilgængelige ressourcer.

relateret: Data Mining, Data Mapping, klyngeanalyse, kvalitativ forskning, kvantitativ forskning

Sådan præsenterer du den forskellige type data – hvilket format skal du vælge?

da der er mange muligheder til rådighed under præsentationen af data, bør der tages nøje hensyn til den anvendte metode. En grundlæggende forståelse af det ønskede resultat/ form er nyttigt at vælge den rigtige form for repræsentation. Man kan ikke forvente at få linerdata fra et cirkeldiagram, og dermed sparer grundlæggende viden og anvendelse af forskellige typer præsentationsmetoder tid. Derudover bør der være nok prøve til rådighed for at få en meningsfuld analyse og resultat. Nogle af de populære måder at præsentere dataene inkluderer linjediagram, kolonnediagram, kassepotte, lodret bjælke, scatter plot. Disse og andre typer forklares nedenfor med korte oplysninger om deres anvendelse.

sekundære undersøgelser udgør en væsentlig del af forskning og primære midler til dataindsamling ved at gennemføre forskellige undersøgelser og gøre brug af eksisterende info fra flere kilder. Dataene således opnået fra flere kilder som Census department, Økonomi og statistik afdeling, valgkommission, vand bestyrelse, kommunale organer, økonomiske undersøgelser, hjemmeside feedbacks, videnskabelig forskning, etc. er udarbejdet og analyseret. Det er også nødvendigt at forudsige og estimere ændringen i kravet om forskellige ressourcer og således give dem i overensstemmelse hermed. Fasning og prioritering udgør en anden vigtig del for en effektiv gennemførelse af forslagene.

sådan præsentation og information kan enten ske ved hjælp af manuelle håndtegninger/ grafer& tabeller, mens meget effektiv og nøjagtig måde til sådan præsentation er ved hjælp af specialiserede computerprogrammer.

eksempler og diagramtyper til datapræsentation

søjlediagrammer / søjlediagrammer: disse er et af de mest anvendte diagrammer til visning af en virksomheds vækst over en periode. Der er flere muligheder tilgængelige som stablede søjlediagrammer og muligheden for at vise en ændring i adskillige enheder. Disse ser ud som vist på billedet nedenfor:

relateret: Metoder til dataindsamling, databehandling

linjediagram: disse er bedst til at vise ændringen i befolkning, dvs.for at vise tendenser. Disse fungerer også godt til at forklare væksten i flere områder på samme tid.

cirkeldiagrammer: disse fungerer bedst til at repræsentere andelen af forskellige komponenter fra i alt 100%. For, f.eks. bidrag fra forskellige sektorer til BNP, befolkningen i forskellige stater i et land mv.

Combo Chart: som navnet antyder er det en kombination af mere end et diagram type. Den, der er vist i nedenstående figur, er en kombination af linje og søjlediagram. Disse sparer plads og er til tider mere effektive end at bruge to forskellige diagrammer. Der kan endda være 3 eller flere diagrammer afhængigt af kravet.

relateret: data mining, hvad er datakort

mest populære og almindeligt anvendte diagrammer i hverdagen:

1. områdediagram – det er et af de mest populære diagrammer, der bruges til at vise kontinuitet på tværs af et datasæt eller variabel. Det ligner meget linjediagrammet og bruges ofte til at plotte tidsserier. Områdediagrammet er også nyttigt til at plotte kontinuerlige variabler.
2. Korrelogram – det bruges mest til at teste niveauet af korrelation mellem den givne variabel af et bestemt datasæt. Matricecellerne kan farves eller skygges for at vise korrelationsværdien. De celler, der er mørkere sammenlignet med andre, har en høj korrelationsværdi. Lad os for eksempel undersøge sammenhængen mellem vægt, omkostninger, salgssted, etableret år og andre.
3. Scatter Plot – Scatter Plot bruges mest til at etablere forholdet mellem to eller mere end to variabler. I ovenstående datasæt kan vi oprette visualiseringer af varer i henhold til deres givne omkostninger ved at bruge et scatter-plot ved hjælp af to variabler MRP og synlighed.
4. stablet søjlediagram – stablet søjlediagram er også en type søjlediagram, der bruges ved at kombinere flere kategoriske variabler. Fra vores givne database, hvis vi ønsker at få antallet af forretninger på basis af forskellige variabler, såsom udløbsplaceringstype, visualiserer det stablede søjlediagram dataene i det mest passende format.
5. søjlediagram – denne type diagrammer bruges, du vil bruge en kategorisk og kontinuerlig variabel sammen. I vores givne datasæt, hvis vi vil vide, hvor mange butikker der blev udviklet i et bestemt år, er et søjlediagram den mest foretrukne mulighed.
6. Heat Map– Heatmap bruges til at finde forholdet mellem to eller flere variabler ved hjælp af forskellige farvenuancer. I et varmekort er de to første dimensioner repræsenteret som akse og den anden dimension ved forskellige farvenuancer. Hvis du vil finde prisen på hver vare i hver butik, kan du plotte et varmekort ved hjælp af tre variabler, f.eks.