5データプレゼンテーションハック/プロのような現在のデータ!

どのように、なぜデータを提示するのですか？

データプレゼンテーションは、すべての学術研究、商業、産業、マーケティング活動だけでなく、専門的な慣行の不可欠な部分を形 プレゼンテーションには、データのスキルと理解が必要です。 生データとみなされる収集されたデータを利用する必要があります。 これは、任意のアプリケーションに使用するために処理する必要があります。 データ分析は、データの解釈に役立ち、決定を下すか、研究の質問に答えるのに役立ちます。 これは、様々なデータ処理ツールやソフトウェアを使用して行うことができます。 分析はコレクションから始まり、その後に処理が続きます。 この処理は、様々なデータ処理方法によって行うことができる。 処理されたデータは、生の形式が本質的に非包括的であるため、そこから情報を取得するのに役立ちます。 データを提示するには、グラフ、チャート、地図、その他の方法を使用して絵の表現が含まれます。 これらの方法は、それがはるかに快適で理解しやすくなり、視覚的な側面を追加するのに役立ちます。 この視覚的表現は、データ視覚化とも呼ばれます。 表現は、利用可能なデータポイント、データセット、形式、ファイル形式、利用可能なツールなどに依存します。

プレゼンテーションを必要とするデータの種類–テキスト、番号テーブル&グラフ

提示したいデータは、様々なファイルや形式で利用可能です。 それは人間が読める形式であるか、または処理される必要があります。 技術の進歩と改善に伴い、さまざまな新しいタイプのフォーマットが登場しました。 これらの新しい形式は、任意の研究のより多くの側面をキャプチャし、保存し、理解するのに役立ちます。 広く使用されているデータの形式は以下のとおりです。

1. テキスト–適切な書式設定、分類、インデントを持つ生データが最も広く使用されており、データを表示する非常に効果的な方法です。 テキスト形式は、書籍、レポート、研究論文、およびこの記事自体に広く見られます。
2. 数値–数字または数値形式のデータは有意な値を持っています。 それは頻繁に使用するために置かれるべきテキスト形式と結合されますが、それは意味を持ち、それ自身の価値も持っています。 数字はまた、コンピュータとバイナリ言語の基礎を形成し、したがって、さまざまな方法で使用することができます。
3. 画像または画像は、処理することもできるため、別の形式のデータと見なすことができます。 画像に応じて、生データまたは処理されたデータとして使用できます。
4. Locational or Spatial–空間データは場所に基づいています。 これは、場所、イベント、記念碑、または場所が帰属することができる他のものの地理的位置を格納するために使用されます。
5. マップ–マップの様々なタイプが利用可能であり、世界中で使用されています。 地図は現在、地理的境界を示すことに限定されず、今でははるかに多くの価値を保持しています。 彼らは、地形、汚染レベル、熱、人口統計データ、テーマ別だけでなく、時間的な変化などのプレゼンテーションデータに役立ちます。
6. その他のタイプ–上記のタイプとは別に、独立したタイプまたはそのようなタイプのデータの組み合わせである他のいくつかの形式もあります。 これらは信号、特別なコード、暗号化されたデータ、記号、印等ののためにある場合もあります。

重要性と重要性

優れたプレゼンテーショ 何人かの人々は他と利用できる図および事実の同じセットとの非常に有用な提示をする。 時には、人々は本当に懸命に働くが、それを適切に提示するために失敗し、本質的なお得な情報を失っています。 彼らがした仕事は、意思決定者に感銘を与えることができませんでした。 だから、特にクライアントやより高い当局に対処しながら、仕事を得るために、誰もあなたが表示しなければならないものを理解するのに時間を費や

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直接データプレゼンテーションに影響を与える要因

直接データ 大量のデータを扱う場合は、慎重に分析してフィルタリングする必要があります。 サンプリングとサンプルサイズを理解することが不可欠です。

&円グラフは、表形式のデータを入力として受け取ります。 このような場合の表形式データは、処理されたデータ自体ですが、使用は限られています。 このようなデータまたは生データをグラフィカルな形式に直接変換すると、解釈が迅速かつ容易になります。p>

&短所テーブル、または年間GDP、銀行取引明細書、毎月の支出などの対応する値にすることができます。 定量的データは、通常、そのような表形式を必要とする。

データプレゼンテーションと分析またはデータ分析とプレゼンテーション？

これら二つは手をつないで行く、それは二つの間の完全な差別化を提供することは困難になります。 視覚的な側面を追加したり、グループ化を使用して並べ替えたり、テーブルの形で提示したりすることは、プレゼンテーションの一部です。 これを行うと、データの分析にさらに役立ちます。 目的と複数の目的を持つ研究では、必要な目的を達成するために分析が必要になります。 分析されたデータを編集または提示することは、全体的な分析と研究の結論に役立ちます。 p>

プレゼンテーションで使用できるさまざまなデータを持つことができます。 これらのグラフの種類には、次のものがあります。

• 時系列
• 棒グラフ
• コンボチャート
• 円グラフ
• テーブル
• ジオマップ
• スコアカード
• 散布図
• 箇条書きチャート
• 面グラフ
• テキスト&画像

円グラフ、表形式、折れ線グラフ、ヒストグラム、回帰線などの使用などの適切な方法を選択することは不可欠です。 チャートやグラフを扱うときは、頻度分布、規則的な間隔、軸ラベル、頻度などの用語について十分な知識を持つことが重要です。 これらのいくつかは、この記事の最後に例を挙げて簡単に説明しました。

データを提示し、分析するためのステップ：

1. 研究の目的をフレーム化し、収集するデータのリスト
2. 一次ソースまたは二次ソースからデータを収集/取得します。
3. データの形式を変更します。、テーブル、地図、グラフ、等。 目的の形式で。
4. グループ化してデータを並べ替え、余分なデータを破棄し、データを理解できるようにするために必要な形式を決定します。
5. 視覚的な部分を追加し、傾向を分析するのに役立つチャートやグラフを作成します。
6. 傾向を分析し、目的を達成するために情報を関連付けます。

覚えておくべきその他のポイント

1. プレゼンテーションには、研究をサポートするため 研究の目的と目的を達成するために必要な目的を述べることから始めます。
2. 目的を複数の部分に分割し、収集するデータのリストを作成します。 データのソース、データが存在し、取得する必要があるフォームを書き留めます。 また、存在しない情報のための一次調査を実施します。
3. フォームと研究を実施するために適応した方法論を説明します。
4. 一次調査によるデータ収集は、サンプリング方法をよく考えている必要があります。 これは努力を減らし、効率を高めるのに役立ちます。 サンプルサイズは重要性を与えられ、正しい見本抽出の技術は応用べきです。
5. 必要な情報だけを提示し、あなたのポイントをより明確にするために背景研究をスキップします。
6. 最後にクレジットと参照を与えることを忘れないでください、これまでに必要な場所。

プレゼンテーションは、Microsoft Power Point、Prezi、Google Analytics、その他の分析ソフトウェアなどのソフトウェアを使用して行うことができます。 また、モデルを作成したり、紙やシート、地図、またはボードを使用して提示したりすることもできます。 選択される方法は、要件と使用可能なリソースによって異なります。

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どのようにデータの異なるタイプを提示する–選択す

データを提示する際に利用可能なオプションの数があるので、使用されているメソッドに慎重に考慮する必要があります。 望ましい結果/形式の基本的な理解は、表現の正しい形式を選択するのに役立ちます。 円グラフからライナーデータを得ることは期待できないため、異なるタイプのプレゼンテーション方法の基本的な知識と適用は時間を節約します。 さらに、意味のある分析と結果を得るために、十分なサンプルが用意されている必要があります。 データを表示する一般的な方法には、折れ線グラフ、縦棒グラフ、ボックスポット、縦棒、散布図などがあります。 これらおよび他のタイプは適用についての短い情報と下記に説明しますあります。

二次調査は、様々な研究を行い、複数のソースからの既存の情報を利用することにより、研究とデータ収集の一次 このように国勢調査部門、経済統計部門、選挙委員会、水委員会、自治体、経済調査、ウェブサイトのフィードバック、科学研究などのような複数のソースから得 コンパイルされ、分析されます。 また、様々なリソースの要件の変化を予測し、推定し、それに応じてそれらを提供する必要があります。 フェーズと優先順位付けは、提案の効果的な実施のためのもう一つの重要な部分を形成します。

&表、そのようなプレゼンテーションのためのはるかに効果的かつ正確な方法は、専門のコンピュータソフトウェアによって行われているのに対し。

データプレゼンテーションのための例とグラフの種類

棒グラフ/棒グラフ：これらは、期間にわたって会社の成長を示すため 積み上げ棒グラフや多数のエンティティの変更を表示するオプションのような利用可能な複数のオプションがあります。 これらは下の画像に示すように見えます。

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折れ線グラフ：これらは、人口の変化を示すために、すなわち、傾向を示すために最適です。 これらはまた複数の区域の成長を同時に説明するためによく働く。

円グラフ：これらは、合計100％から異なるコンポーネントのシェアを表 のために、例えば。 GDPへのさまざまなセクターの貢献、国のさまざまな州の人口など

コンボチャート：名前が示すように、 下の図に示すものは、線と棒グラフの組み合わせです。 これらはスペースを節約し、時には二つの異なるチャートを使用するよりも効果的です。 要件に応じて3つ以上のチャートが存在する場合もあります。/div>

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日常生活の中で最も人気があり、一般的に使用されるチャート：

1. エリアチャート–これは、デー これは折れ線グラフに非常によく似ており、時系列のプロットによく使用されます。 面グラフは、連続変数のプロットにも役立ちます。
2. Correlogram–これは、主に特定のデータセットの与えられた変数間の相関のレベルをテストするために使用されます。 マトリックスセルは、相関値を示すために着色または網掛けすることができます。 他の細胞と比較して暗い細胞は高い相関値を有する。 たとえば、重量、コスト、販売店、確立された年などの相関関係を調べてみましょう。
3. 散布図–散布図は、2つ以上の変数間の関係を確立するために最も一般的に使用されます。 上記のデータセットでは、MRPとvisibilityの二つの変数の助けを借りて散布図を使用して、与えられたコストごとにアイテムの視覚化を作成できます。
4. 積み重ね棒グラフ–積み重ね棒グラフは、いくつかのカテゴリ変数を組み合わせることによって使用される棒グラフの一種です。 与えられたデータベースから、出口の場所の種類などの異なる変数に基づいて出口の数を取得したい場合、積み上げ棒グラフは最も適切な形式でデータを視覚化します。
5. 棒グラフ–このタイプのグラフは、カテゴリ変数と連続変数を一緒に使用するために使用されます。 与えられたデータセットでは、特定の年に開発された店舗の数を知りたい場合は、棒グラフが最も好ましいオプションです。
6. ヒートマップ–ヒートマップは、色の異なる色合いを使用して、二つ以上の変数間の関係を見つけるために使用されます。 ヒートマップでは、最初の2つの次元は軸として表され、他の次元は異なる色の濃淡で表されます。 すべての店舗で各アイテムのコストを検索する場合は、アイテムのタイプ、アイテムの価格、アウトレット識別子などの3つの変数を使用してヒート