5 Data Presentasjon Hacks / Presentere data som En Proff!

Hvordan Og Hvorfor Presentere Data?

Datapresentasjon er en integrert del av alle akademiske studier, kommersielle, industrielle og markedsføringsaktiviteter samt profesjonell praksis. Presentasjon krever kompetanse og forståelse av data. Det er nødvendig å gjøre bruk av innsamlede data som anses å være rådata. Det må behandles for å bli brukt til enhver applikasjon. Dataanalyse hjelper i tolkningen av data og bidra til å ta en beslutning eller svare på forskningsspørsmålet. Dette kan gjøres ved hjelp av Ulike databehandlingsverktøy og Programvare. Analysen starter med samlingen, etterfulgt av behandling. Denne behandlingen kan gjøres ved hjelp av ulike databehandlingsmetoder. Behandlede data bidrar til å skaffe informasjon fra den, da råformen ikke er omfattende i naturen. Presentasjon av dataene inkluderer billedrepresentasjon ved hjelp av grafer, diagrammer, kart og andre metoder. Disse metodene hjelpe i å legge det visuelle aspektet som gjør det mye mer behagelig og lett å forstå. Denne visuelle representasjonen kalles også som datavisualisering. Representasjon er avhengig av tilgjengelig datapunkt, datasett, format, filformat, tilgjengelige verktøy etc.

Datatyper som krever presentasjon – Tekst, Talltabell&Grafer

dataene du ønsker å presentere er tilgjengelig i ulike filer og formater. Det kan være i en lesbar form eller må behandles. Med fremme og forbedring i teknologi, ulike nye typer format har dukket opp. Disse nye formatet hjelper til med å fange, lagre og forstå flere aspekter av enhver studie. Mye brukt form av data er nevnt nedenfor:

1. Tekst – Rådata med riktig formatering, kategorisering, innrykk er mest mye brukt og er en svært effektiv måte å presentere data. Tekstformat er mye funnet i bøker, rapporter, forskningsartikler og i denne artikkelen selv.
2. Numerisk-Data i form av sifre eller numerisk form har en betydelig verdi. Det er ofte kombinert med tekstform for å bli tatt i bruk, men det har betydning og verdi av sin egen også. Tall danner også grunnleggende datamaskiner og det binære språket, og kan dermed brukes på en rekke måter.
3. Bilde eller Billedbilde kan betraktes som en annen form for data siden det også kan behandles. Avhengig av bildene kan den brukes enten som rådata eller behandlede data.
4. Locational eller Spatial – Spatial data er basert på plassering. Det brukes til å lagre den geografiske plasseringen av et sted, arrangement, monument eller noe annet som sted kan tilskrives.
5. Maps-Ulike typer kart er tilgjengelige og brukes over hele verden. Kartene er nå ikke begrenset til å vise geografiske grenser og holder mye mer verdi nå. De hjelper til med presentasjonsdata som topografi, forurensningsnivåer, varme, demografiske data, tematiske så vel som tidsmessige endringer.
6. Andre Typer-Bortsett fra de typene som er nevnt ovenfor, er det flere andre former også som er uavhengig type eller en kombinasjon av slike typer data. Disse kan være i for signaler, spesielle koder, krypterte data, symboler, markeringer etc.

Betydningen og Betydningen

en utmerket presentasjon kan være en deal maker eller deal breaker. Noen mennesker gjør en utrolig nyttig presentasjon med samme sett med fakta og tall som er tilgjengelige med andre. Til tider jobber folk veldig hardt, men unnlater å presentere det riktig og har mistet viktige avtaler. Arbeidet de gjorde var ikke i stand til å imponere beslutningstakerne. Så For å få jobben gjort, spesielt når du arbeider med kunder eller høyere myndigheter, ingen er villig til å tilbringe timer i å forstå hva du har å vise, og dette er nettopp hvorfor det betyr noe!

Relatert: Datavisualisering, databehandlingssyklus, Kvalitative Data

Faktorer som direkte påvirker datapresentasjonen

noen av faktorene som direkte påvirker datapresentasjonen inkluderer datakvalitet, korrelasjonskoeffisient, vektorbilder, fargevalg etc. Når du arbeider med store mengder data, må det være nøye analysert og filtrert. En forståelse av prøvetaking og prøvestørrelse er viktig.

dataanalyse hjelper folk i innholdsanalyse og forstå resultatene av undersøkelser gjennomført, gjør bruk av allerede eksisterende studier for å få nye resultater. Hjelper med å validere eksisterende forskning eller å legge til / utvide dagens forskning. Grafisk form er den mest brukte metoden. Inngangen for slike grafiske data kan være en annen type data selv eller noen rådata. For eksempel tar et stolpediagram & sektordiagram tabelldata som inndata. Tabelldataene i slike tilfeller behandles data selv, men gir begrenset bruk. Konvertere slike data eller rådata i grafisk form direkte gjør det raskere og enklere å tolke.

en annen metode er Tabellform. Det brukes vanligvis til å skille, kategorisere, forholde seg til forskjellige datasett. Det kan være en enkel proff & cons tabell, eller tilsvarende verdi som årlig BNP, en kontoutskrift, månedlige utgifter etc. Kvantitative data krever vanligvis en slik tabellform.

Datapresentasjon og Analyse eller Dataanalyse og Presentasjon?

disse to går hånd i hånd, og det vil være vanskelig å gi en fullstendig differensiering mellom de to. Å legge til visuelt aspekt eller sortere det ved å gruppere og presentere det i form av tabell er en del av presentasjonen. Å gjøre dette bidrar ytterligere til å analysere data. Under en studie med et mål og flere mål, vil det bli nødvendig med analyse for å fullføre de nødvendige målene. Kompilering eller presentasjon av analyserte data vil bidra til samlet analyse og avslutning av studien.

du kan ha en rekke data som kan brukes i presentasjoner. Noen av disse diagramtypene inkluderer :

• Tidsserier
• Søylediagrammer
• Kombinasjonsdiagrammer
• Tabeller
• Geokart
• Punktdiagrammer
• Punktdiagrammer
• Punktdiagrammer
• Områdekart
• tekst&bilder

å velge Riktig metode som bruk av kakediagram, Tabellform, linjediagram, histogrammer, regresjonslinje etc er viktig. Når det gjelder diagrammer og grafer, er det viktig å ha tilstrekkelig kunnskap om frekvensfordeling, regelmessig intervall, akseetikett, frekvens og andre slike vilkår. Noen av disse har blitt beskrevet i korte trekk med et eksempel på slutten av denne artikkelen.

Trinn For Å Presentere Og Analysere Data:

1. Ramme målene for studien og lage en liste over data som skal samles inn og formatet.
2. Samle / hent data fra primære eller sekundære kilder.
3. Endre formatet på data, dvs., tabell, kart, grafer, etc. i ønsket format.
4. Sorter data ved å gruppere, kaste bort de ekstra dataene og bestemme det nødvendige skjemaet for å gjøre data forståelig.
5. Lag diagrammer og grafer for å bidra til å legge til visuell del og analysere trender.
6. Analysere trender og relatere informasjonen for å oppfylle målene.

Andre punkter å huske

1. en presentasjon bør ha en forhåndsdefinert sekvens av argumenter som blir gjort for å støtte studien. Begynn med å angi målet med studien og målene som kreves for å nå målet.
2. Bryt målene i flere deler og lag en liste over data som skal samles inn. Notering ned kildene til data, skjema der data eksisterer og må oppnås. Også gjennomføre en primær undersøkelse for informasjon som ikke eksisterer.
3. Form og forklar metodikken tilpasset for å gjennomføre en studie.
4. datainnsamling gjennom primær undersøkelse må ha godt tenkt på prøvetakingsmetoder. Dette vil bidra til å redusere innsatsen og øke effektiviteten. Prøvestørrelse bør gis betydning og riktig prøvetaking teknikk bør brukes.
5. Presenter bare den nødvendige informasjonen og hopp over bakgrunnsforskningen for å gjøre poenget ditt tydeligere.
6. ikke glem å gi kreditter og referanser til slutt og hvor som helst nødvendig.

presentasjonen kan gjøres ved hjelp Av programvare Som Microsoft Power Point, Prezi, Google Analytics og annen analytisk programvare. Det kan også gjøres ved å lage modeller, presentere på papir eller ark, på kart eller ved bruk av brett. De valgte metodene avhenger av kravet og tilgjengelige ressurser.

Relatert: Data Mining, Datakartlegging, Klyngeanalyse, Kvalitativ Forskning, Kvantitativ Forskning

hvordan presentere ulike typer data – hvilket format skal du velge?

siden det er mange alternativer tilgjengelig mens du presenterer data, bør du nøye vurdere metoden som brukes. En grunnleggende forståelse av ønsket resultat / form er nyttig for å velge riktig form for representasjon. Man kan ikke forvente å få linerdata fra et kakediagram, og dermed sparer grunnleggende kunnskap og anvendelse av ulike typer presentasjonsmetoder tid. I tillegg bør det være nok prøve tilgjengelig for å få noen meningsfull analyse og resultat. Noen av de populære måtene å presentere dataene inkluderer Linjediagram, kolonnediagram, bokspotte, vertikal bar, scatter plot. Disse og andre typer er forklare nedenfor med kort informasjon om deres søknad.

Sekundære undersøkelser utgjør en betydelig del av forskning og primære metoder for datainnsamling ved å gjennomføre ulike studier og gjøre bruk av eksisterende info fra flere kilder. Dataene dermed innhentet fra flere kilder Som Census avdeling, Økonomi Og Statistikk Avdeling, Valgkommisjonen, Vann Bord, Kommunale Organer, Økonomiske undersøkelser, Nettside tilbakemeldinger, Vitenskapelig forskning, etc. den er kompilert og analysert. Det er også nødvendig å prognose og estimere endringen i kravet til ulike ressurser og dermed gi dem tilsvarende. Fasing og prioritering er en annen viktig del for effektiv gjennomføring av forslagene.

slik presentasjon og informasjon kan enten være ved hjelp av manuelle håndtegninger/grafer & tabeller, mens mye effektiv og nøyaktig måte for slik presentasjon er ved hjelp av spesialisert datamaskin programvare.

Eksempler og diagramtyper for datapresentasjon

Søylediagrammer / Søylediagrammer: dette er en av de mest brukte diagrammer for å vise vokst av et selskap over en periode. Det finnes flere alternativer som stablede stolpediagrammer og muligheten til å vise en endring i mange enheter. Disse ser ut som vist på bildet nedenfor:

relatert: Metoder for datainnsamling, Databehandling

Linjediagram: Disse er best for å vise endringen i populasjon, dvs. for å vise trender. Disse fungerer også bra for å forklare veksten av flere områder samtidig.

Kakediagrammer: disse fungerer best for å representere andelen av ulike komponenter fra totalt 100%. For, f.eks. bidrag fra ulike sektorer TIL BNP, befolkningen i forskjellige stater i et land, etc.

Kombinasjonsdiagram: som navnet antyder er Det en kombinasjon av mer enn en diagramtype. Den som er vist i figuren nedenfor er en kombinasjon av linje og stolpediagram. Disse sparer plass og er til tider mer effektive enn å bruke to forskjellige diagrammer. Det kan også være 3 eller flere diagrammer avhengig av kravet.

relatert: data mining, hva er data kartlegging

mest populære og brukte diagrammer i hverdagen:

1. områdekart – det er en av De mest populære diagrammer som brukes til å vise kontinuitet på tvers av et datasett eller variabel. Det ligner veldig på linjediagrammet og brukes ofte til å plotte tidsserier. Arealdiagrammet er også nyttig for å plotte kontinuerlige variabler.
2. Korrelogram – Det brukes mest til å teste nivået av korrelasjon mellom den gitte variabelen i et bestemt datasett. Matrisecellene kan være farget eller skyggelagt for å vise korrelasjonsverdien. Cellene som er mørkere i forhold til andre har en høy korrelasjonsverdi. For eksempel, la oss undersøke sammenhengen mellom vekt, kostnad, salgssted, etablert år og andre.
3. Scatter Plot – Scatter Plot er mest brukt for å etablere forholdet mellom to eller flere enn to variabler. I datasettet ovenfor kan vi lage visualiseringer av elementer i henhold til deres gitte kostnad ved å bruke et spredningsplott ved hjelp av TO variabler MRP og synlighet.
4. Stablet Stolpediagram-Stablet Stolpediagram er også en type stolpediagram som brukes ved å kombinere flere kategoriske variabler. Fra vår gitte database, hvis vi ønsker å få antall uttak på grunnlag av forskjellige variabler som utløpstype, vil det stablede stolpediagrammet visualisere dataene i det mest hensiktsmessige formatet.
5. Stolpediagram – Denne typen diagrammer brukes du vil bruke en kategorisk og kontinuerlig variabel sammen. I vårt gitte datasett, hvis vi vil vite hvor mange butikker som ble utviklet i et bestemt år, er et stolpediagram det mest foretrukne alternativet.
6. Varmekart– Heatmap brukes til å finne forholdet mellom to eller flere variabler ved å bruke forskjellige fargenyanser. I et varmekart er de to første dimensjonene representert som akse og den andre dimensjonen av forskjellige fargenyanser. Hvis du vil finne kostnaden for hvert element i hver butikk, kan du plotte et varmekart ved hjelp av tre variable som type vare, pris på vare og utløpsidentifikator.