5 Data Presentation Hacks / nuvarande data som ett proffs!

hur och varför presentera Data?

datapresentation utgör en integrerad del av alla akademiska studier, kommersiella, industriella och marknadsföringsaktiviteter samt professionella metoder. Presentation kräver kompetens och förståelse av data. Det är nödvändigt att använda insamlade uppgifter som anses vara rådata. Det måste behandlas för att användas för alla applikationer. Dataanalys hjälper till vid tolkning av data och hjälper till att fatta beslut eller svara på forskningsfrågan. Detta kan göras genom att använda olika databehandlingsverktyg och programvaror. Analys börjar med samlingen, följt av bearbetning. Denna behandling kan göras med olika databehandlingsmetoder. Bearbetade data hjälper till att få information från den, eftersom råformen är icke-omfattande. Presentera data inkluderar bildrepresentation med hjälp av grafer, diagram, kartor och andra metoder. Dessa metoder hjälper till att lägga till den visuella aspekten som gör det mycket bekvämare och lättare att förstå. Denna visuella representation kallas också datavisualisering. Representation beror på tillgänglig datapunkt, datamängd, format,filformat, tillgängliga verktyg etc.

typer av data som kräver presentation – Text, Nummertabell & grafer

de data du vill presentera finns i olika filer och format. Det kan vara i en läsbar form eller behöver behandlas. Med framsteg och förbättring av teknik har olika nya typer av format uppstått. Dessa nya format hjälper till att fånga, lagra och förstå fler aspekter av någon studie. Bredt använd form av data nämns nedan:

1. text – rådata med korrekt formatering, kategorisering, indrag används mest och är ett mycket effektivt sätt att presentera data. Textformat finns ofta i böcker, rapporter, forskningspapper och i den här artikeln själv.
2. numerisk – Data i form av siffror eller numerisk form har ett signifikant värde. Det kombineras ofta med textform som ska användas men det har betydelse och värde av det egna också. Siffror utgör också grunderna i datorer och det binära språket, vilket kan användas på olika sätt.
3. bild eller bildbild kan betraktas som en annan form av data eftersom den också kan bearbetas. Beroende på bilderna kan den användas antingen som rådata eller bearbetade data.
4. lokaliserings – eller rumslig-rumslig data baseras på plats. Det används för att lagra den geografiska platsen för en plats, händelse, monument eller någon annan sak som platsen kan tillskrivas.
5. kartor-olika typer av kartor finns tillgängliga och används över hela världen. Kartor är nu inte begränsade till att visa geografiska gränser och har mycket mer värde nu. De hjälper till med presentationsdata som topografi, föroreningsnivåer, värme, demografiska data, tematiska såväl som tidsmässiga förändringar.
6. andra typer-förutom de ovan nämnda typerna finns det också flera andra former som är oberoende typ eller en kombination av sådana typer av data. Dessa kan vara i för signaler, speciella koder, krypterade data, symboler, markeringar etc.

betydelsen och betydelsen

en utmärkt presentation kan vara en deal maker eller deal breaker. Vissa människor gör en otroligt användbar presentation med samma uppsättning fakta och siffror som finns med andra. Ibland människor arbetar riktigt hårt men misslyckas med att presentera det på rätt sätt och har förlorat viktiga erbjudanden. Det arbete som de gjorde kunde inte imponera på beslutsfattarna. Så för att få jobbet gjort, särskilt när det handlar om kunder eller högre myndigheter, är ingen villig att spendera timmar på att förstå vad du måste visa och det är just därför det spelar roll!

relaterade: Datavisualisering, databehandlingscykel, kvalitativa Data

faktorer som direkt påverkar datapresentationen

några av de faktorer som direkt påverkar datapresentationen inkluderar datakvalitet, korrelationskoefficient, vektorbilder, färgschema etc. Vid hantering av stora mängder data måste den noggrant analyseras och filtreras. En förståelse för provtagning och provstorlek är avgörande.

dataanalys hjälper människor i innehållsanalys och förstå resultaten av undersökningar som genomförts, använder redan befintliga studier för att få nya resultat. Hjälper till att validera den befintliga forskningen eller att lägga till/utöka den aktuella forskningen. Grafisk form är den mest använda metoden. Ingången för sådana grafiska data kan vara en annan typ av data själv eller vissa rådata. Till exempel tar ett stapeldiagram & cirkeldiagram tabelldata som indata. Tabelldata i sådana fall behandlas data själv men ger begränsad användning. Att konvertera sådana data eller rådata till grafisk form gör det direkt snabbare och lättare att tolka.

en annan metod är tabellform. Det används vanligtvis för att differentiera, kategorisera, relatera olika datamängder. Det kan vara en enkel pros & nackdelar tabell, eller motsvarande värde såsom årlig BNP, ett kontoutdrag, månatliga utgifter etc. Kvantitativa data kräver vanligtvis en sådan tabellform.

datapresentation och analys eller dataanalys och Presentation?

dessa två går hand i hand, och det blir svårt att tillhandahålla en fullständig differentiering mellan de två. Att lägga till visuell aspekt eller sortera den med gruppering och presentera den i form av tabell är en del av presentationen. Att göra detta hjälper ytterligare till att analysera data. Under en studie med ett mål och flera mål krävs analys för att slutföra de nödvändiga målen. Att sammanställa eller presentera de analyserade data kommer att bidra till övergripande analys och avslutande av studien.

du kan ha en mängd olika data som kan användas i presentationer. Några av dessa diagramtyper inkluderar :

• tidsserier
• stapeldiagram
• kombinationsdiagram
• cirkeldiagram
• tabeller
• Geokarta
• Scorecard
• Scatter-diagram
• punktdiagram
• Områdesdiagram
• text & bilder

att välja rätt metod som användning av cirkeldiagram, tabellform, linjediagram, histogram, regressionslinje etc är avgörande. Vid hantering av diagram och grafer är det viktigt att ha tillräcklig kunskap om frekvensfördelning, regelbundet intervall, axeletikett, frekvens och andra sådana termer. Några av dessa har beskrivits i korthet med ett exempel i slutet av denna artikel.

steg för att presentera och analysera Data:

1. rama in Studiens mål och gör en lista över data som ska samlas in och dess format.
2. samla in / Hämta data från primära eller sekundära källor.
3. ändra formatet på data, dvs., tabell, kartor, grafer, etc. i önskat format.
4. sortera data genom att gruppera, kassera extra data och bestämma vilken form som krävs för att göra data begripliga.
5. gör diagram och grafer som hjälper till att lägga till visuell del och analysera trender.
6. analysera trender och relatera informationen för att uppfylla målen.

andra punkter att komma ihåg

1. en presentation bör ha en fördefinierad sekvens av argument som görs för att stödja studien. Börja med att ange syftet med studien och de mål som krävs för att nå målet.
2. Bryt målen i flera delar och gör en lista över data som ska samlas in. Notera datakällorna, form i vilken data finns och behöver erhållas. Genomför också en primär undersökning för information som inte finns.
3. Form och förklara metodiken anpassad för att genomföra en studie.
4. datainsamling genom primär undersökning måste ha väl tänkt på provtagningsmetoder. Detta kommer att bidra till att minska ansträngningarna och öka effektiviteten. Provstorleken bör ges betydelse och korrekt provtagningsteknik bör tillämpas.
5. presentera endast den information som krävs och hoppa över bakgrundsforskningen för att göra din poäng tydligare.
6. glöm inte att ge krediter och referenser i slutet och där allt krävs.

presentationen kan göras med hjälp av programvara som Microsoft Power Point, Prezi, Google Analytics och annan analytisk programvara. Det kan också göras genom att göra modeller, presentera på papper eller ark, på kartor eller med hjälp av brädor. De valda metoderna beror på kravet och tillgängliga resurser.

relaterad: Data Mining, Data Mapping, Cluster Analysis, kvalitativ forskning, kvantitativ forskning

hur man presenterar olika typer av data – vilket format att välja?

eftersom det finns ett antal alternativ tillgängliga när data presenteras, bör man noga överväga vilken metod som används. En grundläggande förståelse för önskat resultat / form är bra att välja rätt form av representation. Man kan inte förvänta sig att få liner data från ett cirkeldiagram, alltså grundläggande kunskaper och tillämpning av olika typer av presentationsmetoder sparar tid. Dessutom bör det finnas tillräckligt med prov tillgängligt för att få en meningsfull analys och resultat. Några av de populära sätten att presentera data inkluderar linjediagram, kolumndiagram, box pot, vertikal stapel, scatter plot. Dessa och andra typer förklaras nedan med kort information om deras tillämpning.

sekundära undersökningar utgör en betydande del av forskning och primära medel för datainsamling genom att genomföra olika studier och använda befintlig information från flera källor. De data som sålunda erhållits från flera källor som Folkräkningsavdelning, Ekonomi och statistikavdelning, valkommission, Vattenstyrelse, kommunala organ, ekonomiska undersökningar, Webbplatsåterkopplingar, vetenskaplig forskning etc. sammanställs och analyseras. Det är också nödvändigt att förutse och uppskatta förändringen i kravet på olika resurser och därmed tillhandahålla dem i enlighet därmed. Fasning och prioritering utgör en annan viktig del för ett effektivt genomförande av förslagen.

sådan presentation och information kan vara antingen med hjälp av manuella handritningar/ grafer & tabeller, medan mycket effektivt och korrekt sätt för en sådan presentation är med hjälp av specialiserade datorprogram.

exempel och diagramtyper för datapresentation

stapeldiagram/stapeldiagram: dessa är ett av de mest använda diagrammen för att visa det odlade av ett företag under en period. Det finns flera alternativ som staplade stapeldiagram och möjligheten att visa en förändring i många enheter. Dessa ser ut som visas i bilden nedan:

relaterat: Metoder för datainsamling, databehandling

linjediagram: dessa är bäst för att visa förändringen i befolkningen, dvs för att visa trenderna. Dessa fungerar också bra för att förklara tillväxten av flera områden samtidigt.

cirkeldiagram: dessa fungerar bäst för att representera andelen olika komponenter från totalt 100%. För, t.ex. bidrag från olika sektorer till BNP, befolkningen i olika stater i ett land etc.

Kombinationsschema: som namnet antyder är det en kombination av mer än en diagramtyp. Den som visas i figuren nedan är en kombination av linje-och stapeldiagram. Dessa sparar utrymme och är ibland effektivare än att använda två olika diagram. Det kan till och med finnas 3 eller fler diagram beroende på kravet.

relaterad: data mining, vad är data mapping

mest populära och vanliga diagram i vardagen:

1. area chart – det är en av de mest populära diagram som används för att visa kontinuitet över en datamängd eller variabel. Det är mycket lik linjediagrammet och används ofta för att plotta tidsserier. Områdesdiagrammet är också användbart för att plotta kontinuerliga variabler.
2. Korrelogram – det används mest för att testa korrelationsnivån mellan den givna variabeln för en viss datamängd. Matriscellerna kan färgas eller skuggas för att visa korrelationsvärdet. Cellerna som är mörkare jämfört med andra har ett högt korrelationsvärde. Låt oss till exempel undersöka sambandet mellan vikt, kostnad, försäljningsställe, etablerat år och andra.
3. Scatter Plot – Scatter Plot används oftast för att upprätta förhållandet mellan två eller fler än två variabler. I ovanstående dataset kan vi skapa visualiseringar av objekt enligt deras givna kostnad genom att använda en scatter-plot med hjälp av två variabler MRP och synlighet.
4. staplat stapeldiagram – staplat stapeldiagram är också en typ av stapeldiagram som används genom att kombinera flera kategoriska variabler. Från vår givna databas, om vi vill få antalet uttag på grundval av olika variabler som utloppsplatstyp, kommer det staplade stapeldiagrammet att visualisera data i det mest lämpliga formatet.
5. stapeldiagram – denna typ av diagram används du vill använda en kategorisk och kontinuerlig variabel tillsammans. I vår givna dataset, om vi vill veta hur många butiker som utvecklades under ett visst år, är ett stapeldiagram det mest föredragna alternativet.
6. Heat Map– Heatmap används för att hitta förhållandet mellan två eller flera variabler genom att använda olika färgnyanser. I en värmekarta representeras de två första dimensionerna som Axel och den andra dimensionen av olika färgnyanser. Om du vill hitta kostnaden för varje artikel i varje butik kan du plotta en värmekarta med tre variabler som typ av artikel, pris på artikel och utloppsidentifierare.