数字は嘘をつきませんが、チャートの判断が間違っていると、その数字が何を意味するのかを理解することが非常に困難になります。別の PowerPoint プレゼンテーションを作成する前に、共有したい情報を明確に伝えるために適切なタイプのグラフを選択していることを確認してください。その方法は次のとおりです。
グラフの種類が重要な理由
私が物理学の学生だったとき、そして再び研究室で働いたとき、膨大な量のデータを操作して収集することにはやりがいがあることを学びましたが、データの価値は、データの内容をどれだけうまく伝えることができるかによって決まります。手段。データを散布図や棒グラフに表示してプレゼンテーションに滑り込ませ、自分が説明するつもりになるのは簡単ですが、それは恐ろしい近道です。プレゼンテーションが終了し、スライドだけが残った場合、グラフが何を伝えようとしていたのか、誰もわかりません。
問題は、グラフの種類、スタイル、データの表示方法が非常に多く、混乱し、適切なものを選択するのが難しいことです。統計学者やコンピューター科学者などのデータ愛好家エドワード・タフティ持っている彼らの人生を捧げたここでは、人々が情報をより適切に提示する方法を学ぶのを支援するために、彼らの仕事からインスピレーションを得た、あなたに役立ついくつかのヒントとツールを紹介します。
まず、データで伝えようとしているメッセージを理解する
グラフを作成するときは、手持ちのデータを使用して次の 4 つのうちの 1 つを表示しようとします。関係データポイント間、a比較データポイントの、構成データの、または分布データの。
関係特定の株式の時価総額と市場全体の傾向など、提示されたデータを通じて 2 つ以上の変数間の関連性や相関関係を示そうとします。
比較は、ある変数セットを別の変数セットとは別に設定し、これら 2 つの変数がどのように相互作用するかを表示しようとします (1 か月間の 5 つの競合 Web サイトへの訪問者数など)。
作曲は、訪問者がサイトに到達するために使用した検索語や、リンク、検索エンジン、または直接トラフィックから来たもののうちの数など、全体を構成するさまざまな種類の情報を収集して一緒に表示しようとします。
分布関連する情報または無関係な情報のコレクションを簡単にレイアウトして、それらがどのように相関しているかを確認し、ベータ版の各月に報告されたバグの数などの変数間に相互作用があるかどうかを理解しようとします。
Tutorial9 のこの投稿では、さらにいくつかの例を示していますこれらのメッセージ タイプのそれぞれ。
次に、最適な配置を選択します
手持ちのデータでどのようなメッセージを送信しようとしているのかを理解したら、次は次のことを行います。最適な方法を選択するその情報を表示するため。チャートの種類が異なれば、さまざまな方法に最適になります。たとえば、散布図は分布を表示するのに最適ですが、折れ線グラフ (基本的に、傾向が定義された散布図) は関係性を示すのに適しています。円グラフは構成を伝えようとする場合にはうまく機能しますが、比較や分布には不十分です (ただしタフテ氏は次のように主張します)円グラフは役に立たない。）
このフローチャートから極端なプレゼンテーション方法は、送信したいメッセージに最適なグラフの種類を選択するのに役立ちます。 Juice Analytics のグラフ選択ツールは、このプロセスをさらに一歩進めます。このツールは、選択に基づいてグラフの種類を自動的に選択し、データを適切に表示するのに役立つ Excel および PowerPoint のテンプレートをダウンロードして提供します。
最後に、グラフの書式を設定します
データに適したグラフの種類を選択したら、次のようなことによってデータに悪影響を与えないように注意してください。基本的なデザインのヒントを忘れている。絶対に必要な場合を除き、グリッド線を削除するか、少なくとも表示しようとしている情報の邪魔にならないようにグリッド線を目立たないようにします。グラフの中心が表示したいデータの中心にあること、軸に明確なラベルが付いていること、必要に応じて軸に単位が付いていることを確認してください。こうすることで、あなたが言おうとしていることを誰も推測したり推論したりする必要がなくなります。あなたの目標は、話しかけるためにそこにいるかどうかに関係なく、誰でもグラフを手に取り、データがどのような情報を伝えようとしているのかを理解できるようにすることであることを忘れないでください。
新しいプレゼンテーション方法を試す
これらの提案はすべてすぐに始めることができますが、データをどのように扱うかについての厳格なルールはありません。すべきどのように提示されるかは別として、それは明確で、伝わりやすく、それ自体が語るものでなければなりません。一般的なグラフの種類に制約がある場合は、ぜひ次のことを行ってください。より実験的な手法に手を広げる。内なるデザイナーと内なる統計学者を一緒にさせない理由はありません。二人で協力すれば、情報を提示するためのインテリジェントで有益な方法を考え出すことができます。また、円グラフや棒グラフに頼る必要もなくなります。やってください。写真経由XKCD。
どう思いますか？データに対して特定のグラフの種類に固執しますか、それとも独自の図を最初から設計しますか?以下のコメント欄でヒントを共有してください。
タイトル画像 byマーク・ゲッツ。
