5 phương pháp trực quan hóa dành cho những người ủng hộ dữ liệu

Là một người ủng hộ tìm cách thay đổi dữ liệu, dù trong kinh doanh hay ngoài xã hội, bạn sẽ phải đối mặt với gánh nặng cao hơn trong việc bảo vệ dữ liệu, các quyết định phân tích và kết luận của mình. Để ngăn phân tích của bạn không bị loại bỏ khi thách thức hiện trạng. Dưới đây là các bước trực quan hóa dữ liệu của bạn để đối phó với những lời chỉ trích phổ biến và đảm bảo thông điệp của bạn được thể hiện qua các phân tích.

1. Chọn dữ liệu tốt nhất và sử dụng nó để xây dựng uy tín của bạn

Nguồn dữ liệu tốt là tuyến phòng thủ đầu tiên và tốt nhất của bạn. Bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu gốc chất lượng cao, sự ủng hộ của bạn có được sự tín nhiệm của người khởi tạo dữ liệu như U.S. Census Bureau (Cục điều tra dân số Hoa Kỳ) hoặc bộ giáo dục tiểu bang. Nếu bạn hoặc văn phòng của bạn chịu trách nhiệm trở thành nguồn của dữ liệu, bạn cần xác lập trước chất lượng của dữ liệu.

Bảng điều khiển này nêu rõ nguồn của nó ở trên cùng và mô tả nguồn chi tiết để dựa vào độ tin cậy của dữ liệu cơ bản. Sau khi đọc đoạn đầu tiên mô tả Cuộc điều tra xung quanh hộ gia đình trong cuộc Điều tra dân số và phân bổ tiền thuê nhà của Kho bạc Hoa Kỳ, người xem biết chính xác dữ liệu đến từ đâu, tần suất chúng được cập nhật cũng như cách chọn các tùy chọn địa lý và phân tổ trong hình ảnh hóa. Bằng cách chọn một nguồn đáng tin cậy cao, bạn có thể tạo uy tín này cho bản thân hình ảnh bằng cách nhấn mạnh chất lượng của dữ liệu cơ bản.

2. Chuẩn bị dữ liệu cẩn thận

Dữ liệu chất lượng cao là bước khởi đầu, nhưng dữ liệu chất lượng cao nhất vẫn có thể đưa ra kết luận sai khi phân tích không chính xác. Những người hoài nghi sẽ cần phải tin rằng bạn đã sử dụng dữ liệu một cách chính xác, có nghĩa là phải xử lý dữ liệu một cách cẩn thận và chuẩn bị nó một cách chu đáo. Không phải ai cũng quan tâm đến việc chuẩn bị dữ liệu của bạn nhưng việc có sẵn tài liệu về sự chuẩn bị của bạn để chia sẻ sẽ giúp bạn giải đáp ngay lập tức sự hoài nghi về việc đã tính toán đúng các chỉ số của mình.

Nhiều hình ảnh hóa và phân tích tích hợp dữ liệu từ U.S. Census (cục Điều tra dân số Hoa Kỳ). Nhưng những người hoài nghi hiểu biết sẽ biết có nhiều cách để nhận được câu trả lời sai từ dữ liệu Điều tra dân số và sẽ đặt ra những câu hỏi khó về chi tiết: bạn sử dụng hộ gia đình hay cá nhân, bạn đang sử dụng cổ phiếu nào của Khảo sát cộng đồng Hoa Kỳ, v.v.?

Lưu ý cách trang tổng quan này hiển thị các thành phần của tính toán phần trăm ở phía dưới bên trái, giúp bạn rất dễ dàng xác minh dữ liệu và các phép tính ở mỗi bước. Nếu điều gì đó làm bạn ngạc nhiên, bạn có thể tự kiểm tra các phép tính bằng cách làm theo các bước được liệt kê trên trang tổng quan.

3. Xây dựng lòng tin thông qua sự minh bạch

Khi trực quan hóa dữ liệu để thuyết phục, bạn cần cẩn thận tập trung dữ liệu vào câu hỏi hiện tại. Điều này là có lý do chính đáng sẽ thu hút sự chú ý của khán giả và để lại cho họ một bài học rõ ràng. Tuy nhiên, bạn cần cho khán giả tin tưởng rằng bạn đang sử dụng đúng dữ liệu được chuẩn bị theo đúng cách. Sự minh bạch về công việc đằng sau hình ảnh trực quan có thể tạo niềm tin với những người dùng không tin tưởng chúng tôi ngay từ đầu.

Chuẩn bị dữ liệu cẩn thận và mô tả rõ ràng quy trình có nghĩa là những câu hỏi ban đầu từ những người hoài nghi về tính chính xác của dữ liệu trở thành một thế mạnh. Chìa khóa để làm tốt điều này là cân bằng tính minh bạch này với thiết kế và chỉ số trên chính trang tổng quan.

4. Khung phân tích của bạn

Những người giao tiếp dữ liệu có kinh nghiệm biết rằng điều quan trọng là phải xem xét bối cảnh mà dữ liệu được trình bày. Nhiều yếu tố bên ngoài hình ảnh trực quan và dữ liệu ảnh hưởng đến cách người dùng nghe thông điệp của hình ảnh trực quan. Lập khung là việc thực hành đặt hình ảnh của bạn vào đúng ngữ cảnh và trình bày thông tin theo đúng thứ tự để khán giả của bạn nghe thấy thông điệp mà bạn đang truyền đạt cho họ.

Ví dụ này hình dung ngân sách của cảnh sát DC. Mỗi phần thông tin được đi kèm với văn bản giải thích và nhiều cách ngữ cảnh hóa các con số (xu hướng, tăng hoặc giảm, số dòng trên cùng). Thông qua cách tiếp cận này, hình ảnh hóa định khung ngân sách cho đối tượng của nó, thay vì nhu cầu quản trị của tài liệu nguồn ban đầu. Điều này cho phép người xem tham gia vào các câu hỏi về lý do tại sao các con số như vậy và những gì có thể được thực hiện.

5. Dự đoán và giải quyết các câu hỏi và phản ứng của khán giả

Cuối cùng, với tư cách là một người ủng hộ, bạn có thể biết các lập luận có thể được sử dụng để chống lại công việc của bạn đôi khi đây có thể là dữ liệu cần thiết bị thiếu, những lần khác chúng có thể là cuộc tranh luận về cách giải thích các sự kiện cốt lõi. Viết ra những câu hỏi mà bạn dự đoán những người hoài nghi sẽ nêu ra về công việc của bạn và tìm cách giải quyết chúng ngay lập tức và trực tiếp trong hình dung của bạn.

Hình ảnh trực quan này mời khán giả ở hậu trường đến quá trình đặt câu hỏi, thực hiện thay đổi và tiếp tục đặt câu hỏi. Ngay cả đối với một chủ đề mà chúng ta đã có nhiều kiến thức trước đó, điều quan trọng là phải đặt câu hỏi và dự đoán cách trả lời chúng tốt nhất trong thiết kế của hình ảnh và bảng điều khiển. Bằng cách đặt những câu hỏi mà một người hoài nghi sẽ hỏi, tác giả đã thay đổi hoàn toàn thiết kế của hình dung về sự phân bổ của cải hộ gia đình.

Mong rằng những chia sẻ trên đây sẽ hữu ích với bạn đọc, những người ủng hộ thay đổi dựa trên dữ liệu. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.tableau.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp