第 1 页
Chương 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu N Ộ I D U N G S DỮ LIỆU HÌNH ẢNH HÓA THAY ĐỔI 7-4 MANG LẠI NÓ TẤT CẢ Cùng nhau: KỂ Tăng dần Thiếu niên Sự tham gia TRONG Sơ đẳng CHUYỆN VÀ BÀI THUYẾT TRÌNH Thiết kế Bỏ phiếu của Aristotle Tu từ học Hình tam 7-1 Biết CỦA BẠN Khán giả giác Kim tự tháp Freytag Phân Khán giả Thành viên Nhu cầu cảnh Khán giả Thành viên Phân tích an ủi Cấp độ BẢN TÓM 7-2 Biết CỦA BẠN Tin nhắn TẮT thuật Điều gì giúp ích cho người ra ngữ VẤN quyết định? Đồng cảm với Dữ liệu ĐỀ 7-3 KỂ CHUYỆN với BIỂU ĐỒ chọn biểu đồ phù hợp để Kể câu chuyện của bạn Sử dụng Chú ý trước Thuộc tính ĐẾN Kể Của bạn Câu chuyện L E MỘT R N TÔI N ĐI B J E C T TÔI V E S Sau đó hoàn thành cái này chương, Bạn sẽ là có thể ĐẾN TỚI 1 Giải thích cái tầm quan trọng của biết của bạn khán TỚI 6 Nhận dạng tình huống vì cái mà Một độ dốc biểu đồ là giả nhu cầu và mức độ thoải mái phân tích để tạo ra thích hợp ăn Và là có thể ĐẾN tạo nên Một độ dốc biểu một hiệu quả dữ liệu sự hình dung hoặc bài thuyết đồ từ dữ liệu. trình. TỚI 7 Sử dụng chú ý trước thuộc tính ĐẾN nhấn mạnh TỚI 2 Giải thích Làm sao ĐẾN tạo nên sự đồng cảm chắc chắn hiểu biết sâu sắc cho khán giả và kể một TRONG cái khán giả với dữ liệu để tạo ra hiệu câu chuyện trong dữ liệu hình dung. quả nhất tin nhắn khả thi TRONG của bạn dữ TỚI 8 Định nghĩa Tam giác tu từ của Aristotle và giải liệu sự hình dung hoặc bài thuyết trình. thích làm thế nào nó có thể được sử dụng để kết TỚI 3 Liệt kê các loại hình ảnh hóa dữ liệu phổ biến nhất nối với khán giả ĐẾN kể Một câu chuyện TRONG phù hợp ĐẾN giao tiếp cụ thể hiểu biết sâu sắc Và Một dữ liệu sự hình dung hoặc bài thuyết trình. vì khán giả với khác biệt nhu cầu Và khác biệt mức TỚI 9 Định nghĩa của Freytag Kim tự tháp Và giải thích độ của phân tích an ủi. Làm sao cái này cung cấp Một đề xuất kết cấu vì kể TỚI 4 Sử dụng hiệu quả biểu đồ ma trận điểm và lại Một câu chuyện TRONG của bạn bài thuyết bigassociated số để cung cấp cho khán giả một sự trình. hiểu biết tốt hơn hiểu biết về các giá trị số lớn trong TỚI 10 Định nghĩa cái ý tưởng của phân cảnh Và giải dữ liệu hình dung. thích Làm sao ĐẾN cốt truyện Một bài thuyết trình TỚI 5 Mô tả ví dụ của Làm sao dữ liệu hình ảnh hóa Có thể sử dụng dính ghi chú Và sử dụng Bài thuyết là tạo ĐẾN giúp đỡ cái khán giả đồng cảm với dữ trình PowerPoint. liệu. TỚI 11 Tạo MỘT hiệu quả câu chuyện vì Một bài thuyết
第 2 页
trình cái đó xem xét cái nhu cầu của cái khán giả. Bản quyền 2022 Cengage Learning. Bảo lưu mọi quyền. Không được sao chép, quét hoặc sao chép, toàn bộ hoặc một phần. Do các quyền điện tử, một số nội dung của bên thứ ba có thể bị xóa khỏi eBook và/hoặc eChapter(s). Đánh giá biên tập đã xác định rằng bất kỳ nội dung nào bị xóa không ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm học tập tổng thể. Cengage Learning có quyền xóa nội dung bổ sung tại bất kỳ lúc nào nếu các hạn chế về quyền sau này yêu cầu.
第 3 页
Dữ liệu Hình ảnh hóa Thay đổi diện mạo 285 D MỘT T Một chữ V TÔI S b nạ MỘT L TÔI z MỘT T TÔI Ồ NM MỘT tôi E Ồ V E R Tăng d nầ Thi uế niên Sự tham gia TRONG Sơ đẳng B uầ cử 1 1 MỘT 2016 bài báo TRONG Các Washington Bưu kiện đã thảo luận thay đổi TRONG cái con số của trẻ người bỏ TRONG cụ thể, Một biểu đồ được biết đến BẰNG Một phiếu tham gia TRONG cái CHÚNG TA tổng thống sơ độ dốc biểu đồ Có thể giao tiếp cái này câu chuyện hơn đẳng bầu cử của 2008 Và 2016. Một của cái biểu đồ bao có hiệu quả. MỘT độ dốc biểu đồ vì những cái này như gồm TRONG cái này bài báo đã từng là tương tự như nhau dữ liệu là đã hiển thị TRONG Nhân vật 7.2. Các độ những gì được hiển thị trong Hình 7.1. Các cụm thanh dốc biểu đồ làm cho Nó nhiều dễ dàng hơn ĐẾN giải biểu đồ là đã sử dụng ĐẾN minh họa cái đó hơn trẻ thích cái thay đổi người bỏ phiếu đã tham gia TRONG cái sơ đẳng cuộc TRONG thiếu niên sự tham gia TRONG cái bầu cử sơ bộ từ bầu cử TRONG 2016 hơn TRONG 2008 cho bốn của năm 2008 ĐẾN 2016. Khán giả có thể dễ dàng nhận thấy các tiểu bang cái đó đã từng chặt chẽ tranh chấp rằng bốn trong số các tiểu bang (Florida, Tiểu bang TRONG cái tổng thống bầu cử. Illinois, Tiểu bang Missouri, Và Phía bắc (Carolina) có tăng Chúng tôi Có thể tìm thấy một số những cơ hội vì cải lên TRONG thiếu niên sự tham gia, Nhưng một tình trạng thiện cái thiết kế của cái biểu đồ TRONG Nhân vật 7.1. (Ohio) có Một giảm bớt TRONG thiếu niên sự tham gia. Dựa trên TRÊN con các quy tắc từ trước chương, chúng Hình 7.2 cũng làm nổi bật sự khác biệt trong hành tôi có thể thay đổi một số định dạng ĐẾN cải thiện cái vi của cử tri trẻ ở Ohio so với các nơi khác bốn các này biểu đồ. Tuy nhiên, Một hơn lời chỉ trích đáng kể tiểu bang sử dụng cái chú ý trước thuộc tính của màu của biểu đồ này là nó không có hiệu quả giải thích cái sắc. dữ liệu BẰNG Tốt BẰNG một số khác biểu đồ các loại. Trong Hình 7.2, chúng tôi cung cấp thêm lời giải Các mục tiêu của cái biểu đồ là ĐẾN giao tiếp ĐẾN cái thích về cái dữ liệu qua sử dụng cái mô tả tiêu đề của khán giả cái đó thiếu niên sự tham gia TRONG sơ đẳng “Bốn của Năm bầu cử có tăng TRONG bốn của những cái này năm các Gần gũi Đã tranh chấp Các tiểu bang Cái cưa Tăng Thiếu tiểu bang giữa 2008 Và 2016. Nó yêu cầu đáng kể nhận niên Phần trong cuộc bầu cử sơ bộ năm 2016.” Lời giải thức trọng tải vì cái khán giả ĐẾN hiểu cái này câu thích này tiêu đề làm giảm đáng kể gánh nặng nhận thức chuyện từ cái nhóm lại cột biểu đồ. Chúng tôi Có thể của khán giả qua cung cấp Một bản tóm tắt của cái cái cùng với giao tiếp cái này cái nhìn thấu suốt hơn có hiệu nhìn thấu suốt ĐẾN là đã đạt được từ hình ảnh này. quả nếu như chúng tôi chọn Một khác biệt kiểu của Chúng tôi cũng đã thêm một số thông tin giải thích bổ biểu đồ. sung vào biểu đồ giải thích nghĩa của "thiếu niên người bỏ phiếu” TRONG cái này bối cảnh. Bởi vì cái chủ yếu cái nhìn thấu suốt ĐẾN là được truyền đạt TRONG cái này biểu đồ vì Các Washington Bưu kiện bài báo là cái đó hầu hết Nhân vậ t 7.1 Nhóm lại Cột Bi u để ồ Hi n thể ị Thay đổi TRONG Thi u niênế Sự tham gia TRONG thống nhất Các ti u bangể Sơ đẳng Bầu cử từ 2008 đ n năm 2016ế Thiếu niên Tổng cộng Bầu cử sơ bộ Sự tham gia 2008 Và 2016 425.500 Ohio 479.400 Phía b cắ Carolina 351.300 221.700 221.600 Missouri 190.900 Florida 286.000 Ti u bang Illinoisể Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 4 页
378.000 5 200 0 8 . 467.400 0 100.000 200.000300.000400.000500.000 600.000 2016 2008 1 Ghi chú cái đó cái này ví dụ là lấy cảm hứng qua MỘT ví dụ đã hiển thị đây: https://www.crazyegg.com/blog/data-storytelling-5-steps- charts/ (dựa trên TRÊN dữ liệu Và biểu đồ đã hiển thị đây: https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2016/03/17/74-year-old- bernie-sanderss -sự thống trị đáng kinh ngạc giữa những cử tri trẻ tuổi trong 1 biểu đồ/) Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 5 页
Chương 286 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu states have seen an increase in youth participation in so it is a good choice for these data and audience. primary elections between 2008 and 2016, Figure 7.2 Using a slope chart for these data emphasizes to the explains this more effectively to the audience. Slope audience that the important insight being communi charts are very effective at showing changes over mul cated is the change in primary election participation tiple variables between two different points in time, between 2008 and 2016. FIGuRE 7.2 A Slope Chart Showing Changes in Youth Participation in u.S. Primary Elections from 2008 to 2016 Four of Five Closely Contested States Saw Increased Youth* Participation in Primary Elections in 2016 508,200 Ohio, 479,400 467,400 Illinois, 378,000 351,30 0 Florida, 286,000 North Carolina, 221,60 221,700 0 Missouri, 190,900 *Youth voters are defined as voters who are 30 years old or younger. 200 201 8 6 Dữ liệu hình ảnh được sử dụng để khám phá dữ liệu hoặc để giải thích thông tin đến khán giả. Trong chương này, chúng tôi tập trung vào các hình ảnh dữ liệu đang được sử dụng để giải thích dữ liệu cho một khán giả. Mục tiêu của chúng tôi là giúp khán giả tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và tác động đến khán giả theo cách tạo điều kiện cho việc ra quyết định tốt hơn. Giải thích dữ liệu cho khán giả thông qua hình ảnh hóa dữ liệu tương tự như hành động kể chuyện. Những câu chuyện hay nhất cần có sự tuân thủ các vấn đề, chủ đề hoặc ý tưởng cụ thể và truyền đạt chúng đến khán giả theo cách dễ hiểu khán giả hiểu, thu hút sự quan tâm của khán giả và giúp khán giả nhớ cái quan trọng vấn đề, chủ đề, hoặc ý tưởng. Cái này là ĐÚNG VẬY vì những câu chuyện được trình bày BẰNG sách, phim ảnh, hoặc thậm chí là hình ảnh hóa dữ liệu. Cụ thể đối với các câu chuyện được tạo ra từ dữ liệu, kể chuyện tham khảo ĐẾN khả năng để xây dựng một câu chuyện từ dữ liệu mà có ý nghĩa cho khán giả, là đáng nhớ đối với khán giả và có khả năng tác động đến khán giả. Để kể chuyện hiệu quả, chúng ta cần hiểu khán giả của mình. Chúng ta cũng cần hiểu câu chuyện hoặc những hiểu biết quan trọng mà chúng ta muốn truyền tải từ dữ liệu. Khi chúng ta biết Ai của chúng tôi khán giả là Và Gì câu chuyện chúng tôi muốn ĐẾN kể, Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 6 页
chúng tôi Có thể sau đó bắt đầu ĐẾN nghĩ Về Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 7 页
7-1 Biết Của bạn Khán giả 287 Gì kiểu của dữ liệu sự hình dung là hầu hết hiệu quả vì cái đó khán giả Và cái đó câu chuyện. Chúng tôi Có thể cũng nghĩ về các thuộc tính thiết kế cụ thể và định dạng mà chúng ta nên sử dụng trong dữ liệu sự hình dung để truyền đạt tốt nhất kể câu chuyện cho khán giả. Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận về cách chúng ta có thể hiểu khán giả của mình và hiểu câu chuyện chúng tôi đang cố gắng truyền tải. Chúng tôi sẽ xem xét loại hình trực quan hóa dữ liệu nào là tốt nhất để truyền tải câu chuyện. Chúng tôi sẽ giới thiệu một số loại biểu đồ mới, bao gồm cả độ dốc biểu đồ được sử dụng trong quá trình thay đổi trực quan hóa dữ liệu cho chương này. Chúng tôi cũng sẽ xem xét lại một số các vấn đề thiết kế được giới thiệu trong các chương trước để minh họa cách các vấn đề thiết kế này có thể được đã sử dụng ĐẾN truyền đạt khác biệt những câu chuyện. Chúng tôi kết luận cái này chương qua mang lại cái các khái niệm cùng nhau để thảo luận về các chủ đề rộng hơn liên quan đến việc kể chuyện có thể được sử dụng để giúp bạn thiết kế hiệu quả tích cực bài thuyết trình có hình ảnh dữ liệu. 7-1 Bi tế Của b nạ Khán giả Một hình ảnh trực quan hoặc trình bày dữ liệu có hiệu quả đối với một đối tượng có thể không hiệu quả đối với một đối tượng khán giả khác do sự khác biệt về sở thích của khán giả, vai trò của họ trong tổ chức, hoặc mức độ thoải mái của họ với các phương pháp và công cụ phân tích. Do đó, Đầu tiên mục tiêu TRONG hiệu quả kể chuyện là ĐẾN đảm bảo chúng tôi hiểu của chúng tôi khán giả. TRONG cụ thể, chúng tôi muốn xác định (1) nhu cầu của đối tượng của chúng tôi từ hình ảnh dữ liệu hoặc trình bày của chúng tôi sự kiện; và (2) mức độ thoải mái phân tích trong khán giả của chúng tôi. Khán giả Thành viên Nhu cầu Chúng tôi nên bắt đầu qua hiểu biết cái nhu cầu của của chúng tôi khán giả. Cái gì làm cái khán giả nhu cầu ĐẾN lấy ngoài của của chúng tôi dữ liệu sự hình dung hoặc bài thuyết trình? Chúng tôi sẽ phân loại những cái này nhu cầu rộng rãi BẰNG thuộc về ĐẾN một của cái tiếp theo hai Thể loại: (1) cấp cao hiểu biết hoặc (2) chi tiết sự hiểu biết. Khán giả nhu cầu thông báo cái mà kiểu của câu chuyện sẽ là hầu hết hiệu quả, Và kể từ đây, gợi ý chắc chắn các loại của dữ liệu hình ảnh hóa có thể là hơn hiệu quả hơn người khác. Vì khán giả cái đó chỉ một nhu cầu Một cao mức độ của hiểu biết từ cái dữ liệu, Nó là tốt nhất ĐẾN sử dụng đơn giản biểu đồ cái đó rõ ràng giao tiếp cái chủ yếu cái nhìn thấu suốt từ cái dữ liệu. Vì audi- sự kiện cái đó nhu cầu Một hơn chi tiết hiểu biết, dữ liệu hình ảnh hóa có thể là hơn tinh vi- được xác định Vì thế cái đó cái khán giả Có thể hiểu hơn chi tiết của cái Phân tích. Coi như cái trường hợp của cái Chân Mạng sống Bảo hiểm Nhóm. Chân Mạng sống Bảo hiểm bán Một đa dạng của mạng sống bảo hiểm chính sách ĐẾN khách hàng. Các công ty dựa vào TRÊN việc bán hàng các tác nhân ĐẾN bán của nó chính sách. Các tổng thể quá trình vì hoàn thành Một doanh thu là (1) cái nhân viên bán hàng yêu cầu Một trích dẫn Và gửi Nó ĐẾN bảo lãnh vì giá cả; (2) cái người bảo lãnh trình diễn đánh giá thủ công để kiểm tra yêu cầu báo giá, đánh giá rủi ro và thực hiện một cách thích hợp định giá chính sách; (3) quyết định định giá do bên bảo lãnh đưa ra được xác minh; và (4) đã hoàn tất trích dẫn là đã gửi mặt sau ĐẾN cái đại lý Ai giao tiếp cái này ĐẾN cái khách hàng. Chân Mạng sống Bảo hiểm của thông tin công nghệ (NÓ) phòng là đang xem xét đầu tư- ý tưởng TRONG thêm vào công nghệ cái đó sẽ hợp lý hóa cái trích dẫn lời yêu cầu Và bảo lãnh các quá trình ĐẾN giảm bớt cái trì hoãn giữa khi MỘT đại lý nộp Một lời yêu cầu vì Một trích dẫn Và khi cái đại lý nhận được cái đã hoàn tất trích dẫn. Các mới công nghệ cho phép vì nhanh hơn trích dẫn lời yêu cầu quá trình lây truyền, tự động hóa cái bảo lãnh quá trình qua sử dụng được xây dựng sẵn thuật toán ĐẾN đánh giá rủi ro Và gợi ý giá cả, Và giảm cái số lượng của thời gian vì bảo lãnh xác minh. Chân Mạng sống ước tính cái đó Nó sẽ là có thể ĐẾN cài đặt cái mới công nghệ hệ Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 8 页
thống Và chuyên nghiệp video cái yêu cầu đào tạo ĐẾN tất cả người lao động qua cái kết thúc của Tháng tám. Chân Mạng sống Bảo hiểm có là thu thập dữ liệu TRÊN cái số lượng của thời gian yêu cầu ĐẾN trả lời ĐẾN yêu cầu vì trích dẫn từ Tháng Một bởi vì Tháng bảy của cái hiện hành năm. Nó có Mà còn ước lượng cái số lượng của thời gian Nó sẽ lấy ĐẾN trả lời ĐẾN lời yêu cầu vì trích dẫn sau đó cái mới công nghệ là đã cài đặt. Những cái này dữ liệu là đã hiển thị TRONG Bàn 7.1. Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 9 页
chương 288 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu BÀN 7.1 Trung bình Thời gian ĐẾN hoàn thành Nhiệm vụ Yêu cầu vì Phản hồi ĐẾN Lời yêu cầu vì Trích dẫn từ chân Mạng sống Bảo hiểm Việc bán hàng Các đại lý Trung bình Thời gian Đ NẾ Hoàn thành Nhi mệ vụ (phút) Nhi m vệ ụ Tháng Tháng 3 Tháng 5 Tháng 7 Tháng 9* Tháng mười Một một* Quá trình Lời yêu cầu vì Trích dẫn 244 230 26722070 50 Bảo lãnh Và Phát ra Trích dẫn 154 167 17216840 20 Xác minh Trích dẫn 98 112 11011520 10 Gửi Trích dẫn ĐẾN Đại lý 121 115 110117120 120 Tổng cộng Phản ứng Thời gian 617 624 659620250 200 *Dự kiến Chan Life Insurance muốn cung cấp thông tin cập nhật cho nhân viên của mình về chương trình mới này quá trình, Nhưng Nó phải thỏa mãn cái nhu cầu của một số khác biệt khán giả. Một sơ đẳng khán giả là các đại lý bán hàng của mình. Đối với các đại lý bán hàng, hiểu biết quan trọng nhất là thời gian cần thiết để nhận được phản hồi cho yêu cầu báo giá hợp đồng bảo hiểm sẽ giảm đáng kể sau khi giới thiệu hệ thống công nghệ mới. Các đại lý bán hàng sẽ cần phải điều chỉnh của họ thói quen để có thể họ có thể tốt nhất lấy lợi thế của những sự giảm sút này để đáp lại lần. Vì thế, cái việc bán hàng các tác nhân ngã vào trong cái loại của cần thiết chỉ một Một cấp cao hiểu biết của dữ liệu được hiển thị trong Bảng 7.1. Biểu đồ hiệu quả nhất cho đối tượng này có thể là một cái gì đó tương tự như Hình 7.3, trong đó hiển thị một biểu đồ đường đơn giản hiển thị giá trị trung bình tổng cộng phản ứng lần qua tháng. Ghi chú cái đó đây chúng tôi có phân biệt cái các phần của cái đường kẻ biểu đồ cho các tháng 9 và tháng 11 bằng cách sử dụng đường nét đứt thay vì đường nét liền dòng để làm nổi bật thực tế rằng những tháng này đại diện cho thời gian phản hồi dự kiến sau khi mới Hệ thống CNTT được cài đặt. Bạn có thể dễ dàng thay đổi một phần của biểu đồ đường bằng cách nhấp đúp vào cá nhân dữ liệu điểm trong biểu đồ ĐẾN mở Định dạng Dữ liệu Nhiệm vụ điểm cửa sổ, sau đó lựa chọn biểu tượng Điền & Dòng và thay đổi kiểu Dash trong Line . FIGuRE 7.3 Line chart for chan Life Insurance Sales Agents Audience Displaying the Total Response Time for Requests for Quotes Mới NÓ Hệ thống Dự kiến ĐẾN Giảm bớt Phản ứng Thời gian vì Trích dẫn Yêu cầu Tổng cộng Phản ứng Thời gian (phút) 700 600 Actual Projected 500 400 300 200 100 0 Tháng Một Tháng Ba Tháng Năm Tháng B yả Tháng Chí n Tháng Mười Một Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 10 页
Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 11 页
7-1 Biết Của bạn Khán giả 289 Một đối tượng khác mà Chan Life Insurance muốn cập nhật là đội ngũ nội bộ của mình người bảo lãnh. Người bảo lãnh có thể muốn biết thêm chi tiết về cách thức và lý do, cái mới công nghệ hệ thống sẽ giảm bớt cái thời gian yêu cầu ĐẾN trả lời ĐẾN yêu cầu vì trích dẫn từ việc bán hàng các tác nhân. Cái này mới công nghệ sẽ có một trực tiếp tác động đến cái công việc đã hoàn thành qua các bên bảo lãnh, và do đó họ có thể muốn hiểu rõ hơn về dữ liệu đã hiển thị TRONG Bàn 7.1. Vì thế, Một nhóm lại cột biểu đồ như là BẰNG cái một đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.4 có thể hữu ích hơn đối với đối tượng này. Biểu đồ được hiển thị trong Hình 7.4 cho thấy các tác động dự kiến của hệ thống CNTT mới đối với mỗi một trong bốn nhiệm vụ cần thiết để hoàn thành một yêu cầu để được báo giá từ một đại lý bán hàng. Biểu đồ này có thể dẫn đến cuộc đối thoại và thảo luận sâu hơn rằng những người bảo lãnh có thể hiểu rõ hơn về tác động mà hệ thống mới này có thể mang lại của họ công việc và hoạt động hàng ngày. FIGuRE 7.4 clustered column chart for chan Life Insurance Underwriters Audience Displaying the Task Times for Responses to Quotes Mới NÓ Hệ thống Dự kiến ĐẾN Giảm bớt Xử lý, Bảo lãnh, Và Xác minh Thời gian Trung bình Thời gian ĐẾN Hoàn thành nhiệm vụ (phút) Quá trình Lời yêu c uầ vì Trí ch d nẫ 300 B o lãnhả và t o báo giáạ Xác minh Trí ch d nẫ Gửi Trí ch d nẫ Đ NẾ Đ i lýạ 250 200 150 100 50 0 Tháng Bước Có thể Tháng b yả Tháng 9 Tháng mười một Một * đ uề * *Dự ki nế So sánh Hình 7.3 với Hình 7.4, chúng tôi cũng nhận thấy rằng tiêu đề biểu đồ đã được đã điều chỉnh ĐẾN cung cấp lớn hơn nghĩa vì cái dự định khán giả. Vì cái việc bán hàng các tác nhân, Nhân vâ t 7.3 sử dụng tiêu đề biểu đồ “Hệ thống CNTT mới dự kiến sẽ giảm thời gian phản hồi cho báo giá Yêu cầu” để nhấn mạnh rằng điều quan trọng là đối tượng này phải nhận ra rằng tổng thời gian yêu cầu phải trả lời yêu cầu báo giá dự kiến sẽ giảm đáng kể sau khi giới thiệu sự ra đời của hệ thống CNTT mới. Hình 7.4 sử dụng tiêu đề biểu đồ “Hệ thống CNTT mới dự kiến Giảm thời gian xử lý, bảo lãnh và xác minh” để chỉ rõ rằng việc giảm thời gian xảy ra trong các bước xử lý, bảo lãnh và xác minh. Sử dụng Tiêu đề biểu đồ mô tả là một cách hiệu quả để làm nổi bật những hiểu biết cụ thể cho mục đích dự định khán giả từ hình ảnh dữ liệu. Khán giả Thành viên Phân tích An ủi Cấp độ Cũng hữu ích khi hiểu được mức độ thoải mái khi phân tích của đối tượng của bạn khi thiết kế hình ảnh hóa dữ liệu. Một số hình ảnh hóa dữ liệu có thể gây nhầm lẫn quá mức cho đối tượng có ít kinh nghiệm trong việc diễn giải các hình ảnh dữ liệu phức tạp hơn. Đối với đối tượng không thoải mái với phân tích, nên sử dụng các biểu đồ đơn giản có thể dễ dàng được giải thích và làm nổi bật một hiểu biết sâu sắc duy nhất. Đối với những đối tượng có trình độ giao tiếp cao hơn pháo đài với phân tích, Nó có thể là hữu ích ĐẾN sử dụng hơn Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 12 页
cầu kì biểu đồ cái đó cung cấp thêm vào chi tiết và hiểu biết sâu sắc. Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 13 页
chương 290 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu Coi như cái trường hợp của Tổng quan Bệnh viện, cái mà là xác định vị trí TRONG Olympia, Washington. Bệnh viện đa khoa theo dõi điểm số hài lòng của bệnh nhân đối với tất cả bệnh nhân trải qua phẫu thuật tại bệnh viện của mình. Điểm số hài lòng của bệnh nhân dựa trên sự kết hợp của các phản hồi khảo sát từ bệnh nhân TRÊN các yếu tố như là BẰNG chờ thời gian, sự thân thiện của nhân viên, Và hiệu quả của chuyên nghiệp sự nhượng bộ. Các kết hợp điểm số phạm vi giữa 0 Và 5, Và họ là đã theo dõi vì mỗi phẫu thuật khoa trong bệnh viện: Phẫu thuật tổng quát, Phẫu thuật thần kinh, Ung bướu, Nhãn khoa Ca phẫu thuật, Chỉnh hình Ca phẫu thuật, Nhi khoa Ca phẫu thuật, Ngực Ca phẫu thuật, Và Mạch máu Ca phẫu thuật. MỘT phần của những cái này dữ liệu là đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.5. FIGuRE 7.5 Portion of Patient Satisfaction Scores in the File GeneralHospital Bệnh viện đa khoa Bệnh viện đa khoa thường xuyên cập nhật cho nhân viên về kết quả từ những bệnh nhân này sự hài lòng khảo sát. Nhưng Nó phải hiện tại cái kết quả ĐẾN một số khác biệt khán giả. Một của cái khán giả có mức độ thoải mái phân tích thấp trong khi khán giả khác có mức độ thoải mái phân tích cao an ủi mức độ. Vì cái khán giả với Một thấp phân tích an ủi mức độ, cái cột biểu đồ đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.6 là rất có thể hầu hết hiệu quả TRONG cho Một đơn giản Tổng quan của cái kết quả của cái kiên nhẫn điểm số hài lòng. Hình 7.6 dễ hiểu và làm rõ rằng một số phẫu thuật Các khoa (Thần kinh, Tổng quát và Mạch máu) có điểm số hài lòng trung bình của bệnh nhân thấp trong khi người khác (Nhãn khoa, Ngực, Và Chỉnh hình) có cao trung bình kiên nhẫn thỏa mãn phe phái điểm số. Qua trình bày cái dữ liệu BẰNG Một đã được sắp xếp cột biểu đồ, cái này làm cho liên quan đến so sánh con trai giữa cái phẫu thuật các phòng ban thậm chí dễ dàng hơn vì cái khán giả. Hình 7.7 cho thấy cùng dữ liệu được trình bày dưới dạng biểu đồ hộp và râu. Loại này hình ảnh hóa dữ liệu phù hợp hơn với đối tượng có sự thoải mái phân tích cao hơn mức Biểu đồ hộp và râu là đã độ. Hình 7.7 đòi hỏi nhiều công sức hơn để khán giả diễn giải so với Hình 7.6, nhưng nó thảo luận TRONG Chương 5. cũng cung cấp hơn hiểu biết sâu sắc vào trong cái dữ liệu. Từ Nhân vâ t 7.7, chúng tôi nhìn thấy cái đó trong khi cái Ngực Và Các khoa phẫu thuật chỉnh hình có điểm số hài lòng trung bình của bệnh nhân cao hơn, sự phân bố của những điểm số này khá khác nhau. Sự hài lòng của bệnh nhân điểm số vì cái Chỉnh hình Phẫu thuật Phòng là tất cả khá tương tự, Vì thế ở đó là tương đối nhỏ bé sự biến đổi TRONG những điểm số này. Các sự hài lòng của bệnh nhân điểm số cho Ngực Phẫu thuật Khoa có nhiều biến động hơn, bao gồm một số trường hợp ngoại lệ có tỷ lệ bệnh nhân ngồi rất thấp. điểm hài lòng. Hình 7.7 cũng cho thấy điểm hài lòng của bệnh nhân phẫu thuật mắt có nhỏ bé sự biến đổi trong khi ở đó là đáng kể sự biến đổi TRONG cái kiên nhẫn sự hài lòng điểm số từ Nhi khoa, Mạch máu, Và Phẫu thuật tổng quát bệnh nhân. Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 14 页
7-1 Biết Của bạn Khán giả 291 FIGuRE 7.6 column chart Displaying Average Patient Satisfaction Scores for Surgical Patients at general Hospital Trung bình Kiên nhẫn Sự hài lòng Điểm số Tại Tổng quan Bệnh viện Trung bình Điểm (0 = Rất Không hài lòng; 5 = Rất Thỏa mãn) 4.5 4.3 4.0 3.6 3.7 2.5 2.6 2.4 Ung thư m chạ máu th n kinhầ tổng quát Nhi khoa Nhãn khoa Ngực Ch nh hìnhỉ Phẫu thuật Phòng FIGuRE 7.7 Box and whisker chart Displaying Patient Satisfaction Scores at general Hospital Kiên nhẫn Sự hài lòng Điểm số qua Phẫu thuật Phòng Tại Tổng quan Bệnh viện Th n kinhầ M ch máu tạ ổng quát Ung thư Nhi khoa Nhãn khoa Ngực Ch nh hìnhỉ Trung bình Điểm (0 = Rất Không hài lòng; 5 = Rất Thỏa mãn) 5.0 4,5 4.0 3,5 3.0 2,5 2.0 1,5 1.0 0,5 0.0 Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 15 页
chương 292 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu Trong khi Nhân vâ t 7.7 truyền đạt khá Một chút hơn thông tin hơn Nhân vâ t 7.6, hộp Và râu ria biểu đồ có thể khó hiểu đối với những đối tượng không có khả năng phân tích tốt. Do đó, đối với những đối tượng như vậy, chúng ta có thể xem xét các hình ảnh dữ liệu đơn giản hơn, chẳng hạn như đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.6 sử dụng Một đơn giản cột biểu đồ. Ngoài ra, nếu như chúng tôi chọn ĐẾN sử dụng Một hơn cầu kì biểu đồ như là BẰNG cái hộp Và râu ria biểu đồ đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.7, chúng tôi phải hãy nhớ rằng chúng ta nên cung cấp thêm thông tin chi tiết để giải thích cách khán giả nên giải thích biểu đồ. Nhân vâ t 7.8 cung cấp MỘT ví dụ của khuyến nghị vì cái các loại của biểu đồ cái đó có thể là hữu ích nhất cho các đối tượng khác nhau dựa trên mức độ hiểu biết cần thiết của đối tượng (cao mức độ hoặc chi tiết) Và cái phân tích an ủi mức độ của khán giả (thấp hoặc cao). Hình 7.8 chỉ hiển thị các khuyến nghị chung cần được điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm cụ thể. cific dữ liệu Và khán giả. Bảng Và biểu đồ Có thể thay đổi về cơ bản ở trong mỗi kiểu dựa trên TRÊN định dạng và lượng thông tin có trong bảng hoặc biểu đồ. FIGuRE 7.8 The Best Data VisualizationCharts DotDependsMatrix Chartson the Needs and Analytical comfort Level of the IntendedSlope ChartsSummaryAudienceTables Simple Bar/Column Pie Charts Clustered & Stacked Line Charts Bar/Column Charts Thông tin chi Strip Charts tiết Cần thiết Histograms Bubble Charts Geographic Information Scatter ChartsSystems (Maps, Choropleths) Treemaps Sankey Charts Violin Charts Crosstabulation Tables Chỉ một Cấp cao Thông tin chi tiết Cần thiết Box and Whisker Charts Phân tích thấp Tiện nghi cao Phân tích An ủi 7-2 Biết Tin nhắn của bạn Để giải thích dữ liệu của bạn tốt nhất cho khán giả, bạn cũng cần đảm bảo rằng bạn biết những gì hiểu biết sâu sắc Bạn là đang cố gắng ĐẾN truyền đạt ĐẾN cái khán giả. Cái này có nghĩa cái đó Bạn nhu cầu ĐẾN hiểu dữ liệu đủ tốt để bạn có thể truyền đạt những hiểu biết một cách rõ ràng và ngắn gọn. Không bạn chỉ nên có thể giải thích dữ liệu có ý nghĩa gì với khán giả, nhưng bạn cũng nên có thể giải thích những hạn chế vốn có trong dữ liệu Trong Chương 9 chúng ta thảo và những hạn chế này ảnh hưởng đến hiểu biết sâu sắc được rút ra từ dữ liệu. luận chi tiết bổ sung về cách Để giải thích dữ liệu tốt nhất, chúng ta cần hiểu loại thông tin chi tiết nào sẽ giúp ích thức đảm bảo rằng chúng tôi người ra quyết định. Mục tiêu của tất cả các phương pháp phân tích là tác động đến khán đang nói cái sự thật với dữ liệu giả theo một cách cái đó tạo điều kiện thuận lợi tốt hơn quyết định. Ví dụ của như là quyết Và Làm sao ĐẾN tránh gây định bao gồm Làm sao ĐẾN cải thiện kiên nhẫn nhầm lẫn hoặc gây hiểu lầm của chúng tôi khán giả. Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 16 页
7-2 Biết Của bạn Tin nhắn 293 chăm sóc tại bệnh viện, cách giao tiếp tốt nhất với cử tri trong cuộc bầu cử, cách phân bổ nguồn lực giữa các trường học trong một thành phố để cải thiện hiệu quả kết quả giáo dục, các loại kênh tiếp thị để sử dụng để tiếp cận nhiều khách hàng nhất hoặc nơi để xây dựng một cửa hàng ĐẾN cung cấp cái lớn nhất tăng ĐẾN công ty việc bán hàng. ĐẾN biết Làm sao ĐẾN giúp đỡ làm của chúng tôi audi- Để đưa ra quyết định tốt hơn, chúng ta cần hiểu rõ cả đối tượng và dữ liệu của mình để biết loại hiểu biết nào từ dữ liệu có nhiều khả năng dẫn đến cải thiện ra quyết định. Cái gì Giúp đỡ cái Phán quyết Người chế tạo? ĐẾN tạo nên cái hầu hết hiệu quả dữ liệu sự hình dung khả thi, chúng tôi nhu cầu ĐẾN làm Chắc chắn chúng tôi dưới- đứng Gì sẽ giúp đỡ cái phán quyết người làm ra. Các phán quyết người làm là cái người (hoặc nhóm của mọi người) Ai sẽ có ĐẾN làm quyết định dựa trên TRÊN cái Phân tích được trình bày TRONG Một dữ liệu hình dung. Các người thiết kế Một dữ liệu sự hình dung vì giải thích mục đích là hiếm khi cái cuối cùng phán quyết người làm ra. Các phán quyết người làm thường phải coi như một số các yếu tố (số lượng Và định tính), đánh giá cái sự va chạm TRÊN Một đa dạng của các bên liên quan, Và thực hiện Một phán quyết với chưa hoàn thành thông tin dưới thời gian hạn chế. Vì thế, cái mục tiêu của MỘT giải thích dữ liệu sự hình dung là ĐẾN làm hiểu biết sâu sắc từ cái dữ liệu dễ ĐẾN hiểu TRONG Một tương đối ngắn số lượng của thời gian Vì thế cái đó cái phán quyết người làm Có thể làm cái tốt nhất phán quyết khả thi. Bởi vì hầu hết những người ra quyết định đều bận rộn và phải đưa ra nhiều quyết định, điều quan trọng là ĐẾN tạo nên dữ liệu hình ảnh hóa cái đó là thông thoáng Và dễ ĐẾN diễn giải. Cái này là khác lý do Tại sao điều quan trọng là tạo ra các hình ảnh dữ liệu có tỷ lệ dữ liệu-mực cao và không có biểu đồ rác. Tuy nhiên, chúng tôi Mà còn nên đảm bảo chúng tôi hiểu Gì các loại của quyết định sẽ là được thực hiện dựa trên phân tích hình ảnh dữ liệu. Cho phép chúng ta lại coi như cái trường hợp của cái Chân Mạng sống Bảo hiểm Công ty. BẰNG chúng tôi có đã nêu, Chân Mạng sống Bảo hiểm là đầu tư TRONG Một mới NÓ hệ thống ĐẾN giảm bớt cái số lượng của thời gian Nó mất ĐẾN trả lời ĐẾN Một trích dẫn lời yêu cầu từ Một việc bán hàng đại lý. Tuy nhiên, giả định cái đó chúng tôi học hỏi cái đó cái cuối cùng sự lựa chọn của cái mà mới NÓ hệ thống ĐẾN cài đặt có không chưa là làm ra. Nếu như chúng tôi biết cái đó của chúng tôi khán giả bao gồm cái phán quyết nhà sản xuất Ai phải chọn giữa một số thay thế- tích cực nhà cung cấp của NÓ hệ thống, sau đó cái này giúp đỡ chúng ta hiểu Gì kiểu của sự hình dung sẽ là hầu hết hiệu quả vì cái này phán quyết. Chúng tôi có thể coi như tạo ra Một nhóm lại thanh biểu đồ sim- ilar ĐẾN Gì là đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.9, cái mà tóm tắt cái hiệu suất của cái ba chủ yếu đối thủ cạnh tranh ĐẾN là cái nhà cung cấp của cái mới NÓ hệ thống vì Chân Mạng sống Bảo hiểm: Mũ Vàng Hệ thống, Chiếu sáng Phần mềm, Và Bạc Ngôi sao. Nhân vâ t 7.9 cung cấp MỘT sự đánh giá của cái ba khác biệt hệ thống TRÊN bốn tiêu chuẩn: trị giá, độ tin cậy, BẢO TRÌ ủng hộ, Và xoa dịu của sử dụng. Cái này nhóm lại thanh biểu đồ làm cho Nó dễ vì cái phán quyết người làm ĐẾN so sánh cái khác biệt NÓ phần mềm nhà cung cấp TRÊN cái khác biệt tiêu chuẩn, Và Nó Có thể Mà còn chỉ huy ĐẾN hơn nữa cuộc thảo luận Vì thế cái đó cái phán quyết người làm Có thể hỏi vì hơn chi tiết TRÊN mỗi của cái chủ quan đánh giá. Ghi chú cái đó chúng tôi Có thể trưng bày cái này nhóm lại thanh biểu đồ TRONG nhiều cách thức. Nhân vâ t 7.9a nhóm cái chủ quan đánh giá qua NÓ phần mềm người bán. Nhân vâ t 7.9b nhóm cái chủ quan đánh giá- các hành động của cái khác biệt phần mềm nhà cung cấp qua tiêu chuẩn ĐẾN trình diễn Làm sao nhà cung cấp so sánh ĐẾN mỗi khác TRÊN mỗi tiêu chí. Mỗi của những cái này nhóm lại thanh biểu đồ Có thể là MỘT hiệu quả dữ liệu thị giác sự phân hóa vì cái phán quyết người làm, hoặc họ có thể là được trình bày cùng nhau. Nó là dễ ĐẾN công tắc giữa cái hai nhóm lại thanh biểu đồ TRONG Xuất sắc. Các tiếp theo các bước sẽ thay đổi cái biểu đồ đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.9a ĐẾN cái biểu đồ đã hiển thị TRONG Nhân vâ t 7.9b, hoặc phó ngược lại. Bước chân 1. Nhấp chuột phải biểu đồ và chọn Chọn Dữ liệu… Bước chân 2. Khi nào cái Lựa chọn Dữ liệu Nguồn hộp thoại hộp xuất hiện, nhấp chuột cái Công tắcSwitch Hàng ngang/ Cột cái nút Row/Column Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 17 页
Chương 294 7 Giải thích Về mặt thị giác ĐẾN Ảnh hưởng với Dữ liệu FIGuRE 7.9 Two Possible clustered Bar charts to Assist a Decision Maker in choosing among Three competing New IT Systems for chan Life Insurance company So sánh của Mới NÓ Hệ thống Nhà cung cấp Dễ sử dụng Phần mềm Người bán BẢO TRÌ Ủng hộ Reliability Cost B cạ Ngôi sao Chi u sángế Ph n m mầ ề Mũ Vàng Hệ th ngố 0 12345678910 Chủ quan Sự đánh giá (1 = Tồi tệ nhất; 10 = Tốt nhất) ChanLifeChart (Một) So sánh của Mới NÓ Hệ thống Nhà cung cấp B cạ Ngôi sao Sự đánh giá Tiêu chuẩn Chi u sángế Ph n m mầ ề Mũ Vàng Hệ th ngố Dễ sử dụng BẢO TRÌ Ủng hộ Độ tin c yậ Tr giáị 0 12345678910 Chủ quan Sự đánh giá (1 = Tồi tệ nhất; 10 = Tốt nhất) (b) Đồng cảm với Dữ liệu Điều quan trọng nữa là có thể tạo ra sự đồng cảm với dữ liệu. Sự đồng cảm đề cập đến khả năng ĐẾN hiểu Và chia sẻ TRONG cái cảm xúc của người khác. Hiện tại có thể ĐẾN đồng cảm với dữ liệu có nghĩa nhớ lại cái đó dữ liệu là không chỉ số từ Một bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu, Nhưng cái đó những cái này dữ liệu thường đại diện cho những người thực sự, và các quyết định được đưa ra dựa trên phân tích của chúng tôi có thể có một đáng kể sự va chạm TRÊN thực tế mọi người. Vì thế, Nó là quan trọng ĐẾN coi như Làm sao chúng tôi Có thể tạo nên dữ liệu hình ảnh có thể giúp người khác tạo ra sự đồng cảm. Bằng cách đồng cảm với dữ liệu, chúng ta có thể tạo hình ảnh dữ liệu để tác động hiệu quả đến các quyết định. Hai thách thức phổ biến để tạo sự đồng cảm với dữ liệu là cái đó khán giả Có thể thua cái khả năng ĐẾN kết hợp nghĩa khi coi như- các giá trị số lớn và có thể khó xem xét các trường hợp riêng lẻ khi xem xét đang Tại tổng hợp thống kê. Đây, chúng tôi sẽ bàn luận cách của đang đối phó với mỗi của những cái này thách thức. Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 18 页
Bởi vì hầu hết các tương tác hàng ngày của chúng ta với các vật phẩm hữu hình đều là với các vật phẩm con số ít hơn hơn Một một vài trăm, Nó Có thể là khó ĐẾN đầy đủ nắm bắt cái liên quan đến kích thước của lớn Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 19 页
7-2 Biết Của bạn Tin nhắn 295 số như là BẰNG giá trị TRONG cái hàng triệu, hàng tỷ, hoặc thậm chí lớn hơn. TRONG tổng quan, mọi người Có thể thị giác phân loại các nhóm mục lên đến khoảng 100 mục. Đối với số lượng mục lớn hơn, sẽ khó khăn mọi người có thể dễ dàng hình dung được số lượng. Ở đó là một số chiến lược vì giúp đỡ cái khán giả giải thích lớn số. Một đề nghị cử chỉ là ĐẾN thử ĐẾN chuyển thành cái lớn con số vào trong thứ gì đó với cái mà cái khán giả có thể là hơn thân thuộc. Vì ví dụ, giả định cái đó cái Kế tiếp thanh toán từ cái Quả bóng quyền lực Xổ số là được chiếu ĐẾN là 357 đô la triệu. Cái này là Một lớn tổng hợp của tiền bạc, Và hầu hết mọi người không thể một cách dễ dàng tưởng tượng của nó giá trị liên quan đến ĐẾN nhỏ hơn đô la số lượng. Tuy nhiên, một số đơn giản số học chương trình rằng khoản thanh toán 357 triệu đô la tương đương với việc nhận được khoản thanh toán hơn 171.000 đô la mỗi tuần vì cái Kế tiếp 40 năm (bỏ qua lạm phát). Hầu hết mọi người Có thể sau đó so sánh cái 171.000 đô la mỗi tuần so với thu nhập 1 một tỷ tỷ 5 hàng tuần của họ để có được sự hiệu chỉnh tương đối nhanh chóng cho số tiền này. Hoặc 1.000.000.000.000.000.000 hãy xem xét thực tế rằng ước tính con người hiện đang tạo ra khoảng 2,5 một tỷ tỷ byte của dữ liệu mỗi ngày. Hầu hết mọi người có KHÔNG ý tưởng của cái kích cỡ của Một “một tỷ tỷ.” Vì thế, Nó là chung ĐẾN tình trạng cái này BẰNG “90% của tất cả cái dữ liệu TRONG sự tồn tại có là tạo TRONG cái cuối cùng hai năm.” Cái này so sánh cái giá trị của quan tâm (các số lượng của dữ liệu tạo mỗi ngày) ĐẾN thứ gì đó ĐẾN cái mà chúng tôi Có thể so sánh của nó liên quan đến kích cỡ (các tổng cộng số lượng của dữ liệu tạo qua tất cả thời gian). Cái này Có thể làm cái giá trị của quan tâm hơn có thể truy cập ĐẾN cái khán giả. Một gợi ý khác là tránh sử dụng ký hiệu mũ (hoặc khoa học) cho các số lớn số trong hình ảnh hóa dữ liệu. Trừ khi đối tượng của bạn có sự thoải mái phân tích cao và quen thuộc với ký hiệu mũ, Nó là tốt nhất để một trong hai sử dụng tất cả các chữ số trong số giá trị hoặc sử dụng những từ như “hàng triệu” và “hàng tỷ” thay vì 10 6 và 10 9 . Điều này cũng đúng với ký hiệu chẳng hạn như 10-3 và 10 –6 ĐẾN chỉ ra các giá trị ít hơn 1 vì hầu hết khán giả không phải là thân thuộc với việc dễ dàng hình dung các giá trị này là 0,00X và 0,00000X. Nhiều hình ảnh dữ liệu như biểu đồ đường, biểu đồ thanh và biểu đồ cột cũng làm cho nó khó để khán giả hiểu và đồng cảm với dữ liệu. Những thay đổi lớn có thể là giảm ĐẾN tương đối bé nhỏ thay đổi TRONG cái chiều dài của Một đường kẻ hoặc chiều cao của Một cột nếu như thích hợp bối cảnh không được cung cấp cho khán giả. Hãy xem xét trường hợp hình dung tình trạng thất nghiệp tỷ lệ ở Hoa Kỳ. Hình 7.10 cho thấy biểu đồ đường đơn giản cho các báo cáo thường gặp tỷ lệ thất nghiệp được điều chỉnh theo mùa ở Hoa Kỳ. 2 Gần cuối biểu đồ đường TRONG Nhân vâ t 7.10, Bạn Có thể nhìn thấy cái tác dụng của cái COVID-19 dịch bệnh TRÊN nạn thất nghiệp TRONG cái Hợp nhất Các tiểu bang. Rõ ràng, cái nạn thất nghiệp tỷ lệ có tăng về cơ bản Nhưng Nó Có thể là khó khăn giáo phái vì cái khán giả ĐẾN giải thích cái kích cỡ của cái này thay đổi không có thêm vào bối cảnh. FIGuRE 7.10 Simple Line chart Showing Monthly Unemployment Rate in the United States Between 1948 and 2020 Hàng tháng Nạn thất nghiệp Tỷ lệ TRONG cái Hợp nhất Các tiểu bang, 1948–2020 Phần trăm Thất nghiệp (Theo mùa Đã điều chỉnh) 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
第 20 页
2 Dựa trên dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, https://data.bls.gov/ Copyright 2022 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be copied, scanned, or duplicated, in whole or in part. Due to electronic rights, some third party content may be suppressed from the eBook and/or eChapter(s). Editorial review has deemed that any suppressed content does not materially affect the overall learning experience. Cengage Learning reserves the right to remove additional content at any time if subsequent rights restrictions require it.
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！