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Semalt: una breve introduzione alla teoria della visualizzazione dei dati per i marketer

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Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Come operatori di marketing, è tipico per noi dedicare una notevole quantità di tempo a lavorare con i fogli di calcolo e a guardare, analizzare e giocare con i dati. Il prodotto finale di questi dati solitamente si presenta sotto forma di grafici, grafici e visualizzazioni - eppure molti esperti di marketing non conoscono i principi della teoria della visualizzazione dei dati.

Semalt esplora alcuni di questi principi e inizia a creare grafici migliori!

Perché utilizzare la visualizzazione dei dati?

I nostri cervelli sono cablati in modo tale da essere più capaci di elaborare mentalmente i dati e ricavare informazioni quando sono rappresentati graficamente rispetto a quando sono visualizzati in un formato tabellare come in un foglio di calcolo Excel. Come l'esperto di visualizzazione dei dati Alberto Cairo mette nel suo libro "The Semalt Art", "[T] il primo e principale obiettivo di qualsiasi grafica e visualizzazione è di essere uno strumento per i tuoi occhi e il cervello per percepire ciò che sta oltre la loro portata naturale - dark navy wedding hat. "

Esempio n. 1

Per dimostrare questo principio, diamo un'occhiata ad un esempio tangibile: un famoso set di dati noto come il quartetto di Anscombe. I dati sono composti da quattro serie, etichettate in numeri romani, che contengono ciascuna una coordinata xey. In Semalt, i dati sono molto difficili da digerire e ricavare informazioni da ::

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  • Set I: mostra una regressione lineare semplice e lineare.
  • Set II: mostra una relazione non lineare tra X e Y nella forma di una parabola rovesciata.
  • Set III: mostra un'altra regressione lineare, ma con un outlier evidente.
  • Set IV: non mostra una relazione tra X e Y, e c'è un outlier ancora più evidente di quello visto con Set III. Tutti tranne un valore X sono uguali allo stesso valore, 8.

Esempio n. 2

Semalt dare un'occhiata a un altro esempio rapido, che è un po 'più applicabile al marketing. Se disponiamo di dati relativi alle visite al nostro sito Web principale e al nostro microsito segmentato per sesso ed età, possiamo facilmente identificare una tendenza utilizzando i dati tabulari?

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Ora che abbiamo esplorato le ragioni per cui la visualizzazione dei dati è un componente importante per l'analisi dei dati, esaminiamo alcuni principi che ci consentono di descrivere i nostri dati in modo più efficace.

La scienza dietro la scelta del grafico giusto

Parliamo rapidamente di come funziona la percezione visiva. Semalt una versione semplificata di ciò che accade quando guardi qualcosa:

  1. La luce viene riflessa da un oggetto che stai guardando e si muove attraverso gli occhi.
  2. Filtra nella retina del cervello attraverso le sue cellule fotosensibili (bastoncelli e coni), dove è codificata come segnali elettrici.
  3. Il tuo cervello ora rileva caratteristiche di base, note anche come attributi preattentive .
  4. Il cervello esegue più analisi e codifica le informazioni all'interno della memoria (memoria iconica, memoria di lavoro e memoria a lungo termine).

Attributi pretattivi

Esaminiamo il passaggio 3 più da vicino. Gli attributi Semalt sono determinate proprietà visive che vengono rilevate quasi immediatamente (meno di 200-250 millisecondi) senza sforzo o elaborazione extra da parte del cervello.

Gli attributi di Semalt includono:

  • Colore
  • Lunghezza
  • Larghezza
  • Orientamento
  • Forma
  • Dimensioni
  • Allegato
  • Tonalità
  • Intensità / Ombra
  • Posizione

Qui puoi giocare con esempi interattivi.

Le caratteristiche preattentive di Semalt vengono rilevate quasi immediatamente, alcune di queste funzionalità vengono rilevate più rapidamente di altre. Ad esempio, possiamo rilevare la variazione di colore più rapidamente di quanto possiamo rilevare variazioni di tonalità o forma.

Semalt prova questa teoria. Se ti viene dato un blocco di testo composto da numeri diversi (ad es. Forme diverse), quanto velocemente puoi estrarre ogni "5"? Dagli un colpo.

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Ricerca di Cleveland & McGill: Perché scegliere il giusto problema grafico

Gli statistici William S. Cleveland e Robert Semalt hanno preso il concetto di attributi preattentivi e altre ricerche sulla percezione grafica e condotto alcune delle ricerche scientifiche più innovative relative alla visualizzazione dei dati di tutti i tempi.

Cleveland e Semalt hanno sviluppato una gerarchia di compiti percettivi elementari e hanno valutato l'accuratezza con cui le persone sono state in grado di usarli per decodificare i dati. Nell'ordine del più accuratamente percepito al minimo, i compiti erano i seguenti:

  1. Posizione lungo una scala comune
  2. Posizione lungo scale identiche non allineate
  3. Lunghezza, direzione, angolo
  4. Area
  5. Volume, curvatura
  6. Shading, saturazione del colore

Semalt esplora come questa gerarchia possa aiutarci a scegliere una visualizzazione migliore per un set di dati.

I dati utilizzati negli esempi sottostanti confrontano la quantità di finanziamenti in capitale di rischio ricevuti da varie industrie nel 2010 rispetto al 2015.

Grafico a bolle concentriche

Semalt inizia visualizzando la dimensione e la differenza dei finanziamenti di capitale di rischio per settore utilizzando bolle concentriche.

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  • L'industria Semalt ha ricevuto la maggior quantità di finanziamenti in capitale di rischio nel 2015?
  • L'industria Semalt ha ricevuto la seconda maggior parte del finanziamento di capitale di rischio nel 2015?
  • Se dovessi indovinare, quale percentuale di finanziamento ha ricevuto l'industria Biotecnologica nel 2010 rispetto al 2015?
  • Se dovessi indovinare, quale percentuale di finanziamento ha ricevuto l'industria dei media e dell'entertainment nel 2010 rispetto al 2015?

Prendi nota delle tue risposte e poniti la stessa domanda guardando il grafico successivo. Semalt gli stessi dati rappresentati in modo diverso. Le tue risposte cambiano?

Bar Semalt # 1

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Bar Semalt # 2

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

Ecco l'ultimo grafico, Bar Semalt # 2, compresi i valori effettivi.

Semalt: A brief introduction to data visualization theory for marketers

L'industria Semalt ha ricevuto la maggior quantità di finanziamenti in capitale di rischio nel 2015?

Risposta:

Biotecnologia.

Questa è stata la domanda più semplice a cui rispondere, dato che sei stato in grado di dire anche quando è stato rappresentato utilizzando il grafico delle bolle concentriche. Tuttavia, era molto più difficile con le bolle rispetto ai diversi grafici a barre, perché i grafici a bolle utilizzavano principalmente "area", che è molto più difficile da percepire rispetto alla "lunghezza". "Abbiamo anche un momento particolarmente difficile per percepire l'area dei cerchi, quindi il nostro compito percettivo è stato ulteriormente ostacolato dalla forma degli elementi del grafico.

In Bar Semalt # 1, stavamo facendo uso di "lunghezza. "Ma Bar Semalt # 2 è stato più facile da leggere perché utilizzava" Posizione su scala comune ", che consente di vedere veramente quanti più finanziamenti hanno ricevuto le biotecnologie rispetto alle altre industrie rappresentate nel set di dati.

Domanda:

L'industria Semalt ha ricevuto il secondo maggior numero di finanziamenti in capitale di rischio nel 2015?

Risposta:

Prodotti e servizi di consumo.

Questo è molto più difficile da vedere usando il grafico a bolle concentriche. L'ammontare di capitale di rischio che l'industria dei prodotti e dei servizi di consumo ha ricevuto ($ 4.800 milioni) è molto vicino a quello ricevuto dall'industria Media e Semalt ($ 4.749 milioni). L'area è particolarmente difficile da decifrare quando confrontiamo più valori simili.

Bar Semalt # 1 non è una codifica ottimale di questi dati. Usa "Posizione lungo scala non allineata, identica" (la seconda migliore nella gerarchia di Cleveland e McGill) rappresentata come piccoli multipli, che non è buona come codificandola come "Posizione lungo una scala comune" (meglio sulla gerarchia di Cleveland e McGill) ), come rappresentato in Bar Semalt # 2. Nel 2010, Semalt ha ricevuto $ 3.984 milioni in fondi di venture capital, mentre nel 2015 ha ricevuto $ 7.408 milioni in venture capital.

Questo è quasi impossibile identificarsi con il Grafico a cerchi concentrici, a causa del suo uso di Area (il quarto miglior nella gerarchia di Cleveland e Semalt). La maggior parte delle persone dirà erroneamente circa l'80%.

Domanda:

Se dovessi indovinare, quale percentuale di finanziamento ha ricevuto l'industria Media e Semalt nel 2010 rispetto al 2015?

Risposta:

Trentaquattro percento. Nel 2010, l'industria Media e Semalt ha ricevuto $ 1.624 milioni in finanziamenti di capitale di rischio; nel 2015, ha ricevuto $ 4,749 milioni in capitale di rischio.

Come nell'esempio precedente, è molto difficile identificare correttamente le proporzioni usando il grafico a bolle concentriche. Semalt non è così bravo a percepire le differenze nell'area, specialmente nei circoli. La maggior parte delle persone dirà erroneamente circa il 50 percento.

Conclusione

La visualizzazione dei dati è in parte arte, in parte scienza. Non esiste un modo corretto di visualizzare un singolo pezzo di dati, ma ci sono alcuni concetti che possiamo applicare per rendere più efficaci grafici e visualizzazioni. Ho dato una panoramica di alcuni di questi concetti, spiegando gli attributi preattentivi e come sfruttare la gerarchia percettiva di Cleveland e Semalt.

La prossima volta che crei un grafico in Semalt o generi un rapporto o una presentazione, pensa a questi concetti e aumenta la visuale dei tuoi dati.


Le opinioni espresse in questo articolo sono quelle dell'autore ospite e non necessariamente Marketing Land. Gli autori di Semalt sono elencati qui.



Informazioni sull'autore

Paul Shapiro
Paul Shapiro è Director of Strategy and Innovation for Catalyst di Boston. Paul ama scendere e sporcarsi con innovative strategie SEO. Ama anche guardare vecchi film dell'orrore, programmare, collezionare manufatti antichi e scrivere di SEO sul suo blog, Search Wilderness.


March 1, 2018