Hình ảnh của siêu sao piki trên Freepik
 

Tất cả chúng ta đều nhận thức sâu sắc về sức mạnh của dữ liệu và do đó, phân tích có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp và tổ chức thuộc mọi lĩnh vực. Tuy nhiên, cách trình bày rất quan trọng—nếu không có cách truyền tải thông tin đơn giản, dễ hiểu và thuyết phục thì tất cả khả năng phân tích của chúng ta sẽ không có tác dụng nhiều.

Nhập trực quan hóa dữ liệu, giai đoạn bên trái. Bằng cách tận dụng những giác quan trực tiếp và chiếm ưu thế nhất, những giác quan phức tạp và các điểm dữ liệu phức tạp có thể được cô đọng thành một định dạng có thể thực hiện được mà mọi người tham gia vào quá trình này đều có thể hiểu được bằng trực giác.

Do đó, khả năng truyền đạt những hiểu biết và ý tưởng một cách hiệu quả thông qua hình ảnh trực quan ngày càng trở nên quan trọng. Hình ảnh trực quan hiệu quả có thể loại bỏ tiếng ồn, làm nổi bật các mô hình và mối quan hệ, đồng thời hướng sự chú ý của người xem đến những hiểu biết quan trọng nhất.

Bài viết này thảo luận về các nguyên tắc và kỹ thuật tâm lý làm nền tảng cho việc tạo ra các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu thuyết phục và hiệu quả.

Tâm lý xử lý hình ảnh trong trực quan hóa dữ liệu là một lĩnh vực vô cùng hấp dẫn giao thoa giữa tâm lý học, khoa học thần kinh và các nguyên tắc thiết kế. Nó tập trung vào cách con người diễn giải, hiểu và phản hồi với các bài thuyết trình dữ liệu trực quan. Nó nêu bật hiệu quả đáng kinh ngạc của hệ thống thị giác của chúng ta so với các hình thức xử lý dữ liệu khác.

Bộ não con người xử lý hình ảnh cực kỳ nhanh chóng. Trên thực tế, nghiên cứu cho thấy nó có thể hiểu những thứ như hình dạng, màu sắc và hướng chỉ trong 13 mili giây. Tốc độ này làm cho dữ liệu trực quan trở nên tức thời và có tác động hơn nhiều so với thông tin dựa trên văn bản?.

Vì vậy, chỉ những con số thôi thường không thể đánh giá đúng nỗ lực của bạn. Ví dụ: so với hiệu suất trước đó, ngay cả một biểu đồ đơn giản có bổ sung các thay đổi phần trăm và các con số cũng có thể giải thích tốt hơn nhiều về cách thức thực hiện. nỗ lực tối ưu hóa chi phí đám mây của bạn đang trả tiền cho tổ chức so với một tuyên bố thực tế đơn giản, nhạt nhẽo.

Ngoài ra, Lý thuyết xử lý kép giải thích rằng chúng ta có hai kiểu suy nghĩ: nhanh, theo bản năng (Hệ thống 1) và chậm, phân tích (Hệ thống 2). Hình ảnh trực quan tiếp cận Hệ thống 1, cho phép chúng ta nắm bắt thông tin phức tạp một cách nhanh chóng mà không cần phải phân tích sâu hơn, chậm hơn.

Cách chúng ta sử dụng màu sắc, hình dạng và vị trí có thể ảnh hưởng đến mức độ ghi nhớ của mọi người và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh. Hiểu cách các yếu tố thị giác ảnh hưởng đến nhận thức và trí nhớ sẽ giúp tạo ra hình ảnh hiệu quả hơn?.

Tạo trực quan hóa dữ liệu hiệu quả có nghĩa là tận dụng các kỹ năng xử lý hình ảnh bẩm sinh của con người để trình bày thông tin phức tạp theo cách dễ hiểu và dễ nhớ ngay lập tức. 

Tạo trực quan hóa dữ liệu thuyết phục bao gồm sự kết hợp giữa cách kể chuyện, lựa chọn dữ liệu chiến lược và nguyên tắc thiết kế hiệu quả. Dưới đây là bảng phân tích các thành phần thiết yếu cần cân nhắc khi tạo ra các hình ảnh trực quan không chỉ cung cấp thông tin mà còn thuyết phục khán giả của bạn:

Kể chuyện chiến lược

Mọi trực quan hóa dữ liệu hiệu quả đều bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng, cụ thể. Điều này có nghĩa là biết chính xác hành động hoặc sự hiểu biết nào bạn muốn khơi gợi ở khán giả. Từ đó, tạo ra một câu chuyện xung quanh dữ liệu của bạn giúp thu hút người xem, làm cho thông tin trở nên dễ hiểu và hấp dẫn hơn. 

Câu chuyện này phải có phần giới thiệu, nội dung và kết luận rõ ràng, mỗi phần được xây dựng dựa trên phần cuối để hướng dẫn khán giả của bạn đến sự hiểu biết hoặc hành động mong muốn.

Lựa chọn dữ liệu phù hợp 

Việc lựa chọn dữ liệu phù hợp cho khán giả của bạn là rất quan trọng. Dữ liệu phải liên quan trực tiếp đến sở thích hoặc nhu cầu của khán giả. Cách tiếp cận phù hợp này đảm bảo rằng hình ảnh trực quan nói lên mối quan tâm hoặc sự tò mò của khán giả, làm cho thông điệp thuyết phục hơn.

Một trong những vấn đề với việc lựa chọn dữ liệu là nó có thể tốn thời gian. Tuy nhiên, bạn không phải thực hiện mọi thứ theo cách thủ công — sử dụng các công cụ tạo tài liệu tự động cắt giảm thời gian cần thiết, cho phép bạn dành nhiều nỗ lực hơn để phân tích các điểm dữ liệu hấp dẫn nhất để sử dụng trong bản trình bày của mình. Trên hết, bạn cũng có thể sử dụng nhiều công cụ trực quan — hoàn toàn không cần phải thực hiện các bài thuyết trình thủ công cho mọi thứ.

Nguyên tắc thiết kế

Nguyên tắc này được tạo thành từ một số thành phần bao gồm: 

• Căn chỉnh. Căn chỉnh hiển thị dữ liệu phù hợp, theo cả chiều dọc và chiều ngang, đảm bảo rằng thông tin có thể được so sánh và hiểu chính xác mà không gây nhầm lẫn hoặc hiểu sai thông qua ảo ảnh quang học.
• Lựa chọn màu sắc. Màu sắc nên được được sử dụng có chủ ý để làm nổi bật các điểm dữ liệu quan trọng và thu hút sự chú ý của khán giả đến những phần quan trọng nhất của hình ảnh. Điều quan trọng nữa là chọn sự kết hợp màu sắc mà mọi người đều có thể tiếp cận được, kể cả những người có khiếm khuyết về thị giác màu sắc.
• Tiêu đề và nhãn rõ ràng. Tiêu đề và nhãn đóng một vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn khán giả thông qua trực quan hóa dữ liệu. Chúng phải rõ ràng, đầy đủ thông tin và súc tích, cung cấp bối cảnh và nhấn mạnh những điểm chính của hình ảnh trực quan.
• Tính tương tác. Khi thích hợp, kết hợp tính tương tác vào trực quan hóa của bạn có thể nâng cao trải nghiệm người dùng, làm cho việc khám phá dữ liệu trở nên hấp dẫn và sâu sắc hơn. Tuy nhiên, điều quan trọng là tính năng này sẽ nâng cao hơn là làm phức tạp việc hiểu dữ liệu.

Để tạo trực quan hóa dữ liệu thuyết phục, điều cần thiết là phải tuân theo các phương pháp hay nhất giúp dữ liệu của bạn rõ ràng, hấp dẫn và dễ hiểu. Dưới đây là một số lời khuyên:

• Chọn Công cụ trực quan phù hợp. Việc lựa chọn một công cụ thích hợp là rất quan trọng. Các tùy chọn như ChartExpo, Power BI và Looker Studio được đánh giá cao vì tính dễ sử dụng và hiệu quả trong việc tạo biểu đồ rõ ràng ngay cả đối với những đối tượng không rành về kỹ thuật.
• Sử dụng màu sắc một cách chiến lược. Màu sắc có thể đáng kể tác động đến cách xử lý thông tin và đã nhớ. Sử dụng màu tương phản để làm nổi bật những hiểu biết quan trọng và đảm bảo lựa chọn màu sắc của bạn phù hợp. người mù màu có thể tiếp cận được. Tránh sử dụng quá nhiều màu trong một biểu đồ để duy trì sự rõ ràng.
• Làm nổi bật những hiểu biết quan trọng. Đảm bảo thu hút sự chú ý đến những phần quan trọng nhất trong dữ liệu của bạn. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng các dấu hiệu trực quan như đường tham chiếu hoặc chỉ đơn giản là làm nổi bật các thanh quan trọng trong biểu đồ thanh.
• Tìm kiếm những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh. Việc điều chỉnh trực quan hóa dữ liệu với các mục tiêu kinh doanh cấp cao giúp đảm bảo rằng trực quan hóa của bạn không chỉ cung cấp thông tin mà còn có thể thực hiện được. Sử dụng dữ liệu để dự báo xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt.
• Chọn đúng loại biểu đồ. Việc lựa chọn biểu đồ là rất quan trọng cho sự rõ ràng và hiệu quả. Biểu đồ thanh, biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, biểu đồ hình tròn và nhiều biểu đồ khác có những công dụng cụ thể khiến chúng trở nên phù hợp hơn với một số loại dữ liệu nhất định. Ví dụ: biểu đồ thanh rất phù hợp để so sánh dữ liệu được phân loại, trong khi biểu đồ đường là lý tưởng để hiển thị xu hướng theo thời gian.
• Đảm bảo bối cảnh và sự hiểu biết. Trực quan hóa dữ liệu không chỉ trình bày các con số một cách hấp dẫn mà còn phải truyền tải một thông điệp rõ ràng, dễ hiểu. Điều này bao gồm việc sử dụng tiêu đề hấp dẫn, đảm bảo tỷ lệ theo tỷ lệ và có nhãn và chú thích rõ ràng.
• Sử dụng các loại biểu đồ khác nhau cho các mục đích cụ thể. Các biểu đồ khác nhau phục vụ các nhu cầu phân tích khác nhau, chẳng hạn như biểu đồ bong bóng để thêm chiều bổ sung cho các biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ thác nước để trực quan hóa các thay đổi tuần tự. Các biểu đồ tổng hợp như biểu đồ hình tròn, biểu đồ xếp chồng và biểu đồ Sankey có thể làm sáng tỏ cấu trúc dữ liệu và những thay đổi của nó theo thời gian.

Một trong những ưu điểm chính là đơn giản hóa dữ liệu phức tạp. Trực quan hóa dữ liệu chuyển đổi lượng lớn thông tin thành định dạng dễ xử lý và hiểu hơn, cho phép người dùng nắm bắt các khái niệm phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong những môi trường cần phải đưa ra quyết định nhanh chóng.

Trực quan hóa dữ liệu cũng tăng cường kể chuyện. Nó cho phép các doanh nghiệp trình bày câu chuyện của mình một cách hấp dẫn, giúp giao tiếp với các bên liên quan, đào tạo đội ngũ hoặc thu hút khách hàng dễ dàng hơn. Cách tiếp cận này có hiệu quả trong việc trình bày các ý tưởng và chiến lược, chẳng hạn như đề xuất tích hợp các công nghệ hoặc quy trình mới để nâng cao hiệu quả của bộ phận.

Hơn thế nữa, nó làm tăng năng suất bằng cách cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức, giúp hành động nhanh chóng và giảm sự chậm trễ do hiểu sai dữ liệu. Bằng cách làm cho dữ liệu dễ tiêu hóa hơn, các nhóm có thể tập trung vào các hạng mục và cải tiến có thể thực hiện được thay vì dành thời gian cố gắng hiểu các tập dữ liệu phức tạp.

Quản lý rủi ro là một lĩnh vực khác mà việc trực quan hóa dữ liệu được chứng minh là vô giá. Nó giúp các tổ chức hiểu rõ hơn và điều hướng các tình huống liên quan đến sự không chắc chắn và rủi ro, bằng cách đơn giản hóa dữ liệu một cách trực quan để làm nổi bật các lĩnh vực tiềm ẩn cần quan tâm.

Đôi khi, việc quản lý và C-Suite đòi hỏi một chút động lực. Tôi không chơi trò đổ lỗi ở đây - những người ở vị trí quyền lực đơn giản là không có thời gian để quản lý vi mô và siêu ý thức về tất cả các chi tiết nhỏ và sự phức tạp ở cấp độ hoạt động cơ bản. Để sử dụng một ví dụ, nếu bạn biết rằng việc tư vấn SAP sẽ mang lại lợi ích cho bộ phận của bạn và dẫn đến sự tích hợp và hiệu quả cao hơn, trình bày tất cả thông tin đó cùng một lúc, theo cách tường thuật hấp dẫn đầy biểu đồ và đồ thị có cơ hội làm việc tốt hơn nhiều so với việc chỉ đề cập đến thực tế và để lại ấn tượng ban đầu mờ dần trong khi các ưu tiên khác được thảo luận.

Trực quan hóa dữ liệu cung cấp một cách mạnh mẽ để loại bỏ tiếng ồn và cung cấp những hiểu biết sâu sắc thực sự gây được tiếng vang.

Tuy nhiên, khả năng thực sự thành thạo trong việc trực quan hóa dữ liệu thuyết phục nằm ở việc tạo ra sự cân bằng hoàn hảo giữa tính thẩm mỹ và chức năng. Nó đòi hỏi sự đánh giá sâu sắc về sự tương tác giữa các nguyên tắc thiết kế trực quan, quá trình nhận thức và hành vi của con người. 

Chỉ bằng cách đạt được sự cân bằng đó, chúng ta mới có thể tạo ra những hình ảnh trực quan không chỉ đẹp mà còn rõ ràng, sâu sắc và có tác động sâu sắc.
 
 

Nahla Davies là một nhà phát triển phần mềm và nhà văn công nghệ. Trước khi dành toàn bộ thời gian cho việc viết kỹ thuật, cô đã xoay xở — trong số những việc hấp dẫn khác — để trở thành lập trình viên chính tại một tổ chức xây dựng thương hiệu giàu kinh nghiệm Inc. có khách hàng bao gồm Samsung, Time Warner, Netflix và Sony.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades