Règles pour ajouter du texte à votre visualisation de données

Ajout de toute forme de texte à des visualisations de données peut sembler contre-intuitif, mais avec la bonne application, le texte peut être un ajout puissant à toute la visualisation de données. Avant de vous rendre fou ajouter du texte à vos visuels, cependant, vous devez respecter certaines règles pour éviter d'encombrer vos visuels:

• Utilisez aussi peu de mots que possible. Texte ajouté à toute visualisation de données doit être complémentaire. L'espace est généralement très limitée, de sorte que votre objectif est d'expliquer votre visuel avec le moins de mots possible. E-mail marketing font cela tout le temps, heures ou même jours passer quelque temps sur une ligne d'objet unique, dans l'espoir de gagner le plus grand e-mail taux d'ouverture possible. Le taux d'ouverture est calculé en exprimant le nombre d'e-mails ouverts comme un pourcentage du total des e-mails.

  Ce processus nécessite généralement des choix judicieux de mots, l'examen de l'espace limité disponible dans une seule ligne, et les tests fractionnés multiples pour confirmer l'efficacité de la ligne sujet choisi. Fait correctement, le processus peut augmenter e-mail les taux d'ouverture astronomique. La même chose est vraie de l'ajout d'une ou deux lignes de texte à une visualisation de données donné. Fait correctement, il peut pratiquement éliminer la mauvaise interprétation des données.

  Split testing est une méthode de marketing qui divise abonnés e-mail en deux groupes. Chaque groupe est envoyé un e-mail séparé qui est ensuite suivi et comparé en fonction de paramètres spécifiques. L'un avec les meilleurs paramètres est utilisé.

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  Tenir à des mots simples ou des caractères simples. En utilisant des mots simples est la clé pour fournir à vos utilisateurs à un coup d'œil la compréhension de votre texte visuel et d'accompagnement. Dire qu'un certain nombre a augmenté ou utiliser une flèche (# 8593-) au lieu de dire que quelque chose a augmenté, ou dire que quelque chose est «mauvais» plutôt que «négative». Ces exemples présentent de l'information d'une manière qui est facile pour quiconque de digérer.

  La simplicité est la clé quand il vient à choisir des mots.

  Évitez d'utiliser des acronymes qui nécessitent une certaine connaissance existante ou des mesures supplémentaires à interpréter.

• Utilisez des lignes de texte. Outre le maintien de texte simple, vous avez besoin de le garder court. Juste la vue de plusieurs lignes de texte peut faire un utilisateur hésitent à commencer à lire ce texte. Votre objectif doit être d'utiliser une seule ligne de texte qui est facile à lire et à interpréter.

• Appliquer la couleur avec parcimonie. Bien que l'ajout RAG (rouge, orange et vert) couleurs d'alerte peut être utile, en ajoutant des couleurs aléatoires pour faire ressortir le texte contre vos visuels est pas une bonne idée. En général, des visualisations de données sont riches en couleurs, et ajout de texte dans une couleur qui contraste avec les causes visuels le texte de rivaliser avec le visuel. Lorsque vous êtes un débutant, essayer de coller au texte couleurs comme le noir, le bleu et le gris.

  RAG (abréviation de rouge, orange et vert) couleurs sont utilisées comme couleurs d'alerte dans des visualisations de données. Pensez à un feu de circulation: Le rouge signifie - jaune signifie «procéder, mais avec prudence!" - Et des moyens verts "Allez, tout est OK!" "Stop, quelque chose est faux!"

• Connaître vos données. Une règle cardinale sur l'ajout de toute forme de texte pour décrire une visualisation est de faire en sorte que le texte applique à chaque les données de scénario affichées - surtout si les données est dynamique. Cela signifie que vous ne pouvez pas inclure un ensemble statique de texte pour un seul scénario de la visualisation de données, parce que le texte ne sera pas applicable lorsque les données change avec le scénario. Cette situation est l'endroit où le texte dynamique est très pratique.