Grafikai yra garso duomenys

Grafikai yra tekstiniai duomenys

Grafikai yra skaitiniai duomenys

Grafikai yra vaizdiniai vaizdai, kurie padeda vizualizuoti duomenis taip, kad lengviau suprastume juos.

Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, Python su matplotlib ir seaborn

Excel, R, Java

JavaScript, PHP, HTML

SAS, C++, Ruby

Vizualizacijos kokybės sumažėjimas

Vizualizacijos spalvų pasirinkimas

Galimybė sąveikauti su vizualizacija, keisti parametrus, filtruoti duomenis ar gauti papildomos informacijos tiesiogiai iš vizualizacijos.

Duomenų analizės sudėtingumas

Diagramos rodo tik vieną duomenų tipą, o grafikai gali rodyti kelis

Diagramos ir grafikai yra visiškai identiški duomenų vizualizavimo būdai

Diagramos dažniausiai naudojamos vizualizuoti kiekybinius duomenis, o grafikai - kintamuosius.

Diagramos naudojamos tik kiekybiniams duomenims, o grafikai - tik kintamiesiems

Nenaudoti spalvų, tik juodą ir baltą

Nesuderinti spalvų ir sukurti sumaištį

Derinti spalvas, sukurti kontrastą ir pasirinkti tinkamas spalvas, atsižvelgiant į kontekstą ir tikslą.

Pasirinkti spalvas atsitiktinai, nepaisant konteksto

Duomenų vizualizavimas neturi jokios reikšmės

Duomenų vizualizavimo tikslas yra sudėtingas

Turint aiškią duomenų vizualizavimo paskirtį, galima lengviau identifikuoti tendencijas, išskirti išskirtis ir pateikti informaciją aiškiai ir įsimenamai.

Duomenų vizualizavimo paskirtis nėra svarbi

Vaizdai

Grafikai, diagramos, lentelės

Skaičiavimai

Rašymas

Radar

Bar, pie, line

Scatter

Histogram

Duomenų vizualizavimas apsunkina informacijos suvokimą

Duomenų vizualizavimas padeda pateikti informaciją aiškiai ir suprantamai, leidžia greičiau identifikuoti tendencijas ir ryšius, taip palengvindamas sprendimų priėmimo procesą.

Duomenų vizualizavimas neįtakoja sprendimų priėmimo proceso

Duomenų vizualizavimas neleidžia identifikuoti tendencijų