Изучите различные способы использования визуализации данных, чтобы помочь вашей некоммерческой организации

Отчетность по различным программам и проектам является неотъемлемой частью оценки успеха вашей некоммерческой деятельности. Это упражнение имеет решающее значение не только для внутренних заинтересованных сторон, но и для спонсоров, доноров и мира в целом.

Визуализация данных, возможно, является наиболее эффективным способом преобразования больших объемов информации в небольшие фрагменты, которые легче усваиваются другими. На самом деле визуализация данных — это единственный способ передать определенные данные в понятной форме, например те, которые можно найти с помощью тепловых карт (к которым мы вернемся позже).

Точно так же, как приготовление пищи объединяет различные ингредиенты, чтобы создать незабываемые впечатления от конкретного приема пищи, визуализация данных может объединить множество различных фрагментов информации в центральный и запоминающийся формат.

Эти удобоваримые части можно визуализировать с помощью различных инструментов, таких как Tableau и Power BI, и языков программирования, таких как R или Python. Но независимо от выбранного инструмента визуализация данных может показаться сложной. Возможно, вы задаетесь такими вопросами:

• Как и где я должен использовать визуализацию данных?

• Сколько диаграмм я должен включить?

• Какие из них я должен использовать?

Давайте ответим на эти вопросы и углубимся в то, как вы можете создать правильный рецепт для вашей целевой аудитории, ваших данных и вашей некоммерческой организации.

[GET Tableau] (https://blog.techsoup.org/cs/c/?cta_guid=b1a2e0b6-aa2f-4663-a07f-c9cba626cc0d&signature=AAH58kGvD8d5a8KT1w0rmQ45nZ9_6d0ITQ&pageId=46257745811&placement_guid=57cf0678-fb17-4693-aa22-a4648fab98bb&click=d1ae57ba-e22c- 4cd6-a5c0-a76a442d8ec8 & hsutk = e91e52841e27b2c15dd2a9420c9024e4 & Canon = HTTPS% 3A% 2F% 2Fblog.techsoup.org% 2Fposts% 2Fhow-неприбыль-могут-рычаги-данных визуализации и utm_referrer = HTTPS% 3A% 2F% 2Fwww.google.com% 2F & portal_id = 2980581 & REDIRECT_URL = APefjpHCmdoKRSSWqhfDvP9qC9A5V6HbDvaMMzV7d1HxRXh1s3UnbSmX9uXo_unTsQqQjmAwM4tASwCAgk9jbitTaTnktCT8EPSr1hy3WlS5vC_APhrVfHFEUo5QQFLy09CFb_B6psFEVqZQp4VTjU-CAe4ig2WH9nKDDuJveQpOisCnn2q2O5g5JafiKxvXdrLm9tIusCYqmLUVnm2uW-uKwEbTngaQWWfrj79hKmbjzV69w5k0PQXHqzx-mJf5I5LskfINtVjMAMYkqhRtDbS17m5Vj-w5fF1ADYF_TMNZvUEhuom5508 & ВНТК = 107283485.e91e52841e27b2c15dd2a9420c9024e4.1643759140104.1646781644175.1647377401763.7 & ГСОС = 107283485.1.1647377401763 & __ hsfp = 569976054 & CONTENTTYPE = блог-пост)

[GET Microsoft Power BI] (https://blog.techsoup.org/cs/c/?cta_guid=4a491239-2f6c-4e6d-ad51-d2c72a2e8761&signature=AAH58kHGEXjpSE8MPielW3yYTSELK0Q3Sg&pageId=46257745811&placement_guid=ae16324a-39a6-4be1-8e7a-1816d8b84281&click=4b1a211b- d18c-4d07-98ef-def64b324dc0&hsutk=e91e52841e27b2c15dd2a9420c9024e4&canon=https%3A%2F%2Fblog.techsoup.org%2Fposts%2Fhow-nonprofits-can-leverage-data-visualization&utm_portal%2F.%3A%2F. 2980581 & REDIRECT_URL = APefjpH5tYn-vcF5Ym_yzfoaQdAJ8j7bqiUP_ivo_r98wKXNbgT-vADQc7FQvqZa6jKcK4qXci072knN1ow8-xKnSKDSocF85BRinhSoEpzxFGrSuDc7Oq7SDVCDpHZe8xAEIPxkt-ZJc_OrCnt_SQdKWsrxWlY-8kMp3z7wan3sGp1tmV_Kr4kGRLKK6siKvA2L4VsvIwDS3AynsUit1FdU3S1vAkGeKHBT61lpzEJyAoOgdIsVJ7IhXikV5ztIyiZMXTbPR3ik & ВНТК = 107283485.e91e52841e27b2c15dd2a9420c9024e4.1643759140104.1646781644175.1647377401763.7 & ГСОС = 107283485.1.1647377401763 & __ hsfp = 569976054 & CONTENTTYPE = блог-пост)

Как включить визуализацию данных в ваши отчеты

Визуализация данных разбавляет монотонность текста и делает ваши отчеты более информативными и основанными на данных. Но важно, чтобы вы не рассматривали визуализацию данных как «дополнение» к вашему исследованию (или, если использовать аналогию с кулинарией, как украшение).

Размышление о воздействии и измерении с точки зрения того, как вы можете визуализировать ключевые данные, связанные с вашими программами, должно быть частью вашего процесса отчетности с самого начала.

Визуализация данных предотвращает перегрузку вашего читателя. Их использование позволяет вам обучать читателя и очеловечивать данные, предоставляя контекст и идеи через историю, а не длинные списки фактов и цифр. Но это повествование, рассказанное с помощью ваших визуализаций, все же должно быть дополнено текстом.

Эта комбинация поможет превратить сложные темы в нечто более понятное и приятное для читателя. Таким образом, визуализация данных — это не украшение, а ключевые ингредиенты, необходимые для того, чтобы сделать вашу «еду» более вкусной.

Например, в конце года вам, вероятно, потребуется сообщить обо всех достижениях вашей организации за последние 12 месяцев. Вместо описание длинного списка программ вы предложили, в городах, в которых были предложены программы, и как много людей обращались эти программами, вы можете, вместо этого, создать карту с этими данными.

На карте может быть точка, размещенная в месте, где проводились программы, с цветом точки, представляющим различные типы предлагаемых программ, и размером точки, представляющим количество людей, которые присутствовали.

Эти типы визуализаций помогают читателю пройтись по вашим выводам и поддержать соответствующий текст. Они также делают отчет сжатым, но при этом выделяют ключевую информацию. Для общих отчетов рекомендуется включать две или три визуализации, подобные этим.

Этого должно быть достаточно, чтобы выделить информацию, не становясь визуально подавляющим для аудитории. Важно отметить, что новую диаграмму следует включать только в том случае, если передаваемая информация не может быть объединена в предыдущей диаграмме с использованием таких методов, как цветовое кодирование или представление размеров. Каждая дополнительная диаграмма должна обеспечивать дополнительную ценность, чтобы избежать избыточности.

Как выбрать визуализацию для использования

Визуализация данных — ключевые ингредиенты вашего рецепта. Но какие ароматы следует использовать? При визуализации данных следует выбирать диаграммы, которые лучше всего соответствуют визуализируемым данным, а также тому, что они должны сообщать читателю.

Один из важных вопросов, который нужно задать себе: «Какую историю я хочу рассказать?» Как только основные выводы определены, выбор наилучшего метода для их передачи становится проще.

Выбирая правильную визуализацию, имейте в виду, сколько переменных передается, объем контекста, который требуется вашей целевой аудитории, и идеи, которые вы хотите проиллюстрировать. Вы не сможете передать все через визуализацию; поэтому следует делать реалистичные ожидания относительно того, какие аспекты являются наиболее важными.

Гистограмма

Наиболее простыми и эффективными диаграммами являются гистограммы. Они идеально подходят для данных, которые имеют как числовые, так и категориальные значения. Например, гистограммы можно использовать для отображения распределения данных, таких как разнообразие людей, посещающих программу.

С помощью такой диаграммы вам будет легче определить демографические данные, на которые не нацелены, и внести соответствующие коррективы. Столбчатые диаграммы также очень легко отображают несколько переменных в одной диаграмме, поскольку они могут быть сложены друг с другом или иметь цветовую кодировку для параллельного сравнения.

Один из таких примеров можно увидеть ниже, в котором гистограммы используются для сравнения количества женщин и мужчин, посетивших пять разных программ (примечание: все приведенные ниже примеры содержат данные, созданные для «общей» некоммерческой организации).

Карты

Если ваши данные содержат какую-либо информацию о геолокации, карты являются наиболее эффективным способом передачи такой информации. Карту можно использовать для представления как конкретных точек данных, так и агрегированных данных.

Карты можно использовать для выделения определенного количества программ, предлагаемых в данном почтовом индексе, а также среднего количества программ на почтовый индекс. На изображении ниже показан набор программ, предлагаемых нашей выборочной некоммерческой организацией в Южной Калифорнии, и четко показано отсутствие разнообразия таких программ.

Теперь заинтересованные стороны смогут использовать эту информацию при обсуждении того, какой тип программ предоставлять в будущем.

Круговые диаграммы

Одним из наиболее часто используемых инструментов визуализации являются круговые диаграммы. Однако круговые диаграммы также часто используются неправильно. Они идеально подходят только для информации, включающей данные с небольшими вариациями — как правило, три или четыре категории (левое изображение).

Круговые диаграммы не следует использовать для передачи данных со слишком большим количеством категорий, поскольку чем меньше становятся срезы, тем труднее различать различия или тенденции (правое изображение). Если ваша организация предлагает три-четыре различных типа общественных программ, и вы хотите отразить посещаемость каждого типа программ, тогда подойдет круговая диаграмма.

Однако, если вы проводите 20 мероприятий в год, вашей аудитории будет сложнее понять разбивку посещаемости с помощью круговой диаграммы.

Линейные графики

Линейные диаграммы — отличный инструмент для данных, включающих время, особенно длительные периоды времени. Они идеально подходят для иллюстрации изменений в данных, таких как положительная траектория роста или отрицательная тенденция к снижению.

Такие визуализации лучше всего подходят для числовых данных и данных, часто собираемых за определенный период времени. Ниже на линейной диаграмме нам легче увидеть тенденции посещаемости наших некоммерческих мероприятий в 2019 году.

Например, мы видим, что посещаемость начинается высокой в ​​первые месяцы года как для мужчин, так и для женщин, но затем значительно падает примерно в июне.

Диаграмма с двумя осями

Если у вас есть три разных набора данных и вы хотите показать взаимосвязь между ними, двухосевые диаграммы — лучший способ сделать это. Они оптимальны для наборов данных с двумя числовыми переменными и одной категориальной переменной.

Например, эту диаграмму можно использовать для сравнения общего количества участников семинара и общей суммы, потраченной на этот семинар, по любой из осей y, сгруппированных по месяцам на оси x. Он покажет корреляцию между посетителями и потраченной суммой.

В этом случае количество участников увеличилось, так как сумма потраченных средств также увеличилась.

Тепловая карта

Тепловые карты — идеальный механизм для отображения корреляции между многими элементами данных. В них используются различные цвета или насыщенность, чтобы проиллюстрировать шкалу корреляции от низкой до высокой. Лучшей практикой для тепловых карт является выбор одного цвета, например синего, и просто изменение насыщенности цвета, чтобы проиллюстрировать диапазон от светло-голубого с низкой корреляцией до темно-синего с высокой корреляцией.

Важно отметить, что тепловые карты упрощают сравнение корреляций по обе стороны от экстремумов, но они могут затруднить сравнение похожих корреляций, поскольку насыщенность цветов также будет очень похожей.

Как показано ниже, легко увидеть, что программы, ориентированные на образование, посещают больше, чем программы, ориентированные на питание. Тем не менее, трудно понять, насколько велика разница в посещаемости между программами здравоохранения и программами для родителей.

Пузырьковая диаграмма

Точечная диаграмма — это диаграмма, на которой точки данных отображаются в виде точек на осях x и y. Пузырьковые диаграммы очень похожи, но в них добавлен третий элемент — размер точек. Вместо того, чтобы иметь множество точек данных с одинаковым значением, точки объединяются и вместо этого представляются размером точки (пузырька).

Таким образом, пузырьковые диаграммы — отличное решение для объединения двух-трех разных типов данных. Реальный пример включает в себя построение возраста участников по общему количеству часов посещения семинара, а затем цветовое кодирование кружков, чтобы показать взаимосвязь по полу.

Это поможет вам определить и показать тенденции, которые иначе могут сбивать с толку, так, чтобы ваш читатель лучше понял их.

Ключевые выводы

Визуализация данных — это мощный инструмент, который может улучшить ваши отчеты, сделать их более привлекательными и передать гораздо больше информации, чем просто текст. Независимо от инструмента, который вы используете для их создания, диаграммы помогут лучше отобразить историю ваших данных.

Таким образом, крайне важно, чтобы вы выбрали правильные диаграммы на основе вашего типа данных и ключевых идей, которые вы хотите выделить.

Не забывайте, что визуализации должны быть чистыми, ясными и краткими, чтобы сохранить атрибут размера укуса. Как «шеф-повар» вашего отчета, вам нужно, чтобы вкусы вашей еды дополняли друг друга и не слишком загромождали вещи.

Выберите нужное количество визуализаций — те, которые наилучшим образом подтверждают ваши выводы, — и убедитесь, что они хорошо сочетаются с вашим общим повествованием.

Правильное использование визуализации данных сделает ваш отчет незабываемым. Так что не срезайте углы в процессе планирования, убедитесь, что у вас есть все необходимые ингредиенты, и создайте то, чем люди захотят поделиться с другими.

Сценарист: Алехандра Будар

Совместно опубликовано здесь: https://blog.techsoup.org/posts/how-nonprofits-can-leverage-data-visualization