Tänapäeva andmepõhises maailmas on keeruka teabe täpse selgitamise võimalus olulisem kui kunagi varem, just siin tuleb appi andmelugude jutustamine.
Noh, mis on andmete jutuvestmine?
Andmete arusaadavamaks, juurdepääsetavamaks ja teostatavamaks muutmine nõuab toorandmete muutmise kunsti ja teadust köitvaks narratiiviks, mis sisaldab graafikuid, diagramme, pilte ja konteksti.
Ja kui töötate tehnoloogiatööstuses, olete tõenäoliselt harjunud igapäevaselt sorteerima andmemägesid.
Vaatamata paljudele potentsiaalsetele teadmistele puudub algandmetel sageli otsuste tegemisel vajalik selgus. Lünk on koht, kus andmete jutuvestmine selle täidab.
See võtab teabe tuuma ja muudab selle narratiiviks, mis nii meelelahutust kui ka teavitab ja veenab. Paremad projektiväljundid, tõhusam meeskonnatöö ja tugevam seos ettevõtte eesmärkidega on kõik kasuks tehnilistele ekspertidele.
Siiski on veel rohkem. Andmete jutustamine hõlmab enamat kui lihtsalt andmete ilusaks muutmist.
Et kirjutada lugu, mis ühendab teie sihtrühma, peate kasutama sobivaid tööriistu, statistilisi metoodikaid ja jutuvestmisvahendeid.
Oskuslikult koostatud andmelugu võib muuta mõjutu esitluse ja meeldejääva esitluse olenemata sellest, kas esitlete sidusrühmadele, meeskonnaliikmetele või valdkonnaekspertidele.
Seetõttu uurime selles artiklis andmete jutuvestmist, sealhulgas selle põhielemente, meetodit, tööriistu ja muid tegureid.
Andmete jutuvestmise mõistmine
Andmelugude jutustamine on andmeanalüüsi haarav süntees, masinõpe, ja tehisintellekt, mis kõik on mässitud jutuvestmiskunsti.
Tehnilises keskkonnas on eesmärk luua sidus narratiiv, mis ühendab andmepõhised arusaamad inimese tunnetusvõimega.
See ei piirdu lihtsalt arvude või graafikute kuvamisega. Võtke näide a loomisest masinõppe mudel mis ennustab turusuundumusi. Hoolimata sellest, et algandmed ja algoritmid on aluseks, on need sageli liiga keerulised või abstraktsed enamiku inimeste jaoks – isegi tehniliste valdkondade jaoks –, et neid kergesti mõista.
Filtreerimata algandmed on nagu omapäi jäetud metsaline; kuigi sellel on potentsiaal anda suurepäraseid teadmisi, võib see olla ka hirmutav ja segadust tekitav. Teave ei ole tõeliselt väärtuslik, kui sellel puudub kontekst ja keerukus.
Siin tulebki mängu jutuvestmine. Saate muuta oma andmed asjakohasemaks ja kasulikumaks, kui loote nende ümber narratiivi, lisaks lihtsustate nende mõistmist.
Lugude jutustamine muudab steriilsed andmed kütkestavateks arusaamadeks, lisades sõnale "mis" ja "mis siis". Näiteks võite sellest faktist teatamise asemel luua loo sellest, kuidas teie tehisintellekti algoritmi 97% täpsus võib ettevõtte tegevuskuludelt miljoneid kokku hoida.
See muudaks andmepunkti palju olulisemaks. Miks on see seega tehnilises ja teaduslikus kontekstis eriti oluline? Nendes sektorites on panused sageli kõrged ja andmed keerukad.
Pole vahet, kas töötate teadus- ja arendustegevuse, küberturvalisuse või andmeteaduse alal; keerukate andmete arusaadaval viisil edastamine võib projekti luua või katkestada.
See võib lõppeda isegi murranguliste leiutiste, mõistlikumate otsuste ja tõhusamate lahendustega.
Andmete jutuvestmise põhielemendid
kontekst
Kontekst on loo jutustamiseks andmete kasutamisel ülimalt oluline. Kaaluge graafiku näitamist, mis näitab kasutajate seotuse kiiret kasvu. Mis selle kasvu põhjustas, oleks kahtlemata teie esimene päring.
Andmed pole midagi muud kui sisutute arvude kogum ilma kontekstita. Konteksti esitamise näited on nii lava loomine kui ka publikule taustateadmiste andmine, mida nad vajavad faktide asjakohasuse mõistmiseks.
See võib hõlmata ajaperioodi, andmete kogumise asjaolude või probleemi, mida proovite lahendada, kirjeldamist.
Tehnilise taustaga vaatajaskonna puhul võib kontekst viidata ka algoritmidele või andmete kogumise tehnikatele.
Sel viisil lava seadmisega pakute rohkem kui lihtsalt statistikat; esitate ka narratiivi, mis annab andmetele tähtsuse.
Andmete visualiseerimine
Andmete visualiseerimine tõstab jutustust ja lihtsustab teie andmeloo keerulisi fakte, toimides tugitegelastena.
Olgem ausad: isegi tehnilise publiku jaoks võib paljude andmetega tabel olla hirmutav.
Hästi koostatud graafik või diagramm võib aga kiiresti esile tõsta mustreid, kõrvalekaldeid ja huvipakkuvaid valdkondi.
Saate luua köitvaid visuaalseid komponente selliste programmide abil nagu Elav pilt or Võimsus BI.
Need elemendid köidavad teie publikut ja aitavad näidata teie ideid. Visuaalid on tugev jutustamistööriist, mis võib teie andmed ellu äratada; need ei ole pelgalt esteetiline valik.
Narratiivne
Narratiiv on see, mis kõike ühendab. Süžee juhatab teie vaatajaskonna probleemilt lahenduseni või päringult vastuseni.
Selle asemel, et lihtsalt publikule teavet visata, loob kaasahaarav narratiiv selle teabe ümber meeldejääva loo.
Tehnilise vaatajaskonna jaoks, kes on sageli andmetega üle koormatud ja otsib silmapaistvaid teadmisi, on see eriti oluline.
Teie lool peaks olema selge algus, keskpaik ja lõpp. Alustage küsimuse väljendamisest või probleemi esiletõstmisest, selgitage publikule, kuidas andmeid saab selle probleemi lahendamiseks kasutada, ja lõpetage kokkuvõtetega.
Lugu peaks keskenduma teabe muutmisele teadmisteks ning olema ratsionaalne, sidus ja mis kõige tähtsam, loogiline.
Tööriistad andmete jutuvestmiseks
Andmete visualiseerimise tööriistad
Tööriistad, nagu Tableau ja Power BI, on andmete jutuvestmise puhul parimad valikud. Diagramme, graafikuid ja armatuurlaudu saab teha nendel platvormidel saadaolevate mitmesuguste tööriistade abil, mis kõik on esteetiliselt atraktiivsed ja harivad.
Näiteks Tableau on tunnustatud nii kasutajasõbraliku disaini kui ka võimsate analüüsitööriistade poolest. Vastupidiselt sellele kiidetakse Power BI-d selle sujuva suhtluse eest teiste Microsoft Office'i kaupade ja teenustega.
Need tööriistad mängivad üliolulist rolli keeruliste andmepunktide edastamisel lihtsalt arusaadaval viisil. Need ei ole mõeldud lihtsalt teie andmete ilusaks muutmiseks.
Kui olete SEO pärast mures, peaksite mõtlema sellele, et anda oma visualiseeringutele märksõnarikkad pealkirjad ja kirjeldused, et neid oleks lihtsam otsingutulemustes leida.
Skriptimis- ja programmeerimiskeeled
Skriptimise ja programmeerimise keeled, nt Python, Rja SQL, on andmetega manipuleerimiseks ja analüüsimiseks hädavajalikud.
Pythonil on andmete puhastamiseks ja visualiseerimiseks mitmeid funktsioone, sealhulgas pakette nagu Pandad ja matplotlib.
R on veel üks tõhus programm, mida hindavad eriti statistikud ja andmekaevurid selle keerukate graafiliste funktsioonide tõttu.
YSaate tõhusalt teha päringuid suurtest andmebaasidest, kasutades SQL-i, mis on tööstusstandardi andmebaasi haldamise keel.
Teie andmete jutuvestmise aluseks on need keeled, mis võimaldavad teil sõeluda läbi andmehunnikute, et avastada süžee tuumaks olevad kullatükid.
SEO optimeerimiseks võite rääkida konkreetsetest pakettidest või teekidest nendes keeltes, kuna tehniline vaatajaskond neid sageli otsib.
Storyboarding tarkvara
Kuigi seda mõnikord ignoreeritakse, on storyboarding andmete jutuvestmise oluline komponent, mis aitab teil narratiivi edukalt struktureerida.
Teie süžeeskeemi abil saate visandada andmeloo edenemist, kasutades selliseid programme nagu Plotly või lihtsalt PowerPointi slaide.
Need tööriistad võimaldavad teil korraldada, kuidas oma fakte esitada, milliseid graafilisi komponente kasutada ja kuidas oma lugu köitval viisil kokku võtta.
Stsenaariumi koostamist võib võrrelda teie andmeloo stsenaariumi kirjutamisega, kuna see määrab stseeni, juhib tegevust ja tagab, et teie lool on mõistlik algus, keskpaik ja lõpp.
Järeldus
Nagu me järeldusele jõuame, on täiesti ilmne, et andmeloo jutustamine on midagi enamat kui lihtsalt trendikas termin; see on ülioluline oskuste kogum, mis võib muuta teie karjääri tehnoloogilistel ametitel või selle katkestada.
Oleme uurinud selle paljusid tahke, puudutades selle kasutamist masinõppes, tehisintellektis ja andmeanalüüsis.
Oleme rääkinud ka narratiivi võimest muuta struktureerimata keerulised andmed teie vaatajaskonna jaoks arusaadavaks arusaamiseks, olgu need siis sidusrühmad, meeskonnaliikmed või ettevõtte juhid.
Teie algatusi võib dramaatiliselt mõjutada teie võime rääkida oma andmete abil kaasahaarav lugu, mis võib julgustada paremaid otsuseid ja stimuleerida loovust.
Seetõttu kasutage seda teavet passiivse tarbimise asemel. Integreerige siin õpitud mõisted ja meetodid oma töösse.
Kaasahaarav andmelugu võib muuta arusaamu ja motiveerida tegutsema, nii et pidage seda meeles, kui jagate oma meeskonnaga teadmisi, pakute projekti või esitate esitlusi värskete uurimistulemuste kohta.
Nii et jätkake ja täiustage oma karjääri, kasutades andmete jutuvestmise võimsust.
Jäta vastus