What are the most effective data visualization techniques for improving business outcomes?

In the current age, with the available technology I thing the top two which may make most impact are 1) Storytelling with Data, and 2) Infographics Storytelling with Data: Frame data visualizations within a narrative context to convey insights and recommendations more effectively based on target customers. Infographics: Create visually engaging infographics that distill complex data into easily understandable and memorable visuals to showcase the statistics and possibilities. These will help connect better with the help of relevant data and help business to grow.

In my experience, just start with a high level overview of the data and break it down into small steps until you dig down to the roots, which is your ground/base level and reiterate the process in order to give it a whole review. And then repeat the process but now starting from the base, going up step by step until you reach your high level overview. This will enhance your analysis skill and allow you to better understand the data and make your stakeholders happy. Use either the bottom up or top down approach, anyway, which makes the data look analytical and fathomable.

Data visualizations like graphical presentations such as pie, bar will give a glimpse of the current situation. Where as if you re looking for the outcome, relationships between the input and output expected need to be explored via bi or multivariate analysis. Furthermore see the trend through trend analysis to see long term changes and make prediction, modify and act accordingly

Less is far often more when it comes to visualizations. Minimizing ink, or nowadays pixels, is an effective practice. Do I need that line on the axis, or do the values present make the data clear without it? A minimalist approach reduces distraction, draws the reader to what's important, and makes your point without additional explanation.

The question is no longer about "how to", but rather about crafting a precise “prompt”. You must have a deep understanding of the context and purpose behind each of your visualization efforts. Think as your client: What I would like to see if I am a user? Keep it simple, clear and relevant. Let the AI try to do your job first. It could help you identify hidden trends and new evidence that you may build on top.

The Python Graph Gallery is a website helping you accomplish that, by offering tutorials for numerous plot types! Furthermore, clicking on each plot provides a brief description, as well as code examples in Matplotlib, Seaborn, Plotly and other visualization libraries. This website is a valuable guide for beginners, as well as experts creating advanced visualizations with Python.

Uma regra de ouro na escolha do gráfico é o principio da parcimônia, talvez um gráfico cheio de elementos visuais, números e cores pareça bonito de longe, mas atente-se que o importante é a imformação a ser transmitida. Quanto mais simples for o gráfico melhor! Pois assim o público foca a atenção e gasta menos carga cognitiva procurando compreender o gráfico e focando mais na informação destacada. Por isso sempre que um gráfico estiver muito saturado, considere apresentar em mais de uma visualização.

Choosing the right chart type is crucial for effective data visualization, especially when considering the audience's preferences and information needs. Audience Familiarity: Choose a chart type that your audience is familiar with to enhance understanding and interpretation. Data Relationships: Consider the relationships within your data and choose a chart type that highlights those relationships effectively. Visual Appeal: Consider the visual appeal of the chart type and how it aligns with your audience's preferences. Some audiences may prefer visually engaging chart types like bubble charts or treemaps, while others may prefer simpler, more traditional formats

Don't fool people with fancy colours and misleading proportions of bars that could make people think a small change is a massive one just because of the visual impact. At Amazon we only used old school tables in black and white. Clear and effective. You need to communicate not entertain.

Understanding your type of variables is very important to choose the right chart type like when you want to explore the normal distribution of a continuous variable , you need to draw a histogram with a curve, while a clustered bar chart to visualize the relationship between two categorical variables, you also want to show the relationship between continuous variables so scatter plot is the right graph.

A escolha das cores pode ser uma grande aliada para apresentação dos dados. Utilizando de conhecimentos de teoria das cores a informação apresentada pode ser bem mais coesa, além de utilizar das cores para direcionar os olhos de quem está consumindo as informações para pontos que devem ser ressaltados. A construção da história que está sendo contada, passa desde a construção do modelo de dados, até a escolha dos gráficos e também pela escolha e disposições das cores no painel ou apresentação.

Um erro frequênte é saturar os gráficos com muitas cores, sempre que possível tente utilizar apenas 3 cores no máximo. Além disso é importante utilizar cores de maneira inteligente como para destacar hierarquia em agrupamento de dados, em que cores mais fortes seriam associados a uma hierarquia mais alta e cores mais pasteis seriam para níveis mais baixos. Alguns gráficos já aplicam naturalmente esse conceito como mapas de calor.

Consider making your data visualizations accessible by selecting colors that can be seen by those with low vision and providing descriptions in alt texts.

Outros pontos a se considerar em relação à escolha das cores - Evitar cores que possam não ser enxergadas por alguns grupos de pessoas (daltônicas, por exemplo) - Considerar as mídias onde suas visualizações serão apresentadas. Por exemplo, se suas visualizações serão constantemente impressas em preto e branco, considere utilizar uma paleta de cores que possa passar sua mensagem mesmo nessas condições.

Selecting appropriate colors can enhance readability and emphasize important information. Use a color palette that is visually appealing and considerate of color blindness. For example, use high-contrast colors for categorical data in bar charts or distinguishable colors for different data series in line charts. Use color to establish a visual hierarchy and guide the viewer's attention. For instance, use brighter or bolder colors for primary data points or key insights, and lighter or more subdued colors for background elements or secondary information. Keep your visualizations simple and uncluttered to prevent overwhelming the viewer. Avoid unnecessary embellishments and distractions that detract from the main message.

A inclusão de anotações ou textos explicativos é crucial para orientar o público através dos pontos de dados relevantes e tendências identificadas na visualização. Isso ajuda a destacar informações importantes e a direcionar a atenção para áreas específicas que merecem destaque. Por fim, uma narrativa bem elaborada conecta o público ao objetivo da visualização, tornando-a mais envolvente e persuasiva. Ao contar uma história coesa e envolvente, é possível persuadir o público a agir com base nos insights apresentados, transformando dados em ação tangível. Em resumo, o contexto e o storytelling são peças-chave para criar visualizações de dados que informam, envolvem e inspiram ação.

O Storytelling é um dos principais pontos dentro da construção de uma visualização de dados bem elaborada. Inclusive eu consideraria o próximo passo depois de entender o seu público e contexto em que eles estão inseridos. É importante sempre organizar suas ideias, definir os pontos de início e o de fim. Apresentar uma visão geral sobre o assunto e ir afunilando o tem é a melhor opção, na maioria dos casos. Por exemplo: apresentação do desempenho das vendas. Comece mostrando o desempenho geral, número de vendas, receita, número de clientes distintos, etc. Depois vai passando para assuntos mais específicos como produtos mais vendidos, categoria desses produtos, características dos clientes, etc.

Bar Charts and Column Charts are useful for comparing values across different categories or periods. They are easy to understand and commonly used for presenting sales figures, market shares, and other categorical data. -Line charts are effective for showing trends over time, making them ideal for visualizing time-series data such as stock prices, website traffic, or revenue growth. -While controversial in some data visualization circles, pie charts can effectively show the composition of a whole, such as market share distribution or budget allocation. -Dashboards integrate multiple data visualizations into a single interface, providing a comprehensive overview of key metrics and KPIs.

Os principios mais fundamentais para uma boa prática em visualização de dados são certamente a simplicidade e objetividade na comunicação da informação e o foco na narrativa. Pense em contar uma história, e pratique muito colhendo o feedback dos colegas! Só assim você ficará mais seguro(a) ao apresentar seus dados.

Sempre considerar que suas visualizações devem ser o mais autoexplicativas possíveis. Se sempre necessitar que você explique a forma como as pessoas devem interpretá-las, então talvez seja melhor rever a forma de apresentação, pois talvez nem sempre você esteja disponível para explicar suas visualizações, o que pode gerar vieses de interpretação

Effective data visualization techniques for improving business outcomes include clear charts, graphs, and dashboards that simplify complex information. Utilize color strategically, maintain simplicity, and focus on key insights. Interactive visualizations enhance user engagement, allowing for deeper exploration. Incorporate storytelling through data to communicate findings effectively. Regularly update visualizations to reflect current data for informed decision-making. Consider using heat maps, trend lines, and comparative visualizations for in-depth analysis. Tailor visualizations to the audience, ensuring relevance and comprehension. Emphasize actionable insights, enabling quicker and more informed business decisions.