Wat is datavisualisatie? Een complete gids met tools, technieken en best practices

Stel je voor dat je door eindeloze rijen data scrolt zonder de inzichten te kunnen spotten die erin verborgen zitten. Dat is de realiteit voor veel bedrijven vandaag, met naar schatting 402,74 miljoen terabyte aan data die dagelijks wordt gegenereerd. Hoe maken we daar wijs uit? Het antwoord ligt in datavisualisatie.

Organisaties en individuen gebruiken data om oorzaken van problemen te bepalen en actiegerichte stappen te identificeren. Maar met een steeds grotere hoeveelheid data wordt het steeds lastiger om er betekenis aan te geven. Het zit in onze natuur om naar patronen te zoeken en structuur te vinden. Zo slaan we informatie op en leren we nieuwe inzichten. Als binnenkomende data niet op een visueel aantrekkelijke manier wordt gepresenteerd, is het lastig of zelfs onmogelijk om die patronen te zien en structuur te herkennen.

In dit artikel bekijken we hoe datavisualisatie dit probleem kan oplossen. We bespreken wat datavisualisatie is, waarom het belangrijk is, tips om je vaardigheden te ontwikkelen, veelvoorkomende grafieken en tools om je data te visualiseren. 

Wat is datavisualisatie?

Datavisualisatie is het proces van het grafisch weergeven van data. Het is het vertalen van data naar een visuele context, bijvoorbeeld met grafieken, plots, animaties, infographics, enzovoort. Het idee erachter is om trends, uitschieters en patronen in data makkelijker te herkennen. We verkennen dit concept uitgebreider in onze cursus Understanding Data Visualization.

Dataprofessionals zetten datavisualisaties regelmatig in om kerninzichten uit data samen te vatten en die informatie terug te koppelen aan de juiste stakeholders.

Zo kan een dataprofessional visualisaties maken voor management, dat die vervolgens gebruikt om de organisatiestructuur te projecteren. Een ander voorbeeld is wanneer data scientists visualisaties gebruiken om de onderliggende structuur van de data te ontdekken en zo hun data beter te begrijpen.  

Gezien het hierboven beschreven doel van datavisualisatie zijn er twee belangrijke inzichten die we hieruit kunnen meenemen: 

1) Een manier om data toegankelijk te maken: De beste manier om iets toegankelijk te maken, is door het eenvoudig te houden. Het woord ‘eenvoudig’ moet hier in context worden geplaatst: wat voor een tienjarige duidelijk is, is dat niet per se voor iemand met een doctorstitel. Datavisualisatie is dus een techniek om data toegankelijk te maken voor wie het aangaat. 

2) Een manier om te communiceren: Dit sluit aan op het eerste punt. Om effectief te communiceren, moet iedereen in de ruimte dezelfde taal spreken. Of je nu zelfstandig aan een taak werkt of in een team, visualisaties moeten interessante, relevante inzichten opleveren voor wie ze bekijkt. Een CEO ziet misschien het liefst inzichten met concrete acties, terwijl een machinelearningteam vooral wil zien hoe hun modellen presteren. 

Kortom, datavisualisatie is een techniek die het makkelijker maakt om patronen of trends in data te herkennen. 

Ons datavisualisatie-cheatsheet geeft een visuele weergave van de kernconcepten van datavisualisatie

Waarom is datavisualisatie zo belangrijk voor data scientists?

Data science is een interdisciplinair vakgebied dat wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen gebruikt om kennis en inzichten te halen uit rommelige, gestructureerde en ongestructureerde data (zie onze gids ‘wat is data science’ voor een diepere uitleg). De uitdaging voor data scientists is echter dat het niet altijd mogelijk is om de verbanden te leggen wanneer je met ruwe data wordt geconfronteerd; juist daar is datavisualisatie enorm waardevol. Laten we bekijken waarom datavisualisatie zo’n krachtige tool is voor data scientists. 

Ontdekken en leren

Van data scientists wordt verwacht dat ze hun data goed begrijpen. Datavisualisatie maakt het mogelijk om de meest informatieve aspecten van hun data naar voren te halen, zodat zij (en anderen) snel en eenvoudig kunnen begrijpen wat er in de data gebeurt. Trends herkennen in een dataset in tabelvorm is bijvoorbeeld veel lastiger dan ze visueel te zien. Later in het artikel komen we hier uitgebreider op terug. 

Storytelling 

Verhalen worden al eeuwen gebruikt om informatie te delen. Ze zijn zo krachtig omdat ze een emotionele connectie met het publiek creëren. Die connectie helpt het publiek om andermans ervaringen dieper te begrijpen, waardoor de informatie beter blijft hangen. Data storytelling is een vorm van visualisatie: het helpt data scientists om hun data te duiden en die in een gemakkelijk te begrijpen formaat met anderen te delen. 

Efficiëntie 

Inzichten kunnen in sommige gevallen zeker uit databases worden gehaald, maar dat vergt enorme focus en is een flinke kostenpost voor het bedrijf. In zulke gevallen is datavisualisatie veel efficiënter. Wil je bijvoorbeeld alle bedrijven identificeren die in 2024 verlies hebben geleden, dan is het eenvoudiger om alle bedrijven met winst onder nul rood te markeren en die boven nul groen. De bedrijven die quitte speelden blijven neutraal. Deze techniek is veel efficiënter dan de database handmatig doorpluizen en bedrijven stuk voor stuk markeren. 

Esthetiek 

Ruwe data kan informatief zijn, maar is zelden visueel aantrekkelijk of boeiend. Datavisualisatie is een techniek om informatieve maar saaie data om te zetten in mooie, inzichtelijke kennis. Data visueel aantrekkelijker maken sluit aan bij onze aard als vooral visueel ingestelde wezens. Met andere woorden: we verwerken informatie veel sneller wanneer onze visuele zintuigen geprikkeld worden.  

Hoe leer je datavisualisatie

Datavisualisatie is een cruciale vaardigheid voor iedereen die met data werkt, van businessanalisten tot data scientists. Als je het onder de knie hebt, kun je inzichten effectief communiceren, waardoor je datagedreven beslissingen duidelijker en impactvoller worden. Vraag je je af waar je moet beginnen? We bieden allerlei resources die je in elke fase van je datavisualisatie-reis begeleiden—of je nu beginner bent of je geavanceerde skills wilt aanscherpen.

Zo kun je starten:

1. Begin met de basis

Als je helemaal nieuw bent met datavisualisatie, is het essentieel om de fundamenten te begrijpen voordat je in geavanceerde tools en technieken duikt. DataCamp biedt gestructureerde leerlijnen die je door deze basis begeleiden.

• Aanbevolen resource: Understanding Data Visualization. Deze cursus introduceert de kernconcepten van datavisualisatie en leert je hoe je eenvoudige maar effectieve visualisaties ontwerpt en interpreteert. Je behandelt essentiële grafiektypes, best practices en hoe je kritisch naar data kijkt.
• Onderwerpen:
  • Basisgrafieken (staafdiagrammen, cirkeldiagrammen, lijngrafieken)
  • Veelvoorkomende fouten in datavisualisatie
  • Hoe je het juiste type grafiek kiest voor je data

2. Leer visualiseren met no-code tools

Voor wie nog niet bekend is met programmeren, hebben we cursussen over tools waarmee je visualisaties kunt maken zonder code te schrijven. Deze tools zijn ideaal voor business users, managers en iedereen die snel inzichtelijke visualisaties wil maken.

• Aanbevolen resource: Power BI Fundamentals. Power BI is een krachtige no-code tool voor het maken van interactieve dashboards en rapporten. Deze skill track leert je hoe je met de intuïtieve interface overtuigende visualisaties maakt die data-inzichten effectief overbrengen.
• Aanbevolen resource: Tableau Fundamentals. Tableau is een andere populaire tool voor het maken van interactieve, visueel aantrekkelijke dashboards. Met drag-and-drop-functionaliteit kun je eenvoudig data verkennen en inzichtelijke visualisaties creëren.
• Onderwerpen:
  • Interactieve dashboards bouwen
  • Data opschonen en voorbereiden voor visualisatie
  • Best practices voor visuele storytelling

3. Ontwikkel codeer-skills voor geavanceerde visualisaties

Ben je klaar om hands-on te gaan met code? Leren visualiseren met Python of R vergroot je mogelijkheden om visualisaties te customizen en te automatiseren.

• Aanbevolen resource: Data Visualization with Python. Python biedt diverse krachtige libraries (zoals Matplotlib, Seaborn en Plotly) voor alles van eenvoudige lijngrafieken tot complexe interactieve visualisaties. Deze track helpt je een sterke basis te leggen in Python-gebaseerde visualisatietools.
• Aanbevolen resource: Data Visualization with R. R wordt veel gebruikt voor statistiek en datavisualisatie. Vooral het pakket ggplot2 is een industriestandaard voor het maken van mooie, informatieve plots. In deze track leer je visualisaties van hoge kwaliteit maken en de kracht van R’s datamanipulatie begrijpen.
• Onderwerpen:
  • Aangepaste visualisaties maken met Matplotlib, Seaborn en ggplot2
  • Inzicht in geavanceerde grafieken zoals histogrammen, heatmaps en scatterplots
  • Interactieve visualisaties bouwen met Plotly en Shiny

4. Oefen met projecten

Als je de basis beheerst, is oefenen de sleutel om datavisualisatie te masteren. Met de praktijkprojecten van DataCamp pas je je skills toe op echte datasets en doe je waardevolle ervaring op.

• Aanbevolen resource: Data Visualization Projects. Deze begeleide projecten laten je met echte datasets werken, zodat je kunt oefenen met wat je hebt geleerd. Je maakt visualisaties from scratch en doet ervaring op met zowel data-exploratie als het ontwerpen van effectieve visuele communicatie.
• Voorbeeldprojecten:
  • Exploring the Evolution of LEGO – Leer visualisaties maken om trends in de productie van LEGO-sets te verkennen met Matplotlib en Seaborn in Python.
  • Understanding the Gender Gap in College Degrees – Maak lijn- en vlakgrafieken in Python om trends in genderongelijkheid over verschillende studierichtingen te visualiseren.

5. Blijf leren en up-to-date

Datavisualisatie is een vakgebied in beweging, met regelmatig nieuwe tools en technieken. DataCamp werkt cursussen geregeld bij en introduceert nieuwe, zodat je op de hoogte blijft van de laatste trends.

• Aanbevolen resource: Data Visualization Cheat Sheet. Houd dit cheatsheet bij de hand als referentie voor veelgebruikte grafieken, designbest practices en tips om de juiste visualisatie te kiezen op basis van je data en publiek.
• Ontdek nieuwe tools: Blijf vooroplopen door tools als Plotly Dash of D3.js (een JavaScript-bibliotheek) te leren naarmate je verder komt.

Tools voor datavisualisatie

Dataprofessionals, zoals data scientists en data-analisten, zetten doorgaans tools voor datavisualisatie in om efficiënter te werken en hun bevindingen effectiever te communiceren.

De tools zijn grofweg in twee categorieën in te delen: 1) no-code en 2) code-based. Laten we enkele populaire tools in elke categorie bekijken. 

No-code tools

Niet iedereen in je organisatie is technisch onderlegd. Maar het ontbreken van programmeervaardigheden mag je er niet van weerhouden om inzichten uit data te halen. Je kunt geen programmeur zijn en toch data-geletterd zijn: iemand die met data kan lezen, schrijven, communiceren en redeneren om betere datagedreven beslissingen te nemen. 

No-code tools zijn dus een toegankelijke oplossing voor mensen zonder programmeerkennis (al kunnen mensen met programmeerskills ze ook prima gebruiken). Formeel: no-code tools zijn grafische gebruikersinterfaces die de mogelijkheid hebben om native scripts uit te voeren om data te verwerken en te verrijken.

Voorbeelden van no-code tools zijn: 

Power BI

Power BI is een zeer populaire Microsoftoplossing voor datavisualisatie en business intelligence. Het behoort tot ’s werelds populairste BI-tools voor rapportage, selfservice-analytics en voorspellende analyses. Met dit platform kun je snel data opschonen, analyseren en inzichten vinden in de data van je organisatie. 

Ben je geïnteresseerd in Power BI leren? Begin dan met DataCamps Power BI Fundamentals skill track.  

Tableau

Tableau is eveneens een van ’s werelds populairste BI-tools. Dankzij de eenvoudige drag-and-drop-functionaliteit is het voor iedereen toegankelijk om met interactieve visualisaties snel inzichten uit de data van de organisatie te halen. 

De Tableau Fundamentals skill track van DataCamp is een prima startpunt voor Tableau. 

ChatGPT

ChatGPT is razendsnel uitgegroeid tot een tool die mensen helpt hun data te visualiseren. Zoals we in ons artikel over GPT-4o verkennen, kun je met een paar prompts trends in je data visualiseren. Generatieve AI verandert de manier waarop we naar data kijken, en er komt nog veel meer aan! Bekijk onze ChatGPT Fundamentals skill track om te leren hoe je deze krachtige tool gebruikt. 

Visualiseren met code 

Ben je technischer ingesteld, dan geef je misschien de voorkeur aan een programmeertaal om je data te visualiseren. De toename in dataproductie heeft de populariteit van Python en R vergroot vanwege hun diverse pakketten voor dataverwerking. 

Laten we enkele van deze pakketten bekijken. 

Python-packages 

Python is een hoog-niveau, geïnterpreteerde, general-purpose programmeertaal. Het biedt verschillende uitstekende grafische packages voor datavisualisatie, zoals:

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh

De Data Visualization with Python skills track is een sterke reeks cursussen om je data science-skills te versterken met de populairste en robuuste Pythonbibliotheken voor visualisatie.

R-packages 

R is een programmeertaal voor statistiek en grafieken. Het is een geweldig hulpmiddel voor data-analyse; met de verschillende packages kun je vrijwel elk type grafiek maken. Populaire R-packages voor datavisualisatie zijn onder andere: 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• RColorBrewer
• Plotly

Bekijk de skill tracks Data Visualization with R en Interactive Data Visualization in R om je visualisatieskills in R naar een hoger niveau te tillen. 

Veelgebruikte grafieken voor datavisualisatie

We hebben vastgesteld dat datavisualisatie een effectieve manier is om data te presenteren en te communiceren. In deze sectie behandelen we hoe je enkele veelvoorkomende typen grafieken maakt—een goed startpunt voor de meeste visualisatietaken—met Python en het Matplotlib-pakket. We delen ook enkele use-cases per grafiek. 

Je kunt deze DataLab-werkmap bekijken voor de volledige code. 

Frequentietabel

Een frequentietabel is een goede manier om weer te geven hoe vaak een gebeurtenis of waarde voorkomt. We gebruiken ze meestal om beschrijvende statistieken voor onze data te vinden. Zo willen we misschien het effect van één feature op de uiteindelijke beslissing begrijpen. 

Laten we een voorbeeldfrequentietabel maken. We gebruiken de Car Evaluation Data Set van de UCI Machine Learning Repository en Pandas om onze frequentietabel te bouwen.

import pandas as pd"""source: https://heartbeat.comet.ml/exploratory-data-analysis-eda-for-categorical-data-870b37a79b65"""def frequency_table(data:pd.DataFrame, col:str, column:str):    freq_table = pd.crosstab(index=data[col],                            columns=data[column],                                     margins=True)    rel_table = round(freq_table/freq_table.loc["All"], 2)    return freq_table, rel_tablebuying_freq, buying_rel = frequency_table(car_data, "class", "buying")print("Two-way frequency table")print(buying_freq)print("---" * 15)print("Two-way relative frequency table")print(buying_rel)

Staafdiagram

Het staafdiagram is een van de eenvoudigste maar effectiefste visualisaties. Het wordt doorgaans ingezet om verschillen tussen categorieën te vergelijken. Zo kun je met een staafdiagram het aantal frauduleuze tegenover niet-frauduleuze gevallen visualiseren. Een ander voorbeeld is het visualiseren van de frequenties van elke sterwaardering voor een film.  

Zo maak je een staafdiagram in Python: 

"""Starter code from tutorials pointsee: https://bit.ly/3x9Z6HU"""import matplotlib.pyplot as plt# Dataset creation.programming_languages = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP', "Other", "None"]employees_frequency = [23, 17, 35, 29, 12, 5, 38]# Bar graph creation.fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))plt.bar(programming_languages, employees_frequency)plt.title("The number of employees competent in a programming langauge")plt.xlabel("Programming languages")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Cirkeldiagrammen

Cirkeldiagrammen zijn een andere eenvoudige en efficiënte visualisatietool. Ze worden meestal gebruikt om delen van een geheel te visualiseren en te vergelijken. Een goed voorbeeld is het weergeven van marktaandelen voor smartphones. Laten we dit in Python implementeren.  

"""Example to demonstrate how a pie chart can be used to represent the marketshare for smartphones.Note: These are not real figures. They were created for demonstration purposes."""import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# Dataset creation.smartphones = ["Apple", "Samsung", "Huawei", "Google", "Other"]market_share = [50, 30, 5, 12, 2]# Pie chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.pie(market_share,        labels = smartphones,        autopct='%1.2f%%')plt.title("Smartphone Marketshare for April 2021 - April 2022",          fontsize=14)plt.show()

Lijngrafieken en vlakgrafieken

Lijngrafieken zijn ideaal om trends of voortgang in data over tijd te visualiseren. Zo kunnen we met een lijngrafiek het aantal verkochte sneakers in de maand juli visualiseren. 

import matplotlib.pyplot as plt# Data creation.sneakers_sold = [10, 12, 8, 7, 7, 10]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Line graph creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.plot(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

Een vlakgrafiek is een uitbreiding op de lijngrafiek, maar verschilt doordat het gebied onder de lijn is opgevuld met een kleur of patroon. 

Hierboven dezelfde data, geplot als vlakgrafiek: 

# Area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.fill_between(dates, sneakers_sold)plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.show()

Stacked vlakgrafieken komen ook vaak voor en laten de veranderingen van meerdere variabelen over tijd zien. Zo zouden we met een stacked vlakgrafiek de merken van de verkochte sneakers in juli kunnen visualiseren in plaats van de totale verkopen. 

# Data creation.sneakers_sold = [[3, 4, 2, 4, 3, 1], [3, 2, 6, 1, 3, 5], [4, 6, 0, 2, 1, 4]]dates = ["Jul '1", "Jul '7", "Jul '14", "Jul '21", "Jul '28", "Jul '31"]# Multiple area chart creationfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.stackplot(dates, sneakers_sold, labels=["Nike", "Adidas", "Puma"])plt.title("Sneakers sold in Jul")plt.ylim(0, 15) # Change the range of y-axis.plt.xlabel("Dates")plt.ylabel("Number of sales")plt.legend()plt.show()

Elke plot toont precies dezelfde data, maar op een andere manier. 

Histogrammen

Histogrammen worden gebruikt om de verdeling van een numerieke variabele weer te geven. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.sample(size=100) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.hist(data, bins=6)plt.title("The distribution of data")plt.xlabel("Data")plt.ylabel("Frequency")plt.show()

Scatterplots

Scatterplots worden gebruikt om de relatie tussen twee verschillende variabelen te visualiseren. Vaak wordt er ook een trendlijn toegevoegd om de algemene richting van de data te laten zien. Een voorbeeld is het weergeven van hoe temperatuur het aantal ijsverkoop beïnvloedt. 

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Data creation.temperature = np.array([30, 21, 19, 25, 28, 28]) # Degree's celsiusice_cream_sales = np.array([482, 393, 370, 402, 412, 450])# Calculate the line of best fitX_reshape = temperature.reshape(temperature.shape[0], 1)X_reshape = np.append(X_reshape, np.ones((temperature.shape[0], 1)), axis=1)y_reshaped = ice_cream_sales.reshape(ice_cream_sales.shape[0], 1)theta = np.linalg.inv(X_reshape.T.dot(X_reshape)).dot(X_reshape.T).dot(y_reshaped)best_fit = X_reshape.dot(theta)# Create and plot scatter chartfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))plt.scatter(temperature, ice_cream_sales)plt.plot(temperature, best_fit, color="red")plt.title("The impact of weather on ice cream sales")plt.xlabel("Temperature (Celsius)")plt.ylabel("Ice cream sales")plt.show()

Heatmaps

Heatmaps gebruiken kleurcodering om de intensiteit tussen twee items weer te geven. Een use-case is het illustreren van een weersverwachting (d.w.z. de rode gebieden laten zien waar hevige regen valt). Je kunt heatmaps ook gebruiken om webverkeer te tonen en vrijwel elke data die driedimensionaal is. 

Om te laten zien hoe je in Python een heatmap maakt, gebruiken we een andere bibliotheek: Seaborn – een high-level visualisatiebibliotheek gebaseerd op Matplotlib.  

import numpy as npimport seaborn as snnsimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.rand(8, 10) # Graph will change with each runfig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))sns.heatmap(data)plt.title("Random Uniform Data")plt.show()

Treemaps

Treemaps worden gebruikt om hiërarchische data weer te geven met geneste rechthoeken. Ze zijn ideaal om deel-geheel-relaties te visualiseren bij een groot aantal categorieën, zoals bij verkoopdata.  

Voor onze treemap in Python gebruiken we de bibliotheek Plotly, die wordt gebruikt om interactieve grafieken te maken. 

"""Source: https://plotly.com/python/treemaps/"""import plotly.express as pximport numpy as npdf = px.data.gapminder().query("year == 2007")fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],                  color_continuous_scale='RdBu',                  color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))fig.show()

3 tips voor effectieve datavisualisatie

Datavisualisatie is een kunst. Je vaardigheden ontwikkelen kost tijd en oefening. Met deze drie tips kom je meteen in de goede richting: 

Tip #1: Stel een specifieke vraag 

De eerste en belangrijkste stap bij het maken van een effectieve visualisatie is dat je een duidelijke en specifieke vraag voor ogen hebt. Zonder dat loop je het risico visualisaties te maken die onscherp en lastig te interpreteren zijn.

• Voorbeeld: Analyseer je verkoopdata? Vraag dan niet: “Hoe ontwikkelen de sales zich dit jaar?”, maar specifieker: “Hoe zijn de online verkopen in de VS voor product X veranderd in Q3 vergeleken met Q2?”

Zo’n precieze vraag helpt je de visualisatie te focussen op een direct antwoord, en onnodige informatie te vermijden die de kijker kan verwarren of overladen.

• Slecht voorbeeld: Een vol dashboard met totale sales voor alle regio’s, producttypes en kanalen over de afgelopen vijf jaar.
• Goed voorbeeld: Een eenvoudig staafdiagram met alleen de online sales in de VS in Q2 vs. Q3 voor een specifiek product.

Tip #2: Kies de juiste visualisatie

Niet elke visualisatie is gelijk. De verkeerde grafiek kiezen kan je boodschap vertekenen en je publiek in verwarring brengen. Elk type grafiek heeft zijn sterke punten en is geschikt voor specifieke soorten data.

• Voorbeeld: Wil je de verhouding van een geheel tonen, dan kan een cirkeldiagram geschikt zijn. Maar wil je veranderingen over tijd vergelijken, dan zijn een lijngrafiek of staafdiagram geschikter.

De juiste grafiek kiezen:

• Staafdiagram: Gebruik bij het vergelijken van categorieën.
• Lijngrafiek: Het best voor trends over tijd.
• Cirkeldiagram: Ideaal voor verhoudingen binnen een geheel.
• Scatterplot: Handig om relaties tussen twee variabelen te zien.
• Slecht voorbeeld: Een cirkeldiagram gebruiken om omzetveranderingen over tijd te tonen.
• Goed voorbeeld: Een lijngrafiek gebruiken om maandelijkse omzetveranderingen te laten zien, zodat trends duidelijk zijn.

Conclusie: Match het type grafiek met de specifieke vraag of data om de helderheid te vergroten.

Tip #3: Accentueer het belangrijkste

Bij het maken van een visualisatie is het essentieel om de aandacht van je publiek te richten op de kerninzichten. Effectief gebruik van kleur, formaat en designelementen helpt je te benadrukken wat het belangrijkst is.

• Voorbeeld: Laat je omzetdata voor meerdere producten zien? Gebruik felle kleuren voor de bestsellers en gedempte tinten voor de rest, zodat de kijker direct de belangrijkste informatie ziet.

Zo kun je belangrijke informatie uitlichten:

• Contrasterende kleuren: Markeer belangrijke datapunten met onderscheidende kleuren.
• Variatie in formaat: Maak cruciale datapunten groter of vetter.
• Annotaties: Voeg korte toelichtingen of highlights toe in de grafiek om de aandacht te vestigen op kernpunten.
• Slecht voorbeeld: Een scatterplot waarin elk punt dezelfde kleur en grootte heeft, waardoor patronen of sleutelpunten lastig te zien zijn.
• Goed voorbeeld: Een scatterplot met grote, opvallende punten om uitschieters of trends te benadrukken, plus kleurgradaties om intensiteit aan te geven.

Conclusie: Subtiele ontwerpkeuzes zoals kleur, formaat en labels kunnen het begrip van je publiek sterk verbeteren.

Tot slot

Al met al leunt een effectieve visualisatie op onze natuurlijke neiging om patronen te herkennen. Het gebruik van kleuren, vormen, grootte, enz. is een uiterst effectieve techniek om de belangrijkste informatie te benadrukken die je wilt tonen.

Datavisualisatie is een kunst; goed visualiseren betekent een specifieke vraag stellen, de juiste visualisatie kiezen en het belangrijkste uitlichten. Raak niet ontmoedigd als je eerste poging niet de beste is; het kost tijd en oefening om je skills te verbeteren, en DataCamps brede aanbod aan cursussen over datavisualisatie is een uitstekende resource om een meester in datavisualisatie te worden.