数极客首页

常规数据展现的形式有哪些?

在可用性测试中,数据的价值主要体往常

为测试结论提供支持,换句话说,假定

我们不能用数据很好的和他人

中止

交流,我们数据的价值有十分

有限。

用表格方式
来呈现数据是一种比较

烦琐
的方式,但是,为了更好的对数据做出解释,我们需求
图形化的方式来呈现数据。

通常状况

下,我们用到的数据图的类型有以下几种:

条形图(柱状图) Column or bar graphs

折线图 Line graphs

散点图 Scaer plots

饼图 Pie charts
堆积条形图 Stacked bar graphs
其中最常用的应该属于条形(柱状)图,在可用性测试报告中,我们经常会用到这样的数据呈现方式
,普通
状况

下条形(柱状)图会用来呈现用户特征、任务完成率、任务完成时间、ab测试的比较

等等,我们先就这个类型数据图运用
准绳
中止

讨论。 在平常
编写可用性测试报告的时分
,我们发现条形图特别适合

呈现离散的项目和类别,如任务,参与
者,设计等等,特别适用于数据比较

,以长短的图形表示十分

直观。但是这样有一个前提,就是坐标轴必需
以“0”为起点。假定

不这么做,看上去就似乎

是人为支配
了柱形的长度。这个属于参与

了客观
要素
,是我们必需
避免

的。 然后,图表坐标轴的最大值最好不要高于理论上的最大值,这样会让图表显得不合理。如,完成率最高是100%,我们在绘制条形图时,完成率坐标运用
120%这样的标志
不但没有意义的,而且会使数据显得不严谨。同时,过火
强调数据的精确

性也是不用
要的,理论

中我们发现,在不触及
相关系数的状况

下,整数是最好的形势,举例来说,把完成率标定为100.0000%大家都会觉得别扭。 第三,在条形图呈现参与
者数据平均

值的时分
(时间、评分等),都会触及
到数据的变异性和置信区间这个概念,假定

我们能经过
增加误差线(error bars)来图形化表示数据的变异性,就能够

让我们的数据变得易于了解

,也更能表现
出我们数据的价值。 图:规范

的柱形图,误差线表示95%的置信区间
第四,思索
到数据用户的多样性,我们这边特别要留意
数据表达方式,如,关于
太长的标题也要用水平

的方式来呈现,避免

用户侧头观看;关于
数据条的颜色要用对比

比较

猛烈

的颜色
,避免

色盲的用户产生障碍;关于
数据量超大的表格,倡议

以分类别呈现的方式来表达,避免

表格承载太多的信息而影响表示效果。 最终
,我们说一个大家都比较

关怀

的问题:怎样
判别
应该运用
柱形图还是折线图。 我们经常会遇到这样的状况

,在呈现一组数据的时分
,觉得柱形图不错,折线图也能够

,那么,我们怎样
来判别
呢?有一个简单的办法

,先假定
自己

需求
运用
折线图,然后我们问自己

一个问题:衔接
数据点的连线有意义吗? 换句话说,假定

在这些位置没有数据,我们添加数据能增加数听说
服力吗? 假定

不能,请运用
柱形图。 所以只需
合理的运用以上准绳
,我们不只
能够

做出美观的图形让单调
的数据易于了解

,更能够

增加数据的压服
力,表现
数据的价值。

本文转自 孙闯denny的新浪博客,版权归原作者一切

链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13a4bb3270102vwnj.html

发表评论

评论已关闭。

相关文章