ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

อย่าคิดว่าความรกเป็นเรื่องไกลตัว วันนี้เราขอนำเสนอวิธีทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง กับ 5 ขั้นตอนการทิ้ง ที่จะช่วยให้กราฟดูดีขึ้นในทันที! และถ้ากราฟของคุณอาการหนักจนต้องทิ้งตาม 5 ข้อนี้ ก็คงต้องมาเรียนกับ Skooldio แล้วล่ะ!

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

จากโจทย์นี้ คิดว่าต้องทิ้งอะไรดี?

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

ทิ้ง…เงา / พื้นหลัง

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

เงาหรือพื้นหลังจะทำให้การมองกราฟดูยาก และไม่สบายตา เมื่อลองตัดออกแล้ว จะทำให้การดูกราฟง่ายขึ้น

ทิ้ง…รูปทรงสามมิติ

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

รูปทรงสามมิติ นอกจากจะไม่ช่วยให้กราฟสวยขึ้น ยังทำให้ดูรายละเอียดยากขึ้นอีกด้วย เมื่อลองตัดลงแล้ว ทำให้เปรียบเทียบกราฟกับ scale ได้ง่ายขึ้นอย่างชัดเจน

ทิ้ง…ข้อความซ้ำซ้อน

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

หลายคนอาจมองว่า ยิ่งเราเขียนอธิบายกราฟมากเท่าไร งานก็จะยิ่งละเอียด แต่กลับกัน บางข้อความที่ซ้ำซ้อนนอกจากจะไม่มีประโยชน์แล้ว การตัดออกไปช่วยทำให้มองเห็นกราฟได้ง่ายขึ้นอย่างชัดเจน

ทิ้ง…สีที่ไม่จำเป็น

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

สีที่มากเกินไป ไม่ได้ทำให้กราฟสวยงามขึ้นอย่างที่คิด เมื่อลองปรับสีในกราฟให้เป็นสีเดียวกัน กลับให้ความรู้สึกสุภาพ และน่ามองมากกว่า

ทิ้ง…เส้น

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

เส้นที่หนา และเข้มเกินไป ทำให้กราฟดูรก และมองเห็นข้อมูลสำคัญได้ยาก พอลองทำให้เส้นน้อยลง และบางลงแล้ว ก็สามารถแสดงสิ่งที่จะพูดได้ชัดขึ้นมากแล้ว

Checkist

ฮาวทูทิ้ง! ทิ้งอย่างไรให้กราฟน่ามอง | Skooldio Blog

ขอทบทวนอีกครั้ง 5 ขั้นตอน ฮาวทูทิ้ง ที่จะทำให้กราฟของคุณชัดเจน และอ่านง่ายยิ่งขึ้น คือ

  • ทิ้ง…เงา / พื้นหลัง
  • ทิ้ง…รูปทรงสามมิติ
  • ทิ้ง…ข้อความซ้ำซ้อน
  • ทิ้ง…สีที่ไม่จำเป็น
  • ทิ้ง…เส้น

ตอนนี้ คุณน่าจะอยากลองของกันแล้ว ลองกลับไปปรับใช้การการทำงานดู แล้วอย่าลืมมาบอกเราหน่อยนะว่า ทิ้งแล้ว ให้ผลดีอย่างไรบ้าง?

มาเรียนรู้เทคนิคอื่น ๆ ในการทำให้กราฟของคุณชัดเจน และอ่านง่ายยิ่งขึ้น กับคอร์ส

หากใครอยากเริ่มต้นทำ Data Visualization แต่ไม่รู้ว่าจะใช้เป็นเครื่องมือหรือโปรแกรมไหนในการสื่อสารข้อมูลดี ลองอ่านเพิ่มเติมได้ที่ 4 เครื่องมือที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นทำ Data Visualization อย่างง่าย

More in:Data

Comments are closed.