ปกติเวลาทำสไลด์พรีเซนต์ Data Analysis หรืองานที่ต้องใช้กราฟแสดงข้อมูลวิเคราะห์ Insight จำนวนมาก เดิมทีเราจะชอบคิดว่า ถ้ามีกราฟแท่งหลายแท่ง แล้วใส่สีแตกต่างกันไปเลยบนกราฟ จะทำให้เห็นภาพรวมผลวิเคราะห์ที่เข้าใจง่ายขึ้น
ความจริงแล้ว วิธีใส่กราฟสีสันแนวนี้ มักทำให้คนอ่าน Data เข้าใจยากขึ้น
ยกตัวอย่างในเคส กราฟแท่ง 10 แท่งที่แสดง Data Insightและมีสี 10 สีบนกราฟ ซึ่งทำให้คนส่วนใหญ่ใช้เวลาอ่านข้อมูลนานขึ้น นั่นเพราะ กราฟแสดงข้อมูลทั้งหมด 100 Data Point แปลว่า เราจะต้องมองขึ้นมองลง เพื่อดูว่ากราฟแท่งไหนมีค่าสูงสุดและต่ำสุด แถมยังต้องมานั่งแยกสีแต่ละเฉดว่าเป็นค่าอะไรบ้างในทุกแท่งประมาณ 100 รอบ (จนกว่าจะเข้าใจ)
ปัญหาสำคัญที่เรามักมองข้าม คือการพูดไม่รู้เรื่องเพราะใช้สีหลากสีบนกราฟ อย่างเช่น ถ้ากราฟแสดงข้อมูลคู่แข่ง 10 เจ้า โดยเลือกใช้สี 10 สีเพื่อแสดงชื่อกราฟ แบบนี้อาจทำให้คนพรีเซนต์และคนฟัง อ่านกราฟแล้วงงกว่าเดิม! เพราะต้องแยกให้ออกทุกสี แนะนำว่าให้ลองใช้วิธีแบ่งสีจาก สิ่งที่สำคัญ VS ไม่สำคัญดู จะทำให้ “ให้เรา”สรุป”ข้อมูลเข้าใจง่ายมากขึ้น วันนี้เรามีเทคนิคทำ Data Visualization ให้อ่านเข้าใจง่ายด้วยเฉดสีมาบอกกัน!
วิธีที่ 1 : เทคนิค Heat Map ให้เลือกใช้สีแบบไล่เรียง เพื่อเน้นข้อมูลแบบเรียงลำดับ
ยกตัวอย่างเช่น เรามีตาราง 10 แถวที่แสดงข้อมูลยอดขายแต่ละวัน (ทั้งหมด 5 วัน) โดยแบ่งตามสินค้าแต่ละชนิด หากอยากรู้ว่าสินค้าไหนขายดีสุดในแต่ละวัน ให้เราเรียงยอดขายที่มากสุดไปน้อยสุด จากความร้อนแรงของสี ทำให้เราพอมองภาพรวมออกว่า สินค้าส่วนใหญ่จะขายดีในวันศุกร์และเป็นสินค้า H , สินค้า I และสินค้า J
อีกหนึ่งเคสที่แสดงข้อมูลยอด Like คอนเทนต์บน FB แต่ละวัน ถ้าเราอยากรู้ว่าวันไหนมีคนมากดไลค์มากสุดและน้อยสุดใน 1 สัปดาห์ เราสามารถใส่สีบนช่องยอดไลค์ โดยเรียงจากความแรงของเฉดสีได้อีกเช่นกัน เน้นว่า ตัวเลขไหนร้อนแรงให้ใช้สีที่เข้มกว่า
วิธีที่ 2 : เทคนิคแบ่งกลุ่มข้อมูลที่สำคัญ VS ไม่สำคัญ แล้วใส่สีเฉดเด่นกับสีเทา
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเรามีกราฟแท่งทั้งหมด 10 แท่ง (แบบในภาพข้างล่าง) ให้แบ่งออกมาก่อนว่า ชุดข้อมูลไหนที่สำคัญ (ต้องการเน้นเป็นพิเศษ) และข้อมูลไหนที่ไม่สำคัญ แล้วป้ายสีให้ไม่เหมือนกัน โดยเลือกใส่สีเฉดเด่นบนกราฟแท่งกลุ่มสำคัญ และใส่สีเทาในกราฟแท่งกลุ่มที่ไม่สำคัญ
จากภาพข้างบนจะเห็นว่า ยอดขายที่สำคัญเราจะเลือกใช้สีเด่นอย่างสีเหลือง หรืออาจจะใช้เป็นสีประจำแบรนด์หรือองค์กรได้เช่นกัน เพื่อทำให้คนแยกกราฟได้ง่ายขึ้น โดยใช้คู่กับสีขาว สีเทาและสีดำ (ในชุดข้อมูลที่ไม่สำคัญ)
วิธีที่ 3 : เทคนิคเลือกข้อมูลที่ต้องการเน้น VS ข้อมูลอื่นๆ แล้วใส่สีเด่นกับคู่สีตรงข้าม
ยกตัวอย่างเช่น ถ้ามีกราฟ Data Analysis แสดงยอดขายของบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมเดียว แล้วเราอยากเน้นว่า ยอดขายบริษัทเรามีมูลค่าสูงสุด เหนือกว่าบริษัทอื่นๆ ให้ใส่สีเด่นบนกราฟบริษัทของเรา แล้วใส่สีจืดกว่าบนกราฟบริษัทอื่น เพื่อดึงให้คนสนใจข้อมูลที่เด่นกว่า
การใช้สีในการทำ Data Visualization ช่วยสรุปข้อมูลจำนวนมากให้เข้าใจง่ายขึ้นได้ โดยดึงข้อมูลสำคัญและต้องการเน้นมากที่สุด ให้เลือกใช้สีเด่นเพื่อดึงจุดสายตาให้มองเป็นอันดับแรกแล้วค่อยๆใช้สีไล่เรียงกันบนข้อมูลอื่นที่สำคัญรองมา (หรือใช้คู่สีโทนที่ตัดกันไปเลย) เพียงเท่านี้ คุณก็สามารถทำสไลด์พรีเซนต์ แบบที่ใครอ่านแปบเดียวแล้วเข้าใจง่ายขึ้น! หากสนใจสามารถ Data Visualization สามารถลองเรียนฟรี! 6 บทแรกก่อนได้ที่นี่
สามารถดูคลิปเต็มๆได้ที่ : https://youtu.be/NHcl0Hg7yz8
#DataVisualization #DataAnalysis #StorytellingwithData
