あなたのInfographicsデータのパターンを見つける - ダミー

人間の脳は自然にパターンを探します。パターンがデータの背後にある意味のある層を指し、調査や掘り下げのための根本的な関係や構造の存在を示唆するため、パターンを見つけることはインフォグラフィックスにとって魅力的なコンテンツを作成するうえで不可欠です。要するに、パターンは、データジャーナリストが事実の中で物語を見つけ出すもう一つの重要な方法です。

プロのアメリカンフットボールの例です。あなたがトップ10の現在のクォーターバックを比較している簡単なグラフィックに取り組んでいるとします。あなたは、サッカーやあなたの研究からのあなたの愛から、Peyton Manningがインディアナポリス・コルトとしてNFLを支配したことを知っています。コルトは彼の有無にかかわらずどのように演奏しましたか？

<！インディアナポリス・コルツの勝利率

1998-2010（マニング付）：68％

• 2011（マニングなし）：13％

• 明らかに、コルツはマニングフィールド上に。マニングは、しかし、デンバーブロンコスと新しい仕事に移動しました。同じ期間に、チームと一緒にプレーしたマニングの前後でデンバーがどのように演奏したかを見てみましょう。

デンバー・ブロンコスの勝率

<！ （少なくとも5つのクォーターバックを含むが、マニングは含まない）：53％999 2012（マニングあり）：81％

Peyton Manningによると成功する傾向があります。確かに、他の多くの要因が各チームの勝率に影響を与えましたが、このパターンを単離するだけで、Peyton Manningがチームの成功にどのように役立っているかがわかります。

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• あなたはこのボールを持ってそれを走らせることができます。さて、トップ10のクォーターバックのあなたのシンプルなグラフィックは、1人のプレイヤーがどのようにチームの運勢を変えられるかを見ています。多分マニングがグラフィックの焦点になり、トップ10のデータが背景情報をサポートするようになります。視覚ストーリー全体は、あなたが研究を通して見つけたパターンに基づいて変化する可能性があります。